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堆叠自编码器在锚杆锚固缺陷类型识别中的应用
被引量：
1
1
作者
王明明
王莎
+2 位作者
邢卉
孙晓云
路霖
《中国矿业》
北大核心
2020年第7期81-85,共5页
为了解决传统特征提取方法依赖人工经验,无法挖掘数据深层次的特征而降低锚杆锚固缺陷识别准确率的问题,本文提出一种基于自动选层堆叠自编码器特征提取的锚杆锚固缺陷识别算法。该算法首先利用Adam优化算法对重构误差进行优化,自动确...
为了解决传统特征提取方法依赖人工经验,无法挖掘数据深层次的特征而降低锚杆锚固缺陷识别准确率的问题,本文提出一种基于自动选层堆叠自编码器特征提取的锚杆锚固缺陷识别算法。该算法首先利用Adam优化算法对重构误差进行优化,自动确定堆叠编码器网络深度及参数,从而有效提高提取特征对缺陷的敏感度;然后利用Softmax多分类器对提取的特征信号进行锚杆锚固缺陷识别;最后通过数值模拟和物理模拟两种方法对所提算法进行了验证。结果表明:基于自动选层堆叠编码器的特征提取方法,能有效提取锚杆锚固缺陷特征,使得数值模拟和物理模拟缺陷平均识别率均达到97%以上。
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关键词
缺陷识别
自动选层网络
堆叠自编码器
特征提取
锚杆锚固
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职称材料
题名
堆叠自编码器在锚杆锚固缺陷类型识别中的应用
被引量：
1
1
作者
王明明
王莎
邢卉
孙晓云
路霖
机构
石家庄铁道大学电气与电子工程学院
出处
《中国矿业》
北大核心
2020年第7期81-85,共5页
基金
国家自然科学基金项目资助(编号:51674169)
河北省教育厅重点项目资助(编号:ZD2018039)。
文摘
为了解决传统特征提取方法依赖人工经验,无法挖掘数据深层次的特征而降低锚杆锚固缺陷识别准确率的问题,本文提出一种基于自动选层堆叠自编码器特征提取的锚杆锚固缺陷识别算法。该算法首先利用Adam优化算法对重构误差进行优化,自动确定堆叠编码器网络深度及参数,从而有效提高提取特征对缺陷的敏感度;然后利用Softmax多分类器对提取的特征信号进行锚杆锚固缺陷识别;最后通过数值模拟和物理模拟两种方法对所提算法进行了验证。结果表明:基于自动选层堆叠编码器的特征提取方法,能有效提取锚杆锚固缺陷特征,使得数值模拟和物理模拟缺陷平均识别率均达到97%以上。
关键词
缺陷识别
自动选层网络
堆叠自编码器
特征提取
锚杆锚固
Keywords
defect identification
automatic layer selection network
stacking auto-encoder
feature extraction
bolt anchoring
分类号
TD35 [矿业工程—矿井建设]
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
堆叠自编码器在锚杆锚固缺陷类型识别中的应用
王明明
王莎
邢卉
孙晓云
路霖
《中国矿业》
北大核心
2020
1
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