基于改进VGGNet卷积神经网络的鲜花识别

【目的】提出一种基于VGGNet的改进算法Small VGGNet（S VGGNet），使得在最高运算效率和检测结果的同时，有效减少VGGNet模型超参数的规模，并用于花草树木等植物分类问题。【方法】在原VGGNet模型的基础上减少了一个全连接层，改进了最大池化层，优化了模型结构并减少了网络参数。将新算法用于花草树木等植物分类问题上，进一步分析该算法的预测时间、运行时间、分类准确度等。【结果】无论在训练样本规模、运行时间或者分类结果的准确度上，与多种传统方法和改进VGG算法相比，S VGGNet算法均有明显提升。【结论】提出的S VGGNet算法是有效的。     

基于深度学习和支持向量机集成学习的PM2.5浓度24 h预测

提前24 h准确预测PM2.5浓度可以有效的避免严重污染天气对人体带来的不利影响.为了提高深度学习模型PM2.5浓度24 h预测的性能和泛化能力,在传统循环神经网络(RNN)模型上添加支持向量回归(SVR)作为下采样层提取非线性特征并降维;然后添加多核卷积神经网络(CNN)提升特征表达能力;最后利用门控循环网络(GRU...     

基于CNN的脑电信号情绪识别模型研究

针对现有深度学习模型在情绪识别方面种类少且准确率低的问题,采集并建立了脑电波信号数据集,提出了一种基于CNN的脑电波的智能多情绪识别模型,利用多层卷积神经网络提取脑电信号情感特征,在批归一化层和激活函数中引入非线性特性,构建了两层全连接神经网络,实现了情绪特征中积极、中性和悲伤的分类。实验结果表明,提出的模型复杂度低且分类准确率达到了81.43%,明显高于SVM、LSTM、VGGNet模型,证明了该模型的简洁性和高效性。     

基于多层次自注意力机制的U-Net图像分割算法

针对U-Net图像分割在下采样过程中会丢失过多信息且在上采样过程恢复效果不佳,从而导致图像分割精度降低的缺陷,提出了一种基于多层次自注意力机制的U-Net图像分割算法。该多层次自注意力机制在每一层上采样层前均嵌入自注意力模块,将上采样层的输入与缩放的原图拼接后处理成模板图,再与原本的输入信息融合后输出到上采样层。该算法不仅能通过拼接原图的自注意力模块进一步提供更多细节信息,还能利用上采样层的特征选择功能减少拼接原图带来的背景噪音,提高模型的分割精度。最后,在PASCAL VOC数据集和DeepFashion2数据集的基础上进行了人体分割和服装分割实验。实验结果 证明,该方法 能较好地改善图像的分割性能,从而证明了其正确性和有效性。     

聚磁式光学电流互感器饱和特征的记忆效应补偿研究

为补偿聚磁式光学电流互感器(OCT)的磁滞与磁饱和特性对测量线性度和精度的影响,提出具有记忆效应的非线性滤波器补偿模型.该模型将传统FIR滤波器系数用多项式表达的函数代替,使其同时具有非线性拟合和记忆输出能力.利用实测数据训练使非线性滤波器补偿模型输出与磁滞、磁饱和特性输出成反函数关系,将训练好的模型添加到聚磁式OCT中,实现对聚磁铁芯的非线性和记忆效应补偿.实验结果表明,基于非线性记忆效应补偿的聚磁式OCT在铁芯低饱和状态下仍具有较高的测量精度,采样样本的线性测量区间延伸了4.76倍,均方根误差提高约15 dB,有效地补偿了聚磁式OCT应用中聚磁铁芯的磁滞和磁饱和效应.     

古建筑木结构地震损伤分析及抗侧刚度识别

为研究地震作用下古建筑木结构层间抗侧能力损伤和识别,根据缩尺比为1∶3.52殿堂式古建筑木结构振动台试验,分析不同地震损伤下模型层间等效抗侧刚度、侧移响应及侧移对刚度损伤的敏感性.在考虑柱脚滑移的结构简化力学模型基础上,推导模型的状态方程和观测方程.考虑试验环境噪声干扰,利用奇异值分解偏最小二乘(PLS-SVD)和扩展卡尔曼滤波(EKF)方法定量识别模型等效抗侧刚度.结果表明,随着地震损伤增加,结构层间等效抗侧刚度比减小、侧移峰值对柱架层结构损伤较乳层敏感.无损工况下结构等效抗侧刚度识别误差在10%左右;损伤工况下结构等效抗侧刚度识别误差为15%～20%.通过明代古建筑木结构西安钟楼等效抗侧刚度在线识别,验证了PLS-SVD和EKF方法可为古建筑木结构等效抗侧能力监测和震前抗倒塌预警提供理论依据.     

一种改进的质子交换膜燃料电池系统动态模型

在已有的质子交换膜燃料电池系统模型基础上添加气体扩散层模型和膜电极组件动态模型,研究膜中水含量的动态特性.仿真结果表明,系统动态模型改进之后其输出性能与实验值误差较小,能够反映外部操作条件变化对电池内部电化学反应和物料传递过程的影响,膜中水含量和输出性能的动态响应过程更加接近实际情况,相关信息可用于间接控制膜中水含量和优化系统.     

基于概率的移动机器人速度运动模型研究

对移动机器人速度运动模型进行了全面的分析,首先,在理想的情况下推导出移动机器人速度运动模型。然后,通过在理想情况下添加噪声的方法,构造出机器人在真实情况下的速度运动模型。最后,通过调整附加噪声的均值,实现了对机器人两轮直径不相等时的速度运动模型。使用采样算法从速度运动模型中采样,得到机器人可能的位姿空间。仿真结果表明,采样算法得到的结果可以有效的描述机器人的可能位姿。     

多层次自适应知识蒸馏的轻量化高分遥感场景分类

针对深度神经网络模型计算量大且耗时,而轻量化模型速度快但精度低,二者均无法直接应用在嵌入式设备上的问题,本文提出一种多层次自适应知识蒸馏方法提升轻量化模型的性能。首先,针对遥感影像类别间差异程度不均衡,通过改进输出层知识蒸馏中的温度机制,提出一种自适应温度机制,促进学生模型更好地学习大而深的教师模型的输出层概率分布知识;然后,通过添加辅助卷积块以融入特征层的知识蒸馏方法,使学生模型学习教师模型的多层次知识。在两个高分遥感场景分类数据集上的实验验证本文方法的有效性。     

权值直接确定的三角型模糊前向神经网络

为了确定前向神经网络的网络结构,提出了一种基于采样数据的含单隐层神经元的模糊前向神经网络,反映了构造数据所蕴含的系统信息,其隐层神经元激励函数选择为三角型隶属函数和构造数据相应输出的乘积。该网络模型可以随采样数据的多少自主选择构造数据,自主设定隐层神经元,利用权值直接确定法得到网络最优权值。数值仿真实验表明,相比于现有文献的已有网络模型,模糊前向神经网络具有逼近精度高、网络结构可调、较好的预测性和实时性高的优点。     

基于卷积神经网络的壁面清洗机器人障碍物检测识别算法

结合机器人的工作原理以及卷积神经网络(CNN)在图像分类中的应用,提出了一种基于卷积神经网络的壁面障碍物检测识别算法.首先,以壁面障碍物准确识别为目标,构建壁面障碍物图像库;然后,通过对VGG-16网络简化后进行优化,得到适合壁面障碍物准确识别的卷积神经网络模型.在此基础上,设计该网络由输入层、4层卷积层、2层池化层、1层全连接层以及输出层组成,进一步利用3×3卷积核对训练样本进行卷积操作,并将所获取的特征图以2×2领域进行池化操作.重复上述操作后,通过学习获取并确定网络模型参数,得到最佳网络模型.实验结果表明,障碍物的识别准确率可达99.0%,具有良好的识别能力.     

基于双流混合变换CNN特征的图像分类与识别

具有表达能力及可辨别性更强的特征是图像分类与识别技术的关键。深度CNN特征经过多次中间非线性变换,特征鲁棒性更强,在图像分类与识别领域已取得重大进展。但传统的CNN模型只增加变换层次,下层变换依赖于上层输出结果,因此其中间特征冗余度较低,最终得到的特征向量信息丰富程度不够。本文提出一种基于双流混合变换的CNN模型——DTM-CNN。该模型首先使用不同大小的感受野卷积核提取图像不同的中间特征,然后在多次深度变换时,对中间特征进行混合流动,经过多次混合变换,最终得到1024维的特征向量,并使用Softmax回归函数对其分类。实验结果表明,该模型经过多次卷积、池化及激活变换,提取的特征更加抽象、语义及结构信息更加丰富,对图像具有更强的表达能力及辨别性,因此图像分类及识别性能优越。     

基于改进的SqueezeNet的人脸识别

针对众多基于卷积神经网络的人脸识别技术在追求提高人脸识别率上,忽视了网络模型输入参数,导致模型输入参数多、训练时间长和无法在内存小的硬件上运行等问题,提出一种基于改进的Squeeze Net的人脸识别模型。改进的Squeeze Net模型保留了原网络模型中的小卷积核去提取图片特征,还采用首尾池化层分别引入对应的后续卷积层进行特征融合,提取细微的人脸纹理特征来稳定模型收敛性,防止小的卷积核在复杂的人脸训练集上产生过拟合。针对分类函数Softmax的改进,采用L2范数约束的方法,将最后一层的特征约束在一个球面内,减少相同特征间距,提高网络收敛能力。通过两种改进后的Squeeze Net模型在与其他的先进模型对比,在不降低人脸识别准确率的前提下,具有输入参数少、模型易于收敛和能够运行在内存小的硬件设备的优势。结果在CASIA-WebFace和ORL人脸库上得到了有效性的实验验证。     

基于多层特征深度融合的卷积神经网络人脸识别方法

针对传统神经网络在人脸图像的训练过程中没有将高低卷积层信息进行融合,为充分利用图像各层特征信息,提出一种基于三层特征融合的全连接卷积神经网络模型,算法将原有网络最后三层特征结合,并将提取的特征信息与最后一层全连接层结合,从而增加了浅层特征的表达,加强了深层特征的提取效果,促使改进后的卷积神经网络提取的信息更加完备;同时将损失函数和中心函数加权联合,以提高人脸图像的识别率和区分性.在CASIA-webface人脸数据库进行的实验结果表明,改进后的网络模型识别率达到98. 7%,优于DCNN等算法,并将训练好的网络模型应用到YALE、PERET、LFW-A等人脸库上,相比其他方法识别率都有所提升.     

基于DenseASPP模型的超声图像分割

利用超声图像获取胎儿的各项生物指标,对诊断胎儿发育过程中的异常有重要作用.当前主要依靠医生对超声图像的手动测量来确定这些指标.然而,医师手动测量不仅具有主观性,而且在重复作业下效率低下.针对以上问题,提出一种基于DenseASPP模型的超声图像分割改进算法,以辅助医生完成对胎儿各项生物指标的测量.在DenseASPP模型中,首先利用普通卷积预先提取原始图像的特征得到预特征图,再以扩张卷积及金字塔池化结构为基础将前层所有扩张卷积的输出特征图与预特征图拼接在一起传输到下一层扩张卷积以获得更大感受野的多尺度特征图,最终将所有特征合并后通过Attention机制获得相关联的特征,再利用sigmoid函数获取分割结果.分别使用胎儿的头臀径,头围,腹围三个部位的超声图像作为数据集对本文提出的DenseASPP方法进行了评估.实验结果表明,DenseASPP方法优于其他当前常见的分割方法,取得了更好的性能.     

一种面向移动端的浅层CNN表情识别

移动端的表情识别有巨大需求,但是受算力限制,主流深度神经网络无法直接移植.为此,设计了一个浅层网络,在节约计算量的同时保证了识别率.网络中使用三组堆叠而成的卷积层,有助于增大感受野,便于更好地提取特征,这是提升识别率的关键;使用全局平均池化层,避免引入额外的全连接层,大幅降低参数量,在训练样本不足的情况下,降低模型过拟...     

使用候选框进行全卷积网络修正的目标分割算法

由于反卷积和上池化操作的存在,传统全卷积网络在解码阶段常常会丢失目标位置信息,降低图像的分割精度.针对这种情况,提出基于候选框网络对全卷积网络的输出进行缺陷位置微调的液晶面板缺陷分割算法.算法基于ResNet-101网络搭建全卷积主干网络,此构建2个分支,候选框生成网络和反卷积网络.在反卷积网络的输出层中使用多通道分类...     

改进多尺度卷积神经网络的人脸表情识别研究

为了有效改善现有人脸表情识别模型中存在的信息丢失严重、组件间相对空间联系不密切的问题,提出了一种改进的多尺度卷积神经网络模型,通过构建深层多尺度卷积神经网络,使模型能够挖掘出更多潜在的特征信息;通过特征融合促进信息的流通和重利用,减少池化操作所引起的重要信息丢失,使得模型具有更好的学习能力;通过控制每层多尺度卷积神经网...     

基于深度学习的二值图像目标轮廓识别算法

针对传统目标轮廓识别算法对图像目标轮廓识别精度较低、 效果较差的问题, 提出一种基于深度学习的二值图像目标轮廓识别算法. 首先, 选取深度学习算法中的深度卷积网络算法识别二值图像目标轮廓, 将二值图像划分为不重叠的、 大小相同的子块图像输入深度卷积网络第一层; 其次, 卷积网络中的滤波器（卷积核）采用传统神经网络算法优化的代价函数对输入子块图像实施卷积滤波, 并将卷积滤波后下采样图像发送至第二层, 第二层经过相同处理后将结果输入第三层, 第三层输出图像即为该子块目标轮廓识别结果; 最后, 所有子块识别结束后在输出层通过全连接方法将其聚类, 并输出最终二值图像目标轮廓识别结果. 实验结果表明, 该算法识别15幅二值图像目标轮廓的识别精度平均为98.75%, 信噪比平均为2.42, 识别效果较优.     

基于多特征融合卷积神经网络的人脸表情识别

针对卷积神经网络特征提取不够充分且识别率低等问题,提出了一种多特征融合卷积神经网络的人脸表情识别方法。首先,为了增加网络的宽度和深度,在网络中引入Inception结构来提取特征的多样性;然后,将提取到的高层次特征与低层次特征进行融合,利用池化层的特征,将融合后的特征送入全连接层,对其特征进行融合处理来增加网络的非线性表达,使网络学习到的特征更加丰富;最后,输出层经过Softmax分类器对表情进行分类,在公开数据集FER2013和CK+上进行实验,并且对实验结果进行分析。实验结果表明:改进后的网络结构在FER2013和CK+数据集的面部表情上,识别率分别提高了0.06%和2.25%。所提方法在人脸表情识别中对卷积神经网络设置和参数配置方面具有参考价值。