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基于动态深度可分离卷积神经网络的管道泄漏孔径识别

王秀芳 刘源 李月明

中国石油大学学报(自然科学版)2024,Vol.48Issue(5):P.183-189,7.
中国石油大学学报(自然科学版)2024,Vol.48Issue(5):P.183-189,7.DOI:10.3969/j.issn.1673-5005.2024.05.021

基于动态深度可分离卷积神经网络的管道泄漏孔径识别

王秀芳 1刘源 1李月明1

作者信息

  • 1. 东北石油大学电气信息工程学院,黑龙江大庆163318
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摘要

关键词

泄漏孔径识别/动态深度可分离卷积/轻量化网络/动态卷积

分类

信息技术与安全科学

引用本文复制引用

王秀芳,刘源,李月明..基于动态深度可分离卷积神经网络的管道泄漏孔径识别[J].中国石油大学学报(自然科学版),2024,48(5):P.183-189,7.

基金项目

黑龙江省自然科学基金项目(LH2022E024)。 (LH2022E024)

中国石油大学学报(自然科学版)

OA北大核心CSTPCD

1673-5005

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