医用内窥镜图像校正的BP神经网络方法

用传统的畸变校正法对内窥镜图像进行校正存在畸变模型复杂、计算量大、易产生误差等问题. 该文利用标准模板,提取样本点在标准图像和内窥镜拍摄的畸变图像中的坐标,分别作为BP神经网络训练的输入和目标,通过神经网络的训练拟合成像镜头的畸变模型,从而确定标准图像和畸变图像上像素点的位置关系. 再通过图像插值的方法进行图像恢复,实现图像校正. 实验结果表明该方法简单有效,具有精确性.     

基于无监督对抗学习的时间序列异常检测

时间序列异常检测是类别不均衡问题,异常现象少有发生,所以获取异常标签的成本高昂,因此基于无监督学习的时间序列异常检测方法更具有实用价值.然而,现有的时间序列异常检测方法存在三个缺陷:难以对复杂的时间序列进行建模、缺乏合理的缺失值处理机制和无法利用先验知识(例如少量的有标签异常).为了解决以上问题,提出一种基于生成对抗神...     

地连墙变形的神经网络多步预测研究

结合润扬长江公路大桥南汊北锚碇深基坑工程 ,提出并应用神经网络多步预测方法来研究地连墙施工变形的预测问题。系统介绍了基于时间窗口的神经网络多步滚动预测技术 ,并详细讨论了输入输出层的设计、隐层神经元数以及预测时间步长等一些基本预测技术问题。该预测方法应用于润扬长江公路大桥南汊北锚碇深基坑围护工程 ,取得了较好的工程效果。     

基于BP神经网络的轨道基桩识别

运用BP神经网络对用CCD拍到的基桩图片进行识别,包括BP神经网络的输入、输出层的设计,隐层节点的选取等。实验结果表明,经大量基桩样本的训练后,BP神经网络能将拍到图片中的基桩有效地识别出来,且达到较高的正确率。     

分数阶超混沌Chen系统的RBF神经网络自适应滑模同步

针对分数阶超混沌系统的同步问题,通过设计一个新型含分数阶滑模面的RBF神经网络自适应滑模控制器,应用滑模控制和主动控制原理实现分数阶超混沌Chen系统的驱动系统和响应系统间的同步.在RBF神经网络控制方案的基础上引入分数阶滑模控制器以提高系统的鲁棒性,并在分数阶滑模控制器中增设自适应参数使得控制律在迭代过程中找到合适的切换增益,免除繁冗的人工调参过程.根据Lyapunov稳定性定理证明了该方案下系统的稳定性.当存在外部干扰时,将RBF神经网络与分数阶滑模控制相结合,更利于系统在迭代过程中找到最近似的权值,并通过补偿控制降低干扰对控制系统的影响.数值仿真结果验证了该控制方法的鲁棒性及有效性.     

基于卷积长短期记忆网络的泄漏监测算法研究

针对长距离输送管道的应用中,沿线参数无法逐点测量,采用显式数学模型的方法并不完全能获得全部准确数值,提出一种基于卷积长短期记忆网络(CNN-LSTM)的流量预测方法。该方法使用CNN网络拟合空间特征,LSTM探索时间特征。采用从实际运行管道中收集的真实数据训练出对应的深度学习模型,从而可根据沿线压力梯度预测流量,误差范围为0.3%～0.7%管道输量。将该模型用于泄漏监测,可以通过连续监测预测与实际流量之间的偏差发现管道泄漏。确定泄漏点位置时采用了基于相关压力点之间曲线距离算法。在实际管道上的现场测试表明,新算法不仅稳定有效,而且在管道设备运行过程中不会产生错误报警。     

基于Att-BiGRU-CRF模型的中文文本情感分析

基于注意力机制(attention)的神经网络模型在自然语言处理的情感分析任务中至关重要.针对目前情感分析任务中现有神经网络模型耗时长、准确率低、特征提取不充分等问题,本文提出了基于注意力机制结合条件随机场(conditional random field,CRF)和双向门控循环神经网络(bidirectional g...     

基于虚拟样机的异构双腿机器人联合仿真

阐述了一类新型双足机器人--异构双腿机器人的概念及研究目的.研究用Pro/E、ADAMS和MATLAB/Simulink联合构建异构双腿机器人的虚拟样机,并提出基于虚拟样机的联合仿真策略.为实现对期望步态的动态跟踪,提出了基于对角回归神经网络的自适应PID控制算法.为验证方案的合理性,进行了步态仿真及控制仿真.结果表明,虚拟样机技术可避免复杂的人工建模和求解过程,仿真逼真且接近实际系统,为复杂双足机器人系统提供了良好的研究方法.     

基于压缩感知的自适应匹配追踪算法优化

针对基于压缩感知的稀疏自适应匹配追踪(sparsity adaptive matching pursuit,SAMP)算法运行效率低的问题,给出了一种优化的自适应匹配追踪(modified adaptive matching pursuit,MAMP)算法.该算法在支撑集选择过程中对稀疏度进行了初步估计,并优化了迭代停止的条件.实验表明,该算法相比于SAMP有更快的收敛速度,并且实现更优的重建效果.     

利用深度卷积神经网络算法识别传统篆体书法的应用研究

利用先进的数字化和智能化技术对我国古代文化遗产进行数字化应用和有效保护,以更快捷、更高效的方式解决凭借人力无法解决的问题,具有重要的现实意义.通过研究深度卷积神经网络在书法文字检测识别任务上的应用,设计了一个篆体书法文字检测识别的完整系统,包括数据采集、数据扩充、算法训练与测试和算法模型部署等流程.整个系统以YOLOv...