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基于改进时间信息融合模型的液压管路故障诊断研究被引量：4: 1; 作者高鹏李开泰 +2 位作者王雷雷窦航江俊松《机电工程》 CAS 北大核心 2023年第12期1923-1930,共8页; 航空发动机液压管路故障信号中存在强大的噪声干扰,导致其诊断模型的故障识别率较低和诊断模型的泛化性不强。针对这一问题,提出了一种基于改进的时间信息融合模型的航空液压管路故障诊断方法。首先,基于循环神经网络原理,设计了正向和... 展开更多; 关键词液压传动回路时间信息融合模型航空管路循环神经网络 leakyrelu函数权重参数更新; 在线阅读下载PDF 职称材料

改进的LeNet-5模型在苹果图像识别中的应用被引量：28: 2; 作者张力超马蓉张垚鑫《计算机工程与设计》北大核心 2018年第11期3570-3575,共6页; 针对红富士与红元帅价格口感不同而外形相似的现象,提出一种基于LeNet-5改进的神经网络模型对其进行机器自动分类识别。以64×64像素的彩色图像作为模型输入,在全连接层之前加入Flatten层压缩三维彩色图像维度;改变全连接层激活函数... 展开更多; 关键词苹果分类卷积神经网络目标识别 DROPOUT leakyrelu; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于卷积神经网络的随机梯度下降算法被引量：76: 3; 作者王功鹏段萌牛常勇《计算机工程与设计》北大核心 2018年第2期441-445,462,共6页; 为解决卷积神经网络(CNN)中随机梯度下降算法(SGD)的学习率设置不当对SGD算法的影响,提出一种学习率自适应SGD的更新算法,随着迭代的进行该算法使学习率呈现周期性的改变。针对CNN中Relu激活函数将CNN中的阈值为负的神经元丢弃的缺陷,... 展开更多; 关键词卷积神经网络随机梯度下降算法自适应学习率更新算法 leakyrelu激活函数快速收敛; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于轻量化卷积神经网络的多肉植物种类识别研究被引量：2: 4; 作者孙公凌云张靖渝 +7 位作者连俊博宁景苑刘伟立刘权王国振陆诗怡时鹏辉楼雄伟《传感技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2023年第12期1916-1927,共12页; 目前多肉植物产业在我国发展较快,市场前景广阔,由于其具有品种繁多、形态多变、类间相似度高等特点,导致多肉植物种类辨别难度较大。针对上述问题,提出一种基于改进MobileNet V3网络与迁移学习的多肉植物图像分类方法,将Bottleneck模... 展开更多; 关键词图像分类多肉植物图像深度学习迁移学习 MobileNet V3 Focal Loss DROPOUT leakyrelu; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于轻量级神经网络的目标检测研究被引量：2: 5; 作者黄志强李军张世义《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2022年第7期1265-1272,共8页; 由于以CSPDarknet53为主干的YOLOv4神经网络参数量巨大,将其移植至手机等小型设备上时会降低其检测精度和速度,为了提高检测速度同时将检测精度控制在合理范围内,提出将原有的53层神经网络改为15层,并对其中的聚类算法进行优化,引入K-me... 展开更多; 关键词 YOLOv4神经网络 K-means++聚类算法 leakyrelu激活函数 L CIoU损失函数; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于改进时间信息融合模型的液压管路故障诊断研究被引量：4: 1; 作者高鹏李开泰王雷雷窦航江俊松; 机构淄博市技师学院智能制造工程系东北大学机械工程与自动化学院东南大学机械工程学院; 出处《机电工程》 CAS 北大核心 2023年第12期1923-1930,共8页; 基金淄博市重点研发计划项目(2021SNPT0075) 淄博市产教融合专项课题(2022CJ007)。; 文摘航空发动机液压管路故障信号中存在强大的噪声干扰,导致其诊断模型的故障识别率较低和诊断模型的泛化性不强。针对这一问题,提出了一种基于改进的时间信息融合模型的航空液压管路故障诊断方法。首先,基于循环神经网络原理,设计了正向和反向的时间信息融合的变形结构,构建出了航空液压管路时间信息融合模型,并通过引入LeakyReLU函数,对模型进行了改进;然后,将实测的一维航空管路时序数据集输入到改进的时间信息融合模型双向循环神经网络(Bi-RNN)中,进行了权重参数的更新;最后,基于同一实测的数据集,分别将其输入到改进的时间信息融合模型、长短期记忆神经网络(LSTM)、循环神经网络(RNN)、支持向量机(SVM)和反向传播神经网络(BPNN)5种故障诊断方法中,进行了训练和对比分析,对相关方法的优越性进行了验证。研究结果表明:利用改进的时间信息融合模型可以对液压管路健康状态和裂纹、凹坑等故障状态进行精准识别,并且准确率可以达到99.2%,总体的准确率和综合指标F 1-sore均可以提高5.1%;在综合性能、准确精度等指标上,改进时间信息融合模型明显优于其他故障诊断模型,可为航空发动机液压管路故障诊断提供一条新的思路,具有一定的工程应用价值。; 关键词液压传动回路时间信息融合模型航空管路循环神经网络 leakyrelu函数权重参数更新; Keywords hydraulic transmission circuit time information fusion modal aero-hydraulic pipeline recurrent neural network(RNN) Leaky ReLU function weight parameters update; 分类号 TH137.5 [机械工程—机械制造及自动化] V233 [航空宇航科学与技术—航空宇航推进理论与工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名改进的LeNet-5模型在苹果图像识别中的应用被引量：28: 2; 作者张力超马蓉张垚鑫; 机构石河子大学机械电气工程学院; 出处《计算机工程与设计》北大核心 2018年第11期3570-3575,共6页; 基金国家863高技术研究发展计划基金项目(2013AA102307); 文摘针对红富士与红元帅价格口感不同而外形相似的现象,提出一种基于LeNet-5改进的神经网络模型对其进行机器自动分类识别。以64×64像素的彩色图像作为模型输入,在全连接层之前加入Flatten层压缩三维彩色图像维度;改变全连接层激活函数为LeakyReLU,加入Dropout策略减少过拟合;通过对比实验找出该模型中最佳的训练优化器、卷积核大小、滤波器数量、学习步长、全连接层神经元个数等影响卷积神经网络性能的重要参数。与其它两种SVM方法进行对比,实验结果表明,在经过多次参数寻优后,该模型在对红富士和红元帅两种苹果的分类识别中的测试时间与测试精度优于SVM方法。; 关键词苹果分类卷积神经网络目标识别 DROPOUT leakyrelu; Keywords apple classification convolutional neural network target recognition Dropout leakyrelu; 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

题名基于卷积神经网络的随机梯度下降算法被引量：76: 3; 作者王功鹏段萌牛常勇; 机构郑州大学信息工程学院; 出处《计算机工程与设计》北大核心 2018年第2期441-445,462,共6页; 基金国家自然科学基金项目(60901078) 郑州市科技计划基金项目(10LJRC189); 文摘为解决卷积神经网络(CNN)中随机梯度下降算法(SGD)的学习率设置不当对SGD算法的影响,提出一种学习率自适应SGD的更新算法,随着迭代的进行该算法使学习率呈现周期性的改变。针对CNN中Relu激活函数将CNN中的阈值为负的神经元丢弃的缺陷,设计选择Leaky Relu作为激活函数的CNN。实验验证了使用该激活函数的有效性,实验结果表明,采用上述学习率更新算法的SGD可以使网络快速收敛,提高了学习正确率;通过将Leaky Relu激活函数和采用上述学习率更新算法的SGD相结合,进一步提高CNN的学习正确率。; 关键词卷积神经网络随机梯度下降算法自适应学习率更新算法 leakyrelu激活函数快速收敛; Keywords convolutional neural networks(CNN) SGD adaptive learning rates update algorithm Leaky Relu fast convergence; 分类号 TP181 [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

题名基于轻量化卷积神经网络的多肉植物种类识别研究被引量：2: 4; 作者孙公凌云张靖渝连俊博宁景苑刘伟立刘权王国振陆诗怡时鹏辉楼雄伟; 机构浙江农林大学数学与计算机科学学院; 出处《传感技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2023年第12期1916-1927,共12页; 基金浙江省科技计划项目(2019C02075)。; 文摘目前多肉植物产业在我国发展较快,市场前景广阔,由于其具有品种繁多、形态多变、类间相似度高等特点,导致多肉植物种类辨别难度较大。针对上述问题,提出一种基于改进MobileNet V3网络与迁移学习的多肉植物图像分类方法,将Bottleneck模块前六层的ReLU激活函数换成LeakyReLU激活函数,优化了SE模块,添加了Dropout层提高模型的泛化性。通过改进MobileNet V3网络对13种多肉植物图像进行种类识别,准确率为97.35%,并且可以实时稳定地对多肉植物图像进行分类,使用Focal Loss代替交叉熵损失函数,达到平衡样本的目的。研究结果表明,利用改进MobileNet V3网络对多肉植物种类识别具有一定可行性。; 关键词图像分类多肉植物图像深度学习迁移学习 MobileNet V3 Focal Loss DROPOUT leakyrelu; Keywords image classification succulent plants image deep learning transfer learning MobileNet V3 Focal Loss Dropout leakyrelu; 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

题名基于轻量级神经网络的目标检测研究被引量：2: 5; 作者黄志强李军张世义; 机构重庆交通大学机电与车辆工程学院重庆交通大学航运与船舶工程学院; 出处《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2022年第7期1265-1272,共8页; 基金重庆市轨道交通车辆系统集成与控制重点实验室项目(CSTC2015yfpt-zdsys30001)。; 文摘由于以CSPDarknet53为主干的YOLOv4神经网络参数量巨大,将其移植至手机等小型设备上时会降低其检测精度和速度,为了提高检测速度同时将检测精度控制在合理范围内,提出将原有的53层神经网络改为15层,并对其中的聚类算法进行优化,引入K-means++聚类算法对数据集进行分析,生成满足检测条件的Anchor Box;使用在负区间带有一定斜率的LeakyReLU激活函数代替存在梯度消失问题的Sigmoid激活函数,从而增强浅层网络的学习能力;同时考虑到Bounding Box与Anchor Box之间的中心距和宽高比具有一定的相关性,提出在原有损失函数的基础上增加相应的惩罚项生成L_(CIoU)损失函数,使损失函数在反向传播时梯度下降的方向性更好。实验结果表明,改进后的CSPDarknet15神经网络在VOC2007数据集上检测的平均精度达到83.94%,检测一幅图像的时间为3625 ms,与CSPDarknet53神经网络相比,检测速度提高了54.43%,能满足小型设备实时检测的速度和精度要求。; 关键词 YOLOv4神经网络 K-means++聚类算法 leakyrelu激活函数 L CIoU损失函数; Keywords YOLOv4 neural network K-means++clustering algorithm leakyrelu activation function L CIoU loss function; 分类号 TP391.4 [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	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	基于改进时间信息融合模型的液压管路故障诊断研究	高鹏李开泰王雷雷窦航江俊松	《机电工程》 CAS 北大核心	2023	4	在线阅读下载PDF 职称材料
2	改进的LeNet-5模型在苹果图像识别中的应用	张力超马蓉张垚鑫	《计算机工程与设计》北大核心	2018	28	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于卷积神经网络的随机梯度下降算法	王功鹏段萌牛常勇	《计算机工程与设计》北大核心	2018	76	在线阅读下载PDF 职称材料
4	基于轻量化卷积神经网络的多肉植物种类识别研究	孙公凌云张靖渝连俊博宁景苑刘伟立刘权王国振陆诗怡时鹏辉楼雄伟	《传感技术学报》 CAS CSCD 北大核心	2023	2	在线阅读下载PDF 职称材料
5	基于轻量级神经网络的目标检测研究	黄志强李军张世义	《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心	2022	2	在线阅读下载PDF 职称材料