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徐健: 作品数：79 被引量：308H指数：8; 供职机构：西安工程大学电子信息学院更多>>; 发文基金：陕西省教育厅科研计划项目西安市科技计划项目国家自然科学基金更多>>; 相关领域：自动化与计算机技术电子电信电气工程文化科学更多>>

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基于交叉运算的人工蜂群优化BP神经网络的脑电信号分类被引量：7: 2020年; 为了提高脑电信号的分类准确率,提出一种基于人工蜂群算法和BP神经网络的分类方法。针对反向传播(BP)神经网络存在全局搜索能力差、对初始权重敏感和人工蜂群算法的搜索公式精于探索但疏于开发等问题,采用全局搜索因子来增强人工蜂群算法的开发能力,再加入交叉运算来解决人工蜂群算法的全局搜索。采用改进的算法来优化BP神经网络对初始权重敏感的问题,进而实现对脑电信号的分类。实验结果表明,所提算法对脑电信号的分类准确率更高,分类准确率达到91.5%,而且可以加快收敛速度。; 徐健陈倩倩刘秀平; 关键词：光计算神经网络脑电信号人工蜂群

基于PLC的中央空调模糊自适应PID监控系统: 2012年; 针对中央空调系统存在非线性、不确定性和干扰性等问题,提出了利用MATLAB实现模糊自适应PID控制,并对系统进行了编程仿真实验。仿真结果表明,将该方法应用在中央空调系统中是可行的,但是MATLAB不能与现场设备进行直接数据通信。因此将MATLAB和PLC控制相结合,利用OPC技术实现MATLAB和PLC之间的动态数据交换,达到智能控制的目的。; 周靖靖徐健张能伟聂银燕; 关键词：中央空调系统模糊自适应PID控制 PLC OPC

基于改进深度神经网络的纱管分类被引量：3: 2020年; 针对纺织厂实际生产中采用人工分类纱管费时费力不够智能化等问题,提出了基于改进深度卷积神经网络的分类方法。先基于AlexNet模型框架对原有网络结构进行改进,卷积层全部使用3×3大小卷积核,且多个卷积核串联使用,提取物体更抽象高级特征。再融合滑动平均、L2正则化等方法提升泛化能力,采用L_ReLU激活函数避免部分神经元出现"死亡"现象。最后将检测样本输入训练好的神经网络,实现纱管分类。实验结果表明:该方法的识别率达到88.2%,较传统分类方法识别率提升15个百分点左右,相比于其他神经网络模型具有识别率高、所需时间短的优点,满足实际工业需求。; 徐健吴曙培刘秀平; 关键词：图像处理卷积神经网络过拟合纱管

改进U-Net的路面裂缝检测方法被引量：1: 2024年; 针对基础U-Net对路面裂缝分割效果不强,裂缝轮廓分割精细度不够、难以识别狭窄裂缝、分割精度低等问题,提出一种改进U-Net的路面裂缝分割方法。使用改进的ResNet50作为主干网络提取路面裂缝特征,设计了基于注意力机制的特征融合模块改进U-Net的跳跃连接,在解码部分添加特征细化头得到改进的模型。使用自建的路面裂缝数据集对提出的模型与目前先进模型进行比较,并对优化前后的模型做消融实验。实验结果表明,该模型在自建的路面裂缝数据集上的mIoU、Precision、mPA分别达到0.838 1、0.892 8、0.916 9,相比于基线U-Net分别提高0.019、0.016 8、0.023 2,推理速度为40.02 FPS能够满足工程应用的需求。在开源的Crack500数据集中验证了该模型相比于U-Net、DeepLabV3+等网络模型具有更强的性能和泛化能力。; 张明星徐健刘秀平张勇进张闯宁小鸽; 关键词：计算机应用路面裂缝检测

基于N型热电偶的智能化多通道测温系统被引量：9: 2019年; 针对冶金、机械制造等工业生产中对温度测试的需求,设计了一种基于N型热电偶测温原理的高精度多通道的测温系统。该系统以STM32为控制核心,ADS1148作为采集芯片,并通过WiFi处理模块Esp8266实现数据的传送,使得用户可以远距离随时查看和监控数据。同时运用曲线拟合的最小二乘法对不同的传感器进行标定补偿,有效地提高了测温精度,避免了硬件调节的困难。实验结果表明,该系统的测温精度可以达到±0.1℃,且体积小、性能可靠,在工业生产具有良好的应用前景。; 徐健林皓琨肖新帅; 关键词：PT100 N型热电偶最小二乘法

基于改进SSD的密集工件检测被引量：1: 2022年; 为解决柔性智能制造过程中对密集工件漏检率高的问题,提出一种基于改进SSD(single shot multiBox detector)算法的目标检测模型。首先,在SSD网络中融入RFB(receptive field block,感受野模块),提高网络的特征提取能力;其次,采用激活函数PReLU(parametric rectified linear unit,参数化修正线性单元)代替传统的ReLU激活函数,避免部分神经元出现“死亡”现象;然后,使用CIoU(complete intersection over union)对损失函数进行优化;同时,使用平滑标签、融入BN层(batch normalization,批量标准化)等优化方法防止过拟合现象。在构建的密集工件数据集进行实验,平均精度均值达到95.24%,较改进之前算法提高4.42%,满足实际工业需求。; 徐健陆珍刘秀平黄磊韩琳闫焕营; 关键词：目标检测 SSD

基于轻量化YOLO模型的花椒簇检测研究: 2025年; 花椒簇的自动化采摘是实现花椒智能化生产、降低生产成本的重要部分,花椒簇在自动化采摘时快速准确检测是其重要前提。以花椒簇为研究对象,提出一种基于YOLOv5s的轻量化花椒簇检测模型GGL—YOLO。首先,在GhostNet浅层添加SE注意力机制,并且删除GhostNet较深的冗余层,用优化后的GhostNet作为YOLOv5s的主干;其次,在模型的颈部采用更加轻量的GSConv卷积方法和C2f模块;最后,在P3、P4、P5特征图输出层使用动态感受野的方法。结果表明,GGL—YOLO模型相比于YOLOv5s模型,平均精确度均值mAP提升1.5%、参数量降低58.6%、浮点运算数FLOPs降低66.7%,检测速度提高13.2%。该模型对花椒簇检测准确度高、速度快、参数量低,具有可行性。; 丁展博徐健朱耀麟张勇进刘晨雨; 关键词：目标检测轻量化

RFID系统中防碰撞算法的改进被引量：2: 2011年; 在查询树(QT)算法和二叉树堆栈(ID-BTS)算法基础上,提出一种改进算法,应用于读写器要对其查询范围内的标签进行反复识别的情况.该算法中,读写器引入一个堆栈S来记录二叉树发生碰撞时的右子树节点信息,一个队列Q来记录没有碰撞发生时的查询命令.当读写器完成第一轮识别后,需要对其查询范围内的标签进行再次识别时,直接从队列Q中弹出查询前缀即可.读写器每发送一个查询前缀,将识别出一个标签.Matlab仿真实验表明,在总搜索次数和系统通信量方面,该算法可以更高效地识别标签.; 徐健崔丽; 关键词：RFID 防碰撞算法

基于DWT、MEMD和模糊熵的脑电信号特征提取与分类研究被引量：5: 2022年; 针对脑电信号分类准确率不高导致脑控设备控制稳定性差的问题,提出一种基于离散小波变换(DWT)、多变量经验模态分解(MEMD)和模糊熵的特征提取与分类方法。首先,利用DWT将脑电信号分解成一系列窄带信号;其次,利用MEMD对子带信号进行分解,得到一系列本征模函数(IMFs),选择合适的IMFs进行信号重构,利用模糊熵算法对信号提取特征,作为实验的特征向量;最后,使用支持向量机(SVM)进行分类。利用脑机接口(BCI)大赛数据作为验证集,验证了该算法的有效性,使分类精度提高到了96.2%,同时解决了经验模态分解(EMD)中频带覆盖较广的问题。; 陈倩倩徐健刘秀平黄磊惠楠; 关键词：脑电信号离散小波变换模糊熵特征提取

一种基于RFID技术的服装拣货装箱系统及方法: 本发明公开了一种基于RFID技术的服装拣货装箱系统，包括依次连接的计算机控制模块，读写器和电子标签，计算机控制模块内置RFID中间件，打印机与计算机控制模块连接。本发明还公开了利用上述的基于RFID技术的服装拣货装箱系统...; 徐健董巧赵一凡郭涛刘怀通; 文献传递

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