陈斌

作品数：4被引量：19H指数：2
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供职机构：中南大学更多>>
发文主题：伤损衬砌结构衬砌氧化锑矿氧化铝更多>>
发文领域：交通运输工程自动化与计算机技术矿业工程建筑科学更多>>
发文期刊：《铁道学报》《计算机科学与探索》《软件导刊》《中国公路学报》更多>>
所获基金：国家自然科学基金湖南省科技计划项目更多>>
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基于深度风格迁移合成数据的扣件异常状态检测
《铁道学报》2024年第10期122-131,共10页邱实 陈斌 胡文博 刘延 张晨雷 王劲 
国家自然科学基金(52178442)
扣件系统是轨道结构中的关键基础部件,其服役状态直接影响铁路列车的正常运行。现有基于机器视觉检测方案受样本不均的影响易漏检或错检。提出一种基于图像风格迁移学习的板式无砟轨道扣件系统异常状态检测算法。该算法基于实际场景进...
关键词：铁道工程 扣件异常状态检测 风格迁移 合成数据 深度学习 
基于深度学习和虚拟模型的路面全域伤损状态自动化感知被引量：1
《中国公路学报》2023年第3期61-69,共9页邱实 陈斌 胡文博 王卫东 伍定泽 张晨雷 汪雯娟 高洪波 王劲 
国家自然科学基金项目(52178442);贵州贵金高速公路有限公司开发项目(GJGS-2020-ZX-076)。
路面全域伤损的有效感知是全面、系统地实施维护决策的关键依据。提出一种基于深度学习和虚拟模型的路面全域伤损状态自动化感知方法。该方法首先基于无人机实测数据建模生成路面虚拟实体;然后使用深度语义分割网络从实测数据中精细化...
关键词：道路工程 路面伤损检测 深度学习 状态感知模型 
基于SAC模型的改进遗传算法求解TSP问题被引量：15
《计算机科学与探索》2021年第9期1680-1693,共14页陈斌 刘卫国 
国家自然科学基金(61073187)。
遗传算法(GA)的全局搜索能力强,易于操作,但其收敛速度慢,易陷入局部最优值。针对以上问题,利用深度强化学习模型SAC对遗传算法进行改进,并将其应用至旅行商问题(TSP)的求解。改进算法将种群作为与智能体(agent)交互的环境,引入贪心算...
关键词：强化学习 遗传算法(GA) 旅行商问题(TSP) 深度策略梯度 soft actor-critic(SAC)模型 
基于Python与MATLAB混合编程的文本分类应用案例设计被引量：3
《软件导刊》2021年第7期71-75,共5页刘卫国 陈斌 
中南大学教育教学改革研究项目(2020jy040)。
案例教学是重要的教学方法。利用朴素贝叶斯分类算法,以单词出现频率作为特征对文本进行分类。定义MATLAB函数以实现朴素贝叶斯分类器训练与文本分类功能,然后在Python程序中通过MATLAB引擎调用MATLAB函数。与Python调用NumPy第三方库...
关键词：混合编程 文本分类 应用案例 朴素贝叶斯算法 
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