基于RetinaNet深度学习的煤矿带式运输机异物识别方法

1

作者 钟美华 钟国坚 曾志宏 《中国矿业》 北大核心 2025年第9期203-208,共6页

煤矿带式运输机工作环境复杂,针对环境图像难以有效区分异物与背景噪声,且依赖于固定特征的提取规则不适用于多样化形态的异物,进一步增加了异物识别的难度。因此,以提高煤矿带式运输机的工作效率和稳定性为目的,本文提出了一种基于Reti... 煤矿带式运输机工作环境复杂,针对环境图像难以有效区分异物与背景噪声,且依赖于固定特征的提取规则不适用于多样化形态的异物,进一步增加了异物识别的难度。因此,以提高煤矿带式运输机的工作效率和稳定性为目的,本文提出了一种基于RetinaNet深度学习的运输机异物识别方法。首先,分析RetinaNet深度学习模型的结构,结合交叉熵损失函数建立运输机样本候选区,采用RetinaNet深度学习算法对样本进行分类。通过多层次的卷积结构,RetinaNet能够捕捉到异物的细节特征,自动从复杂背景中提取异物的多层次特征。基于此,首先,通过引入权重系数的方式,区分难分样本和易分样本;然后,通过卷积和平均池化操作输出样本高频特征和低频特征;之后,建立运输机异物识别框,将样本特征输入其中,计算识别目标置信度、推导偏差函数,给出异物目标的高度、宽度及体积特征的损失函数;最后,采用加权方式融合偏置和所有特征损失函数,将异物特征作为对比值,输出异物识别结果。实验数据表明:该方法的损失函数最低仅为0.16,且未随训练样本数量的增加而出现明显波动;该方法能够精准识别出煤矿带式运输机上的异物,不存在漏识和误识的情况,且识别速度最高不超过0.8s。上述结果表明该方法能够精准、高效、稳定地识别异物。 展开更多

关键词 煤矿带式运输机 异物识别 RetinaNet深度学习 交叉熵损失函数 加权融合

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局域通信传感网络数据转发异常强恢复方法研究

2

作者 曾明霏 谢朋宇 《传感技术学报》 北大核心 2025年第8期1470-1475,共6页

传感网络存在多个节点之间的数据传输路径,当数据转发过程中发生异常时,会导致数据丢失或重复,影响数据完整性,从而降低了数据恢复的精度。为此,提出局域通信传感网络数据转发异常强恢复方法。通过分析传感网络数据转发的异常,采用聚类... 传感网络存在多个节点之间的数据传输路径,当数据转发过程中发生异常时,会导致数据丢失或重复,影响数据完整性,从而降低了数据恢复的精度。为此,提出局域通信传感网络数据转发异常强恢复方法。通过分析传感网络数据转发的异常,采用聚类分析法优化提取异常数据特征;基于熵目标函数最优化方法,识别检测出异常转发数据类型;将其作为训练样本,建立深度置信网络模型,寻找替代节点,实现局域通信传感网络转发过程中异常数据的强恢复。仿真结果表明,所提方法的异常数据类型识别正确率在95%以上,恢复效率高,且能够有效降低局域通信传感网络的数据转发时延,提高网络的通信能力。 展开更多

关键词 局域通信传感网络 数据转发异常 强恢复方法 熵目标函数优化 深度学习

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结合对象属性识别的图像场景图生成方法研究 被引量：4

3

作者 周浩 罗廷金 崔国恒 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2024年第11期205-212,共8页

场景图生成在视觉场景深度理解任务中发挥着重要的作用。现有的场景图生成方法主要关注场景中对象的位置、类别以及对象之间的关系,而忽略了对象属性蕴含的丰富场景语义信息。为了将图像属性语义融入场景图,提出了一种结合对象属性识别... 场景图生成在视觉场景深度理解任务中发挥着重要的作用。现有的场景图生成方法主要关注场景中对象的位置、类别以及对象之间的关系,而忽略了对象属性蕴含的丰富场景语义信息。为了将图像属性语义融入场景图,提出了一种结合对象属性识别的图像场景图生成方法。首先针对属性识别的多标签分类问题,提出了一种基于混合分类器的属性分类损失函数来进行属性识别,通过结合二值交叉熵函数训练的二分类器和改进的团组交叉熵函数训练的多分类器来实现单个属性分类的查准率和多个属性预测的查全率全面提升。其次,通过将属性识别分支与原有场景图框架进行融合,将提取的属性信息作为额外的上下文语义与对象特征进行融合后辅助对象之间关系的识别。最后,模型在VG150数据集上与多个基准模型进行了对比实验,结果表明所提模型的对象属性预测和关系识别均取得了更优的结果。 展开更多

关键词 场景图生成 对象属性识别 属性融合 关系预测 多标签分类 团组交叉熵函数

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基于客观赋权法的运动文胸功能性综合评价 被引量：1

4

作者 商璐璐 陈晓娜 +2 位作者 孙甜甜 卢娅娅 郑雪 《现代纺织技术》 北大核心 2024年第7期126-134,共9页

运动文胸是女性参与体育锻炼最重要的装备之一,其功能性优劣直接影响女性运动者的运动表现和乳房健康。为了全面评价运动文胸的功能性,从运动文胸的防震功能、压力舒适性和热湿舒适性方面考虑,建立运动文胸功能性综合评价体系。采用熵... 运动文胸是女性参与体育锻炼最重要的装备之一,其功能性优劣直接影响女性运动者的运动表现和乳房健康。为了全面评价运动文胸的功能性,从运动文胸的防震功能、压力舒适性和热湿舒适性方面考虑,建立运动文胸功能性综合评价体系。采用熵值法和变异系数法两种客观赋权法对7款运动文胸的功能性进行综合评价,并通过主观评价实验验证结果的可行性和有效性。结果表明:熵值法和变异系数法这两种客观赋权法得到的综合评价一致,且与主观评价实验的结果一致程度较高,验证了使用这两种客观赋权法对运动文胸功能性进行综合评价具备可行性。文章采用的两种客观赋权法为运动文胸的综合评价提供了一定参考,同时也为文胸的质量评估提供了思路。 展开更多

关键词 运动文胸 功能性 综合评价 熵值法 变异系数法 客观赋权法

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一种特征加权模糊聚类的负载均衡算法 被引量：8

5

作者 黄伟华 马中 +3 位作者 戴新发 徐明迪 高毅 刘利民 《西安电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第2期127-132,共6页

针对负载均衡算法中多类负载的融合问题,提出了一种基于特征加权模糊聚类的负载均衡算法.首先,将不同系统资源作为负载度量的一个维度,并针对不同维度进行特征加权,实现了对综合负载的量化;然后,引入模糊聚类方法,优化了权重约束,并增... 针对负载均衡算法中多类负载的融合问题,提出了一种基于特征加权模糊聚类的负载均衡算法.首先,将不同系统资源作为负载度量的一个维度,并针对不同维度进行特征加权,实现了对综合负载的量化;然后,引入模糊聚类方法,优化了权重约束,并增加惩罚项,以此对负载进行聚类划分,为负载迁移定位最优目标节点簇.实验结果表明,该算法能够融合多维负载数据,与经典算法相比,集群中节点负载的标准差减小了21%. 展开更多

关键词 负载均衡 模糊聚类 特征加权 目标函数 熵

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WKS熵阈值法的快速算法 被引量：5

6

作者 杨姝 孙玉敏 +1 位作者 齐振国 高立群 《沈阳工业大学学报》 EI CAS 2006年第2期140-142,共3页

根据Shannon熵的性质,将WKS熵阈值法中的目标函数进行了优化,把对数和乘积运算化简为减法运算,从而得到意义明确、形式简洁的WKS熵阈值法的快速算法.这种算法与WKS熵阈值法对图像分割效果完全相同,同时具有更快的运算速度.从理论上给出... 根据Shannon熵的性质,将WKS熵阈值法中的目标函数进行了优化,把对数和乘积运算化简为减法运算,从而得到意义明确、形式简洁的WKS熵阈值法的快速算法.这种算法与WKS熵阈值法对图像分割效果完全相同,同时具有更快的运算速度.从理论上给出了该算法的证明,在实验中给出了应用实例.该算法在保持WKS熵阈值法对图像分割效果不变的条件下,提高了运算速度,增强了WKS熵阈值法的实时处理能力. 展开更多

关键词 最大熵 熵闻值 阈值 图像分割 目标函数

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基于粒子群优化算法和模糊熵的多级阈值图像分割算法 被引量：27

7

作者 吕福起 李霄民 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2019年第9期2856-2860,共5页

针对现有阈值分割算法利用穷举搜索寻找最优阈值而造成的计算成本较大的问题,提出了一种基于粒子群优化算法和模糊熵的多级阈值图像分割算法。图像分割是图像分析中非常重要的预处理步骤,在提出的方法中,首先选择香农熵和模糊熵作为优... 针对现有阈值分割算法利用穷举搜索寻找最优阈值而造成的计算成本较大的问题,提出了一种基于粒子群优化算法和模糊熵的多级阈值图像分割算法。图像分割是图像分析中非常重要的预处理步骤,在提出的方法中,首先选择香农熵和模糊熵作为优化技术的目标函数;然后建立一种基于粒子群优化算法的多层次图像阈值分割,通过最大化香农熵或模糊熵进行图像分割。最后从图像分割数据库中选取Lena、baboon和airplane作为测试图像进行性能分析(包括鲁棒性、效率和收敛性),并与现有的几种阈值分割算法进行比较。结果显示,提出的算法得到了更高PSNR值和更少的分类误差,证明了该算法是一种高效的多级阈值图像分割算法。 展开更多

关键词 图像分割 粒子群优化算法 模糊熵 香农熵 鲁棒性 目标函数

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遗传算法与极大熵相结合解多目标规划问题 被引量：5

8

作者 刘海燕 陈高波 彭川 《西南交通大学学报》 EI CSCD 北大核心 2003年第1期8-11,共4页

采用极大熵解法,将多目标规划转化为一般的可微规划.鉴于转化后的目标函数和约束条件都是高度非线性的,采用遗传算法求解多目标规划.取已有的典型算例运用文中提出的方法,得到了较好的精度.

关键词 多目标规划 目标函数 极大熵 遗传算法 约束条件 可微规划

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基于数据挖掘的光纤通信网络异常数据检测研究 被引量：74

9

作者 马莉莉 刘江平 《应用光学》 CAS CSCD 北大核心 2020年第6期1305-1310,共6页

为了提高光纤通信网络中异常数据的识别能力,提出了基于熵目标函数最优化的异常数据检测算法。首先,对数据样本进行属性分类,依据异常数据特征密度指标完成邻域区间半径的选取;其次,通过对高阶统计量的大数据聚类度循环迭代,完成特征提... 为了提高光纤通信网络中异常数据的识别能力,提出了基于熵目标函数最优化的异常数据检测算法。首先,对数据样本进行属性分类,依据异常数据特征密度指标完成邻域区间半径的选取;其次,通过对高阶统计量的大数据聚类度循环迭代,完成特征提取参数的优化;最后,由样本属性概率计算熵目标函数的最优值,并利用最优值完成异常数据检测。实验对1 000组通信数据进行测试,结果显示,该算法的检测精度均值约为95.7%,其数据融合率、检测耗时与平均误检率均优于2种传统方法。该算法具有精度高、收敛快、误检率低的优势,具有一定的应用价值。 展开更多

关键词 光纤通信网络 异常数据识别 特征提取 熵目标函数

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基于像斑差熵的遥感影像变化检测 被引量：14

10

作者 李亮 舒宁 李雪 《遥感信息》 CSCD 2011年第4期38-41,共4页

提出了利用遥感影像分割获取像斑进行变化检测的方法。构造了像斑差熵作为衡量变化的指标,选取一定数目训练样本,利用目标函数法找到最佳阈值,并同相关系数法进行了比较。实验结果显示像斑差熵更适用于遥感影像变化检测。

关键词 像斑 变化检测 影像分割 目标函数 像斑差熵

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基于熵和隶属度函数的高维多目标优化问题求解 被引量：9

11

作者 刘超 贺利军 朱光宇 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2016年第6期185-190,195,共7页

为求解高维多目标优化问题,提出一种新的适应度分配策略,即模糊关联熵方法(FREM)。结合模糊信息熵理论和隶属度函数给出FREM,采用隶属度函数将Pareto解和理想解映射为模糊集,运用模糊信息熵理论处理Pareto解模糊集与理想解模糊集之间的... 为求解高维多目标优化问题,提出一种新的适应度分配策略,即模糊关联熵方法(FREM)。结合模糊信息熵理论和隶属度函数给出FREM,采用隶属度函数将Pareto解和理想解映射为模糊集,运用模糊信息熵理论处理Pareto解模糊集与理想解模糊集之间的内在关系,并进行适应度分配。以模糊关联熵系数引导群体智能算法进化。在DTLZ测试函数集上的实验结果表明,FREM能够解决高维多目标优化问题,避免子目标数量增加对算法的影响,并得到比随机权重法和NSGA-II更好的优化效果。 展开更多

关键词 高维多目标优化 模糊关联熵方法 适应度分配策略 隶属度函数 信息熵理论

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一种基于广义熵的模糊聚类算法 被引量：2

12

作者 李凯 李娜 陈武 《计算机工程》 CAS CSCD 2012年第13期166-168,共3页

针对熵模糊聚类算法只考虑特殊的加权指数问题,将广义熵引入到模糊聚类的目标函数,获得一种基于广义熵的模糊聚类模型和模糊聚类算法。将核函数引入到该模糊聚类模型中,提出基于广义熵的核模糊聚类算法。实验研究广义熵模糊聚类算法与... 针对熵模糊聚类算法只考虑特殊的加权指数问题,将广义熵引入到模糊聚类的目标函数,获得一种基于广义熵的模糊聚类模型和模糊聚类算法。将核函数引入到该模糊聚类模型中,提出基于广义熵的核模糊聚类算法。实验研究广义熵模糊聚类算法与核模糊聚类算法,证明当使用熵模糊聚类算法对数据聚类时,选取加权指数大于2的值可获得较好的聚类结果,同时参数对核算法的聚类结果有较大的影响。 展开更多

关键词 广义熵 加权指数 目标函数 核函数 模糊聚类

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配送中心选址研究 被引量：3

13

作者 田立新 崔晓红 徐伟军 《安徽农业科学》 CAS 北大核心 2008年第33期14825-14826,14828,共3页

配送中心选址在整个物流系统中占有十分重要的地位,物流节点的数量、分布将直接影响到该物流系统的物流服务成本以及其服务范围。从对物流配送中心建立到配送各过程进行研究,并利用熵值法对总费用的各个分费用进行加权——根据各项指标... 配送中心选址在整个物流系统中占有十分重要的地位,物流节点的数量、分布将直接影响到该物流系统的物流服务成本以及其服务范围。从对物流配送中心建立到配送各过程进行研究,并利用熵值法对总费用的各个分费用进行加权——根据各项指标的实际数据提供的信息量的大小来确定权重,客观的反映了各项支出费用的重要程度,从而建立了关于选址的线性费用模型,使得决策结果更合理,最后用枚举法进行了实例求解。 展开更多

关键词 配送中心 选址 目标函数 熵值法 枚举法

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用神经元网络辨识非线性系统中的网络结构选择 被引量：6

14

作者 鲍晓红 贾英民 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 1997年第4期489-494,共6页

本文定义了神经元网络的权值拟熵，在对多层前馈网训练的常规目标函数中加入权值拟熵作为约束项以改变网络的权值分布从而修定网络结构．将此方法用于一类非线性系统的神经网络辨识中可以优化网络模型输入项数和隐节点数目．

关键词 神经元网络 网络结构 非线性系统 系统辨识

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基于直觉模糊熵的目标函数聚类 被引量：3

15

作者 杨夏 戴臻 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2009年第9期2277-2278,2282,共3页

针对将模糊聚类扩展为直觉模糊聚类具有的重要的理论和应用价值,研究了直觉模糊熵的基础上,提出了一种基于直觉模糊的聚类目标函数的思想。利用拉格朗日定理推导了目标函数参数求解,并给出了基于直觉模糊熵的聚类算法。通过典型试验表... 针对将模糊聚类扩展为直觉模糊聚类具有的重要的理论和应用价值,研究了直觉模糊熵的基础上,提出了一种基于直觉模糊的聚类目标函数的思想。利用拉格朗日定理推导了目标函数参数求解,并给出了基于直觉模糊熵的聚类算法。通过典型试验表明基于直觉模糊熵的目标函数聚类提高了聚类的准确率,性能优于模糊聚类。 展开更多

关键词 直觉模糊聚类 直觉模糊熵 聚类目标函数 拉格朗日定理 熵

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最大熵矢量量化及其在TMS320DM642上的实现 被引量：1

16

作者 汪全全 王靖琰 李勇平 《数据采集与处理》 CSCD 北大核心 2012年第6期639-645,共7页

为了克服传统的矢量量化方法存在的信息损失量大及二次规划(Quadratic pragramming,QP)量化方法计算复杂度大等缺点,提出了一种新的量化方法——最大熵量化。这种量化方法一方面能将量化权值的熵最大化,从而确保在没有先验知识的情况下... 为了克服传统的矢量量化方法存在的信息损失量大及二次规划(Quadratic pragramming,QP)量化方法计算复杂度大等缺点,提出了一种新的量化方法——最大熵量化。这种量化方法一方面能将量化权值的熵最大化,从而确保在没有先验知识的情况下不会造成太多量化误差;另一方面则考虑了矢量集合在时间空间上的分布关系。本文在TMS320DM642处理器上实现了这种算法,并进行了一系列的算法和程序层的优化。在基于图像的目标识别应用中的实验证明,最大熵矢量量化算法及其在TMS320DM642上的实现,不仅能提高识别的性能,而且能满足实时性的要求。 展开更多

关键词 矢量量化 最大熵 QP量化 0-1量化 目标函数

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基于改进PSO的无线传感器网络数据自适应聚类算法 被引量：6

17

作者 原大明 《现代电子技术》 2023年第11期99-102,共4页

为解决无线传感器网络数据类项过于繁杂的问题,将相似信息参量整合成独立的簇类对象集合,提出基于改进PSO的无线传感器网络数据自适应聚类算法。按照改进PSO算法的作用机制,确定欧氏距离指标的计算数值,实现对网络数据的处理。在无线传... 为解决无线传感器网络数据类项过于繁杂的问题,将相似信息参量整合成独立的簇类对象集合,提出基于改进PSO的无线传感器网络数据自适应聚类算法。按照改进PSO算法的作用机制,确定欧氏距离指标的计算数值,实现对网络数据的处理。在无线传感器网络体系中定义聚类排序原则,结合相关数据样本求解自适应期望熵,完成无线传感器网络数据自适应聚类算法研究。实验结果表明,在改进PSO算法作用下,无线传感器网络数据经过整合后的簇类对象集合数量由20个减少到6个,能够解决无线传感器网络数据类项过于繁杂的问题,满足按需整合相似信息参量的实际应用需求。 展开更多

关键词 改进PSO算法 无线传感器网络 自适应聚类 惯性权重 测试函数 欧氏距离 期望熵 簇类对象集合

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优化控制毛细管电泳分离过程的算法设计及仿真

18

作者 李亚萍 虞烈 +1 位作者 谢友柏 梁恒 《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 1999年第4期82-86,共5页

针对毛细管电泳分离过程的复杂数学模型，利用溶质系统与分离直接有关的混合熵概念，并把它的变化作为优化目标函数，设计了简便易于计算的优化控制算法，得到了相应的控制轨线及状态轨迹．最后给出了两组对比仿真实验结果．

关键词 毛细管电泳 分离 优化控制 算法 仿真 数学模型

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求解一类半无限多目标规划的神经网络算法 被引量：1

19

作者 杨红梅 《科学技术与工程》 2011年第33期8286-8288,共3页

考虑了一类半无限多目标规划问题。根据极大熵方法,先将其转化为半无限单目标可微凸优化问题。再由原问题和对偶问题之间的关系,提出了求解它的能量函数和神经网络模型,并证明该神经网络模型的解是一致渐近稳定的。该模型结构简单,规模小。

关键词 半无限多目标规划 极大熵方法 能量函数 神经网络

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基于最大信息理论和共轭梯度寻优的ICA算法

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作者 孙浩 周力 邱意敏 《计算机工程与应用》 CSCD 2014年第4期219-222,共4页

独立分量分析是一种将观测向量分解为若干个独立统计的分量的一种统计学方法。提出了一种新的独立分量分析方法,该方法在最大信息理论的基础上引入目标函数,并利用共轭梯度搜索算法替代自然梯度算法,推导出用于训练转换矩阵的学习方程... 独立分量分析是一种将观测向量分解为若干个独立统计的分量的一种统计学方法。提出了一种新的独立分量分析方法,该方法在最大信息理论的基础上引入目标函数,并利用共轭梯度搜索算法替代自然梯度算法,推导出用于训练转换矩阵的学习方程。运用核密度函数估算方法自适应地估算学习方程中包含的评价函数项。仿真结果表明,提出的基于独立分量分析的共轭梯度算法在求解盲源分离问题中切实有效。 展开更多

关键词 独立分量分析 共轭梯度 最大信息熵 目标函数

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