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基于SimAM注意力机制的轴承故障迁移诊断模型

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机电工程 2024年第5期41卷 862-869,893页

作者：包从望朱广勇邹旺郭灏六盘水师范学院矿业与机械工程学院贵州六盘水553000 中国矿业大学机电工程学院江苏徐州221116

针对轴承故障在跨工况迁移诊断时,其域不变特征难以提取,易出现模型过拟合这一问题,提出了一种基于无参数注意力模块(SimAM)的轴承故障迁移诊断方法。首先,以一维卷积神经网络作为基本框架,利用自适应批量归一化(AdaBN)对各输出层进行... 详细信息

针对轴承故障在跨工况迁移诊断时,其域不变特征难以提取,易出现模型过拟合这一问题,提出了一种基于无参数注意力模块(SimAM)的轴承故障迁移诊断方法。首先,以一维卷积神经网络作为基本框架,利用自适应批量归一化(AdaBN)对各输出层进行了归一化处理,经两层卷积层和两层池化层后,对输出特征进行了随机节点失活操作;然后,利用改进后的参数化修正线性单元(PReLU)激活函数自适应提取负值输入权值系数,分别以交叉熵损失函数监督训练有标签的源域数据,以均方对数误差(MSLE)作为损失函数训练无标签的目标数据;最后,利用自制实验台数据和凯斯西储轴承公开数据对模型进行了验证,分别以不同的单一工况作为源域,其余工况作为目标域进行了迁移诊断任务研究。研究结果表明:基于SimAM的轴承故障迁移诊断方具有较好的域不变特征提取的性能,且所提特征具有较好的聚类效果;自制实验台中的平均迁移精度在89.1%以上,最高均值可达97.85%,CWRU数据集中的平均迁移精度达98.68%。该成果可为后续轴承故障由实验向工业现场的迁移诊断奠定基础。

关键词：轴承故障诊断迁移学习无参数注意力机制自适应批量归一化参数化修正线性单元均方对数误差卷积神经网络

基于BERT-TextCNN的汽车评论情感分析

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天津理工大学学报 2024年第1期40卷 101-108页

作者：邹旺张吴波湖北汽车工业学院电气与信息工程学院湖北十堰442000

通过基于预训练转换器(Transformer)双向编码器表征的文本卷积神经网络(text convolutional neural network model based on pre-training bidirectional encoder representations from transformer,BERT-TextCNN)模型实现汽车网站评论的情感分析,其目的在于研究用户对汽车产品和汽车服务的情感态度。首先采用基于Transformer的双向编码器表征(bidirectional encoder representations from transformer,BERT)模型能有效解决汽车评论中存在的一词多义问题,并产生包含丰富信息的动态词向量,然后结合文本卷积神经网络(text convolutional neural network,TextCNN)模型中的卷积运算和池化运算提取关键特征,最后通过softmax函数计算评论文本情感的概率分布。试验结果表明,BERT-TextCNN模型在情感分类中相比几种常见的神经网络模型的精度、召回率和F1值均有所提升。

关键词：情感分析动态词向量卷积运算池化运算

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基于混合神经网络模型的卷烟投放预测方法

云南民族大学学报（自然科学版） 2024年第1期33卷 117-122页

作者：邹旺张吴波马勋政湖北汽车工业学院电气与信息工程学院湖北十堰442002 武汉科技大学计算机科学与技术学院湖北武汉430081 湖北省烟草公司十堰市公司湖北十堰442000

为科学制定卷烟产品的投放策略,提出1种基于混合神经网络模型的卷烟投放预测方法.通过结合Boosting-GRU多元预测模型、产品销售量至投放值计算以及GRU多分类模型3种方法来实现卷烟产品不同档位的投放策略的生成.以湖北省十堰市的卷烟产... 详细信息

为科学制定卷烟产品的投放策略,提出1种基于混合神经网络模型的卷烟投放预测方法.通过结合Boosting-GRU多元预测模型、产品销售量至投放值计算以及GRU多分类模型3种方法来实现卷烟产品不同档位的投放策略的生成.以湖北省十堰市的卷烟产品历史销售数据为实验对象,对所提的方法进行验证.实验结果表明,该方法的产品销售量预测平均准确率达到了97.64%,投放策略生成的平均绝对误差均低于20%.

关键词：多元预测模型多分类模型平均绝对误差

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《履园丛话》中的科技史料研究

《履园丛话》中的科技史料研究

作者：邹旺山西大学

学位级别：硕士

钱泳(1759—1844年)是清代中叶著名学者,工于书法、碑刻,且善水利。其所著《履园丛话》除记人叙事外,还记载着诸多科技史料,如《水学》卷对三吴地区(今苏杭一带)水利兴修的见解,《艺能》卷对当时诸多工艺技术的记录,亦有散落于其余诸卷... 详细信息

钱泳(1759—1844年)是清代中叶著名学者,工于书法、碑刻,且善水利。其所著《履园丛话》除记人叙事外,还记载着诸多科技史料,如《水学》卷对三吴地区(今苏杭一带)水利兴修的见解,《艺能》卷对当时诸多工艺技术的记录,亦有散落于其余诸卷的科技史料。本文的研究目的即是对其中的科技史料内容进行系统性研究,分析作者的科学思想,增进对其人其书的认识,并得出有益于今的启示。本文采用的研究方法主要包括文献研究法,访谈法和统计分析法等。本文各章的主要内容大致如下:第一章主要介绍钱泳的家世与生平,并对《履园丛话》的内容作出概括。第二章主要以《履园丛话》第四卷《水学》为分析对象,首先对《水学》卷的来源及成书作出考证,其次对卷中的总论、太湖、三江、来源等十二篇分别进行概括和分析,概括而言,钱泳于此卷中表达了其综合治理的思想,具有一定的借鉴意义。本章亦对其他卷中涉及到的水利科技史料做出简要分析与考证,最终形成对钱泳水学思想的充分认识并予以客观评价。第三章主要分析《艺能》卷与其余诸卷中涉及到的工艺技术史料,具体包括摹印和刻碑技艺、笔、墨、纸、砚的制作技艺、漆器制作的周制技艺以及精益求精的制衣技艺等。本章通过文献研究与访谈民间艺人等方式对其中记载的工艺技术史料进行深入分析,并尝试挖掘其中对于现代工艺技术仍具有借鉴意义的技法和思想。第四章主要探究《履园丛话》涉及到的其他科技史料,如气候、消防设施等,并对书中的灾害记录与天文气象记录等进行统计与摘录,供有关学者参考。第五章主要依据《履园丛话》中诸多反映钱泳科学思想的条目对其人科学思想进行总结与分析,主要包括自发的朴素唯物主义,朴实的进化及与时变通观,天人合一、顺应规律的自然观,强调实践的认识论及其思想的局限性等。

关键词：《履园丛话》钱泳科技史料科学思想

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汽车评论的细粒度情感分析研究

汽车评论的细粒度情感分析研究

作者：邹旺湖北汽车工业学院

学位级别：硕士

随着互联网的广泛普及汽车消费市场逐渐由线下扩展到线上,各类汽车网络服务平台如雨后春笋般涌现。汽车消费者习惯在网站平台上浏览相关信息并发布自己的评论观点,而这些评论信息包含用户对汽车产品的情感态度和反馈意见。如何有效的挖... 详细信息

随着互联网的广泛普及汽车消费市场逐渐由线下扩展到线上,各类汽车网络服务平台如雨后春笋般涌现。汽车消费者习惯在网站平台上浏览相关信息并发布自己的评论观点,而这些评论信息包含用户对汽车产品的情感态度和反馈意见。如何有效的挖掘汽车评论中的价值信息尤为重要。作为文本挖掘和自然语言处理的一项研究任务,情感分析技术能准确的挖掘出用户对汽车产品的情感态度,有利于厂家及时掌握产品在汽车消费市场的整体动向。如何采用情感分析技术精确的挖掘汽车评论中的重要信息,设计汽车评论情感分析方法是本文的研究意义所在。针对汽车评论中包含较多汽车零部件专有名词的问题,本文引入细粒度的情感分析技术来实现汽车方面词的抽取和情感判断。围绕如何准确的抽取多词方面词和提升情感分类精度,本文提出基于深度学习管道框架的汽车评论细粒度情感分析方法。主要内容如下:(1)通过总结目前国内外的细粒度情感分析研究现状发现,传统的单任务模型无法满足多任务的汽车评论细粒度情感分析。采用基于端到端框架的多任务模型无法准确掌握模型对每个子任务的训练状况且模型调整不易。而采用管道框架的多任务模型能将细粒度情感分析任务划分为几个阶段任务,并利用相应的模型去完成各阶段任务,具有较好的泛化性,因此以管道框架为本文模型的基础框架。(2)本文提出一种基于管道框架的汽车评论细粒度情感分析SL-AESC模型,该模型划分为方面词抽取阶段和方面词情感分类阶段。并提出相应的SFAE模型来抽取方面词,LGIASC模型实现方面词情感分类。(3)针对汽车评论中多词方面词无法准确抽取的问题,在SFAE模型中引入词性特征和依存句法分析。以此有利于模型结合句法信息更好的辨识多词方面词的边界,进而提升模型抽取方面词的准确率。(4)为了有效提升方面词情感分类的准确率,在LGIASC模型中采用局部与全局上下文交互式学习方法和基于句法的局部上下文聚焦机制。交互式学习方法能建立两个子任务之间的联系,学习局部上下文与全局上下文之间的差异性。在局部上下文中采用基于句法的局部上下文聚焦机制能结合依存句法分析树,利用树中节点之间的距离作为语义相关距离,保留与方面词语义相近上下文词,遮盖或权重减弱语义无关上下文词。(5)在公开数据集Laptop14、Restaurant14以及汽车评论数据集上,进行对比实验、消融实验和案例实验,实验结果表明在方面词抽取任务上SFAE模型能准确的抽取汽车评论中的多词方面词;LGIASC模型在方面词情感分类任务上相比基线模型准确率取得明显的提升。

关键词：情感分析技术细粒度情感分析多词方面词交互式学习

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武汉市滨水公园景观照明设计研究

武汉市滨水公园景观照明设计研究

作者：邹旺景德镇陶瓷大学

学位级别：硕士

随着我国经济的快速增长,人们的生活水平不断提高,白天工作夜间休息娱乐的生活状态逐渐成为了主流,身处城市中的男女老少各个年龄段都需要夜间的景观环境进行活动,如跑步健身、观景闲谈和跳舞娱乐等。而作为城市中既包含绿地和水体且屈... 详细信息

随着我国经济的快速增长,人们的生活水平不断提高,白天工作夜间休息娱乐的生活状态逐渐成为了主流,身处城市中的男女老少各个年龄段都需要夜间的景观环境进行活动,如跑步健身、观景闲谈和跳舞娱乐等。而作为城市中既包含绿地和水体且屈指可数的“绿洲”——城市滨水公园,也就肩负起了重要的责任。既然夜间想要在公园中活动,那么必然离不开照明,照明能够带来人气也能够带来安全感。但是对于快速发展的各大城市而言,照明的需求和要求在不断提升,从过往单纯的功能性照明向着舒适性、美观性和文化性照明等方面发展。通过对武汉市主城区最主要的15个滨水公园的夜景照明进行调研和分析,发现大多数滨水公园的照明呈现两个极端,要么极度缺乏照明导致场地昏暗,要么过度照明而导致场地过于明亮宛如白昼。从结果而言,两种方式都降低了人们在夜间进入场地游玩休憩的欲望,即便身处人口密集区域也仍旧客流量较低。而好的照明体验并不是越多越好,也不是越亮越好,而是由场地本身的定位、离城区中心的位置以及周边服务人群的数量所共同决定,利用最合理的资源达到最适宜的照明效果,才能拥有最好的照明体验。而要达到这一目标,不能局限于场地本身。因此本文首先从整体、宏观的视角分析照明与城市、环境、文化和使用人群四个要素之间的关系,明确照明设计的大方向,是需要简单的照明还是需要复杂的照明?需要照明的区域有哪些?总体亮度高低等等。进而在大方向明确的框架之下将局部、具体的场地拆分为四大界面——即城市与公园连接的过渡界面、公园主体的陆地景观界面、公园与水体连接的滨水界面以及包含对岸和水域的水界面,针对每个界面进行单独的设计分析。最后通过对各个案例的优劣势进行对比,总结出城市滨水公园景观照明的设计原则与设计手法。需求的升级以及技术的提升带来照明方式的多样化发展,仅仅只是照亮场地对于当下的城市来说已经不够用了,夜景观已经成为了城市的另一张“名片”。同时照明也带来了诸多问题,比如对环境的影响以及光污染等等。因此如何平衡人、照明与环境三者间的关系愈发重要。

关键词：武汉市滨水公园景观照明设计

一种改进YOLOv4-tiny的带钢表面缺陷实时检测方法

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机械科学与技术 2023年第6期42卷 883-889页

作者：邹旺吉畅六盘水师范学院工程实训中心贵州六盘水553004 六盘水师范学院物理与电气工程学院贵州六盘水553004

带钢表面缺陷检测是生产过程智能检测的重要任务。针对目前带钢表面缺陷检测算法效率低、实时性差的问题,本文提出了基于卷积神经网络的轻量级目标检测器。该方法以YOLOv4-tiny模型为框架,针对带钢表面缺陷检测任务的特殊性,结合了多尺... 详细信息

带钢表面缺陷检测是生产过程智能检测的重要任务。针对目前带钢表面缺陷检测算法效率低、实时性差的问题,本文提出了基于卷积神经网络的轻量级目标检测器。该方法以YOLOv4-tiny模型为框架,针对带钢表面缺陷检测任务的特殊性,结合了多尺度检测与空间注意力机制的优化策略,在保证检测效率的同时提高了轻量级目标检测器的精度。实验证明,所提出的改进的YOLOv4-tiny模型能够精确地检测带钢表面缺陷,平均均值精度mAP(mean Average precision)为73.29%,并且每秒帧数FPS(Frames per second)达到163,满足实际工业落地的实时性要求。

关键词：带钢表面缺陷卷积神经网络 YOLOv4-tiny 多尺度检测空间注意力机制

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轴承剩余使用寿命预测方法研究

科技创新与应用 2022年第26期12卷 133-136,140页

作者：邹旺吉畅六盘水师范学院工程实训中心贵州六盘水553004 六盘水师范学院物理与电气工程学院贵州六盘水553004

剩余使用寿命(Remaining Useful Life,RUL)预测作为预测与健康管理(PHM)技术的核心一直是研究热点。轴承是旋转机械设备的关键部件,对轴承的RUL进行预测能够有效减少设备停机时间,提高运行安全性和生产效率,因此研究轴承的RUL预测方法... 详细信息

剩余使用寿命(Remaining Useful Life,RUL)预测作为预测与健康管理(PHM)技术的核心一直是研究热点。轴承是旋转机械设备的关键部件,对轴承的RUL进行预测能够有效减少设备停机时间,提高运行安全性和生产效率,因此研究轴承的RUL预测方法具有重要意义。通过回顾近来轴承RUL预测方法的研究现状,归纳不同类别轴承RUL预测方法,并通过比较各种方法的优缺点对未来研究方向进行展望。

关键词：轴承剩余使用寿命预测数据驱动方法融合模型方法预测方法

基于BERT的BiGRU-Attention-CNN混合模型的中文情感分析

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计算机与数字工程 2023年第10期51卷 2351-2357页

作者：邹旺张吴波湖北汽车工业学院电气与信息工程学院十堰442000

在词嵌入层面上,中文情感分析一般是采用one-hot编码或Word2Vec方法生成词向量表征,不能很好解决一词多义的问题;在特征提取的层面上,传统深度学习模型缺少对重要特征的重点关注。针对该问题,提出一种基于BERT的BiGRU-Attention-CNN混... 详细信息

在词嵌入层面上,中文情感分析一般是采用one-hot编码或Word2Vec方法生成词向量表征,不能很好解决一词多义的问题;在特征提取的层面上,传统深度学习模型缺少对重要特征的重点关注。针对该问题,提出一种基于BERT的BiGRU-Attention-CNN混合神经网络模型的中文情感分析方法。BERT模型能产生丰富的动态词向量,结合BiGRU对上下文的长期依赖能力和CNN的特征提取能力,并融入Attention机制分配不同的权重值重点关注。在酒店评论、外卖评论、网购评论、微博评论四种公开中文数据集进行情感分类实验,实验结果表明,该模型相较于其它几种常见的模型,情感分类准确率有明显的提高。

关键词：词嵌入情感分析词向量特征提取权重