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基于MSF和I-InceptionNet的变工况滚动轴承故障诊断

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华中科技大学学报(自然科学版) 2024年

作者：王进花曹文宝周德义曹洁兰州理工大学电气工程与信息工程学院甘肃省制造信息工程研究中心兰州城市学院信息工程学院

针对滚动轴承在故障数据有限且不同工况下采集的信号之间具有不同的分布特性，导致大多数智能故障诊断方法在数据有限和变工况条件下故障诊断准确率低、鲁棒性差的问题，提出一种基于多传感器融合（Multisensor Fusion，MSF）和改进的In... 详细信息

针对滚动轴承在故障数据有限且不同工况下采集的信号之间具有不同的分布特性，导致大多数智能故障诊断方法在数据有限和变工况条件下故障诊断准确率低、鲁棒性差的问题，提出一种基于多传感器融合（Multisensor Fusion，MSF）和改进的InceptionNet网络（Improved InceptionNet，I-InceptionNet）的故障诊断方法。将采集的多种信号通过多相抗混叠滤波器进行重采样，然后转换为RGB图像作为模型的输入。使用注意力特征融合(Attention Feature Fusion， AFF)改进InceptionNet网络的连接层融合多传感器的图像数据，从而提高整体分类性能，最后对融合后的图像进行故障状态分类。将所提方法在帕德博恩大学轴承数据集和FEMTO-ST轴承数据集进行验证，实验结果表明，所提出的方法在变工况中诊断效果高于单一信号源和其他对比方法，融合效果更佳，并且在数据量有限的情况下也具有较高的诊断性能。

关键词：滚动轴承故障诊断 InceptionNet网络特征级融合多传感器

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完全分裂图的电阻距离和生成树计数

完全分裂图的电阻距离和生成树计数

作者：廖钰翠四川师范大学

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FLG基因突变促进高毒力金黄色葡萄球菌在AD患者皮肤定植研究

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FLG基因突变促进高毒力金黄色葡萄球菌在AD患者皮肤定植研究

作者：王树翠安徽理工大学

学位级别：硕士

供需适配视角下我国体育类院校体育旅游本科专业课程体系优化研究

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供需适配视角下我国体育类院校体育旅游本科专业课程体系优化研究

作者：陈雪翠南京体育学院

学位级别：硕士

税收分成与制造业企业全要素生产率 ——基于增值税五五分成的准自然实验

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税收分成与制造业企业全要素生产率 ——基于增值税五五分成的准...

作者：马明翠安徽财经大学

学位级别：硕士

基于数字教材培养小学生语文阅读能力的教学策略研究

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基于数字教材培养小学生语文阅读能力的教学策略研究

作者：武晓翠广州大学

学位级别：硕士

培养小学生语文阅读能力在阅读教学中占有重要地位。然而,小学语文阅读教学中存在重知识传授,轻思维能力培养的情况,易导致小学生评价能力不足、阅读创造能力薄弱等问题,制约着创新人才的培养。教育信息化的快速发展,为小学生语文阅读... 详细信息

培养小学生语文阅读能力在阅读教学中占有重要地位。然而,小学语文阅读教学中存在重知识传授,轻思维能力培养的情况,易导致小学生评价能力不足、阅读创造能力薄弱等问题,制约着创新人才的培养。教育信息化的快速发展,为小学生语文阅读能力培养提供了更多的方法和途径。《义务教育语文课程标准(2022年版)》指出:“语文教师要将语文教学的传统经验和现代信息技术有机结合”,“要培养学生感受、理解、欣赏和评价的能力”等。已有的文献显示,基于数字教材培养小学生语文阅读能力的研究相对较少。而当前,数字教材在中小学的教学应用日趋广泛,开展基于数字教材培养小学生语文阅读能力的研究契合了现实的需求。本研究首先通过文献研究法界定了数字环境下小学生语文阅读能力的构成,包括提取信息的能力、直接推论能力、整合与解释能力、评价与鉴赏能力和阅读迁移与创造能力等五个子维度;在此基础上,结合小学语文学科的特点,构建了《数字环境下小学生语文阅读能力行为表现分析框架》。参照该框架,通过课堂观察法调研了广州市海珠区三所小学的小学生语文阅读能力现状。调查发现,小学生语文阅读能力存在薄弱环节:整合与解释较复杂任务的能力有待提升、评价与鉴赏文本内容的能力有待提升,阅读迁移与创造能力较薄弱等。基于调研中发现的问题,在布卢姆认知过程理论、“经验之塔”理论、“教师主导—学生主体”教学理论和联通主义学习观等理论的指导下,结合数字教材的教学功能,本研究构建了阅读创造性任务驱动策略、阅读学习小组合作策略和阅读学习过程性评价策略等三个教学策略。创造性任务驱动策略为开展阅读小组合作策略和阅读学习过程性评价策略奠定一定的基础;阅读学习小组合作策略和阅读学习过程性评价策略为阅读创造性任务的完成提供一定的保障。为了检验这三个教学策略对于培养小学生语文阅读能力的有效性,本研究在广州市海珠区L小学五年级语文阅读教学中进行了实践验证。结果表明,基于数字教材构建的三个教学策略有助于激发小学生阅读兴趣、提升阅读学习参与度,有助于引导学生掌握阅读方法和培养良好的阅读习惯等;三个教学策略对小学生语文阅读能力的培养具有一定的积极作用,尤其关注到了小学生语文阅读整合与解释能力、阅读评价与鉴赏能力和阅读迁移与创造能力等薄弱点。本研究的创新点是构建了《数字环境下小学生语文阅读能力行为表现分析框架》;对照该框架,在语文阅读教学中开展了小学生语文阅读能力行为表现的过程性评价。本研究的局限性,一方面是未能将小学生语文阅读能力划分为不同水平进行研究,另一方面是教学策略在实践中验证的时间较短。因此,在后续研究中,应将小学生语文阅读能力分多个水平进行研究,并加强教学策略在实践中的应用,进一步完善基于数字教材培养小学生语文阅读能力的教学策略及其实施过程。

关键词：小学生数字教材阅读能力培养教学策略

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冻融作用下裂隙砂岩冻胀损伤与强度特征研究

冻融作用下裂隙砂岩冻胀损伤与强度特征研究

作者：张木翠山东农业大学

学位级别：硕士

天津市乡村振兴与生态文明建设的耦合协调发展研究

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农业经济 2024年第7期 73-75页

作者：姬翠梅天津师范大学

随着农村经济的发展，生态文明建设往往被忽视。而建设生态宜居的现代农村，是实施乡村振兴战略的一项重要任务。乡村振兴战略和生态文明建设两者互相影响、互相促进。本文以天津市为研究对象，运用熵值法以及综合指数法，从多方面构建... 详细信息

随着农村经济的发展，生态文明建设往往被忽视。而建设生态宜居的现代农村，是实施乡村振兴战略的一项重要任务。乡村振兴战略和生态文明建设两者互相影响、互相促进。本文以天津市为研究对象，运用熵值法以及综合指数法，从多方面构建乡村振兴与生态文明建设耦合协调发展的评价指标体系。研究结果表明，2016-2020年乡村振兴和生态文明建设综合发展指数均呈上升趋势，两系统高度耦合，存在较强互动。

关键词：乡村振兴生态文明建设耦合协调发展天津市

基于多尺度卷积神经网络的低剂量CT图像去噪

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基于多尺度卷积神经网络的低剂量CT图像去噪

作者：万兆翠曲阜师范大学

学位级别：硕士

计算机断层扫描(Computed Tomography,CT)已被广泛应用于临床筛查和诊断。然而,CT扫描过程所产生的X射线辐射暴露对患者存在致癌风险。为此,低剂量CT(Low-dose CT,LDCT)扫描应运而生。临床上LDCT扫描通过降低X射线管电流或管电压等方式... 详细信息

计算机断层扫描(Computed Tomography,CT)已被广泛应用于临床筛查和诊断。然而,CT扫描过程所产生的X射线辐射暴露对患者存在致癌风险。为此,低剂量CT(Low-dose CT,LDCT)扫描应运而生。临床上LDCT扫描通过降低X射线管电流或管电压等方式来减少对患者的辐射剂量。然而,辐射剂量的降低会在投影过程中产生“光子饥饿”现象,导致重建后的图像中出现严重的噪声,影响医生诊断的准确性。因此,研究如何在低剂量扫描条件下生成满足临床诊断应用条件的CT图像,已成为医学图像处理领域的研究热点,具有重要的科研价值和临床实用价值。最近几年,基于卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)的深度学习方法已被广泛应用于LDCT图像去噪,并取得了极大进展。但是当前去噪网络模型多使用基于像素级比对的损失函数,如均方误差(Mean Squared Error,MSE)或平均绝对误差(Mean Absolute Error,MAE),来进行网络优化,易使得去噪后的图像过平滑,丢失图像中纹理细节信息。此外,当前方法多采用具有固定感受野的单尺度卷积操作进行CT图像局部特征表达,难以描述CT图像中器官组织病变结构的不规则、多尺度特性,影响成像结果的纹理细节保持性能。为此,本文开展基于多尺度卷积神经网络的低剂量CT图像去噪方法的研究,设计能够描述CT图像中不规则、多尺度结构特征的多尺度卷积模块,构造具有纹理细节保持能力的自监督感知损失函数,以及构建新LDCT深度去噪网络模型,旨在抑制LDCT图像噪声的同时尽可能地保留图像的纹理细节和结构信息,为临床疾病诊断提供精准的影像依据。本文的具体工作如下:(1)提出一种基于自监督感知损失的纹理保持低剂量CT图像去噪方法(Self-supervised Perceptual Loss Channel Attention Network,SPLCAN)。该网络模型包含主去噪网络以及自监督感知损失模块两部分。其中,主去噪网络采用通道注意力网络(Channel Attention Network),并且为解决基于像素级比对的损失函数(如MSE和MAE损失)导致的图像过平滑的问题,本文引入自监督感知损失模块(Self-supervised Perceptual Loss Module,SPLM)来计算感知损失,以更好地恢复图像中的纹理和结构信息。自监督感知损失模块首先使用干净的NDCT图像对进行预训练。它包含两条路径,在网络整体训练时,导入预先训练好的自监督感知损失模块,将去噪后的图像与常规剂量CT图像分别输入到SPLM的两条路径中,通过计算不同网络层语义特征之间的感知损失辅助监督去噪网络的训练,达到在语义层面进行特征保持的目的,从而进一步提高去噪网络的纹理细节保持能力。实验结果表明,与传统的基于CNN的方法相比,所提方法在噪声抑制和结构保存方面均取得了较好的效果。(2)提出一种基于自监督多层感知损失的纹理保持低剂量CT图像去噪方法(Multi-scale Feature Aggregation and Fusion network,MFAF-net)。为更好地表达 CT 图像中不同组织和器官尺度变化的特性,本文提出多尺度残差特征聚合模块(Multi-scale Residual Feature Aggregation Module,MRFAM)用以表征CT图像中的多尺度结构信息。此外,在编码器-解码器跨层特征融合阶段,本文提出跨层特征融合模块(Cross-level Feature Fusion Module,CFFM),通过引入空间金字塔注意力(Spatial Pyramid Attention,SPA)机制,自适应加权编码器-解码器跨层特征,从而解决传统跨层特征间跳跃连接存在的语义差距问题。在此基础上,本文进一步提出自监督多层感知损失模块(Self-supervised Multi-level Perceptual Loss Module,SMPLM),该模块采用与主去噪网络相同的结构,利用各个层次丰富的语义信息以恢复CT图像中的组织和病变的显著纹理和结构。此外,本文在多层感知损失函数中引入加权参数,实现对不同语义层感知损失的自适应加权。实验结果表明,与其他方法相比,所提方法在纹理保留和噪声抑制方面表现出更好的性能。(3)提出一种多尺度纹理特征引导的低剂量CT图像去噪方法(Multi-scale Texture Feature-guided network,MTF-net)。为有效描述CT图像器官组织病变结构的频率差异性以及多尺度特性,本文提出基于频率的多尺度特征提取模块(Frequency-specific Multi-scale Extraction

关键词：低剂量CT 图像去噪深度学习多尺度卷积神经网络多层感知损失