基于神经网络分位数回归的行业成本预测研究

针对成本在经济学系统中变化的非对称,与其影响因素之间的非线性关系,提出采用神经网络分位数回归法来研究成本与各影响因素之间的联系,并进行成本预测;该方法不仅可以通过神经网络结构模拟经济系统中非线性关系,还可以通过分位数回归功能揭示各影响因素对成本整个条件分布的影响规律;通过实证结果分析,神经网络分位数回归模型相较于OLS回归模型和分位数回归模型其预测精度更高,且揭示了各因素的影响规律,所以神经网络分位数回归模型的分析结果更科学,更有价值,更有助于相关管理决策者进行成本分析、控制和管理。     

基于SSD卷积网络的视频目标检测研究

针对传统卷积神经网络对远距离视频目标识别效果差的原因,本文提出一种改进的基于SSD卷积网络的视频目标检测模型.首先,对数据集进行剪裁,旋转等预处理,提高网络检测泛化能力,其次,采用coco数据集Mobilenet_SSD预训练模型,由于其具有轻量级网络模型特点,减少计算开销,减少内存占用量.然后,再结合voc2012数据集进行二次训练微调处理,加快训练收敛速度,使用自定义数据集能有效检测特定场景目标,能够有效识别远距离场景下视频目标物体.实验结果表明,改进的网络检测模型适用于远距离目标检测,减少计算量,降低硬件内存资源消耗,提高网络模型性能和检测精确度,具有较好的鲁棒性.     

基于卷积神经网络的多天线Polar码联合解调-解码方案

为了验证运用神经网络进行信道解码的可行性,利用其提高短码长Polar码的译码准确率,提出了一种基于卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)的多天线(multiple-input multiple-output)Polar码新颖联合解调-解码方案.搭建了一种包括4个卷积层,2个全连接层和1个输出层的卷积神经网络,采用最小均方误差作为损失函数,通过计算机生成了Polar码编码的多天线数据并对网络进行训练,使训练得到的神经网络能很好地提取出Polar码比特间的关系特征,从而拟合出Polar码译码函数.仿真结果表明,在相同信噪比条件下,基于CNN的Po-lar码联合解调-解码方案的误码率优于已有的基于全连接神经网络方案;所提方案在不同码率的仿真实验中的误码率皆优于基于全连接神经网络方案,损失曲线的收敛速度更快,显示了基于CNN的Polar码联合解调-解码方案具有更好的泛化能力和学习能力.     

卷积神经网络声学模型的结构优化和加速计算

将卷积神经网络(convolutional neural networks,CNN)声学模型应用于中文大词表连续电话语音识别任务中,分析了卷积层数、滤波器参数等变量对CNN模型性能的影响,最终在中文电话语音识别测试中,CNN模型相比传统的全连接神经网络模型取得了识别字错误率1.2％的下降.由于卷积结构的复杂性,常规的神经网络加速方法如定点量化和SSE指令加速等方法对卷积运算的加速效率较低.针对这种情况,对卷积结构进行了优化,提出了2种卷积矢量化方法:权值矩阵矢量化和输入矩阵矢量化对卷积运算进行改善.结果表明,输入矩阵矢量化方法的加速效率更高,结合激活函数后移的策略,使得卷积运算速度提升了8.9倍.     

基于结构自适应模糊神经网络的前列腺癌诊断方法

前列腺癌是近年来严重危害男性健康的疾病.利用模糊神经网络方法可以实现前列腺癌诊断,并将诊断模型表示为模糊规则集合.针对模糊神经网络所提取规则解释性差的问题,提出结构自适应模糊神经网络方法,通过改进损失函数,在训练中控制相似隶属度函数的合并,实现模糊神经网络模型结构自适应调整,减少模糊规则数量,在保证诊断准确性情况下,提取出容易理解的可解释性规则.同时该方法在模型的训练过程中引入粒子群优化(PSO)算法进行结构和参数学习,有效减少计算量,提高训练效率.最后,使用临床医学科学数据中心提供的前列腺疾病检查数据进行数值实验,验证了所提出方法在前列腺癌诊断和可解释性规则提取中的有效性.     

基于季节调整和BP神经网络的月度负荷预测

月度电力负荷序列中离群值及节假日因素会影响月度负荷预测的准确性.为此,提出了基于季节调整方法和BP神经网络的月度电力负荷组合预测模型.首先,利用季节调整方法对原始负荷序列进行预处理,消除离群值和春节假日的影响;然后用BP神经网络对回归残差序列建模预测得到预测结果或对季节调整后序列和季节成分序列分别建模预测,并对分量预测结果重构后得到最终预测结果的方法.通过实例对预测效果进行检验,结果表明提出的预测方法的预测表现要优于BP神经网络,SARIMA,支持向量机等模型,可以获得更高的预测精度.     

基于深度CRF模型的图像语义分割方法

从图像中提取多种特征向量堆叠为一个高维特征向量用于图像语义分割,会导致部分特征向量的分类能力减弱或丢失。针对此问题,提出了一种结合深度卷积神经网络AlexNet和条件随机场的图像语义分割方法。利用预训练好的AlexNet模型提取图像特征,再通过条件随机场对多特征及上下文信息的有效利用来实现图像的语义分割。与利用传统经典特征的方法进行对比,实验结果表明:在利用AlexNet模型提取特征进行图像语义分割时,Conv5层为最有效的特征提取层,在Stanford background和Weizmann horse数据集下的识别准确率分别为81.0%和91.7%,均高于其他2种对比方法,说明AlexNet可以提取更有效的特征,得到更高的语义分割精度。     

基于堆叠自编码器神经网络的复合电磁检测铁磁性双层套管腐蚀缺陷分类识别方法

铁磁性双层套管长期服役于恶劣的工作环境,极易出现腐蚀缺陷,定期为服役中的双层套管进行在线检测十分必要,而对管壁腐蚀缺陷位置的分类识别是管道定量检测与维修的前提和基础,实时准确的套管腐蚀缺陷分类识别能力是决定管道在线检测效率的重要因素。针对这一情况,将脉冲远场涡流和脉冲涡流技术相结合,提出了基于堆叠自编码器神经网络的分类方法。通过仿真和实验选取合适特征量作为输入层,实现了内管外壁腐蚀、外管内壁腐蚀和外管外壁腐蚀的分类,实验整体预判精度可达97.5%,结果表明该方法可对双层套管腐蚀缺陷缺陷实施高效、高精度分类识别。     

铆接结构中缺陷的脉冲远场涡流定量评估技术

针对飞机机身铆接结构检测中难以对缺陷进行定量评估的问题,将脉冲远场涡流检测技术运用于铆接结构缺陷检测之中。利用脉冲激励频谱成分丰富、可提取特征信息较多的优势对铆接结构中缺陷的定量评估技术展开研究。首先,建立铆接结构脉冲远场涡流三维检测模型,对缺陷进行检测,从而确定缺陷位置。在此基础上,分析缺陷类型、尺寸对检测信号的影响发现直接耦合分量幅值与上下表面缺陷深度之间具有不同的变化关系,从而实现对缺陷的分类识别。最终,利用信号的过零时间变化量实现对缺陷深度的定量,在缺陷深度已知的情况下,进一步利用直接耦合分量幅值变化对上表面缺陷长度进行定量;利用间接耦合分量幅值变化对下表面缺陷长度进行定量。     

基于时域模糊决策融合的雷达工作模式识别方法

在雷达工作模式识别中,侦察设备对雷达信号参数的测量误差严重影响了识别效果,针对这一问题文中提出时域模糊决策融合(TFDF)的雷达工作模式识别方法。首先分析了雷达脉冲组特征,在脉冲组层次提取雷达信号的脉冲组描述字(PGDW);然后基于联合隶属度函数改进传统的神经网络硬判决方式,实现雷达信号识别的模糊决策;最后运用DS证据理论将多个时刻的模糊决策融合,从而完成雷达工作模式的最终识别。基于时域模糊决策融合的识别方法可以有效改善参数测量误差对工作模式识别效果的影响。仿真结果以及对比实验表明,文中所提算法具有更好的抗噪性能,在雷达信号的参数测量误差为15%时仍具有90%以上的识别率。