基于CNN的水表故障检测算法研究

合格水表运行一段时间后可能出现硬件故障,造成水费计量异常。为避免此问题,传统上采用机器学习方法（例如支持向量机）分析水表日常读数以判断水表是否出现故障,但该方法常因人工选择特征不当而导致检测性能不能满足实用要求。为解决该问题,本文利用卷积神经网络（CNN）卓越的特征提取能力,根据水表日常读数自动提取水表故障特征,在此基础上提出一种基于CNN的水表故障检测方法,并通过大量实验对检测模型进行了参数优化。对比实验结果表明,本文所提方法相比于支持向量机和集成学习方法,具备更高的检测性能,且检测精度满足实用需求。     

基于卷积神经网络的入侵检测算法

作为深度学习的一种有效算法,深度卷积网络已成功应用在处理图像、视频和音频等领域.通过建立一卷积神经网络模型并应用于网络入侵检测,选取的卷积核与数据进行卷积操作提取特征的局部相关性从而提高特征提取的准确度.采集到的网络数据通过多层"卷积层-下采样层"的处理对网络中正常行为和异常行为的特征进行深度刻画,最后通过多层感知机进行正确分类.KDD 99数据集上的实验表明,文中提出的卷积神经网络模型与经典BP神经网络、SVM算法等相比,有效提高了入侵检测识别的分类准确性.      

基于门控双卷积神经网络的机动车发动机故障检测

采集并构建一个包含正常和故障机动车发动机的声信号数据集,提出基于门控双卷积神经网络的机动车发动机故障检测方法.在门控卷积神经网络基础上设计门控双卷积神经网络.对比不同方法的实验结果可知：支持向量机(support vector machine,简称SVM)方法的检测准确率最低,该文方法的检测准确率最高;对声信号进行加噪和调音时,该文方法表现出好的鲁棒性.     

基于卷积神经网络的小目标交通标志检测算法

PVANet(performance vs accuracy network)卷积神经网络用于小目标检测的检测能力较弱.针对这一瓶颈问题,采用对PVANet网络的浅层特征提取层、深层特征提取层和HyperNet层(多层特征信息融合层)进行改进的措施,提出了一种适用于小目标物体检测的改进PVANet卷积神经网络模型,并在TT100K(Tsinghua-Tencent 100K)数据集上进行了交通标志检测算法验证实验.结果表明,所构建的卷积神经网络具有优秀的小目标物体检测能力,相应的交通标志检测算法可以实现较高的准确率.     

基于卷积神经网络Android恶意软件检测

随着智能手机的广泛使用,手机APP软件数量也日益剧增,产生了很多恶意APP软件,恶意APP软件可能会窃取手机里隐私信息,因此,检测恶意APP已成为一项重要的安全问题;其中Android系统市场占有率很高,恶意APP软件也数不胜数,因此,Android恶意软件的检测成为了研究的重点.鉴于很多APP都具备反编译功能,我们直...     

基于卷积神经网络的葡萄叶片检测

为解决酿酒葡萄生长状态的在线自动监测问题,该文提出了一种基于卷积神经网络的葡萄叶片检测算法。通过多层卷积的方式产生特征图,使原图像的特征增强并且降低了图像噪声,在最后一层特征图中,通过使用RPN(Region proposal network)生成建议区域,然后进行池化操作,最后进行边框回归与分类。该算法在有叶片遮挡、光照阴影、病害叶片等复杂背景因素下对葡萄叶片有良好的检测效果。试验表明,该算法在复杂背景下对葡萄叶片的检测率为87.2%,误检率为7.2%。     

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。     

基于概率的故障检测方法及其学习策略

为了充分利用机组运行的实时信息以提高机组运行的安全性,提出了基于概率计算的故障检测方法。该故障检测方法模拟运行人员的故障检测过程,首先根据运行规程和运行经验得到基本故障检测知识,然后通过对历史数据的学习得到精确故障检测知识,再在此基础上,根据相关实时数据实现运行故障检测。为减少故障检测的漏报和误报,提出了该方法故障检测知识的自适应学习策略。理论分析和实验结果表明:该故障检测方法具有鲁棒性强、检测灵敏、知识获取容易和易于模块化等优点,可以有效地构成基于厂级监控信息系统的通用故障检测软件包。     

基于CNN的超分辨率信道冲激响应室内指纹定位算法

针对室内环境中多径效应影响定位精度的问题,提出了一种基于卷积神经网络(CNN)的室内定位(PI-CNN)算法.以多重信号分类(MUSIC)算法处理后的信道状态信息(CSI)作为特征图像,基于室内环境中不同位置点具有独特多径信息的特点,利用各收发天线间所形成的子信道信息,获得具有更高时间分辨率的多径到达时间,将获取的伪谱...     

BGP网络故障模型与检测算法

BGP网络故障严重影响自治系统间的网络性能,根据Internet中观测点获得的BGP路由信息,描述域间路由系统的BGP网络模型,建立BGP故障事件模型,为BGP网络的拓扑变化提供一种简明的描述方式.根据高度时间相关性的BGP路由事件触发的网络拓扑变化,提出查找故障链路的近似算法.提出的BGP网络故障查找模型和算法能够比较准确地检测Internet域间路由系统中的路由异常事件.     

浅析多功能水表的设计原理

近年来能源消费逐渐增长,供需矛盾日益突出,已经成为我国经济社会可持续发展的最大制约。然而与能源短缺形成强烈反差的是能源浪费惊人。怎样合理的开发和利用我们有限且宝贵的能源是摆在我们面前的严峻问题。调查显示,我国凡使用自来水的人家,均是打开水龙头,自来水经水表流出,其机械能均白白浪费,如能在现有自来水表的结构上,增加一个微型发电机和整流充电系统,则可以把这些浪费掉的机械能转为电能并以化学能方式储存起来使用,这也符合生态循环原理。     

一种基于最短长度m2圈算法的故障监测方案

针对光突发交换网络中“逐跳检验”监测模式成本较高等问题,提出了一种新的基于最短长度m2圈算法的光突发交换网络故障监测机制.该机制根据最短长度m2圈算法寻找光突发交换网络中的圈覆盖放置故障探测模块,从而形成基于圈覆盖的光突发交换网络故障监测模式.同时,在最短长度m2圈算法的基础上提出一种相应的故障定位算法,利用异或关系衡量告警编码与链路相关编码是否吻合,从而进行快速故障定位.计算结果表明,基于最短长度m2圈算法的故障监测机制具备网络开销小、故障定位率高和故障定位快速等特点.     

IWOA和BP神经网络的压缩机故障检测算法

针对压缩机故障难以检测与分类的问题,传统的方法是采用BP神经网络的检测方法,利用从压缩机语音信号中提取的识别特征来预测压缩机故障类型,该方法具有良好的可行性,但是BP神经网络容易陷入局部最优值的情况,从而导致了预测精度较低和稳定性较差的问题。因此,本文提出了改进的鲸鱼优化算法(IWOA)和BP神经网络的模型,首先通过优化WOA中的搜索猎物被执行的概率和包围猎物向最优个体聚集的过程,从而提高了IWOA的全局搜索能力和收敛速度,其次将IWOA对BP神经网络的权值和阀值进行深度寻优,从而提高了BP神经网络的预测精度和稳定性,最后将该模型运用到压缩机故障检测实验中。实验结果表明,与其他模型相比,证明了IWOA和BP神经网络提高了预测精度,且具有良好的稳定性。     

面向智能航道巡检的水面目标检测算法

为解决多场景复杂内河背景下水面目标检测存在环境噪声大、水面目标分布情况繁杂、特征微小模糊等问题,提出一种融合多尺度特征和注意力机制,增强类激活映射的水面目标检测算法,称UltraWS水面目标检测算法。在典型检测网络上设计空间注意力模块与多头策略,融合多尺度特征,提高对微小目标的检测能力。其次,提出UltraLU模块增强类激活映射,减小环境因素与分布因素对检测目标的影响。最后,设计对模型进行Tucker张量分解,实现模型轻量化,增强模型的可解释性与推理速度。实验结果表明,所提出的UltraWS算法提高了对背景噪声的抗干扰能力,更好捕捉微小目标,满足边缘化部署的检测速度和准确率均衡性需求。在WSODD数据集上,算法的mAP值取得了最高的84.5%,相较于其他主流方法存在较大提升。基于提出的算法建立航道安全巡检体系与评估方法,有利于推动内河智慧航运的发展。     

IC卡智能水表的研制

介绍了IC卡智能水表的研制方法,并给出了硬件设计要求和软件设计流程图.     

基于改进粒子群优化算法的信号检测及故障诊断

研究了一种分段双稳态随机共振系统,使用改进的粒子群优化(particle swarm optimization, PSO)算法对双稳系统的参数进行优化,将其应用于弱信号检测以及轴承的故障诊断。首先,引入分段的势函数,对系统的输出信噪比进行理论推导,从势阱中粒子的跃迁角度讨论分析了系统各参数对平均首次通过时间以及信噪比的影响,并借此对系统进行评价;其次,利用随机权重粒子群优化算法和自适应权值粒子群算法,分别与随机共振相结合,以输出信号的信噪比作为评价指标,对系统参数进行优化调节,并比较2种粒子群优化算法的改进算法;最后,将改进的粒子群优化算法应用于故障诊断,通过仿真研究和实验验证,对比几种算法的输出效果,评价了随机权重粒子群优化算法的有效性和优越性。     

一种新的时间序列周期检测算法

提出了一种SJ周期检测算法,利用计算机虚拟了3个序列来评价SJ算法的可行性和需要改进的地方。将SJ算法应用到铁路客流量数据上,检测到客流量数据存在4、7和26的周期规律。