基于同步挤压S变换和DRN的压裂车故障诊断研究

许旭; 陈志刚; 杜小磊; 张楠; 钟新荣, 机电工程 发表时间:2019-12-25 13:03 期刊

...振动信号故障特征难以准确提取和辨识的问题,结合深度残差网络(DRN)的优势,提出了一种基于同步挤压S变换(SSST)和深度残差网络的故障诊断方法。首先利用同步挤压S变换优越的时频分解特性,对2000型压裂车动力端采集的振动信号进行了分解和变换,得到了时频图像;然后对图像进行了灰度化和归一化,再将灰度图降维至适当大小,将压缩后的时频图像作为DRN模型的输入;最后建立了基于SSST特征提取和DRN的分类识别模型,并进行了测试,实现了压裂车动力端的故障诊断。研究结果表明:该方法避...


对抗样本生成及攻防技术综述

刘小垒; 罗宇恒; 邵林; 张小松; 朱清新, 计算机应用研究 发表时间:2019-12-26 10:00 期刊

随着机器学习技术在生产、生活等各个领域的广泛应用,机器学习算法本身的安全问题也引起越来越多的关注。基于对抗样本的攻击方法是机器学习算法普遍面临的安全挑战之一。以机器学习的安全性问题为出发点,介绍了当前机器学习面临的隐私攻击、完整性攻击等安全问题,归纳了目前常见对抗样本生成方法的发展过程及各自的特点,总结了目前已有的针对对抗样本攻击的防御技术,最后对提高机器学习算法鲁棒性的方法做了进一步的展望。...


基于视频的人体动作识别算法综述

黄晴晴; 周风余; 刘美珍, 计算机应用研究 发表时间:2019-12-26 10:04 期刊

...基于视频的人体动作识别为核心进行展开,文章首先对传统RGB动作识别领域的算法进行了全面的回顾,包括传统算法和基于深度学习的算法,基于RGB视频的动作识别易受背景光照的影响识别精度不高,但有丰富的颜色外观信息;然后对RGB-D动作识别领域的算法进行分析总结,主要分为深度序列、骨骼和多特征融合三个方面,RGB-D视频具有多个模态可以为动作识别提供更多的信息,可以弥补基于RGB视频的不足但也带来了新的挑战;最后对常用数据集和未来可能的发展方向进行了展望。...


基于聚类框架与局部感受野的实时人脸疲劳检测

刘君扬; 王金凤, 计算机应用研究 发表时间:2019-12-26 13:33 期刊

...问题,如人脸检出率不高、判别疲劳的特征过于单一、检测速度慢等提出了一种基于聚类框架与局部感受野的实时人脸疲劳检测方法。首先对人脸尺寸进行聚类分析,根据聚类类别决定检测层个数并设置先验框大小,根据预测特征图的感受野与人脸尺寸匹配的原则设置网络层数,最后通过最小化损失函数学习多种疲劳特征。实验证明,在驾驶室等环境下基于聚类框架与局部感受野的方法在保持识别准确率的同时提高了检测速度,使用GPU GeForce GTX TITAN能达到125fps,满足了实时性要求。...


层次化双注意力神经网络模型的情感分析研究

曾碧卿; 韩旭丽; 王盛玉; 周武; 杨恒, 智能系统学报 发表时间:2019-12-26 14:42 期刊

在篇章级的情感分类中由于篇章级文本较长,特征提取较普通句子级分析相对较难,大多方法使用层次化的模型进行篇章文本的情感分析,但目前的层次化模型多以循环神经网络和注意力机制为主,单一的循环神经网络结构提取的特征不够明显。本文针对篇章级的情感分类任务,提出一种层次化双注意力神经网络模型。首先对卷积神经网络进行改进,构建词注意力卷积神经网络。然后模型从两个层次依次提取篇章特征,第一层次使注意力卷积神经网络发现每个句子中的重要词汇,提取句子的词特征,构建句子特征向量;第二层次以循环


深度学习批归一化及其相关算法研究进展

刘建伟; 赵会丹; 罗雄麟; 许鋆, 自动化学报 发表时间:2019-12-27 08:57 期刊

深度学习已经广泛应用到各个领域,如计算机视觉和自然语言处理等,并都取得了明显优于早期机器学习算法的效果.在信息技术飞速发展的今天,训练数据逐渐趋于大数据集,深度神经网络不断趋于大型化,导致训练越来越困难,速度和精度都有待提升.2013年,Sergey Ioffe等人指出训练深度神经网络过程中存在一个严重问题:中间协变量迁移(internal covariate shift),使网络训练过程对参数初值敏感,收敛速度变慢,并提出了批归一化(Batch Normalization...


结合深度学习的短时车流量预测优化方法

王钰; 郭兰英; 程鑫, 计算机工程与应用 发表时间:2019-12-27 11:31 期刊

...对对短时车流量预测的准确性要求,提出了一种结合深度学习的短时车流量预测优化方法,采用神经网络Long Short-Term Memory算法,用多因素分析的思想对数据进行处理。通过对短时交通流数据进行多因素分析,如天气因素、节假日等,将短时交通流数据根据因素划分为多种数据集,根据划分的不同数据集作为训练集去预测与训练集因素相同的未来时刻车流量情况。通过这种方法,使得获取的数据更为纯净,有效的解决了多种因素对车流量预测影响情况。结果表明,该优化方法克服了车流量数据集影响因素不...


智能时代的汽车控制

陈虹; 郭露露; 宫洵; 高炳钊; 张琳, 自动化学报 发表时间:2019-12-27 13:02 期刊

自动驾驶是汽车产业发展的重要里程碑,其实汽车驾驶自动化一直都在进行,其发展进程是对驾驶人认知感知、决策规划、执行控制等各个重要环节的逐步增强或最终替代。智能时代下,大数据分析、泛在计算、泛在传感、人工智能等颠覆性技术为汽车驾驶自动化向着高级别迈进提供了新的机遇。控制技术是智能时代汽车自动化进程中的基石,更多的信息在先进控制技术的赋能下将衍生出更多的新功能与新系统,从而实现汽车安全性、经济性、舒适性等各个方面的提升。本文对智能时代的汽车控制进行综述,首先回顾汽车自动化的发展


基于迁移学习的卷积神经网络玉米大斑病与锈病的识别

许景辉; 邵明烨; 王一琛; 韩文霆, 农业机械学报 发表时间:2019-12-30 10:08 期刊

...间背景下玉米病害图像的识别,提出了一种基于迁移学习的卷积神经网络玉米病害图像识别模型,该模型在VGG-16模型的基础上,设计了全新的全连接层模块,并将VGG-16模型在ImageNet图像数据集训练好的卷积层迁移到本模型中。将收集到的玉米病害图像数据集按3:1的比例分为训练集与测试集。为扩充图像数据,对训练集原图进行了旋转、翻转等操作。基于扩充前后的训练集,对只训练模型的全连接层和训练模型的全部层(卷积层+全连接层)两种迁移学习方式进行了试验,结果表明,数据扩充和训练模型的...


融合邻域粗糙约简与深度森林的电力系统暂态稳定评估

李兵洋; 肖健梅; 王锡淮, 电工技术学报 发表时间:2019-12-30 11:39 期刊

...进一步提高。基于此,提出一种融合邻域粗糙约简与深度森林的电力系统暂态稳定评估方法。利用邻域粗糙集在不同粒度级别下寻找多组不同的最优特征子集以对原始特征进行再表征,通过深度森林的级联结构实现对原始暂态特征的表征学习,强化特征量与暂态稳定状态间的非线性映射关系;引入加权投票机制,提高分类过程对暂态失稳样本的重视。在IEEE 10机39节点系统上的实验结果表明,所提方法能够在提升评估精度的同时,有效降低对暂态失稳样本的误判,在不同数据规模以及不同程度的不平衡样本数据上均具有较好地...


基于深度学习的隧道衬砌结构物探地雷达图像自动识别

冯德山; 杨子龙, 地球物理学进展 发表时间:2019-12-30 13:36 期刊

...到端识别等问题,不能准确的识别实测数据。本文将深度学习中Faster R-CNN、YOLOv3这两种具有代表性的目标检测算法运用到探地雷达的图像识别当中。选择隧道的衬砌结构作为探测识别研究目标,制作了包含钢拱架、钢筋网、施工缝三类结构物标注的实测数据集。从准确率、召回率、平均准确率,准确率-召回率曲线等评价指标,分析了这两种算法在实测数据集上的表现。并对照典型的识别结果,结合这两种算法的原理说明了其运用到探地雷达图像自动识别上的特点。在测试集上,Faster R-CNN在钢...


深度学习的双人交互行为识别与预测算法研究

姬晓飞; 谢旋; 任艳, 智能系统学报 发表时间:2019-12-30 15:58 期刊

...于卷积神经网络的双人交互行为识别算法存在提取的深度特征无法有效表征交互行为序列特性的问题,本文将长短期记忆网络与卷积神经网络模型相结合,提出了一种基于深度学习的双人交互行为识别与预测一体化方法。该方法在训练过程中,完成对卷积神经网络和长短期记忆网络模型的参数训练。在识别与预测过程中,将不同时间比例长度的未知动作类别的视频图像分别送入已经训练好的卷积神经网络模型提取深度特征,再将卷积神经网络提取的深度特征送入长短期记忆网络模型完成对双人交互行为的识别与预测。在国际公开的UT-...


基于LSTM循环神经网络的大地电磁工频干扰压制

许滔滔; 王中兴; 肖卓伟; 底青云; 张文伟; 尹雄, 地球物理学进展 发表时间:2019-12-31 09:56 期刊

...深方法观测天然电磁场信号,具有频带范围宽、探测深度大等优点,被广泛应用于油气资源勘探与地球深部结构探测。但天然场源信号微弱、易受电磁干扰,压制电磁干扰是大地电磁数据处理的关键问题之一。本文提出了一种基于长短时记忆循环神经网络的大地电磁工频干扰压制方法。首先构建双向长短时记忆循环神经网络模型,然后建立数据集对模型进行训练,最后将含有工频噪声的野外实测数据输入训练好的模型,模型的输出为工频噪声,输入与输出的差值即为消噪后的真实信号。模拟数据处理结果表明去噪前后时间序列相关系数达...


基于高分辨率特征的舌象分割算法研究

马龙祥; 杨浩; 宋婷婷; 翟鹏博; 余亢, 计算机工程 发表时间:2020-01-02 18:32 期刊

...对舌诊的识别和分类具有重要意义。传统方法和主流深度学习网络在处理舌象时容易丢失部分舌象边缘信息,因此会影响下一步分类识别的精度。针对此问题,设计了一种基于舌象高分辨率特征的舌象分割算法,首先使用目标检测结构对舌体进行识别,得到舌体所在的区域。之后基于检测出的区域搭建高分辨率网络结构,提取高分辨率特征,精准提取舌体部分。实验结果表明,该方法在舌象数据集上的表现优于传统方法和主流深度学习网络结构,平均交并比达到98.2%,舌体边缘得到有效保留,从而为舌象的高精度识别和分类提供技...


基于深度学习的视觉SLAM综述

刘瑞军; 王向上; 张晨; 章博华, 系统仿真学报 发表时间:2020-01-03 09:24 期刊

...无人系统领域的研究焦点,其处理的对象为视觉图像;深度学习在图像处理方面展现出的强大优势,为二者的广泛结合创造了机会。本文结合深度学习应用到SLAM领域的最新研究进展,重点描述和总结了深度学习与视觉里程计、闭环检测和语义SLAM结合的突出研究成果,并对传统 SLAM 算法与基于深度学习的 SLAM 方法做了对比。最后,鉴于深度学习在图像处理方面的优势,我们着重展望了基于深度学习的 VSLAM 发展方向。...


透明件表面缺陷的机器视觉检测综述

明五一;贾豪杰;何文斌;魏爱云;, 机械科学与技术 发表时间:2020-01-04 11:15 期刊

...与否的一个重要指标,同时机器视觉技术因具有速度快、精度高、成本低、稳定性好等优点被广泛用于透明件表面缺陷的检测。本文主要从图像采集、图像处理和缺陷识别几个环节来介绍透明件表面缺陷的检测,对检测系统的类型,采集图像的处理方法以及实验数据的整理进行深入的研究,结合图像特征与深度学习方法对透明件表面缺陷进行归类,探讨机器视觉检测透明件技术发展近状及现存问题。进一步,本文阐述了机器视觉检测透明件的最新进展,并对未来可能发展趋势进行预测,为后续研究工作提供基础理论参考。...


基于深度学习的复杂背景图像分类方法研究

程俊华;曾国辉;刘瑾;, 电子科技 发表时间:2020-01-06 15:37 期刊

...进行定位。对于定位的前景区域,构建卷积神经网络对其进行处理以区分不同的类别,从而实现复杂背景图像的分类。将提出方法在公开数据集中提取的单一背景和复杂背景图像数据集上进行对比实验,并使用迁移学习与数据增强等方法优化模型。实验结果表明,所提方法使用前景区域分割相比于仅分类CNN具有更高的准确度,且复杂背景图像上的准确度提升幅度要远大于单一背景图像。该结果说明引入前景区域分割对于复杂背景图像分类模型准确度的提升具有一定帮助,能够显著前景区域特征并减少背景因素的干扰。...


基于复杂度聚类的自适应遥感场景分类

梁文韬; 康雁; 李浩; 李晋源; 宁浩宇, 计算机工程 发表时间:2020-01-07 11:24 期刊

相较于普通图像分类任务,遥感场景分类任务图像特征分布情况复杂,特征范围广,更难以精准分类。针对遥感图像的特征分布与神经网络的结构有一定的适应性关系这一情况,本文提出了一种基于复杂度适配聚类的自适应神经网络遥感场景分类模型。首先提出了一种1×15维的包含颜色矩、灰度共生矩阵、信息熵、信息增益、线占比多重特征的遥感图像的复杂度评价矩阵,然后通过层次聚类的方式将其划分开高中低复杂度,再将各自复杂度子集的图像分别使用相适配的神经网络模型进行训练,以此获得自适应的模型。通过综合考量


一种基于经验的德州扑克博弈系统架构

高强; 徐心和; 王昊; 白国力; 曹瑞珉, 智能系统学报 发表时间:2020-01-08 16:48 期刊

为了利用历史经验知识提高德州扑克博弈水平,提出一种二人赌注无上限的德州扑克博弈系统架构:对于知识库模块,利用海量历史牌局训练得到基于CNN的深度学习网络模型并构建了一个专家经验库;在系统的搜索模块中,构建了一种分阶段的德州扑克博弈树,利用专家经验和历史经验引导德州扑克博弈树的展开;对于系统的估值核心模块,构建了一种基于哈希技术的牌型对照表,以提高系统判定胜负的效率。实验结果表明本文提出的博弈系统架构具有更高的对弈水平。...


基于深度强化学习的服务功能链映射算法

金明; 李琳琳; 张文瑾; 刘文, 计算机应用研究 发表时间:2020-01-09 08:54 期刊

...射对网络时延和部署失败率的影响,提出了一种基于深度强化学习的服务功能链映射算法DQN-SFC。首先构建了一个多层次NFV管理编排架构,以满足算法对资源感知和设备配置的需求;然后基于马尔可夫决策过程建模,对SFC映射问题进行形式化描述;最后构建了一个深度强化学习网络,将网络平均时延和部署失败产生的运维开销作为奖惩反馈,经过训练后可根据网络状态决定虚拟网络功能的部署位置。通过仿真实验,对该算法的正确性和性能优势进行了验证。实验表明:与传统算法相比,该算法能有效降低网络平均时延和...


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