特征层融合

作品数：59被引量：302H指数：10
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基于低场核磁共振与近红外数据融合的豆粕蛋白质含量预测模型
《粮油食品科技》2025年第1期156-163,共8页任国薇 郑圣国 卢丙 陆道礼 陈斌 
国家重点研发计划(31772056)项目;江苏大学-苏州纽迈分析仪器有限公司产学研项目(8411363013)。
在低场核磁共振与近红外光谱特征层数据融合的基础上建立豆粕蛋白质含量的预测模型,实现对豆粕生产过程中蛋白质含量的快速检测。采集待测样品的低场核磁共振与近红外光谱数据,对数据进行预处理。利用连续投影算法(SPA)提取低场核磁共...
关键词：蛋白质 低场核磁共振 近红外 特征层融合 豆粕蛋白质 
基于特征层融合的PCA聚类分析法在烟叶近红外光谱中的相似度分析
《农产品加工》2025年第2期57-60,65,共5页张延琛 
为提高近红外光谱在分辨烟叶相似度应用中的准确性,将人脸识别技术、主元分析与聚类分析相结合,提出一种基于特征层融合的PCA聚类分析在烟叶近红外光谱相似度的分析方法。首先,对近红外光谱进行标准化与一阶、二阶导数预处理选择要分析...
关键词：近红外光谱 预处理 PCA 欧式距离 特征层融合 
基于L_(2,1)范式的手部特征融合识别
《通化师范学院学报》2024年第10期48-54,共7页杜梦丽 余程年 杨阳 韦良芬 
安徽省教育厅“四新”研究与改革实践项目(2022sx099);安徽省教育厅自然科学重点项目(KJ2021A1028);多模态认知计算安徽省重点实验室(安徽大学)开放基金(MM202005);巢湖学院2022年度校级科学研究项目(XLY-202208);巢湖学院2022年度校级科学研究项目(XLY-202206);巢湖学院2021年度校级科学研究项目(XLY-202108)。
多模态特征融合是将来自不同模态的特征进行有效整合.传统的典型相关分析的多模态特征融合因没有考虑原子空间中的冗余特征会降低多个特征集的相关性,从而影响融合的效果,因此,提出了基于L_(2,1)范式的耦合特征生物融合识别方法.首先,基...
关键词：L_(2 1)范式 典型相关分析 特征层融合 
基于多层多向Transformer的红外弱小目标检测被引量：1
《航空学报》2024年第14期1-13,共13页王潇 刘贞报 
国家自然科学基金(52072309);陕西省重点研发计划(2019ZDLGY14-02-01);深圳市基础研究资助项目(JCYJ20190806152203506);航空科学基金(ASFC-2018ZC53026)
针对基于卷积神经网络的红外图像弱小目标检测方法面临卷积神经网络的感受野有限,扩展感受野的下采样操作容易导致特征丢失,以及卷积网络对局部对比特征提取能力有限的问题,提出了一种基于多层多向Transformer的红外图像弱小目标检测算...
关键词：红外弱小目标检测 TRANSFORMER 多特征层融合 双向注意力算子 数量约束 
综合振动信号能量比和幅值标准差的铣削颤振实时监测方法被引量：1
《机械工程学报》2024年第14期11-23,共13页李超 张俊 田辉 赵万华 
国家重点研发计划(2018YFB1701901);陕西高校青年创新团队资助项目。
航空航天装备中诸多薄壁结构件铣削加工过程中的颤振现象是影响加工质量的主要因素之一,为避免颤振的持续发生,提出综合振动信号能量比和幅值标准差的铣削颤振实时监测方法。首先通过三向加速度传感器测得铣削加工过程中的主轴实时振动...
关键词：能量比 幅值标准差 主轴振动信号 特征层融合 铣削颤振 
基于孪生神经网络的变电站异物入侵检测方法
《电工技术》2024年第9期24-28,31,共6页姬裕鹏 田鹏 柳杨 韩茂林 贾利伟 
针对传统异物入侵检测存在的问题,提出一种基于孪生神经网络的变电站异物入侵检测方法。用孪生神经网络进行运动前景提取,将背景图和待检图同时送入孪生神经网络,并且在后处理网络中引入注意力机制,最后通过连通域处理直接输出异物检测...
关键词：异物入侵 孪生神经网络 注意力机制 特征层融合 变电站 
基于特征层融合的EEG-NIRS识别方法研究
《软件工程》2024年第1期1-5,共5页周宇星 樊丞成 王震 徐信毅 林萍 李晓欧 
针对目前卷积神经网络对时序序列识别率较低、单模态数据信息量不充足等问题,提出了一种基于特征层融合的卷积神经网络(CNN)和双向长短期记忆(BiLSTM)网络组合的方法。首先在毒品成瘾患者的脑电图和近红外光谱数据上,利用全新的CNN和BiL...
关键词：特征融合 卷积神经网络 双向长短期记忆网络 分类准确率 
基于双流残差卷积神经网络的养殖鳗鲡(Anguilla)摄食强度评估研究被引量：1
《海洋与湖沼》2023年第4期1207-1216,共10页李凯 江兴龙 许志扬 林茜 
国家重点研发计划“特色鱼类精准高效养殖关键技术集成与示范”,2020YFD0900102号;福建省科技厅高校产学合作项目,2020N5009号。
为实现对养殖鳗鲡(Anguilla)摄食强度的准确评估,提出了一种基于双流残差卷积神经网络的鳗鲡摄食强度评估方法,该方法针对传统双流网络(Two-stream)中存在的问题做出了相应的改进。首先针对传统双流网络存在网络结构较浅,无法提取到充...
关键词：鳗鲡 摄食强度 双流残差卷积神经网络 ResNet50 并行训练 特征层融合 
基于多模态生理信号特征融合的情感识别方法被引量：3
《计算机仿真》2023年第6期175-181,186,共8页陈心怡 陶小梅 
国家自然科学基金项目(61906051);广西自然科学基金项目(2018GXNSFBA050029);桂林理工大学博士科研启动基金(GUTQDJJ2005015)。
针对单模态生理信号情感识别率不高,稳定性不足等问题,提出一种基于眼动和光电容积脉搏(Photoplethysmogram, PPG)多模态特征融合的情感识别方法。从眼动和PPG的浅层特征中使用卷积神经网络FECNN提取深层特征,采用特征层融合的方法将深...
关键词：情感识别 多模态 卷积神经网络 长短时记忆网络 特征层融合 
极端条件下基于特征层面信号融合的电励磁双凸极电机匝间短路故障诊断被引量：4
《电工技术学报》2023年第10期2661-2674,共14页赵耀 沈翀 李东东 林顺富 杨帆 
国家自然科学基金(51977128);上海市青年科技启明星计划(21QC1400200);上海市自然科学基金(21ZR1425400)资助项目。
电励磁双凸极电机(WFDSM)具有结构简单、可靠性高等优点,适用于航空航天等环境恶劣领域。当发生小匝数短路故障时,由于其电流、振动等信号不会产生明显的变化,难以用传统的检测手段区分。因此,该文提出一种基于特征层面多源信号融合和...
关键词：电励磁双凸极电机 经验模态分解 特征层融合 改进卷积神经网络 极端环境 
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