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1.
针对极限学习机在高维度、含噪声数据集中需要大量隐含层节点来保证分类性能的问题,设计了镜像极限学习机.该算法使用伪逆法确定输入权值,随机生成输出权值和偏置,在对数据进行分类时,它仅需极少的隐含层节点.为了提升镜像极限学习机的分类性能和抗噪性,将它与去噪自编码器相结合.利用去噪自编码器对输入数据进行特征提取,并将提取到的特征作为镜像极限学习机的输入数据,再进行网络训练.在无噪和含噪声的MNIST,Fashion MNIST,Rectangles和Convex数据集中,将基于去噪自编码器的镜像极限学习机与ELM,PCA-ELM,SAA-2和DAE-ELM作对比实验,结果表明,基于去噪自编码器的镜像极限学习机的综合性能最优,用于分类的网络隐含层节点数最少.  相似文献   
2.
微弱目标易被周围环境中强烈的噪声干扰,为解决现有目标跟踪算法由于低信噪比导致跟踪准确度低的问题,提出一种将引导图像滤波器和深度去噪自编码器集成到粒子滤波器框架中的跟踪算法。通过引导图像滤波(guided image filter, GIF)算法对目标图像进行滤波处理,保留有价值的模板信息并使不准确的背景模板模糊,有效增强目标图像;通过改进的深度学习算法对深度去噪自编码器训练和微调,更好地适应目标外观变化;构造粒子分类器框架根据粒子重要性权重定位目标。实验结果表明,该算法在微弱目标跟踪准确度和抗干扰能力上优于多种现有主流跟踪算法。  相似文献   
3.
在滚动轴承故障诊断过程中,时域振动信号容量大且易受噪声污染,难以建立准确的故障诊断模型。针对上述难题,本文采用无损约束降噪方法对稀疏自编码进行优化,提出了基于无损约束降噪稀疏自编码的滚动轴承故障诊断方法。该方法可直接作用于时域振动信号,消除对人工特征提取的依赖性,无需降噪预处理,降低了故障诊断模型建立的难度。为验证本方法的有效性,利用滚动轴承时域振动信号进行仿真实验,并对诊断过程中学习到的故障特征进行可视化分析。实验结果表明,本方法可以在噪声数据下建立有效的故障诊断模型,且比传统的栈式稀疏自编码诊断算法具有更强的噪声鲁棒性。  相似文献   
4.
针对噪声环境下滚动轴承故障难以诊断的问题,提出一种基于深度学习融合网络的轴承故障识别新方法。该方法首先对轴承振动信号进行一定程度的随机损坏,并将加噪后的数据输入卷积降噪自编码器(convolutional denoising autoencoder,CDAE)中对网络进行训练,目的是降低信号中的噪声干扰并提取浅层特征;然后,利用深度信念网络(deep belief network,DBN)学习深层特征并建立轴承状态识别模型,输出故障识别结果。在融合模型中,将卷积降噪自编码器作为网络的第一层以增强网络的抗干扰能力,提高故障的识别精度。使用凯斯西储大学(CWRU)滚动轴承数据对所提模型进行验证,结果表明提出的融合模型在噪声环境下能够较好地实现轴承的故障状态识别。  相似文献   
5.
针对海量数据挖掘中三维模型特征识别准确率较低的问题,提出一种改进的稀疏降噪自编码神经网络模型.先基于改进的稀疏降噪自编码方法构建深度神经网络模型,再利用无监督预训练方法及受限的拟牛顿计算方法对自编码神经网络进行训练,最后采用softmax回归和得到的特征训练最终的分类器.结果表明:该方法对有噪声的三维模型特征信息具有较好的鲁棒性;与栈式自编码神经网络和自学习神经网络相比,该方法识别率较高.  相似文献   
6.
自动编码器神经网络可将通信系统重新构建为端到端的任务,从而实现整个系统的联合优化。针对基于深度学习的2用户与4用户多输入多输出(multiple-input multiple-output,MIMO)系统联合优化问题,提出将自动编码器运用到系统中,将整个通信系统的发射端和接收端视为自动编码器的编码和译码部分,利用交叉熵损失加权和函数进行训练学习,从而获得优化的系统模型,并进一步分析得出每个用户的误比特率及所有用户的平均误比特率。实验结果表明,基于自动编码器所构建的MIMO通信系统相比于传统的通信系统具有更优的系统性能。  相似文献   
7.
深度学习在肺部影像方面的研究主要集中于肺部CT图像。对肺结节的快速准确检测是肺部疾病治疗的关键步骤。结节检测本身就是一项具有挑战性的工作,且已有的研究均很难得到较高的检测率。针对这样的问题,提出一种改进的深度半监督稀疏自编码的肺结节检测方法。首先,采用局部感受野对肺结节图像进行多层特征提取。然后,利用半监督稀疏自编码自主学习肺部影像中的结节特征。最后,融合多种临床信息实现对肺结节的准确检测。实验结果表明,该方法可以达到准确率90.14%,敏感度89.67%和平均检测率96.64%,明显优于其他方法检测性能,更适用于肺结节的精准检测。  相似文献   
8.
针对目前轴承故障诊断领域存在的海量数据问题及快速学习、实时监测的诊断要求,采用一种多层超限学习机方法对滚动轴承故障数据进行诊断测试。该方法直接学习轴承故障振动时域信号,与传统诊断方法相比,省去了复杂的信号处理过程,更加简便。将多层超限学习机方法的诊断结果分别与单层超限学习机、深度神经网络方法的诊断结果进行比较,多层超限学习机具有明显优势:(1)与单层超限学习机相比,多层超限学习机具有更好地学习和特征提取能力,其诊断准确率可达到98.29%;(2)与深度神经网络相比,多层超限学习机能够在保证较高诊断准确率的前提下,获得较快的训练速度,其训练速度较深度神经网络提高了41倍。结果表明,所采用的方法在滚动轴承故障诊断方面具有很好的效果和应用价值。  相似文献   
9.
针对传统Single-Pass聚类算法存在的缺陷,提出了一种基于自编码神经网络的Single-Pass聚类算法。通过多个深层的隐藏层对原始数据进行降维,以更好地提取出原始数据的特征信息;并通过对边缘文本重计算来降低误检率,提高聚类精度。实验结果表明,该算法相比传统Single-Pass算法具有更高的聚类准确度,解决了聚类结果受数据顺序影响的问题。  相似文献   
10.
从人体目标雷达回波数据中提取可分性较好的微动特征是实现目标分类的关键。针对传统谱图结构特征无法对体型相似的人体目标精细识别,提出了基于堆栈稀疏自编码器的人体身份认证方法。首先构造堆栈稀疏自编码器网络,利用人体微动数据进行无监督预训练,在不同层提取人体微动特征,然后将得到的特征输入softmax分类器进行有监督训练,用交叉验证调整网络参数,最后用训练好的网络进行人体目标分类。在不同人走路实测数据集上,3人平均识别率达到了83%,优于提取谱图结构特征分类的方法。  相似文献   
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