基于深度信念网络的岩石粒度分类

为提高地质研究中石粒度分析的识别精度,提出一种基于深度信念网络的分类方法,该方法通过深度信念网络模型自动提取图像特征、构建分类器,实现基于薄片图像的岩石粒度自动识别。使用来自鄂尔多斯某油田区域的4 800张岩石图像对深度信念网络进行训练,用其中1 200张岩石图像测试模型的准确性达到了94.75%。理论与实验综合分析结果表明,使用深度信念网络对岩石图像进行粒度分类能够得到更加准确、高效的分类结果。     

基于HOG-CSLBP与深度学习的跨年龄人脸识别算法

针对人脸识别中识别精度低的问题,提出一种基于深度学习的跨年龄人脸识别算法.该方法创新性地将方向梯度直方图(Histogram of Oriented Gradient,HOG)和中心对称局部二值模式(Center Symmetric Local Binary Pattern,CSLBPS)组合方法用于人脸图像特征提取,获得包含结构和强度信息的图像融合特征,然后使用二叉树对特征信息进行降维,降维特征作为深度信念网络的可视层输入量,弥补深度新信念网络无法达到图像局部特征要求的缺陷.通过训练好的深度网络模型对测试样本进行学习,在深度信念网络的最顶层对特征进行分类识别.实验结果表明,该方法能高精度实现人脸识别,且与其他方法比较,该方法性能优于其他方法,说明该方法具有可行性和有效性.     

神经网络技术在油井故障自动诊断中的研究与应用

提出了识别泵功图新的思路和方法,采用差分曲线法对大批油井功图进行自动识别处理,对识别出的有故障的油井采用神经网络技术对故障进一步定位.     

基于功图的油井动液面计算模型及应用

针对油井动液面实时监测困难和基于地面功图推算误差大的问题,以油井地面示功图为条件,运用一维带阻尼波动方程求解泵功图;并研究了泵功图曲线各点的曲率计算模型、固定阀和游动阀开闭点确定方法以及泵功图上下冲程载荷差的计算方法。结合井筒及环空流体压力分布计算相关式,建立了基于泵功图计算动液面深度的数学模型。经51口油井的计算分析,计算动液面深度与实测动液面深度的最大相对误差为14.84%,最小相对误差为0.48%,平均相对误差为3.61%;相对误差在10%以内的有48口,占计算总井次的94.1%。研究结果表明所建立的计算模型具有较高的精度,能够实现了油井动液面的实时、准确计量,提高了油井生产分析的及时性,有利于油田数字化和信息化建设。     

引入自适应学习率的深度学习模型及其应用

为了有效利用振动信号进行故障诊断,提出了一种基于自适应学习率的深度学习的行星齿轮箱故障诊断模型.针对深度信念网络(DBN)模型中学习率通常采用全局统一的常数型参数,提出了一种根据目标函数梯度的变化情况自适应调整学习率的DBN模型.采用学习率自适应调整的学习策略,能够加快DBN模型的迭代收敛速度,同时还能提高模型的识别准确率.将引入自适应学习率的DBN模型应用于行星齿轮箱故障诊断,直接通过原始振动信号实现行星齿轮箱健康状态的识别.实验结果表明:相比于其他特征提取、分类方法以及原始的DBN模型,提出的深度学习模型能够更有效地实现行星齿轮箱的故障诊断.     

基于深度信念卷积神经网络的图像识别与分类

针对基于卷积神经网络的图像识别采用随机初始化网络权值的方法易收敛到局部最优值的问题,该文提出了一种结合无监督和有监督学习的网络权值预训练算法。融合零成分分析白化与深度信念网络预学习得到的特征,对卷积神经网络权值进行初始化;通过卷积、池化等操作,对训练样本进行特征提取并使用全连接网络对特征进行分类;计算分类损失函数并优化网络参数。在公开图像数据库中进行了大量实验,与公开最佳算法比较,该算法在MNIST中的识别错误率降低了0.1%,在Caltech101中的分类准确率提升了0.56%,验证了该算法优于现有算法。     

基于深度置信网络的假手指静脉图像检测算法

针对伪造的手指静脉图像能够成功攻击手指静脉识别系统,从而使得其识别系统安全性能大大降低的问题,提出了一种基于深度置信网络的手指静脉防伪检测的方法;通过逐层无监督的学习方法预训练深度网络的权值参数,以及有监督的BP神经网络微调深度网络的权值参数,从而提取到手指静脉图像的特征,用于静脉图像的检测;实验结果证明所提出的手指静脉防伪检测方法能够有效地识别出假手指静脉图像;通过对比性实验研究,发现此方法提高了手指静脉识别系统的安全性能。     

基于深度学习的离心泵空化状态识别

空化状态识别是离心泵状态监测的难点之一,为了提高空化状态识别的效果,提出了一种基于深度学习的离心泵空化状态识别方法。首先,采集了在3种工况下泵壳的振动信号,分别构建了振动信号的改进倍频带特征矩阵和时频特征矩阵;然后,基于自动编码器构建了深度学习网络,通过无监督训练自动学习输入数据的特征,利用监督训练对网络的参数进行了调整;最后,运用深度学习网络,对离心泵的4类空化状态进行了分类识别。研究表明,无论是基于改进倍频带特征矩阵还是基于时频特征矩阵,深度学习网络对4类空化状态都有很好的识别效果,尤其是对于弱空化状态,深度学习网络比BP神经网络更有效。     

基于深度信念网络的天体光谱自动分类研究

把深度信念网络应用于天体光谱的分类.首先,使用小波变换对光谱数据进行降噪预处理,其次,采用PCA对光谱数据进行特征值提取降维,然后建立深度信念网络模型并构造分类器,最后使用该分类器对美国斯隆巡天项目的天体光谱数据进行激变变星的分类研究,并与受限波尔兹曼机网络进行了对比研究.由于深度信念网络对数据有深层次的学习能力,采用深度信念网络对天体光谱进行分类有一定优势.实验结果证明了分类方法的有效性.     

一种基于深度融合模型的滚动轴承故障诊断方法

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。     

关于农业区划地图集中的统一协调问题

图集的统一协调,对图集质量有很大影响。本文是作者在编制北京市农业区划地图集的实践基础上,根据地图信息传输论的观点,对农业区划地图集的统一协调的内容及方法进行了探讨。试图总结编制这类图集的统一协调模式,以供读者编图时参考。     

“真空的真空”的存在性问题

许多科学家包括诺贝尔奖获得者李政道教授都预言,真空是未来物理学的一个重要研究对象.十七世纪的伽利略时代人们曾讨论过"真空"是否存在的问题.当时的学术界分成两派,一派以帕斯卡为代表,认为真空存在,另一派以笛卡尔为代表,认为真空不存在,最后实验证明"真空存在派"正确.现代研究表明,真空并非一无所有,这样就产生了一个新的问题"排除了真空物质后的空间",即"真空的真空"是否存在.本文探讨了与"真真空"有关的问题,提出了一些观测实验方法,这些方法可以帮助我们最终解答"真真空"的存在性问题.     

民间法正义观的转型

研究了国家法的抽象正义观与民间法的情理正义观,认为西方国家法的抽象正义观与东方民间法的情理正义观存在实质的不同,原因在于思维方式、超验与经验传统、政治结构的差别。在现代法治理念下,传统民间法所代表的正义观将向混合正义观转型,西方法治所代表的国家法抽象正义观是其骨架。     

人-自观念演进的否定之否定

在人与自然界的关系的演进过程中,形成了与不同文明时期相适应的人-自观念。从＂天人合一＂到＂人定胜天＂再到＂和谐共生＂,这是人-自观念演进的肯定、否定、否定之否定的辩证发展过程,也是一个合乎规律的过程,它们都是时代的产物,都包含着不同程度的合理的因素,我们必须对它们进行具体的辩证的分析。     

行政机关违法设定许可的法律责任探析

对于行政许可违法的法律责任问题，人们往往是从行政许可实施违法的角度进行研究，而对于设定违法及其责任追究的探讨却相对薄弱。然而。行政许可设定一旦违法，其对相对人和社会公共利益的损害将会更大，因此，对许可设定的违法及其责任问题进行研究，以避免违法行政行为的发生，促进政府依法行政，不仅必要而且是非常有意义的。     

曲面"侧"概念的"参照物"理解法

曲面“侧”是一个重要而难以理解的概念,本文对曲面“侧”概念的讲授方法进行了探讨,给出了曲面“侧”概念的“参照物”理解法,通过实践证明,效果良好。     

老年人生活空间移动性影响要素研究进展

 老年人生活空间移动性是老年人在日常生活中能动生活状态的重要表征。在梳理老年人生活空间移动性相关概念、测度方法基础上,分析了物质环境要素和非物质环境要素对老年人生活空间移动性的影响;提炼出有效支持老年人生活空间移动性的中观环境规划、微观环境设计和政策文化扶助层面的策略;指出了老年人生活空间移动性的研究建议和发展方向。     

关于一维非自治时滞系统点态退化一例

给出了一维非自治时滞系统点态退化的一个例子,拓宽了该领域的研究。     

动量守恒定律和动量矩守恒定律的正确表述

现行力学教材和普通物理教材大都把动量守恒定律和动量矩守恒定律视为质点组动量定理和动量矩定理的推论，忽视了守恒星的本质意义，是不正确的．本文绘出正确表述．