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结合互信息通道选择与混合深度神经网络的脑电情感识别方法被引量：11: 1; 作者孟明胡家豪 +1 位作者高云园马玉良《传感技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2021年第8期1089-1095,共7页; 针对单模态深度神经网络(Deep Neural Network, DNN)难以充分提取情感分类任务中脑电信号的多域特征,且脑电信号中存在通道冗余的问题,提出一种结合互信息通道选择与混合深度神经网络的脑电情感识别方法,首先提取各通道信号中γ节律的... 展开更多; 关键词脑电信号情感识别归一化互信息通道选择混合深度神经网络; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于混合深度神经网络的异常检测方法: 2; 作者邱鹏刘汉忠黄晓华《实验室研究与探索》 CAS 北大核心 2023年第9期73-77,共5页; 为提高监控与数据采集中的异常检测精度和效率,对数据进行归一化特征标准、拆分、均衡以及独热编码等预处理,构建栈式稀疏去噪自编码器深度神经网络模型作为混合深度神经网络,重建网络模型中自编码器的输入特征值,进行无监督特征学习,... 展开更多; 关键词混合深度神经网络无监督特征学习栈式稀疏去噪自编码器监督分类器异常检测; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于图卷积神经网络−双向门控循环单元及注意力机制的风电功率短期预测模型: 3; 作者张光昊张新燕王朋凯《现代电力》北大核心 2025年第2期201-208,共8页; 风电功率的准确预测对电力系统的稳定运行意义重大,针对传统组合模型难以充分挖掘变量间潜在依赖性,导致在高维度、大量数据下风电功率预测精度偏低的问题。该文提出一种图卷积神经网络–双向门控循环单元及注意力机制的短期风电功率预... 展开更多; 关键词风电功率预测混合深度神经网络图卷积神经网络双向门控循环单元注意力机制; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于混合神经网络的绝缘子污秽等级分类方法被引量：3: 4; 作者魏东亮王植袁聪《广东电力》 2023年第5期89-97,共9页; 针对输电线路中瓷绝缘子表面污秽堆积、闪络频发的问题,基于红外成像技术和混合深度神经网络,提出瓷绝缘子表面污秽状态自动检测和智能分类方法。首先,利用红外热像仪,对输电线路上多个瓷绝缘子进行成像,获得不同污秽等级的红外图像;其... 展开更多; 关键词瓷绝缘子污秽等级分类红外图像混合深度神经网络; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于语谱图提取深度空间注意特征的语音情感识别算法被引量：6: 5; 作者王金华应娜 +2 位作者朱辰都刘兆森蔡哲栋《电信科学》 2019年第7期100-108,共9页; 从语音情感特征的提取和分类建模出发,以混合卷积神经网络模型为基础,改进特征提取中的Itti模型,包括:增加通过局部二值模式提取的纹理特征;结合听觉敏感度权重提取情感强相关特征。然后提出通过特征约束条件提取标定权重特征的约束挤... 展开更多; 关键词情感识别深度混合神经网络模型视觉注意机制; 在线阅读下载PDF 职称材料

融合多源异构信息的隧道围岩智能分级方法探索被引量：5: 6; 作者袁振宇安哲立 +3 位作者马伟斌马成贤王勇常凯《隧道建设（中英文）》 CSCD 北大核心 2023年第3期429-440,I0046-I0057,共24页; 常用的围岩分级方法受限于样本数量与经验归类,通常只适用于特定类型围岩,存在不良地质条件考虑不精细、多源地质信息利用不充分等局限,其智能化程度不高,在复杂地质条件下隧道围岩分级应用的精度和效率有限。针对这些问题,基于地质勘... 展开更多; 关键词围岩智能分级隧道多源异构信息混合深度神经网络深度学习; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名结合互信息通道选择与混合深度神经网络的脑电情感识别方法被引量：11: 1; 作者孟明胡家豪高云园马玉良; 机构杭州电子科技大学自动化学院; 出处《传感技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2021年第8期1089-1095,共7页; 基金国家自然科学基金项目(61971168,62071161)。; 文摘针对单模态深度神经网络(Deep Neural Network, DNN)难以充分提取情感分类任务中脑电信号的多域特征,且脑电信号中存在通道冗余的问题,提出一种结合互信息通道选择与混合深度神经网络的脑电情感识别方法,首先提取各通道信号中γ节律的微分熵(Differential Entropy, DE)特征,通过DE计算通道间的归一化互信息(Normalized mutual information, NMI),将所得NMI矩阵按列求和后的向量作为表征各通道任务相关性的权值,根据权值选出最优通道集,之后采用卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNN)和长短期记忆网络(Long-short term memory neural network, LSTM)相结合的混合DNN网络进行样本特征提取和分类。该方法分别在DEAP数据集的效价(Valence)和唤醒度(Arousal)上取得了87.60%和88.58%的平均分类准确率,表明了所提出方法的可行性和有效性。; 关键词脑电信号情感识别归一化互信息通道选择混合深度神经网络; Keywords electroencephalography emotion recognition normalized mutual Information channel selection hybrid deep neural networks; 分类号 TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于混合深度神经网络的异常检测方法: 2; 作者邱鹏刘汉忠黄晓华; 机构南京工程学院计算机工程学院南京工程学院先进工业技术研究院; 出处《实验室研究与探索》 CAS 北大核心 2023年第9期73-77,共5页; 基金国家自然科学基金面上项目(62076122) 南京工程学院先进工业技术研究院开放基金(XJY202112)。; 文摘为提高监控与数据采集中的异常检测精度和效率,对数据进行归一化特征标准、拆分、均衡以及独热编码等预处理,构建栈式稀疏去噪自编码器深度神经网络模型作为混合深度神经网络,重建网络模型中自编码器的输入特征值,进行无监督特征学习,再添加监督分类器。通过训练异常检测引擎模块来完成异常检测。仿真结果表明,在检测异常攻击特征上,无论是精度与召回率协调值还是假阳性率相较于其他检测算法都更有优势;采用分布式训练模型提高了异常检测效率,证明本方法可行且有效。; 关键词混合深度神经网络无监督特征学习栈式稀疏去噪自编码器监督分类器异常检测; Keywords hybrid deep neural networks unsupervised feature learning stacked sparse de-noising auto-encoder supervised classifier anomaly detection; 分类号 TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于图卷积神经网络−双向门控循环单元及注意力机制的风电功率短期预测模型: 3; 作者张光昊张新燕王朋凯; 机构新疆大学电气工程学院; 出处《现代电力》北大核心 2025年第2期201-208,共8页; 基金国家自然科学基金项目(51667018) 新疆维吾尔自治区自然科学基金项目(2021D01C044)。; 文摘风电功率的准确预测对电力系统的稳定运行意义重大,针对传统组合模型难以充分挖掘变量间潜在依赖性,导致在高维度、大量数据下风电功率预测精度偏低的问题。该文提出一种图卷积神经网络–双向门控循环单元及注意力机制的短期风电功率预测模型。该模型以数值天气预报数据(numerical weather prediction,NWP)和风电功率历史数据作为输入,首先利用皮尔逊相关性分析筛选特征,然后借助残差连接的图卷积神经网络(graph convolutional neural network,GCN)和图学习层挖掘空间特征关系,接着采用双向门控循环单元(bidirectional gated recurrent unit,BiGRU)挖掘历史数据的时序特征,最后引入注意力机制(attentional mechanisms,AM)分配权重,实现风电功率短期预测。以某风电场实测数据为例进行算例分析,实验结果表明,该文方法在单步及多步预测中相比其他方法有更好的预测精度。; 关键词风电功率预测混合深度神经网络图卷积神经网络双向门控循环单元注意力机制; Keywords wind power prediction hybrid deep neural networks graph convolutional neural networks bidirectional gated recurrent units attention mechanism; 分类号 TM614 [电气工程—电力系统及自动化]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于混合神经网络的绝缘子污秽等级分类方法被引量：3: 4; 作者魏东亮王植袁聪; 机构南方电网广东东莞供电局; 出处《广东电力》 2023年第5期89-97,共9页; 基金广东电网有限责任公司科技项目(GDKJXM20220258)。; 文摘针对输电线路中瓷绝缘子表面污秽堆积、闪络频发的问题,基于红外成像技术和混合深度神经网络,提出瓷绝缘子表面污秽状态自动检测和智能分类方法。首先,利用红外热像仪,对输电线路上多个瓷绝缘子进行成像,获得不同污秽等级的红外图像;其次,通过掩模区域卷积神经网络(Mask R-CNN)对瓷绝缘子红外图像进行目标分割和提取,以抑制背景干扰;最后,结合卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)和双向长短期记忆(bi-directional long short-term memory,BiLSTM)网络,构建用于瓷绝缘子红外图像自动分类的混合深度神经网络,从而评估绝缘子的污秽严重性。性能对比实验证明所提方法取得了更精确的分类效果,准确度达到98.86%,特异度达到99.72%,精度达到98.86%,F1分数达到98.86%,为瓷绝缘子表面污秽等级分类、危险性评估提供了智能化技术手段。; 关键词瓷绝缘子污秽等级分类红外图像混合深度神经网络; Keywords porcelain insulator contamination level classification infrared image hybrid deep neural network; 分类号 TM85 [电气工程—高电压与绝缘技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于语谱图提取深度空间注意特征的语音情感识别算法被引量：6: 5; 作者王金华应娜朱辰都刘兆森蔡哲栋; 机构杭州电子科技大学; 出处《电信科学》 2019年第7期100-108,共9页; 基金国家自然科学基金资助项目(No.61705055) 浙江省自然科学基金资助项目(No.LY16F010013)~~; 文摘从语音情感特征的提取和分类建模出发,以混合卷积神经网络模型为基础,改进特征提取中的Itti模型,包括:增加通过局部二值模式提取的纹理特征;结合听觉敏感度权重提取情感强相关特征。然后提出通过特征约束条件提取标定权重特征的约束挤压和激励网络结构;最后形成以VGGnet和长短时记忆网络混合网络为基础的微调模型,进一步提升了情感表征能力。通过在自然情感数据库和柏林德语数据库上进行验证,该模型在情感识别率上有明显的上升,相较于基准模型提升了8.43%,同时对比了本模型在自然数据库(FAU-AEC)和柏林数据库(EMO-DB)上的识别效果,实验结果证明模型具有良好的泛化性。; 关键词情感识别深度混合神经网络模型视觉注意机制; Keywords emotion recognition deep hybrid neural network model visual attention mechanism; 分类号 TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名融合多源异构信息的隧道围岩智能分级方法探索被引量：5: 6; 作者袁振宇安哲立马伟斌马成贤王勇常凯; 机构中国铁道科学研究院集团有限公司铁道建筑研究所中国铁道科学研究院西南交通大学; 出处《隧道建设（中英文）》 CSCD 北大核心 2023年第3期429-440,I0046-I0057,共24页; 文摘常用的围岩分级方法受限于样本数量与经验归类,通常只适用于特定类型围岩,存在不良地质条件考虑不精细、多源地质信息利用不充分等局限,其智能化程度不高,在复杂地质条件下隧道围岩分级应用的精度和效率有限。针对这些问题,基于地质勘察设计、超前地质预报、岩石物理实验、掌子面测量等技术获取多源数据,综合考虑岩石性质、不连续体、地质背景、工程施工等多种因素对围岩分级的影响,提出一种融合多源异构信息的隧道围岩智能分级方法。综合多个网络单元构建关联多源异构信息与围岩级别的混合深度神经网络模型,可针对不同来源、不同类型的输入数据选用不同的网络结构开展特征学习,并面向围岩级别开展多分类目标学习,实现围岩智能分级,具有良好的灵活性。; 关键词围岩智能分级隧道多源异构信息混合深度神经网络深度学习; Keywords intelligent rock classification tunnel multi-source heterogeneous data hybrid deep neural network deep learning; 分类号 U45 [建筑科学—桥梁与隧道工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	结合互信息通道选择与混合深度神经网络的脑电情感识别方法	孟明胡家豪高云园马玉良	《传感技术学报》 CAS CSCD 北大核心	2021	11	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于混合深度神经网络的异常检测方法	邱鹏刘汉忠黄晓华	《实验室研究与探索》 CAS 北大核心	2023	0	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于图卷积神经网络−双向门控循环单元及注意力机制的风电功率短期预测模型	张光昊张新燕王朋凯	《现代电力》北大核心	2025	0	在线阅读下载PDF 职称材料
4	基于混合神经网络的绝缘子污秽等级分类方法	魏东亮王植袁聪	《广东电力》	2023	3	在线阅读下载PDF 职称材料
5	基于语谱图提取深度空间注意特征的语音情感识别算法	王金华应娜朱辰都刘兆森蔡哲栋	《电信科学》	2019	6	在线阅读下载PDF 职称材料
6	融合多源异构信息的隧道围岩智能分级方法探索	袁振宇安哲立马伟斌马成贤王勇常凯	《隧道建设（中英文）》 CSCD 北大核心	2023	5	在线阅读下载PDF 职称材料