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船舶通道火灾一维网络模型方法 被引量：2
1
作者 轩少永 焦宇 +1 位作者 汪金辉 宋天祥 《消防科学与技术》 CAS 北大核心 2017年第2期162-166,共5页
选取某大型货船中的典型通道构建基于FDS的场模型和基于MFIRE的一维网络模型,进行船舶通道火灾的场模拟和网络模拟。对比FDS与MFIRE的烟气运动模拟结果表明:0~360s,MFIRE不能真实反映通道内热烟气的物理特性;360~600s,通道e_1、e_2、e_3... 选取某大型货船中的典型通道构建基于FDS的场模型和基于MFIRE的一维网络模型,进行船舶通道火灾的场模拟和网络模拟。对比FDS与MFIRE的烟气运动模拟结果表明:0~360s,MFIRE不能真实反映通道内热烟气的物理特性;360~600s,通道e_1、e_2、e_3的MFIRE结果同FDS结果的流量误差为9%、64%、1%,温度误差为6%、37%、3%。MFIRE模拟所需时间不到FDS的1%。通道内烟气的温度梯度越大,MFIRE模拟结果的精度越低。对于大型船舶火灾,MFIRE适用于火灾趋于稳定的情况下,模拟远离火源区域的通道烟气蔓延情况。 展开更多
关键词 船舶通道 火灾 一维网络模型 场模型 数值模拟
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基于改进一维卷积神经网络模型的蛋清粉近红外光谱真实性检测 被引量：1
2
作者 祝志慧 李沃霖 +4 位作者 韩雨彤 金永涛 叶文杰 王巧华 马美湖 《食品科学》 北大核心 2025年第6期245-253,共9页
引入近红外光谱检测技术,构建改进一维卷积神经网络(one-dimensional convolutional neural network,1D-CNN)蛋清粉真实性检测模型。该模型基于1D-CNN模型,无需对光谱数据进行预处理;同时在网络中加入有效通道注意力模块和一维全局平均... 引入近红外光谱检测技术,构建改进一维卷积神经网络(one-dimensional convolutional neural network,1D-CNN)蛋清粉真实性检测模型。该模型基于1D-CNN模型,无需对光谱数据进行预处理;同时在网络中加入有效通道注意力模块和一维全局平均池化层,提高模型提取光谱特征的能力,减少噪声干扰。结果表明,改进后的EG-1D-CNN模型可判别蛋清粉样本的真伪,对于掺假蛋清粉的检测率可达到97.80%,总准确率(AAR)为98.93%,最低检测限(LLRC)在淀粉、大豆分离蛋白、三聚氰胺、尿素和甘氨酸5种单掺杂物质上分别可达到1%、5%、0.1%、1%、5%,在多掺杂中可达到0.1%~1%,平均检测时间(AATS)可达到0.004 4 s。与传统1D-CNN网络结构及其他改进算法相比,改进后的EG-1D-CNN模型在蛋清粉真实性检测上具有更高精度,检测速度快,且模型占用空间小,更适合部署在嵌入式设备中。该研究可为后续开发针对蛋粉质量检测的便携式近红外光谱检测仪提供一定的理论基础。 展开更多
关键词 蛋清粉 近红外光谱 真实性检测 一维卷积神经网络 深度学习
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基于一维卷积神经网络的钢轨波磨迁移诊断方法 被引量：1
3
作者 王阳 肖宏 +3 位作者 张智海 迟义浩 魏绍磊 方树薇 《铁道学报》 北大核心 2025年第4期115-123,共9页
监测钢轨表面波磨状态是控制铁路环境振动与噪声的必要措施,利用安装在运营列车车体上的加速度传感器实现对钢轨波磨的实时监测,具有低成本、高效和便携的优点。为实现利用车体动态响应识别钢轨波磨,通过小波变换等手段分析钢轨波磨激... 监测钢轨表面波磨状态是控制铁路环境振动与噪声的必要措施,利用安装在运营列车车体上的加速度传感器实现对钢轨波磨的实时监测,具有低成本、高效和便携的优点。为实现利用车体动态响应识别钢轨波磨,通过小波变换等手段分析钢轨波磨激励下车体振动特性,建立车辆-轨道刚柔耦合模型,获取车体垂向加速度仿真数据集。基于一维卷积神经网络搭建钢轨波磨检测模型并在仿真数据集上进行训练,与其他几种常见的检测模型进行对比,最后将模型迁移到实测车体垂向加速度数据集上实现对钢轨波磨的诊断。研究结果表明,钢轨波磨激励的振动能量在运行方向左侧和右侧空气弹簧对应的地板表面位置基本相同,通过车体垂向振动加速度信号无法区分左右两股钢轨的差异。与SVM、LSTM及2D-CNN相比,本文提出的钢轨波磨检测模型精度最高,单个样本推理时间仅为1.00 ms,钢轨波磨识别准确度达92.38%。 展开更多
关键词 钢轨波磨 车载检测 数据驱动 迁移学习 一维卷积神经网络(1D-CNN)
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ISW32离心泵深度一维卷积神经网络故障诊断 被引量：1
4
作者 贺婷婷 张晓婷 +1 位作者 李强 颜洁 《机械设计与制造》 北大核心 2025年第4期213-216,共4页
传统卷积神经网络进行故障诊断过程费时费力,且人工提取特征未必完善。通过搭建离心泵故障诊断实验系统获得采样本,输入到深度一维卷积神经网络中进行故障诊断。通过提高1DCNN深度,为1DCNN模型设置了更多卷积层,最终实现D-1DCNN模型达... 传统卷积神经网络进行故障诊断过程费时费力,且人工提取特征未必完善。通过搭建离心泵故障诊断实验系统获得采样本,输入到深度一维卷积神经网络中进行故障诊断。通过提高1DCNN深度,为1DCNN模型设置了更多卷积层,最终实现D-1DCNN模型达到更强的特征提取能力。通过参数设置对深度一维卷积神经网络进行调节,确定最优的参数范围:学习率为0.01,卷积核选取为(1×3),批处理量为50,采取最大池化条件,以Adam优化器优化实验参数。实验测试研究结果表明:深度一维卷积神经网络在离心泵故障诊断实现了99.97%准确率,可以满足智能故障诊断的要求。该研究对提高ISW32离心泵的故障诊断能量具有很好的实际应用价值。 展开更多
关键词 离心泵 故障诊断 深度一维卷积神经网络 准确率 实验 采样
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高光谱图像结合一维卷积神经网络的玉米大斑病早期识别
5
作者 路阳 顾福谦 +2 位作者 谷英楠 许思源 王鹏 《光谱学与光谱分析》 北大核心 2025年第8期2302-2310,共9页
大斑病在全球各大玉米产区都有出现,降低了玉米的品质和产量。该病害多在病斑明显时识别,难以及时防治。本文提出一维卷积神经网络(1DCNN)高光谱模型,实现早期识别。以玉米大斑病为研究对象,手动接种大斑病后,选取吐丝期的玉米叶片进行... 大斑病在全球各大玉米产区都有出现,降低了玉米的品质和产量。该病害多在病斑明显时识别,难以及时防治。本文提出一维卷积神经网络(1DCNN)高光谱模型,实现早期识别。以玉米大斑病为研究对象,手动接种大斑病后,选取吐丝期的玉米叶片进行试验,此时期刚显现病斑特征,但无法通过视觉属性观察看出是何种病害。首先采用SOC710E光谱仪采集高光谱图像,通过选取感兴趣区域获得玉米叶片的健康和大斑病两种光谱数据。使用SG卷积平滑、多元散射校正(MSC)、标准正态变换(SNV)和去趋势算法(DT)等四种光谱预处理方法,以去除光谱数据中的噪声。分别使用随机森林(RF)和K最近邻(KNN)两种监督学习算法,以准确率作为评价指标,对高光谱图像进行识别。结果表明,MSC为优选的预处理方法,两种模型预测准确率分别为88.13%和86.26%。然后采用竞争性自适应重加权算法对玉米叶片光谱数据进行特征波长提取,从原始的260个波长中优选出48个特征波长。最后建立一维卷积深度学习模型进行分类,识别准确率达到99.61%,相较于传统分类模型KNN、RF、偏最小二乘判别分析(PLS-DA)、反向传播神经网络(BP)、支持向量机(SVM),提出的模型识别准确率分别提高了5.94%、6.88%、6.48%、8.27%、12.12%。高光谱技术结合深度学习模型可以更有效识别玉米大斑病,为实现玉米病害早期识别提供了一种新的思路和方法。 展开更多
关键词 一维卷积神经网络 高光谱图像 玉米 大斑病
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基于一维卷积神经网络与自编码算法的松属物种鉴别机制
6
作者 陈冬英 翁伟雄 +1 位作者 陈培亮 魏建崇 《生态学报》 北大核心 2025年第5期2401-2411,共11页
松属植物具有重要的生态和经济价值。但松属植物的基因组庞大、分子进化慢,物种的特征相似性极高,辨别难度大。为解决传统松属物种鉴别方法存在的成本高、耗时长、准确率低、操作复杂等问题,提出了一种基于松属近红外光谱数据(NIRS)并... 松属植物具有重要的生态和经济价值。但松属植物的基因组庞大、分子进化慢,物种的特征相似性极高,辨别难度大。为解决传统松属物种鉴别方法存在的成本高、耗时长、准确率低、操作复杂等问题,提出了一种基于松属近红外光谱数据(NIRS)并结合一维连续型卷积神经网络(1D⁃CS⁃CNN)与自编码技术的松属物种检测机制。使用更高效率的连续型结构替代传统1D⁃CNN模型中隐含层结构,并针对松属NIRS数据适应性改进为1D⁃CS⁃CNN模型,使其可直接应用于一维NIRS数据。结合自编码器的重构误差设计一种考虑未知类别的松属物种鉴别方法,通过待测样本的自编码重构误差来解决卷积神经网络置信度过高的问题,将修正的置信度与预先设定的阈值进行比较,判断该样本是否为未知品种。实验结果表明,1D⁃CS⁃CNN训练集与测试集准确率均达到近100%,损失值收敛为0.015,改进后的1D⁃CS⁃CNN模型识别速度更快;同时,自编码模型对未知类别松属检测机制识别率为99%。实验结果证明,该模型可快速高效分类出不同松属物种,同时检测出松属新物种。 展开更多
关键词 松属物种 近红外光谱(NIRS) 自编码器 一维连续卷积神经网络(1D⁃CS⁃CNN) 鉴别
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基于一维卷积神经网络的雷达个体识别算法 被引量：1
7
作者 杨孟璋 农丽萍 +1 位作者 李然 王俊义 《计算机工程与设计》 北大核心 2025年第5期1281-1288,共8页
为解决利用长序列雷达信号对雷达辐射源个体进行分类识别的问题,提出一种融合注意力机制和残差的一维卷积深度神经网络(1CDNN)模型,利用一维卷积从原始长序列雷达信号中直接提取特征,减少模型的参数量。引入注意力机制帮助模型学习利用... 为解决利用长序列雷达信号对雷达辐射源个体进行分类识别的问题,提出一种融合注意力机制和残差的一维卷积深度神经网络(1CDNN)模型,利用一维卷积从原始长序列雷达信号中直接提取特征,减少模型的参数量。引入注意力机制帮助模型学习利用全局信息选择关键特征,提高模型的分类识别精度。引入残差使得模型在缓解梯度消失的同时更容易进行优化和训练。实验结果表明,所提模型在实际采集数据集上具有结构简单、训练难度低、分类识别精度高和收敛速度快的优点。 展开更多
关键词 雷达辐射源识别 长序列雷达信号 深度学习 端到端 一维卷积神经网络 注意力机制 残差学习
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一维卷积神经网络在机械故障特征提取中的可解释性研究
8
作者 王芳珍 张小丽 +1 位作者 赵琦武 王保建 《西安交通大学学报》 北大核心 2025年第7期24-35,共12页
针对一维卷积神经网络在机械故障诊断中的内部决策和推断过程未知,导致结果可解释性与可信度不足的问题,从信号特征提取的视角建立信号分析与神经网络之间的相似性联系,通过提取神经网络卷积层权重,观察信号时域、频域特征随网络层的变... 针对一维卷积神经网络在机械故障诊断中的内部决策和推断过程未知,导致结果可解释性与可信度不足的问题,从信号特征提取的视角建立信号分析与神经网络之间的相似性联系,通过提取神经网络卷积层权重,观察信号时域、频域特征随网络层的变化规律,从而揭示神经网络特征提取的本质,并采用实验测试数据和凯斯西储大学轴承公开数据进行验证。结果表明:卷积核可以等效为有限脉冲滤波器,最大池化层能够满足简单二分类任务中神经网络的非线性化要求,此时的卷积层无需添加激活函数;神经网络能够通过逐层提高频率分辨率,寻找到接近理论故障特征频率的频率成分,此行为与傅里叶变换存在相似性;当频谱范围最终分解到1~3倍故障特征频率时,能够更好地完成识别任务。该研究可为揭示卷积神经网络的“黑盒”机制与可解释性提供新的思路与方法。 展开更多
关键词 可解释性 一维卷积神经网络 傅里叶变换 故障诊断 频域
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基于CEEMDAN与改进一维多尺度卷积神经网络结合的滚动轴承故障诊断
9
作者 马宁 赵荣珍 郑玉巧 《兰州理工大学学报》 北大核心 2025年第1期45-54,共10页
针对滚动轴承信号微弱故障特征提取困难、故障诊断依靠大量专家经验和故障识别率低等问题,提出了融合自适应噪声完备集合经验模态分解与改进一维多尺度卷积神经网络的滚动轴承故障诊断方法.首先,采用自适应噪声完备集合经验模态分解对... 针对滚动轴承信号微弱故障特征提取困难、故障诊断依靠大量专家经验和故障识别率低等问题,提出了融合自适应噪声完备集合经验模态分解与改进一维多尺度卷积神经网络的滚动轴承故障诊断方法.首先,采用自适应噪声完备集合经验模态分解对轴承信号进行消噪处理,并利用皮尔逊相关系数法对所得IMF分量进行信号重构;其次,在网络首层将大尺寸卷积核与空洞卷积结合,并引入金字塔场景解析网络提出改进的一维多尺度卷积神经网络,对故障特征信息进行提取,采用PSO算法对卷积核进行参数寻优;最后,融合多尺度特征信息完成网络学习,并输入Sofmax分类器,实现滚动轴承故障诊断.采用西储大学轴承数据集和HZXT-DS-001型双跨综合故障模拟实验台的滚动轴承故障数据进行了验证.结果表明,相比传统故障诊断方法该方法可以得到良好的诊断结果. 展开更多
关键词 自适应噪声完备集合经验模态分解 一维卷积神经网络 多尺度特征提取 特征可视化 故障诊断
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基于编解码结构一维卷积神经网络的焊接坡口轮廓数据实时修复方法
10
作者 郝思彧 陈荣涛 +1 位作者 王皖勇 张轲 《热加工工艺》 北大核心 2025年第14期151-157,共7页
在焊缝跟踪过程中,强烈的弧光、烟尘、飞溅等的干扰,致使反映坡口形状和位置的坡口轮廓条纹发生跳变、破损和缺失,为后续的特征点提取带来极大的挑战,而传统的图像修复方法算力需求高,适应性差。因此,提出基于编解码结构一维卷积神经网... 在焊缝跟踪过程中,强烈的弧光、烟尘、飞溅等的干扰,致使反映坡口形状和位置的坡口轮廓条纹发生跳变、破损和缺失,为后续的特征点提取带来极大的挑战,而传统的图像修复方法算力需求高,适应性差。因此,提出基于编解码结构一维卷积神经网络(1D-CNN)修复方法,通过编码进行特征提取,噪声抑制,通过解码恢复信号长度,重建受损区域,修复缺失数据,从而实现受损轮廓的修复。结果表明:相较于其它方法,一维卷积神经网络在修复精度和计算效率方面均表现出优势,可有效修复焊接过程中受损的坡口轮廓数据。其修复的平均均方差(MSE)仅0.1757,单帧轮廓修复时间不大于0.0031 s,完全满足焊缝实时跟踪要求。 展开更多
关键词 编解码 一维卷积神经网络 轮廓修复 焊缝实时跟踪
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基于一维卷积神经网络的家庭用户特征识别方法
11
作者 许继和 朱亮 +2 位作者 晏依 周佳楠 温和 《中国测试》 北大核心 2025年第6期25-30,66,共7页
智能电能表提供用户的用电量数据,可以反应用户的用电特征,从而为家庭用户特征识别提供基础。为实现家庭用户特征识别,该文研究基于智能电能表用电数据的家庭用户特征识别分析方法,设计一种适合于智能电能表用电时间序列数据的一维卷积... 智能电能表提供用户的用电量数据,可以反应用户的用电特征,从而为家庭用户特征识别提供基础。为实现家庭用户特征识别,该文研究基于智能电能表用电数据的家庭用户特征识别分析方法,设计一种适合于智能电能表用电时间序列数据的一维卷积神经网络模型,以智能电能表采集的用户用电数据(一维数据序列)为输入,在网络的前两个卷积层之后去掉池化层以实现早期特征的保存,实现对家庭用户特征的准确分类。为证明本文提出方法的有效性,该文在公开数据集上进行实验,实验表明,该文的方法在多个家庭用户特征分类上获得55%~78%的准确率。 展开更多
关键词 深度学习 一维卷积神经网络 分类 家庭用户特征 智能电能表
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基于红外光谱的多标签一维卷积神经网络实现润滑油中添加剂分类识别
12
作者 谢培元 冯欣 夏延秋 《摩擦学学报(中英文)》 北大核心 2025年第7期1021-1032,共12页
对于润滑油中添加剂的识别问题,选用聚α-烯烃(PAO40)和多元醇酯(PriEco3000)的混兑基础油与4种常见商用润滑油添加剂MoDTC、ZDDP、L135和L57按照不同比例调配润滑油样本.利用傅里叶变换红外光谱仪采集样本的中红外光谱,并对所获光谱进... 对于润滑油中添加剂的识别问题,选用聚α-烯烃(PAO40)和多元醇酯(PriEco3000)的混兑基础油与4种常见商用润滑油添加剂MoDTC、ZDDP、L135和L57按照不同比例调配润滑油样本.利用傅里叶变换红外光谱仪采集样本的中红外光谱,并对所获光谱进行一阶求导和二阶求导;基于多目标分类思想,提出了1种多标签一维卷积神经网络(ML-1D-CNN)模型,对输入的润滑油红外光谱进行有监督的特征筛选和添加剂物质识别;引入梯度加权分类激活映射(Grad-CAM),用于观测模型对输入数据的特征提取结果的有效性.将模型与近年文献中出现的3种混合模型进行对比分析,结果显示:所提出的模型提取的光谱特征与原始光谱特征峰有很好的对应性,ML-1D-CNN模型的表现最为优异,对添加剂的识别准确率为93.33%~100%,具有较强的添加剂同步识别能力.此外,在掺杂模型训练样本之外的添加剂时,ML-1D-CNN模型对已训练过的添加剂仍具有令人满意的识别率,具有较高的泛化能力. 展开更多
关键词 润滑油添加剂 中红外光谱 一维卷积神经网络 多标签分类 智能识别
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基于PCC-VMD的一维卷积神经网络的轴承早期故障诊断
13
作者 邓志超 张清华 于军 《机床与液压》 北大核心 2025年第2期9-15,共7页
针对轴承早期微弱故障信号容易被强噪声环境掩盖、特征难以提取的问题,提出一种基于皮尔逊相关系数和变分模态分解的一维卷积神经网络的早期故障诊断方法。采用VMD对原始振动信号进行变分模态分解;计算各模态分量与原始信号的皮尔逊相... 针对轴承早期微弱故障信号容易被强噪声环境掩盖、特征难以提取的问题,提出一种基于皮尔逊相关系数和变分模态分解的一维卷积神经网络的早期故障诊断方法。采用VMD对原始振动信号进行变分模态分解;计算各模态分量与原始信号的皮尔逊相关系数,再根据相关系数阈值去掉噪声分量并对信号进行重构,最后对重构信号进行傅里叶变换并输入到一维卷积神经网络中,利用一维卷积神经网络对轴承早期故障进行诊断。利用所提方法对西储大学(CWRU)轴承数据集的滚动轴承故障数据进行分析,诊断准确率达到99%以上,验证了所提方法对滚动轴承早期故障诊断的有效性。 展开更多
关键词 皮尔逊相关系数 变分模态分解 一维卷积神经网络(1D-CNN) 早期故障诊断
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基于一维残差卷积神经网络的Pi2脉动识别模型 被引量：1
14
作者 张怡悦 邹自明 方少峰 《空间科学学报》 北大核心 2025年第1期66-81,共16页
Pi2脉动是一种不规则的超低频波(Ultra-Low Frequency,ULF),是磁层与电离层耦合的重要瞬态响应,其发生与亚暴爆发有密切的关系.Pi2脉动作为地球磁层中的一种扰动现象,其发生信号隐藏在地磁场分量观测数据中.面对持续增长的观测数据量,... Pi2脉动是一种不规则的超低频波(Ultra-Low Frequency,ULF),是磁层与电离层耦合的重要瞬态响应,其发生与亚暴爆发有密切的关系.Pi2脉动作为地球磁层中的一种扰动现象,其发生信号隐藏在地磁场分量观测数据中.面对持续增长的观测数据量,如何有效地判断某段地磁场分量观测数据中是否有Pi2脉动发生,是构建Pi2脉动识别模型的关键.利用子午工程磁通门磁力仪观测的地磁场分量数据,基于一维残差卷积神经网络(One-Dimensional Residual Convolutional Neural Network,1D-ResCNN),构建了一个端到端的Pi2脉动识别模型,用于判别某段地磁场分量观测数据中是否有Pi2脉动发生.实验结果表明,该模型与现有公开发表的Pi2脉动机器学习识别模型相比,具有更高的识别准确率和更低的虚报率、漏报率. 展开更多
关键词 Pi2脉动 Pi2脉动识别模型 一维残差卷积神经网络
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基于近红外光谱数据的一维卷积神经网络模型研究 被引量：9
15
作者 唐杰 罗彦波 +6 位作者 李翔宇 陈云璨 王鹏 卢天 纪晓波 庞永强 朱立军 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2024年第3期731-736,共6页
近红外光谱技术已被广泛应用于各种检测行业,但传统方法难以汇集光谱关键信息,导致模型预测误差较大。为减少误差,基于452个茄科植物,以化学成分为目标,探索了一维卷积神经网络(1DCNN)在近红外数据上的回归模型研究。经参数优化,总结了... 近红外光谱技术已被广泛应用于各种检测行业,但传统方法难以汇集光谱关键信息,导致模型预测误差较大。为减少误差,基于452个茄科植物,以化学成分为目标,探索了一维卷积神经网络(1DCNN)在近红外数据上的回归模型研究。经参数优化,总结了一套兼顾精度与训练效率的1DCNN模型参数,为后续模型研究提供参考。模型测试集的均方根误差为0.02~0.49,平均相对误差为0.8%~1.7%,远小于历史文献。相比传统方法,1DCNN可充分利用全部近红外谱图数据,且建模简单,模型预测能力强。该工作能为近红外光谱相关研究提供新的数据处理思路,也能促进该技术的应用与发展。 展开更多
关键词 一维卷积神经网络 近红外光谱 深度学习
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基于同步辐射X射线荧光光谱与一维卷积神经网络的癌症筛查方法 被引量：4
16
作者 魏超杰 李超 +5 位作者 解宏鑫 王欣 李玉锋 李玉文 刘杨 王伟 《中国无机分析化学》 CAS 北大核心 2024年第1期104-111,共8页
癌症是全球范围内引起高发病率与高死亡率的疾病之一。现有癌症检测方法耗时、昂贵、专业人员依赖性强,开发一种无损、快速筛查方法非常重要。在前期工作基础上,发展了基于同步辐射X射线荧光光谱技术(SRXRF)与深度学习技术结合的一种非... 癌症是全球范围内引起高发病率与高死亡率的疾病之一。现有癌症检测方法耗时、昂贵、专业人员依赖性强,开发一种无损、快速筛查方法非常重要。在前期工作基础上,发展了基于同步辐射X射线荧光光谱技术(SRXRF)与深度学习技术结合的一种非靶标金属组学方法筛查癌症患者。首先,分析控制组与癌症组共269份血清样本的SRXRF谱线,得到Ca、Mn、Zn、Ge、Br在两类人群中具有代表性差异,可以作为癌症筛查的标志物;其次,对于平均光谱进行归一化(Normalization)、迭代自适应加权惩罚最小二乘法(airPLS)、Savitzky-Golay平滑(SG)、标准正态变换(SNV)的预处理,并建立偏最小二乘判别分析(PLSDA)、K近邻法(KNN)、软独立建模分类法(SIMCA)的化学计量学模型,三种模型对癌症筛查的最优准确率分别为89.89%、93.26%、90.95%;最后,基于像素级光谱,搭建三种一维卷积神经网络(1DCNN)模型,三种模型准确率分别为93.56%、95.24%、93.27%,相对于化学计量学模型均有所提高,增加卷积层的数量有助于数据特征提取,模型准确率提高了1.68%。将三种模型卷积层提取获得的特征进行t-分布随机邻域嵌入算法(tSNE)降维可视化,得到1DCNN提取的特征具有显著可分性,SRXRF结合1DCNN模型开发的非靶标金属组学方法在实现癌症的快速筛查方面具有潜力。 展开更多
关键词 癌症筛查 血清 X射线荧光光谱 一维卷积神经网络 非靶标金属组学
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一维卷积神经网络的自编码癫痫发作异常检测模型 被引量：2
17
作者 欧嘉志 詹长安 杨丰 《南方医科大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第9期1796-1804,共9页
目的将一维卷积神经网络(1DCNN)作为自编码模型的特征提取网络,利用1DCNN对头皮脑电信号(EEG)局部特征的感知能力来提高自编码模型(AE)在低维特征空间的表达能力,提出一种简单高效的癫痫异常检测模型。方法癫痫发作后会出现标志性的EEG... 目的将一维卷积神经网络(1DCNN)作为自编码模型的特征提取网络,利用1DCNN对头皮脑电信号(EEG)局部特征的感知能力来提高自编码模型(AE)在低维特征空间的表达能力,提出一种简单高效的癫痫异常检测模型。方法癫痫发作后会出现标志性的EEG波形变化,通过1DCNN的局部特征提取能力,捕捉正常信号的局部信息;利用正常数据训练自编码器,学习正常EEG数据在低维特征空间的表达,作为异常数据的癫痫EEG数据会脱离正常数据的低维特征空间,从而自编码模型无法有效地实现癫痫异常信号的重构;首先将输入和输出的差值作为异常分数值,然后通过ROC曲线的最优平衡点确定阈值,超过阈值的EEG信号被诊断为癫痫发作数据。利用公开数据集CHB-MIT脑电数据集和TUH脑电数据集,评估本文所提出的1DCNN-AE癫痫检测模型。结果从AUC值和癫痫事件检测两个任务来看,1DCNN-AE模型在患者平均水平下的AUC值分别达到了CHB-MIT的0.890和TUH的0.686,癫痫检测率达到了0.974和0.893,其结果优于最新癫痫异常检测模型LSTM-VAE和模型GRU-VAE。对于模型参数量而言,与LSTM-VAE的47.4M和GRU-VAE的36.9M等模型参数量相比,1DCNN模型的参数量Params达到了58.5M,处于同一个量级;但1DCNN-AE模型计算量FLOPs为0.377G,远远小于LSTM-VAE的21.6G和GRU-VAE的16.2G。结论1DCNN的自编码模型能有效地实现癫痫发作异常检测。 展开更多
关键词 自编码器 深度学习 癫痫检测 异常检测 一维卷积神经网络
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基于多尺度一维卷积神经网络的弯管冲蚀损伤智能检测方法 被引量：3
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作者 陈传智 李宁 +2 位作者 王畅 陈家梁 罗锦达 《科学技术与工程》 北大核心 2024年第5期1893-1899,共7页
针对高压管汇损伤需要提高检测效率和准确率的问题,提出一种基于多尺度一维卷积神经网络(multi-scale one-dimensional convolutional neural network,MS-1DCNN)的弯管冲蚀损伤智能检测新方法,即用多尺度卷积层代替传统的单一尺度卷积... 针对高压管汇损伤需要提高检测效率和准确率的问题,提出一种基于多尺度一维卷积神经网络(multi-scale one-dimensional convolutional neural network,MS-1DCNN)的弯管冲蚀损伤智能检测新方法,即用多尺度卷积层代替传统的单一尺度卷积层。在MS-1DCNN模型中,把通过模拟实验所得弯管冲蚀损伤原始时域信号作为多尺度一维卷积神经网络的输入,这样能解决传统方法依赖人工提取特征和专家知识的问题;然后,通过多尺度卷积层和池化层的交替连接对输入信号进行特征提取;最后,经由输出层输出弯管冲蚀损伤分类结果。模型试验结果表明:基于MS-1DCNN弯管冲蚀损伤检测方法可以有效检测出弯管冲蚀损伤,且平均检测准确率达到99.18%。研究可为高压管汇冲蚀损伤智能检测提供一种新思路。 展开更多
关键词 高压管汇 冲蚀损伤 一维卷积神经网络 多尺度 智能检测
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利用非支配排序遗传算法优化卷积神经网络研究节点地震仪RFID测距
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作者 庞聪 林春晓 +3 位作者 李忠亚 江勇 陈国庆 宋莹莹 《大地测量与地球动力学》 北大核心 2025年第10期1079-1084,共6页
针对无线型节点地震仪在野外复杂勘探环境下无法准确定位和可能丢失的问题,研究超高频RFID高精度测距定位具有重要意义。首先利用接收信号强度指示器(RSSI)近似计算公式筛除误差较大的采样值;然后设计第3代非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅲ)... 针对无线型节点地震仪在野外复杂勘探环境下无法准确定位和可能丢失的问题,研究超高频RFID高精度测距定位具有重要意义。首先利用接收信号强度指示器(RSSI)近似计算公式筛除误差较大的采样值;然后设计第3代非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅲ)的2个优化目标函数,其自变量统一为学习率下降因子、初始学习率、批大小等一维卷积神经网络(1D-CNN)超参数,因变量分别为网络预测结果与理论值的决定系数(R^(2))和平均偏差误差(MBE);最后以最佳超参数值构成NSGAⅢ-1D-CNN新模型,以提高RFID测距模型的稳定性和精确度。实验结果表明,新模型在100轮循环实验下的节点地震仪RFID测距误差较小,在R^(2)、均方根误差(RMSE)、平均绝对误差(MAE)、MBE等多个指标上均表现优异,均值分别为0.9779、0.0586 m、0.0472 m、-0.0013 m,相对于其他模型具有更高的测距定位精度,在野外物探中具有一定应用价值。 展开更多
关键词 节点地震仪 RFID测距 一维卷积神经网络 超参数优化 非支配排序遗传算法 多目标优化
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低过采样数字调制信号的多尺度一维卷积神经网络解调器 被引量：1
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作者 陈显敏 符杰林 《计算机应用与软件》 北大核心 2024年第5期113-117,共5页
针对应用深度学习方法对数字调制信号进行解调时过采样要求较高的问题,设计低过采样的多尺度一维卷积神经网络数字解调器。该解调器可以在与传统解调器相同的过采样条件下,对BPSK、4-QAM、8-QAM、16-QAM四种数字调制信号进行解调,并能... 针对应用深度学习方法对数字调制信号进行解调时过采样要求较高的问题,设计低过采样的多尺度一维卷积神经网络数字解调器。该解调器可以在与传统解调器相同的过采样条件下,对BPSK、4-QAM、8-QAM、16-QAM四种数字调制信号进行解调,并能保证传统解调方法相同的误码性能。仿真结果表明,在高斯和Rayleigh衰落信道下,给出的数字调制信号解调器可以在保证解调误码性能的同时,减少了对采样倍数的要求,降低了神经网络结构的复杂性。 展开更多
关键词 低采样倍数 解调 多尺度一维卷积神经网络 BPSK和M-QAM
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