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基于融合特征t-SNE降维的控制图质量异常模式识别

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系统工程理论与实践 2024年第7期44卷 2381-2393页

作者：王宁郭梓昱田淑珂李可雨阳郑州大学商学院郑州450001 郑州大学国际质量发展研究院郑州450001

为解决控制图质量异常模式识别中,实时质量数据呈现出高维非线性等复杂特征导致模型过拟合以及失真等问题,提出一种基于融合特征t分布随机近邻嵌入(t-distributed stochastic neighbor embedding, t-SNE)降维的控制图质量异常模式识别方... 详细信息

为解决控制图质量异常模式识别中,实时质量数据呈现出高维非线性等复杂特征导致模型过拟合以及失真等问题,提出一种基于融合特征t分布随机近邻嵌入(t-distributed stochastic neighbor embedding, t-SNE)降维的控制图质量异常模式识别方法.首先,从生产过程动态数据流中提取其统计特征、形状特征并与原始特征进行融合,形成动态数据流的高维融合特征;然后利用t-SNE算法对融合特征进行降维, t-SNE算法能够有效地处理线性和非线性数据,并产生更有意义的聚类;进而利用一维卷积神经网络(one-dimensional convolutional neural networks, 1DCNN)作为分类器实现复杂产品制造过程的质量异常模式识别;最后,通过仿真实验将本文所提方法与单一类型特征方法、融合特征方法以及融合特征主成分分析法(principal component analysis, PCA)、核主成分分析(kernel PCA, KPCA)和局部线性嵌入算法(locally linear embedding, LLE)降维方法的识别模型进行比较,并利用锂离子电池极片制造过程为例进一步说明本文模型的有效性与实用性.仿真与实例结果表明,本文所提算法具有更高的识别效率和精度,特别适用于处理在复杂产品制造过程背景下的高维非线性数据.

关键词：控制图模式识别复杂产品制造过程 t分布随机近邻嵌入(t-SNE) 卷积神经网络(CNN)

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激光准直测量中的空气随机扰动影响抑制

光学精密工程 2024年第17期32卷 2676-2685页

作者：刁宽刘晓军赵海煜华中科技大学机械科学与工程学院湖北武汉430074

鉴于准直光束在空气中传播,受空气随机扰动影响,如温度、湿度和压强的随机变化,激光直线测量基准存在随机抖动,从而影响激光准直测量的稳定性和准确性。从激光准直信号滤波的角度出发,提出了结合经验模态分解(EMD)-最小二乘(LS)拟合的... 详细信息

鉴于准直光束在空气中传播,受空气随机扰动影响,如温度、湿度和压强的随机变化,激光直线测量基准存在随机抖动,从而影响激光准直测量的稳定性和准确性。从激光准直信号滤波的角度出发,提出了结合经验模态分解(EMD)-最小二乘(LS)拟合的空气随机扰动影响抑制方法;构建了激光准直信号分解、重构和校正的信号处理方案,以滤除空气随机扰动引起的干扰信号;开展了所提出方法在不同条件下对激光直线基准的空气扰动影响抑制实验,并比较不同方法对激光准直信号的处理效果。实验结果表明,所提方法对激光漂移补偿后的激光准直信号处理后,其在水平方向和竖直方向的波动标准偏差分别为0.01μm和0.02μm,有效解决了激光准直测量中的空气随机扰动对直线测量基准稳定性影响问题。

关键词：激光准直直线基准空气扰动经验模态分解

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基于多尺度特征的密集铸件检测算法研究

基于多尺度特征的密集铸件检测算法研究

作者：薛玉珂安徽理工大学

学位级别：硕士

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面向医疗诊断人机对话的药物推荐方法研究

面向医疗诊断人机对话的药物推荐方法研究

作者：刁震西北师范大学

学位级别：硕士

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基于选通图像的地铁障碍物检测技术研究

基于选通图像的地铁障碍物检测技术研究

作者：付荣珂北方工业大学

学位级别：硕士

地铁交通在人们的生活中占据着极其重要的地位,而地铁运行环境复杂多样,现有的地铁障碍物检测技术都存在各种缺陷,如普通相机难以适应黑暗环境、激光雷达数据难以直接利用且小目标易漏检等,而激光选通成像技术的出现解决了现存的问题。... 详细信息

地铁交通在人们的生活中占据着极其重要的地位,而地铁运行环境复杂多样,现有的地铁障碍物检测技术都存在各种缺陷,如普通相机难以适应黑暗环境、激光雷达数据难以直接利用且小目标易漏检等,而激光选通成像技术的出现解决了现存的问题。激光选通成像技术因其独特的成像原理具有全天候成像,抗干扰能力强的特点,能够在黑暗和恶劣环境(雨雪雾等)下成像,能够适应地铁复杂的运行环境。因此,基于选通成像的地铁障碍物检测技术有着重要的研究意义。然而选通图像本身存在噪声多、边缘模糊的缺点,在进行目标检测前要先进行图像预处理;而且选通图像缺少颜色特征,在发生遮挡的情况下容易产生漏检;并且地铁运行环境中目标存在尺度差异的问题,需要对目标检测网络进行改进。本文围绕以上问题进行研究,主要内容如下:(1)针对选通图像噪声多及边缘模糊等影响后续目标检测性能的问题,本文提出一种基于GDIP加权融合的选通图像去噪增强方法。首先,利用Otsu算法将选通图像分割为两个子直方图,然后在两个子直方图上分别进行直方图均衡,解决了直方图因亮度被过度拉伸而偏移的问题;然后,通过插入自适应阈值来进行过增强抑制,防止图像因过增强而曝光;最后,基于门控可微分图像处理模块(GDIP)上述方法与选通图像去噪方法进行加权融合,形成一个针对选通图像的去噪与增强方法。通过与经典的图像增强算法的对比实验,证明了本文提出方法的有效性。(2)针对选通图像缺少颜色特征而导致漏检及地铁运行环境存在的目标尺度差异问题,本文对目标检测网络进行改进,提出一种基于多尺度特征提取的YOLO-V8网络模型。首先,引入注意力机制并对CBAM注意力机制进行改进,将多尺度卷积融入其中的空间注意力模块,使网络能够自适应捕捉不同尺度上的重要信息并更加准确的突出目标的特征信息,解决选通图像缺少颜色特征而导致漏检的问题;然后,根据GFPN中的Queen-fusion模块对YOLO-V8的颈部进行修改,形成一个多级特征融合颈部,并通过用膨胀卷积代替Queen-fusion模块中的下采样卷积来更多的保留小目标的特征信息;其能够融合不同层次的特征,解决尺度差异小和目标特征信息少的问题。通过与经典的目标检测算法的对比实验,证明了本文提出方法的有效性;并通过消融实验,证明了各模块的有效性。

关键词：选通图像图像去噪与增强目标检测特征提取

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新时代大学生勤俭节约精神培育研究

新时代大学生勤俭节约精神培育研究

作者：张炳珂河南财经政法大学

学位级别：硕士

勤俭节约精神作为中华民族的传统美德,是每一位公民应具备的基本品质,更是弘扬社会主义核心价值观的题中应有之义。大学生作为新时代中国特色社会主义建设和发展的中坚力量,肩负着推动民族复兴的重大责任。本文通过对当前大学生勤俭节... 详细信息

勤俭节约精神作为中华民族的传统美德,是每一位公民应具备的基本品质,更是弘扬社会主义核心价值观的题中应有之义。大学生作为新时代中国特色社会主义建设和发展的中坚力量,肩负着推动民族复兴的重大责任。本文通过对当前大学生勤俭节约精神现状的调研,深刻分析存在的问题,并提出有效的培育路径,力争实现勤俭节约精神内化于心、外化于行的效果,逐步完善新时代大学生勤俭节约精神的培育工作,为中国式现代化建设过程中人才的培养提供有益探索。本文由绪论和正文四部分组成。绪论部分主要涉及选题背景及意义,并对相关研究现状和思路方法做了系统论述。第一部分详细探讨了勤俭节约精神的基本定义、核心要义以及现实意义。第二部分深入剖析了勤俭节约精神在新时代形成的理论根源,主要探讨了马克思主义经典作家的相关观点,中华优秀传统文化中关于勤俭节约的思想精髓,以及梳理中国共产党人对勤俭节约精神的理论阐释,从理论溯源的角度解读并揭示了勤俭节约精神的历史渊源和理论价值。第三部分通过实证调查的方式,详细分析了新时代大学生在勤俭节约精神培养方面的实际情况,利用网络问卷调查收集数据,以期准确定位培育现状及存在问题。第四部分系统地探讨了新时代大学生勤俭节约精神培养的路径从学校教育、社会环境、家庭教育以及个人自我提升等四个维度出发,综合分析并探索实践培养中的有效路径,以期形成全社会共同推进勤俭节约精神培育的强大实践动力。大学生勤俭节约精神的培育是一项具有现实性、全方位的系统工程,需要从高校、社会、家庭和学生等多方面协调并进,以达到理想的教育目标。在此目标下,促进大学生勤俭品德、个人修养、实践本领等多方面的提升,也为构建节约型社会、推动社会主义现代化建设贡献力量。

关键词：勤俭节约精神大学生培育