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APLCD-WPT在滚动轴承特征提取算法中的应用

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振动．测试与诊断 2018年第3期38卷 472-478页

作者：赵晓平周子贤王丽华张永宏陶润喆南京信息工程大学江苏省网络监控中心南京210044 南京信息工程大学计算机与软件学院南京210044 南京信息工程大学信息与控制学院南京210044

针对滚动轴承特征频率提取问题,提出自适应部分集成局部特征尺度分解(adaptive partly-ensemble local charact-eristic-scale decomposition,简称APLCD)与小波包变换(wavelet package transform,简称WPT)结合的APLCD-WPT方法。首先,利用APLCD对滚动轴承振动信号进行处理,通过添加幅值随频率变化的噪声改善信号极值点分布,再提取内禀尺度分量(intrinsic mode component,简称ISC);其次,对ISC分量中模态混淆部分使用WPT进行修正,提取滚动轴承特征频率信号。应用提出方法对实测的卧式螺旋离心机振动信号进行研究,结果表明,基于APLCD-WPT的算法能够有效地解决模态混淆问题,实现特征频率信号的精确提取。

关键词：滚动轴承特征提取模态混淆自适应部分集成局部特征尺度分解小波包

基于FY-4A数据的青藏高原多时相云检测方法

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遥感技术与应用 2020年第2期35卷 389-398页

作者：张永宏杨晨阳陶润喆王剑庚田伟南京信息工程大学气象灾害预报预警与评估协同创新中心江苏南京210044 南京信息工程大学自动化学院江苏南京210044 南京信息工程大学大气物理学院江苏南京210044 南京信息工程大学计算机与软件学院江苏南京210044

基于我国新一代静止气象卫星FY-4A/AGRI的4 km分辨率全圆盘数据,利用其高时间分辨率、高光谱分辨率的特点,提出一种青藏高原地区多时相多通道阈值组合的云检测方法,并通过实际案例分析所提出的云检测方法有效可行。结果表明:对比中国国... 详细信息

基于我国新一代静止气象卫星FY-4A/AGRI的4 km分辨率全圆盘数据,利用其高时间分辨率、高光谱分辨率的特点,提出一种青藏高原地区多时相多通道阈值组合的云检测方法,并通过实际案例分析所提出的云检测方法有效可行。结果表明:对比中国国家气象中心云检测产品以及传统单时相云检测方法,多时相云检测方法,其准确率为94.4%,误检率为7.2%,漏检率为5.6%,均优于其他两种方法,体现了多时相检测的优越性;云相态检测中,分别使用GPM降水资料以及CALIPSO卫星云相态观测结果对检测结果进行精度评价,其中冰云分布与GPM实测降水分布相似度达到了0.883,云相态整体检测结果与CALIPSO实际观测的云相态也较吻合,进一步验证了云相态检测的合理性,这也是对青藏高原地区进行降水监测的一种辅助手段。

关键词：青藏高原地区云检测 FY-4A 多时相 GPM CALIPSO

基于解相关CEEMD的滚动轴承特征信号提取算法研究

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制造技术与机床 2016年第11期 78-84页

作者：张永宏陶润喆王丽华谢阳阳南京信息工程大学信息与控制学院江苏南京210044

近年来随着时频分析方法希尔伯特黄变换的提出,经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)已经在滚动轴承信号处理中得到了应用。但不管EMD还是其改进的互补总体平均经验模态分解(Complementary Ensemble Empirical Mode Decompos... 详细信息

近年来随着时频分析方法希尔伯特黄变换的提出,经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)已经在滚动轴承信号处理中得到了应用。但不管EMD还是其改进的互补总体平均经验模态分解(Complementary Ensemble Empirical Mode Decomposition,CEEMD),到目前为止依然都存在着模态混叠现象。为了实现特征信号的精确提取,需要对分解后产生模态混叠的部分予以修正,从而保证各固有模态函数(Intrinsic Mode Function,IMF)分量之间互不耦合(即正交)。针对这一问题提出了解相关与CEEMD相结合的算法。该方法首先运用CEEMD自适应分解的能力对信号进行细节的提取,然后对分解后依然存在的少量频率混叠部分利用解相关运算予以修正,实现对特征频率信号的提取,从而解决了频率混叠问题。通过仿真试验验证了该方法的有效性,并将该方法应用于旋转机械振动信号的特征频率成分的提取中,取得很好的效果。

关键词：模态混叠互补总体平均经验模态分解解相关特征提取

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基于改进U-Net网络的遥感图像云检测

测绘通报 2020年第3期 17-20,34页

作者：张永宏蔡朋艳陶润喆王剑庚田伟南京信息工程大学自动化学院江苏南京210044 南京信息工程大学大气物理学院江苏南京210044 南京信息工程大学计算机与软件学院江苏南京210044

为了解决U-Net模型应用于云检测时对碎云和薄云存在漏检的问题,本文提出了一种改进的U-Net网络模型,并应用于FY-4A数据进行云检测。首先,利用国家气象卫星中心提供的云检测产品生成二分类云标签;其次,将U-Net模型的编码器与残差模块相结... 详细信息

为了解决U-Net模型应用于云检测时对碎云和薄云存在漏检的问题,本文提出了一种改进的U-Net网络模型,并应用于FY-4A数据进行云检测。首先,利用国家气象卫星中心提供的云检测产品生成二分类云标签;其次,将U-Net模型的编码器与残差模块相结合,使得网络参数共享,并避免深层网络的退化问题;最后,在解码器中融入密集连接模块,将浅层特征与深层特征进行连接,便于获取新的特征,并提高特征使用率。试验结果表明,模型在测试集上的IOU值和Dice系数分别为91.5%和95.2%,可以很好地检测出薄云及大量碎云,效果明显优于U-Net模型。

关键词：云检测 U-Net 残差模块密集连接模块 FY-4A

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物联网下的高校实验室信息化管理技术分析

数字技术与应用 2016年第1期34卷 227-228页

作者：王丽华陶润喆陈炜峰南京信息工程大学信息与控制学院江苏南京210044

随着科技日益发展,物联网等新技术如雨后春笋般不断涌现,逐渐被应用到不同行业、领域中。在互联网技术、计算机技术等飞速发展的浪潮中,我国教育信息化规模逐渐扩大。在高校中,实验室是其重要的场所,主要用于技术研究、实验室教学。同时... 详细信息

随着科技日益发展,物联网等新技术如雨后春笋般不断涌现,逐渐被应用到不同行业、领域中。在互联网技术、计算机技术等飞速发展的浪潮中,我国教育信息化规模逐渐扩大。在高校中,实验室是其重要的场所,主要用于技术研究、实验室教学。同时,物联网技术逐渐应用到高校实验室信息化管理中,优化了管理方法,实现了信息之间的快速交换、通信,智能化监控、管理。

关键词：物联网高校实验室信息化管理技术分析

基于CEEMD-WPT的滚动轴承特征提取算法

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振动．测试与诊断 2017年第1期37卷 181-188页

作者：王丽华陶润喆张永宏赵晓平谢阳阳南京信息工程大学信息与控制学院南京210044 南京信息工程大学江苏省网络监控中心南京210044

为实现对滚动轴承振动信号中特征频率成分的精确提取,提出了将互补总体平均经验模态分解(complementary ensemble empirical mode decomposition,简称CEEMD)与小波包变换(wavelet package transform,简称WPT)相结合即CEMMD-WPT特征信号提取算法。两种方法的结合既有效解决了CEEMD分解后依然存在的模态混叠问题,又消除了进行WPT处理后产生虚假频率分量、频率混淆现象的影响。通过仿真试验验证了该方法的有效性,并应用于实际,取得很好的结果。

关键词：滚动轴承小波包变换互补总体平均经验模态分解特征提取

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融合对话连贯记忆的角色一致性回复生成方法

计算机工程与应用 2024年第18期60卷 167-175页

作者：朱传润唐宏王宁喆刘钟重庆邮电大学通信与信息工程学院重庆400065 重庆邮电大学移动通信技术重庆市重点实验室重庆400065

现有的对话系统研究往往忽略了对话过程中的角色一致性问题,这可能会导致对话前后的角色不匹配现象,从而降低用户的对话体验,同时,对话过程中的前后连贯性问题也备受人们所关注。为了解决以上问题,提出了一种融合对话连贯记忆的角色一... 详细信息

现有的对话系统研究往往忽略了对话过程中的角色一致性问题,这可能会导致对话前后的角色不匹配现象,从而降低用户的对话体验,同时,对话过程中的前后连贯性问题也备受人们所关注。为了解决以上问题,提出了一种融合对话连贯记忆的角色一致性回复生成方法。通过角色扩展模块将原始数据集进行角色扩展,得到角色扩展数据集;通过数据提取模块将相关度较高的角色信息与对话历史进行提取,并从中去除冗余信息,得到训练数据集;在回复生成模块中引入角色一致记忆模块和对话连贯记忆模块,使得对话模型在对话过程中始终保持对角色信息以及对话历史的记忆特性,促使其生成对话连贯的角色一致性回复。在Persona-Chat数据集上的实验结果表明,该方法生成的回复在对话连贯性以及角色一致性方面都得到了一定的提升。

关键词：角色一致性回复生成角色扩展数据提取角色一致记忆对话连贯记忆

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融合RNN与稀疏自注意力的文本摘要方法

计算机工程 2024年

作者：刘钟唐宏王宁喆朱传润重庆邮电大学通信与信息工程学院重庆邮电大学移动通信技术重庆市重点实验室

近年来，随着深度学习的高速发展，基于序列到序列（Sequence-to-Sequence，Seq2Seq）架构的文本摘要方法成为了研究焦点，但现有大多数文本摘要模型受限于长期依赖，忽略了注意力机制复杂度以及词序信息对文本摘要生成的影响，生成的... 详细信息

近年来，随着深度学习的高速发展，基于序列到序列（Sequence-to-Sequence，Seq2Seq）架构的文本摘要方法成为了研究焦点，但现有大多数文本摘要模型受限于长期依赖，忽略了注意力机制复杂度以及词序信息对文本摘要生成的影响，生成的摘要丢失关键信息，偏离原文内容与意图，影响用户体验。为了解决上述问题，提出一种基于Transformer改进的，融合递归神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）与稀疏自注意力的文本摘要方法，首先，采用窗口RNN模块，将输入文本按窗口划分，每个RNN对窗口内词序信息进行压缩，并通过窗口级别的表示整合为整个文本的表示，进而增强模型捕获局部依赖的能力；其次，采用基于递归循环机制的缓存模块，循环缓存上一文本片段的信息到当前片段，允许模型更好的捕获长期依赖和全局信息；最后，采用稀疏自注意力模块，通过块稀疏矩阵对注意力矩阵按块划分，关注并筛选出重要令牌对，而不是在所有令牌对上平均分配注意力，从而降低了注意力的时间复杂度，提高了长文本摘要任务的效率。实验结果表明，该方法在数据集text8、enwik8上的BPC分数相比于LoBART模型降低了0.02，在数据集wikitext-103以及ptb上的PPL分数相比于LoBART模型分别降低了1.0以上，验证了该方法的可行性与有效性。

关键词：序列到序列架构文本摘要 Transformer模型递归神经网络递归循环机制稀疏自注意力机制

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融合情感意图和情感原因的共情回复生成方法

计算机工程与应用 2024年第19期60卷 148-157页

作者：王宁喆唐宏朱传润刘钟重庆邮电大学通信与信息工程学院重庆400065 重庆邮电大学移动通信技术重庆市重点实验室重庆400065

共情对话是对话系统研究中的一个重要领域,然而,现有的共情对话研究往往更关注情绪依赖的响应生成,却忽略对话过程中的情感意图信息和情感原因信息,这可能导致生成的共情回复过于通用化或共情性较低,从而降低用户的体验,为了提高共情回... 详细信息

共情对话是对话系统研究中的一个重要领域,然而,现有的共情对话研究往往更关注情绪依赖的响应生成,却忽略对话过程中的情感意图信息和情感原因信息,这可能导致生成的共情回复过于通用化或共情性较低,从而降低用户的体验,为了提高共情回复生成的质量,提出了一种融合情感意图和情感原因的共情回复生成方法。通过意图预测模块提取情感意图信息。通过情感原因检测模块提取情感原因信息。在回复生成模块进行意图嵌入和情绪嵌入,并引入情感原因门控机制和复制机制,动态地选择情感原因信息和情感意图信息,促使模型生成与意图相关并且情感合适的共情回复。在EmpatheticDialogues数据集上的实验表明,该方法生成的回复在多样性和共情性方面得到了一定的提升。

关键词：共情回复情感意图情感原因门控机制复制机制

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