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基于改进轻量级深度卷积神经网络的果树叶片分类及病害识别模型设计 被引量：2
1
作者 买买提·沙吾提 李荣鹏 +2 位作者 蔡和兵 赵明 梁嘉曦 《森林工程》 北大核心 2025年第2期277-287,共11页
新疆是中国重要的林果产业基地,特色林果业是区域经济发展的重要组成部分。为预防果树病害制约林果业发展,设计一款归一化注意力(normalization-based attention module,NAM)轻量级深度卷积神经网络(MobileNet-V2)果树叶片分类及病害识... 新疆是中国重要的林果产业基地,特色林果业是区域经济发展的重要组成部分。为预防果树病害制约林果业发展,设计一款归一化注意力(normalization-based attention module,NAM)轻量级深度卷积神经网络(MobileNet-V2)果树叶片分类及病害识别模型。其中融入轻量型的归一化注意力机制,提高模型对特征信息的敏感度,使模型关注显著性特征。同时,将L1正则化(L1 regularization或losso)添加到损失函数中,对权重进行稀疏性惩罚,抑制非显著性权重。试验结果表明,在叶片分类中,模型对自构建植物叶片病害识别数据集(Plant Village)、混合数据集的分类结果均表现良好,准确率分别达到97.05%、98.73%、94.91%,具有较好的泛化能力。在病害识别中,MobileNet-V2 NAM模型实现94.55%的识别准确率,高于深度卷积神经网络(AlexNet)、视觉几何群网络(VGG16)经典卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)模型,且模型参数量只有3.56 M。MobileNet-V2 NAM在具有良好准确率同时保持了较低的模型参数量,为深度学习模型嵌入到移动设备提供技术支持。 展开更多
关键词 新疆 果树分类 病害识别 归一化注意力轻量级深度卷积神经网络(MobileNet-V2 NAM) 归一化注意力机制
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融合卷积深度置信网络与可拓神经网络的齿轮故障诊断方法
2
作者 王体春 夏天 费叶琦 《计算机集成制造系统》 北大核心 2025年第6期2178-2193,共16页
针对齿轮传感器在单通道状态监测中的信息量和可信度不足、噪声干扰及变工况下数据分布差异等问题,提出一种融合增强卷积深度置信网络与自适应加权可拓网络的齿轮箱故障诊断方法。采用压缩感知算法重构收集到的多通道振动数据;通过引入... 针对齿轮传感器在单通道状态监测中的信息量和可信度不足、噪声干扰及变工况下数据分布差异等问题,提出一种融合增强卷积深度置信网络与自适应加权可拓网络的齿轮箱故障诊断方法。采用压缩感知算法重构收集到的多通道振动数据;通过引入软池化层优化的膨胀卷积深度置信网络进行特征提取,并采用注意力机制技术加权融合多通道特征;利用侧距优化的加权可拓神经网络完成齿轮故障分类。最后,通过公开数据集进行验证和对比分析表明,该模型相比卷积神经网络模型、深度置信网络模型、高斯卷积深度置信网络模型等具有更高的识别精度,在噪声干扰和变工况条件下具有良好的故障诊断性能。 展开更多
关键词 深度学习 卷积深度置信网络 可拓神经网络 故障诊断
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基于卷积神经网络的图像分类深度学习模型综述 被引量：4
3
作者 刘鸿达 孙旭辉 +2 位作者 李沂滨 韩琳 张宇 《计算机工程与应用》 北大核心 2025年第11期1-21,共21页
使用神经网络模型进行图像分类任务一直是非常重要的研究方向,随着深度学习技术的发展,对神经网络模型的要求也越来越高。在识别率高的同时,对模型的参数量、训练时间也都有较高的要求。卷积神经网络一直是深度学习中针对图像处理的主... 使用神经网络模型进行图像分类任务一直是非常重要的研究方向,随着深度学习技术的发展,对神经网络模型的要求也越来越高。在识别率高的同时,对模型的参数量、训练时间也都有较高的要求。卷积神经网络一直是深度学习中针对图像处理的主流方法,主要介绍基于卷积神经网络的分类模型的发展历程,分析其不同阶段各个模型的搭建思路;介绍Transformer与卷积神经网络结合的相关模型以及各模型在其他领域的应用情况。最后,对卷积神经网络的发展进行了探讨。 展开更多
关键词 卷积神经网络 深度学习 图像分类 TRANSFORMER
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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
4
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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基于深度神经网络的风力机疲劳载荷代理模型研究 被引量：1
5
作者 黄国庆 刘伟杰 +3 位作者 王彬滨 彭留留 杨庆山 谭舒 《太阳能学报》 北大核心 2025年第4期398-405,共8页
提出一种基于深度神经网络的风力机疲劳载荷代理模型,旨在解决风力机场址评估效率低下的问题。开展基于深度神经网络(DNN)的风力机疲劳载荷代理模型研究。首先,根据平均风速、湍流强度、风切变、偏航误差、入流角和空气密度6维环境变量... 提出一种基于深度神经网络的风力机疲劳载荷代理模型,旨在解决风力机场址评估效率低下的问题。开展基于深度神经网络(DNN)的风力机疲劳载荷代理模型研究。首先,根据平均风速、湍流强度、风切变、偏航误差、入流角和空气密度6维环境变量的分布和相关性进行准蒙特卡洛抽样,获得10000个环境变量样本。然后,采用TurbSim和OpenFAST对NREL 5 MW参考风力机进行仿真得到载荷时程,并通过MLife计算得到1 Hz的等效疲劳载荷(DEL)数据库。最后,运用DNN方法建立DEL的代理模型并对模型精度进行详细验证。结果表明:基于DNN的DEL代理模型具有较高的预测精度,计算效率得到显著提升。 展开更多
关键词 风力机 疲劳载荷 OpenFAST 深度神经网络 代理模型
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响应面法结合深度神经网络优化刺五加果多糖提取工艺 被引量：3
6
作者 苏适 董立强 +3 位作者 黎莉 王双侠 王喜庆 张金凤 《包装与食品机械》 北大核心 2025年第2期66-74,共9页
为提高刺五加果多糖的提取率,提出基于Box-Behnken响应面法与深度神经网络模型(deep neural network,DNN)协同优化的微波辅助离子液体提取工艺。通过响应面设计,筛选微波功率、离子液体浓度、提取时间及料液比等参数,并构建二次回归模型... 为提高刺五加果多糖的提取率,提出基于Box-Behnken响应面法与深度神经网络模型(deep neural network,DNN)协同优化的微波辅助离子液体提取工艺。通过响应面设计,筛选微波功率、离子液体浓度、提取时间及料液比等参数,并构建二次回归模型;利用DNN模型解析多因素间非线性关系,优化工艺条件。结果表明,DNN模型得到的最优工艺条件为微波功率350 W、离子液体浓度0.6 mol/L、提取时间35 min、料液比1∶24(g/mL),多糖提取率为16.71%,高于响应面法优化的提取工艺结果。体外抗氧化试验显示,刺五加果多糖对羟基自由基、DPPH自由基和ABTS^(+)·自由基的半数抑制浓度(IC_(50))分别为2.36,2.05,2.47 mg/mL。研究为刺五加果在功能性食品及抗衰老保健品开发中的应用提供理论依据。 展开更多
关键词 刺五加果 多糖 工艺优化 响应面法 深度神经网络 抗氧化活性
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ISW32离心泵深度一维卷积神经网络故障诊断 被引量：1
7
作者 贺婷婷 张晓婷 +1 位作者 李强 颜洁 《机械设计与制造》 北大核心 2025年第4期213-216,共4页
传统卷积神经网络进行故障诊断过程费时费力,且人工提取特征未必完善。通过搭建离心泵故障诊断实验系统获得采样本,输入到深度一维卷积神经网络中进行故障诊断。通过提高1DCNN深度,为1DCNN模型设置了更多卷积层,最终实现D-1DCNN模型达... 传统卷积神经网络进行故障诊断过程费时费力,且人工提取特征未必完善。通过搭建离心泵故障诊断实验系统获得采样本,输入到深度一维卷积神经网络中进行故障诊断。通过提高1DCNN深度,为1DCNN模型设置了更多卷积层,最终实现D-1DCNN模型达到更强的特征提取能力。通过参数设置对深度一维卷积神经网络进行调节,确定最优的参数范围:学习率为0.01,卷积核选取为(1×3),批处理量为50,采取最大池化条件,以Adam优化器优化实验参数。实验测试研究结果表明:深度一维卷积神经网络在离心泵故障诊断实现了99.97%准确率,可以满足智能故障诊断的要求。该研究对提高ISW32离心泵的故障诊断能量具有很好的实际应用价值。 展开更多
关键词 离心泵 故障诊断 深度一维卷积神经网络 准确率 实验 采样
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有限元模型修正中的贝叶斯深度神经网络构架优化设计
8
作者 何宇轩 尹涛 王曦 《振动与冲击》 北大核心 2025年第6期184-190,共7页
贝叶斯神经网络(Bayesian neural network,BNN)相较于传统人工神经网络具有更强的噪声鲁棒性,在结构系统识别与健康监测领域逐渐受到关注,目前该领域的相关文献主要集中于单隐含层BNN的应用及其构架设计。具有一定深度的多隐含层构架相... 贝叶斯神经网络(Bayesian neural network,BNN)相较于传统人工神经网络具有更强的噪声鲁棒性,在结构系统识别与健康监测领域逐渐受到关注,目前该领域的相关文献主要集中于单隐含层BNN的应用及其构架设计。具有一定深度的多隐含层构架相比于单隐含层在复杂高维数据拟合上通常具有更强的泛化能力,但针对多隐含层BNN构架优化设计问题的研究目前尚未见报道。该研究旨在针对多隐含层BNN并结合有限元模型修正问题开展构架优化设计研究,发展基于证据对数的多隐含层BNN网络性能定量量度,并提出一种实现多隐含层BNN各隐含层神经元数量同步优化的高效算法,获得针对具体模型修正问题的多隐含层BNN构架优化设计方案。通过基于现场实测模态参数的某大跨度钢结构人行桥模型修正验证了所提出方法的正确性和有效性。 展开更多
关键词 结构系统识别 结构健康监测 有限元模型修正 贝叶斯深度神经网络 构架优化设计
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基于深度神经网络融合欧氏距离的多环配电网拓扑辨识方法
9
作者 李博通 孙铭阳 +5 位作者 张婧 陈发辉 陈晓龙 王永祺 武娇雯 魏然 《电力系统保护与控制》 北大核心 2025年第5期123-134,共12页
针对多环配电网的拓扑辨识问题,考虑到量测信息可能部分缺失的情况,提出了基于深度神经网络融合欧氏距离的多环配电网拓扑辨识方法。首先,分析了传统拓扑辨识中相关性判断法应用于环状配电网的局限性,在此基础上提出基于欧氏距离的拓扑... 针对多环配电网的拓扑辨识问题,考虑到量测信息可能部分缺失的情况,提出了基于深度神经网络融合欧氏距离的多环配电网拓扑辨识方法。首先,分析了传统拓扑辨识中相关性判断法应用于环状配电网的局限性,在此基础上提出基于欧氏距离的拓扑辨识判据。然后,针对量测信息缺失时的多环拓扑辨识问题,研究了利用深度神经网络融合欧氏距离判据的拓扑辨识方法。最后,在Matlab中利用MatPower搭建32节点“蜂巢”电网模型,在缺失不同比例的量测数据情况下验证方法的准确性。结果表明,当缺失大量量测数据时,所提方法仍有较高的拓扑辨识准确率。 展开更多
关键词 欧氏距离 多环配电网 深度神经网络 拓扑辨识 量测信息缺失
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融合深度神经网络的电力系统经济-环保随机调度方法
10
作者 陈远扬 谭益 李勇 《电网技术》 北大核心 2025年第5期1993-2003,共11页
通过优化调度改善电网有功潮流分布、减小火电大气污染物与二氧化碳排放,是实现电力系统环保、经济、安全运行的重要途径。针对含碳捕集电厂、风力发电、常规火电等多种电源的电力系统,该文综合考虑二氧化碳与大气污染物排放、风电出力... 通过优化调度改善电网有功潮流分布、减小火电大气污染物与二氧化碳排放,是实现电力系统环保、经济、安全运行的重要途径。针对含碳捕集电厂、风力发电、常规火电等多种电源的电力系统,该文综合考虑二氧化碳与大气污染物排放、风电出力随机性、N-1故障等多类型因素,建立了面向环保、安全、经济运行的电力系统有功随机调度模型。在该模型中,目标函数考虑了火电的环保与燃料成本、风电成本、N-1故障后校正控制成本等因素,约束条件包括正常运行约束、N-1故障后计及校正控制的电网安全约束等。针对所提有功随机调度模型的特点,该文提出了融合全连接型深度神经网络的快速高效求解方法。该方法通过全连接型深度神经网络构建用于优化软件寻优搜索的初始点,进而加速所提模型的求解过程。最后,该文通过3个修改后的IEEE测试系统验证了所提模型与方法的有效性。 展开更多
关键词 环保-经济调度 碳捕集电厂 风电 随机优化 深度神经网络
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多源异质数据下深度神经网络的整合分析及其应用
11
作者 王小燕 冮建伟 +1 位作者 王洁丹 王德青 《统计研究》 北大核心 2025年第2期122-134,共13页
随着计算机技术的发展,各行各业累积和存储了丰富的数据。这些数据往往具有来源差异性、高维性特点,基于这些特征的多源数据建模是统计学的热点问题。针对多源异质数据,本文提出深度神经网络整合分析模型(IADNN)。该模型建立了L_(1)-CMC... 随着计算机技术的发展,各行各业累积和存储了丰富的数据。这些数据往往具有来源差异性、高维性特点,基于这些特征的多源数据建模是统计学的热点问题。针对多源异质数据,本文提出深度神经网络整合分析模型(IADNN)。该模型建立了L_(1)-CMCP惩罚,以识别重要特征以及处理数据的异质性,其中外层MCP识别对多源数据集整体显著的特征;中层MCP识别特征在数据集层面的异质性;内层Lasso识别DNN节点的异质性。这种嵌套设计旨在促进数据集间的信息共享。本文对L_(1)-CMCP进行局部线性近似,再采用近端梯度下降算法进行模型估计。模拟分析表明,IADNN在特征选择和分类预测方面均有良好表现。当多源数据部分异质时,所提方法的F_(1)分数、FPR等评估指标均优于各数据集独立建模和合并建模的方法;在多源数据完全异质或完全同质时,所提方法取得了与理论最佳模型相近的效果。最后,将IADNN应用于不同经济发展水平地区的信用违约数据,发现该模型在风险指标选择和违约预测方面具备有效性。 展开更多
关键词 多源数据 整合分析 深度神经网络 信用评分
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基于深度神经网络的布鲁氏菌病风险预测模型的构建和验证
12
作者 刘思远 宋彪 +5 位作者 刘桂枝 王君 薛兰 苏杰 王宏利 沈欣 《中山大学学报(医学科学版)》 北大核心 2025年第4期700-707,共8页
【目的】采用深度神经网络算法构建布鲁氏菌病预测模型,提升布鲁氏菌病的早期发现效能。【方法】纳入2023年呼市职业病防治院收治的202例布鲁氏菌病患者与319例非布鲁氏菌病患者的临床资料,从中提取性别、年龄、血常规指标及临床诊断等... 【目的】采用深度神经网络算法构建布鲁氏菌病预测模型,提升布鲁氏菌病的早期发现效能。【方法】纳入2023年呼市职业病防治院收治的202例布鲁氏菌病患者与319例非布鲁氏菌病患者的临床资料,从中提取性别、年龄、血常规指标及临床诊断等数据进行分析。通过深度神经网络算法构建布鲁氏菌病预测模型,并通过十折交叉验证进行模型优化。模型性能评估指标包括灵敏度、假阴性率、特异度、假阳性率、准确率、阳性预测值、阴性预测值、F1分数、受试者工作特征曲线下面积(AUC)。经评估筛选出的最优模型,借助沙普利可加性解释(SHAP)方法进行解释,明确模型的决策逻辑与各特征的影响机制。【结果】数据可视化分析显示,布病组与非布病组数据差异不明显。经十折交叉验证筛选出最优模型展现出良好性能,灵敏度为85.3%、特异度为92.1%、准确率为89.5%、AUC为96.6%,95%CI(0.937,0.977)。SHAP方法解释模型发现年龄、血小板计数、血小板平均体积、嗜碱性粒细胞比例、红细胞分布宽度和绝对嗜碱细胞数,对布病发生具有显著影响。【结论】本研究构建的深度神经网络预测模型性能良好,能为布病早期诊断与防控提供可靠支持。同时,明确布病相关显著影响特征有助于进一步认识疾病发病机制,该模型未来有望在临床广泛推广。 展开更多
关键词 布鲁氏菌病 深度神经网络 血常规指标 沙普利可加性解释方法 风险预测模型
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基于多种深度卷积神经网络模型的汉族青少年儿童肘关节X线骨龄推断
13
作者 李丹阳 周慧明 +4 位作者 万雷 刘太昂 李远喆 汪茂文 王亚辉 《法医学杂志》 北大核心 2025年第1期48-58,共11页
目的探讨适用于我国汉族青少年儿童肘关节X线图像的深度学习骨龄自动推断模型,并评估其性能。方法采集我国华东、华南、华中、西北地区6.00~<16.00周岁汉族青少年儿童肘关节正位X线图像943例(男性517例,女性426例),采用3种实验方案(... 目的探讨适用于我国汉族青少年儿童肘关节X线图像的深度学习骨龄自动推断模型,并评估其性能。方法采集我国华东、华南、华中、西北地区6.00~<16.00周岁汉族青少年儿童肘关节正位X线图像943例(男性517例,女性426例),采用3种实验方案(方案一:将预处理后的上述图像直接输入回归模型;方案二:以“肘关节重点骨骼标注”作为标签训练分割网络,将分割后的图像输入回归模型;方案三:以“肘关节全部骨骼标注”作为标签训练分割网络,将分割后的图像输入回归模型)进行肘关节X线骨龄预测。针对分割任务,从U-Net、UNet++和TransUNet中遴选出最优网络模型作为分割网络;针对回归任务,选择VGG16、VGG19、InceptionV2、InceptionV3、ResNet34、ResNet50、ResNet101和DenseNet121模型进行骨龄预测。采用随机抽样的方法抽取80%样本(754例)作为训练集和验证集,用于模型拟合和超参数的调整;20%(189例)作为内部测试集,用于测试训练后模型性能。另采集104例同源6.00~<16.00周岁汉族青少年儿童肘关节正位X线图像作为外部测试集。通过比较模型预测年龄与真实生活年龄之间的平均绝对误差(mean absolute error,MAE)、均方根误差(root mean square error,RMSE)、_(±0.7岁)的准确率(P_(±0.7岁))、_(±1.0岁)的准确率(P_(±1.0岁)),并绘制雷达图、散点图、热力图评估模型的性能。结果按照方案三的方法进行分割时,UNet++模型在学习率为0.0001时的分割损失为0.0004,准确率为93.8%,模型分割性能优异。在内部测试集中,DenseNet121模型采用该分割方法的模型预测结果最优,MAE、P_(±0.7岁)、P_(±1.0岁)分别为0.83岁、70.03%、84.30%。在外部测试集中,DenseNet121模型采用方案三的结果最优,平均MAE为0.89岁、平均RMSE为1.00岁。结论对青少年儿童肘关节X线图像进行骨龄自动推断时,分割网络推荐使用UNet++模型,DenseNet121模型在采用方案三时的性能最优。使用分割网络,特别是以包括肱骨远端、桡骨近端、尺骨近端全部肘关节作为标注区域的分割网络能提高肘关节X线骨龄推断的准确性。 展开更多
关键词 法医人类学 年龄推断 X线图像 肘关节 深度卷积神经网络 分割网络 青少年 儿童
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基于深度神经网络的智库多源数据资源融合理论模型初探
14
作者 程豪 《智库理论与实践》 北大核心 2025年第4期88-95,共8页
[目的/意义]在数据资源急速膨胀和变革的背景下,本文旨在探讨基于深度神经网络的智库多源数据资源融合理论模型的构建与实践路径,为智库数字化转型和范式跃迁提供参考。[方法/过程]本文首先提出智库多源数据资源的基本内涵和主要特点,... [目的/意义]在数据资源急速膨胀和变革的背景下,本文旨在探讨基于深度神经网络的智库多源数据资源融合理论模型的构建与实践路径,为智库数字化转型和范式跃迁提供参考。[方法/过程]本文首先提出智库多源数据资源的基本内涵和主要特点,在系统梳理不同类型多源数据资源融合方法的基础上,提出基于深度神经网络的智库多源数据资源融合理论模型,并初步探索建立工作流程机制和实践路径。[结果/结论]本研究提出的基于深度神经网络的智库多源数据资源融合理论模型可以有效解决数据资源碎片化、时滞性强等问题,对解决数据资源整合优化、价值信息深入萃取,具有理论指导意义和实践价值。 展开更多
关键词 智库数字化转型 多源数据资源 融合理论 深度神经网络 实践路径
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基于车载成像与深度卷积神经网络的地表残膜识别方法 被引量：1
15
作者 吕继东 翟志强 +3 位作者 孟庆建 苗璐鹏 陈悦 张若宇 《农业机械学报》 北大核心 2025年第5期26-37,70,共13页
针对残膜回收机实际作业过程中存在多种相似非目标场景干扰,目标场景图像背景复杂且地表残膜尺寸小、破碎度大、无固定轮廓导致残膜覆盖率难以准确评估的问题,提出基于车载成像和深度卷积神经网络的地表残膜识别方法。构建了一种基于多... 针对残膜回收机实际作业过程中存在多种相似非目标场景干扰,目标场景图像背景复杂且地表残膜尺寸小、破碎度大、无固定轮廓导致残膜覆盖率难以准确评估的问题,提出基于车载成像和深度卷积神经网络的地表残膜识别方法。构建了一种基于多重特征增强的SE-DenseNet-DC分类模型,在DenseNet121模型每个稠密块的非线性组合函数前后引入通道注意力机制增强有效特征信息通道的权重,然后引入多尺度串联空洞卷积替换原始模型第1层卷积提升感受野并保持细节敏感度,实现目标场景图像的有效提取;构建了一种基于细节信息增强和多尺度特征融合的CDC-TransUnet分割模型,在TransUnet模型的编码器部分引入CBAM模块提取更加细微和精确的全局特征,在跳跃连接部分引入DAB模块融合多尺度语义信息并弥补编码和解码阶段特征之间的语义差距,然后在解码器部分引入CCAF模块减少上采样丢失的细节信息,实现目标场景图像复杂背景中地表残膜的精准分割。试验结果表明,SE-DenseNet-DC分类模型对目标场景图像的分类准确率、查准率、查全率和F1值分别达到96.26%、91.54%、94.49%和92.83%,CDC-TransUnet分割模型对目标场景图像中地表残膜分割平均交并比(MIOU)达到77.17%,模型预测残膜覆盖率与人工标注残膜覆盖率决定系数(R^(2))为0.92,均方根误差(RMSE)为0.23%,平均相对误差为2.95%,单幅图像评估时间平均为0.54 s。本文方法在残膜回收机回收后地表残膜覆盖率监测评估中具有较高的准确率和较快的推理速度,为残膜回收机回收质量实时准确评估提供技术支撑。 展开更多
关键词 棉田 残膜回收 车载成像 深度卷积神经网络 识别
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基于深度神经网络的数字水表识别与应用
16
作者 包霞 褚燕华 +3 位作者 何月 王丽颖 王月明 张晓琳 《兵工自动化》 北大核心 2025年第5期52-56,75,共6页
为提高水务公司对居民用水量的管理,提出一种基于深度神经网络模型的数字式水表读数检测和识别方法。在原始DBNet网络模型的基础上对特征提取网络进行改进,将特征提取网络ResNet网络替换成DPN双路径特征提取网络;使用透视变换算法对倾... 为提高水务公司对居民用水量的管理,提出一种基于深度神经网络模型的数字式水表读数检测和识别方法。在原始DBNet网络模型的基础上对特征提取网络进行改进,将特征提取网络ResNet网络替换成DPN双路径特征提取网络;使用透视变换算法对倾斜的读数区域图像进行校正;采用YOLOv5s网络模型对读数区域中的若干个数字进行识别;通过水表识别应用系统将读数结果进行显示,完成水表图像实时检测与识别的功能。实验结果表明:YOLOv5s网络模型具有较好的鲁棒性,能够准确识别出遮挡、模糊以及双半字符数字,识别准确率高达99.1%。 展开更多
关键词 读数识别 深度神经网络 DBNet 透视变换 目标检测
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基于深度神经网络的超声速民机机翼结构设计
17
作者 牛芳淦 马文圆 +2 位作者 杨超 王宇 尹海莲 《机械强度》 北大核心 2025年第4期122-130,共9页
目前对超声速民机机翼的研究主要侧重于低声爆设计技术和超声速减阻技术,针对机翼结构设计的研究相对较少。因此,提出了一种面向超声速民机初步设计阶段机翼结构设计的多级优化方法,包括机翼结构布局参数化建模、结构尺寸优化有限元模... 目前对超声速民机机翼的研究主要侧重于低声爆设计技术和超声速减阻技术,针对机翼结构设计的研究相对较少。因此,提出了一种面向超声速民机初步设计阶段机翼结构设计的多级优化方法,包括机翼结构布局参数化建模、结构尺寸优化有限元模型的自动生成、深度神经网络代理模型的搭建与训练,以及基于深度神经网络代理模型进行优化求解。分析结果表明,提出的优化策略能够对超声速民机机翼结构进行良好的快速设计,深度神经网络模型相比于传统代理模型具有更高的预测精度,提高了机翼结构初步设计的效率。 展开更多
关键词 超声速民机 参数化 深度神经网络 代理模型 结构设计
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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
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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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基于数据驱动与深度神经网络的智能配电网拓扑辨识
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作者 杜文凯 陈心怡 薛栋 《华东理工大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第3期353-362,共10页
网架结构的拓扑辨识是配电系统优化与控制的基础。随着风能和太阳能等可再生能源发电的高比例接入,配电网的拓扑结构变得更加复杂且变化频繁,显著增加了拓扑辨识的难度。为了提高拓扑辨识的准确率,本文结合配电网的结构和运行特点,提出... 网架结构的拓扑辨识是配电系统优化与控制的基础。随着风能和太阳能等可再生能源发电的高比例接入,配电网的拓扑结构变得更加复杂且变化频繁,显著增加了拓扑辨识的难度。为了提高拓扑辨识的准确率,本文结合配电网的结构和运行特点,提出了一种基于自组织映射(SOM)和卷积神经网络(CNN)深度学习框架的配电网拓扑辨识方法。考虑到配电网数据的高维特性,该方法首先利用主成分分析(PCA)对高维电压幅值和有功功率数据进行降维,进而使用SOM提取数据特征,将其转换为二维特征图,并通过CNN学习输入特征与拓扑标签之间的映射关系,从而实现配电网拓扑结构的精准辨识。通过在33、69、123节点配电网算例上进行仿真实验,验证了所提方法的有效性,并且相较于其他方法,该方法在辨识准确率和鲁棒性等性能上具有明显优势。 展开更多
关键词 配电网系统 拓扑结构辨识 数据驱动 深度学习 卷积神经网络
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基于深度卷积神经网络的雷达伺服转台消隙策略
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作者 鲍子威 吴影生 房景仕 《雷达科学与技术》 北大核心 2025年第1期101-108,118,共9页
精密雷达伺服转台传动机构会随着装备不断运行使用逐渐磨损,表现为齿隙随着机构的磨损逐渐增大。传统双电机消隙控制策略能够消除齿隙,但该策略需要基于控制经验及装备初始传动机构齿隙一次性配置完成,这会导致随着机构磨损消隙效果逐... 精密雷达伺服转台传动机构会随着装备不断运行使用逐渐磨损,表现为齿隙随着机构的磨损逐渐增大。传统双电机消隙控制策略能够消除齿隙,但该策略需要基于控制经验及装备初始传动机构齿隙一次性配置完成,这会导致随着机构磨损消隙效果逐渐变差,影响雷达跟踪精度。针对此缺陷,本文提出一种基于深度卷积神经网络(DCNN)的精密雷达伺服转台消隙策略,通过采集位置闭环传动轴振动数据,利用连续小波变换(CWT)得到时频图,作为DCNN训练输入,训练后得到识别模型,最后根据模型识别出伺服转台传动机构磨损程度来调整双电机消隙控制的偏置电流和拐点电流,通过对比实验验证了调整后消隙效果优于传统消隙方式,极大提高装备运行的可靠性,降低雷达伺服转台的维护成本。 展开更多
关键词 深度卷积神经网络 精密雷达伺服转台 双电机消隙 可靠性
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