以AIE荧光变异和VGG-UNet对PFAS类新污染物溯源的方法.pdf,本发明提出了一种利用聚集诱导发光材料AIE的荧光变异性与图形几何组‑U型神经网络VGG‑UNet深度学习相结合的方法,对全氟和多氟化合物PFAS类新污染物进行溯源分析。该方法首先利用AIE荧光探针的特性,通过聚集诱
步骤三、搭建vgg16-segunet新型语义分割网络:将vgg16前13层的卷积和最大池化模型设定为特征提取编码层并使用imagenet预训练权重初始化这些卷积结构;解码层的结构与segnet中的解码层相同,采用反最大池化进行特征恢复;编码层与解码层之间除前向连接外,还融合了unet中的特征级联以及segnet中的最大池化索引保留技术,并在...
摘要 本发明属于海流机故障诊断领域,具体涉及一种基于VGG16‑SegUnet和dropout的海流机叶片附着物识别方法,步骤如下:对海流机图像进行语义标注,完成原始数据集的创建;旋转增强原始数据集并进行标准化预处理;搭建VGG16‑SegUnet网络;使用Adadelta优化器对网络进行训练;测试训练好的网络,完成海流机叶片附着物位置和大...