深层网络特征聚合重标定的中国画情感分类算法

情景交融是中国画重要的艺术表现形式,分析并可视化其情感对帮助用户鉴赏和管理国画有重要意义.为此,提出深层网络特征聚合重标定的中国画情感分类算法.(1)依据中国画自身特点优化卷积神经网络,强化对情感贡献大的特征激活.首先,基于接缝裁剪技术重定向国画,在避免变形的同时保留画作笔墨信息;其次,构建多层聚合特征重标定网络模块,聚合模块内卷积层信息,重标定特征响应.(2)提出多类别加权激活定位的类判别映射技术,分别计算各类别相对于卷积层的梯度获得激活定位,并将其加权聚合以突出显示CNN检测到的情感区域,实现中国画情感元素可视化.在1 000幅中国画情感数据集上获得85.8%的准确率,相比其他算法,该算法有更高的分类准确度,能够准确定位中国画情感描绘区域.     

轧机两侧刚度差的数字化分析与改善措施

轧机两侧刚度差是轧机功能精度的最重要指标之一，以弹跳方程为基础定量计算了轧机两侧刚度差对轧制稳定性的影响，主要包括调平值、调平值随轧制力的变化以及甩尾3个方面。以此为基础在某热轧线建立了轧机刚度评价体系，对轧机功能精度进行管控。同时，还分析了轧机两侧刚度差的影响因素，并在定量分析的基础上采取了一系列的改善措施，包括衬板、垫片维护、最大压靠轧制力和标定轧制力的调整等，使轧机刚度和轧制稳定性得到大幅提升。