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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
1
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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基于深度神经网络的遗传算法对抗攻击 被引量：1
2
作者 范海菊 马锦程 李名 《河南师范大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第2期82-90,I0007,共10页
深度神经网络(deep neural network,DNN)能够取得良好的分类识别效果,但在训练图像中添加微小扰动进行对抗攻击,其识别准确率会大大下降.在提出的方法中,通过遗传算法得到最优扰动后,修改图像极少的像素生成对抗样本,实现对VGG16等3个... 深度神经网络(deep neural network,DNN)能够取得良好的分类识别效果,但在训练图像中添加微小扰动进行对抗攻击,其识别准确率会大大下降.在提出的方法中,通过遗传算法得到最优扰动后,修改图像极少的像素生成对抗样本,实现对VGG16等3个基于卷积神经网络图像分类器的成功攻击.实验结果表明在对3个分类模型进行单像素攻击时,67.92%的CIFAR-10数据集中的自然图像可以被扰动到至少一个目标类,平均置信度为79.57%,攻击效果会随着修改像素的增加进一步提升.此外,相比于LSA和FGSM方法,攻击效果有着显著提升. 展开更多
关键词 卷积神经网络 遗传算法 对抗攻击 图像分类 信息安全
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基于跳跃连接神经网络的无监督弱光图像增强算法 被引量：2
3
作者 刘洋 刘思瑞 +1 位作者 徐晓淼 王竹筠 《电子测量与仪器学报》 北大核心 2025年第5期208-216,共9页
针对Zero-DCE网络存在细节丢失和不同亮度区域处理结果出现差异等问题,设计了一种基于增强深度曲线估计网络(EnDCE-Net)的无监督弱光图像增强算法。通过探索弱光图像与未配对的正常光照图像之间的潜在映射关系,实现了对低光照场景下图... 针对Zero-DCE网络存在细节丢失和不同亮度区域处理结果出现差异等问题,设计了一种基于增强深度曲线估计网络(EnDCE-Net)的无监督弱光图像增强算法。通过探索弱光图像与未配对的正常光照图像之间的潜在映射关系,实现了对低光照场景下图像质量的显著改善。首先,提出新的特征提取网络,该网络整合了多个跳跃连接与卷积层,实现低层与高层特征的有效融合,从而学习到弱光图像中的关键特征,增强网络对弱光图像的学习能力。其次,设计一组联合的无参考损失函数,强调优化过程中与亮度相关的特性,从而更有利于图像增强模型的参数更新,提高图像增强的质量和效果。为了验证所提出算法的有效性,在5个公开数据集上进行了对比实验,与次优算法Zero-DCE相比,有参考数据集SICE上的峰值信噪比(PSNR)和结构相似性(SSIM)分别提升了9.4%、21%。无参考数据集LIME、DICM、MEF、NPE上NIQE分别达到了4.04、3.04、3.35、3.83。实验结果表明,所提出算法表现出色,增强后的图像色彩自然,亮度均衡且细节清晰。无论是主观视觉评价还是客观定量指标,均显著优于对比算法,充分体现了在图像增强效果上的卓越性和先进性。 展开更多
关键词 弱光图像增强 深度曲线估计 无参考损失函数 多层卷积神经网络 无监督学习
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基于增强深度卷积神经网络的滚动轴承多工况故障诊断方法 被引量：2
4
作者 郭盼盼 张文斌 +4 位作者 崔奔 郭兆伟 赵春林 尹治棚 刘标 《振动工程学报》 北大核心 2025年第1期96-108,共13页
针对现有卷积神经网络无法充分提取滚动轴承时域信号间的关联特征,模型训练所需样本多以及泛化性不足的问题,提出一种基于增强卷积神经网络模型的滚动轴承多工况故障诊断方法。根据滚动轴承转速和采样频率计算轴承单圈故障特征信号长度... 针对现有卷积神经网络无法充分提取滚动轴承时域信号间的关联特征,模型训练所需样本多以及泛化性不足的问题,提出一种基于增强卷积神经网络模型的滚动轴承多工况故障诊断方法。根据滚动轴承转速和采样频率计算轴承单圈故障特征信号长度,采用格拉姆角场编码技术对单圈时域信号完整信息进行编码,生成相应特征图像,使神经网络在视觉上对时域信号关联特征进行学习;利用ACNet网络模型中的非对称卷积对ConvNeXt模型的7×7深度卷积层进行重构:即采用2个3×3,1个1×3和1个3×1的非对称小卷积核以多分支结构组合的形式重构其7×7卷积层,增强ConvNeXt模型的特征提取效率;对ConvNeXt模型中的数据增强模块及学习率衰减策略进行改进,提高ConvNeX模型在小样本训练下的泛化性,以此搭建增强深度卷积神经网络IConvNeXt模型。使用凯斯西储大学不同故障直径轴承、东南大学滚动轴承复合故障和加拿大渥太华变转速滚动轴承故障数据集进行试验验证,结果表明:所提IConvNeXt模型对滚动轴承不同故障直径和复合故障识别准确率为100%,对变转速轴承故障识别率为99.63%。将所提方法与RP+ResNet、RP+IConvNeXt、MLCNN⁃LSTM、MTF+ICon⁃vNeXt等方法进行对比,结果表明,所提模型在更少样本训练下的故障诊断效果均优于其他方法,并具有较强的泛化性能。 展开更多
关键词 故障诊断 滚动轴承 多工况 格拉姆角场 增强卷积神经网络
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基于卷积神经网络的双阶段水下图像增强方法
5
作者 路斯棋 管凤旭 +1 位作者 赖海涛 杜雪 《北京航空航天大学学报》 北大核心 2025年第1期321-332,共12页
由于水体对光线不同粒子的吸收能力具有一定差异,水下采集到的图像往往存在严重的退化现象,严重影响水下机器人对环境的感知。传统的图像处理方法和基于退化模型的图像恢复算法受到水下环境的复杂性和物理参数不确定性的影响往往表现出... 由于水体对光线不同粒子的吸收能力具有一定差异,水下采集到的图像往往存在严重的退化现象,严重影响水下机器人对环境的感知。传统的图像处理方法和基于退化模型的图像恢复算法受到水下环境的复杂性和物理参数不确定性的影响往往表现出较差的泛化能力。为提高水下图像的视觉效果,利用深度学习模型强大的学习能力,提出一种基于卷积神经网络的双阶段水下图像增强方法,通过图像损坏和图像恢复两个阶段的处理将退化的水下图像增强为视觉效果优秀的近空气图像。在Challenge60、U45、EUVP和RUIE数据集上的测试结果表明,提出的方法相比于已有水下图像复原、增强算法具有更好的增强效果,水下图像质量指标(UIQM)提升了5.18%,水下彩色图像质量评价(UCIQE)指标提升了6.64%。 展开更多
关键词 卷积神经网络 深度学习 双阶段 水下图像增强 水下图像复原
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融合卷积神经网络的城轨列车运行计划优化
6
作者 叶建斌 李超 +2 位作者 肖琼 唐金金 王忠有 《科学技术与工程》 北大核心 2025年第27期11793-11799,共7页
城市轨道交通作为重要的公共交通方式,需在满足乘客出行需求的同时,降低能源消耗成本。为同时满足乘客出行效率与企业能源成本控制的双重目标,综合考虑列车发车间隔、载客定员及客流量等约束条件,构建了基于乘客需求与企业利益的列车运... 城市轨道交通作为重要的公共交通方式,需在满足乘客出行需求的同时,降低能源消耗成本。为同时满足乘客出行效率与企业能源成本控制的双重目标,综合考虑列车发车间隔、载客定员及客流量等约束条件,构建了基于乘客需求与企业利益的列车运行优化模型。针对该优化模型,提出了一种卷积神经网络增强遗传算法。案例的计算结果表明卷积神经网络增强遗传算法比传统的遗传算法求解速度更快,且更不容易陷入局部最优。利用本文提出的模型和算法优化后的出行时间减少了10.21%,能耗降低了5.13%。研究结果为城市轨道交通时刻表优化提供了有效的理论依据,能够在降低企业能耗成本和减少乘客出行时间方面发挥作用,在提升交通运输系统效率和节约资源消耗方面具有重要意义。 展开更多
关键词 城市轨道交通 节能 时刻表优化 卷积神经网络增强遗传算法
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基于遗传神经网络的光纤激光网络回波信号增强方法
7
作者 武文权 任志红 闫静静 《激光杂志》 北大核心 2025年第1期185-190,共6页
光纤激光网络中的回波信号会受到光衰减、色散等因素的影响,导致回波信号特征变得复杂多样,降低了信号增强的效果,因此,提出基于遗传神经网络的光纤激光网络回波信号增强方法。使用经验模式分解法,将原始回波信号分解为若干本征模态函数... 光纤激光网络中的回波信号会受到光衰减、色散等因素的影响,导致回波信号特征变得复杂多样,降低了信号增强的效果,因此,提出基于遗传神经网络的光纤激光网络回波信号增强方法。使用经验模式分解法,将原始回波信号分解为若干本征模态函数,并用粗糙惩罚函数进行平滑处理,抑制信号噪声。基于高斯函数拟合方法,提取与去噪后回波信号函数规则一致的特征。根据回波信号特征提取结果,基于遗传算法优化神经网络的权重和门限,多次训练运算,输出最优解序列,即回波信号增强结果,避免回波信号特征变化对增强结果的影响。实验结果表明,该方法能够有效抑制回波信号中的噪声,能够精准提取回波信号的波形变化特征,并且峰值信噪比最高达到了42.3 dB。 展开更多
关键词 遗传算法 神经网络 光纤激光网络 回波信号增强 信噪噪声抑制
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基于CTGAN-CRS与改进卷积神经网络的变压器故障诊断方法
8
作者 阎对丰 刘昌林 +2 位作者 李元超 王纪儒 孔宪光 《高压电器》 北大核心 2025年第6期120-130,137,共12页
为了提升油中溶解气体数据不平衡场景下的电力变压器故障诊断性能,文中提出了一种基于数据增强与特征扩增结合卷积神经网络进行变压器故障诊断的方法。首先,建立一种基于条件式表格生成对抗网络(conditional tabular generative adversa... 为了提升油中溶解气体数据不平衡场景下的电力变压器故障诊断性能,文中提出了一种基于数据增强与特征扩增结合卷积神经网络进行变压器故障诊断的方法。首先,建立一种基于条件式表格生成对抗网络(conditional tabular generative adversarial network,CTGAN)结合级联式拒绝采样(cascade reject sampling,CRS)的数据增强方法,以实现不平衡数据集的高质量均衡化;其次,构建了一种全类型气体比值结合随机森林算法(gas ratios and random forests,GRRF)的特征构建与筛选方法,提升特征维度并丰富特征多样性;最后,建立基于改进二维卷积神经网络(2D improved convolutional neural network,2D-ICNN)的故障诊断模型,并通过实验验证了提出方法的有效性。结果表明,相较于过采样方法和CTGAN,文中提出的CTGAN-CRS能够有效提高生成数据质量,GRRF特征构建方法可以有效提高数据特征丰富度,在此基础上利用改进2D-ICNN模型进一步提高了故障诊断精度。 展开更多
关键词 变压器故障诊断 数据不平衡 条件式表格生成对抗网络 数据增强 卷积神经网络
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一种基于轮廓度量的卷积神经网络遥感图像建筑物分割方法
9
作者 熊俊 刘守全 +2 位作者 安旭 郭甜 邰宝宇 《应用科学学报》 北大核心 2025年第4期709-720,共12页
在遥感图像地物分割任务中,由于各种建筑物尺寸大小不一、存在被树木遮挡、光照不稳定等因素,卷积神经网络模型通常会丢失目标轮廓和细微结构等高频信息,导致遥感图像的建筑物精准分割成为一个具有挑战性的问题。为此提出了一种基于轮... 在遥感图像地物分割任务中,由于各种建筑物尺寸大小不一、存在被树木遮挡、光照不稳定等因素,卷积神经网络模型通常会丢失目标轮廓和细微结构等高频信息,导致遥感图像的建筑物精准分割成为一个具有挑战性的问题。为此提出了一种基于轮廓度量的深度卷积神经网络模型,通过引入Sobel边缘检测器,网络能够预先获取额外的边缘,从而以无监督的方式增强图像分割的轮廓,然后利用去噪模块来减少隐藏在低级特征中的噪声。在模型训练过程中损失函数除了采用常用的Dice系数和交叉熵损失,还引入轮廓约束损失函数进一步增强建筑物的边缘信息和几何拓扑结构。该方法在Inria Aerial Image Labeling和Massachusetts Buildings两个建筑物遥感图像数据集上进行实验,结果表明,本文模型能够自适应学习光照弱和遮挡目标的边缘细节特征,从而提升建筑物分割精度,分割结果的平均交并比为0.7860和0.7655,边缘几何精度评价指标Boundary IoU为0.7359和0.7168。 展开更多
关键词 遥感图像 轮廓约束 轮廓增强 特征去噪 卷积神经网络
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结合遗传算法的优化卷积神经网络学习方法 被引量：11
10
作者 王丽敏 乔玲玲 魏霖静 《计算机工程与设计》 北大核心 2017年第7期1945-1950,共6页
经典卷积神经网络学习方法采用最陡下降算法进行学习,学习性能受卷积层和全连接层的初始权重设置的影响较大。采用遗传算法生成多组初始权重,经过选择、交叉和变异操作得到最优权重;采用这些权重作为卷积神经网络的初始权重,其学习性能... 经典卷积神经网络学习方法采用最陡下降算法进行学习,学习性能受卷积层和全连接层的初始权重设置的影响较大。采用遗传算法生成多组初始权重,经过选择、交叉和变异操作得到最优权重;采用这些权重作为卷积神经网络的初始权重,其学习性能优于最陡下降算法随机选择的初始权重;采用遗传算法生成的多组权重训练多个卷积神经网络分类器,由其构建联合分类器进行分类,可进一步提高分类正确率。实验结果表明,与经典卷积神经网络方法以及常用的支持向量机、随机森林、后向传播神经网络和极速学习机相比,该方法的分类正确率更高。 展开更多
关键词 卷积神经网络 机器学习 目标分类 遗传算法 最陡下降算法
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基于卷积神经网络的雾天舰船图像增强研究
11
作者 刘好斌 傅凌辉 《舰船科学技术》 北大核心 2024年第23期160-163,共4页
舰船图像增强对目标图像特征提取具有非常重要的意义。本文研究雾天图像成像模型,设计基于卷积神经网络的雾天舰船图像增强的算法流程,包括图像数据准备、卷积神经网络模型构建、模型训练以及图像增强等4个阶段,最后对舰船图像增强前后... 舰船图像增强对目标图像特征提取具有非常重要的意义。本文研究雾天图像成像模型,设计基于卷积神经网络的雾天舰船图像增强的算法流程,包括图像数据准备、卷积神经网络模型构建、模型训练以及图像增强等4个阶段,最后对舰船图像增强前后效果进行对比,雾天船舶图像背景和细节都得到加强,表明本文提出的基于卷积神经网络的雾天舰船图像增强方法行之有效,能够有效提升图像质量。 展开更多
关键词 卷积神经网络 雾天 图像增强 损失函数
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基于卷积神经网络的弱光照图像增强算法 被引量：35
12
作者 程宇 邓德祥 +1 位作者 颜佳 范赐恩 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2019年第4期1162-1169,共8页
针对现有的弱光照图像增强算法强烈依赖于Retinex理论、需人工调整参数等问题,提出一种基于卷积神经网络(CNN)的弱光照图像增强算法。首先,利用四种图像增强手段处理弱光照图像得到四张派生图,分别为:限制对比度自适应直方图均衡派生图... 针对现有的弱光照图像增强算法强烈依赖于Retinex理论、需人工调整参数等问题,提出一种基于卷积神经网络(CNN)的弱光照图像增强算法。首先,利用四种图像增强手段处理弱光照图像得到四张派生图,分别为:限制对比度自适应直方图均衡派生图、伽马变换派生图、对数变换派生图、亮通道增强派生图;然后,将弱光照图像及其四张派生图输入到CNN中;最后经过CNN的激活,输出增强图像。所提算法直接端到端地实现弱光照图像到正常光照图像的映射,不需要按照Retinex模型先估计光照图像或反射率图像,也无需调整任何参数。所提算法与NPEA(Naturalness Preserved Enhancement Algorithm for non-uniform illumination images)、LIME(Low-light image enhancement via Illumination Map Estimation)、LNET(LightenNet)等算法进行了对比。在合成弱光照图像的实验中,所提算法的均方误差(MSE)、峰值信噪比(PSNR)、结构相似度(SSIM)指标均优于对比算法。在真实弱光照图像实验中,所提算法的平均自然图像质量评价度量(NIQE)、熵指标为所有对比方法中最优,平均对比度增益指标在所有方法中排名第二。实验结果表明:相对于对比算法,所提算法的鲁棒性较好;经所提算法增强后,图像的细节更丰富,对比度更高,拥有更好的视觉效果和图像质量。 展开更多
关键词 弱光照图像增强 Retinex模型 派生图 卷积神经网络 自然图像质量评价
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基于卷积神经网络的舰船图像增强算法 被引量：2
13
作者 闫飞 冯春成 《舰船科学技术》 北大核心 2019年第16期163-165,共3页
为了改善舰船图像增强效果,提出基于卷积神经网络的舰船图像增强算法,首先采用同态滤波器对原始舰船图像进行预处理,有效压缩舰船图像的动态范围,丰富舰船图像的细节信息,然后引入卷积神经网络对舰船图像色彩进行校正处理和补偿,解决舰... 为了改善舰船图像增强效果,提出基于卷积神经网络的舰船图像增强算法,首先采用同态滤波器对原始舰船图像进行预处理,有效压缩舰船图像的动态范围,丰富舰船图像的细节信息,然后引入卷积神经网络对舰船图像色彩进行校正处理和补偿,解决舰船图像偏色问题,最后进行舰船图像增强仿真模拟实验。结果表明,卷积神经网络可以提高舰船图像的对比度,凸显了舰船图像细节,舰船图像的视觉效果优,舰船图像的增强结果要优于对比算法,同时降低了舰船图像增强的时间复杂度,舰船图像增强效率得以提升。 展开更多
关键词 卷积神经网络 同态滤波器 舰船图像 增强算法 时间复杂度
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基于神经网络遗传算法的CFRP拉挤工艺优化 被引量：1
14
作者 陈幸开 谢怀勤 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第10期1263-1267,共5页
根据固化动力学和传热学理论,建立了碳纤维增强聚合物基复合材料(CFRP,Carbon Fiber Reinforced Polymer)拉挤成型非稳态温度场与固化动力学数学模型.采用有限元与有限差分相结合的方法,结合ANSYS求解耦合场的间接耦合法,对CFRP拉挤过... 根据固化动力学和传热学理论,建立了碳纤维增强聚合物基复合材料(CFRP,Carbon Fiber Reinforced Polymer)拉挤成型非稳态温度场与固化动力学数学模型.采用有限元与有限差分相结合的方法,结合ANSYS求解耦合场的间接耦合法,对CFRP拉挤过程非稳态温度场和固化度进行数值模拟.使用特殊设计制作的铝毛细管封装的布拉格光栅光纤(FBG,Fiber Bragg Gratings)传感器,对温度场进行实时检测;并采用索氏萃取实验测定CFRP制品固化度.模拟与实验结果基本吻合.以数值模拟结果为样本建立反向传播神经网络,训练得到固化炉温度与CFRP固化度之间的非线性相关关系.采用神经网络与遗传算法相结合的方法,优化得出拉挤固化炉三段最佳温度值,结果表明神经网络结合遗传算法优化拉挤工艺参数快捷有效. 展开更多
关键词 碳纤维增强聚合物基复合材料 拉挤 数值模拟 布拉格光栅光纤 神经网络 遗传算法 优化
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基于全卷积神经网络的语音增强算法 被引量：9
15
作者 张明亮 陈雨 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2020年第S01期135-137,共3页
为了进一步提高语音增强算法的性能,针对传统的WebRTC语音增强算法和基于LSTM的语音增强算法语音增强效果不理想的问题,提出了一种基于全卷积神经网络的语音增强算法。其采用两层全卷积层构成编码器提取含噪语音深层次特征,然后通过对... 为了进一步提高语音增强算法的性能,针对传统的WebRTC语音增强算法和基于LSTM的语音增强算法语音增强效果不理想的问题,提出了一种基于全卷积神经网络的语音增强算法。其采用两层全卷积层构成编码器提取含噪语音深层次特征,然后通过对称的解码器网络进行解码,最后通过一个全连接层输出纯净语音的特征。通过全卷积神经网络可以更好地利用含噪语音的上下文信号,提取出语音更抽象更深层次的特征。通过与WebRTC和LSTM算法进行对比,在低信噪比情况下,该算法的STOI(短时客观可理解度)和PESQ(语音质量感性评估)有较大提高。实现结果表明,其方法能够有效地提高在未知噪声情况下的语音增强性能,增强后的语音具有更好的语音质量与可懂度。 展开更多
关键词 语音增强 深度学习 卷积神经网络 长短期记忆网络 WebRTC
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基于卷积神经网络和无人机倾斜摄影图像的单个高层建筑物高度测算方法 被引量：2
16
作者 高桂棠 郗连霞 钟晓龙 《测绘通报》 CSCD 北大核心 2024年第3期118-122,共5页
为了提升单个高层建筑物高度测算效果,本文提出了基于卷积神经网络的无人机倾斜摄影图像的单个高层建筑物高度测算方法。首先,采用无人机倾斜摄影技术采集高层建筑物图像;然后,在卷积神经网络中输入高层建筑物图像,对其展开增强处理,提... 为了提升单个高层建筑物高度测算效果,本文提出了基于卷积神经网络的无人机倾斜摄影图像的单个高层建筑物高度测算方法。首先,采用无人机倾斜摄影技术采集高层建筑物图像;然后,在卷积神经网络中输入高层建筑物图像,对其展开增强处理,提高图像的清晰度;最后,通过波段转换指数和阴影指数计算阴影长度,以此为依据测算单个高层建筑物的高度。试验结果表明,本文方法的图像增强处理效果较好、高度测算精度和效率较好。 展开更多
关键词 卷积神经网络 无人机倾斜摄影 图像增强 阴影提取 高度测算
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利用深度卷积神经网络提高未知噪声下的语音增强性能 被引量：39
17
作者 袁文浩 孙文珠 +1 位作者 夏斌 欧世峰 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2018年第4期751-759,共9页
为了进一步提高基于深度学习的语音增强方法在未知噪声下的性能,本文从神经网络的结构出发展开研究.基于在时间与频率两个维度上,语音和噪声信号的局部特征都具有强相关性的特点,采用深度卷积神经网络(Deep convolutional neural networ... 为了进一步提高基于深度学习的语音增强方法在未知噪声下的性能,本文从神经网络的结构出发展开研究.基于在时间与频率两个维度上,语音和噪声信号的局部特征都具有强相关性的特点,采用深度卷积神经网络(Deep convolutional neural network,DCNN)建模来表示含噪语音和纯净语音之间的复杂非线性关系.通过设计有效的训练特征和训练目标,并建立合理的网络结构,提出了基于深度卷积神经网络的语音增强方法.实验结果表明,在未知噪声条件下,本文方法相比基于深度神经网络(Deep neural network,DNN)的方法在语音质量和可懂度两种指标上都有明显提高. 展开更多
关键词 语音增强 深度卷积神经网络 深度神经网络 噪声
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基于卷积神经网络的图像数据增强算法 被引量：19
18
作者 蒋芸 张海 +1 位作者 陈莉 陶生鑫 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2019年第11期2007-2016,共10页
提升卷积神经网络的泛化能力和降低过拟合的风险是深度卷积神经网络的研究重点。遮挡是影响卷积神经网络泛化能力的关键因素之一,通常希望经过复杂训练得到的模型能够对遮挡图像有良好的泛化性。为了降低模型过拟合的风险和提升模型对... 提升卷积神经网络的泛化能力和降低过拟合的风险是深度卷积神经网络的研究重点。遮挡是影响卷积神经网络泛化能力的关键因素之一,通常希望经过复杂训练得到的模型能够对遮挡图像有良好的泛化性。为了降低模型过拟合的风险和提升模型对随机遮挡图像识别的鲁棒性,提出了激活区域处理算法,在训练过程中对某一卷积层的最大激活特征图进行处理后对输入图像进行遮挡,然后将被遮挡的新图像作为网络的新输入并继续训练模型。实验结果表明,提出的算法能够提高多种卷积神经网络模型在不同数据集上的分类性能,并且训练好的模型对随机遮挡图像的识别具有非常好的鲁棒性。 展开更多
关键词 深度学习 卷积神经网络 图像分类 数据增强
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基于多尺度特征增强卷积神经网络遥感目标检测算法 被引量：11
19
作者 周秦汉 王振 《电光与控制》 CSCD 北大核心 2022年第11期74-81,共8页
随着技术的不断发展,遥感技术被广泛应用于地图绘制、资源勘探以及灾害预警等领域。遥感目标检测是进行遥感图像解译的关键步骤。传统的目标检测算法在对遥感目标进行检测的过程中存在目标漏检、检测精度低以及无法解决小目标检测等问... 随着技术的不断发展,遥感技术被广泛应用于地图绘制、资源勘探以及灾害预警等领域。遥感目标检测是进行遥感图像解译的关键步骤。传统的目标检测算法在对遥感目标进行检测的过程中存在目标漏检、检测精度低以及无法解决小目标检测等问题。提出一种基于多尺度特征增强卷积神经网络(MSFE-CNNs)的遥感目标检测算法,通过对不同卷积层特征进行增强和融合,使得模型具有更快的训练速度和更高的检测精度。所提算法结合特征提取模块、特征增强模块、自注意力机制和金字塔特征注意力机制。特征提取模块对输入的海量遥感数据进行特征提取,获取不同类别目标的多尺度特征;特征增强模块用于增强不同卷积层特征相关性,强化模型的学习能力和特征之间的非线性关系;自注意力机制和金字塔特征注意力机制主要解决传统卷积神经网络无法获取小尺度目标特征的问题。为了验证所提算法的有效性,在DOTA数据集上进行不同方法对比,实验结果表明所提算法在检测精度和训练速度上均优于现有基于深度学习的目标检测算法。 展开更多
关键词 遥感图像处理 目标检测 卷积神经网络 多尺度特征增强
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一种融合相位估计的深度卷积神经网络语音增强方法 被引量：7
20
作者 袁文浩 梁春燕 +1 位作者 夏斌 孙文珠 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第10期2359-2366,共8页
在时频域的语音增强中,幅度估计和相位估计都是影响语音增强性能的重要因素.为了在基于深度学习的语音增强方法中融合对相位的估计,本文将含噪语音短时傅里叶变换(STFT)的实部和虚部特征作为两个通道输入深度卷积神经网络,通过建立一个... 在时频域的语音增强中,幅度估计和相位估计都是影响语音增强性能的重要因素.为了在基于深度学习的语音增强方法中融合对相位的估计,本文将含噪语音短时傅里叶变换(STFT)的实部和虚部特征作为两个通道输入深度卷积神经网络,通过建立一个同步估计纯净语音STFT的实部和虚部特征的多任务学习模型,实现了对幅度和相位的同步估计.实验结果表明,相比仅考虑幅度估计的方法,本文方法具有更好的噪声抑制能力,在低信噪比条件下,显著提高了语音增强性能. 展开更多
关键词 语音增强 相位估计 幅度估计 深度卷积神经网络
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