针对稀疏自动编码器(Sparse auto encoder,SAE)采用sigmoid激活函数容易造成梯度消失的问题,用一种新的Tan函数替代原有的sigmoid函数;针对SAE采用Kullback-Leibler(KL)散度进行稀疏性约束在回归预测方面的局限性,以dropout机制替代KL...针对稀疏自动编码器(Sparse auto encoder,SAE)采用sigmoid激活函数容易造成梯度消失的问题,用一种新的Tan函数替代原有的sigmoid函数;针对SAE采用Kullback-Leibler(KL)散度进行稀疏性约束在回归预测方面的局限性,以dropout机制替代KL散度实现网络的稀疏性.利用改进SAE对滚动轴承振动信号进行无监督深层特征自适应提取,无需人工设计标签进行有监督微调.同时,考虑到滚动轴承剩余使用寿命(Remaining useful life,RUL)预测方法一般仅考虑过去信息而忽略未来信息,引入双向长短时记忆网络(Bi-directional long short-term memory,Bi-LSTM)构建滚动轴承RUL的预测模型.在2个轴承数据集上的实验结果均表明,所提基于改进SAE和Bi-LSTM的滚动轴承RUL预测方法不仅可以提高模型的收敛速度而且具有较低的预测误差.展开更多
针对YOLOv3算法在检测公路车道线时存在准确率低和漏检概率高的问题,提出一种改进YOLOv3网络结构的公路车道线检测方法.该方法首先将图像划分为多个网格,利用K-means++聚类算法,根据公路车道线宽高固有特点,确定目标先验框数量和对应宽...针对YOLOv3算法在检测公路车道线时存在准确率低和漏检概率高的问题,提出一种改进YOLOv3网络结构的公路车道线检测方法.该方法首先将图像划分为多个网格,利用K-means++聚类算法,根据公路车道线宽高固有特点,确定目标先验框数量和对应宽高值;其次根据聚类结果优化网络Anchor参数,使训练网络在车道线检测方面具有一定的针对性;最后将经过Darknet-53网络提取的特征进行拼接,改进YOLOv3算法卷积层结构,使用GPU进行多尺度训练得到最优的权重模型,从而对图像中的车道线目标进行检测,并选取置信度最高的边界框进行标记.使用Caltech Lanes数据库中的图像信息进行对比试验,实验结果表明,改进的YOLOv3算法在公路车道线检测中平均准确率(Mean average precision, mAP)为95%,检测速度可达50帧/s,较YOLOv3原始算法mAP值提升了11%,且明显高于其他车道线检测方法.展开更多
文摘针对稀疏自动编码器(Sparse auto encoder,SAE)采用sigmoid激活函数容易造成梯度消失的问题,用一种新的Tan函数替代原有的sigmoid函数;针对SAE采用Kullback-Leibler(KL)散度进行稀疏性约束在回归预测方面的局限性,以dropout机制替代KL散度实现网络的稀疏性.利用改进SAE对滚动轴承振动信号进行无监督深层特征自适应提取,无需人工设计标签进行有监督微调.同时,考虑到滚动轴承剩余使用寿命(Remaining useful life,RUL)预测方法一般仅考虑过去信息而忽略未来信息,引入双向长短时记忆网络(Bi-directional long short-term memory,Bi-LSTM)构建滚动轴承RUL的预测模型.在2个轴承数据集上的实验结果均表明,所提基于改进SAE和Bi-LSTM的滚动轴承RUL预测方法不仅可以提高模型的收敛速度而且具有较低的预测误差.
文摘针对YOLOv3算法在检测公路车道线时存在准确率低和漏检概率高的问题,提出一种改进YOLOv3网络结构的公路车道线检测方法.该方法首先将图像划分为多个网格,利用K-means++聚类算法,根据公路车道线宽高固有特点,确定目标先验框数量和对应宽高值;其次根据聚类结果优化网络Anchor参数,使训练网络在车道线检测方面具有一定的针对性;最后将经过Darknet-53网络提取的特征进行拼接,改进YOLOv3算法卷积层结构,使用GPU进行多尺度训练得到最优的权重模型,从而对图像中的车道线目标进行检测,并选取置信度最高的边界框进行标记.使用Caltech Lanes数据库中的图像信息进行对比试验,实验结果表明,改进的YOLOv3算法在公路车道线检测中平均准确率(Mean average precision, mAP)为95%,检测速度可达50帧/s,较YOLOv3原始算法mAP值提升了11%,且明显高于其他车道线检测方法.
