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周强

作品数：166 被引量：230H指数：9
供职机构：陕西科技大学更多>>
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相关领域：自动化与计算机技术轻工技术与工程电子电信化学工程更多>>

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作者

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共 166 条 记 录，以下是 1-10
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排序方式：
基于卷积神经网络的中国古陶瓷智能断代研究被引量：2
2022年
中国古陶瓷工艺精湛、种类丰富,具有独特的艺术魅力和文化内涵。因此,古陶瓷的科学鉴定一直是文物鉴定研究的热点。针对当前古陶瓷断代方法的不足,在人工智能的大背景下,提出利用深度学习的卷积神经网络(CNN)对古陶瓷文物图像进行器型分类和断代的方法。该方法打破了"古陶瓷断代特征量确定依赖人工完成"的技术瓶颈。测试试验结果表明:该方法对古陶瓷器型分类和断代的准确率达到96.37%,可以作为古陶瓷鉴定的有效辅助手段。
冯金牛周强张瑞瑞王莹罗宏杰
关键词：卷积神经网络
一种电瓷瓷体在线探伤装置及方法
本发明提供的一种电瓷瓷体在线探伤测量装置及方法，包括检测单元、驱动单元、收集单元和处理单元，其中，当检测单元检测到电瓷瓷体时，向驱动单元和收集单元发送信号；通过驱动单元敲击电瓷瓷体，再结合收集单元收集电瓷瓷体所产生的敲击...
王莹周强陈颖脱羚杜晞盟胡江涛李烨李敏
文献传递
基于CNN-GRU融合网络的情绪脑电信号辨别研究被引量：2
2021年
针对当前情绪脑电信号(EM-EEG)辨识方法分辨率低的问题。在分析EM-EEG特征分布规律和单一卷积神经网络(CNN)特性的基础上,与门控循环单元(GRU)相结合,提出了CNN-GRU融合网络用于EM-EEG辨别研究。构建的CNN-GRU网络融合了CNN提取的EM-EEG频域、空域特征与GRU提取的EM-EEG时域特征,在构造的EM-EEG时-频-空域特征空间上进行情绪状态辨识;另外利用自己搭建的数据采集平台,设计情绪诱导实验生成新的情绪状态数据集。经过实验探究,结果表明:所提网络模型分别在SEED IV数据集、自采数据集上训练获得的辨识率为89.2%和83.76%,均能有效的对四种不同情绪进行判别,验证了该网络良好的泛化能力;而使用SEED IV数据集训练得到的模型在自采情绪数据集上的预测实验则验证了该网络拥有较强的鲁棒性。
黄永庆周强
关键词：脑电信号泛化能力
陶瓷坯泥内应力在线软测量方法
陶瓷坯泥内应力在线软测量方法，应用于陶瓷领域的测量新技术。利用与真空练泥机机头内壁平齐安装的压力传感器阵列在线测量泥料所受外力，压力传感器阵列的输出信号矩阵作为神经网络的输入，由经过训练的神经网络计算出陶瓷泥料内应力分布...
周强王莹谈国强牟强
文献传递
基于多尺度冗余字典稀疏分解的纸病图像背景补偿方法被引量：2
2016年
对于纸病检测中纸张图像背景不均匀以及图像灰度特征不明显等造成纸病测量精度低的问题,建立多尺度冗余字典,采用正交匹配追踪算法(OMP)对纸病图像进行稀疏分解,并根据纸病背景图像和纸病图像不同形态特征,对背景进行补偿,从而增强纸病特征。实验表明,该方法能够有效地重构并补偿纸病背景图像,突出灰度特征较弱的纸病,提高纸病检测的准确性。
周强杜晞盟王志强
关键词：纸病检测稀疏分解
基于CNN的深层次特征提取纸病辨识方法研究被引量：12
2019年
针对当前纸病检测方法中纸病特征量难分离以及难点纸病特征量难构建的瓶颈问题,提出基于卷积神经网络(CNN)的纸病辨识方法。该方法根据纸病图像的特点设计了纸病检测的CNN结构,在此基础上利用CNN自动提取纸病图像的深层次特征,结合Softmax实现对纸病的辨识。实验结果表明,基于CNN的深层次特征提取纸病辨识方法优于现有的纸病检测方法,能够对包括难点纸病在内的各种纸病进行精确辨识。
高乐乐周强王伟刚
关键词：纸病检测卷积神经网络分类器
陶瓷墙地砖平整度检测装置及方法
本发明涉及陶瓷墙地砖平整度检测装置及方法，包括光照模块和采集模块；光照模块包括网格状密集激光器，安装于检测区域上方；采集模块包括相机，安装于检测区域上方。本发明利用网格状密集激光以垂直于瓷砖表面的照明方式对其表面进行照射...
周强脱羚王莹杨晓妍王浩然高乐乐田杏芝王思琪
文献传递
基于动态聚类算法的CWNN在纸张紧度检测中的应用被引量：4
2006年
针对造纸生产线中纸张紧度无法在线检测的问题,利用小波-神经网络的分析和非线性逼近能力拟合纸张紧度J与纸张定量Q、纸张水分M、叩解度°SR、纸浆纤维湿重g、浆速网速比KT等可在线检测量间的非线性关系。通过K均值聚类算法预处理训练样本以平滑优化途径,解决连续小波神经网络(CWNN)的局部极小化问题。将学习算法中的主要系数独立地分配到网络的权值和小波尺度因子中,以提高网络的并行运算能力和收敛速度。训练好的CWNN用于纸张紧度的在线检测。仿真和实践表明:该方法测得的纸张紧度精度高。
周强韩九强
关键词：在线检测动态聚类算法
基于FPGA的纸病预处理系统被引量：10
2013年
针对当前计算机串行数据处理方式难以适应在线纸病检测系统数据实时处理量大的瓶颈问题,采用"FPGA+计算机"的纸病检测硬件结构,利用FPGA(现场可编程门阵列)的并行特性实现图像处理算法的硬件加速,对CCD高速摄像机拍摄的纸病图像进行预处理,初步确定可能出现纸病区域的位置和大小,并将这些区域的图像信息通过以太网发送到计算机做纸病的进一步辨识和分类。试验结果表明,这种结构可以极大地减轻计算机的运算量,提高纸病检测系统的精确度和效率。
刘勇周强刘涛杨雁南
关键词：纸病检测现场可编程门阵列硬件加速图像预处理高速相机
基于BEADS-ESMC组合算法的三相光伏并网逆变柜触点红外温度预测方法
2018年
针对三相光伏并网逆变柜内触点红外温度噪声较大导致的温度预测难问题,提出了一种基于稀疏去噪和基线估计(baseline estimation and denoising with sparsity,BEADS),三次指数平滑法(exponential smoothing,ES)与马尔科夫链(markov chain,MC)相结合的红外温度预测组合算法(BEADS-ESMC)。通过样本序列分析确定基线估计参数和平滑系数,并根据样本统计规律建立状态转移概率矩阵,对重要触点的温度进行多步预测。实验表明,应用本方法的多步红外温度预测精度优于常用的ESMC方法,且具有较短的算法处理时间。
周强肖强宏王浩然高乐乐
关键词：指数平滑法马尔科夫链
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