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基于VMD-WVD分布与堆栈稀疏自编码网络的局放类型识别 被引量：29
1
作者 高佳程 朱永利 +1 位作者 郑艳艳 贾亚飞 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2019年第14期4118-4128,共11页
针对目前常用的浅层模式识别方法对高维大容量样本处理困难的问题,提出一种基于变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)的Wigner Ville分布(Wigner-Ville distribution,WVD)和堆叠稀疏自编码网络(stockedsparse auto-encoder... 针对目前常用的浅层模式识别方法对高维大容量样本处理困难的问题,提出一种基于变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)的Wigner Ville分布(Wigner-Ville distribution,WVD)和堆叠稀疏自编码网络(stockedsparse auto-encoder,SSAE)的局部放电(partial discharge,PD)信号的模式识别方法。首先,以VMD算法对PD信号进行分解,对所得各分量进行时频分析得到相应的WVD;然后,以PD信号的VMD-WVD分布为输入量,利用SSAE对样本集合进行训练,自主提取内在特征。此外,将SSAE与稀疏自编码器(stackedsparseauto-encoder,SAE)的输出特征进行比较,验证了SSAE网络特征提取能力的优越性;最后,用训练好的SSAE网络完成测试样本的局部放电类型的识别。同时,以基于反向传播(backpropagation,BP)神经网络和支持向量机(support vector machine,SVM)的识别结果与该结果进行比较。结果表明,所采用的识别方法具有更高的正确识别率。 展开更多
关键词 局部放电 模式识别 变分模态分解 WIGNER-VILLE分布 堆栈稀疏自编码网络
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改进的堆栈稀疏自编码矿物高光谱端元识别研究 被引量：4
2
作者 朱玲 秦凯 +1 位作者 李明 赵英俊 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2021年第4期1288-1293,共6页
自然界中岩石一般是由多种矿物集合而成的紧致混合物,由于高光谱传感器低空间分辨率的特征,获得的高光谱数据多为矿物组分的综合反映。受噪声干扰以及矿物复杂的混合机理等因素影响,高光谱端元识别和定量分析成为目前研究的热点与难点... 自然界中岩石一般是由多种矿物集合而成的紧致混合物,由于高光谱传感器低空间分辨率的特征,获得的高光谱数据多为矿物组分的综合反映。受噪声干扰以及矿物复杂的混合机理等因素影响,高光谱端元识别和定量分析成为目前研究的热点与难点。基于深度学习理论,对原始自编码结构进行改进,提出了一种改进的堆栈稀疏自编码的矿物高光谱端元识别方法(stacked sparse autoencoders,SSAE),为高光谱解混提供新的思路。首先,根据矿物混合光谱的特点,对原始自编码结构进行三点改进:第一,去掉自编码神经网络的偏置项(bias);第二,在隐藏层激活函数之前添加批归一化(batch normalization,BN)层,最后一层输出层使用Relu激活函数;第三,用光谱角函数(L SAD)代替均方误差(L MSE)作为目标函数。SSAE法通过梯度下降方式对目标函数进行优化求解获取神经网络参数。然后,利用Hapke模型建立不同矿物组合和不同质量分数的两个模拟数据集,数据集共包括高岭石、叶腊石、蒙脱石、绿泥石、白云母、方解石、赤铁矿、白云石、钾长石和褐铁矿10种常见矿物光谱。最后,利用SSAE方法对模拟数据集进行端元提取测试,测试结果与网络结构改进过程中产生的6种情况以及顶点成分分析法(VCA)和基于最小体积的变元切分增量拉格朗日单形体识别算法(SISAL)提取结果进行比较。实验证明,本研究提供的是一种盲端元识别方法,改进后的SSAE神经网络端元提取精度比未完成改进前有明显提升。SSAE法可以成功识别两个模拟数据集所有的端元,光谱角距离(spectral angle distance,SAD)的平均误差分别为0.0597和0.0344,与VCA法提取精度差异较小,均优于SISAL法的识别结果。SSAE法为矿物高光谱解混提供了新的方向,对高光谱遥感的地质应用和高光谱遥感定量分析研究具有较好的促进作用。 展开更多
关键词 堆栈稀疏自编码 神经网络 端元识别 高光谱 矿物
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基于堆栈稀疏自编码的K-均值聚类算法的种质评价
3
作者 李伟 王儒敬 +1 位作者 贾秀芳 黄河 《计算机应用与软件》 北大核心 2018年第5期269-272,322,共5页
针对种质资源数据库构建过程中大量种质材料数据需要进行品质的分类的问题,提出堆栈稀疏自编码K-均值聚类算法对数据进行聚类,并将聚类结果利用已知品质标注的种质资源进行类别标注,从而达到对育种数据品质等级归类目的。区别于传统K-... 针对种质资源数据库构建过程中大量种质材料数据需要进行品质的分类的问题,提出堆栈稀疏自编码K-均值聚类算法对数据进行聚类,并将聚类结果利用已知品质标注的种质资源进行类别标注,从而达到对育种数据品质等级归类目的。区别于传统K-均值聚类算法,利用堆栈稀疏自编码网络进行关键数据特征提取,逐步降低样本维度,构建混合特征数据,将其作为K-均值聚类算法的初始中心,有效地避免了K-均值聚类算法中对初始中心选取敏感性问题。实验数据表明,该聚类算法准确率有明显提高。 展开更多
关键词 聚类 堆栈稀疏自编码 种质资源 深度学习
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基于极端树与堆栈式稀疏自编码算法的电力电子电路故障诊断 被引量：5
4
作者 张亚茹 何怡刚 +2 位作者 杜博伦 邓金华 安宝冉 《电子测量技术》 2019年第22期73-80,共8页
针对电力电子电路故障诊断问题,基于极端随机森林(ET)与堆栈式稀疏自编码(SSAE)算法提出了一种适用于开关管故障的信号识别诊断方法。以三相电压型PWM整流电路为例,首先建立电路仿真模型并设计电压/电流双闭环调节器;为了在输出直流侧... 针对电力电子电路故障诊断问题,基于极端随机森林(ET)与堆栈式稀疏自编码(SSAE)算法提出了一种适用于开关管故障的信号识别诊断方法。以三相电压型PWM整流电路为例,首先建立电路仿真模型并设计电压/电流双闭环调节器;为了在输出直流侧能收集到有效的故障特征信号,选择在无负载条件下向PWM整流器交流侧电流d轴分量中注入特定频率的交流电流,此时会在DC输出侧产生相同频率的纹波电压/电流;接着选择直流侧输出电流为故障特征量,首先利用经验模态分解(EMD)提取前7阶本征模函数(IMF)分量,然后计算每阶分量的能量、复杂度以及时域特征和频域特征,获得初始故障特征数据样本,对其应用ET-SSAE融合算法进行降维处理,最后输入到分类器中进行识别。实验结果表明,该算法最终的故障识别准确率高达97.62%,其中ET算法降维处理后得到的故障诊断准确率为88.89%,SSEA降维处理后得到的故障诊断准确率为91.27%。 展开更多
关键词 故障诊断 特征降维 经验模态分解 极端树 堆栈式稀疏自编码
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基于全卷积网络和自编码的高光谱图像分类 被引量：4
5
作者 董朋欣 董安国 +1 位作者 李楚婷 梁苗苗 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2022年第5期256-263,共8页
针对高光谱图像空间信息利用不足、标记样本数量较少的问题,提出一种基于全卷积网络和堆栈稀疏自编码的高光谱图像分类算法。基于迁移学习的思想,利用预训练好的全卷积网络FCN-8s,挖掘图像潜在的多尺度几何结构特征;选取其特征的像素邻... 针对高光谱图像空间信息利用不足、标记样本数量较少的问题,提出一种基于全卷积网络和堆栈稀疏自编码的高光谱图像分类算法。基于迁移学习的思想,利用预训练好的全卷积网络FCN-8s,挖掘图像潜在的多尺度几何结构特征;选取其特征的像素邻域信息,采用拼接融合的方法与原光谱信息进行融合;利用堆栈稀疏自编码网络完成最终的多尺度空谱特征提取,并通过Softmax分类器实现分类。对三组遥感图像进行实验,结果显示,所提算法极大改善了边界区域的分类效果。 展开更多
关键词 高光谱图像 全卷积网络 堆栈稀疏自编码 迁移学习
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自编码网络在JavaScript恶意代码检测中的应用研究 被引量：4
6
作者 龙廷艳 万良 丁红卫 《计算机科学与探索》 CSCD 北大核心 2019年第12期2073-2084,共12页
针对传统机器学习特征提取方法很难发掘JavaScript恶意代码深层次本质特征的问题,提出基于堆栈式稀疏降噪自编码网络(sSDAN)的JavaScript恶意代码检测方法。首先将JavaScript恶意代码进行数值化处理,然后在自编码网络的基础上加入稀疏... 针对传统机器学习特征提取方法很难发掘JavaScript恶意代码深层次本质特征的问题,提出基于堆栈式稀疏降噪自编码网络(sSDAN)的JavaScript恶意代码检测方法。首先将JavaScript恶意代码进行数值化处理,然后在自编码网络的基础上加入稀疏性限制,同时加入一定概率分布的噪声进行染噪的学习训练,使得自动编码器模型能够获取数据不同层次的特征表达;再经过无监督逐层贪婪的预训练和有监督的微调过程可以得到有效去噪后的更深层次特征;最后利用Softmax函数对特征进行分类。实验结果表明,稀疏降噪自编码分类算法对JavaScript具有较好的分类能力,其准确率高于传统机器学习模型,相比随机森林的方法提高了0.717%,相比支持向量机(SVM)的方法提高了2.237%。 展开更多
关键词 堆栈式稀疏降噪自编码网络(sSDAN) JavaScript恶意代码 机器学习
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基于ISSAE和XGBoost的滚动轴承故障诊断研究 被引量：8
7
作者 向川 任泽俊 +1 位作者 赵晶 周佳慧 《机电工程》 CAS 北大核心 2021年第6期704-711,共8页
为了提高滚动轴承的故障诊断准确率,并增强诊断模型的抗噪性能,提出了一种基于改进堆栈稀疏自编码(ISSAE)网络和极端梯度提升(XGBoost)相结合的轴承故障诊断方法(ISSAE网络将多个稀疏自编码(SAE)网络堆叠,增强了自编码网络提取数据深层... 为了提高滚动轴承的故障诊断准确率,并增强诊断模型的抗噪性能,提出了一种基于改进堆栈稀疏自编码(ISSAE)网络和极端梯度提升(XGBoost)相结合的轴承故障诊断方法(ISSAE网络将多个稀疏自编码(SAE)网络堆叠,增强了自编码网络提取数据深层特征的能力,通过改进网络损失函数提高了网络抗噪性能)。首先,将轴承测量信号输入到使用Adam算法优化的ISSAE网络中;网络对输入信号进行重构并自行学习,提取出了测量信号的内在特征。然后,将特征值输入到XGBoost模型中,通过网格搜索法调节参数,对故障诊断分类器模型进行了训练。最后,将轴承故障测试集输入到训练好的ISSAE-XGBoost模型中,完成了对故障类型的自动识别;采用多个实验平台的不同轴承实验数据,验证了该算法的有效性和适用性。研究结果表明:相比于SSAE-XGBoost和ISSAE-SVM算法,该方法对轴承故障识别率高、适用性强,在大样本数量情况下,识别率达到99%以上,即使在样本数量较少时,也具有较高的识别准确率;该算法通过在网络中改进损失函数,可使模型抑制微小扰动的干扰,对含有噪声的测量信号,仍能保持较高的故障诊断准确率。 展开更多
关键词 滚动轴承 故障诊断 改进堆栈稀疏自编码 极端梯度提升
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基于主动深度学习的高光谱影像分类 被引量：13
8
作者 程圆娥 周绍光 +1 位作者 袁春琦 陈蒙蒙 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2017年第17期192-196,248,共6页
针对当前高光谱遥感影像分类人工标注样本费时费力,大量未标注样本未得到有效利用以及主要利用光谱信息而忽视空间信息等问题,提出了一种空-谱信息与主动深度学习相结合的高光谱影像分类方法。首先利用主成分分析对原始影像进行降维,在... 针对当前高光谱遥感影像分类人工标注样本费时费力,大量未标注样本未得到有效利用以及主要利用光谱信息而忽视空间信息等问题,提出了一种空-谱信息与主动深度学习相结合的高光谱影像分类方法。首先利用主成分分析对原始影像进行降维,在此基础上提取像素的一正方形小邻域作为该像素的空间信息并结合其原始光谱信息得到空谱特征。然后,通过稀疏自编码器得到原始数据的稀疏特征表达,并通过逐层无监督学习稀疏自编码器构建深度神经网络,输出原始数据的深度特征,将其连接到softmax分类器,利用少量标记样本以监督学习的方式完成模型的精调。最后,利用主动学习算法选择最不确定性样本对其进行标注,并加入至训练样本以提高分类器的分类效果。分别对Pavia U影像和Pavia C影像进行分类实验的结果表明,该方法在少量标记样本情况下,相对于传统方法能有效地提高分类精度。 展开更多
关键词 高光谱遥感影像分类 空谱特征 堆栈式稀疏自编码深度网络 主动学习
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一种新的空谱联合高光谱图像分类方法 被引量：7
9
作者 段小川 王广军 +2 位作者 梁四海 杜海波 吴萍 《遥感信息》 CSCD 北大核心 2021年第3期76-84,共9页
为了充分利用高光谱遥感图像的空间信息和光谱信息,以提高分类精度,文章研究了分别采用二维和三维Gabor滤波对高光谱遥感图像进行特征提取,然后与高光谱遥感图像的光谱信息进行融合,并基于堆栈式稀疏自编码器的深度学习网络对融合图像... 为了充分利用高光谱遥感图像的空间信息和光谱信息,以提高分类精度,文章研究了分别采用二维和三维Gabor滤波对高光谱遥感图像进行特征提取,然后与高光谱遥感图像的光谱信息进行融合,并基于堆栈式稀疏自编码器的深度学习网络对融合图像进行分类的方法。研究结果表明,所提出的空谱联合分类器与传统的光谱信息分类器相比,分类性能得到了显著提高,且三维Gabor滤波的空谱联合分类器的分类性能优于二维Gabor滤波的空谱联合分类器,并具有较强的鲁棒性。 展开更多
关键词 深度学习 堆栈式稀疏自编码 二维Gabor滤波 三维Gabor滤波 分类
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