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1.
针对低信噪比时莱斯信道下特征提取准确性难以保证、识别准确率偏低等问题, 提出一种基于Choi-Williams分布(Choi-Williams distribution, CWD)和深度残差收缩网络(deep residual shrinkage network, DRSN)的通信辐射源信号调制方式识别方法。利用CWD将时域复信号转换为二维时频矩阵, 对深度残差网络添加软阈值化得到DRSN, 将时频矩阵样本用于对DRSN的训练, 最终构建不同信噪比下的调制方式识别网络。仿真实验表明, 基于RadioML2016.10a数据集, 利用部分先验信息的情况下, 该分类识别方法具有较高的识别准确率和噪声鲁棒性。在0 dB时, 对11类信号的总体识别准确率达到了89.95%;在2 dB以上时, 总体识别准确率均超过91%, 优于其他深度学习识别方法。 相似文献
2.
计算机辅助肝脏肿瘤分割可减少医生工作量,提高手术成功率,因而具有重要的临床诊疗价值。为获得精确的肝脏肿瘤自动分割结果,该文结合医学影像分割领域近年新兴的U-Net模块提出了基于级联可分离空洞残差U-Net(cascaded separable and dilated residualU-Net,CSDResU-Net)的肝脏肿瘤分割方法。CSDResU-Net采用了级联操作,解决了因肿瘤在整幅图像中占比小而造成的肿瘤分割数据不平衡问题;通过在分割网络中整合残差单元、深度可分离卷积和空洞卷积,能够增加卷积核感受野并快速提取更具判别性的肝脏肿瘤图像特征,从而提高肝脏肿瘤分割精度。在国际医学图像计算和计算机辅助干预协会肝脏肿瘤分割数据库上的实验结果表明,CSDResU-Net比基线方法的Dice系数指标提升了1.3%,同时发现空洞率对分割网络的性能表现影响较大。 相似文献
3.
基于深度卷积神经网络的单幅图像超分辨率重建取得了显著研究成果.但随着深度卷积神经网络规模的不断扩大,如何降低网络构建难度和计算成本成为一个难点.为此,提出了一种双通道多感知卷积神经网络(DMCN)模型.该模型在两条具有不同卷积核的通道上建立了稠密连接,并构建了带有动态调节能力的层间融合结构.这种结构的设计使得小规模卷积神经网络便能获得图片特征信息的全面感知能力.实验结果表明,DMCN重建效果优于目前多数具有代表性的重建算法. 相似文献
4.
激光熔丝增材制造技术能大大提高制造效率,但制件存在复杂的残余应力,导致制件内部缺陷多.为了解决这些问题,将超声微锻造与滚压相结合对制件表面进行高频率击打,使金属表层产生塑性变形,将原有的拉应力转变成压应力.以TC4为研究对象,利用ANSYS对激光熔丝过程进行热-结构耦合数值模拟,并施加超声滚压微锻造,分析微锻造前后应力场的变化情况.研究结果表明:激光熔丝熔覆层应力分布更加均匀,拉应力减小,甚至转化为压应力,有效地抑制制件内部缺陷的形成. 相似文献
5.
采用辊模拉拔技术对圆形外管和Y型内芯进行机械复合,该技术和传统拉拔复合技术相比的主要优势是提高了成形质量,减少了加工能耗。为了探究采用辊模拉拔技术复合后外管和内芯间的抗拉脱力变化,基于ABAQUS有限元软件,建立了内外复合三通管辊模拉拔机械复合过程的有限元模型。通过分析外管和内芯间的残余接触压力,运用公式估算出外管和内芯间的抗拉脱力。 相似文献
6.
C油田馆陶组油藏为强底水油藏,储层物性具有高孔、高渗特征,经过长期天然能量开采,整体进入高含水开发阶段,亟待探索新的补充能量方式,提高剩余油动用程度。研究为了实现油藏开发过程模拟的可视化,结合油藏实际情况,设计了满足几何相似条件的物理胶结模型和两组不同介质(活性水,气体和泡沫交替)驱替实验,利用X射线安检机直观了解岩层中流体渗流情况、底水锥进现象以及剩余油分布特征。研究表明:大尺寸平板模型实验能够直观地描述底水油藏水锥形态;2组实验在初始底水驱阶段水驱规律相同,水驱采收率达到42%,波及范围有限,井间和顶部剩余油富集;活性水驱阶段提高采收率0.73%,剩余油动用程度不高,顶部剩余油富集;气体和泡沫交替驱可有效动用井间和顶部剩余油,较水驱提高采收率2.14%。 相似文献
7.
首先, 以世界海洋地图集2013(WOA13)海洋数据为实验数据, 提出将不等距微分法、 垂直梯度法应用于海洋数据预处理、 海洋区域划分和跃层分析中, 并通过对多种神经网络在基于WOA13海洋三维数据二分类实验的性能分析, 选取残差网络作为二分类实验的网络模型, 在三层残差网络模型基础上增加了Dropout保留层以防止过拟合. 其次, 将残差网络模型用于温跃层分析判定, 并针对改进模型进行超参数优化、 残差单元改进、 保留率调整等对比实验. 实验结果表明, 改进的ResNet 26网络对WOA13海洋区域数据的温跃层数据分类有效, 分类准确率超过94%. 相似文献
8.
针对一个花岗岩残积土边坡的简化模型,基于非饱和渗流理论和Bishop条分法,利用Geo-Studio软件,对4种不同降雨模式下的边坡孔隙水压力和稳定安全系数进行计算与分析,得到主要结论:(1)降雨入渗对花岗岩残积土边坡的中上部有较显著的不利影响;(2)不同降雨模式对花岗岩残积土边坡的影响时效差异较大,前峰型和均布型、中峰型、后峰型降雨的最不利影响时刻分别在降雨后1.0~1.5d、1.5~2.0d、2.5~3.5d;(3)降雨入渗引起的花岗岩残积土边坡失稳形式,极可能是从坡体中部诱发的浅层滑坡。 相似文献
9.
选取福州某地原状花岗岩残积土作为研究对象,基于计算机断层扫描(CT)图像与COMSOL Multiphyscis有限元软件,研究原状土样在考虑和不考虑围压时的细观渗流规律.结果表明:两种条件下,计算渗透率都随水压差的增加呈线性降低的关系;考虑围压时,计算渗透率随竖向力呈先急剧到平缓下降,再急剧上升,最后趋于平缓下降的规律.同一时刻,考虑围压时的渗流长度较未考虑时的减少了约16%,速度大小降低了约13%.应力敏感性指数主要受围压控制,水压差对其影响甚微,且不同围压作用下应力敏感性指数呈"Z"字型变化. 相似文献
10.
基于神经网络的图像超分辨率方法往往存在重建图像纹理结构模糊、缺失高频信息的问题。为了解决该问题,在SRGAN的基础上提出一种多尺度并联学习的生成对抗网络结构,其中生成模型由两个不同尺度的残差网络块组成,首先对提取的低分辨率图像通过两个子网络的多尺度特征学习,然后使用融合网络进行残差融合,融合不同尺度高频信息,最终生成高分辨图像。在Set5、Set14、BSD100基准数据集以及SpaceNet卫星图像数据集上的实验结果证明了该算法在恢复低分辨率图像的细节纹理信息具有良好效果。 相似文献