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基于深层卷积随机配置网络的电熔镁炉工况识别方法研究 被引量：1
1
作者 李帷韬 童倩倩 +1 位作者 王殿辉 吴高昌 《自动化学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第3期527-543,共17页
为解决电熔镁炉工况识别模型泛化能力和可解释性弱的缺陷,提出一种基于深层卷积随机配置网络(Deep convolutional stochastic configuration networks,DCSCN)的可解释性电熔镁炉异常工况识别方法.首先,基于监督学习机制生成具有物理含... 为解决电熔镁炉工况识别模型泛化能力和可解释性弱的缺陷,提出一种基于深层卷积随机配置网络(Deep convolutional stochastic configuration networks,DCSCN)的可解释性电熔镁炉异常工况识别方法.首先,基于监督学习机制生成具有物理含义的高斯差分卷积核,采用增量式方法构建深层卷积神经网络(Deep convolutional neural network,DCNN),确保识别误差逐级收敛,避免反向传播算法迭代寻优卷积核参数的过程.定义通道特征图独立系数获取电熔镁炉特征类激活映射图的可视化结果,定义可解释性可信度评测指标,自适应调节深层卷积随机配置网络层级,对不可信样本进行再认知以获取最优工况识别结果.实验结果表明,所提方法较其他方法具有更优的识别精度和可解释性. 展开更多
关键词 电熔镁炉 深层卷积随机配置网络 高斯差分卷积核 类激活映射图 可解释性
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随机配置网络研究进展 被引量：5
2
作者 张成龙 丁世飞 +1 位作者 郭丽丽 张健 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第5期2379-2399,共21页
随机配置网络(stochastic configuration network,SCN)是一种新兴的增量式神经网络模型,与其他随机化神经网络方法不同,它能够通过监督机制进行隐含层节点参数配置,保证了模型的快速收敛性能.因其具有学习效率高、人为干预程度低和泛化... 随机配置网络(stochastic configuration network,SCN)是一种新兴的增量式神经网络模型,与其他随机化神经网络方法不同,它能够通过监督机制进行隐含层节点参数配置,保证了模型的快速收敛性能.因其具有学习效率高、人为干预程度低和泛化能力强等优点,自2017年提出以来,SCN吸引了大量国内外学者的研究兴趣,得到了快速的推广和发展.从SCN的基础理论、典型算法变体、应用领域以及未来研究方向等方面切入,全面地概述SCN研究进展.首先,从理论的角度分析SCN的算法原理、通用逼近性能及其优点;其次,重点研究深度SCN、二维SCN、鲁棒SCN、集成SCN、分布式并行SCN、正则化SCN等典型变体;随后介绍SCN在硬件实现、计算机视觉、医学数据分析、故障检测与诊断、系统建模预测等不同领域的应用进展;最后指出SCN在卷积神经网络架构、半监督学习、无监督学习、多视图学习、模糊神经网络、循环神经网络等研究方向的发展潜力. 展开更多
关键词 随机配置网络 神经网络 深度学习 随机化学习 研究进展
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基于卷积神经网络的交直流输电系统故障诊断 被引量：41
3
作者 张大海 张晓炜 +1 位作者 孙浩 和敬涵 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2022年第5期132-140,共9页
随着交直流输电系统规模的不断扩大,电网结构和故障特征愈加复杂,现有故障诊断方法面对复杂电网和超大数据量时难以精准提取故障特征,急需适应性强且准确率高的电网故障诊断方法。为此提出一种基于卷积神经网络(CNN)的电网故障诊断方法... 随着交直流输电系统规模的不断扩大,电网结构和故障特征愈加复杂,现有故障诊断方法面对复杂电网和超大数据量时难以精准提取故障特征,急需适应性强且准确率高的电网故障诊断方法。为此提出一种基于卷积神经网络(CNN)的电网故障诊断方法。首先,通过逐层筛选、逐层增叠的网络构造方式逐步测试,其目的是为了构建充分适应于电网故障诊断的网络结构;然后,利用网络层级优化策略调整训练参数,并以交叉熵最小为目标对深层故障特征进行挖掘;最后,在MATLAB/Simulink平台上搭建交直流输电系统模型,结合t分布随机邻域嵌入(t-SNE)可解释性技术展示诊断效果,通过与传统方法对比证明所提方法能够深度挖掘故障特征且具备很高的诊断准确率。 展开更多
关键词 深度学习 卷积神经网络 交直流输电系统 故障诊断 t分布随机邻域嵌入
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基于M-estimator函数的加权深度随机配置网络 被引量：2
4
作者 丁世飞 张成龙 +2 位作者 郭丽丽 张健 丁玲 《计算机学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第11期2476-2487,共12页
深度随机配置网络(Deep Stochastic Configuration Network,DSCN)是一种增量式随机化学习模型,具有人为干预程度低、学习效率高和泛化能力强等优点.但是,面向噪声数据回归与分析时,传统的DSCN易受到异常值影响,从而降低了模型的泛化性.... 深度随机配置网络(Deep Stochastic Configuration Network,DSCN)是一种增量式随机化学习模型,具有人为干预程度低、学习效率高和泛化能力强等优点.但是,面向噪声数据回归与分析时,传统的DSCN易受到异常值影响,从而降低了模型的泛化性.因此,为提高噪声数据回归的精度和鲁棒性,提出了基于M-estimator函数的加权深度随机配置网络(Weighted Deep Stochastic Configuration Networks,WDSCN).首先,选取Huber和Bisquare 2个常用的M-estimator函数计算样本权重,利用加权最小二乘法和L2正则化策略替代最小二乘来更新WDSCN输出权重,以降低异常值对WDSCN的负面影响;其次,为提高WDSCN模型表征能力,设计了一种随机配置稀疏自编码器(Stochastic Configuration Sparse Autoencoder,SC-SAE),SC-SAE基于DSCN其独有的监督机制随机分配输入参数,采用基于L1正则化的目标函数,并利用交替方向乘子法(Alternating Direction Method of Multipliers,ADMM)计算SC-SAE输出权重;然后,为获取有效的特征表示,利用SC-SAE生成特征的随机性和多样性,采用多个SC-SAE进行特征学习并融合,用于WDSCN模型训练;最后,在真实数据集上的实验结果表明,WDSCN-Huber、WDSCN-Bisquare相比于DSCN、SCN以及RSC-KDE、RSC-Huber、RSC-IQR、RSCN-KDE、WBLS-KDE和RBLS-Huber等加权模型具有更高的泛化性能和回归精度. 展开更多
关键词 深度随机配置网络 异常数据 鲁棒性 回归 随机神经网络
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随机梯度下降算法研究进展 被引量：92
5
作者 史加荣 王丹 +1 位作者 尚凡华 张鹤于 《自动化学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第9期2103-2119,共17页
在机器学习领域中,梯度下降算法是求解最优化问题最重要、最基础的方法.随着数据规模的不断扩大,传统的梯度下降算法已不能有效地解决大规模机器学习问题.随机梯度下降算法在迭代过程中随机选择一个或几个样本的梯度来替代总体梯度,以... 在机器学习领域中,梯度下降算法是求解最优化问题最重要、最基础的方法.随着数据规模的不断扩大,传统的梯度下降算法已不能有效地解决大规模机器学习问题.随机梯度下降算法在迭代过程中随机选择一个或几个样本的梯度来替代总体梯度,以达到降低计算复杂度的目的.近年来,随机梯度下降算法已成为机器学习特别是深度学习研究的焦点.随着对搜索方向和步长的不断探索,涌现出随机梯度下降算法的众多改进版本,本文对这些算法的主要研究进展进行了综述.将随机梯度下降算法的改进策略大致分为动量、方差缩减、增量梯度和自适应学习率等四种.其中,前三种主要是校正梯度或搜索方向,第四种对参数变量的不同分量自适应地设计步长.着重介绍了各种策略下随机梯度下降算法的核心思想、原理,探讨了不同算法之间的区别与联系.将主要的随机梯度下降算法应用到逻辑回归和深度卷积神经网络等机器学习任务中,并定量地比较了这些算法的实际性能.文末总结了本文的主要研究工作,并展望了随机梯度下降算法的未来发展方向. 展开更多
关键词 随机梯度下降算法 机器学习 深度学习 梯度下降算法 大规模学习 逻辑回归 卷积神经网络
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基于卷积神经网络的军事图像分类 被引量：19
6
作者 高惠琳 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2017年第11期3518-3520,共3页
由于军事背景下战场上不同目标的相似度极高以及复杂情况下的分类识别率不高,传统视觉特征的分类精度已不能满足要求。针对含有特定军事目标的大规模图像分类问题,构造了一种新的基于主成分分析(principal components analysis,PCA)白... 由于军事背景下战场上不同目标的相似度极高以及复杂情况下的分类识别率不高,传统视觉特征的分类精度已不能满足要求。针对含有特定军事目标的大规模图像分类问题,构造了一种新的基于主成分分析(principal components analysis,PCA)白化的卷积神经网络结构,有效地降低了数据间的相关性,加强了学习能力,提高了目标分类的准确率。利用大规模的军事图像数据集对该模型进行了识别精度评估,实验表明,与基于视觉特征的词袋模型以及经典的卷积神经网络分类算法相比,该算法对于军事目标的分类精度有明显提高。 展开更多
关键词 军事图像分类 深度学习 卷积神经网络 主成分分析白化 随机池化
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基于深度迁移学习的大雾等级智能认知方法研究 被引量：8
7
作者 李帷韬 韩慧慧 +2 位作者 焦点 汤健 丁美双 《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心 2020年第2期88-96,共9页
已有雾气检测模型存在缺陷以及深层神经网络优化存在困难。模仿人类认知模式,借鉴迁移学习和闭环控制理论思想,探索了一种基于动态交错组卷积的雾气等级智能认知方法。首先,构建交错组卷积层以降低卷积运算的通道冗余;其次,构建可区分... 已有雾气检测模型存在缺陷以及深层神经网络优化存在困难。模仿人类认知模式,借鉴迁移学习和闭环控制理论思想,探索了一种基于动态交错组卷积的雾气等级智能认知方法。首先,构建交错组卷积层以降低卷积运算的通道冗余;其次,构建可区分性测度指标和认知决策信息系统,获取雾气图像多层次差异化简约特征空间数据结构;再次,设计深层随机配置网络分类器,构建具有强泛化能力的分类准则;最后,基于广义误差和熵理论,仿人类反复推敲比对的认知模式实时评测雾气等级认知结果的可信度,基于迁移学习机制实现雾气图像多层次差异化特征空间及其分类准则的自寻优重构,对可信度低的雾气图像进行再认知。15 000幅大雾图像的平均识别率为95.98%,实验结果表明,所用方法与其他算法相比,增强了模型的泛化能力,提升了模型的认知精度。 展开更多
关键词 雾气等级 交错组卷积 深层随机配置网络 语义误差熵 迁移学习
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高比例新能源接入下计及工业负荷特性的电网需求响应调控策略 被引量：20
8
作者 陈光宇 杨锡勇 +4 位作者 江海洋 崔雨 张仰飞 郝思鹏 张玉卓 《电力自动化设备》 EI CSCD 北大核心 2023年第4期177-184,共8页
为挖掘需求侧调节潜力,提出一种高比例新能源接入下计及工业负荷特性的电网需求响应调控策略。设计一种基于工业负荷需求响应的滚动调度框架,通过分析不同类型工业负荷的生产特性,挖掘工业负荷的需求响应潜力;针对新能源和负荷的不确定... 为挖掘需求侧调节潜力,提出一种高比例新能源接入下计及工业负荷特性的电网需求响应调控策略。设计一种基于工业负荷需求响应的滚动调度框架,通过分析不同类型工业负荷的生产特性,挖掘工业负荷的需求响应潜力;针对新能源和负荷的不确定性,提出一种结合特征损失的条件深度卷积生成对抗网络场景生成方法,为系统调控提供不同时间尺度下的典型场景集;基于生成的场景集,以系统总运行成本最小为目标,提出多场景随机规划结合随机模型预测控制方法,构建多时间尺度滚动调度优化模型,求得不同阶段工业负荷需求响应的最优策略。改进IEEE 30和IEEE 118节点系统的仿真结果验证了所提模型及策略的适用性和有效性。 展开更多
关键词 需求响应 条件深度卷积生成对抗网络 多场景随机规划 随机模型预测控制 多时间尺度
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基于残差SDE-Net的深度神经网络不确定性估计 被引量：2
9
作者 王永光 姚淑珍 谭火彬 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第8期1991-2000,共10页
神经随机微分方程模型(SDE-Net)可以从动力学系统的角度来量化深度神经网络(DNNs)的认知不确定性。但SDE-Net面临2个问题,一是在处理大规模数据集时,随着网络层次的增加会导致性能退化;二是SDE-Net在处理具有噪声或高丢失率的分布内数... 神经随机微分方程模型(SDE-Net)可以从动力学系统的角度来量化深度神经网络(DNNs)的认知不确定性。但SDE-Net面临2个问题,一是在处理大规模数据集时,随着网络层次的增加会导致性能退化;二是SDE-Net在处理具有噪声或高丢失率的分布内数据所引起的偶然不确定性问题时性能较差。为此设计了一种残差SDE-Net(ResSDE-Net),该模型采用了改进的残差网络(ResNets)中的残差块,并应用于SDE-Net以获得一致稳定性和更高的性能;针对具有噪声或高丢失率的分布内数据,引入具有平移等变性的卷积条件神经过程(ConvCNPs)进行数据修复,从而提高ResSDE-Net处理此类数据的性能。实验结果表明:ResSDE-Net在处理分布内和分布外的数据时获得了一致稳定的性能,并在丢失了70%像素的MNIST、CIFAR10及实拍的SVHN数据集上,仍然分别获得89.89%、65.22%和93.02%的平均准确率。 展开更多
关键词 神经随机微分方程 卷积条件神经过程 不确定性估计 残差块 深度神经网络
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