张小明
前端开发工程师
用于结构振动响应压缩的频率增强矢量量化变分自编码器
本文针对结构健康监测中振动响应数据量大、传输存储困难的问题，提出了一种频率增强的矢量量化变分自编码器（FEVQVAE）压缩方法。传统自编码器只能将数据压缩为低维浮点特征，限制了压缩能力。FEVQVAE通过三个关键创新改进：1）时域和频域双分支块，增强编解码器特征提取能力；2）频率块分别提取单共振带和多共振带特征；3）引入传感器位置编码，实现单模型压缩多传感器数据。实验使用两个桥梁的加速度响应数据验证，结果表明在压缩比19.2时，重构信号与原始信号模态参数一致，最大频率误差仅0.952%，模态置信准则最低0.9614，显著优于传统方法。
importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.func提示工程架构师必备：领域驱动设计（DDD）落地实战指南，从理论到代码全流程！ 一、引言 钩子 你是否曾经在软件开发过程中，面对复杂的业务逻辑和不断变化的需求，感到代码难以维护、系统架构混乱不堪…
李华
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李华
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李华
会议时间：2026年8月21日-23日会议主页：https://sigkg.cn/ccks2026/全国知识图谱与语义计算大会（China Conference on Knowledge Graph and Semantic Computing，CCKS）由中国中文信息学会语言与知识计算专业委员会主办&a…
李华
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李华
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李华