【摘 要】
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Aiming at the problem of image information loss, dilated convolution is introduced and a novel multi-scale dilated convolutional neural network(MDCNN) is proposed. Dilated convolution can polymerize i
【机 构】
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SchoolofScience,CollegeofMechanicalEngineering,SchoolofElectricalEngineering,BeijingInstituteofSpace
【出 处】
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Journal of Harbin Institute of Technology(New Series)
【基金项目】
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Sponsored by the Project of Multi Modal Monitoring Information Learning Fusion and Health Warning Diagnosis of Wind Power Transmission System(Grant No.61803329),the Research on Product Quality Inspect
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Aiming at the problem of image information loss, dilated convolution is introduced and a novel multi-scale dilated convolutional neural network(MDCNN) is proposed. Dilated convolution can polymerize image multi-scale information without reducing the re
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针对大跨混凝土桥梁耦合极值应变难以实现精准预测的问题,本文采用加权移动平均法和最小二乘法进行解耦。通过将各分段高低频信号分开,进而采用区间选择方法,得到高/低频应变的极值序列;建立高/低频极值应变的包含2个时变状态变量的动态线性模型,结合贝叶斯粒子滤波理论,基于动态监测并解耦的高/低频极值应变,实现对应极值应变的高精度预测,进而将其相加实现耦合极值应变的混合粒子预测。采用广东省肇庆西江大桥的监测应变数据对本文所提方法进行验证,与普通动态线性模型相比,本文建立的模型对耦合极值应变的预测效果较好。
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