一维空洞卷积神经网络的矿物光谱分类

矿物光谱综合反映了岩矿的物理化学特性、组分和内部结构特征,已被应用于岩矿识别研究.传统的矿物光谱分类方法需要先对矿物光谱进行预处理,再采用不同方法分析光谱特征,从而实现分类目的.但同时也会造成部分光谱信息丢失,导致最终分类精度不高且操作过程繁琐、效率低下,难以应对日益增长的大数据处理需求.因此,建立一个准确、高效的矿物...     

带空洞损伤的古典压力容器问题

本文根据微弹性结构线性理论研究了带空洞损伤的压力容器问题．解答是准静态的，其应力场为古典弹性力学关于球体对称压力容流问题应力解答，位移场和损伤场具有由于考虑损伤而表现出体积粘弹性特点．     

基于锯齿空洞残差卷积的单幅图像超分辨率重建研究

针对残差学习的超分辨率重建方法中存在感受野受限、分辨率低、复杂性较高、边缘信息丢失等问题,提出一种锯齿空洞残差卷积的神经网络.首先,基于ResNet网络设计了锯齿空洞卷积,扩大网络的感受野,消除网络的"网格化",并增加跳跃连接,将图像特征传递到更深的网路;然后,通过最后一个卷积层得到与原始图像大小相等的残差图像;最后,...     

基于改进YOLOv5的无人机检测方法

针对小尺寸无人机目标检测精度低,且深层网络的参数量大、内存占用高等问题,提出一种基于改进YOLOv5的无人机检测方法。首先,调整了YOLOv5多尺度预测层的个数,裁剪掉冗余网络层,有效减少网络参数量,提高无人机检测速度;其次,通过在特征提取阶段引入多个不同采样率的空洞卷积,增强小目标的多尺度细节特征提取能力;最后,在多尺度特征融合阶段引入注意力机制,将深层特征进行通道加权后再与浅层特征进行高效融合,增强小目标特征表达能力。实验表明,改进的YOLOv5模型在自制数据集上mAP达到了99.02%,对于小尺寸的无人机目标,具有更好的检测效果。相较于改进前网络,检测速度提高了10.3%,内存开销节约了65%,降低了对设备计算和存储能力的要求,更加有利于无人机检测系统的工程部署和实际应用。     

二维纳米空洞方格:诺氟沙星锰(Ⅱ)配合物

The reactions of norfloxacin (H-Norf) with Mn(ClO₄)₂·6H₂O and Mn(OH)₂ yield Mn(H-Norf)(ClO₄)₂·2H₂O (1) and [Mn(Norf)₂·4H₂O]_n (2) , respectively. 1 is monomeric while 2 has a novel 2D neutral square grid with an antibacterial drug as building block. Crystal data for 1: triclinic, space group P1 (No.2), a=9.0939(3), b=9.4395(3), c=12.7182(3)?, α=111.447(2), β=90.340(2), γ=112.357(1)°, V=926.34(5)?³, Z=1, ρ_cacl=1.664g·cm^-3. MoKα radiation (λ=0.71073?), T=293(2)K, μ=0.595mm^-1, R₁=0.0692, wR₂=0.1482 for 2320 observed reflections from 4390 independent reflections, GOF=0.940; Crystal data for 2: Monoclinic, P2₁/c, a=5.7530(12), b=21.865(4), c=13.343(3)?, β=98.25(3)°, V=1661.1(6)?³, Z=2, ρ_cacl=1.527g·cm^-3, T=293(2)K, μ=0.477mm^-1, R₁=0.0531, wR₂=0.1552 for 2070 observed reflections from 2870 independent reflections, GOF=1.384. CCDC: 140819; 151063.     

颗粒物质中的空洞效应

通过实验研究了颗粒体系内部的空洞对整个颗粒体系的影响.当在颗粒体系中向上提拉探测棒时,棒下端即刻产生空洞.由于空洞的存在,将导致整个颗粒体系内部结构的崩塌,崩塌的情况可通过测定棒受到的摩擦力来研究.实验发现整个体系崩塌的时间t与空洞产生的深度h间存在着一个指数的对应关系,即t正比于exp(h/λ),并且这个关系不随颗粒尺寸的变化而改变.同时,还进行了二维的辅助实验,对颗粒体系内部的情况进行了较为细致的观察.     

形位参数对楔横轧轴件气压压实的影响

鉴于高压气体压实楔横轧轴件内部空洞(浮压法)可以提高楔横轧轴件质量与成品率的特点, 为进一步改善该方法对心部空洞的闭合程度, 运用DEFORM-3D有限元软件, 研究了形位参数对轴件外形尺寸和空洞闭合的影响规律. 研究结果表明: 轴件高径比为2时, 心部空洞最难闭合; 空洞越靠近轴件表面, 其闭合就越快; 空洞数量和形状对其闭合速度的影响较大; 但以上4个因素对轴件外形尺寸几乎没有影响. 研究结果为控制轧件心部缺陷、提高轴件的力学性能奠定了理论基础.     

浮压法压实斜轧钢球内部空洞的条件

钢球斜轧成形工艺中容易出现心部疏松、空洞等质量问题, 为能有效地消除钢球内部空洞, 实现钢球高质量生产, 提出了利用高压气体压实钢球内部空洞的新方法, 简称浮压法. 利用DEFORM-3D有限元软件研究了浮压法压实钢球内部空洞的影响因素以及各因素的影响程度.结果表明: 压实空洞的难度随空洞尺寸的增大而减小随空洞到球面距离的增大而增大随温度的升高而减小随气压增长速度的提高而减小;影响因素的主次顺序为: 钢球温度、空洞尺寸、空洞位置气压增长速度     

面向舱室声学环境的深度时域语音增强网络EI北大核心CSCD

针对舱室环境单通道语音增强问题,设计了一种联合并行空洞卷积与分组卷积的深度时域语音增强网络。该网络以经典卷积时域音频分离网络为基础,在增强层设计中通过不同膨胀因子执行两路并行的空洞卷积操作,实现对长时信号的处理以更多地提取信号包络所包含的低频信息并抑制噪声混响所带来的时延问题,同时保留了局部的语音细节信息,提高对波形中所包含语音及背景噪声谐波信息的提取准确度;另外,利用分组卷积降低并行卷积操作所导致的网络规模扩大,使网络在具有良好增强效果的同时能够保持较小的网络规模及运算复杂度。以多类飞机舱室噪声为数据基础的实验表明,所设计的网络模块相较于基线网络提升了客观评价指标值,与现有其他常用网络的比较结果表明此方法在舱室环境的数据条件下可获得更好的主客观语音增强评价指标,且在高噪声级的线谱及窄带处具有更低的失真度。     

基于多尺度空洞卷积的对抗去雾网络

雾天拍摄的图像存在颜色失真、图像细节模糊的问题,对成像设备采集到的图像质量造成了负面印象。针对雾天搜集图像存在的降质问题,提出了一种基于多尺度空洞卷积的对抗去雾网络。去雾网络的生成器由不同空洞率的卷积模块组成,结合多尺度的策略增加感受野并增强去雾效果;判别器采用多个卷积模块构成,用于区分生成的去雾图像与真实无雾图像;通过计算去雾图像和真实无雾图像之间的感知距离,优化图像的纹理结构并减少噪声信号。实验结果显示,提出算法在公开数据集上获得的峰值信噪比值为22.410 dB,结构相似性值为0.844,色差值为10.545。定量和定性评估表明,采用空洞卷积和感知损失技术设计的去雾网络能够有效地恢复图像的颜色信息和纹理结构。