期刊文献+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
摘要
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
共找到463篇文章
< 1 2 … 24 >
每页显示 20 50 100
已选0条
引用分析
参考文献
引证文献
 统计分析
检索结果
已选文献
显示方式：
FCN算法下基于配电巡检图像的隐患识别方法 认领 引用
1
作者 韦捷 奉斌 +2 位作者 黄勇 黄增柯 廖昌义 《信息技术》 2026年第3期99-104,共6页
准确识别配电巡检图像中的安全隐患可以保证配电网整体系统的安全性。在配电巡检图像的传输或存储过程中,常常对图像进行压缩处理。这种操作极易导致图像背景相互干扰,无法准确识别隐患。为此,提出一种FCN算法下基于配电巡检图像的隐患... 准确识别配电巡检图像中的安全隐患可以保证配电网整体系统的安全性。在配电巡检图像的传输或存储过程中,常常对图像进行压缩处理。这种操作极易导致图像背景相互干扰,无法准确识别隐患。为此,提出一种FCN算法下基于配电巡检图像的隐患识别方法。通过分解配电巡检图像,将图像分解为不同尺度和方向的子带,可以更好地保留图像的细节,有效实现背景抑制。基于此,引入全卷积神经网络算法,通过特征金字塔网络完成跨尺度预测,最终实现配电巡检隐患识别。实验结果表明,所提方法的图像背景抑制效果较优,配电巡检隐患识别更准确。 展开更多
关键词 FCN算法 配电巡检 隐患识别 NSCT方法 图像分解
暂未订购 下载PDF
基于RBMO-SVMD-MCKD和HMM融合的驱动减速器轴承故障诊断研究 认领 引用
2
作者 莫世科 项斌斌 +5 位作者 崔汉伟 王伟 郑天祥 林上民 杨雪桐 牛龙飞 《机床与液压》 北大核心 2026年第6期200-206,共7页
针对天线驱动减速器轴承在强噪声环境下故障特征微弱、难以准确诊断的问题,提出一种基于红嘴蓝鹊优化算法(RBMO)的连续变分模态分解-最大相关峭度解卷积(SVMD-MCKD)与隐马尔可夫模型(HMM)融合的故障诊断方法。通过RBMO优化SVMD和MCKD的... 针对天线驱动减速器轴承在强噪声环境下故障特征微弱、难以准确诊断的问题,提出一种基于红嘴蓝鹊优化算法(RBMO)的连续变分模态分解-最大相关峭度解卷积(SVMD-MCKD)与隐马尔可夫模型(HMM)融合的故障诊断方法。通过RBMO优化SVMD和MCKD的参数,结合HMM构建噪声背景下轴承故障的分类模型,并通过凯斯西储大学提供的数据集进行了验证。结果表明:RBMO-SVMD-MCKD方法较PSO-EMD、BWO-VMD-MCKD和PSO-EEMD方案具有更高的故障频率识别准确率(99.41%)和更少的运算耗时(平均减少15%~28%);将优化后的特征输入HMM分类器,在包含噪声的测试集上实现98.50%的准确率,验证了融合模型的有效性。该方法可为天线驱动减速器轴承故障诊断提供一种新的解决方案。 展开更多
关键词 驱动减速器轴承 故障诊断 红嘴蓝鹊优化算法(RBMO) 隐马尔可夫模型(HMM)
暂未订购 下载PDF
无线传感网络多模式攻击目标检测模型研究 认领 引用
3
作者 柴源 邱枫 《传感技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2026年第7期1647-1655,共9页
为了提高无线传感网络在运行中的安全性,构建无线传感网络多模式攻击目标检测模型。利用隐马尔科夫算法分析了无线传感网络的异常行为,建立多模式攻击演变成节点连接子图集合,定义无线传感网络攻击图。利用布谷鸟算法确定攻击节点的位置... 为了提高无线传感网络在运行中的安全性,构建无线传感网络多模式攻击目标检测模型。利用隐马尔科夫算法分析了无线传感网络的异常行为,建立多模式攻击演变成节点连接子图集合,定义无线传感网络攻击图。利用布谷鸟算法确定攻击节点的位置,在此基础之上设定无线传感网络攻击检测阈值。通过区分真实用户和虚假用户,计算无线传感网络中用户的可疑度,经过隐马尔科夫算法的训练,构建无线传感网络多模式攻击检测模型。仿真结果表明,所提出的模型异常数据包检测率高达90%,能够检测到发生变异的无线传感网络多模式攻击,具有较好的检测性能。 展开更多
关键词 隐马尔科夫算法 异常行为 多模式攻击检测 攻击图 无线传感网络 检测模型
暂未订购 下载PDF
基于扩展隐藏数问题的ECDSA密钥恢复攻击研究 认领 引用
4
作者 王宗昕 胡红钢 《信息安全研究》 CSCD 北大核心 2026年第2期174-180,共7页
椭圆曲线数字签名算法(elliptic curve digital signature algorithm,ECDSA)是应用最广的数字签名算法之一,在签名过程中需要计算椭圆曲线上的标量乘法,该操作通常是签名中最耗时的部分.在目前许多密码库的实现中都使用非相邻窗口形式... 椭圆曲线数字签名算法(elliptic curve digital signature algorithm,ECDSA)是应用最广的数字签名算法之一,在签名过程中需要计算椭圆曲线上的标量乘法,该操作通常是签名中最耗时的部分.在目前许多密码库的实现中都使用非相邻窗口形式表示临时密钥,从而减少标量乘法的计算时间,但是也使得攻击者能够通过侧信道攻击获取临时密钥的部分信息,恢复签名密钥.使用扩展隐藏数问题提取侧信道轨迹中的信息,并通过格攻击恢复密钥,是针对ECDSA的主流攻击框架之一.基于此,提出了3方面的优化方法:1)邻域动态约束合并策略.通过动态的合并参数可以降低格的维数,并控制攻击过程中已知信息的损失量,使得对于任意的签名均能够以很高成功率恢复密钥.2)对于格中嵌入数进行分析与优化,使得目标向量的欧几里得范数减少约8%,有效提高了攻击的成功率并减少了时间开销.3)提出了一种线性断言方法,能够显著降低格筛法的时间开销.在使用2个签名的情况下以0.99的成功率恢复签名密钥. 展开更多
关键词 椭圆曲线数字签名算法 侧信道攻击 扩展隐藏数问题 格攻击 格筛法
暂未订购 下载PDF
基于隐马尔可夫链的电力监控系统网络入侵判定 认领 引用
5
作者 杨涛 喻冰峰 《计算机仿真》 2026年第4期268-272,共5页
增强电力监控网络安全性,保障电力系统运行稳定性是电力网发展的主线。随着网络入侵攻击种类的增加,为提高监控系统网络入侵检测准确率,降低入侵判定的漏检率,将GA异常特征提取算法与优化HMM网络入侵检测判定算法有机融合,构建了GA-APSO... 增强电力监控网络安全性,保障电力系统运行稳定性是电力网发展的主线。随着网络入侵攻击种类的增加,为提高监控系统网络入侵检测准确率,降低入侵判定的漏检率,将GA异常特征提取算法与优化HMM网络入侵检测判定算法有机融合,构建了GA-APSO-HMM电力监控系统网络入侵检测判定模型。模型首先采用均值池化的方式,提高入侵数据特征的稳定性,并利用余弦相似度算法获取异常信息数据特征,提高异常数据特征的辨识度;接着采用APSO算法,基于基因池内交叉与异化法则,通过迭代粒子位置最优参数,优化HMM的初始参数,增加HMM模型的时效性;然后HMM算法在局部状态量的基础上,通过建立数据递推函数,计算最大隐藏状态序列概率与最大隐藏状态参数;最后在隐藏状态序列优化回溯的基础上,通过对比模型的隐藏状态与数据的异常特征,完成电力监控网络入侵检测判定任务。实验结果表明,在CID-UNS网络入侵攻击融合数据集上,与KNN、SVM和RF等传统入侵检测判定模型,GA-APSO-HMM模型的P和R指标分别平均增涨了7.19%和5.26%,F和V指标分别平均降低了4.34%和4.12%,即本文GA-APSO-HMM网络入侵检测判定模型性能更优。综上所述,基于隐马尔可夫链构建提出的电力监控系统网络入侵检测判定算法的检测准确率和判定漏检率均相对较优,在电力监控系统领域中具有仿真研究意义。 展开更多
关键词 隐马尔可夫链 自适应粒子群算法 遗传算法 网络入侵判定
暂未订购 下载PDF
基于改进YOLOv8算法的煤矿带式输送机隐患识别与处置 认领 引用
6
作者 贾伟 《凿岩机械气动工具》 2026年第7期175-177,共3页
针对矿用边缘终端算力受限导致带式输送机隐患识别精度与实时性失衡的问题,提出一种LightYOLOv8-Mine模型。引入Ghost架构,重构主干网络,以实现轻量化;利用双向加权特征金字塔网络(bidirectional feature pyramid network,BiFPN)结构优... 针对矿用边缘终端算力受限导致带式输送机隐患识别精度与实时性失衡的问题,提出一种LightYOLOv8-Mine模型。引入Ghost架构,重构主干网络,以实现轻量化;利用双向加权特征金字塔网络(bidirectional feature pyramid network,BiFPN)结构优化多尺度特征融合,并嵌入卷积注意力模块(convolutional block attention module,CBAM)注意力机制,以增强复杂背景下的抗干扰能力。实验结果表明,LightYOLOv8-Mine模型平均精度达到91.2%,推理速度提升至中55帧/s,显著优于原版YOLOv8模型。结合多帧校验与分级响应策略,打通了从视觉感知到可编程逻辑控制器(programmable logic controller,PLC)的动态处置链路,为矿山安全、智能化建设提供了技术支撑。 展开更多
关键词 煤矿隐患 带式输送机 YOLOv8算法 主干网络 视觉注意力机制
暂未订购 下载PDF
基于遗传算法优化Apriori算法的LNG接收站隐患文本数据关联规则挖掘及预警研究 认领 引用 被引量：2
7
作者 贺叔滢 郑文培 +4 位作者 田野 龚晓凤 李宏霞 张圣柱 王旭 《中国安全生产科学技术》 CAS CSCD 北大核心 2025年第7期114-119,共6页
为解决传统的Apriori算法在参数选择上存在困难的问题,提出1种基于遗传算法优化的Apriori算法。首先,利用Apriori算法挖掘隐患数据中的潜在关联规则;然后,引入遗传算法选择最优的最小支持度和最小置信度,以克服传统Apriori算法在参数选... 为解决传统的Apriori算法在参数选择上存在困难的问题,提出1种基于遗传算法优化的Apriori算法。首先,利用Apriori算法挖掘隐患数据中的潜在关联规则;然后,引入遗传算法选择最优的最小支持度和最小置信度,以克服传统Apriori算法在参数选择上的不足;最后,结合优化后的参数重新挖掘关联规则,并给出预警建议。研究结果表明:遗传算法优化的Apriori算法平均支持度提升6.67%,平均置信度提升27.04%,平均提升度提升7.51%。同时,规则数量从65条减少到44条,有效过滤冗余信息,提高LNG接收站隐患识别的精确度和效率,并优化关联规则挖掘过程。研究结果可为LNG接收站的安全管理提供科学的预警参考和新的工具。 展开更多
关键词 LNG接收站隐患 遗传算法 Apriori算法 关联规则 隐患预警
暂未订购 下载PDF
融合时序InSAR与ESMD的高填方膨胀土机场隐患识别与形变监测 认领 引用 被引量：1
8
作者 张双成 李思洁子 +2 位作者 任志鹏 司锦钊 胡兴群 《测绘通报》 CSCD 北大核心 2025年第3期39-45,共7页
本文首先运用小基线集时序InSAR技术(SBAS-InSAR)识别安康膨胀土机场的形变隐患区,获取隐患区特征点的长时间序列;然后基于ESMD算法对形变时间序列进行分解,提取季节性物理信号,突出地表形变信号,获取时间序列季节性波段周期和形变异常... 本文首先运用小基线集时序InSAR技术(SBAS-InSAR)识别安康膨胀土机场的形变隐患区,获取隐患区特征点的长时间序列;然后基于ESMD算法对形变时间序列进行分解,提取季节性物理信号,突出地表形变信号,获取时间序列季节性波段周期和形变异常发生的频率和时间;最后结合环境负载中的降水、温度因素对形变因素进行分析。研究结果表明:①机场地表形变主要发生在膨胀土填方区域,机场高填方边坡的形变尤为明显;②膨胀土形变受环境因素表现为季节性波动,且在夏季易发生不均匀沉降。研究结果提供了有关膨胀土易发生周期性形变机制的重要线索,并对监测膨胀土地质条件下的交通基础设施具有一定参考意义。 展开更多
关键词 膨胀土机场 时序InSAR ESMD算法 隐患识别
暂未订购 下载PDF
BP神经网络回归预测模型的改进 认领 引用 被引量：7
9
作者 何大四 金璐琪 +1 位作者 张祖铭 赵强强 《机械工程与自动化》 2025年第1期224-226,共3页
为了优化BP神经网络,提出了一种优化BP神经网络的流程。首先,判断各影响因素之间的自相关性,如果各影响因素满足自相关评价指标,则可以使用BP神经网络进行回归训练;其次,改变BP神经网络的隐藏节点数、学习效率、训练误差和训练次数等影... 为了优化BP神经网络,提出了一种优化BP神经网络的流程。首先,判断各影响因素之间的自相关性,如果各影响因素满足自相关评价指标,则可以使用BP神经网络进行回归训练;其次,改变BP神经网络的隐藏节点数、学习效率、训练误差和训练次数等影响因素;最后,加入遗传算法或者粒子群算法与BP神经网络组成混合算法,以提高BP神经网络的训练精度。 展开更多
关键词 BP神经网络 隐藏节点 混合算法 回归预测 自相关性
暂未订购 下载PDF
贝叶斯网络结构学习综述 认领 引用 被引量：25
10
作者 孟光磊 丛泽林 +3 位作者 宋彬 李婷珽 王晨光 周铭哲 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2025年第9期2829-2849,共21页
贝叶斯网络作为概率论与图论结合的工具,具备高效处理不确定性推理和数据分析的能力,被广泛应用于各领域解决复杂工程问题。此外,还可以结合先验知识和训练样本学习模型,克服了单纯依靠专家知识建立模型的局限性。基于此,回顾了贝叶斯... 贝叶斯网络作为概率论与图论结合的工具,具备高效处理不确定性推理和数据分析的能力,被广泛应用于各领域解决复杂工程问题。此外,还可以结合先验知识和训练样本学习模型,克服了单纯依靠专家知识建立模型的局限性。基于此,回顾了贝叶斯网络的发展历程,分别从基于约束的方法、基于评分搜索的方法、混合约束和评分搜索的方法3个方面对已提出的贝叶斯网络结构学习方法进行分类归纳,并对各类方法研究的现状进行了总结分析。由于现实应用中的数据往往具有非完备性,从缺失数据处理和隐变量学习2个维度阐释了非完备贝叶斯网络结构学习的研究现状。对贝叶斯网络在不同领域中的应用情况进行阐述,并进行总结,讨论了未来贝叶斯网络结构学习方法研究的发展趋势。 展开更多
关键词 机器学习 人工智能算法 贝叶斯网络 结构学习 隐变量
暂未订购 下载PDF
基于轮廓线的网格体物体空间快速消隐算法 认领 引用
11
作者 宋海川 邱荪泓 +3 位作者 汪鑫星 李一锦 陈振华 陈小雕 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2025年第4期222-230,共9页
隐藏线消除,即消除在一定视角下被遮挡的线段,是解决三维场景中视觉混淆问题的关键技术。其中,物体空间的隐藏线消除技术可以计算可见性变化点的精确坐标,因此在实际工程中被广泛用于三维可视化建模、高精度图纸的绘制等。然而,先前的... 隐藏线消除,即消除在一定视角下被遮挡的线段,是解决三维场景中视觉混淆问题的关键技术。其中,物体空间的隐藏线消除技术可以计算可见性变化点的精确坐标,因此在实际工程中被广泛用于三维可视化建模、高精度图纸的绘制等。然而,先前的物体空间消隐算法在处理实际工程中常用的网格体模型时,往往会因为模型面内部含有大量三角面片而计算效率低下。因此,提出了基于轮廓线的网格体物体空间快速消隐算法。该算法通过网格体轮廓线投影的交集进行三角面片的筛选及其求交计算,从而避免了大部分的无效求交计算。同时,在求交后根据待定可见性变化点所在线段与轮廓线和模型的射入、射出情况进行快速可见性判断,进一步提高了算法效率。实验结果显示,在两种常见的消隐模式下处理普通和复杂网格体模型的消隐,所提算法相较于对比算法效率分别提高了20倍和80倍以上,与主流几何内核ACIS的消隐处理效率差距在2.5倍以内。 展开更多
关键词 消隐算法 物体空间消隐 网格体 轮廓线 CAD
暂未订购 下载PDF
基于改进Apriori算法的继电保护隐性故障关联规则挖掘 认领 引用 被引量：2
12
作者 廖晓春 曾令森 +1 位作者 罗成航 王慧琼 《云南电力技术》 2025年第5期51-56,共6页
针对继电保护隐性故障表征不明显、故障元件定位难、经验依赖等问题,提出一种基于改进Apriori算法的继电保护隐性故障关联规则挖掘的方法。首先分析了继电保护隐性故障的特征;然后根据故障数据特征对Apriori算法进行了两处改进,减少算... 针对继电保护隐性故障表征不明显、故障元件定位难、经验依赖等问题,提出一种基于改进Apriori算法的继电保护隐性故障关联规则挖掘的方法。首先分析了继电保护隐性故障的特征;然后根据故障数据特征对Apriori算法进行了两处改进,减少算法所需的空间和时间,最后将实际继电保护隐性故障数据导入改进Apriori算法,通过计算支持度和置信度数值并分析隐性故障关联关系,挖掘出了继电保护隐性故障影响因素、故障类别、故障元件之间的关联规则。算例分析结果表明,本文所提方法效率高、实用性强,为继电保护隐性故障诊断和预防提供了科学依据。 展开更多
关键词 改进Apriori算法 继电保护 隐性故障 关联规则 故障诊断
暂未订购 下载PDF
基于多核数据合成的离线小数据驱动的进化算法 认领 引用 被引量：1
13
作者 李二超 刘昀 《浙江大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2025年第2期278-288,共11页
为了增强离线数据驱动的进化算法在小数据情景中的表现,削弱代理模型对数据集规模的依赖,提出基于多核数据合成的离线小数据驱动的进化算法(DDEA-MKDS).考虑到代理模型易因小数据陷入过拟合,通过经验公式与遍历法找出针对离线数据集的... 为了增强离线数据驱动的进化算法在小数据情景中的表现,削弱代理模型对数据集规模的依赖,提出基于多核数据合成的离线小数据驱动的进化算法(DDEA-MKDS).考虑到代理模型易因小数据陷入过拟合,通过经验公式与遍历法找出针对离线数据集的最优隐含层节点数,以简化模型结构.为了弥补数据量的不足,训练了3个不同核函数的径向基网络生成合成数据,通过轮盘赌法选择其中的部分数据与原数据集合并,使用新数据集训练代理模型.将DDEA-MKDS与其他5种流行的离线数据驱动的进化算法在6个单目标基准测试问题上进行对比,实验结果表明,所提算法在数据量极小的条件下能够取得良好的效果,寻优效率显著优于其他算法. 展开更多
关键词 离线数据驱动 进化算法 小数据 代理模型 隐含层节点 合成数据
暂未订购 下载PDF
基于双层隐马尔可夫模型的英文词性标注研究 认领 引用 被引量：1
14
作者 赖威 金忠 《计算机与数字工程》 2025年第5期1226-1229,1268,共4页
论文在传统一阶隐马尔可夫模型的基础上,针对隐马尔可夫模型结构信息挖掘不全面的问题,提出了一种双层隐马尔可夫模型。双层隐马尔可夫模型在使用Baum-Welch算法的过程中将词性序列视为观测序列,通过Baum-Welch算法提取更多信息并最大... 论文在传统一阶隐马尔可夫模型的基础上,针对隐马尔可夫模型结构信息挖掘不全面的问题,提出了一种双层隐马尔可夫模型。双层隐马尔可夫模型在使用Baum-Welch算法的过程中将词性序列视为观测序列,通过Baum-Welch算法提取更多信息并最大化词性序列概率从而更加贴合实际情况,同时对Viterbi算法做了相应的改动。模型在Penn Treebank语料库和Groningen Meaning Bank语料库上进行10折交叉验证,并与传统一阶、二阶隐马尔可夫模型进行对比。结果表明双层隐马尔可夫模型相较传统一阶、二阶隐马尔可夫模型词性标注正确率更高。 展开更多
关键词 隐马尔可夫模型 Baum-Welch算法 词性标注 Viterbi算法 双层隐马尔可夫模型
暂未订购 下载PDF
基于安全聚类算法的公共充电设施隐患检测方法研究 认领 引用
15
作者 张晨佳 庞松岭 霍美屹 《微型电脑应用》 2025年第10期50-53,57,共4页
传统的公共充电设施隐患检测方法缺少对隐患类别的聚集,导致检测的准确度较低。为了解决上述问题,提出基于安全聚类算法的公共充电设施隐患检测方法。重构降维数据,得到设施隐患数据集,提取构建的数据集;将相似度较高的隐患类别进行聚类... 传统的公共充电设施隐患检测方法缺少对隐患类别的聚集,导致检测的准确度较低。为了解决上述问题,提出基于安全聚类算法的公共充电设施隐患检测方法。重构降维数据,得到设施隐患数据集,提取构建的数据集;将相似度较高的隐患类别进行聚类,并构建聚类二叉树;基于构建的聚类二叉树,搭建隐患检测数据库,结合XGBoost算法,使用特征金字塔网络(FPN)+金字塔注意力网络(PAN)结构对公共充电设施隐患进行检测。实验结果表明,所提方法对区域1和区域2公共充电设施隐患检测的平均准确率分别为85.16%和91.54%,检测结果较为准确,能满足公共充电设施隐患精准检测的需求。 展开更多
关键词 安全聚类算法 公共充电设施 隐患检测 XGBoost算法 数据重构
暂未订购 下载PDF
基于国密算法的互联网隐匿数据安全防护技术研究 认领 引用 被引量：2
16
作者 栾宁 孙竹君 徐莹娇 《电子设计工程》 2025年第4期170-173,178,共4页
互联网复杂的接入环境使得隐匿数据量巨大,互联网隐匿数据访问过程中存在较多隐患,威胁用户上网安全。为此,研究了基于国密算法的互联网隐匿数据安全防护技术。构建互联网隐匿数据安全封装可信架构,采用国密算法中的SM4算法,封装互联网... 互联网复杂的接入环境使得隐匿数据量巨大,互联网隐匿数据访问过程中存在较多隐患,威胁用户上网安全。为此,研究了基于国密算法的互联网隐匿数据安全防护技术。构建互联网隐匿数据安全封装可信架构,采用国密算法中的SM4算法,封装互联网隐匿数据,获取唯一封装标识。验签封装数据,通过哈希计算分析不同签名之间的关系,使用SM4算法经过非线性迭代变换处理,以字为单位进行加密运算,获取密文,从而得到互联网隐匿数据安全防护结果。实验结果表明,所提方法的互动服务系统、评论区与APP服务区防护次数与实际防护次数一致,整体防护区域与实际区域重合,具有较好的安全防护效果。 展开更多
关键词 国密算法 互联网隐匿数据 安全防护技术 SM4算法
暂未订购 下载PDF
基于HMM+LSTM算法的网纹蜜瓜数字孪生体生长模型设计 认领 引用 被引量：2
17
作者 陆棚 刘明堂 +5 位作者 吴姗姗 李斌 李世豪 王长春 杨阳蕊 江恩慧 《灌溉排水学报》 CAS CSCD 2025年第5期122-132,共11页
【目的】提高农业水资源利用效率,开展农作物生长过程全生命周期的数字孪生体构建,加快我国智慧农业进程、助力农民制订优化管理策略。【方法】以网纹蜜瓜为例,选取河南省花园口引黄灌区为典型研究区,在相应气候条件下开展网纹蜜瓜生长... 【目的】提高农业水资源利用效率,开展农作物生长过程全生命周期的数字孪生体构建,加快我国智慧农业进程、助力农民制订优化管理策略。【方法】以网纹蜜瓜为例,选取河南省花园口引黄灌区为典型研究区,在相应气候条件下开展网纹蜜瓜生长全过程室内试验,基于物联网技术的观测网络,获取了网纹蜜瓜生长过程各项环境指标和生长状态实时监测数据;采用3ds Max三维建模软件和Unity 3D可视化平台,开发了网纹蜜瓜数字孪生模型,采用隐马尔可夫(Hidden Markov Model,HMM)和长短期记忆网络(Long Short-Term Memory,LSTM)算法,构建了网纹蜜瓜生长过程智能化推演模型。【结果】模拟结果表明,网纹蜜瓜种、苗、花、叶、果不同生长周期的数字孪生体整体识别正确率较高,其中种周期与苗周期准确率为85.3%,网纹蜜瓜叶周期的准确率为78.6%,平均周期准确率为82.8%。【结论】本文提出的基于无线传感器网络的数据采集端系统、HMM+LSTM算法生成网纹蜜瓜孪生体三维生长模型,实现了智慧农业的精准、高效、非破坏性可视化全过程孪生模拟,可推广应用于其他农作物孪生体构建。 展开更多
关键词 数字孪生 网纹蜜瓜 隐马尔可夫模型HMM 长短期记忆网络算法LSTM 智慧农业
暂未订购 下载PDF
基于隐马尔可夫模型的居民用电异常辨识 认领 引用
18
作者 戚家伟 刘峥 +2 位作者 孙泽亚 王坤 林伟 《信息技术》 2025年第7期150-155,共6页
传统居民用电异常辨识方法忽略了数据概率特征的影响,导致辨识准确性低。因此,提出基于隐马尔可夫模型的居民用电异常辨识方法。建立双重随机的隐马尔可夫模型,递推提取用电数据概率特征;结合向前算法预测用电状态,将预测值映射成样本... 传统居民用电异常辨识方法忽略了数据概率特征的影响,导致辨识准确性低。因此,提出基于隐马尔可夫模型的居民用电异常辨识方法。建立双重随机的隐马尔可夫模型,递推提取用电数据概率特征;结合向前算法预测用电状态,将预测值映射成样本权重矩阵;调节预测值邻域半径,结合时间差获取用电状态离群参量,采用阈值实现居民用电异常辨识。实验结果表明:该方法能有效辨识出居民用电的三相功率状态,准确辨识了用电异常情况,异常偏置在0.09~0.16之间,数值较小,相对稳定,表明该方法具备可行性。 展开更多
关键词 居民用电 状态辨识 隐马尔可夫模型 向前算法 邻域半径
暂未订购 下载PDF
RV减速器ABC改进CHMM方法故障诊断分析 认领 引用
19
作者 陈参 张利华 +1 位作者 万里瑞 孙志娟 《机械设计与制造》 北大核心 2025年第12期223-226,235,共4页
为了提高RV减速器的诊断稳定性,提出了一种人工蜂群算法(ABC)改进连续隐马尔科夫模型(CHMM)方法,克服不同初值引起的训练结果变化,提升了模型的稳定性。研究结果表明:在系统出现故障的情况下会引起特定频段发生能量突变情况,频带能量内... 为了提高RV减速器的诊断稳定性,提出了一种人工蜂群算法(ABC)改进连续隐马尔科夫模型(CHMM)方法,克服不同初值引起的训练结果变化,提升了模型的稳定性。研究结果表明:在系统出现故障的情况下会引起特定频段发生能量突变情况,频带能量内存在明显的故障数据。优化模型相对CHMM模型获得了更大的输出概率,限制了故障分类过程。此类样本参数与错误分类诊断结果点共有7个,达到87.6%的准确率。优化模型准确率平均接近99%。该研究最终达到高效诊断RV减速器故障的状态,对提高同类传动系统的故障诊断效率具有很好的实际指导意义。 展开更多
关键词 故障诊断 RV减速器 连续隐马尔科夫模型 人工蜂群算法
暂未订购 下载PDF
基于BP神经网络与隐马尔科夫模型的施工隐患行为预测算法 认领 引用
20
作者 蔡建峰 董彦彦 +2 位作者 刘明辉 季宁 李英男 《微型电脑应用》 2025年第1期163-166,共4页
为了提升施工隐患行为预测的精准度,保障施工人员生命安全,提出基于反向传播(BP)神经网络与隐马尔科夫模型的施工隐患行为预测算法。利用索尼HDR-AX2000E摄像机采集施工现场的静默视频;通过误差反向传播训练算法调整BP神经网络参数;在... 为了提升施工隐患行为预测的精准度,保障施工人员生命安全,提出基于反向传播(BP)神经网络与隐马尔科夫模型的施工隐患行为预测算法。利用索尼HDR-AX2000E摄像机采集施工现场的静默视频;通过误差反向传播训练算法调整BP神经网络参数;在参数调整后的BP神经网络内,输入采集的施工现场静默视频,输出施工隐患行为的粗预测结果;以粗预测结果为隐马尔科夫模型的输入,采用Viterbi算法计算模型的最大输出概率值,最大输出概率值对应的施工隐患行为即施工隐患行为精预测结果。实验证明,在不同施工行为情况下,所提算法预测的马修斯系数与1较为接近,预测精度较高,可有效粗预测与精预测施工隐患行为。 展开更多
关键词 BP神经网络 隐马尔科夫模型 施工隐患行为预测 Baum-Welch算法
暂未订购 下载PDF
已选0条
引用分析
参考文献
引证文献
 统计分析
检索结果
已选文献
上一页 1 2 … 24 下一页 到第 页
在线咨询 使用帮助 返回顶部 意见反馈