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陈俊英: 作品数：13 被引量：17H指数：3; 供职机构：西安建筑科技大学信息与控制工程学院更多>>; 发文基金：陕西省自然科学基金国家自然科学基金陕西省教育厅科研计划项目更多>>; 相关领域：自动化与计算机技术机械工程文化科学更多>>

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基于动态阻尼因子的动态阻尼仿射传播聚类被引量：3: 2012年; 为了有效地控制仿射传播聚类的全局搜索和局部搜索,将仿射传播聚类视作一个搜索能量函数最小值的方法,提出一种基于动态阻尼因子策略的动态阻尼仿射传播聚类.使用两阶段动态阻尼因子策略,使得仿射传播聚类迭代过程中阻尼因子不再是静态固定值,而是自适应的动态改变值,构造了1种线性策略和2种非线性策略来动态改变阻尼因子的值.在标准数据集上的实验结果表明:动态阻尼仿射传播聚类避免了仿射传播聚类发生震荡,同时可以加快仿射传播聚类的收敛.; 王羡慧陈俊英覃征张选平; 关键词：仿射传播聚类

基于最大相似类别和位置熵的三维模型融合检索方法: 2013年; 为了有效利用各特征集对三维模型内容的描述信息,对各种特征集上分别检索的结果进行综合分析,统计各类模型的分布概率得到查询模型的最大相似类别,然后在各个检索结果中统计该类别模型的位置熵,基于最大相似类别模型数目和位置熵计算融合权值。在普林斯顿标准3D模型集上进行实验,并和其他几种动态融合方法和静态方法进行比较,结果说明所提出的方法在有弱特征集存在的情况下是有效的。; 陈俊英孟月波王羡慧刘四妹; 关键词：3D模型检索

多尺度局部特征和Transformer全局学习融合的发动机剩余寿命预测: 2024年; 飞机发动机剩余寿命(Remaining useful life,RUL)的准确预测对确保其安全性和可靠性至关重要.在基于多传感器检测数据预测时,需解决局部特征提取问题以全面捕捉设备在不同时间尺度下的退化趋势,并需解决时间序列中各元素之间长期依赖性的全局学习问题.因此,提出了结合多尺度局部特征增强单元(Multi-sacle local feature enhancement unit,MSLFU_BLOCK)和Transformer编码器的预测模型,称之为MS_Transformer.MSLFU_BLOCK利用堆叠的因果卷积逐层从时间序列数据中提取多尺度局部信息,同时避免了传统卷积计算中固有的未来数据泄漏问题.随后,Transformer编码器通过其自注意机制进一步捕获时间序列数据中的短期和长期依赖关系.通过将多尺度局部特征增强单元与Transformer编码器相结合,提出的MS_Transformer全面捕捉了时间序列数据中的局部和全局模式.在广泛使用的CMAPSS基准数据集上进行的消融和预测实验验证了模型的合理性和有效性.与13个先进预测模型的比较分析表明,MS_Transformer模型在操作条件更复杂的FD002和FD004数据集上的RMSE和Score指标优于其他模型,同时在四个数据集上的平均性能最优.该研究为发动机剩余寿命预测提供了更为可靠的解决方案.; 陈俊英席月芸李朝阳; 关键词：剩余寿命预测航空发动机 TRANSFORMER 多尺度特征

并行特征提取和渐进特征融合的计算机主板装配缺陷检测: 2024年; 针对计算机主板装配缺陷检测中的元器件位置分布复杂、缺陷目标不显著及多尺度等问题,本文提出了一种并行特征提取和互交叉渐进特征融合的端到端的缺陷检测算法。首先,结合部分卷积和视觉Transformer提出了一种并行残差特征提取网络,利用部分卷积的低计算复杂度的优势提取局部特征,同时利用视觉Transformer的长距离建模能力扩大模型的感受野,增强网络的特征提取能力。其次,引入注意力机制和特征渐进融合机制,提出了一种多尺度注意力互交叉的渐进特征融合网络,增强检测模型的特征融合能力。在公开数据集上的实验结果表明,该算法的平均精度均值(mAP)达到了94.63%,相较于基线模型YOLOv5提升了4.62%,并优于其他几种先进模型,检测速度达到了25 FPS。实现了较好的检测精度与速度的平衡,为实际工业环境下计算机主板表面装配缺陷检测自动化和智能化的实现提供了一种快速、有效的方法。; 陈俊英李朝阳黄汉涛董戌泽

基于特征共享双头Cascade R-CNN的混凝土细观损伤特征检测被引量：2: 2022年; 混凝土内部损伤破坏形态具有明显的离散性和随机性,内部损伤特征检测是混凝土细观研究的重要内容.针对已有混凝土结构内部损伤特征检测模型精度低的问题,提出一种特征共享双头Cascade R-CNN模型对混凝土CT图像的损伤特征进行检测.首先,为了有效识别损伤特征的空间信息,构建具有空间敏感性的fc-head(fully connected head)与空间相关性的conv-head(convolution head)相结合的Cascade R-CNN网络模型;其次,通过特征共享的方法将检测网络各层级分类信息进行融合,提升低IOU(intersection over union)阈值(0.5~0.7) ROI (regions of interest)检测任务的精度.实验结果表明,所提方法在检测混凝土CT图像的损伤特征中平均精度达到91.31%,比原始的Cascade R-CNN提高3.04%,低IOU阈值(0.5~0.7) ROI平均精度提高1.49%,该模型可以较好地从混凝土CT图像中检测出细观损伤部分,具有精度高、运算简单、易于工程实现等特点.; 赵亮高升伦陈俊英李佳佳; 关键词：ROI

基于HPAL信息熵融合的三维模型检索方法: 为了弥补单种特征提取算法描述模型特征的不足，提出基于HPAL信息熵的三维模型多特征动态融合检所算法。针对给定的查询模型，利用各特征集上的检索结果列表动态计算各特征相对应的HPAL信息熵，基于HPAL信息熵确定融合权值，然...; CHEN JUN-YING陈俊英HE BO何波WANG XIAN-HUI王羡慧; 关键词：检索机信息熵三维模型性能指标; 文献传递网络资源链接

ViT和注意力融合的类别不均衡PCB缺陷检测方法: 2024年; 针对实际环境下印刷电路板(PCB)缺陷样本难以收集造成的数据长尾分布和检测精度低以及ViT用于检测时计算复杂度高等问题,提出多尺度ViT特征提取和注意力特征融合的端到端PCB缺陷检测算法。首先结合ViT和部分卷积构建多尺度特征提取网络,利用层级多头注意力对不同尺度的特征图执行自适应的注意力操作,使网络能够更好地捕捉局部和全局信息进而增强其特征提取能力,部分卷积可以降低计算开销。其次,基于能量空域抑制的无参数注意力机制将多尺度特征有效融合,提升网络融合特征图的表达能力。最后,引入对类别不均衡敏感的分类函数对网络的损失函数进行改进,增强网络对类别不平衡数据的拟合程度,提高网络的泛化能力。在3种不同类型的公开PCB数据集上的实验结果表明,所提出的检测算法在PCB表面缺陷数据集的平均精度均值(mAP)均有提升,分别为99.13%、98.67%,99.82%;在类别不均衡的PCB缺陷检测任务上,相较于改进前方法,mAP提升了11.94%,网络检测速度达到25 FPS,为PCB缺陷的检测提供了一种快速、有效的方法。; 陈俊英李朝阳席月芸刘冲; 关键词：印刷电路板

基于H_(Pal)信息熵融合的三维模型检索方法: 2012年; 为了弥补单种特征提取算法描述模型特征的不足,提出基于HPal信息熵的三维模型多特征动态融合检索算法。针对给定的查询模型,利用各特征集上的检索结果列表动态计算各特征相对应的HPal信息熵,基于HPal信息熵确定融合权值,然后通过距离加权计算模型之间的相似度。与融合中最好单特征集相比,该方法的检索准确率明显提高,并且实验结果也表明该方法比其他3种流行的算法更为有效地提高了检索效果。; 陈俊英何波王羡慧; 关键词：三维模型检索信息熵

基于RBF神经网络集成的三维模型分类和检索被引量：4: 2013年; 针对单个神经网络难以对复杂的三维模型特征空间有足够的优化能力和泛化能力的问题,用Boosting方法变种和基于粒子群训练的RBF神经网络,形成特征空间对应的多个神经网络,然后将神经网络集成,给出三维模型的分类信息。在三维模型检索时,将神经网络集成输出的分类信息和特征空间上的距离信息进行加权计算,得到三维模型之间的相似度。实验结果表明,基于RBF神经网络集成的分类方法能有效提高三维模型的分类准确率;同时,考虑特征空间上模型间的距离和语义分类层次上模型间的距离,能够大大提高三维模型的检索精度。; 陈俊英王羡慧方亚萍; 关键词：三维模型检索语义检索

基于最大相似类别和位置熵的三维模型融合检索方法: 为了解决单特征描述三维模型的偏向性问题,综合分析各特征集上分别检索的结果列表,得到具有最大模型数目的模型类别作为查询模型的最大相似类别,然后统计该类别模型的位置熵,基于最大相似类别模型数和位置熵计算融合权值.在普林斯顿标...; 陈俊英孟月波王羡慧刘四妹; 关键词：三维模型; 文献传递

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