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- 基于自适应傅里叶反卷积模型的光纤信号卷积核预测方法
- 针对光纤光栅传感器信号的处理，本发明公开了一种基于自适应傅里叶反卷积模型的光纤信号卷积核预测方法，包括：获取不同中心波长的反射光谱数据；设置不同参数的卷积核；二者卷积得到模拟光谱数据，将模拟光谱数据的时域以及频域信号均通...
- 黎梦真王学文邵文军刘志平王帅张莹
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- 基于卷积核分解-Winograd快速卷积算法的地震波场模拟方法
- 基于卷积核分解‑Winograd快速卷积算法的地震波场模拟方法，本发明为了解决大规模地震波场模拟中卷积运算效率低的问题。地震波场高效模拟方法：一、建立空间差分和卷积的本征联系；二、建立F(3,2)卷积的Winograd加...
- 籍多发李晨曦翟长海
- 具有共轭卷积核和Cauchy核的正则型Wiener-Hopf奇异积分方程
- 2025年
- 研究了一类含共轭卷积核和Cauchy核的正则型Wiener-Hopf奇异积分方程的解法.引进函数类H 1及H 1,讨论了其中的函数与其共轭函数的关系.通过运用Fourier积分变换、解析延拓原理以及复分析中的Sokhotski-Plemelj公式,将含共轭卷积核和共轭Cauchy核的正则型奇异积分方程转化为无穷直线上的Riemann边值问题,从而得到方程的正则解和可解条件.
- 张雯雯王洪泉类延鑫王文静李平润
- 关键词：CAUCHY核奇异积分方程
- 融合大卷积核的风电锚栓裂纹检测
- 2025年
- 风电锚栓在加工过程中通常会产生表面裂纹等缺陷,针对锚栓表面细长裂纹检测效率低、精度差的问题,提出了一种融合大卷积核的YOLOv5s网络。首先,在特征提取网络中融合大卷积核,来获得更大的有效感受野、提取更多的空间信息。其次,引入单卷积核的全维动态卷积,采用并行策略,同时学习四个不同维度的特征,不仅减少了计算量,而且提高了特征提取能力。最后添加协调注意力机制,增强对位置信息的提取能力。实验结果表明,该算法较原YOLOv5s模型在风电锚栓裂纹数据集上mAP提高了3%,FLOPs减少了21.5%,FPS达到了85帧/秒。可以满足工业生产的实时性、准确性要求。
- 孙前来荆佳鹏张帅胡啸胡啸
- 一种深度学习网络卷积核内部参数共享方法
- 本发明公开了一种深度学习网络卷积核内部参数共享方法，包括：(1)对网络进行预训练；(2)对(1)的网络各层的卷积输入通道使用Kmeans聚类函数进行聚类；(3)对(2)中具有属于一类的输入通道共享一个二维矩阵参数；(4)...
- 张萌王九阳李国庆吴瑞霞刘飞
- 一种基于通道自适应卷积核与信息融合网络的手指运动想象解码方法
- 本发明公开一种基于通道自适应卷积核与信息融合网络的手指运动想象解码方法。本发明引入通道自适应核模块CAK来应对卷积核的通道差异问题，采用两个分支来解决不同的电极通道间存在差异问题，一个是以原始EEG信号为输入的EEG‑C...
- 杨昆李若尘张可泽张彦斌
- 基于恒虚警卷积核的深度学习海杂波鉴别方法
- 本发明公开了一种基于恒虚警卷积核的深度学习海杂波鉴别方法。首先将多帧雷达信号转换为图数据，利用图数据的时空特征初步抑制海杂波，然后，通过将雷达信号处理中经典的恒虚警检测滑窗模型作为卷积神经网络模型的卷积核，构建检测滑窗卷...
- 吴巍刘丹丹薛冰
- FFConvNeXt3D:提取中大规模目标特征的大卷积核网络
- 2025年
- 目前大卷积核模型在图像领域已经证明其有效性,但是在视频领域还没有优秀的3D大卷积核模型。此外,之前的工作中忽视了时空行为检测任务主体是人的特点,其中的骨干网络只针对通用目标提取特征。针对上述原因,提出了一种含有特征融合结构的3D大卷积核神经网络(FFConvNeXt3D)。首先,将成熟的ConvNeXt网络膨胀成用于视频领域的ConvNeXt3D网络,其中,预训练权重也进行处理用于膨胀后的网络。其次,研究了卷积核时间维度大小和位置对模型性能的影响。最后,提出了一个特征融合结构,着重提高骨干网络提取人物大小目标特征的能力。在UCF101-24数据集上进行了消融实验和对比实验,实验结果验证了特征融合结构的有效性,并且该模型性能优于其他方法。
- 黄乾坤黄蔚凌兴宏
- 关键词：目标检测
- 一种基于多维深层卷积核检测扫描件印章真伪识别方法
- 本发明公开了一种基于多维深层卷积核检测扫描件印章真伪识别方法，涉及印章真伪识别技术领域。本发明，包括以下步骤：步骤一：经扫描仪对项目部提交的资料进行扫描，生成合同扫描电子档；步骤二：调用API进行执行，经Rea l‑ES...
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- 何金保
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