基于卷积神经网络的抽油机故障诊断

抽油机故障诊断对于保障油气田的稳定运行至关重要。针对已有基于深度学习的故障诊断模型参数量大导致应用范围受限的问题,提出一种基于空洞卷积和惩罚机制的卷积神经网络模型。该模型在浅层神经网络部署不同空洞卷积率的空洞残差模块,高效获取示功图轮廓特征的同时降低了模型参数量。其次,将惩罚机制融入Softmax损失函数,增强模型诊断气体影响等难分样本的故障准确率。采用抽油机实况数据集进行实验验证,结果表明该模型参数量为0.94 M,浮点型计算量为165.24 M。与MobileNetV3相比,改进后的算法模型在准确率同为96.6%的前提下参数量减少了3.30 M,浮点型计算量减少了52.22 M,更易部署在资源受限的故障诊断平台。     

基于卷积神经网络的带遮蔽人脸识别

基于卷积神经网络Inception-ResNet-v1模型进行训练与学习,实现了在添加遮挡干扰因素下的人脸识别。将图像嵌入到d维度的欧几里得空间,采用Triplet Loss作为损失函数,直接学习特征间的可分性。选取LFW(labeled faces in wild)数据集和摄像头采集的人脸图片制作训练集和测试集。结果表明,模型在眼部被遮挡的情况下识别率为98. 8%,在嘴部被遮挡的情况下识别率为98. 6%,在眼部和嘴部同时被遮挡的情况下识别率为96. 9%。模型在遮挡率为20%～30%时,识别率能够达到98. 2%。从实验结果可以得出,模型在一定遮挡的情况下能得到较好的识别效果。     

基于卷积神经网络的食品图像识别

针对传统食品图像识别方法提取特征能力差、准确率差、运行效率差和卷积神经网络识别相似食品图像难度大等问题, 提出了一种新的食品图像识别模型ChinaFood-CNN, 以实现对食物的精准分类; 在多分类损失函数SoftmaxWithLoss的基础上, 针对食品图像类间相似性大的问题, 提出了最大类间距损失函数(MCSWithLoss), 以增大相似类之间的距离, 实现相似类的区分; 针对随机选取样本时的训练集冗余问题, 在网络模型训练时使用负样本选择算法.实验结果表明:ChinaFood-CNN模型对食品图像的识别准确率达69.2%, 分别比AlexNet、VGG16、ResNet模型提升了17.6%、16.8%和3.6%.     

基于相关滤波和卷积神经网络的目标跟踪算法

在目标跟踪系统中,获得目标的良好表征是确定目标跟踪性能的关键,因此提出一种基于相关滤波和卷积神经网络的目标跟踪算法;该算法首先在各视频场景内预先选定可清晰区分目标外观的参考区域块用以构造训练样本,并构建了两路不完全对称但权值共享的卷积神经网络;该卷积神经网络使得参考区域外目标的输出特征尽可能与参考区域内目标的输出特征相似,以便于获得参考区域内目标的良好表征,并在其中一路加入了相关滤波模块,实现了卷积网络与相关滤波的结合;实验结果验证了该算法的可行性。     

基于卷积神经网络的图像大数据识别

针对现有的图像大数据识别方法具有收敛速度慢和识别精度低的问题,提出了一种基于卷积神经网络的图像大数据识别方法。首先,对传统的卷积网络结合改进的软最大化分类器进行分析,设计了卷积-软最大化分类器模型;对该模型中的卷积层、池化层、全连接层以及分类层均进行了描述。为了验证所提方法的优越性,在MNIST数据集上进行仿真,结果表明:与其它类似算法相比,所提的方法具有更低的误识率,在更短的时间内,能达到更低的分类均方误差。     

利用卷积神经网络的显著性区域预测方法

针对神经网络的显著性区域预测存在数据采集代价大、处理繁琐等问题,提出2种卷积神经网络,即从头开始训练的浅层卷积神经网络,以及前三层源自另一个网络的深层卷积神经网络。其中,浅层网络结构简单,可避免过拟合问题;深层网络可以充分利用最底层的模型参数,收敛更快,效果更好。所提卷积神经网络应用于回归问题,均没有直接训练特征图的线性模型,而是在迁移层上训练了一堆新的卷积层。从端到端的角度解决显著性预测,将学习过程演化为损失函数的最小化问题。测试和训练在SALICON,SUN和MIT300数据集上进行,实验结果验证了所提方法的有效性。其中,深层网络和浅层网络在SALICON和SUN数据上的结果相似,深层网络在MIT300上的结果更优,与其他方法相比,所提方法具有不错的表现,而且具有跨数据集的鲁棒性。     

基于一种改进的一维卷积神经网络电机故障诊断方法

故障诊断对于保障电机正常运行有着重要意义,卷积神经网络(CNN)对单一电机故障有着良好的诊断效果.然而传统CNN在处理不同尺寸的数据上存在局限性.针对这一问题,提出了一种基于空间金字塔池化和一维卷积神经网络相结合的故障诊断方法与参数优化策略.该方法不仅使网络可以处理不同尺寸的数据,还降低了网络结构的复杂性和所需运算量.所提出的参数优化策略从理论上解决了诊断过程中可能会发生的金字塔池化的尺度失配问题.仿真结果表明,与传统网络相比,所提出的方法提高了网络结构的鲁棒性与泛化能力,可以更加快速准确地实现电机的故障诊断.     

基于卷积神经网络的水面火焰倒影滤波方法

为了解决由于水面火焰倒影等区域与火焰特征相似,在水面火焰检测中分割火焰区域时,容易将火焰倒影等区域识别为火焰区域,尤其是当火焰亮度高时,YCbCr空间火焰识别模型可能将较多的火焰亮度高的区域误判为非火焰区域的问题,提出了一种水面火焰识别方法.利用卷积神经网络来判断图片中是否含有火焰,再根据火焰经水面反射、折射后在水中的...     

基于卷积神经网络的粗粒度数据分布式算法

针对特定运行模式下粗粒度数据存在计算效率较低的问题, 提出一种基于卷积神经网络的数据分布式算法. 首先构建用于粗粒度数据处理的卷积神经网络模型, 给出模型基础连接层神经元网络的连接结构和权重比例, 并训练和池化粗粒度数据; 然后利用训练池化结果求解模型的最小损失函数, 提升模型针对粗粒度数据的分布式计算能力. 实验结果表明, 在单机和集群模式下, 卷积神经网络模型具有更好的计算效率和数据泛化能力.     

基于卷积神经网络的粗粒度数据分布式算法

针对特定运行模式下粗粒度数据存在计算效率较低的问题, 提出一种基于卷积神经网络的数据分布式算法. 首先构建用于粗粒度数据处理的卷积神经网络模型, 给出模型基础连接层神经元网络的连接结构和权重比例, 并训练和池化粗粒度数据; 然后利用训练池化结果求解模型的最小损失函数, 提升模型针对粗粒度数据的分布式计算能力. 实验结果表明, 在单机和集群模式下, 卷积神经网络模型具有更好的计算效率和数据泛化能力.     

基于一维卷积神经网络的恒星光谱分类研究

对天体光谱数据进行分类,是天文研究的重要步骤.鉴于一维卷积神经网络可以很好地分析具有固定长度周期的信号数据,为了更进一步提高F5、G5、K5型恒星光谱数据的分类精确度,在LAMOST数据库中选取这3种恒星光谱应用于一维卷积神经网络,进行分类研究,并与DBN、Inception v3等实验进行对比,验证了一维卷积神经网络...     

基于卷积神经网络的超声造影图像去噪方法

针对超声造影图像包含大量噪声的问题, 提出一种基于卷积神经网络的超声图像去噪方法. 首先, 通过图像平移、 翻转、 旋转等数据增强方法扩充稀缺的超声造影图像样本数量; 其次, 通过重叠切割小图像块, 进一步扩充样本数量; 最后, 以图像块和人工噪声为输入训练集, 训练基于卷积网络结构的去噪模型. 实验结果表明, 该方法可有效扩展至不同大小的超声造影图像, 对于超声造影图像去噪后的峰值信噪比高于传统的图像去噪方法.     

基于卷积神经网络的合成孔径雷达图像目标识别

为了解决现有合成孔径雷达(SAR)图像目标识别算法识别率不高、泛化能力不足的问题,提出一种基于卷积神经网络的SAR图像目标识别模型CMNet网络。通过设计针对SAR图像特点的特征提取网络,在损失函数中引入中心损失与Softmax损失联合监督训练过程,兼顾类内聚合和类间分离,提高算法精度和泛化能力。网络模型中所有卷积层后引入批量归一化层加快模型收敛速度、防止过拟合。实验使用美国运动和静止目标获取与识别数据库进行测试,10类目标平均识别率达到99. 30%。结果表明,提出的CMNet网络模型具有较高的识别率和泛化能力,在公开数据集上取得较好结果。     

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.     

基于一维卷积循环神经网络的雷达辐射源信号识别

针对人工提取雷达辐射源信号特征不完备、时效性低等问题,提出一种基于一维卷积神经网络和双向门控循环单元的识别方法.首先,提取信号的模糊函数主脊并进行去噪处理;其次,利用一维卷积神经网络学习模糊函数主脊的内在抽象特征;然后引入双向门控循环单元对一维卷积神经网络提取到的特征进行再处理;最后,将特征映射到特征空间并通过Softmax分类器进行分类识别.实验结果表明,该方法在信噪比为0 dB时能保持99.67%的识别率,即使在-6 dB环境中识别率仍能达到90%左右,证实了该方法的有效性和在低信噪比下的稳定性.     

基于卷积神经网络的烟雾检测

针对已提出的很多烟雾检测方法中都是基于手工制作的特征或者使用原始图片直接作为神经网络的输入,减少了深度学习的鲁棒性。为解决这些问题,提出一种基于卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)的烟雾检测方法。使用图片归一化方式消除光照的影响,利用烟雾颜色检测烟雾候选区域,CNN自动提取烟雾候选区域的特征,进行烟雾识别,根据分类结果得到报警信号。针对烟雾产生初期烟雾区域相对较小的问题,利用扩大候选区域的策略提高烟雾检测的及时性。由于训练数据少或不平衡引起的过度拟合,使用数据增强技术从原始数据集生成更多训练样本解决该问题。实验结果表明,该方法能有效地检测烟雾,且具有更高的准确率和更好的鲁棒性。     

基于轻量型卷积神经网络的交通标志识别

针对卷积神经网络在交通标志识别实时性不好,对设备硬件要求过高的缺点,提出了一种具有实时性,高精度的基于轻量型卷积神经网络的改进网络。一方面引入深度可分离卷积和激活函数Mish,加快网络的训练和识别速度,降低对硬件设备的要求;另一方面通过对网络架构及层次的改进,同时合理改变卷积核的大小和数目,加强图片特征的表达与传递。在BelgiumTSC交通标志数据集上的实验结果表明,改进后网络明显提高了网络训练速度,同时识别精度也略高于原网络,验证了改进方法的有效性。通过与其他模型相比,该模型能够更快速准确完成交通标志识别任务,验证了该方法的可行性。     

基于一维卷积神经网络的岩石物理相识别

为解决岩石物理相识别问题,提出了一种基于可解释一维卷积神经网络的识别方法.该方法通过引入全局平均池化层,突出了测井曲线波形的动态变化部分;并且通过分类激活映射增强了方法的可解释性;通过引入扩张卷积和批量归一化,弥补了由全局平均池化层引起的性能下降.实验结果表明,测试集中4种岩石物理相的平均F1分数为0.97,相比其他同...