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基于改进Res-UNet网络的织物瑕疵图像识别方法
1
作者 于光许 张富宇 《毛纺科技》 CAS 北大核心 2024年第7期100-106,共7页
复杂花色织物的纹理和色彩常常是非规则的,导致织物表面瑕疵识别难度较高。针对上述问题,研究一种基于改进Res-UNet网络的织物表面瑕疵图像识别方法。采集织物图像并对其实施灰度化、去噪以及直方图均衡化处理,利用蝙蝠算法求取最佳提... 复杂花色织物的纹理和色彩常常是非规则的,导致织物表面瑕疵识别难度较高。针对上述问题,研究一种基于改进Res-UNet网络的织物表面瑕疵图像识别方法。采集织物图像并对其实施灰度化、去噪以及直方图均衡化处理,利用蝙蝠算法求取最佳提取网络层数,通过增加特征提取网络层数改进Res-UNet网络,利用改进后的Res-UNet网络识别织物表面瑕疵,并且采用迁移学习算法进一步优化识别模型的参数,实现织物表面瑕疵准确识别。结果表明:本文方法应用下,无论是素色样本,还是花色样本,其识别系数均达到0.9以上,相比基于标签嵌入方法的织物瑕疵识别方法和双路高分辨率转换网络的布匹瑕疵检测方法,本文方法对复杂花色样本的轮廓系数识别更高,适用性更好,识别能力更强。 展开更多
关键词 改进Res-UNet网络 织物表面瑕疵 图像采集 预处理 图像识别
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基于混合神经网络模型的低速率网络入侵检测研究 被引量：1
2
作者 刘珊珊 李根 管艺博 《成都工业学院学报》 2024年第1期52-56,共5页
针对低速率入侵,常规的入侵检测方法能力不足,虚警率、漏警率偏高。为保证网络安全,提出一种基于混合神经网络模型的低速率网络入侵检测方法。利用NetFlow技术采集网络流量数据,对网络流量数据进行过滤和图像化处理。搭建由卷积神经网... 针对低速率入侵,常规的入侵检测方法能力不足,虚警率、漏警率偏高。为保证网络安全,提出一种基于混合神经网络模型的低速率网络入侵检测方法。利用NetFlow技术采集网络流量数据,对网络流量数据进行过滤和图像化处理。搭建由卷积神经网络和人工神经网络构成的混合神经网络模型,利用卷积神经网络提取网络流量数据的图像提取特征,利用人工神经网络检测网络入侵类型。结果表明:提出方法的虚警率、漏警率低于Transformer入侵检测方法、栈式自编码-长短期记忆(SAE-LSTM)检测方法和萤火虫优化(GSO)-基分类器检测方法,尤其在入侵速率更低(2 Mb/s)的情况下,所表现出的检测能力更为突出,说明针对低速率网络入侵问题,基于混合神经网络模型的检测方法的检测能力更强,检测结果更为准确。 展开更多
关键词 混合神经网络模型 卷积神经网络 人工神经网络 低速率入侵 网络流量数据 入侵检测方法
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磁记录浮动系统频谱仿真
3
作者 吕淑琴 何统洲 张小嘎 《许昌学院学报》 CAS 2004年第2期13-15,共3页
建立了考虑气膜刚度、阻尼分布特征与非线性性质的浮动系统动态特性综合分析的近似模型 ;
关键词 固有频率 浮动块 仿真
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基于雷电记录与行波数据的雷击故障测距结果优化方法 被引量：9
4
作者 刘宇晴 王晗钰 +2 位作者 林子鉴 王骁龙 毛宇洋 《电网与清洁能源》 北大核心 2021年第1期1-7,共7页
针对雷击故障参考点定位不准确,导致测距结果可能与雷击故障发生的实际距离相差较大的问题,结合雷电记录与行波数据,从雷击故障参考点定位角度着手,进行雷击故障测距结果优化研究。首先获取相关雷电记录和行波数据,然后计算待分析故障... 针对雷击故障参考点定位不准确,导致测距结果可能与雷击故障发生的实际距离相差较大的问题,结合雷电记录与行波数据,从雷击故障参考点定位角度着手,进行雷击故障测距结果优化研究。首先获取相关雷电记录和行波数据,然后计算待分析故障特征点,并利用雷击故障历史数据、非雷击故障历史数据、雷电定位系统历史数据,构建(Δx,Δt,ΔP)三维坐标系,划分雷击故障识别域和非雷击故障识别域,判断待分析故障特征点是否落入雷击故障识别域当中,确定雷击故障参考点,最后利用行波测距方法得出雷击故障精确位置。结果表明,与基于雷电记录或基于行波数据的2种单一测距方法相比,该方法测距结果更接近实际值,由此可知,雷击故障测距结果得到优化,提高了测距精度。 展开更多
关键词 雷电记录 行波数据 雷击故障 测距结果
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