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基于多模态数据融合的轴承故障诊断方法
《湖南工业大学学报》2025年第5期16-23,共8页吴昊天 彭泽宇 刘涛 姚齐水 
国家自然科学基金资助项目(52305465)。
针对传统单一模态信号处理在轴承故障诊断中面临的精度不足和复杂故障模式下诊断能力有限的问题,提出了一种基于卷积神经网络(CNN)和门控循环单元(GRU)的轴承故障诊断方法。通过融合电流信号和振动信号的时域与频域特征进行故障分类,采...
关键词：故障诊断 卷积神经网络 数据融合 门控循环单元 滚动轴承 
基于RSE-Vnet卷积网络的肺结节分割方法研究
《湖南工业大学学报》2025年第5期46-51,共6页闫永强 秦斌 
湖南省自然科学基金资助项目(2023JJ50166)。
针对在细粒度图像的分割任务中容易出现欠分割与漏检的问题,提出一种改进的端到端3D分割算法——RSE-Vnet。加入Res2net网络捕获不同结节的多尺度细粒特征,为网络馈送更多精准的结节位置信息;同时残差连接避免了网络退化问题,建立了结...
关键词：计算机辅助诊断 多尺度细粒特征 注意力 Res2net网络 多类型结节 
基于鱼群算法对运动者疲劳步态的动作识别
《中国组织工程研究》2025年第30期6489-6498,共10页张健 蔡峰 李婷文 任鹏博 
教育部人文社会科学研究基金项目(23YJCZH293),项目负责人:张健;福建省社会科学研究基金项目(FJ2022B021),项目负责人:张健。
背景:步态动作是运动中展现出的重要特征之一,反映了身体状态和运动能力。在疲劳状态下步态动作会出现异常,如步幅减小、身体摇晃等,这些异常步态动作会对身体造成伤害。目的:旨在推动运动科学领域的技术进步,将先进的算法与数据分析技...
关键词：鱼群算法 运动者 卷积神经网络 疲劳步态 步态能量图 卷积核 运动能量分布 归一化自相关函数 工程化组织构建 
基于CBCNN-GRU的物联网入侵检测方法
《物联网技术》2025年第9期144-146,共3页李树行 刘振广 吕宏武 田伟 牟海刚 冯光升 
针对物联网入侵检测中存在的多分类检测和类别不平衡数据检测准确率低的问题,提出一种基于CBCNN-GRU的物联网入侵检测方法。首先,利用混合采样方法预处理数据,构建平衡数据集,以减少噪音影响。然后,利用带有残差的CBAM卷积注意力模块和C...
关键词：物联网 入侵检测 GRU 样本均衡 CNN 卷积注意力 
融合归一化与自适应门控机制的图卷积推荐模型
《四川师范大学学报(自然科学版)》2025年第4期534-542,共9页韩荣 张严 吴贞东 唐宇 张倩 彭子瀚 吴迭 
国家自然科学基金青年基金(62002250)。
图卷积神经网络广泛应用于推荐任务中,但随着图卷积层数的增加,存在节点特征消失、模型过平滑等问题,导致推荐系统的性能受限.针对上述问题,提出一种融合归一化与自适应门控机制的图卷积推荐模型(FGNGCN).该模型利用图归一化算法,优化...
关键词：推荐系统 图卷积网络 归一化 门控机制 
基于谱图小波变换的图滤波器研究
《物联网技术》2025年第8期59-63,67,共6页李社蕾 李海涛 
海南省自然科学基金面上项目(621MS058)。
图滤波器设计是图信号处理领域中一个备受关注且富有挑战性的课题。随着图卷积神经网络的迅速发展,图滤波器的设计变得尤为重要,由于它们能够有效捕捉图中节点之间的复杂关系和局部模式,生成更具信息量的节点从而提升节点表示的能力,因...
关键词：谱图小波变换 图滤波器 图信号处理 图拉普拉斯矩阵 图卷积神经网络 多尺度分析 
融合位置编码的阿尔茨海默症诊断与病理区域可视化
《中南民族大学学报(自然科学版)》2025年第4期515-525,共11页葛威 刘汝璇 唐奇伶 
湖北省自然科学基金资助项目(2008CDB392);中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(CZY22014)。
阿尔茨海默症(AD)的早期诊断对于及时治疗以减缓进一步恶化至关重要.AD病理特征的可视化对于临床应用具有重要价值.研究设计了一种基于位置编码的全卷积网络(P-FCN)模型,该网络构建了大脑局部结构学习策略,并迁移到整体sMRI影像模型中,...
关键词：阿尔茨海默症 位置编码 全卷积网络 可视化 磁共振成像 
融合时空注意力的改进ST-GCN人体动作识别方法研究
《中南民族大学学报(自然科学版)》2025年第4期526-535,共10页雷建云 梁钧 夏梦 张慧丽 田祚汉 
新疆维吾尔自治区区域协同创新专项资助项目(科技援疆计划)(2022E02035);湖北省技术创新计划重点研发专项资助项目(2023BAB087);武汉市重点研发计划资助项目(2023010402010614);武汉市知识创新专项曙光计划资助项目(2023010201020465)。
针对现有的人体骨架动作识别算法不能充分发掘运动的时空特征问题,提出了一种基于融合时空注意力的改进图卷积网络模型.该模型包含空间注意力机制和时间注意力机制,利用时空注意力机制从时间和空间两个维度分别提取动作的全局时空特征....
关键词：图卷积网络 骨架数据 动作识别 时空注意力 
基于YOLOv5的特殊儿童预后康复水平评估技术研究
《物联网技术》2025年第7期87-93,共7页丁俞心 张驰 朱文馨 张国梁 李豪 崔艳军 朱叶 
2023年江苏省大学生创新创业训练计划项目(202313654028Y)。
特殊儿童群体在某些方面与普通儿童存在差异,在临床治疗中往往难以完全治愈。随着医疗水平的不断发展,社会对特殊儿童问题的关注度日益提高。然而,在评估特殊儿童的恢复水平时,存在耗时长且客观性不高的问题。针对这一问题,从深度学习...
关键词：特殊儿童康复 卷积神经网络 机器学习 YOLOv5算法 机器视觉 面部检测 
CNN融合Transformer在图像分类中的模型研究
《物联网技术》2025年第7期129-133,共5页王鑫玮 冯锋 
宁夏自然科学基金重点项目(2024AAC02011)。
近年来,深度学习算法的流行对物联网技术发展和社会发展起到了很大的推动作用。在图像分类领域,传统的卷积神经网络(CNN)存在一定缺陷,其在特征提取时,卷积操作会使模型对长距离的像素关系感知能力较弱,鲁棒性较差。而Transformer借助...
关键词：工业智能化 卷积神经网络 TRANSFORMER 图像分类 算法优化 深度学习 
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