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基于改进胶囊神经网络的示功图诊断模型
被引量：
5
1
作者
张强
朱刘涛
王彦琦
《电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第1期117-122,共6页
针对传统胶囊神经网络特征提取结构单一,模型参数量大以及动态路由算法中相似度衡量粗糙等问题,该文提出一种改进的胶囊神经网络。应用Fire Module模块,将网络中特征图通道数先进行压缩,再通过多尺度的卷积核提取特征信息,进而提升网络...
针对传统胶囊神经网络特征提取结构单一,模型参数量大以及动态路由算法中相似度衡量粗糙等问题,该文提出一种改进的胶囊神经网络。应用Fire Module模块,将网络中特征图通道数先进行压缩,再通过多尺度的卷积核提取特征信息,进而提升网络的特征提取能力和减少网络模型的参数。将Dropout思想引入胶囊神经网络来增加模型的多样性,并在动态路由结构中应用Tanimoto系数提高动态路由算法性能,加快模型收敛提高精度。为验证改进胶囊神经网络的有效性,将改进的胶囊神经网络与双卷积胶囊神经网络和传统卷积神经网络以及VGG网络模型进行对比。实验结果表明,改进的模型具有更高的准确率和更快的训练速度。
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关键词
胶囊神经网络
fire
module模块
示功图诊断
Tanimoto系数
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职称材料
题名
基于改进胶囊神经网络的示功图诊断模型
被引量：
5
1
作者
张强
朱刘涛
王彦琦
机构
东北石油大学计算机与信息技术学院
出处
《电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第1期117-122,共6页
基金
国家自然科学基金(61702093)
黑龙江省自然科学基金(F2018003)
黑龙江省博士后专项(LBH-Q20077)。
文摘
针对传统胶囊神经网络特征提取结构单一,模型参数量大以及动态路由算法中相似度衡量粗糙等问题,该文提出一种改进的胶囊神经网络。应用Fire Module模块,将网络中特征图通道数先进行压缩,再通过多尺度的卷积核提取特征信息,进而提升网络的特征提取能力和减少网络模型的参数。将Dropout思想引入胶囊神经网络来增加模型的多样性,并在动态路由结构中应用Tanimoto系数提高动态路由算法性能,加快模型收敛提高精度。为验证改进胶囊神经网络的有效性,将改进的胶囊神经网络与双卷积胶囊神经网络和传统卷积神经网络以及VGG网络模型进行对比。实验结果表明,改进的模型具有更高的准确率和更快的训练速度。
关键词
胶囊神经网络
fire
module模块
示功图诊断
Tanimoto系数
Keywords
capsule neural network
fire module
indicator diagram diagnosis
Tanimoto coefficient
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于改进胶囊神经网络的示功图诊断模型
张强
朱刘涛
王彦琦
《电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022
5
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