基于深度卷积神经网络的脑电图异常检测

为解决EEG自动检测的错误率非常高的问题,提出了一种基于深层卷积神经网络(CNN)对脑电图进行异常检测的方法:首先,对多个异构数据源按标准进行重构和预处理,生成了有118 716个样本的训练集和有12 022个样本的测试集;然后,构建有快捷连接的深层CNN模型,以自动化学习ECG特征并进行分类识别;接着,将模型在训练集上进行试验与调参,保存了性能最好的模型参数;最后,在测试集上进行预测.预测结果显示该模型达到了94.33%的分类准确率.通过所提方法对脑电信号进行处理与分析,能够自动提取EEG特征并进行异常识别,从而达到快速检测与辅助诊疗的目的.     

反向传播神经网络联合遗传算法对复合材料模量的预测

为减少测试成本和缩短设计周期,基于机器学习方法对树脂基复合材料模量的预报方法进行了研究.采用一种全新预测方法——神经网络联合遗传算法(GA-ANN),将T800/环氧复合材料的强度、泊松比和失效应变作为反向传播(BP)神经网络的3个输入变量,在遗传算法(GA)中得出最优阈值和权重,并将所得数值赋给对应的网络参数,更新BP神经网络以更高的准确率预测树脂基复合材料的模量;同等条件下,用Adam算法进行预测.对比这两种方法,结果充分证明了GA-ANN的可行性.     

基于反向传播神经网络的入侵检测算法

讨论了多层神经网络算法缺陷,提出了一种基于改进反向传播(Back Propagation,BP)的快速入侵检测算法--IBP算法:在BP算法中的梯度下降算式中,加入一个动量项α[ω(t)-ω(t-1)],改善计算神经元 j到神经元i的级联权值;采用学习速率可变的策略;算法训练网络时采用批处理的样本输入方式.改进后的算法选取较大的学习速率η=0.5和η=0.65,并采用3层神经网络的结构,输入、输出样本是16维和15维,各进行100次独立仿真实验,结果证明可加快算法收敛速度,另外,仿真实验还证明:改进后的算法对初始权值的敏感性、网络所表现出的稳定性等都比传统算法性能优越.     

基于深度残差循环神经网络的序列推荐模型

为解决基于RNN(Recurrent Neural Network)的序列推荐模型在处理长序列时易出现梯度消失或爆炸从而导致推荐模型训练过程不稳定问题,在传统门控循环单元(GRU:Gated Recurrent Unit)基础上,引入了残差连接、层归一化以及前馈神经网络等模块,提出了基于深度残差循环神经网络的序列推荐模型DeepGRU。并在3个公开数据集上进行了验证,实验结果表明,该DeepGRU相较于目前最先进的序列推荐方法具有明显的优势(推荐精度平均提升8.68%)。消融实验验证了引入的残差连接等模块在DeepGRU框架下的有效性。并且,该DeepGRU有效缓解了在处理长序列时训练过程不稳定的问题。     

基于时序偏移双残差网络的窃电行为检测

针对窃电量小、窃电发生时间随机的窃电行为,提出一种基于时序偏移双残差网络(TS-Bi-ResNet)的窃电行为检测模型.将基础残差网络模型改进为双残差网络(bi-residual network,Bi-ResNet)模型,考虑到窃电行为发生时间的随机性,利用时序偏移(timing shift,TS)算法对用电数据预处理,使模型能够学习用电数据的时间因素特征,构成TS-Bi-ResNet模型.根据真实用电数据和窃电特征生成含有伪窃电数据的混合用电数据集,利用TS-Bi-ResNet模型学习其浅层特征和深层特征,进而执行窃电行为检测.仿真和实际运行结果表明,TS-Bi-ResNet模型可以有效检测窃电量小且窃电发生时间随机的窃电行为,其检测精度优于LSTM模型与残差网络(ResNet)模型.     

基于优化的残差网络的锈蚀钢筋图像分类

通过实验研究提出一种基于残差网络(ResNet)的锈蚀钢筋分类方法,为开发锈蚀钢筋现场准确定量评价方法提供新思路和技术参考.以1478根直径12mm和14mm,锈蚀率1.45%~56.10%的钢筋为研究对象,利用工业相机在实验室条件下拍摄图像,结合数据增强技术,共获得23648张样本图像,并根据锈蚀率确定11类标签.基于深度卷积神经网络搭建ResNet结构,并利用Adam算法进行迭代优化,通过对比不同数据集的实验结果评估分类准确率和训练轮数.为验证所提方法的适用性,将不同直径钢筋的样本图像组合成6种数据集进行训练与测试.研究表明,经过100次迭代训练,针对6种数据集的钢筋锈蚀程度分类准确率均在93.2%以上,最高达98.8%.该方法支持混合直径的锈蚀钢筋高精度分类,具有良好的实际应用性.     

钢筋混凝土中钢筋腐蚀的检测方法

<正>项目简介一种钢筋混凝土构件中钢筋腐蚀的检测方法,直接对腐蚀发生的载体——钢筋进行实时测量,传感器由若干根长度不等的钢筋棒、与钢筋棒相同数量和长度的不锈钢棒、基座和导线组成,钢筋棒及不锈钢棒成阶梯形并排固定在传感器基座的固定槽内,     

基于深度残差卷积神经网络的高光谱图像超分辨方法

卷积神经网络由于其强大的非线性表达能力在自然图像的处理问题中已经获得了非常大的成功。传统的稀疏表示方法利用精确配准的高分辨率多光谱图像,从而限制了实际应用。针对传统方法的不足,本文提出了一种基于深度残差卷积神经网络的单高光谱图像超分辨率方法,无需对应的多光谱图像。我们构建深度残差卷积神经网络挖掘低分辨率遥感图像和高分辨率遥感图像之间的非线性关系。构建的深度学习网络串联多个残差块,并去除一些不必要的模块,如批标准化层,每个残差块只包含两个卷积层,这样在保证模型效果的同时又加快模型的效率。此外,因为遥感图像训练数据缺乏,我们充分挖掘自然图像和高光谱图像之间的相似性,利用自然图像样本训练卷积神经网络,进一步利用迁移学习将训练好的网络模型引入到高分辨率遥感图像超分辨问题上,解决了训练样本缺乏问题。最后,基于实际的遥感数据超分辨实验结果表明,本文所提出的方法具有良好的性能,能得到较好的超分辨效果。     

基于残差神经网络的转子焊点图像检测方法

针对微型电机转子焊点检测费时费力且准确率低的问题,提出一种基于残差神经网络的转子焊点检测方法。首先运用网络预训练的方法加速网络训练,提高模型准确率;然后在网络中引入批量归一化,避免出现梯度消失;最后对图像进行数据增强,减少过拟合现象。实验表明,与K最近邻(KNN)等经典算法相比,该算法在测试集上的准确率达到91.5%,与工人检测的速度相比提高了3.5倍,具有很好的识别效果。     

基于深度卷积神经网络的肺结节检测与识别

应用卷积神经网络将肺结节从含有背景、噪声的胸腔区域里检测并识别出来。首先,对图像进行预处理,获得肺实质图像。然后,应用Faster R-CNN多特征融合算法检测肺结节候选区域,再利用多角度特征融合方法滤除假阳性结节。接着,通过数据增强法、残差学习法、优化初始参数等对卷积神经网络的性能进行优化。最后,应用迁移学习方法对数据集进行训练,得出最终的检测结果。抽取LIDC数据集中含有肺结节图像数据,检测并识别肺结节的准确率达到98. 1%。实验结果表明,该算法优于其他3类算法,实现了肺结节的精确检测和识别,在保证检测和识别出正确结节的前提下,降低了过拟合率及训练时间,提高了算法效率,研究成果为早期肺癌的诊断提供参考依据。     

混凝土中钢筋腐蚀电化学检测与处理系统设计

研制了一套便携式电化学数据检测和处理系统,系统有便携式计算机、计算机接口、测量探头、恒电位仪和用Visual Basic计算机语言编制的基于Microsoft Windows 95或Windows 98的可视化数据采集和处理计算机软件组成。系统中的等电位图和电脉冲暂态响应两种技术,能方便、可靠地评估钢筋混凝土建筑物中钢筋的腐蚀区域,模拟电路及实际混凝土构件上的应用结果表明,该系统测量分析结果可靠。     

基于残差全连接神经网络的电力监控系统异常行为检测方法

为了提升电力监控系统异常行为检测能力,提出了一种基于残差全连接神经网络的电力监控系统异常行为检测方法.将深度学习模型与半监督学习方法相结合,构建了两级残差全连接神经网络,并将其作为核心分类模型.选取训练样本特征子空间、有标记训练样本子集、残差全连接层层数的多种不同组合,采用混合扰动的方法生成具有差异性的成员分类器.基于成员分类器的分类误差率,通过加权多数表决对无标记样本数据进行增量学习,生成分类识别能力较强的集成分类器.实验结果表明,在同等标记数据规模下,所提方法的检测准确率和模型训练收敛速度均优于现有方法,可快速、准确识别电力监控系统异常行为,同时降低了对训练样本数据进行标记的开销.     

基于残差神经网络的滚动轴承故障诊断方法

针对轴承故障诊断方法在变工况条件下诊断效果不佳的问题,提出了一种基于残差神经网络的滚动轴承故障诊断方法.该方法首先以滚动轴承时域信号数据作为输入,针对信号的时变性改进了数据池化层,改进的数据池化层利用三个连续的卷积层串联构建而成,目的在于能够有效地提取振动信号中的故障特征信息,并减少残差神经网络中参数的计算量;然后设计了一种空洞卷积和残差块相结合的空洞残差块,用于特征信息的学习;最后通过在全连接层后加入Dropout层丢弃一定比例的神经元,能有效避免过拟合的负面影响.使用凯斯西储大学轴承数据集进行仿真实验,与SVM+EMD+Hilbert包络谱、BPNN+EMD+Hilbert包络谱和Resnet三种方法作对比分析,结果表明该方法在变工况下的滚动轴承故障诊断中具有更高的诊断准确率、更强的抗噪性和泛化能力.     

基于双域信息的深度残差网络图像去噪

基于深度学习的去噪技术,通过考虑视觉伪影和整体平滑噪声,提高了图像的质量.然而,它们很少涉及边缘细节的恢复.为此,本文提出了一种基于双域信息的深度残差网络去噪模型,利用小波域信息与空间域信息的融合来扩展网络学习信息,通过在激活单元内引入多尺度学习和空洞卷积,以此提取图像特征,并减少了网络参数.为了进一步改善去噪结果,结合小波域损失和空间域损失构造联合损失函数,使得网络获取更多的边缘与细节.实验结果表明,本文提出的方法不仅可以有效去除图像噪声,而且可以更好地恢复图像纹理细节,在主观和客观评价中均获得了更好的结果.     

优化反向传播神经网络的自适应遗传算法

探讨了用遗传算法优化反向传播神经网络的问题。通过对不同遗传操作的分析和改进,提出了一种能有效进行局部搜索和全局搜索的自适应遗传算法。计算结果表明,该算法能快速地求出问题的全局最优解,且具有较好的计算精度。     

基于深度卷积神经网络的运动模糊去除算法

为了提高图像去模糊的复原效果和处理速度,提出了基于深度卷积神经网络的运动模糊去除算法。以多尺度图像为依据,构建了基于自动编码器的网络模型。在扩大感受野方面,采用空洞卷积模块提取图像多尺度特征信息,采用残差模块拓宽网络深度,以解决训练过程中图像细节丢失的问题,实现了图像的端到端运动模糊去除任务。在GOPRO数据集和真实测试集上的实验结果表明,该文算法在参数量仅为3.24×10~6的情况下的峰值信噪比(PSNR)和结构相似性(SSIM)指标分别为28.53和0.914 1,运行时间为0.3 s。     

基于BP神经网络的玻璃瓶裂纹检测模型

阐述了BP神经网络的基本原理，介绍了一种直接估算最佳隐含层节点数的方法。针对普通的玻璃瓶裂纹检测算法存在的问题，提出了一种基于BP神经网络的玻璃瓶裂纹检测模型。实验表明，该模型的检测效果与普通算法相比有了明显的提高。     

基于神经网络的入侵检测技术

随着计算机的普及和Internet的迅速发展,计算机系统和网络安全的漏洞问题不断暴露出来,网络恶意攻击事件不断发生,网络安全问题日益严重,因此,网络安全技术逐渐受到人们的重视。     

混凝土中钢筋的腐蚀机理与腐蚀速率控制研究

采用极化曲线和电化学阻抗谱法,研究了混凝土中钢筋在不同试验条件下的腐蚀机理及其腐蚀速率计算方法.结果表明:在自然腐蚀条件下,钢筋腐蚀反应过程受阳极反应控制,采用修正的双向线性极化电阻公式计算其腐蚀速率.然而在通电加速腐蚀条件下,钢筋的腐蚀反应过程受电化学和浓差极化混合控制,通过拟合弱极化曲线可以得到相对准确的极化电阻....