残差

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航空重力异常数据稳定高精度向下延拓方法研究
《地球与行星物理论评(中英文)》2025年第3期264-277,共14页柯宝贵 赵予菲 徐凡凡 赵翠 李泰航 
中央级公益性科研院所基本科研业务费(AR2404);北京联合大学科研资助项目(ZK20202204)。
航空重力异常向下延拓的本质是求解第一类Fredholm方程,属于不适定性的问题.稳定高精度向下延拓方法一直以来都是该领域的研究热点.为抑制边缘效应和提升计算效率,分别对所用数据进行扩边和快速傅里叶变换处理.为增大向下延拓距离、提...
关键词：航空重力数据 向下延拓 频率域 共轭梯度法向残差法 积分迭代法 
基于残差扩散模型的遥感超分辨率图像生成研究
《河南师范大学学报(自然科学版)》2025年第3期58-65,I0007,F0002,共10页左宪禹 田展硕 殷梦晗 党兰学 乔保军 刘扬 谢毅 
国家自然科学基金(62176087);河南省高校科技创新团队支持计划(24IRTSTHN021);河南省科技攻关项目(242102240021).
传统基于扩散的图像超分辨率方法通常需要大量采样步骤,并且优化功能强大的扩散模型需要耗费大量运算时间.为了在有限的计算资源上实现训练,现有的加速采样技术往往会牺牲部分图像质量,导致超分辨率结果模糊.为了解决这一问题,提出了一...
关键词：遥感 超分辨率 图像生成 残差移动 残差扩散模型 
基于树莓派的智能化垃圾分类系统
《物联网技术》2025年第6期113-115,119,共4页谭瑞鸿 刘宇杰 刘杭 江畅 
江苏省高等学校大学生创新创业训练计划(202310293162T)。
随着人们环境保护意识的提升和对资源可持续利用需求的增加,垃圾分类成为了社会发展的必要环节。文中提出了基于树莓派的智能化垃圾分类系统,利用树莓派4B作为核心控制单元,结合定制的CSI摄像头进行图像识别,通过GPIO接口驱动舵机完成...
关键词：图像识别 垃圾分类 树莓派 深度残差网络 智能垃圾桶 物联网 
基于改进双向记忆残差网络的Tor流量分类研究
《信息安全研究》2025年第5期447-456,共10页唐妍 王恒 马自强 滕海龙 施若涵 张宁宁 
宁夏回族自治区重点研发计划一般项目(2022BDE03008);宁夏回族自治区重点研发计划引才专项(2021BEB04004,2021BEB04047)。
为了解决Tor链路加密的特性导致模型难以对Tor流量进行正确分类导致监管困难的问题,提出了一种基于改进双向记忆残差网络(convolutional block attention module-bidirectional memory residual neural network, CBAM-BiMRNet)的Tor流...
关键词：Tor流量 残差网络 流量识别 综合采样 类别不平衡 
背景支持下的全域特征响应图像分类网络
《计算机科学与探索》2025年第5期1280-1294,共15页姜文涛 李威达 张晟翀 
国家自然科学基金(61601213);辽宁省自然科学基金(20170540426);辽宁省教育厅重点基金(LJYL049)。
针对目前图像分类方法缺少背景信息支持,导致模型分类精度受限的问题,提出背景支持下的全域特征响应图像分类网络(BGRNet)。该网络以WRN残差网络为基础,提出新的背景支持激活函数BS,通过BS激活函数引入背景支持机制,使网络在关注目标前...
关键词：图像分类 背景支持 全域特征响应 特征还原 残差网络 
基于注意力机制的茶叶病害识别技术研究
《黄山学院学报》2025年第2期13-18,共6页高山 
安徽省高等学校科学研究项目(2023AH053102)。
为提高茶叶病害图像识别的准确率,本研究提出了一种基于注意力机制的茶叶病害图像识别算法CSA-ResNet。该算法通过设计E-ECAnet注意力机制,增强了茶叶病害图像中关键空间位置和通道信息的提取能力,并将其嵌入每个bottleneck单元中。为...
关键词：茶叶叶片病害 图像识别 残差网络 注意力机制 正则化 
基于残差网络的口腔全景片分类模型设计与实验
《实验室研究与探索》2025年第4期103-107,155,共6页朱海婷 沈雨晨 李佳岭 
计算机网络和信息集成教育部重点实验室开放课题(K93-9-2023-04);国家卫健委科研项目(A2023-021)。
口腔全景片分类技术能辅助医生快速、准确诊断牙齿生长发育阶段,并支持制定和调整正畸治疗方案。针对残差网络(ResNet)在图像分类中存在的局限性,提出一种新的分类网络ID-ResNet,以提高口腔全景片的分类精度。ID-ResNet结合了双通道注...
关键词：口腔全景片 卷积神经网络 多尺度特征 注意力机制 
基于边缘设备的快速单目深度估计算法研究
《计算机测量与控制》2025年第4期262-269,共8页王文帅 韩军 邹小燕 倪源松 胡广怡 
国家自然科学基金项目(62371278,62371279)。
单目深度估算采用单一相机,安装方便,在机器人、无人机领域有广泛的应用;由于单目深度估计算法采用基于编码-解码的复杂的深度神经网络结构会导致边缘设备实时推理效率较低的问题,进而提出了一种可以在边缘设备上实时深度估计的网络架构...
关键词：深度感知 单目相机 边缘设备 倒置残差 神经网络 
基于RFTL-1DNet的矿用挖掘机发动机故障诊断方法
《有色金属(矿山部分)》2025年第2期51-58,79,共9页顾清华 银璐阳子 王丹 骆家乐 
国家自然科学基金面上项目(52374135,52074205);陕西省金属矿智能开采理论及技术创新团队(2023-CX-TD-12);陕西省智能开采理论与技术创新团队高校青年创新团队;陕西省矿产资源低碳智能高效开采技术创新引智基地。
针对矿用挖掘机发动机故障数据集较少、诊断准确率低等问题,提出了一种基于一维卷积核、池化核的残差网络与迁移学习策略的故障诊断方法。通过随机森林(Random Forest,RF)分类器对初始数据集进行维度筛选,去除掉重要性低的特征以提高模...
关键词：矿用挖掘机发动机 故障诊断 深度学习 残差网络 迁移学习 
基于改进残差网络的光伏逆变器数据异常检测方法
《太阳能学报》2025年第4期322-330,共9页姚森山 庞成鑫 
国家电网有限公司科学技术项目(SGSCJY00GHJS2000014)。
为解决光伏组件异常导致光伏逆变器数据异常的问题,提出一种基于改进残差网络(SCCB-ResNet50)的光伏逆变器数据异常检测方法。该方法引入马尔可夫转移场将光伏功率时序数据化转为二维图像,以增加数据特征点从而提高检测精度,同时使用改...
关键词：异常检测 光伏逆变器 故障分析 机器学习 残差网络 马尔可夫过程 
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