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工业流程和物联网环境中准确快速的异常检测
我们提出一种新颖、简单且广泛适用的半监督异常检测程序 SAnD（Simple Anomaly Detection），它由五个步骤组成：平滑滤波器、方差膨胀因子、马哈拉诺比斯距离、阈值选择算法和特征重要性技术，各自利用众所周知的统计工具。根据
PDF2 months ago
工业环境中腐蚀的三维语义 - 几何映射的全自动系统
本研究提出了一种完整的半自动腐蚀识别和映射系统，利用最新的基于 LiDAR 的定位和映射方法，结合基于视觉的语义分割深度学习技术，构建了工业环境的语义几何地图。与文献中现有的腐蚀识别系统不同，我们设计的多模式系统成本低廉、便携、半自主，并允
PDF3 months ago
量子启发的张量网络技术在工业环境中的应用
本文研究了量子启发式算法和张量网络在工业环境和背景中的适用性和可行性，并通过对可用文献的编译和受其方法影响的使用案例分析，来分析这些技术的局限性以确定其潜在可扩展性。
PDF3 months ago
TDANet: 一种新颖的带注意力机制的时序去噪卷积神经网络用于故障诊断
提出了一种基于时间去噪卷积神经网络和注意力机制的故障诊断方法，能够在噪声环境中改善故障诊断性能，并通过对 CWRU 数据集和真实飞机传感器故障数据集的评估表明，在噪声环境下，该方法在诊断准确度方面明显优于现有的深度学习方法。
PDF3 months ago
量子启发式的张量网络技术在工业环境中的应用
本文研究了量子启发式算法和张量网络在工业环境和背景中的适用性和可行性，并编译了现有文献并分析了可能受到这些方法影响的使用案例。此外，我们探讨了这些技术的局限性以确定其潜在的可扩展性。
PDF4 months ago
优化的集成模型以实现安全的工业物联网设备
提出了一种基于贝叶斯优化 - 高斯过程（BO-GP）和集成树状学习模型的框架，以提高工业物联网环境中入侵和攻击检测的性能。实验结果显示，与标准树模型和集成树模型相比，该框架在检测精度、准确率和 F-score 方面有所提高。
PDF6 months ago
稳定扩散控制的工业数据图像合成
使用生成模型在工业数据上重新生成自我标记的有缺陷图像，从而优化真实工业使用情况下的裂缝分割器，显示了该方法在生产环境中的潜力。
PDF6 months ago
在杂乱的工业环境中应用领域随机化生成合成多模态手部实例分割数据集
使用域随机化生成合成的 RGB-D 数据集，用于训练多模式实例分割模型，旨在实现颜色不可知的手定位，以应对杂乱的工业环境。使用多模态输入，包括颜色和深度信息，可以提高模型预测的准确性，并且该方法已经实现了比现有最先进数据集训练出来的模型具有
PDFa year ago