金阳
- 作品数：2 被引量：11H指数：1
- 供职机构：东北大学信息科学与工程学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术金属学及工艺更多>>
- 改进蚁群算法在热精轧负荷分配优化中的应用被引量：11
- 2014年
- 本文尝试用改进的蚁群算法(IACA)求解热精轧机组负荷分配优化问题.首先,建立负荷分配优化的目标函数和约束条件.为了避免蚁群算法(ACS)在加速收敛中出现停滞现象,IACA通过局部和全局信息素浓度更新、引入约束条件的蚂蚁视觉启发函数和基于轧制理论的智力启发函数对状态转移规则进行改进计算;为了保证算法在迭代后期能够收敛,IACA动态更新状态转移规则中的阈值常数和局部信息素浓度挥发系数.基于实际生产数据的仿真结果表明,IACA能够按照目标函数的要求进行合理的负荷分配,且解的性能优于经验值;与其他优化算法比较,IACA具有较快的求解速度和较高的求解精度.
- 李冬刘建昌谭树彬金阳张彩金
- 关键词：热轧机改进蚁群算法
- 基于跨模态注意力聚合与自适应原型生成的小样本缺陷分割
- 2024年
- 基于深度学习的缺陷分割技术对于保证生产效率和改善产品质量至关重要.然而,在实际应用中有许多领域无法收集大规模的缺陷样本,导致传统缺陷检测方法性能急剧下降.此外,缺陷区域存在尺寸小、纹理信息弱以及与无缺陷区域对比不明显的问题,进一步阻碍了视觉缺陷检测技术的实际应用.对此,提出一种基于视觉与点云的多模态小样本缺陷分割方法,通过采用跨模态注意力聚合RGB语义信息和点云结构信息,实现两种模态的高效融合;然后,结合多模态特征与支持掩码生成基本前景原型、自适应背景原型和遗忘补偿原型,提升支持原型的表征能力;进而,根据相似性动态地匹配原型与查询特征,并在特征丰富化后完成对未见过物体缺陷的有效分割.在Defect-3i和Mvtec 3D-2i两个小样本缺陷分割数据集上的实验表明,所提出算法在单样本(1-shot)和五样本(5-shot)两种设置中的平均交并比(mIoU)分别超过其他先进小样本算法0.11%和0.20%、5.23%和5.10%,验证了所提出小样本架构的合理性与多模态网络的先进性.
- 刘世同张云洲单德兴金阳宁健
- 关键词：多模态融合
