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融合分类校正与样本扩增的小样本目标检测

计算机工程与应用 2024年第1期60卷 254-262页

作者：黄友文豆恒肖贵光江西理工大学信息工程学院江西赣州341000

现有小样本目标检测方法在扩增样本时往往存在数据分布偏移问题,同时分类任务性能容易受定位任务影响。针对上述问题,提出一种新的小样本目标检测算法。该算法在Faster R-CNN框架基础上引入分类校正模块(CCB)、样本扩增模块(SAB)和梯度... 详细信息

现有小样本目标检测方法在扩增样本时往往存在数据分布偏移问题,同时分类任务性能容易受定位任务影响。针对上述问题,提出一种新的小样本目标检测算法。该算法在Faster R-CNN框架基础上引入分类校正模块(CCB)、样本扩增模块(SAB)和梯度限制层(GCL)改善性能。CCB使用离线的强分类网络对检测器最终结果进行校正;SAB在特征域利用基类样本信息修正新类样本分布,从而在修正的分布中进行采样完成新类样本扩增;在梯度反向传播中通过GCL限制主干网络接收的基类和新类信息。在PASCAL VOC和COCO数据集上的实验结果表明,相较于目前已知的最新算法结果,提出的小样本目标检测算法在样本数量很小的情况下提升了检测效果,在公共数据集PASCAL VOC上最高提升可以达到5.1%,更难的数据集COCO上最高提升可达到1.9%,同时拥有很好的鲁棒性和泛化能力。

关键词：小样本学习目标检测数据扩增梯度限制

融合多源数据的稀土矿区滑坡危险性定量识别方法

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中国矿业大学学报 2024年第1期53卷 198-210页

作者：戴妹谊李恒凯龙北平王秀丽江西理工大学土木与测绘工程学院江西赣州341000 江西省煤田地质局测绘大队江西南昌330001 江西理工大学经济管理学院江西赣州341000

为了提前对离子吸附型稀土矿区潜在的滑坡危险性进行识别,本研究以岭北矿区为例,提出了融合多源数据的稀土矿区滑坡危险性定量识别方法.首先基于时序哨兵一号(Sentinel-1A)数据,采用小基线集(Small Baseline Subset InSAR,SBAS-InSAR)... 详细信息

为了提前对离子吸附型稀土矿区潜在的滑坡危险性进行识别,本研究以岭北矿区为例,提出了融合多源数据的稀土矿区滑坡危险性定量识别方法.首先基于时序哨兵一号(Sentinel-1A)数据,采用小基线集(Small Baseline Subset InSAR,SBAS-InSAR)技术获取研究区地表形变;再以数字高程模型(DEM)、Landsat 8陆地成像仪(OLI)等多源遥感数据为辅,提取潜在滑坡点,构建矿区滑坡危险性信息量模型;最后再结合同时期高空间分辨率遥感影像进行潜在滑坡危险性识别.结果表明:矿区整体地表年平均形变速率在-20.28~20.08 mm/a,共提取183个潜在滑坡点;构建的稀土矿区滑坡灾害危险性信息量模型是可行的,总结了研究区诱发滑坡的最佳信息量组合方式;对甲子背和大坑2个典型矿点进行具体分析,发现稀土开采活动会加速滑坡的产生,开采之后即使进行复垦,也容易诱发滑坡.

关键词：滑坡识别稀土矿区多源数据 SBAS-InSAR技术信息量模型

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超声空化效应对细粒尾矿的增渗作用

中国安全科学学报 2024年第5期34卷 91-100页

作者：何文卢博凯石文芳祝思雨刘金朋江西理工大学资源与环境工程学院江西赣州341000 江西理工大学战略金属矿产资源低碳加工与利用江西省重点实验室江西赣州341000 江西理工大学应急管理与安全工程学院江西赣州341000

针对细粒尾矿的渗透性较弱,容易导致尾矿坝浸润线抬升和降低尾矿坝安全系数的问题,提出采用超声空化的方法改善尾矿的渗透性。首先,采用计算流体动力学(CFD)软件模拟空化泡溃灭的过程;然后,根据空化阈值和换能器的声压计算结果选定试验... 详细信息

针对细粒尾矿的渗透性较弱,容易导致尾矿坝浸润线抬升和降低尾矿坝安全系数的问题,提出采用超声空化的方法改善尾矿的渗透性。首先,采用计算流体动力学(CFD)软件模拟空化泡溃灭的过程;然后,根据空化阈值和换能器的声压计算结果选定试验使用的换能器,频率范围为20~40 kHz,功率为60 W,并通过染色试验证实尾矿试样中存在超声空化效应;最后,使用自制变水头渗透仪与选定的换能器,针对不同细粒含量的尾矿试样,开展超声增渗试验,并利用核磁共振仪检测增渗前后试样的孔隙结构变化。研究结果表明:得到的空化泡半径变化曲线与R⁃P方程拟合曲线吻合度较高,证明模拟结果的有效性;当气泡直径大于50μm时,低频超声的空化效果更好,当气泡直径小于25μm时,高频超声的空化效果更佳;细粒含量相同时,尾矿试样的渗透系数增长率随超声的频率增大而增加;超声频率相同时,细粒含量多的尾矿试样渗透系数增长率更高;超声作用后,尾矿试样中0~10μm的孔隙占比降低,降幅随频率的增加而增加;10~20μm的孔隙占比变化趋势不明显;20~40μm的孔隙占比增加,增幅随频率的增加而增加;>40μm的孔隙占比增长较少。对于不同孔隙占比的尾矿,施加相应频率的超声信号可获得更显著的增渗效果。

关键词：超声空化细粒尾矿增渗渗透系数数值模拟孔隙核磁共振

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稀有金属商业储备决策研究

中国管理科学 2024年

作者：陈建云朱文兴罗仙平江西理工大学有色金属产业发展研究院江西理工大学江西省稀有金属资源高效开发与利用重点实验室江西理工大学商学院

稀有金属是战略性新兴产业发展的重要基石。为促进稀有金属产业高质量发展，我国对稀有金属实行总量调控管理，并逐步完善实物储备和矿产地储备相结合的储备体系，其中商业（企业）储备是稀有金属实物储备的重要方式。本文以稀土为例，... 详细信息

稀有金属是战略性新兴产业发展的重要基石。为促进稀有金属产业高质量发展，我国对稀有金属实行总量调控管理，并逐步完善实物储备和矿产地储备相结合的储备体系，其中商业（企业）储备是稀有金属实物储备的重要方式。本文以稀土为例，在随机需求下分别对“政策引导型”（政府引导企业储备决策）和“补贴激励型”（政府通过补贴激励企业进行储备决策）两类商业储备模式进行了数理建模与决策分析。研究发现，“补贴激励”模式下的储备量、市场价格和企业期望利润更高，而期望销量、政府期望利润、消费者期望剩余和期望社会福利更低。本文还考察了总量指标、单位储备补贴、市场规模、单位储备收益、单位储备成本及价格敏感系数等参数对决策结果的影响。研究结果为企业联合优化稀有金属储备和定价，以及政府通过总量调控管理和储备补贴提升稀有金属供应链绩效提供了若干管理启示。

关键词：稀有金属商业储备定价总量调控管理最优决策

融合坐标感知与混合提取的视网膜病变分级算法

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光电工程 2024年第1期51卷 43-54页

作者：梁礼明金家新冯耀卢宝贺江西理工大学电气工程与自动化学院江西赣州341000

针对糖尿病视网膜病变中存在样本分布不平衡和病灶区域特征识别困难等问题,提出一种融合坐标感知与混合提取的视网膜病变分级算法。该算法首先对视网膜输入图像进行裁剪、高斯滤波等预处理操作,以增强图像病变前景与噪声背景之间的差异... 详细信息

针对糖尿病视网膜病变中存在样本分布不平衡和病灶区域特征识别困难等问题,提出一种融合坐标感知与混合提取的视网膜病变分级算法。该算法首先对视网膜输入图像进行裁剪、高斯滤波等预处理操作,以增强图像病变前景与噪声背景之间的差异度;然后由Res2Net-50和Densenet-121骨干网络组成的混合双模型将增强后的图像进行特征逐层提取,实现多尺度特征纹理的充分捕捉;再在混合双模型连接处融入多层坐标感知模块和注意力特征融合模块,达到剔除聚焦病灶特征干扰的目的,实现不同病灶语义间的权重重塑;最后利用组合损失函数缓解样本分布不均匀问题,进一步监督模型的训练与测试。该文算法在IDRID和APTOS 2019数据集上进行实验,二次加权系数分别为88.76%和90.29%;准确率分别为81.55%和84.42%,为视网膜病变分级智能辅助诊断提供了新窗口。

关键词：视网膜病变分级图像预处理混合双模型多层坐标感知特征融合

基于二次模态分解和深度学习的大坝变形预测模型

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水利水电科技进展 2024年第3期44卷 101-106页

作者：刘相杰刘小生张龙威江西理工大学土木与测绘工程学院江西赣州341000

为充分提取大坝变形监测数据的非线性和非平稳性特征,深度挖掘其前后信息的拓扑关系,有效提高预测精度,提出了一种基于二次模态分解和蜣螂优化算法的双向长短期记忆神经网络大坝变形预测模型。该模型引入融合自适应噪声完备集成经验模... 详细信息

为充分提取大坝变形监测数据的非线性和非平稳性特征,深度挖掘其前后信息的拓扑关系,有效提高预测精度,提出了一种基于二次模态分解和蜣螂优化算法的双向长短期记忆神经网络大坝变形预测模型。该模型引入融合自适应噪声完备集成经验模态分解和变分模态分解的二次模态分解对数据进行预处理,有效降低高频非平稳性分量对预测精度的不利影响,并利用蜣螂优化算法对双向长短期记忆神经网络进行超参数寻优以深度挖掘大坝变形数据的有效信息。以某水电站大坝为例,将该模型预测结果与多种常用模型的预测结果进行对比分析,结果表明该模型可有效挖掘大坝变形数据复杂的非线性特征,其预测精度明显优于对比模型,验证了该模型在大坝变形预测中的可行性与优越性。

关键词：大坝变形预测二次模态分解蜣螂优化算法双向长短期记忆神经网络

维普期刊数据库博看期刊

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山地果园喷药机器人设计与控制研究

山地果园喷药机器人设计与控制研究

作者：张彭生江西理工大学

学位级别：硕士

原地浸出注液行为与浸矿剂特征对稀土离子反吸附的影响试验研究

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原地浸出注液行为与浸矿剂特征对稀土离子反吸附的影响试验研究

作者：丁鹏杰江西理工大学

学位级别：硕士

融合视觉中心机制和并行补丁感知的遥感图像检测算法

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光电工程 2024年第7期51卷 72-83页

作者：梁礼明陈康泉王成斌冯耀龙鹏威江西理工大学电气工程与自动化学院江西赣州341000

针对遥感图像存在复杂背景干扰、目标多尺度差异和微小目标提取难的问题,本文基于YOLOv7-tiny模型提出一种融合视觉中心机制和并行补丁感知的遥感图像检测算法。该算法一是引入显式视觉中心机制,构建像素点间的长距离依赖关系,丰富图像... 详细信息

针对遥感图像存在复杂背景干扰、目标多尺度差异和微小目标提取难的问题,本文基于YOLOv7-tiny模型提出一种融合视觉中心机制和并行补丁感知的遥感图像检测算法。该算法一是引入显式视觉中心机制,构建像素点间的长距离依赖关系,丰富图像的整体语义信息,同时提升对目标纹理的提取性能;二是改进并行补丁感知模块,调整特征提取感受野,以适应不同目标尺度;三是设计多尺度特征融合模块,实现对多层特征的高效融合,提升模型推理速度。在公共数据集RSOD上进行实验,所提算法的准确率、召回率和平均准确率均值相较YOLOv7-tiny分别提升1.5%、2.4%和2.4%,此外在NWPUVHR-10和DOTA数据集上进行泛化性验证,结果表明本文算法具备较强的泛化性能。通过与不同算法对比分析,进一步体现本文算法性能的优越性。

关键词：遥感图像目标检测 YOLOv7-tiny 显式视觉中心机制并行补丁感知