基于无损约束降噪稀疏自编码的滚动轴承故障诊断技术

在滚动轴承故障诊断过程中,时域振动信号容量大且易受噪声污染,难以建立准确的故障诊断模型。针对上述难题,本文采用无损约束降噪方法对稀疏自编码进行优化,提出了基于无损约束降噪稀疏自编码的滚动轴承故障诊断方法。该方法可直接作用于时域振动信号,消除对人工特征提取的依赖性,无需降噪预处理,降低了故障诊断模型建立的难度。为验证本方法的有效性,利用滚动轴承时域振动信号进行仿真实验,并对诊断过程中学习到的故障特征进行可视化分析。实验结果表明,本方法可以在噪声数据下建立有效的故障诊断模型,且比传统的栈式稀疏自编码诊断算法具有更强的噪声鲁棒性。     

基于稀疏自编码的故障数据聚类清洗方法

针对电网中录波型故障指示器上传的海量故障数据存在着大量的重复、干扰、错误及无效波形,提出一种基于稀疏自编码(sparse auto-encoder,SAE)的故障数据聚类清洗方法,该方法首先利用稀疏自编码对故障数据进行特征学习与降维,继而用主成分分析(principal component analysis,PCA)对降维后数据再次进行降维提取,实现对不同故障数据的特征获取;最后利用基于密度峰快速搜寻聚类算法(clustering by fast search and find of density peaks,CFSFDP)对故障特征进行聚类,实现对重复、干扰、错误等故障数据的聚类清洗和真实故障数据推送.提出的海量故障数据聚类清洗方法,达到了对不同类型故障数据进行清洗去冗的效果,为故障告警智能推送提供了技术支撑,提高了运维人员获取准确故障信息的效率.     

基于改进的稀疏降噪自编码网络的三维模型识别方法

针对海量数据挖掘中三维模型特征识别准确率较低的问题, 提出一种改进的稀疏降噪自编码神经网络模型. 先基于改进的稀疏降噪自编码方法构建深度神经网络模型, 再利用无监督预训练方法及受限的拟牛顿计算方法对自编码神经网络进行训练, 最后采用softmax回归和得到的特征训练最终的分类器. 结果表明: 该方法对有噪声的三维模型特征信息具有较好的鲁棒性; 与栈式自编码神经网络和自学习神经网络相比, 该方法识别率较高.     

基于稀疏自编码的手指静脉图像分割

针对获取的手指静脉图像不仅包含静脉特征,而且包含噪声和不规则阴影,从而增加了特征提取难度的问题,提出了一种基于稀疏自编码的手指静脉图像分割算法;首先采用传统分割算法对原始灰度图像进行分割,得到一副二值图像(背景像素值为0,静脉像素值为1);然后,以该灰度图像的每个像素点为中心,对其进行图像分块,并将二值图像中对应于中心点的值(0或者1)作为该块的标签,建立训练集合;最后,将训练样本(分块图像和标签)输入到自编码器和神经网络中进行训练,再用训练好的模型对测试图像进行分割;实验结果表明,相比传统的算法,提出的手指静脉分割算法能够有效地对静脉进行分割,提高手指静脉认证系统的认证精度。     

基于稀疏编码投影特征的布匹瑕疵检测

为了改善传统算法通用性不强、计算量较大的缺点,提出了基于稀疏编码投影特征的布匹瑕疵检测算法。采用稀疏编码来训练得到特征提取的过完全字典,使得不同种类布匹纹理的特征选取具有充分的灵活性。利用布匹图像在字典上的投影代替稀疏表达作为特征,提高了特征的鲁棒性,有效地减小了算法的计算量和时间复杂度。最后,根据待检测图像块特征和标准之间的距离,得出检测结果。对德国TILDA样本库的实验结果表明,该方法得到的特征更加的稳健,对不同种类布匹的适应能力更强,检测时间更短,对比其他算法的检测率也有明显优势。     

基于核拉普拉斯稀疏编码的图像分类

使用稀疏编码解决计算机视觉问题可以取得良好的效果.然而,以往的稀疏编码都是在原始特征空间进行.受核方法可以获得特征的高维非线性映射的启发,扩展了拉普拉斯稀疏编码(LSc),提出了核拉普拉斯稀疏编码(KLSc),它可以降低特征量化误差,增强稀疏编码的性能.在3个标准数据集上的实验结果表明,所提出的基于KLSc的图像分类算法具有良好的分类效果,分类正确率优于LSc.     

基于栈式稀疏自编码多特征融合的快速手势识别方法

针对复杂背景下手势分割提取效果不佳、图像识别率不高、识别困难等问题,研究多特征融合的快速手势识别方法.利用YCbCr颜色空间模型,构建肤色分布模型,从复杂背景中去除大部分非肤色的干扰,从而实现手势分割;接着采用5层栈式稀疏自编码网络框架,分别提取手势感兴趣区域（region of interest,ROI）的纹理图像、形状图像和显著视觉图像作为自编码网络输入,将提取到的不同类型的特征进行线性融合;最后使用基于径向基核函数（radial basis function,RBF）的支持向量机（support vector machine,SVM）分类器进行融合特征数据分类,从而实现不同类型的手势识别.实验结果表明,相比其他手势识别方法,本文方法识别率较高,提取特征更具有代表性,平均识别率可达95.05%.      

基于判别稀疏编码的液压泵故障诊断

为解决液压泵故障信号特征难以提取的问题,提出了一种基于判别稀疏编码的液压泵故障诊断新方法。在稀疏编码框架中引入Fisher判别准则,通过对训练样本进行字典学习,获取具有判别性的字典与稀疏系数,使用不同故障类别字典对测试样本进行稀疏表示,利用全局分类方法综合重构误差与系数偏差两方面参数,对液压泵故障信号进行识别。实验结果表明,对于不同状态下的液压泵振动信号,该方法可自适应地完成各类子字典的学习与模式识别过程,与传统方法相比,在液压泵故障诊断中具有更高的准确率和较好的稳定性。     

基于稀疏编码的迁移学习及其在行人检测中的应用

行人检测是计算机视觉领域中的研究热点,其实质是一个二分类问题.目前基于统计的行人检测技术已取得了一定进展,但大都需要大量的训练数据.针对这一问题,提出了一种基于迁移学习的半监督行人分类方法:首先基于稀疏编码,从任意的未标记样本中,学习到一个紧凑、有效的特征表示;然后通过迁移学习,将学习到的特征表示方法迁移到行人分类中.在MIT行人数据库上的实验结果表明:该方法能有效地刻画出行人的特征,提高行人分类的性能,在标记样本少的情况下仍具有良好的分类效果,因此可应用于行人检测中.     

混凝土路面裂缝的控制技术

混凝土路面施工过程中的一个重要的技术问题就是怎样控制各类裂缝的产生及其扩展,在混凝土路面固化过程中,产生裂缝主要的因素是由于释放的水化热会产生较大的温度变化以及收缩作用导致了混凝土出现裂缝,进而影响混凝土结构的整体性、防水性和耐久性,成为路面结构的隐患,文章主要探讨了混凝土路面裂缝的控制措施。     

一种改进的边界扫描的路面裂缝检测算法

针对路面图像噪声较多、目标裂缝跟踪难等问题,分析对比了几种传统的经典边界扫描方法,如Sobel、Canny等算法,并根据路面裂缝图像的特点,提出了基于绝对梯度值的Sobel改进方法,使得边缘信息得到加强、减少了噪声以及伪边缘。经过后续图像的处理,能够较好地跟踪识别路面图像的裂缝信息。     

基于方向特征及引力模型的路面裂缝检测

针对全局性路面裂缝检测方法的局限,提出了一种基于方向特征及引力模型的路面裂缝检测方法.算法首先根据裂缝的延伸性及局部过渡性,搜索裂缝端点,并设计了反映裂缝线型特征的方向因子及方向导数区分度判据,使裂缝判别局限在裂缝端点延伸方向的局部邻域内,有效地阻止了非裂缝区域冗余信息的引入.进一步根据人类判别裂缝的视觉特性,借鉴物理学原理建立了裂缝引力模型,增强了噪斑存在时裂缝连接的鲁棒性.结合颜色距离,设计了裂缝延伸与连接的多判据判别函数,实现对裂缝像素区域的判别检测.实验结果表明所提方法的准确性.     

浅谈沥青路面裂缝成因及预防措施

分析了沥青路面开裂的原因,有针对性地提出了预防沥青路面裂缝出现的相应措施。     

沥青混凝土路面纵向裂缝发展影响因素初探

路面裂缝是长期困扰建设者的问题之一。针对沥青混凝土路面纵向裂缝的问题,建立路基路面结构的三维模型,运用三维有限元对其进行分析。根据数值分析的结果,得到路面与轮胎接触面下处于复杂应力状态,轮隙（并排两轮向的缝隙）中心点处于x,y方向受拉,z方向受压的应力状态,该状态可加剧纵向裂缝的发展。同时,沥青混凝土面层在荷载作用下的差异沉降也可导致和加速纵向裂缝的产生、发展及路面损坏。得出的结论为进一步研究纵向裂缝出现的原因、影响因素及发展规律等提供了基本依据。     

沥青路面裂缝自动检测算法

针对沥青路面维护保养中,人工检测路面裂缝的方式存在耗时费力且检测结果不准确的问题,提出了简单高效的路面裂缝自动检测算法.实验测试结果表明,此算法能够准确、快速地检测出路面图像中的裂缝,并能实现裂缝的分类与定位.     

基于分区域多尺度分析的路面裂缝检测算法

为了提高高速公路路面裂缝检测的准确性,提出一种基于分区域多尺度分析的新型路面缺陷检测算法,从图像的不同尺度上提取裂缝及其周围不同区域的灰度、熵和纹理特征分布信息,获得蕴含方向走势和弯曲程度等参数的特征向量,通过支持向量机(supportvectormachine,SVM)的学习并对所得特征向量进行判断,检测出裂缝点所在位置.实验结果表明,算法与其他路面裂缝检测算法相比,有效地提高了检测的抗噪性、通用性以及准确性,达到了理想的裂缝检测效果,满足公路质检的要求.     

基于压缩感知的稀疏事件检测

为了提高无线传感器网络中稀疏事件的检测概率,利用压缩感知技术,提出了一种改进的下降迭代检测算法.该算法通过动态调节参数,改变迭代权值,加快了算法收敛速度.实验结果表明:在相同条件下,改进算法的成功检测概率比贝叶斯算法平均提高了13%.     

水泥砼路面裂缝原因分析及其预防措施

水泥混凝土路面最主要的危害当属裂缝,它会把路面板分为数块,破坏路面结构的完整性,进而逐步丧失路面整体刚度,直至最后完全失去承载力而丧失使用功能.本文对水泥混凝土路面产生裂缝的原因及防治措施作了较全面的分析、总结.旨在找出裂缝的防治措施,以便设计、施工时尽量避免裂缝在使用过程中产生,达到防范于未然的作用.     

基于变分稀疏贝叶斯学习的频谱检测方法

为了降低对宽带信号进行压缩频谱感知的复杂度,提出了一种基于变分稀疏贝叶斯学习的频谱检测方法.该算法直接利用压缩测量值对授权用户的位置、个数以及功率传播图进行了估计,在先验知识未知的情况下,利用变分稀疏贝叶斯求解稀疏权值.而且用简单函数因子逼近的方法降低了边缘似然函数的计算难度.实验结果表明:该方法在感知精度和速度上有显著提高.