双通道小波核-卷积神经网络轧机设备轴承诊断方法

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作者 时培明 肖立峰 +2 位作者 许学方 何俊杰 彭荣荣 《机械科学与技术》 北大核心 2025年第2期335-344,共10页

轧机设备运行过程中产生的振动信号和声音信号包含丰富的状况信息,而使用单类传感器采集信号难以捕获轧机的全面信息。针对上述问题,提出一种基于双通道异源信息融合的小波核-卷积神经网络算法。首先,将采集的振动信号转换成二维小波时... 轧机设备运行过程中产生的振动信号和声音信号包含丰富的状况信息,而使用单类传感器采集信号难以捕获轧机的全面信息。针对上述问题,提出一种基于双通道异源信息融合的小波核-卷积神经网络算法。首先,将采集的振动信号转换成二维小波时频图作为二维卷积神经网络通道的输入;再设计一种小波核网络Wavelet kernel network (WKN)作为一维通道对声音信号进行处理;最后,将各通道提取的特征向量在汇聚层进行拼接,信息融合后实现对轧机设备的轴承状况诊断。为了验证该算法的有效性,搭建轧机状况实验平台。实验结果表明,在变工况下,双通道小波核-卷积神经融合网络对轧机轴承故障诊断准确率可达99%。 展开更多

关键词 故障诊断 轧机轴承 双通道卷积神经网络 小波卷积核

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基于图像融合和双通道卷积神经网络的配电网故障选线方法研究 被引量：4

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作者 苏斌 侯思祖 郭威 《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心 2024年第9期54-66,共13页

针对传统的配电网故障选线方法受限于单一的故障诊断模型,提出一种基于图像融合和双通道卷积神经网络的配电网故障选线方法。研究目的是解决现有方法在面对高阻接地、噪声干扰、分布式电源接地、采样时间不同步等复杂工况时的准确性问... 针对传统的配电网故障选线方法受限于单一的故障诊断模型,提出一种基于图像融合和双通道卷积神经网络的配电网故障选线方法。研究目的是解决现有方法在面对高阻接地、噪声干扰、分布式电源接地、采样时间不同步等复杂工况时的准确性问题。首先,利用格拉姆角和场和格拉姆角差场将零序电流信号转成易于区分故障的二维图像,为图像处理提供了基础。其次,通过图像融合技术将GASF图像和GADF图像进行空间域图像融合,得到一张综合特征图像,充分利用了不同图像的特征,提高了特征表达的丰富性和有效性。接着,构建双通道卷积神经网络模型,其中一维卷积神经网络和ResNet50网络分别用于挖掘零序电流信号和格拉姆角场图像的特征。这种设计充分发挥了不同卷积神经网络在处理一维信号和二维图像时的优势。最后,将融合后的特征输入到Sigmoid函数实现故障线路的筛选。实验结果表明,该方法在各种复杂工况下的表现均优于传统方法,其准确率、Kappa系数、马修斯相关系数、召回率分别达到了99.97%、0.9993、0.9993、0.9995。这些结果表明,该方法不仅具有较高的准确性,还具有良好的鲁棒性和稳定性,能够有效应对高阻接地、噪声干扰、分布式电源接地和采样时间不同步等实际应用中的挑战。提出的方法为配电网故障选线提供了一种新颖且高效的解决方案,具有重要的实际应用价值和广泛的推广前景。 展开更多

关键词 格拉姆角场 故障选线 图像融合 双通道卷积神经网络

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基于双通道卷积神经网络的航班延误预测模型 被引量：30

3

作者 吴仁彪 李佳怡 屈景怡 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2018年第7期2100-2106,2112,共8页

针对航班延误预测数据量大、特征提取困难而传统算法处理能力有限的问题,提出一种基于双通道卷积神经网络(DCNN)的航班延误预测模型。首先,该模型将航班数据和气象数据进行融合,应用DCNN进行自动特征提取,采用批归一化(BN)和Padding策... 针对航班延误预测数据量大、特征提取困难而传统算法处理能力有限的问题,提出一种基于双通道卷积神经网络(DCNN)的航班延误预测模型。首先,该模型将航班数据和气象数据进行融合,应用DCNN进行自动特征提取,采用批归一化(BN)和Padding策略优化,提升到港延误等级的分类预测性能;然后,在卷积神经网络(CNN)基础上加入直通通道,以保证特征矩阵的无损传输,增强深度网络的畅通性;同时引入卷积衰减因子对卷积通道的特征矩阵进行稀疏性限制,控制不同网络深度的特征叠加比例,维持模型的稳定性。实验结果表明,所提模型与传统模型相比,具有更强的数据处理能力。通过数据融合,航班延误预测准确率可提高1个百分点;加深网络深度后,该模型能保证梯度的稳定,从而训练更深的网络,使准确率提升至92.1%。该基于DCNN算法的模型特征提取充分,预测性能优于对比模型,可更好地服务于民航决策。 展开更多

关键词 航班延误预测 双通道卷积神经网络 数据融合 直通通道 卷积衰减因子

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应用双通道卷积神经网络的地震随机噪声压制方法 被引量：10

4

作者 徐彦凯 刘曾梅 +1 位作者 薛亚茹 曹思远 《石油地球物理勘探》 EI CSCD 北大核心 2022年第4期747-756,I0001,共11页

地震资料中随机噪声的压制一直是人们关注的热点。传统方法难以平衡噪声的去除与有效信号的保护,且执行效率低。为此,提出了基于双通道卷积神经网络的随机噪声压制方法。首先,该网络是一个双通道网络,即由两个结构不同的子网络组成,目... 地震资料中随机噪声的压制一直是人们关注的热点。传统方法难以平衡噪声的去除与有效信号的保护,且执行效率低。为此,提出了基于双通道卷积神经网络的随机噪声压制方法。首先,该网络是一个双通道网络,即由两个结构不同的子网络组成,目的是在压制噪声过程中提取到互补有效信息;其次,在下通道子网络中引入空洞卷积增大感受野,充分捕捉到地震资料中的邻域信息,从而更充分地保留细节信息;最后,借鉴残差学习的思想并使用Swish激活函数,提高了网络的降噪性能。模型和实际资料的实验结果表明,所提方法在有效地压制随机噪声的同时能够保留更丰富的纹理细节信息。 展开更多

关键词 地震资料 随机噪声 双通道卷积神经网络 空洞卷积 激活函数

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基于双通道卷积神经网络的多标签图像标注 被引量：6

5

作者 陈立潮 武晨燕 +2 位作者 曹建芳 潘理虎 张英俊 《计算机工程与设计》 北大核心 2019年第12期3601-3607,共7页

针对图像语义标注中存在的训练样本不均衡导致低频标注词标注准确率低的问题,提出一种双通道卷积神经网络模型(double channel convolution neural network,DCCNN)。其中一个通道是为训练低频样本设立的,以此提高低频样本在整个模型中... 针对图像语义标注中存在的训练样本不均衡导致低频标注词标注准确率低的问题,提出一种双通道卷积神经网络模型(double channel convolution neural network,DCCNN)。其中一个通道是为训练低频样本设立的,以此提高低频样本在整个模型中所占比重,另一个通道用于训练全部的训练集。在标注过程中把两个通道的输出进行融合,对所需标注的标注词共同做出决策。在Pascal VOC2012标准数据集上对模型进行验证,实验结果表明,DCCNN模型相对于卷积神经网络(convolution neural network,CNN)无论是对低频标注词的标注准确率还是效率都有很大的提升,验证了该模型的有效性。 展开更多

关键词 图像标注 卷积神经网络 样本不均衡 多标签 双通道卷积神经网络

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基于双通道空洞卷积神经网络的手势识别 被引量：6

6

作者 孙进 张道周 +2 位作者 张洋 习俊通 朱兴龙 《传感器与微系统》 CSCD 北大核心 2022年第3期126-128,共3页

为了提高手势识别过程中识别率,提出了一种基于双通道卷积神经网络(CNN)的识别算法。首先,对原始手势图像进行预处理,得到手部边缘图像;然后,分别选取手势图像和手部边缘图像作为CNN的两个输入通道;最后,在全连接层进行特征融合,并用Sof... 为了提高手势识别过程中识别率,提出了一种基于双通道卷积神经网络(CNN)的识别算法。首先,对原始手势图像进行预处理,得到手部边缘图像;然后,分别选取手势图像和手部边缘图像作为CNN的两个输入通道;最后,在全连接层进行特征融合,并用SoftMax分类器对输出结果进行分类。通过实验证明:该算法能有效提高手势识别率,达到99.6%,增强了CNN的泛化能力。 展开更多

关键词 双通道 空洞卷积 神经网络 手势识别

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基于视频分段的空时双通道卷积神经网络的行为识别 被引量：8

7

作者 王萍 庞文浩 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2019年第7期2081-2086,共6页

针对原始空时双通道卷积神经网络(CNN)模型对长时段复杂视频中行为识别率低的问题,提出了一种基于视频分段的空时双通道卷积神经网络的行为识别方法。首先将视频分成多个等长不重叠的分段,对每个分段随机采样得到代表视频静态特征的帧... 针对原始空时双通道卷积神经网络(CNN)模型对长时段复杂视频中行为识别率低的问题,提出了一种基于视频分段的空时双通道卷积神经网络的行为识别方法。首先将视频分成多个等长不重叠的分段,对每个分段随机采样得到代表视频静态特征的帧图像和代表运动特征的堆叠光流图像;然后将这两种图像分别输入到空域和时域卷积神经网络进行特征提取,再在两个通道分别融合各视频分段特征得到空域和时域的类别预测特征;最后集成双通道的预测特征得到视频行为识别结果。通过实验讨论了多种数据增强方法和迁移学习方案以解决训练样本不足导致的过拟合问题,分析了不同分段数、预训练网络、分段特征融合方案和双通道集成策略对行为识别性能的影响。实验结果显示所提模型在UCF101数据集上的行为识别准确率达到91.80%,比原始的双通道模型提高了3.8个百分点;同时在HMDB51数据集上的行为识别准确率也比原模型提高,达到61.39%,这表明所提模型能够更好地学习和表达长时段复杂视频中人体行为特征。 展开更多

关键词 双通道卷积神经网络 行为识别 视频分段 迁移学习 特征融合

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采用双通道卷积神经网络构建的随机脉冲噪声深度降噪模型 被引量：2

8

作者 徐少平 林珍玉 +2 位作者 崔燕 刘蕊蕊 杨晓辉 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2020年第10期2541-2548,共8页

为提高对随机脉冲噪声(RVIN)图像的降噪效果,该文提出一种被称为双通道降噪卷积神经网络(D-DnCNN)的RVIN深度降噪模型。首先,提取多个不同阶对数差值排序(ROLD)统计值及1个边缘特征统计值构成描述图块中心像素点是否为RVIN噪声的噪声感... 为提高对随机脉冲噪声(RVIN)图像的降噪效果,该文提出一种被称为双通道降噪卷积神经网络(D-DnCNN)的RVIN深度降噪模型。首先,提取多个不同阶对数差值排序(ROLD)统计值及1个边缘特征统计值构成描述图块中心像素点是否为RVIN噪声的噪声感知特征矢量。其次,利用预先训练好的深度置信网络(DBN)预测模型实现特征矢量到噪声标签的映射,完成对噪声图像中噪声点的检测。再次,在噪声检测标签的指示下采用Delaunay三角剖分插值算法快速修复噪声像素点从而获得初步复原图像。最后,将初步复原图像作为参考图像与噪声图像联接(concatenate)后输入D-DnCNN模型后获得残差图像,将参考图像减去残差图像即可获得降噪后图像。实验数据表明:D-DnCNN模型在各个噪声比例下的降噪效果均显著超过了现有的经典开关型RVIN降噪算法,与普通的单通道RVIN深度降噪模型相比也有较大幅度提升。 展开更多

关键词 图像处理 随机脉冲噪声 双通道降噪卷积神经网络 参考图像 噪声感知特征 噪声检测 插值

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面向表情识别的双通道卷积卷积神经网络 被引量：4

9

作者 文元美 欧阳文 凌永权 《计算机工程与设计》 北大核心 2019年第7期2046-2051,共6页

针对融合卷积神经网络学习到的低层次特征与高层次特征进行表情识别时参数过多的问题,提出面向表情识别任务的双通道卷积卷积神经网络。将池化层池化得到的特征图分为上下两路进行卷积,上路特征图采用1×1卷积核进行卷积得到低层次... 针对融合卷积神经网络学习到的低层次特征与高层次特征进行表情识别时参数过多的问题,提出面向表情识别任务的双通道卷积卷积神经网络。将池化层池化得到的特征图分为上下两路进行卷积,上路特征图采用1×1卷积核进行卷积得到低层次特征值,下路特征图输入到下一卷积层中学习高层次特征,将高层次特征与各层的低层次特征相融合后输入分类器进行分类。多个表情数据集实验结果表明,所提方法在保证识别精度的前提下有效减少了特征融合后的参数量。 展开更多

关键词 表情识别 卷积神经网络 特征融合 双通道卷积 降维

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双通道卷积神经网络在静态手势识别中的应用 被引量：13

10

作者 冯家文 张立民 邓向阳 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2018年第14期148-152,162,共6页

针对静态手势识别任务中,传统基于人工提取特征方法耗时耗力,识别率较低,现有卷积神经网络依赖单一卷积核提取特征不够充分的问题,提出双通道卷积神经网络模型。输入手势图片通过两个相互独立的通道进行特征提取,双通道具有尺度不同的... 针对静态手势识别任务中,传统基于人工提取特征方法耗时耗力,识别率较低,现有卷积神经网络依赖单一卷积核提取特征不够充分的问题,提出双通道卷积神经网络模型。输入手势图片通过两个相互独立的通道进行特征提取,双通道具有尺度不同的卷积核,能够提取输入图像中不同尺度的特征,然后在全连接层进行特征融合,最后经过softmax分类器进行分类。在Thomas Moeslund和Jochen Triesch手势数据库上进行实验验证,结果表明该模型提高了静态手势识别的准确率,增强了卷积神经网络的泛化能力。 展开更多

关键词 静态手势识别 卷积神经网络 双通道 卷积核

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基于金字塔式双通道卷积神经网络的深度图像超分辨率重建 被引量：9

11

作者 于淑侠 胡良梅 +1 位作者 张骏 张旭东 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2020年第8期2541-2546,共6页

针对深度图像分辨率低的问题,构建了一种金字塔式双通道深度图像超分辨率卷积神经网络。在金字塔的每一级,通过两个通道对低分辨率深度图像提取不同的有效特征,通道1为增强型残差结构,可以将丰富的图像细节传递到后面的图层,通道2将不... 针对深度图像分辨率低的问题,构建了一种金字塔式双通道深度图像超分辨率卷积神经网络。在金字塔的每一级,通过两个通道对低分辨率深度图像提取不同的有效特征,通道1为增强型残差结构,可以将丰富的图像细节传递到后面的图层,通道2将不同卷积层提取的特征连接起来作为此通道最后一层卷积层的输入,有益于局部特征和全局特征的结合。接着,通过将不同通道融合后的特征输入亚像素卷积实现超分辨率重建。实验结果表明,相比其他方法,该方法得到的超分辨率图像缓解了边缘失真和伪影问题,有较好的视觉效果。 展开更多

关键词 深度图像 超分辨率重建 双通道卷积神经网络 金字塔式网络结构

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基于双通道卷积神经网络的交通标志识别算法 被引量：7

12

作者 孔月瑶 严群 +1 位作者 姚剑敏 林志贤 《传感器与微系统》 CSCD 北大核心 2021年第7期138-141,共4页

针对交通标志图像易受复杂背景、光照、运动模糊等影响导致识别率低和识别速度慢的问题,提出了基于非对称双通道卷积神经网络的交通标志识别方法。通过不同网络结构的两通路提取丰富的特征信息,上层通路使用跃层连接提取的浅层局部特征... 针对交通标志图像易受复杂背景、光照、运动模糊等影响导致识别率低和识别速度慢的问题,提出了基于非对称双通道卷积神经网络的交通标志识别方法。通过不同网络结构的两通路提取丰富的特征信息,上层通路使用跃层连接提取的浅层局部特征和深层全局特征,与下层通路提取的精细特征在全连接层进行融合,并使用激活函数LReLUs代替脆弱的ReLU,提高准确率。将实验结果与其他算法进行比较,证明所提算法的识别率和识别速度均优于其他算法,具有一定的先进性和鲁棒性。 展开更多

关键词 卷积神经网络 交通标志识别 双通道卷积 特征融合

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双通道深度卷积神经网络的航空发动机剩余使用寿命预测方法 被引量：5

13

作者 苗青林 张晓丰 +2 位作者 高杨军 刘显光 秦丕胜 《空军工程大学学报（自然科学版）》 CSCD 北大核心 2022年第2期12-18,共7页

提出了一种基于双通道的深度卷积神经网络方法,用来预测航空发动机剩余使用寿命。该方法在传统卷积神经网络上,应用最大信息系数进行数据降维、卡尔曼滤波进行数据降噪;通过数据切片,将数据片标签设置为最后一个循环的剩余使用寿命,实... 提出了一种基于双通道的深度卷积神经网络方法,用来预测航空发动机剩余使用寿命。该方法在传统卷积神经网络上,应用最大信息系数进行数据降维、卡尔曼滤波进行数据降噪;通过数据切片,将数据片标签设置为最后一个循环的剩余使用寿命,实现数据重构;引入分段和线性剩余使用寿命衰减模型,并给出了寿命衰减起始点判断方法;将寿命衰减前、寿命衰减中2种特征作为双通道网络模型的输入。在NASA涡轮风扇发动机仿真数据集(C-MAPSS)上测试结果显示,在测试数据范围较大时,该方法相关指标明显优于其他方法,在航空发动机剩余寿命预测上具有显著优势。 展开更多

关键词 航空发动机 剩余使用寿命 深度卷积神经网络 双通道 最大相关系数

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基于双通道卷积神经网络的视频目标移除取证算法 被引量：3

14

作者 白珊山 倪蓉蓉 赵耀 《信号处理》 CSCD 北大核心 2020年第9期1415-1421,共7页

针对现有数字视频目标移除取证算法的伪造帧识别准确率低的问题,本文提出了一种基于双通道卷积神经网络的视频目标移除取证算法。该算法利用双通道结构,分别提取视频绝对帧差图像的RGB特征和噪声特征,并利用双线性池化对二者进行特征融... 针对现有数字视频目标移除取证算法的伪造帧识别准确率低的问题,本文提出了一种基于双通道卷积神经网络的视频目标移除取证算法。该算法利用双通道结构,分别提取视频绝对帧差图像的RGB特征和噪声特征,并利用双线性池化对二者进行特征融合,而后通过分类层输出视频帧的分类结果,从而有效地识别经过篡改的视频帧。其中,RGB通道能够发现绝对帧差图像中不自然的篡改边界和对比度,噪声通道能够发现原始区域和篡改区域之间噪声的不一致性。此外,算法在网络前端增加了预处理层来放大篡改视频帧的伪造痕迹。实验结果显示,所提算法有效地提高了伪造视频帧的识别准确率,且相对于传统的单通道网络结构,双通道特征融合的方式取得了更好的检测性能。 展开更多

关键词 数字视频取证 视频目标移除取证 双通道卷积神经网络 Inception-v3网络

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基于依存关系和双通道卷积神经网络关系抽取方法 被引量：5

15

作者 吴佳昌 吴观茂 《计算机应用与软件》 北大核心 2019年第4期241-246,267,共7页

关系抽取是自然语言中的一项重要任务,其结果对后续的信息抽取和自动问答系统有重要的影响。随着深度学习的日益火热,基于卷积神经网络的实体关系抽取已取得了不错的结果。不过词向量表示比较单一,提取的特征也有限。针对这个问题,将Wor... 关系抽取是自然语言中的一项重要任务,其结果对后续的信息抽取和自动问答系统有重要的影响。随着深度学习的日益火热,基于卷积神经网络的实体关系抽取已取得了不错的结果。不过词向量表示比较单一,提取的特征也有限。针对这个问题,将Word2vec训练的词向量和由自然语言处理工具得出的依存关系对分别作为模型两通道的输入向量,使用双通道卷积神经网络提取特征来实现实体关系抽取。该模型可以提取更深层的语义信息,并取得了比传统词向量更好的效果。 展开更多

关键词 关系抽取 依存关系 卷积神经网络 双通道

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基于双通道复数卷积神经网络的DOA估计算法 被引量：2

16

作者 俞帆 陈格格 沈明威 《现代雷达》 CSCD 北大核心 2022年第12期81-86,共6页

针对低信噪比下基于实数卷积神经网络(RV-CNN)的阵列波达方向(DOA)估计方法对接收信号幅相特征提取不充分的问题,引入复数卷积神经网络(CV-CNN)进行DOA估计。为进一步提高分类准确率,构建了一种基于复数卷积神经网络的非对称双通道DOA... 针对低信噪比下基于实数卷积神经网络(RV-CNN)的阵列波达方向(DOA)估计方法对接收信号幅相特征提取不充分的问题,引入复数卷积神经网络(CV-CNN)进行DOA估计。为进一步提高分类准确率,构建了一种基于复数卷积神经网络的非对称双通道DOA估计模型(CV-DCNN)。该模型以阵列接收信号的复数协方差矩阵作为输入,分别输入由空洞卷积层组成的第一通道和由标准卷积层组成的第二通道中,其中空洞卷积在不损失角度信息的情况下,增大特征图的感受野。通过复数卷积神经网络(CV-CNN)独有的复数卷积方式提取和融合信号的幅值和相位特征,将双通道提取的特征融合后通过全连接层和sigmoid函数实现角度分类结果输出。实验结果表明,CV-CNN比RV-CNN有更快的收敛速度,在低信噪比和少快拍条件下,CV-CNN比RV-CNN有更高的估计精度,而CV-DCNN比CV-CNN在收敛速度和估计精度上又有了进一步的提升。 展开更多

关键词 阵列达波方向估计 复数卷积神经网络 复数双通道卷积神经网络 空洞卷积

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基于边缘指导的双通道卷积神经网络单图像超分辨率算法 被引量：2

17

作者 李春平 周登文 贾慧秒 《南京信息工程大学学报（自然科学版）》 CAS 2017年第6期669-674,共6页

当前基于卷积神经网络(CNN)的超分辨率(SR)重建算法,虽然取得了很大的成功,但是重建图像高频纹理的效果仍然不能令人满意,其高分辨率(HR)图像局部边缘存在明显的震荡.本文提出一种结合形态学成分分析(MCA)分解的边缘指导双通道CNNSR算法... 当前基于卷积神经网络(CNN)的超分辨率(SR)重建算法,虽然取得了很大的成功,但是重建图像高频纹理的效果仍然不能令人满意,其高分辨率(HR)图像局部边缘存在明显的震荡.本文提出一种结合形态学成分分析(MCA)分解的边缘指导双通道CNNSR算法:待处理的低分辨率(LR)图像通过MCA分解为纹理部分和平滑结构部分;纹理部分和原LR图像共同组成双通道,输入到改进的网络结构中重建HR纹理部分;结合HR纹理输出与LR平滑结构部分重建HR图像.训练过程采用最小化纹理损失与原图像损失之和最优化网络模型参数.后处理包括:执行网络输出与LR输入图像的直方图匹配使色调保持一致,提升感官效果;应用迭代的反向映射使HR重建与LR输入保持退化算子一致性提高PSNR值.实验结果显示:该方法能够很好地恢复HR图像的纹理细节,对纹理细节丰富的图像恢复效果更好. 展开更多

关键词 超分辨率 卷积神经网络 形态学成分分析 双通道输入

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雷达海上目标双通道卷积神经网络特征融合智能检测方法 被引量：18

18

作者 苏宁远 陈小龙 +1 位作者 陈宝欣 关键 《现代雷达》 CSCD 北大核心 2019年第10期47-52,57,共7页

受复杂海洋环境影响,基于统计理论的海面目标检测方法由于假设条件不成立,在实际应用中难以实现高性能检测,本文从特征提取分类角度,通过深度学习分类方法对目标和杂波的雷达回波信号进行二元分类,提出了一种基于双通道卷积神经网络(DCC... 受复杂海洋环境影响,基于统计理论的海面目标检测方法由于假设条件不成立,在实际应用中难以实现高性能检测,本文从特征提取分类角度,通过深度学习分类方法对目标和杂波的雷达回波信号进行二元分类,提出了一种基于双通道卷积神经网络(DCCNN)的雷达海上目标智能检测方法。首先,对实测海杂波和目标雷达信号进行预处理,得到信号的时间-多普勒谱和幅度信息;然后,构建DCCNN对预处理得到的数据进行智能特征提取,得到信号的特征向量,并对不同特征提取模型性能进行测试;最后,通过阈值可设的Softmax分类器作为检测器对特征向量进行分类,实现虚警率的控制。测试结果表明:与传统的单通道CNN以及无虚警控制Hog-SVM分类算法相比,基于二维卷积核VGG16和一维卷积核Le Net的DCCNN特征提取模型和softmax分类器可实现更高的检测性能,并可以实现虚警率控制,为复杂海杂波背景下目标智能检测提供了新的技术途径。 展开更多

关键词 雷达目标检测 海上目标 特征提取 双通道卷积神经网络 虚警可控 分类器

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基于双通道卷积神经网络的雷达信号识别 被引量：12

19

作者 全大英 陈赟 +3 位作者 唐泽雨 李世通 汪晓锋 金小萍 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第7期877-885,共9页

为解决在低信噪比下特征提取困难、雷达信号识别率低的问题,提出了一种基于Choi-Williams分布(CWD)和多重同步压缩变换(MSST)的双通道卷积神经网络模型.模型通过对雷达信号进行CWD和MSST时频分析,分别获取二维时频图像并进行预处理,然... 为解决在低信噪比下特征提取困难、雷达信号识别率低的问题,提出了一种基于Choi-Williams分布(CWD)和多重同步压缩变换(MSST)的双通道卷积神经网络模型.模型通过对雷达信号进行CWD和MSST时频分析,分别获取二维时频图像并进行预处理,然后送入双通道卷积神经网络进行深度特征提取,最后将两路通道获取的特征进行融合,通过卷积神经网络分类器实现对雷达信号的分类识别.仿真结果表明:在信噪比为-10 dB时,所提模型整体识别准确率能达到96%以上,其在低信噪比下表现优异. 展开更多

关键词 低信噪比 Choi-Williams分布 多重同步压缩变换 双通道卷积神经网络

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基于衰减因子的双通道神经网络图像分类算法 被引量：4

20

作者 屈景怡 朱威 吴仁彪 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2017年第6期1391-1399,共9页

为解决深度卷积神经网络(convolutional neural networks,CNN)难以训练的问题,提出一种快速、高效的双通道神经网络(dual-channel neural networks,DCNN),该神经网络由直通通道和卷积通道两种通道构成,直通通道负责保障深度网络的畅通性... 为解决深度卷积神经网络(convolutional neural networks,CNN)难以训练的问题,提出一种快速、高效的双通道神经网络(dual-channel neural networks,DCNN),该神经网络由直通通道和卷积通道两种通道构成,直通通道负责保障深度网络的畅通性,卷积通道负责深度网络的学习。考虑到深层网络在训练时容易出现性能不稳定的问题,在卷积通道上引入卷积衰减因子,对其响应数据进行约束。设计一种"双池化层"对同一特征图进行降采样,不仅可以防止训练过拟合,还能保证各通道的维度一致性。在3个图像数据集CIFAR-10、CIFAR-100和MNIST上的实验结果表明,无论是神经网络的可训练深度、稳定性和分类精度,DCNN都明显优于现有的深度卷积神经网络。 展开更多

关键词 图像分类 深度学习 卷积神经网络 双通道神经网络 卷积衰减因子

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