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基于改进YOLOv3的玉米病害识别方法

中国农机化学报 2024年第7期45卷 269-275页

作者：张继成黄向党荆州学院湖北荆州434020 海南大学计算机科学与技术学院海口市570228

为提高玉米作物病害叶片识别模型的准确性,提出改进YOLOv3的玉米病害识别方法。首先,为获得更深的玉米疾病特征,通过更改浅特征图比例和添加第四个检测层,分别修改YOLOv3网络体系结构为YOLOv3-M1和YOLOv3-M2。然后,采用改进的K-means算... 详细信息

为提高玉米作物病害叶片识别模型的准确性,提出改进YOLOv3的玉米病害识别方法。首先,为获得更深的玉米疾病特征,通过更改浅特征图比例和添加第四个检测层,分别修改YOLOv3网络体系结构为YOLOv3-M1和YOLOv3-M2。然后,采用改进的K-means算法进行聚类,获得的锚框倾向于数据集的真实边界框。最后,为每个类别添加一个平衡因子,并对不同类别中样本的难度进行加权来修改损失函数,使得模型能够找到边界盒预测与类别预测之间的最佳点,使算法获得最佳检测效果。结果表明,改进的YOLOv3-M1和YOLOv3-M2模型在测试集上的准确率分别高达95.63%和97.59%,相比YOLOv3模型,识别准确率分别提高4.15%和6.28%,识别准确率在玉米数据集上得到大幅度提高。

关键词：玉米深度学习病害识别 YOLOv3模型损失函数

考虑攻防博弈的调频辅助服务市场博弈均衡分析

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电网技术 2024年第2期48卷 679-687页

作者：陈春宇刘一龙张凯锋任必兴王云鹏戴雪梅中国矿业大学电气工程学院江苏省徐州市221116 瑞典皇家理工学院电气工程与计算机科学学院瑞典斯德哥尔摩11428 东南大学自动化学院江苏省南京市210096 国网江苏省电力有限公司电力科学研究院江苏省南京市211103 上海电力大学自动化工程学院上海市杨浦区200090

通过不断健全市场交易规则,新型资源逐步参与调频市场,极大提升了调频性能与资源的灵活互济。然而,受制于成本因素,部分新型调频资源的网络安全防护等级较低,黑客可能利用网络安全漏洞破坏调频市场安全。基于此,提出一种考虑攻防博弈的... 详细信息

通过不断健全市场交易规则,新型资源逐步参与调频市场,极大提升了调频性能与资源的灵活互济。然而,受制于成本因素,部分新型调频资源的网络安全防护等级较低,黑客可能利用网络安全漏洞破坏调频市场安全。基于此,提出一种考虑攻防博弈的调频市场博弈均衡分析方法。首先,分析考虑篡改防护薄弱型调频资源报价信息的黑客攻击行为;然后,从攻击者角度构建以利益攸关方获利最大化为目标的攻击模型,设计考虑攻防双方主从Stackelberg博弈的调频市场均衡模型;最后,分析基于列和约束生成(column-and-constraint generation,C&CG)算法的调频市场均衡结果,通过对30机组调频市场进行算例分析,容量收益平均偏移度从攻击下的113.89%变为防御后的12.56%,表明防御者可以抑制攻击者造成的市场均衡偏移。

关键词：新型调频资源网络攻击与防御 Stackelberg博弈调频辅助服务市场调频市场均衡

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基于图卷积网络的表格隶属关系抽取

北京航空航天大学学报 2024年第4期50卷 1308-1315页

作者：张宇童李启元刘树衎中国人民解放军海军工程大学电子工程学院武汉430033 东南大学计算机科学与工程学院南京211102

针对表格识别与分析领域中表内单元格间隶属关系抽取问题,定义表格隶属关系抽取任务,结合表格与图结构的相似性,给出表内单元格的图表示方法,并提出一种基于图卷积网络(GCN)的表格隶属关系抽取模型。所提模型通过GCN对表内单元格及其邻... 详细信息

针对表格识别与分析领域中表内单元格间隶属关系抽取问题,定义表格隶属关系抽取任务,结合表格与图结构的相似性,给出表内单元格的图表示方法,并提出一种基于图卷积网络(GCN)的表格隶属关系抽取模型。所提模型通过GCN对表内单元格及其邻近格进行特征的聚合,预测单元格间是否存在隶属关系,实现关系抽取。为验证所提模型的有效性,标注中文表单Rel-forms及英文表格Rel-SciTSR这2个数据集。通过实验,在上述2类数据集及联合数据集上F1分数分别达到98.61%、96.55%、97.05%,验证所提模型在此2个数据集上的有效性,并分别分析文本内容、坐标信息、单元格属性及格间相对方向等不同因素对隶属关系抽取实验结果的影响。

关键词：表格分析隶属关系图表示关系抽取图卷积网络

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多层级深度特征融合的乳腺癌病理图像分类

光电子·激光 2024年

作者：杨芳邹迎丁雪妍张建新大连理工大学电子信息与电气工程学部大连民族大学计算机科学与工程学院

针对既有深度学习方法在乳腺癌病理图像全局与局部特征统一表达上的不足，将长距离建模的Transformer和强局部感知的卷积神经网络相结合，提出一种多层级深度特征融合的乳腺癌病理图像分类方法。该方法以双分支并行的Deit-B和ResNet-18... 详细信息

针对既有深度学习方法在乳腺癌病理图像全局与局部特征统一表达上的不足，将长距离建模的Transformer和强局部感知的卷积神经网络相结合，提出一种多层级深度特征融合的乳腺癌病理图像分类方法。该方法以双分支并行的Deit-B和ResNet-18模型作为骨干架构，在双分支网络中间层和末端位置分别引入特征融合操作，有效加强了乳腺癌病理图像全局与局部深度特征的联合学习；此外，在CNN支流的残差模块间引入密集连接操作来提升中间层融合特征的信息传递。通过全局-局部特征提取与支流间-支流内特征交互，可更有效捕获用于乳腺癌病理图像分类的判别特征。在乳腺癌病理图像公共数据集BreakHis上的消融实验与对比实验结果证明所提出方法的有效性，此外可获得99.83%的最优分类结果。

关键词：病理图像分类乳腺癌卷积神经网络 Transformer 特征融合

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舰艇磁性对抗能力综合评估模型

哈尔滨工程大学学报 2024年第8期45卷 1559-1563页

作者：高俊吉王司霖朱雪莲海军工程大学电气工程学院湖北武汉 430000

为精确评估舰艇对抗磁性水雷的能力,本文提出了一种基于层次分析法和模糊综合评价法的舰艇磁性对抗能力评估模型.基于层次分析法建立了舰艇磁性处理与磁性水雷对抗能力评估指标体系,通过专家打分法求得指标权重,利用多级模糊综合评价法... 详细信息

为精确评估舰艇对抗磁性水雷的能力,本文提出了一种基于层次分析法和模糊综合评价法的舰艇磁性对抗能力评估模型.基于层次分析法建立了舰艇磁性处理与磁性水雷对抗能力评估指标体系,通过专家打分法求得指标权重,利用多级模糊综合评价法进行综合对抗评估,其中隶属度函数采用正态分布函数,模糊综合算子采用乘加、加权平均型算子.采用多物理场仿真和磁性船模在磁性处理前后分别进行对抗能力评估.研究表明:磁性处理前后舰艇对抗磁性水雷的评估分值分数分别提升了35.65分和21.58分.评估结果验证了所建模型的合理性和有效性.

关键词：磁性对抗评估层次分析法专家打分法隶属度函数模糊综合算子模糊综合评价多物理场仿真

来源：博看期刊评论

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基于Fuch映射的改进白鲸优化算法及应用

计算机工程与科学 2024年第8期46卷 1482-1492页

作者：陈心怡张孟健王德光贵州大学电气工程学院贵州贵阳550025 华南理工大学计算机科学与工程学院广东广州510006

针对标准白鲸优化算法(BWO)存在收敛精度低、自适应能力有限和抗停滞能力弱等缺点,从混沌初始化、参数混沌和非线性控制策略3个角度,提出2种基于Fuch映射和动态反向学习的改进白鲸优化算法(CIOEBWO和CPOEBWO)。采用Fuch混沌初始化,提高... 详细信息

针对标准白鲸优化算法(BWO)存在收敛精度低、自适应能力有限和抗停滞能力弱等缺点,从混沌初始化、参数混沌和非线性控制策略3个角度,提出2种基于Fuch映射和动态反向学习的改进白鲸优化算法(CIOEBWO和CPOEBWO)。采用Fuch混沌初始化,提高算法初始化种群的遍历性,从而提升算法寻优精度和收敛速度;在开发阶段,引入Fuch混沌映射对参数C 1进行动态调节,协调算法的全局搜索和局部搜索,有效提高算法自适应能力;基于上述2种改进方式,分别引入动态反向学习策略,丰富优质个体数量,提升算法整体抗停滞能力。根据8种基本测试函数仿真实验和Friedman秩检验结果可得,改进算法的收敛精度、自适应能力和抗停滞能力均得到了有效提升。与BWO和CIOEBWO相比,CPOEBWO显现出较为优异的性能。此外,从CPOEBWO与常见的6种对比算法的寻优结果可知,CPOEBWO算法有较强的寻优能力和鲁棒性。最后,为展示CPOEBWO算法的适用性和有效性,将其应用于工程优化问题。

关键词：白鲸优化算法 Fuch映射动态反向学习参数混沌策略工程优化问题

基于增强型麻雀搜索算法的孤岛微电网低碳调度

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智慧电力 2024年第9期52卷 96-103,111页

作者：杨佳谢国栋张孟健王德光贵州大学电气工程学院贵州贵阳550025 华南理工大学计算机科学与工程学院广东广州510006

针对孤岛微电网的环保性与经济性协同优化问题,提出一种基于增强型麻雀搜索算法(ESSA)的孤岛微电网低碳调度优化方法。首先,建立含碳捕获装置的孤岛微电网优化模型,解决现有模型碳排放量高的问题;其次,在标准麻雀搜索算法中加入精英反... 详细信息

针对孤岛微电网的环保性与经济性协同优化问题,提出一种基于增强型麻雀搜索算法(ESSA)的孤岛微电网低碳调度优化方法。首先,建立含碳捕获装置的孤岛微电网优化模型,解决现有模型碳排放量高的问题;其次,在标准麻雀搜索算法中加入精英反向学习与黄金正弦策略,解决原算法中种群多样性低与局部搜索能力差等不足,选取CEC2017中的6个典型基准测试函数验证了ESSA的优越性能;最后,将提出的ESSA应用于孤岛微电网低碳调度优化问题,并与6种先进的鸟类群体智能优化算法进行对比。结果表明:含碳捕获装置的孤岛微电网模型能有效降低碳排放量,增强型麻雀搜索算法更适用于求解微电网低碳调度优化问题。

关键词：孤岛微电网低碳调度碳捕获增强型麻雀搜索算法

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基于双路特征多尺度减法的结肠息肉分割研究

光电子·激光 2024年

作者：熊炜张丽真杨茜孟圣哲李利荣美国南卡罗来纳大学计算机科学与工程系湖北工业大学电气与电子工程学院

针对结肠息肉大小差异较大、边界不明确、位置分布较散的问题，提出一种基于双路特征多尺度减法的结肠息肉分割方法。主支路通过重构减法单元与注意力模型进行相邻特征图的融合，加强息肉的边界信息以及息肉特征的提取能力，同时引入可... 详细信息

针对结肠息肉大小差异较大、边界不明确、位置分布较散的问题，提出一种基于双路特征多尺度减法的结肠息肉分割方法。主支路通过重构减法单元与注意力模型进行相邻特征图的融合，加强息肉的边界信息以及息肉特征的提取能力，同时引入可学习的视觉中心(learnable visual center， LVC)来聚合输入图像的局部角落关键区域；副支路设计多尺度提取模块与倒置残差上采样模块融合而成的AGG模块(aggregation， AGG)进行多尺度大小息肉提取，还原及补充更多的细节信息。提出的方法在四个公共数据集上进行了实验分析，实验结果表明该方法具有良好的息肉分割泛化性能，其中在CVC-ClinicDB数据集上，mDice和mIoU分别达到了93.28%和88.98%。

关键词：结肠息肉分割多尺度减法可学习的视觉中心(learnable visual center, LVC) 倒置残差上采样

外部环境温度与内部气压对HVDC GIL表面电荷积聚的影响

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绝缘材料 2024年第9期57卷 80-87页

作者：张雨啸张磊唐忠上海电力大学计算机科学与技术学院上海201306 上海电力大学电气工程学院上海200090

盆式绝缘子的表面电荷积聚是制约高压直流GIL发展的重要因素之一,而GIL内部热传递过程会加剧表面电荷的积聚进程。本文建立了电荷积聚的电-热场耦合数学模型,模拟了不同外部环境温度和内部气体压力下高压直流GIL内部温度随时间的变化情... 详细信息

盆式绝缘子的表面电荷积聚是制约高压直流GIL发展的重要因素之一,而GIL内部热传递过程会加剧表面电荷的积聚进程。本文建立了电荷积聚的电-热场耦合数学模型,模拟了不同外部环境温度和内部气体压力下高压直流GIL内部温度随时间的变化情况,进一步研究了外部环境温度恒定及时变情况下的表面电荷积聚特征,并分析了其对表面电荷积聚的影响。结果表明:在外部环境温度为恒定值的情况下,外部温度每升高10℃,绝缘子表面的稳态温度会升高9.2%以上,绝缘子的稳态表面电荷密度也会因此增加17.3%以上。当考虑到外部环境温度随时间变化时,绝缘子表面的温度在持续上升一段时间后,最终会在特定温度范围内波动,此时绝缘子表面电荷密度与外部环境平均温度下的表面电荷密度值近似相等。此外,绝缘子的表面温度和电荷密度会随着气压的升高而减小。研究结果有望为直流GIL的设计和运行提供参考,从而提高直流GIL运行的安全性和稳定性。

关键词：盆式绝缘子高压直流GIL 表面电荷积聚温度分布电-热耦合有限元仿真多物理场 SF_(6)

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