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基于卷积神经网络CNN的示功图智能分析方法
1
作者 王必改 《广州航海学院学报》 2024年第2期39-44,共6页
针对目前对船舶柴油机示功图的分析评估大多通过人工进行,其结果依赖于轮机管理人员的业务能力与经验,存在不确定性的问题,构建了一种基于卷积神经网络的示功图智能分析监测模型.该模型包括5层卷积神经网络和2层全连接神经网络,采用多... 针对目前对船舶柴油机示功图的分析评估大多通过人工进行,其结果依赖于轮机管理人员的业务能力与经验,存在不确定性的问题,构建了一种基于卷积神经网络的示功图智能分析监测模型.该模型包括5层卷积神经网络和2层全连接神经网络,采用多种优化算法并使用GPU进行硬件加速.训练与实验结果表明,示功图训练精度为99.5%,识别精度为95.9%,平均识别时间为0.032 s,验证了该模型的可靠性和准确性,可以对示功图进行智能分析,满足柴油机燃烧工况智能监测的精度要求,为实现船舶动力系统智能化管理提供支持. 展开更多
关键词 船舶柴油机 示功图 卷积神经网络 智能分析 燃烧工况
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SLAM技术及卷积神经网络(CNN)技术支持下的自动修剪机器人设计
2
作者 刘杨 林兰珂 +4 位作者 黄祖添 李映烨 莫潇蓬 李婷婷 陈皓 《南方农机》 2024年第7期146-148,165,共4页
为解决我国城市绿化植被修剪维护需求日益增多的问题,本研究设计了一种可应用于城市、园林等场所的绿化植被自动修剪巡航机器人。该机器人采用了SLAM技术和卷积神经网络(CNN)技术作为主要技术基础,使用Gmapping SLAM技术构建栅格地图,... 为解决我国城市绿化植被修剪维护需求日益增多的问题,本研究设计了一种可应用于城市、园林等场所的绿化植被自动修剪巡航机器人。该机器人采用了SLAM技术和卷积神经网络(CNN)技术作为主要技术基础,使用Gmapping SLAM技术构建栅格地图,以实现在一定范围内的自动导航功能,并将卷积神经网络(CNN)算法与YOLOv3-spp算法相结合,进行视觉学习,使机器人能够进行深度学习和图像分析。仿真结果表明,该机器人可实现自主导航、视觉判别和精细化修剪等功能,能够准确辨别出需要修剪的植被,并进行精细修剪,提高了修剪效果和效率,在城市、园林等场所具有广阔的应用前景,为城市绿化管理提供了一种创新的解决方案。 展开更多
关键词 SLAM技术 园艺机器人 卷积神经网络
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使用CNN(卷积神经网络)-LSTM(长短期记忆)联合神经网络预测盾构隧道施工引起的地面沉降
3
作者 黄茂庭 徐金明 《城市轨道交通研究》 北大核心 2024年第6期166-171,共6页
[目的]地铁盾构隧道施工会引起周围地面沉降,影响周围环境。传统地面沉降预测方法难以综合考虑沉降影响因素,对此,为提高地面沉降的预测精度,使用CNN(卷积神经网络)-LSTM(长短期记忆)联合神经网络,对盾构隧道施工引起的地面沉降进行预测... [目的]地铁盾构隧道施工会引起周围地面沉降,影响周围环境。传统地面沉降预测方法难以综合考虑沉降影响因素,对此,为提高地面沉降的预测精度,使用CNN(卷积神经网络)-LSTM(长短期记忆)联合神经网络,对盾构隧道施工引起的地面沉降进行预测。[方法]以某地铁施工区间地面沉降监测数据为研究对象,使用CNN对影响参数(压缩模量、黏聚力、内摩擦角、泊松比、土层厚度、隧道埋深和施工参数)与地面沉降监测值进行连接,使用LSTM神经网络对地面沉降进行分析,建立了基于CNN-LSTM联合神经网络的地面沉降预测模型,探讨了同时考虑多个因素对地面沉降预测值的影响。[结果及结论]使用CNN对地面沉降相关的影响参数特征提取效果较好;所建CNN-LSTM模型的准确率比单独使用LSTM模型的准确率提高了3%、比传统BP(反向传播)神经网络模型准确率提高了9%;所建CNN-LSTM模型,对单测点短时间地面沉降预测准确率达到93%,预测值与监测值吻合较好。 展开更多
关键词 盾构隧道施工 地面沉降 预测 卷积神经网络 长短期记忆神经网络
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基于多源遥感特征融合与卷积神经网络(CNN)的丘陵地区水稻识别
4
作者 曾学亮 郭熙 +1 位作者 钟亮 吴俊 《江苏农业学报》 CSCD 北大核心 2024年第1期93-102,共10页
为探究卷积神经网络(CNN)算法和多源遥感优选特征数据融合对丘陵地区水稻种植区的识别效果和适用性,以江西省上高县为研究区,利用Sentinel-2与GF-1遥感影像数据,对研究区晚稻种植区域进行识别。选取影像波段特征、植被指数、纹理特征及... 为探究卷积神经网络(CNN)算法和多源遥感优选特征数据融合对丘陵地区水稻种植区的识别效果和适用性,以江西省上高县为研究区,利用Sentinel-2与GF-1遥感影像数据,对研究区晚稻种植区域进行识别。选取影像波段特征、植被指数、纹理特征及地形特征等分类特征,用分离阈值法(SEaTH)筛选出对各类别分离度较大的特征变量。基于Sentinel-2优选特征数据、GF-1优选特征数据、Sentinel-2与GF-1优选特征融合数据,使用CNN分类算法进行晚稻识别,同时用支持向量机(SVM)、最大似然法(MLC)分类算法进行对比。结果表明,Sentinel-2与GF-1优选特征融合数据在CNN分类算法下对水稻的识别效果最好,总体精度、Kappa系数分别为96.19%、0.93,结合野外调查数据进行验证,实际验证精度达94.69%。由研究结果可知,Sentinel-2与GF-1优选特征融合数据在CNN分类算法下对丘陵地区水稻识别具有较好的效果和适用性,是丘陵地区水稻遥感识别的有效手段。 展开更多
关键词 水稻 多源遥感数据 卷积神经网络 南方丘陵 特征优选
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基于连续小波卷积神经网络的轴承智能故障诊断方法
5
作者 耿志强 陈威 +1 位作者 马波 韩永明 《浙江大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第10期2069-2075,共7页
传统故障诊断方法存在特征提取有限和故障检测不准确的问题,为此提出新的轴承智能故障诊断方法.构建连续小波卷积层取代卷积神经网络(CNN)中的初始卷积层,用于提取轴承数据的初级特征;使用增强ACON激活函数处理提取的振动信号;设计新的... 传统故障诊断方法存在特征提取有限和故障检测不准确的问题,为此提出新的轴承智能故障诊断方法.构建连续小波卷积层取代卷积神经网络(CNN)中的初始卷积层,用于提取轴承数据的初级特征;使用增强ACON激活函数处理提取的振动信号;设计新的计算空间,提高CNN的整体自适应性.在凯斯西储大学轴承数据集上开展滚动轴承故障诊断方法对比实验.结果表明,与传统基于CNN、快速傅里叶变换-CNN、长短时记忆CNN故障诊断方法相比,所提方法的故障诊断精度分别提高了7.45、4.46和1.53个百分点,CNN的收敛速度更快.在不同工况的泛化任务中,所提方法的平均准确率为99.64%,准确性和泛化能力良好. 展开更多
关键词 卷积神经网络(cnn) 连续小波 自适应激活函数 轴承 故障诊断
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基于时空图卷积神经网络的强迫振荡定位与传播预测 被引量：2
6
作者 冯双 彭祥佳 +5 位作者 陈佳宁 陆友文 陈力 洪希 雷家兴 汤奕 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第4期1298-1309,I0005,共13页
振荡源定位与传播预测是抑制强迫振荡和保证电力系统稳定的关键。现有方法未能充分利用电网的空间拓扑信息和振荡的时序特征,限制了定位和预测的精度。因此,该文提出一种基于时空图卷积神经网络的强迫振荡定位与传播预测方法。首先,根... 振荡源定位与传播预测是抑制强迫振荡和保证电力系统稳定的关键。现有方法未能充分利用电网的空间拓扑信息和振荡的时序特征,限制了定位和预测的精度。因此,该文提出一种基于时空图卷积神经网络的强迫振荡定位与传播预测方法。首先,根据节点特征和拓扑信息构建图数据,考虑到强迫振荡传播的快速性,通过切比雪夫多项式扩大节点空间感受野,提取振荡空间特征。同时,利用门控循环单元网络提取多个节点振荡数据的时序关联,通过时空图卷积单元融合空间和时序特征。然后,将定位与传播预测分别建模为分类和回归问题,训练时空图卷积神经网络模型。算例分析表明,所提方法具有更高的准确率,且在噪声和部分节点数据缺失的情况下依然具有较好的性能。 展开更多
关键词 强迫振荡 振荡源定位 振荡传播 时空图卷积神经网络
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基于卷积神经网络的预制叠合板多目标智能化检测方法 被引量：2
7
作者 姚刚 廖港 +2 位作者 杨阳 李青泽 魏伏佳 《土木与环境工程学报（中英文）》 CSCD 北大核心 2024年第1期93-101,共9页
在生产过程中,预制构件尺寸不合格问题将导致其在施工现场无法顺利安装,从而影响工期。为推进预制构件智能化生产的进程,以预制叠合板为例,基于卷积神经网络研究生产过程中的智能检测方法,在生产流水线上设计并安装图像采集系统,建立预... 在生产过程中,预制构件尺寸不合格问题将导致其在施工现场无法顺利安装,从而影响工期。为推进预制构件智能化生产的进程,以预制叠合板为例,基于卷积神经网络研究生产过程中的智能检测方法,在生产流水线上设计并安装图像采集系统,建立预制叠合板尺寸检测数据集。通过YOLOv5算法实现对混凝土底板、预埋PVC线盒及外伸钢筋的识别,并以固定磁盒作为基准参照物进行尺寸检测误差分析,实现混凝土底板尺寸、预埋PVC线盒坐标的检测,在降低训练数据集参数规模的工况下保持较高的识别精度。结果表明:该方法可以有效检测预制叠合板的底板数量和尺寸、预埋PVC线盒数量和坐标,并实现弯折方向不合格的外伸钢筋检测,并能降低人工成本,提高检测精度,加快检测速度,提高预制叠合板的出厂质量。 展开更多
关键词 预制叠合板 多目标检测 卷积神经网络 预制构件 智能化生产
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融合多小波分解的深度卷积神经网络轴承故障诊断方法 被引量：1
8
作者 陶唐飞 周文洁 +1 位作者 况佳臣 徐光华 《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第5期31-41,共11页
针对卷积神经网络及其与信号降噪预处理集成方法面临高噪声环境和低质量数据挑战时难以有效地提取信号有用特征的问题,提出了一种融合Geronimo-Hardin-Massopust多小波分解的深度卷积神经网络模型(GHMMD-DCNN)。该模型思想是将多小波包... 针对卷积神经网络及其与信号降噪预处理集成方法面临高噪声环境和低质量数据挑战时难以有效地提取信号有用特征的问题,提出了一种融合Geronimo-Hardin-Massopust多小波分解的深度卷积神经网络模型(GHMMD-DCNN)。该模型思想是将多小波包分解与卷积神经网络深度融合,即设计多个一级多小波分解层以提取信号的低频分量和高频分量,再将多个一级多小波分解层与卷积层交替联接,使模型能够多尺度地提取并学习信号有用的时频域信息,信号分解和特征学习交替执行,进而实现强噪声鲁棒特征提取。在不同工况下的航空高速轴承振动数据上进行测试,结果表明:所提模型训练时能够快速达到稳定收敛,并且识别准确率均能达到99.9%以上;提出的方法在强噪声干扰下的故障辨识准确度和识别稳定性均优于对比方法,验证了其优秀的抗噪声干扰能力;在少训练样本测试中,提出的方法在单类训练样本数量为60时的平均诊断准确率高达91.19%,相比于其他方法最低提升了13.19%,验证了GHMMD-DCNN模型具有更优的低样本泛化能力。 展开更多
关键词 多小波分解 卷积神经网络 深度学习 轴承故障诊断
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基于片上系统的可配置卷积神经网络加速器的设计与实现
9
作者 张立国 杨红光 +1 位作者 金梅 申前 《高技术通讯》 CAS 北大核心 2024年第7期744-754,共11页
针对现阶段卷积神经网络(CNN)加速器的设计只能部署在单一现场可编程门阵列(FPGA)平台、不支持硬件平台升级迭代的问题,设计了一种基于片上系统(SoC)的可配置CNN加速器。该加速器具备以下2个特点:(1)在电路设计中将数据位宽、中间缓存... 针对现阶段卷积神经网络(CNN)加速器的设计只能部署在单一现场可编程门阵列(FPGA)平台、不支持硬件平台升级迭代的问题,设计了一种基于片上系统(SoC)的可配置CNN加速器。该加速器具备以下2个特点:(1)在电路设计中将数据位宽、中间缓存空间大小、乘法器阵列(MAC)并行度作为一种可选配置参数,通过调整资源使用量,使得该加速器能够适配不同FPGA硬件;(2)提出了动态数据复用的策略,通过对比数据传输过程中不同复用方式下的总参数量差异,动态地选择复用方法,以减少数据传输的等待时间,提高乘法器阵列利用率。该方案在ZCU104板卡上进行了实验,实验结果表明,当数据位宽选择8、乘法器阵列并行度选择1024、核心运算模块工作在180 MHz时,卷积运算阵列峰值吞吐量为180 GOPs,功耗为3.75 W,能效比达到47.97 GOPs·W^(-1),对于VGG16网络,其卷积层的平均乘法器阵列利用率达到84.37%。 展开更多
关键词 卷积神经网络(cnn) 现场可编程门阵列(FPGA) cnn加速器 可配置 异构加速
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基于卷积神经网络的移动机器人声源定位方法综述 被引量：1
10
作者 高春艳 赖光金 +2 位作者 吕晓玲 白祎扬 张明路 《科学技术与工程》 北大核心 2024年第7期2617-2624,共8页
听觉系统是机器人感知周围环境信息的重要途径之一,精准有效地进行声源定位,可极大提高移动机器人的感知与决策能力。将声源定位应用于危险环境救援与巡检具有重要工程意义。随着深度学习的广泛应用,引入卷积神经网络(convolutional neu... 听觉系统是机器人感知周围环境信息的重要途径之一,精准有效地进行声源定位,可极大提高移动机器人的感知与决策能力。将声源定位应用于危险环境救援与巡检具有重要工程意义。随着深度学习的广泛应用,引入卷积神经网络(convolutional neural networks, CNNs)的声源定位效果显著改善。将移动机器人声源定位研究从网络架构与改进、声音特征类型、数据仿真与增强,以及多模态信息融合四个角度进行综合对比及分析,并对技术的应用提出思考与展望。 展开更多
关键词 移动机器人 声源定位 卷积神经网络 麦克风阵列 到达方向估计
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基于卷积神经网络与Transformer的电能质量扰动分类方法
11
作者 金星 周凯翔 +2 位作者 于海洲 王盛慧 伍孟海 《科学技术与工程》 北大核心 2024年第16期6726-6733,共8页
复杂电能质量扰动(power quality disturbances, PQD)的智能分类对于智能电网发展具有重要意义。扰动特征的提取与定位、模式识别与分类是电能质量扰动分类方法研究的难点。采用深度学习算法,将具有关注全局信息的Transformer与善于提... 复杂电能质量扰动(power quality disturbances, PQD)的智能分类对于智能电网发展具有重要意义。扰动特征的提取与定位、模式识别与分类是电能质量扰动分类方法研究的难点。采用深度学习算法,将具有关注全局信息的Transformer与善于提取局部特征的卷积神经网络相融合,提出一种基于卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)与Transformer的电能质量扰动分类方法,即CTranCBA。这种双深度学习模型分类方法主要是通过一维卷积神经网络提取电能质量扰动信号特征,利用Transformer自注意力机制引导模型关注序列中不同位置间的依赖关系,实现对扰动信号局部特征与全局特征的互补,克服了因感受野的限制而带来的识别不清、分类不准等问题。使用23种不同电能质量扰动信号,将CTranCBA与Deep-CNN、CNN-LSTM、CNN-CBAM方法进行比较。结果表明:该方法在分类准确率和抗噪性方面表现优异,可为电能质量扰动智能分类提供一种新的方法。 展开更多
关键词 电能质量扰动(PQD) 卷积神经网络(cnn) Transformer模型 卷积注意力机制
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应用卷积神经网络VGG16的星载GNSS-R海冰检测 被引量：1
12
作者 胡媛 华曦帆 +1 位作者 刘卫 江志豪 《遥感信息》 CSCD 北大核心 2024年第2期28-35,共8页
针对全球卫星导航系统反射计(global navigation satellite system-reflection,GNSS-R)海冰检测中延迟-多普勒图(delay-Doppler map,DDM)数据噪声大、消融期精度低等问题,提出将VGG16卷积神经网络模型应用于海冰检测。通过深层的网络结... 针对全球卫星导航系统反射计(global navigation satellite system-reflection,GNSS-R)海冰检测中延迟-多普勒图(delay-Doppler map,DDM)数据噪声大、消融期精度低等问题,提出将VGG16卷积神经网络模型应用于海冰检测。通过深层的网络结构提取DDM多层次特征进行海冰海水分类,以提高海冰检测的精度和稳定性。实验结果表明,与美国国家海洋和大气管理局地表类型数据对比,所提出的基于VGG16海冰检测方法检测准确率为98.02%,有效提升了海冰检测的准确率和稳定性。 展开更多
关键词 海冰遥感 海冰检测 星载GNSS-R 卷积神经网络 延迟-多普勒图 NOAA
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融合注意力机制卷积神经网络的扬声器异常声分类 被引量：1
13
作者 周静雷 王晓明 李丽敏 《西安工程大学学报》 CAS 2024年第2期101-108,共8页
针对扬声器异常声非线性、非平稳且易受外部噪声干扰,以及因特征冗余而导致扬声器异常声识别率偏低的问题,提出一种基于变分模态分解(variational mode decomposition, VMD)和一维卷积循环注意力网络(1DCNN-BiLSTM-Attention)相结合的... 针对扬声器异常声非线性、非平稳且易受外部噪声干扰,以及因特征冗余而导致扬声器异常声识别率偏低的问题,提出一种基于变分模态分解(variational mode decomposition, VMD)和一维卷积循环注意力网络(1DCNN-BiLSTM-Attention)相结合的扬声器异常声分类方法。首先,采集不同类型异常声信号,采用VMD对异常声信号进行分解并提取扬声器异常声特征,构建标签化的初始数据;其次,将特征数据输入至1DCNN-BiLSTM网络中进行初始化特征提取,利用注意力机制自适应优化网络对异常声特征的学习权重,提升网络对特征鉴别能力,并优化Dropout抑制网络在训练过程中存在的过拟合问题,构成1DCNN-BiLSTM-Attention分类网络;最后,将所提方法应用于扬声器异常声分类中。实验结果表明:该方法可以有效提取到扬声器异常声中的关键特征,平均分类准确率为99.17%,与VGG16、RF和DCNN相比,其准确率分别提高了13.14%、0.56%,12.34%。 展开更多
关键词 异常声分类 变分模态分解 卷积神经网络 注意力机制
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基于CNN-LSTM混合神经网络的高速铁路地震响应预测 被引量：2
14
作者 张学兵 谢啸楠 +1 位作者 王礼 吴晗 《湘潭大学学报（自然科学版）》 CAS 2024年第1期1-13,共13页
为了更好地挖掘高速铁路在地震时的响应信息,提高光纤光栅监测的效率及预测精度,该文针对地震响应数据的时序性及非线性的特点,提出卷积神经网络(CNN)和长短期记忆(LSTM)网络的混合神经网络模型预测方法.通过在高速铁路简支梁桥上布设... 为了更好地挖掘高速铁路在地震时的响应信息,提高光纤光栅监测的效率及预测精度,该文针对地震响应数据的时序性及非线性的特点,提出卷积神经网络(CNN)和长短期记忆(LSTM)网络的混合神经网络模型预测方法.通过在高速铁路简支梁桥上布设准分布式光纤光栅采集地震时轨道板、钢轨、底座板、箱梁的响应数据,在每根光纤上布置7个光栅,利用两边光栅的响应数据预测中间点的光栅响应,将采集位置、历史数据及地震波形等信息作为特征图输入.利用CNN提取特征,再将提前提取出来的特征数据以时序方式作为LSTM网络的输入数据,最后LSTM网络进行地震应变响应预测.实验结果表明,LSTM网络在3层时效果最好,CNN-LSTM方法具有较高的预测精度,根均平方误差(R_(RMSE))、平均绝对误差(R_(MAE))、决定系数(R^(2))分别达到了0.3753、0.2968、0.9371. 展开更多
关键词 准分布式光纤光栅 振动台试验 地震响应 卷积神经网络-长短期记忆网络混合模型
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基于卷积神经网络的遥感图像目标识别仿真 被引量：1
15
作者 秦川 高翔 《计算机仿真》 2024年第4期274-278,共5页
在遥感图像中,目标往往位于复杂的地物背景中,包括不同类型的植被、土地覆盖、建筑物等。上述复杂的地物背景对目标识别造成了困难。为了精准识别遥感图像目标,提出一种卷积神经网络下遥感图像目标识别算法。将暗通道原理和双边滤波算... 在遥感图像中,目标往往位于复杂的地物背景中,包括不同类型的植被、土地覆盖、建筑物等。上述复杂的地物背景对目标识别造成了困难。为了精准识别遥感图像目标,提出一种卷积神经网络下遥感图像目标识别算法。将暗通道原理和双边滤波算法有效结合,对遥感图像展开增强处理。统计分析遥感图像目标尺度范围,通过训练和测试卷积神经网络,得到最佳目标感兴趣区域尺度。确定目标感兴趣区域最佳尺度后,构建基于卷积神经网络的遥感图像目标识别架构,完成遥感图像目标识别。通过实验分析证明,采用所提算法可以有效提升遥感图像增强效果,具有较好的遥感图像目标识别性能。 展开更多
关键词 卷积神经网络 图像增强 遥感图像 目标识别
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基于卷积神经网络的采摘机械臂无碰撞运动规划研究 被引量：2
16
作者 郭仓库 《农机化研究》 北大核心 2024年第3期42-46,共5页
介绍了卷积神经网络的基本结构及其工作原理,基于DH参数法建立了采摘机械臂运动模型,并设计了一套采摘机械臂无碰撞运动规划算法,旨在实现对采摘机械臂的精确控制。MatLab仿真试验表明:采摘机械臂在系统的驱动控制下,能够准确从起点移... 介绍了卷积神经网络的基本结构及其工作原理,基于DH参数法建立了采摘机械臂运动模型,并设计了一套采摘机械臂无碰撞运动规划算法,旨在实现对采摘机械臂的精确控制。MatLab仿真试验表明:采摘机械臂在系统的驱动控制下,能够准确从起点移动到目标点,轨迹比较圆滑,且能以最优的圆弧路径避开障碍物,优化效果明显,能够满足采摘机器人作业需求,证实了该算法的稳定性和可靠性。 展开更多
关键词 卷积神经网络 DH参数法 采摘机械臂 运动规划
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联合收割机裂纹转子与滚动轴承故障诊断系统研究--基于卷积神经网络 被引量：2
17
作者 詹宝容 庾锡昌 《农机化研究》 北大核心 2024年第5期187-191,共5页
首先,介绍了传统神经网络,在其基础上引出了改进的卷积神经网络;然后,搭建了转子和滚动轴承的动力学模型,对转子和轴承的裂纹模型进行分析研究;最后,实现了联合收割机裂纹转子与滚动轴承故障诊断系统。实验结果表明:基于卷积神经网络的... 首先,介绍了传统神经网络,在其基础上引出了改进的卷积神经网络;然后,搭建了转子和滚动轴承的动力学模型,对转子和轴承的裂纹模型进行分析研究;最后,实现了联合收割机裂纹转子与滚动轴承故障诊断系统。实验结果表明:基于卷积神经网络的诊断模型达到稳定识别精度的迭代次数更少,且识别精度更高,效果更好,证明了系统的可行性和可靠性。 展开更多
关键词 联合收割机 卷积神经网络 转子 滚动轴承 裂纹 故障诊断
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融合稀疏八叉树与卷积神经网络的汽车风阻系数预测 被引量：1
18
作者 王刚 张瑞昊 +2 位作者 刘学龙 袁海东 韩旭 《计算力学学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第1期58-65,共8页
针对汽车风阻系数预测研究中参数化方法难以准确表征汽车外造型的难题,提出融合稀疏八叉树与卷积神经网络的汽车风阻系数预测方法。将汽车外造型按照八叉树结构离散,使用平均法向量对离散的复杂曲面进行简化,利用卷积神经网络对八叉树... 针对汽车风阻系数预测研究中参数化方法难以准确表征汽车外造型的难题,提出融合稀疏八叉树与卷积神经网络的汽车风阻系数预测方法。将汽车外造型按照八叉树结构离散,使用平均法向量对离散的复杂曲面进行简化,利用卷积神经网络对八叉树形式的汽车外造型进行特征提取,进而对汽车风阻系数进行快速预测。通过改变卷积层数与全连接层数,研究了不同卷积神经网络结构对风阻系数预测精度的影响。与参数化方法相比,本文提出的外造型表示方法能更好地描述模型细节,构建的卷积神经网络结构对风阻系数预测的最小相对误差为1.453%,且计算速度是CFD仿真的1620倍,具有较高的精度及计算效率。 展开更多
关键词 风阻系数 深度学习 稀疏八叉树 卷积神经网络 汽车
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基于卷积神经网络的纸张表面缺陷智能检测算法研究 被引量：1
19
作者 王娟 王卫斌 康晓梅 《造纸科学与技术》 2024年第3期115-118,共4页
针对纸张缺陷检测领域中如何有效提升缺陷特征提取能力、提高检测精度以及减少小目标缺陷漏检的难题,创新性地提出了一种基于改进Faster R-CNN算法的检测方法。该方法通过采用ResNet-50代替传统的VGG16作为特征提取的骨干网络,有效地增... 针对纸张缺陷检测领域中如何有效提升缺陷特征提取能力、提高检测精度以及减少小目标缺陷漏检的难题,创新性地提出了一种基于改进Faster R-CNN算法的检测方法。该方法通过采用ResNet-50代替传统的VGG16作为特征提取的骨干网络,有效地增强了对纸张缺陷特征的捕获能力;进一步引入CBAM模块,实现了对空间及通道注意力的双重优化,显著提升了缺陷检测的准确度。此外,通过将ROI-Pooling技术升级为ROI-Align技术,本方法进一步增强了模型对纸张缺陷检测的泛化性能。经验证,该改进算法在常见纸张缺陷检测方面的平均精度达到了98%,不仅显著提高了检测精度,还有效减少了小目标缺陷的漏检,降低了错误检测率,为纸张缺陷检测技术的发展提供了新的思路和方法。 展开更多
关键词 卷积神经网络 纸张 缺陷 Faster R-cnn算法 注意力机制
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采用多尺度自适应选择卷积神经网络的轴承故障诊断研究 被引量：1
20
作者 张玺君 尚继洋 《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第2期127-135,共9页
针对轴承故障诊断方法中传统多尺度卷积神经网络对不同尺度的特征只是简单拼接,而未考虑不同尺度的特征差异的问题,提出一种多尺度自适应选择卷积神经网络轴承故障诊断模型(MSASCNN)。通过不同大小的宽卷积筛选原始轴承振动信号中的特征... 针对轴承故障诊断方法中传统多尺度卷积神经网络对不同尺度的特征只是简单拼接,而未考虑不同尺度的特征差异的问题,提出一种多尺度自适应选择卷积神经网络轴承故障诊断模型(MSASCNN)。通过不同大小的宽卷积筛选原始轴承振动信号中的特征,合并为初始特征;构建多尺度自适应选择卷积块,提取不同尺度的特征,利用改进的注意力机制自适应调整不同尺度的特征权重,加入残差连接,防止模型退化;通过分类器完成轴承故障诊断。在凯斯西储大学轴承数据集和XJTU-SY轴承数据集上的实验结果表明:在模型改进实验中,与没有改进注意力机制的模型相比,所提模型的轴承故障诊断准确率提升了1.98%;在不同信噪比的噪声干扰环境中,所提模型的轴承故障诊断准确率均高于93%。 展开更多
关键词 轴承故障诊断 卷积神经网络 自适应融合 注意力机制 多尺度特征
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