为满足新兴产业对人才的需求,改变传统自动化专业实践课程对学生吸引力不强的现状,东华大学信息科学与技术学院建设了以智能制造为主题的专业实践课程体系。其中,在面向离散制造的智能制造实践教学部分,应用西门子Tecnomatix Process Si...为满足新兴产业对人才的需求,改变传统自动化专业实践课程对学生吸引力不强的现状,东华大学信息科学与技术学院建设了以智能制造为主题的专业实践课程体系。其中,在面向离散制造的智能制造实践教学部分,应用西门子Tecnomatix Process Simulate软件,设计了基于数字孪生技术的多机器人生产线系统,用于培训学生对机器人进行离线编程及基于控制逻辑事件驱动的虚拟仿真;在自动化专业综合实习课程中,应用西门子NX MCD研制了基于CPS的工业智能制造虚拟仿真平台,使学生编制的PLC程序经数据通信控制该虚拟仿真平台上的工业智能制造生产线,实现虚拟设备调试和运行。该实践课程建设符合智能生产设计理念,为自动化专业工程实践教学改革提供了一种新的思路。展开更多
当深度神经网络(DNN)遇到训练时未遇见的类别的样本时,不能准确地拒绝未知类样本,而开集识别能在准确分类已知类样本同时拒绝未知类样本。目前在开集识别领域,原型学习方法广为应用,然而这些方法都无法同时保证样本分布内的紧凑性和样...当深度神经网络(DNN)遇到训练时未遇见的类别的样本时,不能准确地拒绝未知类样本,而开集识别能在准确分类已知类样本同时拒绝未知类样本。目前在开集识别领域,原型学习方法广为应用,然而这些方法都无法同时保证样本分布内的紧凑性和样本分布间的分离性。因此,提出开放生成与特征优化的开集识别方法(OGFO)。首先,提出开放点的概念,原型点通过DNN学习对应类别样本的固有特征而开放点是各类别原型点的均值。开放点代表未知类的固有特征且占据特征空间的中心区域。特征空间中心区域为未知类样本分布的开放空间;其次,提出基于开放点的特征优化算法(FOA),从而利用开放点强迫相同类别样本内部的分布更加紧凑并且迫使不同类别样本间的分布更加分离;最后,提出基于开放点的生成方法 OGAN(Open Generative Adversarial Network),并使用DNN迫使OGAN生成的未知类样本分布在开放点占据的开放空间中。实验结果表明,相较于基于对抗性反向点学习的开集识别方法(ARPL),OGFO在MNIST、SVHN、CIFAR10和TinyImageNet数据集上的AUROC(Area Under the Receiver Operating Characteristic curve)提升明显,尤其在TinyImageNet数据集上的AUROC上至少提升了3个百分点,在准确率和OSCR(Open Set Classification Rate)上分别至少提升6和5个百分点。可见,OGFO解决了其他方法无法兼顾样本分布内的紧凑性和样本分布间的分离性的问题。展开更多
文摘为满足新兴产业对人才的需求,改变传统自动化专业实践课程对学生吸引力不强的现状,东华大学信息科学与技术学院建设了以智能制造为主题的专业实践课程体系。其中,在面向离散制造的智能制造实践教学部分,应用西门子Tecnomatix Process Simulate软件,设计了基于数字孪生技术的多机器人生产线系统,用于培训学生对机器人进行离线编程及基于控制逻辑事件驱动的虚拟仿真;在自动化专业综合实习课程中,应用西门子NX MCD研制了基于CPS的工业智能制造虚拟仿真平台,使学生编制的PLC程序经数据通信控制该虚拟仿真平台上的工业智能制造生产线,实现虚拟设备调试和运行。该实践课程建设符合智能生产设计理念,为自动化专业工程实践教学改革提供了一种新的思路。
文摘当深度神经网络(DNN)遇到训练时未遇见的类别的样本时,不能准确地拒绝未知类样本,而开集识别能在准确分类已知类样本同时拒绝未知类样本。目前在开集识别领域,原型学习方法广为应用,然而这些方法都无法同时保证样本分布内的紧凑性和样本分布间的分离性。因此,提出开放生成与特征优化的开集识别方法(OGFO)。首先,提出开放点的概念,原型点通过DNN学习对应类别样本的固有特征而开放点是各类别原型点的均值。开放点代表未知类的固有特征且占据特征空间的中心区域。特征空间中心区域为未知类样本分布的开放空间;其次,提出基于开放点的特征优化算法(FOA),从而利用开放点强迫相同类别样本内部的分布更加紧凑并且迫使不同类别样本间的分布更加分离;最后,提出基于开放点的生成方法 OGAN(Open Generative Adversarial Network),并使用DNN迫使OGAN生成的未知类样本分布在开放点占据的开放空间中。实验结果表明,相较于基于对抗性反向点学习的开集识别方法(ARPL),OGFO在MNIST、SVHN、CIFAR10和TinyImageNet数据集上的AUROC(Area Under the Receiver Operating Characteristic curve)提升明显,尤其在TinyImageNet数据集上的AUROC上至少提升了3个百分点,在准确率和OSCR(Open Set Classification Rate)上分别至少提升6和5个百分点。可见,OGFO解决了其他方法无法兼顾样本分布内的紧凑性和样本分布间的分离性的问题。
