基于鲸鱼算法优化长短时记忆神经网络的锂电池剩余寿命预测

为确保锂电池在军用无人机以及新能源汽车使用期间的安全性,需要对其进行全生命周期的健康监测和寿命预测。针对长短期记忆神经网络(Long Short-Term Memory, LSTM)模型参数较难选取导致所建立的锂电池剩余使用寿命预测方法精度不足问题,文中提出一种基于鲸鱼优化算法(Whale Optimization Algorithm, WOA)对LSTM的剩余寿命预测模型(WOA-LSTM)进行优化。首先使用WOA算法对LSTM的隐含层神经元数量、学习率进行寻优,避免经验选取参数的盲目性;其次将寻优后的超参数重新赋值给LSTM网络,构建与锂电池数据特征更为匹配的预测模型;最后采用NASA PCoE实验室锂电池的失效数据集验证算法的有效性。仿真结果表明,文中所提出的预测模型相较于LSTM模型、Elman模型、PSO-LSTM模型精度平均分别提升了7%、4%、3%,具有较好的预测效果。     

特征加权融合的朴素贝叶斯情感分类算法

为解决文本情感分类准确率不高的问题,提出了一种特征加权融合的朴素贝叶斯情感分类算法.通过分析单个情感词对文本情感分类的贡献度特征,根据情感词对文本情感贡献度的权值调整贝叶斯模型的后验概率;将文本中所有相同极性的情感词作为一个特征整体,根据特征整体对文本情感贡献度的权值调整贝叶斯模型的整体概率.为了进一步提高分类的准确率以及提升分类模型的综合性能,将两种加权方式同时与朴素贝叶斯模型结合.结果表明,融合后的方法在数据集上的整体平均查准率、查全率分别提高1.83%和3.42%,平均F1值提高了2.76%.     

基于多特征信息的双层睡眠分期模型

针对睡眠相关疾病的诊断和治疗过程中睡眠分期的问题,使用ADASYN算法对睡眠样本进行类平衡,有效利用复合多尺度排列熵、样本熵和不同频段的能量值等一系列能够反映不同睡眠阶段信息的特征进行训练．为了提高分类中易混淆睡眠阶段的分类识别性能,构建了一种双层分类模型,使睡眠分期的五分类问题转化为两个三分类问题．将所提出的方法在Sleep-EDF数据集上进行验证,结果表明：所提出的模型对健康受试者的准确率可达到88.3%,较以往模型提高1%～3%,其中N1阶段的分类准确率可达69.5%,较以往模型提高约10%,证明本双层分类模型优于传统的睡眠分类模型．     

基于MWST+T-K2结构学习算法的贝叶斯分类器

针对K2算法在构建贝叶斯分类器时节点排序不同影响分类准确率的问题,提出了一种MWST+T-K2结构学习算法,运用Matlab软件的BNT工具箱构建了MWST+T-K2分类器,并经过NBC、TANC、MWST和MWST+T-K2分类器对UCI数据库的24个分类数据集进行分类检验.结果表明,对4种分类器在24个数据集上的分类水平进行整体与两两比较时,MWST+T-K2分类器的分类水平均最优;在小数据集上比较时,MWST+T-K2分类器的分类水平取得全局最优,未取得局部最优;在大数据集上比较时,未取得全局或局部最优,低于TANC的分类水平.所以,MWST+T-K2结构学习算法是一种适合构建小数据集贝叶斯分类器的方法.     

基于多层感知机改进型Xception人脸表情识别

针对使用深度学习提取人脸表情图像特征时易出现冗余特征,提出了一种基于多层感知机（MLP）的改进型Xception人脸表情识别网络.该模型将Xception网络提取的特征输入至多层感知机中进行加权处理,提取出主要特征,滤除冗余特征,从而使得识别准确率得到提升.首先将图像缩放为48*48,然后对数据集进行增强处理,再将这些经过处理的图片送入本文所提网络模型中.消融实验对比表明：本文模型在CK+数据集、JAFFE数据集和MMI数据集上的正确识别率分别为98.991%、99.02%和80.339%,Xception模型在CK+数据集、JAFFE数据集和MMI数据集上的正确识别率分别为97.4829%、90.476%和74.0678%,Xception+2lay模型在CK+数据集、JAFFE数据集和MMI数据集上的正确识别率分别为98.04%、84.06%和75.593%.通过以上消融实验对比,本文方法的识别正确率明显优于Xception模型与Xception+2lay模型.与其他模型相比较也验证了本文模型的有效性.     

基于BOVW和SVM的城市土地类型遥感变化监测研究

【目的】研究城市土地类型的变化，分析城市进化过程对环境气候、城市发展以及政府决策产生的影响。【方法】以15～30 m分辨率的NWPU-RESISC45标准数据集和哈尔滨城区Landsat 8遥感影像为实验数据，制作了包含城市建筑及道路、水体、植被、裸地4种土地类型的遥感影像数据集。在实验数据中加入纹理信息，提取SIFT(scale-invariant feature transform, SIFT)特征点。通过K-means聚类算法获取包含大量语义信息的视觉词典，从而构造视觉词袋模型(bag of visual words, BOVW)。然后将BOVW提取的特征点与支持向量机(support vector machine, SVM)分类器结合，对制作的数据集进行分类。最后，利用2013年、2019年同一季节Landsat 8影像，以哈尔滨市松北区为例计算各土地类型的位置及面积变化信息。【结果】基于BOVW和SVM的分类结果与5种单一分类模型和3种“特征提取+分类器”模型对比，发现使用尺寸为550个词汇的视觉词典时，本研究模型的分类与变化监测精确度分别为79.40%、79.29%。结合哈...     

基于VGG-F动态学习模型的苹果病虫害识别

为了提高自然环境下苹果病虫害的识别准确率和识别效率,提出了具有动态学习特征的VGG-F苹果病虫害识别模型。首先,依据常见的苹果病害和虫害类型构建图像数据集,同时采用Retinex算法对数据集中的含雾图像进行增强处理;然后选择网络层数较少的VGG-F网络模型作为迁移学习对象,并依据数据样本特性对重训练过程进行学习率动态调整,以及基于试验对比选取最佳动量值;最后,利用数据集对三种不同模型进行重训练和识别效果对比测试。数值测试结果表明,相比于原始VGG-F模型和深层模型VGG-19,文中模型将苹果病虫害识别准确率分别提升了5%和0.63%,且该模型的重训练时间最短,从而验证了文中苹果病虫害识别模型的有效性。     

基于迁移学习和AlexNet的驾驶员行为状态识别方法

为了解决传统基于神经网络算法的驾驶员行为状态识别系统精度过于依赖大量训练样本的问题,本文提出将迁移学习理论和AlexNet引入到驾驶员行为状态的识别研究中。首先对驾驶员行为特征及状态进行深入分析,对驾驶员7种驾驶状态进行了定义,构建了驾驶员状态信息采集系统;然后对基于卷积神经网络的驾驶员状态识别方法研究,建立了驾驶员状态数据集,构建了基于AlexNet卷积神经网络的状态监测系统,通过迁移学习完成了卷积神经网络识别模型。最后通过实验验证了本文提出的驾驶员状态识别算法对7种驾驶员状态识别的有效性。实验表明：该系统准确率达到97.8%,且在实验设备中运行速度达到70帧/分钟,满足较高的准确率要求与实时性要求。     

基于深度学习SCNet的钢筋混凝土锈蚀裂缝识别

为提高钢筋混凝土锈蚀裂缝检测分类的效率和精度，提出了一种基于深度学习卷 积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）的钢筋混凝土锈蚀裂缝识别模型 SCNet（Steel Corrosion Net）. 首先通过原始数据采集和数据增强构建了39 000张图片的裂缝数据集，然后利 用 TensorFlow 学习框架和 Python构建神经网络模型并进行训练测试，根据模型的训练精度和 测试精度进行网络结构和网络参数的优化，最终将 SCNet识别模型与两种传统检测方法进行 对比 . 结果表明：文中所建立的 SCNet三分类神经网络模型达到了 96.8%的分类准确率，可以 有效识别分类钢筋混凝土锈蚀裂缝，并且具有较高的准确率和可测性；在图像数据有阴影、扭 曲等噪声干扰的条件下，两种传统检测方法已不能达到理想的分类效果，SCNet模型仍能表现 出相对稳定的分类性能.     

基于XLNet的双通道特征融合文本分类模型

提出了基于XLNet的双通道特征融合文本分类(XLNet-CNN-BiGRU, XLCBG)模型。相对于单模型通道,XLCBG模型通过融合XLNet+CNN和XLNet+BiGRU这2个通道的特征信息,能提取更加丰富的语义特征。XLCBG模型对融合后的特征信息分别采用了Maxpooling、Avgpooling和注意力机制等处理方式,分别提取全局中特征值最大的向量、全局中的均值特征向量、注意力机制的关键特征来代替整个向量,从而使融合特征处理的方式多样化,使最优分类模型的可选择性增多。最后,将当前流行的文本分类模型与XLCBG模型进行了比较实验。实验结果表明：XLCBG-S模型在中文THUCNews数据集上分类性能优于其他模型;XLCBG-Ap模型在英文AG News数据集上分类性能优于其他模型;在英文20NewsGroups数据集上,XLCBG-Att模型在准确率、召回率指标上均优于其他模型,XLCBG-Mp模型在精准率、F₁指标上均优于其他模型。     

基于领域BERT模型的服务文本分类方法

针对BERT模型领域适应能力较差，无法解决训练数据类别数量不均衡和分类难易不均衡等问题，提出一种基于WBBI模型的服务文本分类方法。首先通过TF-IDF算法提取领域语料中的词汇扩展BERT词表，提升了BERT模型的领域适应性；其次，通过建立的BERT-BiLSTM模型实现服务文本分类；最后，针对数据集的类别数量不均衡和分类难易不均衡问题，在传统焦点损失函数的基础上提出了一种可以根据样本不均衡性特点动态调整的变焦损失函数。为了验证WBBI模型的性能，在互联网获取的真实数据集上进行了大量对比试验，实验结果表明：WBBI模型与通用文本分类模型TextCNN、BiLSTM-attention、RCNN、Transformer相比Macro-F1值分别提高了4.29%、6.59%、5.3%和43%;与基于BERT的文本分类模型BERT-CNN、BERT-DPCNN相比，WBBI模型具有更快的收敛速度和更好的分类效果。     

融合BiLSTM的双图神经网络文本分类模型

采用图神经网络模型为整个语料库构建异构图处理文本分类任务时，存在难以泛化到新样本和词序信息缺失的问题。针对上述问题，提出了一种融合双图特征和上下文语义信息的文本分类模型。首先，为每个文本独立构建共现图和句法依存图，从而实现对新样本的归纳式学习，从双图角度捕获文本特征，解决忽略单词间依存关系的问题；其次，利用双向长短期记忆网络（bi-directional long short-term memory，BiLSTM）编码文本，解决忽略词序特征和难以捕捉上下文语义信息的问题；最后，融合双图特征，增强图神经网络模型的分类性能。在MR，Ohsumed，R8，R52数据集上的实验结果表明，相较于经典的文本分类模型，该模型能够提取更丰富的文本特征，在准确率上平均提高了2.17%，5.38%，0.61%，2.48%。     

基于多传感器融合的越野环境路面信息识别

为实现精准的越野环境路面信息识别，文中提出了一种基于多传感器信息融合的路面信息识别方法.首先，针对车辆簧下振动加速度信号设计了特征提取算法，通过双线性池化方法融合加速度特征与图像+深度特征，以实现对越野路面类型的多维度特征融合与识别.然后，为提高越野路面可通行区域检测效果，引入迁移学习方法，将越野场景路面类型识别模型中路面特征提取的共性知识向通行区域分割模型进行迁移.在真实越野环境数据集下对模型进行训练与测试，测试结果表明文中提出的识别方法不仅在越野场景路面类型识别任务上获得了98.65%的平均分类准确率，而且引入先验知识可明显提升通行区域检测效果.     

基于CNN的棉田杂草识别方法

针对杂草的精确喷洒问题提出一种基于卷积神经网络(Convolution Neural Network, CNN)的棉花植株和杂草的检测识别方法。首先采集不同环境下棉田中棉花植株和不同种类的杂草图像作为网络模型的数据集，对数据集进行数据增强来增加数据集的数量，将其分为训练集与测试集；然后构建CNN模型，在模型中添加Dropout层，以防止网络出现过拟合，将训练集数据输入网络模型，使模型学习棉花植株和杂草的特征信息；最后将测试集数据输入CNN模型，测试CNN模型对棉花植株和杂草的识别能力。研究结果表明CNN对于棉花植株和杂草的分类结果精度超过了99.95%,识别时间为197.2s,证明CNN可以快速高效的识别棉田中棉花植株和杂草，为农业智能精确除草装备的研发提供研究基础。     

一种带QoS约束的语义Web服务选择方法

为了对语义匹配产生的Web服务集进行二次选择,提出了一种带QoS约束的语义Web服务选择方法.该方法首先扩展了OWL-S模型中的QoS描述信息,提出了具有服务语义与服务质量描述能力的可扩展的OWL-SQ服务描述模型,以此作为服务质量支持与约束,然后基于决策理论和归一化算法,给出了针对OWL-SQ模型中各种非数值型和数值型质量属性的无量纲化处理方法,提出了QoS匹配矩阵构建算法及服务选择方法,以综合评价与选择最优侯选服务,通过实例测试其性能,结果表明基于OWL-SQ服务描述模型的服务选择方法,提高了服务选择的效率与查准率.     

基于稠密连接的多形性腺瘤辅助诊断

针对多形性腺瘤诊断完全依赖人工的问题,提出一种计算机辅助诊断方法.先通过采集数据并构建多形性腺瘤数据集,对当前稠密连接网络进行改进并融合通道注意力机制进行疾病组织分类特征提取,得到组织类别和概率,然后使用CART(classification and regression tree)进行推理学习,得到诊断结果.对难判断的类别选择进行人工辅助,进而实现对多形性腺瘤疾病的计算机辅助工作.实验结果表明,该方法在分类识别模块分类提取准确率达97.7%,决策树推理诊断准确率达100%.此外,分类识别模块在血细胞分类领域的准确率达98.6%.该方法具有一定的迁移性和有效性.     

基于Passive DNS的速变域名检测

利用Passive DNS采集校园网真实运行环境的域名访问记录, 从域名的多样性、时间性、增长性和相关性等方面构建18个特征集, 提出基于随机森林算法来识别速变域名的模型。交叉验证实验表明, 所构建的模型对域名分类的准确率超过90%。在所采集的数据集上, 所构建的模型比FluxBuster 能更有效地识别速变域名。     

基于注意力机制的细粒度图像分类

针对细粒度图像分类中数据分布具有小型、非均匀和不易察觉类间差异的特征,提出一种基于注意力机制的细粒度图像分类模型.首先通过引入双路通道注意力与残差网络融合对图像进行初步特征提取,然后应用多头自注意力机制,达到提取深度特征数据之间细粒度关系的目的,再结合交叉熵损失和中心损失设计损失函数度量模型的训练.实验结果表明,该模型在两个标准数据集102 Category Flower和CUB200-2011上的测试准确率分别达94.42%和89.43%,与其他主流分类模型相比分类效果更好.     

基于支持向量机的糖尿病预测模型研究

糖尿病是一种严重危害人类身体健康的疾病,早发现、早诊断、早治疗才能降低其并发症的可能性和致死率.数学预测模型可有效解决上述问题,为临床提供帮助性信息,进行更快速、有效、准确的疾病诊断.据此,提出一种基于支持向量机的糖尿病预测模型.该模型采用径向基核函数解决非线性数据在高维特征空间中线性可分的问题,利用交叉验证和网格参数寻优法确定模型的最优惩罚参数(C)和核参数(g).针对Pima Indians Diabetes数据集,构建的支持向量机预测模型最终的测试集分类准确率为78.39%,模型敏感度和特异度分别为50%和93.6%.实验结果表明,该模型的分类准确率得到了提升,模型性能良好.     

基于改进MVCNN的IFC构件分类识别审查方法

为实现IFC构件精确、高效分类，提出一种改进的多视图卷积神经网络（Multi-view Convolutional Neural Network， MVCNN）模型，该模型引入了自注意力模块和长短期记忆（Long Short-term Memory，LSTM）网络，针对MVCNN模型特征融合的局限性，设计了LSTM_ATT模块；通过对各视图数据特征关系的自适应调整，并结合注意力权重对输入的各视图数据进行融合，得到一个更具辨识性的3D形状描述符，从而提高模型对各相似IFC构件的分类检测性能. 使用IFCNet数据集对建筑领域20个主要类别的IFC构件进行训练并在测试集上对改进MVCNN模型与MVCNN模型进行实验对比. 实验结果表明，改进模型的分类准确率和F1值分别达到了88.27%、86.72%，相比改进前准确率提高了9.46%，对相似构件之间的分类识别效果明显.