阈值化

作品数：167被引量：1309H指数：17
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基于CBAM-STCN的齿轮箱故障智能诊断方法
《科学技术与工程》2025年第9期3760-3768,共9页万志国 王治国 赵伟 窦益华 
陕西省自然科学基础研究计划(2022JQ-412)。
针对齿轮箱在多种工况下故障特征存在差异,故障诊断易受噪声干扰,导致故障诊断模型泛化性差和识别准确率低的问题,提出一种端到端的具有混合注意力机制和软阈值化特点的时间卷积神经网络(convolutional block attention module-sparse t...
关键词：齿轮箱 故障智能诊断 混合注意力机制 软阈值化 时间卷积神经网络 
基于TLF-YOLOv8的堆叠垃圾实例分割算法
《科学技术与工程》2025年第5期2009-2018,共10页李利 梁晶 陈旭东 潘红光 寇发荣 
国家自然科学基金(61603295);陕西省自然科学基础研究计划(2024JC-YBQN-0726);陕西省教育厅科研计划(23JK0550);西安市科技计划(23DCYJSGG0025-2022)。
相较于一般场景下的图像实例分割,复杂堆叠场景下的实例分割受到严重遮挡、同类别待测物体堆叠等复杂情况的影响,使得其实例分割具有更大的难度。针对具有复杂堆叠场景下的垃圾实例分割问题,提出了一种融合YOLOv8与双层特征网络策略的...
关键词：垃圾堆叠 双层特征解耦融合 YOLOv8算法 软阈值化非极大值抑制 动态非单调聚焦机制 期望最大化注意力 
基于残差神经网络的水稻氮磷钾元素营养诊断
《中国农业大学学报》2025年第2期163-175,共13页孔杰 杨红云 黄淑梅 吴正 孙爱珍 
国家自然科学基金项目(62162030,61562039)。
为实现水稻氮磷钾3种主要营养元素缺失种类的快速、准确诊断识别,以晚稻“黄华占”为研究对象,进行水稻大田栽培试验。分别设置:4个施氮水平,施肥总量分别为:N0(0 kg/hm^(2))、N1(130 kg/hm^(2))、N2(260 kg/hm^(2))以及N3(390 kg/hm^(2...
关键词：水稻 氮磷钾营养诊断 Resnet34 注意力机制 软阈值化 
LW-YOLOv7SAR:轻量SAR图像目标检测方法被引量：1
《小型微型计算机系统》2025年第1期143-150,共8页邹珺淏 任酉贵 冷芳玲 鲍玉斌 张天成 于戈 
国家自然科学基金面上项目(62137001,62272093)资助。
针对SAR场景的小目标、多噪声、复杂等特征,以及舰船目标场景的优化轻量检测模型需求,基于YOLOv7-tiny框架裁剪与优化,提出了可用于SAR舰船图像的轻量检测网络LW-YOLOv7SAR.它通过重参数化和Shuffle技巧,并结合GhostConv模块去除冗余信...
关键词：YOLOv7-tiny 合成孔径雷达 舰船检测 小目标检测 软阈值化 轻量化 
基于阈值化的开放式无人值守实验室安防监测
《计算机仿真》2024年第11期296-300,共5页赵飞 贾和坤 
为了确保开放式无人值守实验室的安全运行,提出一种开放式无人值守实验室远程安防监测方法。将实验室监测窗口划分为四个子窗口,将计算获取的加权平均值和预先设定的阈值展开比较,准确区分噪声点以及信号点,引入边缘保持滤波方法重构被...
关键词：开放式 无人值守实验室 远程安防监测 改进背景差分法 噪声滤波 
基于双阶段特征提取网络的ECG降噪分类算法
《郑州大学学报（工学版）》2024年第5期61-68,共8页林楠 唐凯鹏 牛勇鹏 谢李鹏 
河南省重点研发与推广专项科技攻关项目(222102310663)。
临床采集到的标准12导联心电图常含有噪声,影响了心电信号分类结果的准确度,为此提出了一种基于双阶段特征提取网络的心电图(ECG)降噪分类算法。首先,在空间特征提取阶段,由深度耦合软阈值化去噪方法的残差收缩网络从输入的12导联标准...
关键词：心电信号分类 心电信号去噪 残差收缩网络 软阈值化 注意力机制 
短时傅里叶变换结合DRSN的滚动轴承故障诊断研究
《中国测试》2024年第10期136-141,共6页韩东洋 陈宏 陈新财 王军辉 魏李军 
国家自然科学基金项目(51405453)。
针对滚动轴承在复杂噪声环境下故障分类困难等问题,文章提出一种短时傅里叶变换(STFT)和深度残差收缩网络(DRSN)相结合的轴承故障诊断方法。首先利用短时傅里叶变换对滚动轴承原始振动信号进行时域频域处理得到信息更丰富的故障时频图样...
关键词：滚动轴承 故障分类 深度残差收缩网络 软阈值化 短时傅里叶变换 
基于DRSN的通信信号调制方式识别方法被引量：1
《无线电工程》2024年第7期1643-1651,共9页竹杭杰 郭建新 张雨帅 朱锐 黄磊 丁自立 
陕西省重点研发计划(2021GY-341)。
针对现有的通信信号调制方式识别方法在低信噪比(Signal to Noise Ratio, SNR)条件下存在的识别率较低、调制类型较少和信道类型不够丰富等问题,提出了一种基于深度残差收缩网络(Deep Residual Shrinkage Network, DRSN)的通信信号调制...
关键词：通信信号 调制识别 深度残差收缩网络 注意力机制 软阈值化 
DRSTN:深度残差软阈值化网络
《计算机科学》2024年第S01期81-87,共7页曹岩 朱真峰 
国家自然科学基金面上项目(62176239)。
在采用深度残差等神经网络模型解决图像分类任务时,特征提取过程损失的一些重要特征会影响模型的分类性能。神经网络“端到端”的学习模式带来的黑盒问题,也会限制其在诸多领域的应用和发展。另外,神经网络模型往往需要较长的训练时间...
关键词：迁移学习 残差网络 梯度加权类激活映射 软阈值化方法 图像分类 
DRSN与集成融合的OFDM辐射源个体识别方法
《信号处理》2024年第6期1062-1073,共12页刘高辉 宋博武 
国家自然科学基金(61671375)。
针对在低信噪下通信辐射源识别率低的问题,提出一种DRSN(Deep Residual Shrinkage Networks)与集成融合的OFDM辐射源个体识别方法。首先,从OFDM发射机产生信号的原理出发,对可能产生OFDM发射机指纹差异的来源进行分析,对相邻帧OFDM信号...
关键词：残差收缩网络 集成融合 软阈值化 辐射源识别 
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