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融合注意力机制的改进DBN变工况齿轮箱故障诊断方法
被引量：
13
1
作者
张智禹
尹爱军
谭建
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2021年第14期47-52,共6页
针对齿轮箱在交变工况下运行时导致的故障模式难以识别、分类精度降低的问题,提出融合注意力机制的改进深度置信网络(DBN)变工况齿轮箱故障诊断方法。为解决齿轮箱单一时、频域特征反应故障信息不全面、异常不敏感问题,提取时域、频域...
针对齿轮箱在交变工况下运行时导致的故障模式难以识别、分类精度降低的问题,提出融合注意力机制的改进深度置信网络(DBN)变工况齿轮箱故障诊断方法。为解决齿轮箱单一时、频域特征反应故障信息不全面、异常不敏感问题,提取时域、频域、小波包时频域特征形成高维特征集。利用深度置信网络具有的贪心学习优势分别对其进行挖掘,同时结合注意力机制自适应对描述齿轮箱状态有效的特征给予更多“注意”,从而提高齿轮箱故障诊断精度。引进余弦损失函数降低深度置信网络对不同工况振动强度的敏感性,从而减轻网络拟合负担、提高泛化能力。齿轮箱变工况故障诊断试验结果表明,所提方法有效提高了变工况下齿轮箱故障诊断精度,同时具有很好的泛化能力。
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关键词
注意力机制
余弦损失函数
深度置信网络(DBN)
齿轮箱
变工况故障诊断
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职称材料
HRDA-Net:面向真实场景的图像多篡改检测与定位算法
被引量：
6
2
作者
朱叶
余宜林
郭迎春
《通信学报》
EI
CSCD
北大核心
2022年第1期217-226,共10页
针对主流篡改数据集单幅图像仅包含一类篡改操作,且对真实图像定位存在“伪影”问题,构建面向真实场景的多篡改数据集(MM Dataset),每幅篡改图像包含拼接和移除2种篡改操作。针对多篡改检测与定位任务,提出端到端的高分辨率扩张卷积注...
针对主流篡改数据集单幅图像仅包含一类篡改操作,且对真实图像定位存在“伪影”问题,构建面向真实场景的多篡改数据集(MM Dataset),每幅篡改图像包含拼接和移除2种篡改操作。针对多篡改检测与定位任务,提出端到端的高分辨率扩张卷积注意力网络(HRDA-Net),利用自顶向下扩张卷积注意力(TDDCA)模块融合图像RGB域和SRM域特征。最后,采用混合扩张卷积模块(MDC)分别提取拼接、移除和篡改检测任务特征,实现篡改区域定位和篡改置信度预测。为提高网络训练效率,提出余弦相似度损失函数作为辅助损失。实验结果表明,在MM Dataset下,与主流语义分割方法相比,HRDA-Net具有较优的性能和较强的稳健性;在单篡改数据集CASIA和NIST下,与主流单篡改定位方法相比,HRDA-Net的F1和AUC分数均较优。
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关键词
深度学习
多篡改检测与定位
多篡改数据集
余弦
相似度
损失
函数
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职称材料
题名
融合注意力机制的改进DBN变工况齿轮箱故障诊断方法
被引量：
13
1
作者
张智禹
尹爱军
谭建
机构
重庆大学机械工程学院机械传动国家重点实验室
中国石油西南油气田分公司重庆气矿
出处
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2021年第14期47-52,共6页
基金
重庆市科技重大主题专项重点研发项目(cstc2018jszx-cyztzxX0032)。
文摘
针对齿轮箱在交变工况下运行时导致的故障模式难以识别、分类精度降低的问题,提出融合注意力机制的改进深度置信网络(DBN)变工况齿轮箱故障诊断方法。为解决齿轮箱单一时、频域特征反应故障信息不全面、异常不敏感问题,提取时域、频域、小波包时频域特征形成高维特征集。利用深度置信网络具有的贪心学习优势分别对其进行挖掘,同时结合注意力机制自适应对描述齿轮箱状态有效的特征给予更多“注意”,从而提高齿轮箱故障诊断精度。引进余弦损失函数降低深度置信网络对不同工况振动强度的敏感性,从而减轻网络拟合负担、提高泛化能力。齿轮箱变工况故障诊断试验结果表明,所提方法有效提高了变工况下齿轮箱故障诊断精度,同时具有很好的泛化能力。
关键词
注意力机制
余弦损失函数
深度置信网络(DBN)
齿轮箱
变工况故障诊断
Keywords
attention mechanism
cosine loss function
deep belief network(DBN)
gearbox
fault diagnosis under varying working condition
分类号
TH212 [机械工程—机械制造及自动化]
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职称材料
题名
HRDA-Net:面向真实场景的图像多篡改检测与定位算法
被引量：
6
2
作者
朱叶
余宜林
郭迎春
机构
河北工业大学人工智能与数据科学学院
深圳市媒体信息内容安全重点实验室
出处
《通信学报》
EI
CSCD
北大核心
2022年第1期217-226,共10页
基金
国家自然科学基金资助项目(No.62102129,No.61806071,No.91746207)
河北省自然科学基金资助项目(No.F2021202030,No.F2020202025,No.F2019202381,No.F2019202464)
河北省高等学校科学技术研究基金资助项目(No.QN2019207,No.QN2020185)。
文摘
针对主流篡改数据集单幅图像仅包含一类篡改操作,且对真实图像定位存在“伪影”问题,构建面向真实场景的多篡改数据集(MM Dataset),每幅篡改图像包含拼接和移除2种篡改操作。针对多篡改检测与定位任务,提出端到端的高分辨率扩张卷积注意力网络(HRDA-Net),利用自顶向下扩张卷积注意力(TDDCA)模块融合图像RGB域和SRM域特征。最后,采用混合扩张卷积模块(MDC)分别提取拼接、移除和篡改检测任务特征,实现篡改区域定位和篡改置信度预测。为提高网络训练效率,提出余弦相似度损失函数作为辅助损失。实验结果表明,在MM Dataset下,与主流语义分割方法相比,HRDA-Net具有较优的性能和较强的稳健性;在单篡改数据集CASIA和NIST下,与主流单篡改定位方法相比,HRDA-Net的F1和AUC分数均较优。
关键词
深度学习
多篡改检测与定位
多篡改数据集
余弦
相似度
损失
函数
Keywords
deep learning
multiple manipulation detection and location
MM Dataset
cosine similarity loss function
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
融合注意力机制的改进DBN变工况齿轮箱故障诊断方法
张智禹
尹爱军
谭建
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2021
13
在线阅读
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职称材料
2
HRDA-Net:面向真实场景的图像多篡改检测与定位算法
朱叶
余宜林
郭迎春
《通信学报》
EI
CSCD
北大核心
2022
6
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