基于声纹识别的变压器故障检测方法

1

作者 李章维 周浩 +1 位作者 郑文皓 陈毅恒 《浙江工业大学学报》 北大核心 2025年第3期293-298,共6页

由于传统的变压器故障检测方法通过专业技术人员根据设备运行声音判断故障类型与故障位置,存在一定的局限性和主观性,因此提出了一种利用变压器声音的纹理特征进行故障诊断的方法。在利用x-vector的基础上,针对变压器故障负样本数据获... 由于传统的变压器故障检测方法通过专业技术人员根据设备运行声音判断故障类型与故障位置,存在一定的局限性和主观性,因此提出了一种利用变压器声音的纹理特征进行故障诊断的方法。在利用x-vector的基础上,针对变压器故障负样本数据获取困难、数据量少的特点,引入抑制过拟合和改善交叉熵损失函数方法,解决内部数据分类不平衡的问题,准确实现变压器的故障识别。 展开更多

关键词 变压器故障 声纹识别 x-vector 交叉熵损失函数

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基于知识蒸馏的卷积神经网络压缩方法

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作者 郑筠 高朋 《沈阳工业大学学报》 北大核心 2025年第3期348-354,共7页

【目的】卷积神经网络作为深度学习领域的一项重要技术,在图像识别、目标检测、自然语言处理等多个领域展现出了卓越的性能。然而,随着模型深度和复杂度的增加,卷积神经网络模型的大小和计算需求也急剧上升,这为模型的部署和实时应用提... 【目的】卷积神经网络作为深度学习领域的一项重要技术,在图像识别、目标检测、自然语言处理等多个领域展现出了卓越的性能。然而,随着模型深度和复杂度的增加,卷积神经网络模型的大小和计算需求也急剧上升,这为模型的部署和实时应用提出了严峻挑战。【方法】为减少神经网络的大小和计算量,并提高模型的效率和可部署性,提出了基于知识蒸馏的卷积神经网络压缩方法。通过将大型复杂模型(教师网络模型)中的知识转移给小型精简模型(学生网络模型)来实现模型的压缩和加速,本文建立了性能优异的教师网络和结构更简单、参数更少的学生网络。教师网络负责提供丰富的特征表示和准确的预测结果,学生网络则通过学习教师网络行为来逼近其性能。使用标准损失函数,并通过反向传播算法迭代更新其参数,确保其在训练数据集上达到良好的性能。采用改进知识蒸馏方法获取综合阈值函数,评估教师网络和学生网络之间的知识差异,并指导学生网络的学习过程。在训练过程中,学生网络利用综合阈值函数进行监督,逐步逼近教师网络的输出,同时保持较小的模型结构和计算复杂度,从而实现了卷积神经网络的压缩处理。【结果】实验结果表明:本文方法在ImageNet和Labelme数据集上均表现出较好的模型压缩效果。其中,本文方法在压缩前后卷积神经网络输出结果的拟合度较高,表明学生网络成功学到了教师网络的关键特征;交叉熵损失值较低,在1.0左右,进一步验证了其良好的预测性能;完成卷积神经网络模型的压缩时间较短,为79.8~89.4 s,表明本文方法具有较高的计算效率。【结论】由以上结果可知,基于知识蒸馏卷积神经网络压缩方法能够有效减小模型结构、降低计算量,并保持甚至提升了模型的性能。本文方法不仅为模型压缩提供了一种新的思路,还为深度学习模型的部署和应用提供了有力支持。此外,本文方法在知识蒸馏方法上进行了改进,通过引入综合阈值函数来更全面地评估和指导模型的学习过程,在一定程度上提升了知识蒸馏的效果和效率。因此,本文方法不仅具有理论价值,还具有重要的实践意义。 展开更多

关键词 卷积神经网络压缩 改进知识蒸馏方法 判别器 学生网络 教师网络 标准损失函数 综合阈值函数 交叉熵损失值

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电子监控部分遮挡目标单模态自监督信息挖掘技术 被引量：1

3

作者 周艳秋 高宏伟 +1 位作者 何婷 辛春花 《现代电子技术》 北大核心 2024年第10期47-51,共5页

针对电子监控视频中受遮挡目标识别难度高的问题,提出一种电子监控部分遮挡目标单模态自监督信息挖掘技术。为了得到目标的状态信息,利用遮挡检测方法判断监控视频中是否存在部分遮挡目标。当监控视频存在部分遮挡目标时,利用减法聚类... 针对电子监控视频中受遮挡目标识别难度高的问题,提出一种电子监控部分遮挡目标单模态自监督信息挖掘技术。为了得到目标的状态信息,利用遮挡检测方法判断监控视频中是否存在部分遮挡目标。当监控视频存在部分遮挡目标时,利用减法聚类方法进行特定目标的识别、跟踪或描述,并提供更准确和详细的目标特征信息。在此基础上,将交叉熵损失函数与软间隔三元组损失函数构建的监督遮挡目标特征学习判别损失函数作为部分遮挡目标信息挖掘的目标函数,在每个批次的电子监控样本中,搜寻最小距离的负样本对以及最大距离的正样本对,并通过反向传播优化参数。由此输入电子监控图像样本,通过前向传播输出得到电子监控部分遮挡目标单模态自监督信息挖掘结果。实验结果表明,所提出的技术可以有效挖掘电子监控部分遮挡目标,目标挖掘的mAP值高于0.9,能够为提升监控目标识别精度提供可靠依据。 展开更多

关键词 电子监控 遮挡检测 单模态自监督 信息挖掘 交叉熵损失函数 三元组损失函数

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图像分类卷积神经网络的反馈损失计算方法改进 被引量：17

4

作者 周非 李阳 范馨月 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2019年第7期1532-1537,共6页

当前在图像分类领域,卷积神经网络主要通过反向传播算法训练权重和偏置.在参数的训练过程中,网络的实际输出与样本标签之间的反馈损失计算方式会影响到卷积神经网络对图像的最终分类性能.本文研究发现,当增大训练样本标签的维度,提高不... 当前在图像分类领域,卷积神经网络主要通过反向传播算法训练权重和偏置.在参数的训练过程中,网络的实际输出与样本标签之间的反馈损失计算方式会影响到卷积神经网络对图像的最终分类性能.本文研究发现,当增大训练样本标签的维度,提高不同类别标签间的最小汉明距离,并通过sigmoid激活函数结合交叉熵计算反馈损失时,所得到的卷积网络模型对图像的分类能力优于使用softmax激活函数结合独热编码计算反馈损失所得到的卷积网络模型的分类能力.本文使用多种卷积神经网络结构,并结合多个数据集进行训练和测试,所得到的仿真结果证明了本文观点的正确性. 展开更多

关键词 图像分类 卷积神经网络 sigmoid激活函数 交叉熵损失函数

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熵损失下心理状态数的统计推断 被引量：7

5

作者 王德辉 赵世舜 潘鸿 《吉林大学学报（理学版）》 CAS CSCD 北大核心 2003年第4期431-435,共5页

通过引进信息论中的熵距离作为损失函数 ,讨论了心理状态数的 Bayes估计及其可容许性问题 ,并给出随机模拟结果和检验操作者心理状态的检验方法 .

关键词 心理状态数 BAYES估计 熵损失函数 信息论 熵距离 可容许性

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鲁棒的极大熵聚类算法RMEC及其例外点标识 被引量：12

6

作者 邓赵红 王士同 +1 位作者 吴锡生 胡德文 《中国工程科学》 2004年第9期38-45,共8页

针对极大熵聚类算法MEC (maximumentropyclustering)对例外点 (outliers)较敏感和不能标识例外点的缺陷 ,提出了一种改进的极大熵聚类算法RMEC (robustmaximumentropyclustering)。该算法的基本思想是通过引入Vapnik’sε-不敏感损失函... 针对极大熵聚类算法MEC (maximumentropyclustering)对例外点 (outliers)较敏感和不能标识例外点的缺陷 ,提出了一种改进的极大熵聚类算法RMEC (robustmaximumentropyclustering)。该算法的基本思想是通过引入Vapnik’sε-不敏感损失函数和权重因子重新构建目标函数 ,并利用优化理论推导出新的学习公式。RMEC算法不但对例外点较之MEC算法有更好的鲁棒性 ,而且还能有效地利用学习后的权重因子标识出数据集中存在的例外点。 展开更多

关键词 熵 聚类 鲁棒性 例外点 Ε-不敏感损失函数 权重因子

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熵损失函数下刻度参数估计的不变性和本质完全类 被引量：10

7

作者 宋立新 王德辉 +1 位作者 崔安玲 刘立新 《吉林大学自然科学学报》 CAS CSCD 1998年第1期5-8,共4页

讨论在熵损失函数下，刻度参数的可容许估计的不变性及Bayes估计的不变性，证明在熵损失函数下，刻度参数所有依赖于充分统计量T的非随机化判决构成一个本质完全类．

关键词 熵损失函数 不变性 本质完全类 刻度参数估计

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基于熵权的灰色聚类在洪灾评估中的应用 被引量：13

8

作者 刘力 周建中 +1 位作者 杨莉 张勇传 《自然灾害学报》 CSCD 北大核心 2010年第4期213-218,共6页

洪水灾害灾情识别的实质就是建立各个洪水灾害灾情决策指标与洪灾等级之间的非线性关系。鉴于洪灾成因机制的复杂性和发生过程的随机性,在灰色聚类的基础上引入信息熵概念,提出了具有典型指数白化权函数,并采用加权平均原则的灰色信息... 洪水灾害灾情识别的实质就是建立各个洪水灾害灾情决策指标与洪灾等级之间的非线性关系。鉴于洪灾成因机制的复杂性和发生过程的随机性,在灰色聚类的基础上引入信息熵概念,提出了具有典型指数白化权函数,并采用加权平均原则的灰色信息熵聚类。该方法有效解决了"零权重"问题,通过引用熵权所反应的数据本身的效用值来修正指标的权重系数,充分利用了样本遗留信息,并极大地保留了聚类系数的蕴涵信息。实例证明,灰色信息熵聚类的评价过程直观简单,结果合理有效,能有效扩大灰色聚类在实际工程中的应用范围。 展开更多

关键词 灰色聚类 信息熵 洪水灾害灾情 白化权函数 加权平均原则

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多因素、多指标产品系统的建模与优化 被引量：16

9

作者 耿金花 高齐圣 张嗣瀛 《系统工程学报》 CSCD 北大核心 2008年第4期449-454,共6页

针对产品系统多指标优化问题,综合考虑顾客对多个质量性能指标的需求,将与波动相关的质量损失和与容差相关的制造成本综合平衡,建立了一种多因素、多指标优化模型.各质量指标通过双响应曲面模型和田口质量损失函数确定,通过熵权系数法... 针对产品系统多指标优化问题,综合考虑顾客对多个质量性能指标的需求,将与波动相关的质量损失和与容差相关的制造成本综合平衡,建立了一种多因素、多指标优化模型.各质量指标通过双响应曲面模型和田口质量损失函数确定,通过熵权系数法对各质量指标进行加权.然后考虑制造容差成本,建立最终优化模型,其目标为各质量指标的加权田口损失函数和制造容差成本之和最小.最后通过一个实例,验证了该模型的有效性. 展开更多

关键词 多响应优化 质量损失函数 响应曲面法 熵 容差设计

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Weibull分布下Bayes可靠性评估的工程方法 被引量：5

10

作者 李荣 王慧频 蔡洪 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 1998年第10期74-77,共4页

本文提出了一种关于Ｗｅｉｂｕｌ分布的Ｂａｙｅｓ可靠性分析的工程方法。基于工程实践中关于可靠性的验前信息或失效率的验前信息，给出了可靠性参数，如可靠性、可靠寿命等的验后分布。并通过选择适当的损失函数，得到了可靠性参数的... 本文提出了一种关于Ｗｅｉｂｕｌ分布的Ｂａｙｅｓ可靠性分析的工程方法。基于工程实践中关于可靠性的验前信息或失效率的验前信息，给出了可靠性参数，如可靠性、可靠寿命等的验后分布。并通过选择适当的损失函数，得到了可靠性参数的Ｂａｙｅｓ估计。文中的实例说明了该方法的步骤。 展开更多

关键词 可靠性 系统分析 贝叶斯定理 算法

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基于多特征融合和卷积神经网络的无参考图像质量评价 被引量：10

11

作者 卢鹏 刘楷贇 +2 位作者 邹国良 王振华 郑宗生 《液晶与显示》 CAS CSCD 北大核心 2022年第1期66-76,共11页

为了更好地评价图像质量,解决在基于卷积神经网络的图像质量评价模型(CNN-IQA)上明显忽略的分块图像之间存在差异性的问题,提出了一种多特征融合的CNN模型。首先,将整幅图像进行不重叠分块,并提取每个分块图像的信息熵和纹理特征。然后... 为了更好地评价图像质量,解决在基于卷积神经网络的图像质量评价模型(CNN-IQA)上明显忽略的分块图像之间存在差异性的问题,提出了一种多特征融合的CNN模型。首先,将整幅图像进行不重叠分块,并提取每个分块图像的信息熵和纹理特征。然后,将提取计算的两特征相结合,计算各分块图像的重要性权重,以此衡量分块图像对失真图像质量的影响。最后,根据计算出的重要性权重修改损失函数,突出重要性高的分块图像在训练过程中发挥的作用。在LIVE数据集进行验证和对比实验发现,该算法的SROCC与LCC指标为0.962和0.960,相比原算法至少提升0.9%;在TID2008数据集上验证和对比实验发现,该算法获得的SROCC与LCC指标为0.922和0.926,相比原算法至少提升0.6%。并且在两数据集上的结果均优于其他对比算法。实验结果证明了其在预测图像质量方面具有良好的性能和泛化性。 展开更多

关键词 图像处理 无参考图像质量评价 卷积神经网络 纹理特征 信息熵 损失函数

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基于信息熵和深度学习的无参考图像质量评价方法研究 被引量：17

12

作者 卢鹏 林根巧 邹国良 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2018年第11期3508-3512,共5页

现有使用卷积神经网络进行图像质量评价的方法,存在训练数据量不足、局部图像块失真、分数不能确定等问题。针对这些问题,提出了一种基于信息熵的卷积网络模型IQA-CNN。在考虑信息熵对图像质量影响的基础上,将LIVE数据集中的失真图像进... 现有使用卷积神经网络进行图像质量评价的方法,存在训练数据量不足、局部图像块失真、分数不能确定等问题。针对这些问题,提出了一种基于信息熵的卷积网络模型IQA-CNN。在考虑信息熵对图像质量影响的基础上,将LIVE数据集中的失真图像进行分块处理,以扩大训练集;计算各分块的信息熵作为分块重要性权重,代表其对失真图像质量的影响程度,并基于该权重对卷积神经网络的损失函数进行调整。在两个数据集上的交叉验证结果表明,提出的模型能很好地预测失真图像的质量,预测结果更接近人类视觉感知。 展开更多

关键词 无参考图像质量评价 深度学习 归一化 损失函数 信息熵

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p,q-对称熵损失函数下指数分布的参数估计 被引量：10

13

作者 杜宇静 孙晓祥 尹江艳 《吉林大学学报（理学版）》 CAS CSCD 北大核心 2007年第5期764-766,共3页

用参数估计方法,研究指数分布的刻度参数在p,q-对称熵损失函数下的最小风险同变估计(MRE)、Bayes估计和M inimax估计,并讨论了具有[cT+d]-1形式的估计量当0≤c<c*,d>0;c=c*,d>0时是可容许的,当c<0或d<0;0<c≠c*且d=0;... 用参数估计方法,研究指数分布的刻度参数在p,q-对称熵损失函数下的最小风险同变估计(MRE)、Bayes估计和M inimax估计,并讨论了具有[cT+d]-1形式的估计量当0≤c<c*,d>0;c=c*,d>0时是可容许的,当c<0或d<0;0<c≠c*且d=0;c>c*且d>0时是不可容许的. 展开更多

关键词 Bayes估计 同变估计 MINIMAX估计 尺度参数 可容许性 p q-对称熵损失函数

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q对称熵损失函数下指数分布的参数估计 被引量：15

14

作者 杜宇静 赖民 《吉林大学学报（理学版）》 CAS CSCD 北大核心 2005年第1期10-15,共6页

提出对称熵损失函数的一般形式(λ/δ)q+(δ/λ)q-2(q>0),即q对称熵损失.讨论指数分布的尺度参数在此损失函数下的最小风险同变估计、Bayes估计和最小最大估计,给出了更具一般性的结论,并研究了(cT+d)-1形式估计的可容许性和不可容许性.

关键词 BAYES估计 同变估计 最小最大估计 尺度参数 可容许性 q对称熵损失函数

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熵损失函数下巴斯卡分布参数的Bayes估计 被引量：28

15

作者 王德辉 牛晓宁 《吉林大学自然科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2001年第1期19-22,共4页

研究在熵损失函数下 ,巴斯卡分布可靠度的 Bayes估计及其可容许性 ,并且给出 Bayes置信下限以及多层

关键词 熵损失函数 巴斯卡分布 BAYES估计 可靠性测试 可靠度 置信限 可容许估计

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基于CNN-Attention-BP的降水发生预测研究 被引量：8

16

作者 吴香华 华亚婕 +2 位作者 官元红 王巍巍 刘端阳 《南京信息工程大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2022年第2期148-155,共8页

在综合分析降水统计预测模型特点的基础上,提出一种基于Attention机制、卷积神经网络(CNN)和BP神经网络的CNN-Attention-BP组合模型,并对1961—2020年不同气候类型的长春站、白城站、延吉站夏季降水进行实证分析.首先,运用卷积神经网络... 在综合分析降水统计预测模型特点的基础上,提出一种基于Attention机制、卷积神经网络(CNN)和BP神经网络的CNN-Attention-BP组合模型,并对1961—2020年不同气候类型的长春站、白城站、延吉站夏季降水进行实证分析.首先,运用卷积神经网络对6—8月20—次日20时降水量、平均气压、平均风速、平均气温和平均相对湿度进行特征学习,利用Attention机制来确定气象影响因素对降水预测的权重;然后,使用BP神经网络进行降水发生预测,选用准确率、交叉熵损失函数和F1-score来综合评价CNN-Attention-BP组合模型的性能.最后,将单一的支持向量机、多层感知机和卷积神经网络模型与组合模型进行比较分析.结果表明,CNN-Attention-BP组合模型具有自主学习和关注更重要信息的特征,能够有效提高吉林省夏季降水发生模型的预测能力,在样本越均衡、降水频率越接近于0.5的站点,预测精度越高,准确率最高可达88.4%.CNN-Attention-BP组合模型的准确率相较于其他单一模型最高可以提高近17个百分点. 展开更多

关键词 降水预测 卷积神经网络 Attention机制 BP神经网络 交叉熵损失函数

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q-对称熵损失函数下Gamma分布的尺度参数的估计 被引量：5

17

作者 杜宇静 孙晓祥 万喜昌 《工程数学学报》 CSCD 北大核心 2008年第3期500-504,共5页

本文在对称熵损失函数的基础上定义了q-对称熵损失函数,并用参数估计的方法研究了在q-对称熵损失函数下Gamma分布的尺度参数的最小风险同变估计(MRE)、贝叶斯(Bayes)估计、最小最大(Mininax)估计等。我们还对这些估计量的可容许性和不... 本文在对称熵损失函数的基础上定义了q-对称熵损失函数,并用参数估计的方法研究了在q-对称熵损失函数下Gamma分布的尺度参数的最小风险同变估计(MRE)、贝叶斯(Bayes)估计、最小最大(Mininax)估计等。我们还对这些估计量的可容许性和不可容许性进行了讨论,最后分别对指数分布和Gamma分布在两种损失函数下的估计结果进行了数值比较。 展开更多

关键词 贝叶斯估计 同变估计 最小最大估计 尺度参数 可容许性 Q-对称熵损失函数

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一种基于类不平衡学习的情感分析方法 被引量：4

18

作者 李芳 曲豫宾 +2 位作者 陈翔 李龙 杨帆 《吉林大学学报（理学版）》 CAS 北大核心 2021年第4期929-935,共7页

针对网络评论中普遍存在的负面评论较少而影响力却较大的类不平衡问题,提出一种基于类不平衡学习的情感分析方法.该方法利用深度学习训练过程中的概率输出,以计算样例的信息熵作为影响因子构建交叉信息熵损失函数.在IMDB公开数据集上进... 针对网络评论中普遍存在的负面评论较少而影响力却较大的类不平衡问题,提出一种基于类不平衡学习的情感分析方法.该方法利用深度学习训练过程中的概率输出,以计算样例的信息熵作为影响因子构建交叉信息熵损失函数.在IMDB公开数据集上进行实验验证的结果表明,基于集成信息熵损失函数的双向长短期记忆网络能处理类不平衡问题;对数据的统计分析结果表明,该策略能提升基于双向长短期记忆网络的评论情感极性分类性能.针对AUC(area under curve)指标,使用集成信息熵损失函数的双向长短期记忆网络模型比未考虑类不平衡的深度学习模型在中位数上最多提升15.3%. 展开更多

关键词 文本分类 长短期记忆网络 类不平衡 交叉熵损失函数

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q对称熵损失函数下正态总体刻度参数的估计 被引量：6

19

作者 杜宇静 孙晓祥 《吉林大学学报（理学版）》 CAS CSCD 北大核心 2007年第1期39-43,共5页

用参数估计的方法,研究均值为0的正态分布中刻度参数在q对称熵损失函数下的最小风险同变估计、Bayes估计和M inimax估计,并讨论了[cT+d]1/2形式的估计量当0≤c<c*,d>0;c=c*,d≥0时是可容许的,当0<c≠c*,d=0;c>c*,d>0时... 用参数估计的方法,研究均值为0的正态分布中刻度参数在q对称熵损失函数下的最小风险同变估计、Bayes估计和M inimax估计,并讨论了[cT+d]1/2形式的估计量当0≤c<c*,d>0;c=c*,d≥0时是可容许的,当0<c≠c*,d=0;c>c*,d>0时是不可容许的. 展开更多

关键词 q对称熵损失函数 同变估计 BAYES估计 MINIMAX估计 可容许性 刻度参数

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对称损失下一类刻度分布族参数的估计 被引量：2

20

作者 徐宝 王德辉 付志慧 《吉林大学学报（理学版）》 CAS CSCD 北大核心 2008年第4期591-594,共4页

在q对称熵损失函数L(θ,δ)=qθ/qδ+qδ/qθ-2(0<q<ν)下研究刻度分布族c(x,n)θ-νe-T(x)/θ参数θ的估计,得到了θ的最小风险同变(MRE)估计及Bayes估计的一般与精确形式,并讨论了θ的形如cT(X)+d的一类线性估计的可容许性和不... 在q对称熵损失函数L(θ,δ)=qθ/qδ+qδ/qθ-2(0<q<ν)下研究刻度分布族c(x,n)θ-νe-T(x)/θ参数θ的估计,得到了θ的最小风险同变(MRE)估计及Bayes估计的一般与精确形式,并讨论了θ的形如cT(X)+d的一类线性估计的可容许性和不可容许性以及θ的MRE估计的最小最大性. 展开更多

关键词 q对称熵损失函数 MRE估计 BAYES估计 可容许估计 不可容许性 最小最大性

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