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卷积循环神经网络的高光谱图像解混方法
1
作者 孔繁锵 余圣杰 +2 位作者 王坤 方煦 吕志杰 《西安电子科技大学学报》 北大核心 2025年第1期142-151,共10页
针对传统的解混方法和基于自编码器的解混网络方法,利用空间信息提升了解混性能,但未深入挖掘和利用光谱特征,而光谱特征和空间信息的有效结合能够进一步提高解混性能,因此,提出了基于双向卷积长短期记忆网络的解混框架。该框架采用创... 针对传统的解混方法和基于自编码器的解混网络方法,利用空间信息提升了解混性能,但未深入挖掘和利用光谱特征,而光谱特征和空间信息的有效结合能够进一步提高解混性能,因此,提出了基于双向卷积长短期记忆网络的解混框架。该框架采用创新性的网络结构设计,通过卷积层深入挖掘空间特征,同时利用卷积长短期记忆单元充分挖掘波段间的光谱变异性及其光谱相关性,有效处理光谱维度的序列信息,从而实现对高光谱数据更加精准和高效的分析。为了更加细致地区分和利用高光谱数据中不同谱段的特异性,采用深度光谱分区方法优化网络输入,通过自适应学习机制对不同光谱区域精细化处理,增强了模型对高光谱数据中复杂光谱关系的捕捉能力,进一步提升网络的解混性能。在模拟和多个真实高光谱数据集上的对比实验表明,该方法在解混精度和模型鲁棒性等方面均优于现有方法,特别是在处理复杂地物光谱特征时,表现出良好的泛化能力和稳定性,能够准确估计端元和丰度。 展开更多
关键词 高光谱图像 循环神经网络 自编码器 卷积长短期记忆网络 深度光谱分区
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基于卷积循环神经网络的手写汉字文本识别 被引量：1
2
作者 胡瑞朋 何春燕 +2 位作者 张伟明 赵立新 李明博 《科学技术与工程》 北大核心 2025年第4期1547-1554,共8页
为了解决卷积循环神经网络(convolutional recurrent neural networks, CRNN)手写汉字文本识别网络模型的训练参数大、文本识别率低等问题,提出一种基于注意力双向长短期记忆网络(based on attention bi-directional long short-term me... 为了解决卷积循环神经网络(convolutional recurrent neural networks, CRNN)手写汉字文本识别网络模型的训练参数大、文本识别率低等问题,提出一种基于注意力双向长短期记忆网络(based on attention bi-directional long short-term memory network, AT-BLSTM)和知识蒸馏(knowledge distillation, KD)技术的手写汉字识别方法。通过对AT-BLSTM网络的输入向量特征赋予不同的权重,使模型训练数据集更加高效、准确;通过KD技术将一个高性能的大模型获取的知识传输到一个小模型中,在确保模型准确性的同时,减少训练参数和内存占比,得到一个性能更优的轻量级训练模型。该方法通过多组实验对比,汉字识别准确率提高了6.7%,训练参数减少15.94 M。该网络模型识别准确率达到97.9%,汉字识别效果更好。 展开更多
关键词 卷积循环神经网络(CRNN) 手写汉字文本识别 注意力机制 知识蒸馏(KD)
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基于注意力循环神经网络的联合深度推荐模型 被引量：1
3
作者 郭东坡 何彬 +1 位作者 张明焱 段超 《现代电子技术》 北大核心 2025年第1期80-84,共5页
为了向用户推荐符合兴趣偏好的项目,设计一种基于注意力循环神经网络的联合深度推荐模型。将双层注意力机制设置于网络中,该模型由五个部分构成,在输入层中生成联合深度推荐模型的输入矩阵,通过序列编码层对项目评论文本语义展开正向和... 为了向用户推荐符合兴趣偏好的项目,设计一种基于注意力循环神经网络的联合深度推荐模型。将双层注意力机制设置于网络中,该模型由五个部分构成,在输入层中生成联合深度推荐模型的输入矩阵,通过序列编码层对项目评论文本语义展开正向和反向编码,获得隐藏状态输出,并将其输入双层注意力机制中,提取项目特征,利用全连接层提取用户偏好特征。在预测层中建立项目与用户的交互模型,获得项目评分,为用户推荐高评分的项目。为了提高模型精度,加权融合MSE损失函数、CE损失函数和RK损失函数建立组合损失函数,对深度联合训练模型展开训练,提高模型的推荐性能。仿真结果表明,所提方法具有良好的推荐效果,能够适应不断变化的市场需求和用户行为。 展开更多
关键词 双层注意力机制 循环神经网络 用户偏好 组合损失函数 交互模型 联合深度推荐模型
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基于多尺度卷积神经网络和门控循环单元的离心泵叶轮故障诊断 被引量：1
4
作者 陶付东 智一凡 +4 位作者 李怀瑞 柳应倩 郝达 秦浩洋 付强 《机电工程》 北大核心 2025年第5期885-893,共9页
采用传统的诊断方法难以准确识别离心泵的关键水力部件叶轮在离心力、流体动力等综合作用情况下产生的机械故障。针对这一问题,提出了一种多尺度卷积神经网络(MCNN)和门控循环单元(GRU)相结合的离心泵叶轮故障诊断方法。首先,在卷积神... 采用传统的诊断方法难以准确识别离心泵的关键水力部件叶轮在离心力、流体动力等综合作用情况下产生的机械故障。针对这一问题,提出了一种多尺度卷积神经网络(MCNN)和门控循环单元(GRU)相结合的离心泵叶轮故障诊断方法。首先,在卷积神经网络的基础上引入了循环神经网络,建立了特征提取和故障分类模块,可以自动地对原始输入信号进行空间和时间特征提取并识别关键故障模式;然后,搭建了立式离心泵叶轮故障仿真实验台架,对叶轮不同故障下的泵体振动信号进行了采集,用于训练所提MCNN-GRU诊断模型;最后,利用MCNN和GRU搭建了的诊断模型和其他模型,对叶轮不同故障情况下的振动信号故障识别情况进行了对比,并对抗噪性能进行了分析。研究结果表明:无噪声情况下的单通道诊断准确率超过97.59%,在强噪声条件下多通道诊断准确率达99.13%,优于传统方法,表现出良好的抗噪性能;此外,通过三通道振动数据的融合,诊断准确率达100%,可验证多通道数据融合的优势。该研究结果可为离心泵叶轮故障诊断提供可靠的方案。 展开更多
关键词 离心泵 特征提取 多通道信息融合 多尺度卷积神经网络 门控循环单元
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多方法融合的卷积神经网络模型压缩方法
5
作者 郭开泰 李宇哲 +4 位作者 付东豪 郑洋 任胜寒 胡海虹 梁继民 《西安电子科技大学学报》 北大核心 2025年第3期232-241,共10页
卷积神经网络在实际应用中的计算和存储成本较高,因此模型压缩技术成为部署此类模型的关键。然而,单一压缩技术通常会导致性能下降、泛化能力降低或计算复杂度增加的问题。为此提出了一种融合模型剪枝、知识蒸馏和模型量化的压缩框架。... 卷积神经网络在实际应用中的计算和存储成本较高,因此模型压缩技术成为部署此类模型的关键。然而,单一压缩技术通常会导致性能下降、泛化能力降低或计算复杂度增加的问题。为此提出了一种融合模型剪枝、知识蒸馏和模型量化的压缩框架。首先通过稀疏化训练对模型进行剪枝,减少冗余通道;随后,以原始模型作为教师网络,利用知识蒸馏方法对剪枝后的学生网络进行指导,提升压缩模型的性能;最后采用模型量化技术对压缩后的网络进一步优化以提高其适用性。利用卷积网络中的分类模型和目标检测模型对所提出方法进行测试,实验结果表明,该模型压缩框架能够有效降低模型的存储和计算需求,在多个测试模型上,模型大小缩减幅度超过90%,推理速度提升3~4倍,同时精度损失控制在2%以内。提出的多方法融合的模型压缩框架在保证卷积神经网络模型性能的同时,减少了模型大小,提升了推理速度,适用于资源受限环境中卷积神经网络的高效部署。 展开更多
关键词 模型压缩 卷积神经网络 模型剪枝 知识蒸馏 模型量化
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基于串联深度神经网络的跨坐式单轨车辆轮胎径向载荷识别模型 被引量：1
6
作者 任利惠 周荣笙 +1 位作者 季元进 曾俊玮 《中国铁道科学》 北大核心 2025年第1期136-148,共13页
针对识别跨坐式单轨车辆轮胎径向载荷时直接测量法成本昂贵、定制复杂,而基于物理模型的方法稳定性差、计算量大、精度不足的问题,建立车辆动力学模型,兼顾物理关系合理性和测量便捷性,选取可通过能观性分解得到的车体和构架振动加速度... 针对识别跨坐式单轨车辆轮胎径向载荷时直接测量法成本昂贵、定制复杂,而基于物理模型的方法稳定性差、计算量大、精度不足的问题,建立车辆动力学模型,兼顾物理关系合理性和测量便捷性,选取可通过能观性分解得到的车体和构架振动加速度以及易直接测量的位移、转角和角速度等车辆姿态信息构建数据集,并验证动力学模型的准确性;预处理数据集时,向其中混入噪声增强数据鲁棒性,进行归一化处理便于数据计算,扩充时间步长增强数据的时序关联性;在此基础上,构建基于一维卷积神经网络(1DCNN)和双向门控循环单元(BiGRU)串联深度神经网络的轮胎径向载荷识别模型,采用Hyperband算法进行模型的超参数优化,在学习率、批量大小和优化器种类最优下通过设置合理的卷积核尺寸和门控循环单元个数规划各层数据维度,在1DCNN中引入逐点卷积和膨胀卷积以提升模型识别效果,并从准确性、鲁棒性和泛化性3个方面对模型的载荷识别效果进行评估。结果表明:与传统模型相比,基于1DCNN-BiGRU的载荷识别模型均方误差较低,低于0.106,准确性较高;数据混入信噪比低至27 dB噪声时仍具有较好的识别效果,鲁棒性较强;在不同的曲线半径、曲线超高率和惯性参数扰动工况下仍能维持较好的识别效果,泛化性较好。 展开更多
关键词 载荷识别 跨坐式单轨车辆 卷积神经网络 双向门控循环单元 超参数优化 车辆动力学模型
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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
7
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ConvNeXt卷积神经网络模型对烟叶成熟度识别的研究
8
作者 郭雨萌 肖亦雄 +4 位作者 肖孟宇 马云明 谭军 周喜新 范伟 《北方农业学报》 2025年第1期125-134,共10页
【目的】确定ConvNeXt卷积神经网络模型在烟叶成熟度识别中最适用于便携手持设备应用的主流图像预处理方法。【方法】使用便携手持图像采集设备采集烟叶图像,应用高斯缩放、对比增强、色彩增强和裁剪缩放4种预处理方法,结合ConvNeXt卷... 【目的】确定ConvNeXt卷积神经网络模型在烟叶成熟度识别中最适用于便携手持设备应用的主流图像预处理方法。【方法】使用便携手持图像采集设备采集烟叶图像,应用高斯缩放、对比增强、色彩增强和裁剪缩放4种预处理方法,结合ConvNeXt卷积神经网络构建模型,记录模型对烟叶成熟度识别的准确率、训练耗时和模型大小。通过对比分析不同预处理方法在性能、训练效率和模型大小上的表现,评估ConvNeXt卷积神经网络模型在便携设备上识别烟叶成熟度的应用潜力。【结果】在4种图像预处理方法中,高斯缩放在结合ConvNeXt卷积神经网络模型进行烟叶成熟度识别时综合表现最优,高斯缩放预处理后的模型准确率达到97.68%,优于对比增强、色彩增强和裁剪缩放,且训练耗时仅为8.927 min,模型大小为63.5 MB,兼具高效性与轻量化特征。在对比YOLO和XGBoost等其他模型时,高斯缩放结合ConvNeXt卷积神经网络构建的模型在各项指标中均表现突出,尤其在准确率和训练时间上展现出明显优势,适配便携手持设备的应用需求。【结论】高斯缩放作为图像预处理方法,能有效提升ConvNeXt卷积神经网络模型在烟叶成熟度识别任务中的准确性和运行效率。高斯缩放结合ConvNeXt卷积神经网络构建的模型训练速度快、占用资源少,适合在便携手持图像采集设备上使用。 展开更多
关键词 ConvNeXt卷积神经网络模型 烟叶成熟度识别 便携手持图像采集设备 智能化图像识别 图像预处理方法
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基于CNN-GRU组合神经网络的锂电池寿命预测模型研究
9
作者 张安安 谢琳惺 杨威 《电测与仪表》 北大核心 2025年第7期77-84,共8页
针对锂电池容量及内阻等直接性能参数获取困难,导致锂电池寿命预测准确度不高的问题,提出一种基于卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)和门控循环单元(gated recurrent unit,GRU)组合神经网络的锂电池寿命预测模型。文章从... 针对锂电池容量及内阻等直接性能参数获取困难,导致锂电池寿命预测准确度不高的问题,提出一种基于卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)和门控循环单元(gated recurrent unit,GRU)组合神经网络的锂电池寿命预测模型。文章从锂电池充电和放电实验中提取恒流充电时间间隔、恒压充电时间间隔、放电温度峰值时间及循环次数四种间接健康因子,建立Pearson及Spearman相关系数;构建基于CNN-GRU组合神经网络的锂电池寿命预测模型;通过实际数据验证提取健康因子的合理性,并将预测结果与支持向量机模型、长短期记忆(long short-term memory,LSTM)模型、GRU模型、CNN-LSTM模型对比分析,验证所提模型的优越性及有效性。 展开更多
关键词 锂电池 健康因子 相关系数 卷积神经网络 门控循环单元
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基于卷积神经网络与轻量级梯度提升树组合模型的电力行业短期以电折碳方法
10
作者 曾金灿 何耿生 +3 位作者 李姚旺 杜尔顺 张宁 朱浩骏 《上海交通大学学报》 北大核心 2025年第6期746-757,共12页
电力行业是碳排放的重点控排行业,准确、实时的电力行业碳排放计量是支撑其降碳减排的基础.目前,电力行业的碳排放计量主要基于实测法或核算法,难以很好地兼顾低计量成本与实时计量能力.为此,充分考虑电力行业良好的电力数据基础,挖掘电... 电力行业是碳排放的重点控排行业,准确、实时的电力行业碳排放计量是支撑其降碳减排的基础.目前,电力行业的碳排放计量主要基于实测法或核算法,难以很好地兼顾低计量成本与实时计量能力.为此,充分考虑电力行业良好的电力数据基础,挖掘电-碳间的相关关系,以电力历史数据为基础,基于机器学习方法提出一种电力行业短期以电折碳方法,实时估算电力行业短期碳排放情况.该方法使用卷积神经网络进行特征提取,并采用轻量级梯度提升树算法开展基于特征提取值的碳排放测算.此外,为了提升模型的泛化能力和鲁棒性,在模型训练中采用K折交叉验证技术,在模型参数优化过程中采用网格搜索技术.最后,为了验证所提模型的有效性,对比所提模型和其他机器学习模型在同等数据集划分条件下分别基于日度数据集与小时数据集中进行训练的效果.结果表明:所提模型在效果评估和测算值与目标值分布分析中均优于其他模型,能够较好地反映电力行业的短期碳排放情况. 展开更多
关键词 以电折碳 卷积神经网络 轻量级梯度提升树算法 碳排放 机器学习 组合模型
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基于MSCNN-GRU神经网络补全测井曲线和可解释性的智能岩性识别 被引量：1
11
作者 王婷婷 王振豪 +2 位作者 赵万春 蔡萌 史晓东 《石油地球物理勘探》 北大核心 2025年第1期1-11,共11页
针对传统岩性识别方法在处理测井曲线缺失、准确性以及模型可解释性等方面的不足,提出了一种基于MSCNN-GRU神经网络补全测井曲线和Optuna超参数优化的XGBoost模型的可解释性的岩性识别方法。首先,针对测井曲线在特定层段丢失或失真的问... 针对传统岩性识别方法在处理测井曲线缺失、准确性以及模型可解释性等方面的不足,提出了一种基于MSCNN-GRU神经网络补全测井曲线和Optuna超参数优化的XGBoost模型的可解释性的岩性识别方法。首先,针对测井曲线在特定层段丢失或失真的问题,引入了基于多尺度卷积神经网络(MSCNN)与门控循环单元(GRU)神经网络相结合的曲线重构方法,为后续的岩性识别提供了准确的数据基础;其次,利用小波包自适应阈值方法对数据进行去噪和归一化处理,以减少噪声对岩性识别的影响;然后,采用Optuna框架确定XGBoost算法的超参数,建立了高效的岩性识别模型;最后,利用SHAP可解释性方法对XGBoost模型进行归因分析,揭示了不同特征对于岩性识别的贡献度,提升了模型的可解释性。结果表明,Optuna-XGBoost模型综合岩性识别准确率为79.91%,分别高于支持向量机(SVM)、朴素贝叶斯、随机森林三种神经网络模型24.89%、12.45%、6.33%。基于Optuna-XGBoost模型的SHAP可解释性的岩性识别方法具有更高的准确性和可解释性,能够更好地满足实际生产需要。 展开更多
关键词 岩性识别 多尺度卷积神经网络 门控循环单元神经网络 XGBoost 超参数优化 可解释性
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基于卷积神经网络的内窥镜图像识别及FPGA实现
12
作者 刘生山 林金朝 +2 位作者 庞宇 王元发 周前能 《现代电子技术》 北大核心 2025年第11期156-162,共7页
为提高内窥镜病灶识别准确率和速度,减少检测仪器功耗,针对现有VGG16网络模型参数量大、FPGA加速困难等缺陷,文中提出一种改进VGG的图像识别电路系统,并将该系统首次应用于内窥镜图像病灶识别。首先,通过软件技术优化VGG算法卷积层和全... 为提高内窥镜病灶识别准确率和速度,减少检测仪器功耗,针对现有VGG16网络模型参数量大、FPGA加速困难等缺陷,文中提出一种改进VGG的图像识别电路系统,并将该系统首次应用于内窥镜图像病灶识别。首先,通过软件技术优化VGG算法卷积层和全连接层,增加自适应平均池化层;然后设计优化的卷积IP核,实现卷积和最大池化FPGA加速。为减少模型参数量,有效降低FPGA资源消耗,将改进网络层和批归一化层融合。实验结果表明,改进后的网络模型平均识别准确率为95.59%,模型大小为35.90 MB,相比原始网络准确率提升了3.24%,模型参数量减少92.99%。FPGA板级检测时间为0.55 s/张,相较ARM端和CPU端检测时间减少1509.06 s/张和0.14 s/张。通过优化和改进,提出的电路系统显著提升了内窥镜病灶识别的效率和准确率,有效降低了硬件资源消耗。 展开更多
关键词 卷积神经网络 VGG模型 FPGA 内窥镜图像识别 高层次综合工具 软硬协同
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融合深度强化学习的卷积神经网络联合压缩方法
13
作者 马祖鑫 崔允贺 +4 位作者 秦永彬 申国伟 郭春 陈意 钱清 《计算机工程与应用》 北大核心 2025年第6期210-219,共10页
随着边缘计算、边缘智能等概念的兴起,卷积神经网络的轻量化部署逐渐成为研究热点。传统的卷积神经网络压缩技术通常分阶段地、独立地执行剪枝与量化策略,但这种方式没有考虑剪枝与量化过程的相互影响,使其无法达到最优的剪枝与量化结果... 随着边缘计算、边缘智能等概念的兴起,卷积神经网络的轻量化部署逐渐成为研究热点。传统的卷积神经网络压缩技术通常分阶段地、独立地执行剪枝与量化策略,但这种方式没有考虑剪枝与量化过程的相互影响,使其无法达到最优的剪枝与量化结果,影响压缩后的模型性能。针对以上问题,提出一种基于深度强化学习的神经网络联合压缩方法——CoTrim。CoTrim同时执行通道剪枝与权值量化,利用深度强化学习算法搜索出全局最优的剪枝与量化策略,以平衡剪枝与量化对网络性能的影响。在CIFAR-10数据集上对VGG和ResNet进行实验,实验表明,对于常见的单分支卷积和残差卷积结构,CoTrim能够在精度损失仅为2.49个百分点的情况下,将VGG16的模型大小压缩至原来的1.41%。在复杂数据集Imagenet-1K上对紧凑网络MobileNet和密集连接网络DenseNet进行实验,实验表明,对于深度可分离卷积结构以及密集连接结构,CoTrim依旧能保证精度损失在可接受范围内将模型压缩为原始大小的1/5~1/8。 展开更多
关键词 卷积神经网络 深度强化学习 模型压缩 通道剪枝 权值量化 边缘智能
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考虑层敏感性的卷积神经网络混合精度量化方法
14
作者 刘海军 张晨曦 +3 位作者 王析羽 陈长林 陈军 李智炜 《国防科技大学学报》 北大核心 2025年第4期143-150,共8页
针对如何将神经网络保真映射到资源受限的嵌入式设备这一问题,提出基于层敏感性分析的卷积神经网络混合精度量化方法。通过计算Hessian矩阵平均迹衡量卷积层参数的敏感性,为位宽分配提供依据;使用逐层升降方法进行位宽分配,最终完成网... 针对如何将神经网络保真映射到资源受限的嵌入式设备这一问题,提出基于层敏感性分析的卷积神经网络混合精度量化方法。通过计算Hessian矩阵平均迹衡量卷积层参数的敏感性,为位宽分配提供依据;使用逐层升降方法进行位宽分配,最终完成网络模型的混合精度量化。实验结果表明,与DoReFa和LSQ+两种固定精度量化方法相比,所提出的混合精度量化方法在平均位宽为3 bit的情况下将识别准确率提高了10.2%和1.7%;与其他混合精度量化方法相比,所提方法识别准确率提高了1%以上。此外,加噪训练能够有效提高混合精度量化方法的鲁棒性,在噪声标准差为0.5的情况下,将识别准确率提高了16%。 展开更多
关键词 卷积神经网络 模型量化 人工智能 混合精度
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基于卷积神经网络和Transformer的电能质量扰动分类
15
作者 王高峰 张昊 +1 位作者 钱云 高蔓 《现代电子技术》 北大核心 2025年第16期113-122,共10页
随着新能源的大规模应用,电能质量扰动(PQDs)事件的概率显著增加,而这些扰动会给配电系统造成重大损失。因此,提出一种基于卷积神经网络(CNN)和Transformer的PQDs分类方法,即CTranCAM。该方法通过CNN的卷积操作自动提取PQDs信号时间序... 随着新能源的大规模应用,电能质量扰动(PQDs)事件的概率显著增加,而这些扰动会给配电系统造成重大损失。因此,提出一种基于卷积神经网络(CNN)和Transformer的PQDs分类方法,即CTranCAM。该方法通过CNN的卷积操作自动提取PQDs信号时间序列的局部特征,然后使用Transformer中的多头注意力机制对提取的特征进行全局和长期关系建模,以弥补CNN在处理全局信息方面的缺陷,最后通过全连接层输出识别结果。使用CTranCAM方法对25类合成PQDs数据进行仿真,结果表明,该方法的分类准确率在无噪声条件下为99.60%,在信噪比为30 dB、40 dB和50 dB时,准确率分别达到了99.20%、99.36%和99.40%,具有良好的抗噪性和泛化性能。另外,通过与其他方法的性能比较得出,所提方法在不同噪声环境下都具有较好的分类性能,是一种较优秀的PQDs分类方法。 展开更多
关键词 电能质量扰动 卷积神经网络 Transformer模型 多头注意力机制 特征提取 分类性能
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基于Zynq的卷积神经网络加速器设计
16
作者 孟凡开 张峰 +1 位作者 李淼 张多利 《合肥工业大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第7期904-909,共6页
针对卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)嵌入式部署资源开销大、运行速度慢等问题,文章提出一种以Tiny-YOLOv3作为算法模型的CNN硬件加速器。首先,基于Tiny-YOLOv3网络各层的特性和要求设计CNN加速器实现方案,将权重系数... 针对卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)嵌入式部署资源开销大、运行速度慢等问题,文章提出一种以Tiny-YOLOv3作为算法模型的CNN硬件加速器。首先,基于Tiny-YOLOv3网络各层的特性和要求设计CNN加速器实现方案,将权重系数按位分割,面向单bit权重设计卷积加速器,通过逐位实施达到处理速度和识别率的高效平衡;然后,采用查表选择法实现卷积算子的乘加运算,设计一款6×3×16的三维加速器计算阵列,可单周期完成288个卷积窗口计算;最后,在Xilinx Zynq UltraScale+MPSoC系列芯片上对设计的CNN加速器进行性能测试。实验结果表明,该CNN加速器在200 MHz频率下具有518.4 GOPS的算力,比现有的解决方案性能提高了约63%。 展开更多
关键词 卷积神经网络(CNN) Tiny-YOLOv3网络模型 硬件加速 流水阵列 并行运算
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基于改进Kolmogorov-Arnold混合卷积神经网络的调制识别方法
17
作者 郑庆河 刘方霖 +4 位作者 余礼苏 姜蔚蔚 黄崇文 李斌 束锋 《电子与信息学报》 北大核心 2025年第8期2584-2597,共14页
针对苛刻通信场景下调制方式识别精度低且泛化难的问题,该文提出一种改进Kolmogorov-Arnold混合卷积神经网络模型KA-CNN。首先,通过双树复小波包变换将信号分解至多维小波域,结合不同频率分量构建多尺度信号表征,促使神经网络模型学习... 针对苛刻通信场景下调制方式识别精度低且泛化难的问题,该文提出一种改进Kolmogorov-Arnold混合卷积神经网络模型KA-CNN。首先,通过双树复小波包变换将信号分解至多维小波域,结合不同频率分量构建多尺度信号表征,促使神经网络模型学习各频率下的一致性特征;然后设计集成样条函数和非线性激活函数的深度学习结构,利用样条函数解决维度诅咒问题,增强周期性特征的持续学习能力;最后,采用Lipschitz正则化约束的多级网格训练,改善模型面对不同信号参数的适应性,增强跨通信场景的泛化能力。在公开数据集RadioML 2016.10a,RadioML 2018.01a和CSPB.ML.2023的实验表明,KA-CNN具有优异的调制识别精度,当信噪比在16 dB时能够取得90%以上的识别准确率。相较于其它深度学习方法,整体识别精度提升3%~10%,并在各种信噪比条件下具备更强的特征学习能力和泛化性。 展开更多
关键词 调制识别 深度学习 Kolmogorov-Arnold模型 卷积神经网络
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基于SSA-BiGRU-CNN神经网络和波动数据修正的电动汽车短期负荷预测模型
18
作者 张钰声 曹敏 +1 位作者 雷宇 李龙 《电网与清洁能源》 北大核心 2025年第2期67-74,共8页
为提高区域级电动汽车负荷预测精度,考虑了历史负荷数据自身的内在联系以及天气因素所带来的波动影响,提出一种基于麻雀搜索算法的双向门控循环单元(bidirectional gaterecurrentunit,BiGRU)-卷积神经网络(convolutional neural network... 为提高区域级电动汽车负荷预测精度,考虑了历史负荷数据自身的内在联系以及天气因素所带来的波动影响,提出一种基于麻雀搜索算法的双向门控循环单元(bidirectional gaterecurrentunit,BiGRU)-卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)的电动汽车短期负荷预测模型。构建BiGRU-CNN模型,并应用麻雀搜索算法(sparrowsearch algorithm,SSA)对BiGRU神经网络参数进行优化;利用BiGRU神经网络充分学习历史负荷数据的前、后向联系,采用CNN对历史负荷数据进行局部优化,并通过全连接层进行预测;考虑到天气数据内部规律性不强,采用BiGRU-CNN神经网络对天气数据所带来的负荷波动进行误差预测和修正。以陕西某区域电动汽车充电站为例,分别预测预见期为4 h和24 h的电动汽车负荷,实验结果表明,所提模型无论在工作日还是双休日都具有很高的预测精度,验证了所提方法的有效性。 展开更多
关键词 电动汽车 负荷预测 双向门控循环单元 卷积神经网络 麻雀搜索算法
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并联卷积神经网络的近红外光谱定量分析模型 被引量：3
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作者 于水 宦克为 +1 位作者 刘小溪 王磊 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2024年第6期1627-1635,共9页
近红外光谱分析已成为工农业生产过程质量监控领域中不可或缺的重要分析手段之一,在食品、农业、医药等定性定量分析领域被广泛应用。预测精度高、运行速度快、泛化能力强的近红外光谱预测模型可用于不同物质的定性定量分析。但由于近... 近红外光谱分析已成为工农业生产过程质量监控领域中不可或缺的重要分析手段之一,在食品、农业、医药等定性定量分析领域被广泛应用。预测精度高、运行速度快、泛化能力强的近红外光谱预测模型可用于不同物质的定性定量分析。但由于近红外光谱数据量的激增,传统的近红外光谱建模方法已经出现明显的不足。随着人工智能技术的不断发展,深度学习算法在近红外光谱分析领域得到了广泛应用。提出了一种基于并联卷积神经网络的近红外光谱定量分析模型(PaBATunNet)。该模型由1个一维卷积层、1个并联卷积模块(Module)、1个展平层、4个全连接层和1个参数调节器(PR)组成,Module模块包括5个子模块分别对光谱数据进行线性及非线性多维特征提取,并通过Concatenate函数将提取后的光谱特征数据进行拼接,PR模块通过调节优化PaBATunNet模型参数,提高模型预测精度。基于Gard-CAM思想给出了PaBATunNet模型高贡献度特征波长,增加了PaBATunNet模型的可解释性。以谷物、柴油、啤酒、牛奶四组公开的近红外光谱数据为例,将PaBATunNet模型的预测结果与偏最小二乘(PLS)、主成分回归(PCR)、支持向量机(SVM)和BP神经网络(BP)模型的预测结果进行比较。结果表明,与PLS相比,PaBATunNet模型在谷物、柴油、啤酒、牛奶数据集的预测精度上分别提高了30.0%、40.7%、43.0%、52.8%;与PCR相比,PaBATunNet模型的预测精度分别提高了28.8%、35.9%、40.8%、52.2%;与SVM相比,PaBATunNet模型的预测精度分别提高了45.5%、37.4%、45.3%、54.7%;与BP相比,PaBATunNet模型的预测精度分别提高了7.9%、32.4%、90.1%、62.0%。基于并联卷积神经网络的近红外光谱建模方法相比于传统建模方法解决了模型预测精度低、运行时间长、泛化能力差以及可解释性不强等问题,可有效应用于工农业生产中不同物质的定量分析,为建立快速、无损、高精度的近红外光谱定量分析模型提供了科学基础。 展开更多
关键词 近红外光谱 深度学习 并联卷积神经网络 定量分析 预测模型
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基于卷积神经网络算法的海水循环冷却污损生物分类模型
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作者 张益 《工业水处理》 CAS CSCD 北大核心 2024年第12期160-165,共6页
海水循环冷却系统取水头部及管道中污损生物附着会堵塞管道,加速腐蚀,严重影响设备的正常运行。杀生剂的投加方案与污损生物的种类密切相关,由于监测困难,现在通常采用固定杀生剂投加方案。污损生物在管壁建构筑物上的附着主要是以优势... 海水循环冷却系统取水头部及管道中污损生物附着会堵塞管道,加速腐蚀,严重影响设备的正常运行。杀生剂的投加方案与污损生物的种类密切相关,由于监测困难,现在通常采用固定杀生剂投加方案。污损生物在管壁建构筑物上的附着主要是以优势种群聚集附着的形式,可以在海水管道头部及管道中加装摄像头,实现污损生物的监测,以便及时调整加药方案。利用卷积神经网络算法,建立污损生物分类模型,实现常见污损生物的自动分类。利用常见污损生物聚集图像作为模型训练数据,以交叉熵损失函数和准确率作为模型评价指标,进行模型训练。该模型分类准确率较高,可用于自动化加药设备中污损生物的自动识别,以此为基础,配合自动化加药设备,可实现杀生药剂投加方案的自动实时调整,提高海水循环冷却系统的精细化管理水平。 展开更多
关键词 海水循环冷却 卷积神经网络 计算机视觉 污损生物分类
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