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基于改进型卷积网络的汽车高度调节器缺陷检测方法
被引量：
13
1
作者
鲍光海
林善银
徐林森
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第2期157-165,共9页
针对汽车高度调节器生产中人工缺陷检测耗时耗力和传统诊断方法适用性差的问题,运用深度学习提出了一种基于改进型卷积网络的智能检测方法。该方法利用卷积网络提取特征,并且在网络中加入残差网络结构和可分离卷积,在深层网络提高精度...
针对汽车高度调节器生产中人工缺陷检测耗时耗力和传统诊断方法适用性差的问题,运用深度学习提出了一种基于改进型卷积网络的智能检测方法。该方法利用卷积网络提取特征,并且在网络中加入残差网络结构和可分离卷积,在深层网络提高精度的同时减少了参数计算量。改进的结构主要运用卷积层、池化层、批标准化层、softmax层,并引入残差网络结构和可分离卷积。实验结果表明,基于改进型卷积网络的汽车高度调节器缺陷检测方法有着良好的识别精度,在汽车高度调节器多类缺陷的检测实验中,准确率均在99%以上,优于经典卷积网络VGG16。
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关键词
深度学习
改进型卷积网络
残差
网络
汽车高度调节器
缺陷检测
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职称材料
滚动轴承多状态特征信息的改进型卷积神经网络故障诊断方法
被引量：
20
2
作者
周陈林
董绍江
+4 位作者
李玲
汤宝平
贺坤
穆书锋
张潇汀
《振动工程学报》
EI
CSCD
北大核心
2020年第4期854-860,共7页
针对现有滚动轴承故障诊断模型中人工选取特征的不确定性,诊断模型不具有针对性的难题,提出一种针对滚动轴承多状态特征信息的改进型卷积神经网络故障诊断方法。首先,该方法针对滚动轴承故障的多状态特征信息,提出一种改进型卷积神经网...
针对现有滚动轴承故障诊断模型中人工选取特征的不确定性,诊断模型不具有针对性的难题,提出一种针对滚动轴承多状态特征信息的改进型卷积神经网络故障诊断方法。首先,该方法针对滚动轴承故障的多状态特征信息,提出一种改进型卷积神经网络设计基本准则(BPDICNN);再次,利用提出的BPDICNN设计了卷积神经网络模型,直接在滚动轴承原始振动信号上进行“端到端”的学习训练,从原始信号中挖掘出包括故障类型、故障位置、故障损伤程度、故障检测时负载状态等多个特征;最后,利用实验数据进行了验证,实现了30个滚动轴承故障状态的有效诊断,准确率为100%,实验结果验证了方法的有效性。
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关键词
故障诊断
滚动轴承
改进
型
卷积
神经
网络
多状态
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职称材料
新型融合方法的医学图像预处理和分类
被引量：
4
3
作者
刘玉成
王传生
+2 位作者
杨露鑫
杨晶
理查德·丁
《计算机工程与设计》
北大核心
2020年第1期169-175,共7页
为在尿沉渣的复杂环境中提取适合神经网络识别的图像信息,满足医学检测和分类的准确性要求,提出一种改进型卷积网络(improved convolution neural networks,ICNNs)的图像融合预处理方法。经过融合与重构,得到符合R、G、B要求的高质量射...
为在尿沉渣的复杂环境中提取适合神经网络识别的图像信息,满足医学检测和分类的准确性要求,提出一种改进型卷积网络(improved convolution neural networks,ICNNs)的图像融合预处理方法。经过融合与重构,得到符合R、G、B要求的高质量射频多光谱信息图像。对比其它预处理方法与神经网络集成的识别分类数据可知,多种尿沉渣成分的识别率得到了显著提高,由聚堆问题引起的识别分类干扰持续下降。ICNNs与BPNNs(back propagation neural networks)集成方法的仿真实验结果表明了ICNNs图像融合预处理方法的先进性,以及ICNNs与BP识别神经网络集成的有效性和鲁棒性。
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关键词
改进型卷积网络
反传神经
网络
最优支撑值
特征提取
稀疏矩阵
函数重构
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职称材料
题名
基于改进型卷积网络的汽车高度调节器缺陷检测方法
被引量：
13
1
作者
鲍光海
林善银
徐林森
机构
福州大学电气工程与自动化学院
福州大学新能源发电与电能变换福建省高校重点实验室
慈溪亚路车辆配件有限公司
出处
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第2期157-165,共9页
基金
福建省科技计划项目(2018H0014)资助.
文摘
针对汽车高度调节器生产中人工缺陷检测耗时耗力和传统诊断方法适用性差的问题,运用深度学习提出了一种基于改进型卷积网络的智能检测方法。该方法利用卷积网络提取特征,并且在网络中加入残差网络结构和可分离卷积,在深层网络提高精度的同时减少了参数计算量。改进的结构主要运用卷积层、池化层、批标准化层、softmax层,并引入残差网络结构和可分离卷积。实验结果表明,基于改进型卷积网络的汽车高度调节器缺陷检测方法有着良好的识别精度,在汽车高度调节器多类缺陷的检测实验中,准确率均在99%以上,优于经典卷积网络VGG16。
关键词
深度学习
改进型卷积网络
残差
网络
汽车高度调节器
缺陷检测
Keywords
deep learning
improved convolution network
residual network
vehicle height regulator
defect detection
分类号
U472 [机械工程—车辆工程]
TP391.41 [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
滚动轴承多状态特征信息的改进型卷积神经网络故障诊断方法
被引量：
20
2
作者
周陈林
董绍江
李玲
汤宝平
贺坤
穆书锋
张潇汀
机构
重庆交通大学机电与车辆工程学院
重庆大学机械传动国家重点实验室
重庆交通大学财务处
出处
《振动工程学报》
EI
CSCD
北大核心
2020年第4期854-860,共7页
基金
国家自然科学基金资助项目(51775072)
重庆市科委基础与前沿项目(CSTC2017JCYJAX0279)
重庆市研究生教育创新基金资助项目(CYS17199)。
文摘
针对现有滚动轴承故障诊断模型中人工选取特征的不确定性,诊断模型不具有针对性的难题,提出一种针对滚动轴承多状态特征信息的改进型卷积神经网络故障诊断方法。首先,该方法针对滚动轴承故障的多状态特征信息,提出一种改进型卷积神经网络设计基本准则(BPDICNN);再次,利用提出的BPDICNN设计了卷积神经网络模型,直接在滚动轴承原始振动信号上进行“端到端”的学习训练,从原始信号中挖掘出包括故障类型、故障位置、故障损伤程度、故障检测时负载状态等多个特征;最后,利用实验数据进行了验证,实现了30个滚动轴承故障状态的有效诊断,准确率为100%,实验结果验证了方法的有效性。
关键词
故障诊断
滚动轴承
改进
型
卷积
神经
网络
多状态
Keywords
fault diagnosis
rolling bearing
improved convolutional neural network
multi-state
分类号
TH165.3 [机械工程—机械制造及自动化]
TH133.33 [机械工程—机械制造及自动化]
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职称材料
题名
新型融合方法的医学图像预处理和分类
被引量：
4
3
作者
刘玉成
王传生
杨露鑫
杨晶
理查德·丁
机构
南京财经大学国家重点实验室
首都经济贸易大学信息学院
南京大学商学院
美国波士顿克罗诺斯研究所
出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2020年第1期169-175,共7页
基金
国家自然科学基金项目(70872046)
全国青年教师教育教学研究课题重点资助课题基金项目(2018QNJ001)
北京市自然科学基金项目(9182002)
文摘
为在尿沉渣的复杂环境中提取适合神经网络识别的图像信息,满足医学检测和分类的准确性要求,提出一种改进型卷积网络(improved convolution neural networks,ICNNs)的图像融合预处理方法。经过融合与重构,得到符合R、G、B要求的高质量射频多光谱信息图像。对比其它预处理方法与神经网络集成的识别分类数据可知,多种尿沉渣成分的识别率得到了显著提高,由聚堆问题引起的识别分类干扰持续下降。ICNNs与BPNNs(back propagation neural networks)集成方法的仿真实验结果表明了ICNNs图像融合预处理方法的先进性,以及ICNNs与BP识别神经网络集成的有效性和鲁棒性。
关键词
改进型卷积网络
反传神经
网络
最优支撑值
特征提取
稀疏矩阵
函数重构
Keywords
ICN networks
BP neural networks
optimal support value
feature extraction
sparse matrix
function refactoring
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
基于改进型卷积网络的汽车高度调节器缺陷检测方法
鲍光海
林善银
徐林森
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020
13
在线阅读
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职称材料
2
滚动轴承多状态特征信息的改进型卷积神经网络故障诊断方法
周陈林
董绍江
李玲
汤宝平
贺坤
穆书锋
张潇汀
《振动工程学报》
EI
CSCD
北大核心
2020
20
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
新型融合方法的医学图像预处理和分类
刘玉成
王传生
杨露鑫
杨晶
理查德·丁
《计算机工程与设计》
北大核心
2020
4
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职称材料
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