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2025-04-18 发布于广东
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增强半监督对比学习在特高拱坝施工隐患智能排查中的应用研究

增强半监督对比学习在特高拱坝施工隐患智能排查中的应用研究（1）

一、内容概要．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3

二、特高拱坝施工隐患排查技术概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3

特高拱坝施工特点．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5

施工隐患类型及识别方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6

传统排查方法存在的问题．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8

三、增强半监督对比学习理论框架．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9

半监督学习原理及技术应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10

对比学习的原理与方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11

增强半监督对比学习的构建．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12

四、特高拱坝施工隐患智能排查系统设计与实现．．．．．．．．．．．．．．．．15

系统架构设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16

数据采集与预处理模块．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17

对比分析模块设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18

隐患识别与输出模块．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20

五、增强半监督对比学习在特高拱坝施工隐患排查中的实证研究．．21

数据集与实验准备．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22

实验方法与步骤．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23

实验结果分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24

对比实验结果讨论．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26

六、增强半监督对比学习性能优化策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28

数据增强技术策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．29

模型参数优化方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．30

对比学习损失函数改进．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．32

七、特高拱坝施工隐患智能排查系统的应用前景与挑战．．．．．．．．．．33

应用前景分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．34

面临的主要挑战与问题．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．36

未来发展趋势与展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．38

八、结论与展望总结研究内容．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．38

增强半监督对比学习在特高拱坝施工隐患智能排查中的应用研究（2）

一、内容综述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．39

1.1研究背景与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．41

1.2文献综述及研究现状分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．43

1.3论文结构安排．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．44

二、特高拱坝施工隐患排查相关技术概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．44

2.1特高拱坝建设中的挑战与应对策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．46

2.2智能检测方法在建筑缺陷识别中的应用进展．．．．．．．．．．．．．．．．47

2.3半监督学习理论及其优势探讨．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．48

三、增强半监督对比学习算法设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．49

3.1算法框架构建思路．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．50

3.2数据增强技术的选择与实施．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．52

3.3对比损失函数优化方案．．．．．．．．．．．．．．．．．．

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