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水文地质勘查和深部地质找矿技术研究

中华传奇（下旬） 2021年第18期 76-77页

作者：贾子威河北冀东建设工程有限公司河北唐山063000

矿山企业也关注到了找矿技术以后将成为找矿行业发展和转型的关键所在,围绕水文地质勘探的总体技术情况,就目前较为主流的深度找矿技术做了分析,对合理运用找矿技术,包括了一些重点的技术做了介绍和评判。基于此,针对不同技术场景进行... 详细信息

矿山企业也关注到了找矿技术以后将成为找矿行业发展和转型的关键所在,围绕水文地质勘探的总体技术情况,就目前较为主流的深度找矿技术做了分析,对合理运用找矿技术,包括了一些重点的技术做了介绍和评判。基于此,针对不同技术场景进行了对比,提出了应用的合理化建议,促进矿产资源的高效可持续开发利用。

关键词：地质勘探深部找矿技术应用

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基于改进CNN的起重机械滚动轴承故障诊断

内燃机与配件 2021年第5期 131-133页

作者：贾子威朱历平杨明超广东省特种设备检测研究院珠海检测院珠海519000

针对起重机械中的滚动轴承在高转速、重载荷和强噪声背景下,早期故障特征难以提取及有效识别的问题,提出一种改进卷积神经网络(CNN)的故障诊断方法。该方法首先应用短时傅里叶变换(STFT)将传感器采集到的一维振动信号转换为二维时频图,... 详细信息

针对起重机械中的滚动轴承在高转速、重载荷和强噪声背景下,早期故障特征难以提取及有效识别的问题,提出一种改进卷积神经网络(CNN)的故障诊断方法。该方法首先应用短时傅里叶变换(STFT)将传感器采集到的一维振动信号转换为二维时频图,并将其作为改进卷积神经网络的输入,然后利用卷积神经网络强大的特征提取能力自适应地提取故障特征。最后,通过CNN模型最后一层的Softmax层对提取到的特征进行分类从而实现故障诊断的目的。

关键词：卷积神经网络短时傅里叶变换特征提取故障诊断

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川南平川铁矿矿石组构特征及地质意义

中国矿业 2018年第B6期27卷 182-184页

作者：刘帅王树志高莲凤贾子威任科科朱炎华北理工大学矿业工程学院河北唐山063210

平川铁矿产于川南金河-箐河断裂带中,攀西地区西部边界处,矿床类型属于陆相次火山岩热液矿床。平川铁矿主要包括矿山梁子矿段、道坪子矿段和苦荞地矿段,其出露条件较好且储量都比较可观,可作为陆相次火山岩型矿床研究的典型。本文以平... 详细信息

平川铁矿产于川南金河-箐河断裂带中,攀西地区西部边界处,矿床类型属于陆相次火山岩热液矿床。平川铁矿主要包括矿山梁子矿段、道坪子矿段和苦荞地矿段,其出露条件较好且储量都比较可观,可作为陆相次火山岩型矿床研究的典型。本文以平川铁矿矿床形成的地质条件为基础,以成因矿物学为指导,从矿物学角度对不同阶段磁铁矿矿石组构进行系统研究,深化了对陆相次火山岩型矿床成矿规律的认识,为该区寻矿找矿提供了理论基础。

关键词：平川铁矿陆相次火山岩磁铁矿矿石组构

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结合对比学习和提示调优的层次文本分类方法

小型微型计算机系统 2024年

作者：郑诚纪子威安徽大学计算机科学与技术学院计算智能与信号处理教育部重点实验室

层次文本分类是文本分类领域一项重要的子任务，但复杂的标签层次结构使其具有挑战性。目前最先进的方法通过预训练语言模型对文本进行编码，并结合图编码器处理标签结构信息。但是，独立建模文本和标签信息可能导致信息利用率不高，预... 详细信息

层次文本分类是文本分类领域一项重要的子任务，但复杂的标签层次结构使其具有挑战性。目前最先进的方法通过预训练语言模型对文本进行编码，并结合图编码器处理标签结构信息。但是，独立建模文本和标签信息可能导致信息利用率不高，预训练和微调阶段的不同策略也限制了模型挖掘预训练模型的知识。本文提出一种结合对比学习和提示调优的层次文本分类方法，将层次标签信息嵌入到文本编码过程，同时设计提示模板整合标签信息，捕获文本与标签的关联性，弥合预训练模型与下游任务间的差距。借助对比学习，根据标签信息生成正样本，强化模型对关键特征的学习与保留，使模型有效指导文本特征表示的学习。在两个公开数据集上的大量实验表明了方法的有效性。

关键词：层次文本分类提示调优对比学习深度学习自然语言处理

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结合深度伪造特征对比的人脸伪造检测

模式识别与人工智能 2024年第9期37卷 786-797页

作者：李兆威高欣健笪子凯高隽合肥工业大学计算机与信息学院合肥230009

随着AIGC(Artificial Intelligence-Generated Content)技术的不断发展,其伪造技术的多样性对现有检测方法发起巨大的挑战.现有大部分的检测方法是基于各种先进的卷积神经网络提取的人脸伪造特征进行检测,泛化能力不足以解决未知方法伪... 详细信息

随着AIGC(Artificial Intelligence-Generated Content)技术的不断发展,其伪造技术的多样性对现有检测方法发起巨大的挑战.现有大部分的检测方法是基于各种先进的卷积神经网络提取的人脸伪造特征进行检测,泛化能力不足以解决未知方法伪造的图像鉴伪.因此文中提出结合深度伪造特征对比的人脸伪造检测方法,对未知的伪造技术具有较好的适应能力.方法分为两个阶段:一方面挖掘不同伪造手段的相似特征,提出基于元学习的相似特征融合网络,利用元学习的学习能力获取不同伪造手法之间的相似性特征;另一方面结合具体任务下的独特伪造特征,提出具体任务下的独特性微调方法,提高模型对未知伪造方法的适应能力.在跨伪造手法和跨库测试上实验表明文中方法性能有所提升,在面对未知手段攻击时具有较优的检测能力.

关键词：人脸伪造检测深度伪造元学习相似特征融合伪造特征挖掘

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基于高速串口服务器的远距离无线传输系统

基于高速串口服务器的远距离无线传输系统

作者：倪子威中北大学

学位级别：硕士

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复杂目标多角度SAR图像多径抑制方法研究

复杂目标多角度SAR图像多径抑制方法研究

作者：田子威北方工业大学

学位级别：硕士

合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)具有全天时、全天候、远距离高分辨成像等优点,已发展成为资源勘察、环境监测和灾害评估等应用领域的重要手段。但SAR在对油罐等复杂结构目标进行观测时,SAR图像容易受到多径信号的干扰,导... 详细信息

合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)具有全天时、全天候、远距离高分辨成像等优点,已发展成为资源勘察、环境监测和灾害评估等应用领域的重要手段。但SAR在对油罐等复杂结构目标进行观测时,SAR图像容易受到多径信号的干扰,导致图像中存在大量多径虚像,从而严重影响图像的清晰度。针对这一问题,本文提出一种多角度观测多径信号抑制方法,该方法从不同方位角观测复杂结构目标获得多角度图像序列,利用目标图像和多径虚像关于角度的序列特征差异对他们进行分离。本文主要的研究内容如下:(1)以外浮顶油罐为例,分析了不同观测角度下多径信号的传播路径和虚像特点,得出多径虚像的散射中心随雷达观测角度变化,而目标图像的散射中心不随雷达观测角度变化的多角度序列特征差异,为多径抑制方法研究提供了依据。(2)提出了一种基于主成分分析法(Principal Component Analysis,PCA)的多角度多径抑制方法。本方法并没有直接采用PCA对序列图像进行分解,因为其为正交分解,不能使目标信号和多径信号有效分离。本方法首先采用PCA方法对多角度序列中偏离主成分的多径像素进行检测,然后将多径像素序列与主成分进行相关计算,恢复出不受多径干扰的序列信号,实现了多径信号的有效抑制。(3)提出了一种基于鲁棒性主成分分析法(Robust Principal Component Analysis,RPCA)的多角度多径抑制方法。本方法利用了RPCA的低秩和稀疏分解原理,将由图像序列构成的矩阵分解为稀疏矩阵和低秩矩阵两部分。低秩矩阵代表图像序列中对角度稳定的主成分,即真实存在的散射中心,而稀疏矩阵表示图像序列中偏离主成分的部分,即随角度变化的信号,主要包括多径信号、旁瓣、各向异性信号等。但由于复杂结构目标的多径信号能量强,面积大,经RPCA处理后得到的低秩矩阵仍残留多径信号。为达到更好的多径抑制效果,本文提出在序列图像融合前进行掩膜处理,掩膜根据稀疏矩阵生成,可进一步去除多径残留信号。对低秩矩阵和稀疏矩阵分别进行重构后,可获得多径信号抑制后的图像和多径虚像。多径信号抑制后的图像利于获取目标的结构信息,多径虚像利于分析复杂结构目标的多径效应。(4)开展了机载SAR外浮顶油罐多角度观测数据的实验验证,将RPCA,PCA和已有的子孔径图像融合三种方法进行了比较,并采用图像强度和信杂比来验证不同方法的抑制效果。实验表明RPCA方法能够对目标真实散射中心和多径虚像进行更好的分离,实现多径虚像的有效抑制。

关键词： SAR 机载SAR 多径抑制多角度观测

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基于超分辨率重建的图像检索算法研究

基于超分辨率重建的图像检索算法研究

作者：曹子威南昌大学

学位级别：硕士

目前,网络上有着许多质量参差不齐的图片,如何对一些特征模糊的图像进行检索,成为了一个很重要的问题。本文主要针对低分辨率的图像进行研究,将低分辨率图像转成高分辨率图像之后再去对整个图像的数据集进行图像检索工作并加以改进。通... 详细信息

目前,网络上有着许多质量参差不齐的图片,如何对一些特征模糊的图像进行检索,成为了一个很重要的问题。本文主要针对低分辨率的图像进行研究,将低分辨率图像转成高分辨率图像之后再去对整个图像的数据集进行图像检索工作并加以改进。通过将低分辨率图像重建为高分辨率,不仅增强了图像的清晰度,还为图像检索提供了更加精确的特征信息,从而在检索算法中取得更佳的结果。随后,对经过重建的高分辨率图像进行检索任务,并对基于深度哈希的检索算法进行改进,以提高整个图像检索系统的效率和准确度。论文主要工作如下:(1)针对传统的卷积神经网络(CNN)受限于固定的感受视野尺寸,导致仅能适应特定大小的图像输入的问题,本文提出了一种新型的多尺度特征注意力机制(Multi-scale Feature Attention Mechanism,MFA)。这个模块可以让神经元根据输入图像的不同尺度动态调整自己的感受野,类似人眼的视觉机制,显著提高了网络处理各类尺度输入的能力。此外,针对原始模型在上采样阶段依赖众多额外参数,从而增加了网络的复杂性与参数数量的弊端。本文提出了新的上采样模块(Upsampling Based On Multi-channel Feature Integration,Up-MCFI),通过多通道特征整合简化了学习过程。该模块通过调整通道重组权重来简化网络参数,降低复杂度。这种上采样方式不仅高效,也更直观,易于实现和优化。(2)针对原来Resnet网络中的准确性和学习收敛性方面的问题,本文提出了基于轴向注意力机制的改良型残差网络(Improved Axial Attention Residual Networks,IARes Net)。这种网络优化了信息流的传递路径,重新设计了快捷连接,并引入了分组构建模块,这使得网络能够更高效地处理更广泛的特征信息,同时计算负荷不会显著增加。此外,针对质心三元组损失函数无法对多尺度图像特征进行反馈的问题。本文引入了一个创新的损失函数,即基于显著性特征的多尺度三元组损失(Multi-scale Triplet Loss based on Salient Features,MTLS),旨在使得损失函数能在学习过程中更好地区分正负样本,并充分利用多尺度下的显著性特征以提高整体性能。改进后的损失函数在处理噪声数据和异常值方面表现出极高的鲁棒性,并优化了计算效率。本文首先使用超分辨率模型对输入的低分辨率图片进行处理,使用MFA模块处理不同尺度的图像输入,以及Up-MCFI来降低参数的复杂度。再使用优化后的图像检索算法对处理完的图像进行检索,采用IARes Net优化信息传播途径,并且使用MTLS提高计算效率,从而提高整体的图像检索能力。

关键词：图像检索超分辨率深度哈希注意力机制

基于耦合三模压缩真空态的高斯导引及远程Wigner负性制备

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基于耦合三模压缩真空态的高斯导引及远程Wigner负性制备

作者：占子威江西师范大学

学位级别：硕士