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融合CNN和ViT的声信号轴承故障诊断方法

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振动与冲击 2024年第3期43卷 158-163,170页

作者：宁方立王珂郝明阳西北工业大学机电学院西安710072

针对轴承故障诊断任务数据量少、故障信号非平稳等特点,提出一种短时傅里叶变换、卷积神经网络和视觉转换器相结合的轴承故障诊断方法。首先,利用短时傅里叶变换将原始声信号转换为包含时序信息和频率信息的时频图像。其次,将时频图像... 详细信息

针对轴承故障诊断任务数据量少、故障信号非平稳等特点,提出一种短时傅里叶变换、卷积神经网络和视觉转换器相结合的轴承故障诊断方法。首先,利用短时傅里叶变换将原始声信号转换为包含时序信息和频率信息的时频图像。其次,将时频图像作为卷积神经网络的输入,用于隐式提取图像的深层特征,其输出作为视觉转换器的输入。视觉转换器用于提取信号的时间序列信息。并在输出层利用Softmax函数实现故障模式的识别。试验结果表明,该方法对于轴承故障诊断准确率较高。为了更好解释和优化提出的轴承故障诊断方法,利用t-分布领域嵌入算法对分类特征进行了可视化展示。

关键词：短时傅里叶变换卷积神经网络视觉转换器 t-分布领域嵌入算法

基于反步滑模法的无人驾驶车辆横向稳定性控制

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机械工程学报 2024年第10期60卷 497-506页

作者：林棻郝明彪王天成王骁侠南京航空航天大学能源与动力学院南京210016

针对无人驾驶车辆在复杂工况下的横向稳定性问题,提出一种基于反步滑模法的横向稳定性分层控制策略。首先,建立准确描述车辆运动的七自由度模型,选用Dugoff轮胎模型来描述轮胎与路面之间的动力学特性;然后,在运动控制层提出一种反步滑... 详细信息

针对无人驾驶车辆在复杂工况下的横向稳定性问题,提出一种基于反步滑模法的横向稳定性分层控制策略。首先,建立准确描述车辆运动的七自由度模型,选用Dugoff轮胎模型来描述轮胎与路面之间的动力学特性;然后,在运动控制层提出一种反步滑模控制算法,分别对纵向速度、侧向速度以及横摆角速度进行单独控制,得到它们在李雅普诺夫稳定条件下的控制率;在力矩分配层基于轮胎负荷率对轮胎的纵向力和侧向力进行重新分配;在执行层基于Dugoff轮胎逆模型和车轮模型计算得到前轮转角和车轮转矩;最后,构建出Matlab/Simulink-Carsim联合仿真平台,并在正弦留驻工况和连续正弦工况下对所提出的横向稳定性分层控制策略进行验证。仿真结果表明提出的控制策略能够有效地对无人驾驶车辆的横摆角速度、质心侧偏角进行控制;并且,相较于纯滑模控制器,反步滑模控制策略下的横摆角速度和质心侧偏角的平均绝对误差(Mean absolute error,MAE)和方均根误差(Root mean squared error,RMSE)较小,无人驾驶车辆的横向稳定性得到进一步提升。

关键词：无人驾驶车辆横向稳定性反步滑模控制力矩分配

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证据理论融合多视角遥感信息的地热异常探测

地球科学 2024年第1期49卷 347-358页

作者：郝明高彦彦王青何鹏张华中国矿业大学江苏省资源与环境信息工程重点实验室江苏徐州221116 航天宏图信息技术股份有限公司湖北武汉430000 青岛地质工程勘察院(青岛地质勘查开发局) 山东青岛266000

针对传统遥感地热探测方法存在虚假异常多、效率低等问题,提出一种证据理论融合多视角遥感信息的地热异常探测方法.基于遥感数据反演的温度信息,分别从全局、局部分块和高程分区等多视角提取温度异常.采用Dempster/Shafer证据理论方法... 详细信息

针对传统遥感地热探测方法存在虚假异常多、效率低等问题,提出一种证据理论融合多视角遥感信息的地热异常探测方法.基于遥感数据反演的温度信息,分别从全局、局部分块和高程分区等多视角提取温度异常.采用Dempster/Shafer证据理论方法融合上述热异常证据,实现多视角温度异常探测.最后,根据断裂构造建立缓冲区,通过分析缓冲区内及附近的热异常圈定地热范围.以山东省青岛市为例,基于Landsat-8卫星影像利用提出方法探测地热,72.7%的温度异常分布在断裂构造的1 km缓冲区内;圈定的11处地热异常,其中3处为青岛市已全部探明的地热田或地热井,验证了方法的可靠性.与传统遥感地热异常探测方法相比,提出的方法通过融合全局、局部和高程信息,消除了大量虚假异常,提高结果的精度和可靠性.

关键词：地热异常局部分块高程分区断裂构造 D-S证据理论融合测绘学

融合Partial卷积与残差细化的遥感影像建筑物提取算法

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计算机科学与探索 2024年

作者：侯佳兴齐向明郝明张进辽宁工程技术大学软件学院

由于高空间分辨率遥感图像中背景与建筑物对象的相似度高，导致网络难以兼顾不同大小的建筑物，建筑边界区域的像素与背景混淆，建筑边界很容易被漏检。为解决上述问题，提出了融合Partial卷积与残差细化的遥感影像建筑物提取算法(UUNet... 详细信息

由于高空间分辨率遥感图像中背景与建筑物对象的相似度高，导致网络难以兼顾不同大小的建筑物，建筑边界区域的像素与背景混淆，建筑边界很容易被漏检。为解决上述问题，提出了融合Partial卷积与残差细化的遥感影像建筑物提取算法(UUNet)。具体方法为：以U-Net为基线网络，首先，改进编码器：在编码器前端加入两个Conv4×4，在最初扩大感受野，捕捉更多遥感影像特征信息，利用Partial卷积（PConv3*3）构造的PC模块，增强编码器提取多尺度建筑物特征的能力，用Conv2×2进行两倍下采样，减少建筑物特征信息丢失；其次，减少参数量：裁剪U-Net网络解码器三层结构为UUNet网络解码器；最后，增加改进的残差细化模块：在解码器输出端构造裁剪到三层结构的U型残差细化模块，对解码器输出的粗糙建筑物特征图进行进一步提纯，使建筑物边缘信息更加清晰，网络解码器与U型残差细化模块编码器进行跳跃连接，保留最初特征，将SimAM嵌入细化模块中，提高建筑物关注度，优化网络改善边界模糊，提升目标边界提取质量。在Satellite dataset Ⅱ (East Asia)上进行消融实验比U-Net的IoUBuilding、IoUBackground、F1、OA和MIoU分别提高2.78%、0.12%、1.91%、0.19%、1.45%，表明UUNet网络优于基线网络；在Satellite dataset Ⅱ (East Asia)数据集和WHU数据集上做对比实验，相较于现有的主流算法更优，能够显著地提升高分辨率遥感影像中建筑物提取的效果。

关键词：高分辨率遥感影像建筑物提取 FasterNet U-Net 边界平滑多尺度特征

融合CNN与Transformer的遥感影像道路信息提取

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自然资源遥感 2024年

作者：曲海成王莹刘腊梅郝明辽宁工程技术大学软件学院

利用高分辨率遥感影像进行道路信息提取时,深度神经网络很难同时学习影像全局上下文信息和边缘细节信息。为此,本文提出了一种同时学习全局语义信息和局部空间细节的级联神经网络用于遥感影像道路分割。首先将输入的特征图分别送入到双... 详细信息

利用高分辨率遥感影像进行道路信息提取时,深度神经网络很难同时学习影像全局上下文信息和边缘细节信息。为此,本文提出了一种同时学习全局语义信息和局部空间细节的级联神经网络用于遥感影像道路分割。首先将输入的特征图分别送入到双分支编码器卷积神经网络(convolutional neural networks,CNN)和Transformer中,然后,采用了双分支融合模块(shuffle attention dual branch fusion block,SA-DBF)来有效地结合这2个分支学习到的特征,从而实现全局信息与局部信息的融合。其中,双分支融合模块通过细粒度交互对这两个分支的特征进行建模,同时利用多重注意力机制充分提取特征图的通道和空间信息,并抑制掉无效的噪声信息。实验在公共数据集Massachusetts道路数据集上对模型进行测试,准确率(overall accuracy,OA)、交并比(intersection over union,IoU)和F1等评价指标分别达到98.04%、88.03%和65.13%。与主流方法 U-Net和Trans Road Net等进行比较,IoU分别提升了2.01个百分点和1.42个百分点,实验结果表明所提出的方法优于所有的比较方法,能够有效提高道路分割的精确度。

关键词：级联神经网络 Transformer 特征融合注意力机制

基于抗车辙性能的沥青路面表面层矿料级配优化试验研究

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交通建设与管理 2009年第5期 122-125页

作者：郝明武河北省交通厅公路管理局

利用室内车辙试验,对AC-13常用沥青面层矿料级配进行了试验研究。基于混合料的抗车辙性能,分析了各种矿料的关键筛孔通过率对混合料动稳定度的影响,推荐了较好抗车辙性能的矿料级配范围。

关键词：沥青路面矿料级配动稳定度优化

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高速公路沥青路面病害成因的系统分析方法

交通世界 2009年第11期 68-69页

作者：郝明武河北省交通厅公路管理局

引言我国高速公路路面主要采用了半刚性基层沥青路面结构形式。从最近的发展趋势看,一些原来坚持铺筑高速公路水泥路面的省份也开始改用沥青路面,这与沥青路面自身行车舒适性高、低噪音、施工和养护便利等优点有关。从通车高速公路沥青... 详细信息

引言我国高速公路路面主要采用了半刚性基层沥青路面结构形式。从最近的发展趋势看,一些原来坚持铺筑高速公路水泥路面的省份也开始改用沥青路面,这与沥青路面自身行车舒适性高、低噪音、施工和养护便利等优点有关。从通车高速公路沥青路面使用情况看,

关键词：半刚性基层沥青路面高速公路路面系统分析方法病害成因行车舒适性发展趋势水泥路面低噪音

结合大卷积与优化器的遥感影像建筑物提取网络

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遥感信息 2024年第3期39卷 22-31页

作者：齐向明侯佳兴郝明辽宁工程技术大学软件学院辽宁葫芦岛125105

针对建筑物大小形状各异和背景相似度高导致的遥感影像建筑物提取网络的整体识别能力较差、多尺度信息提取能力低、边界模糊的问题,提出一种结合大卷积核和优化器的2U-Net网络,以更有效地提升建筑物提取精度。首先,在特征提取部分采用... 详细信息

针对建筑物大小形状各异和背景相似度高导致的遥感影像建筑物提取网络的整体识别能力较差、多尺度信息提取能力低、边界模糊的问题,提出一种结合大卷积核和优化器的2U-Net网络,以更有效地提升建筑物提取精度。首先,在特征提取部分采用大核深度卷积模块构造U型网编码器,使用更大的卷积核提升感受野,解决整体识别和多尺度信息提取问题;其次,针对建筑物整体语义信息关注度低的问题,在解码器的输出端增加无参数注意力机制,通过权重函数提高建筑物关注度,抑制无用背景信息表达;最后,避免直接输出粗略特征图、建筑物边界提取模糊,构造U型优化器提高建筑物边界提取精度,优化边缘细节信息。在Satellite datasetⅡ(East Asia)和WHU数据集上,评价指标IoUBuilding达到72.04%、90.71%,MIoU达到85.19%、94.75%,与U-Net对比分别提高了2.54%、2.64%和1.34%、1.51%,且均优于现有主流方法。实验结果表明,2U-Net网络提取效果更准确,对实际应用具有一定参考价值。

关键词：语义分割建筑物提取 U-Net 注意力机制多尺度深度学习

中华民族共同体意识教育数字化转型的三重维度——基于价值释义、现实挑战与路向选择的分析

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西北民族大学学报（哲学社会科学版） 2024年第1期 15-29页

作者：郝明东张家飞新疆大学马克思主义学院新疆乌鲁木齐830046

数字技术的更新迭代为铸牢中华民族共同体意识教育提供了一种全新范式。在推动铸牢中华民族共同体意识教育数字化转型进程中,数字技术的融入对于丰富数字教育资源、创新教育服务模式、优化教育场景生态具有重要价值。然而,从现实情况来... 详细信息

数字技术的更新迭代为铸牢中华民族共同体意识教育提供了一种全新范式。在推动铸牢中华民族共同体意识教育数字化转型进程中,数字技术的融入对于丰富数字教育资源、创新教育服务模式、优化教育场景生态具有重要价值。然而,从现实情况来看,铸牢中华民族共同体意识教育数字化转型主要面临着教育效率受限、教师数字素养待提升、数字失衡等挑战。为此,需要构建数字教学平台,强化数据赋能教育教学;提高教师数字素养,增强铸牢中华民族共同体意识的主体能力;加大资源投入力度,夯实数字技术底座;加强数字空间监管,健全法规制度体系;全方位推动铸牢中华民族共同体意识教育的数字化转型。

关键词：中华民族共同体意识教育数字化转型价值释义现实挑战路向选择

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