基于WDCNN-DLSTM的滚动轴承故障诊断方法

滚动轴承是机械设备中的核心部件,其运行状态对设备的运转有重要影响。深度学习作为滚动轴承故障诊断的重要方法越来越受到重视。由于传统的故障诊断方法没有充分利用数据时序性,提出了一种将第一层为宽卷积核的深度卷积神经网络(deep convolutional neural networks with wide first-layer kernels, WDCNN)和深度长短时记忆网络(deep long short-term memory networks, DLSTM)相融合的模型(WDCNN-DLSTM)。WDCNN将传统的CNN第一层卷积核尺寸加宽,提高了模型对一维振动信号中的空间特征信息的提取能力;DLSTM将多个LSTM模块进行堆叠,提高了模型对一维振动信号中时序信息的提取能力。WDCNN-DLSTM将二者通过连接层融合,优势互补,提高了模型的判别能力。通过实验结果表明,相较于一些其他模型,所提出的方法具有更高的精确度。在变负载的情况下,也仍然实现了更好的分类效果。     

基于联合注意力-可分离卷积的立体匹配算法

为解决立体匹配网络模型轻量化与高精度不能共存的问题,本文提出新的立体匹配算法CSA-Net。算法具体是在特征提取阶段,利用类ResNet进行特征提取,训练空洞金字塔池化（ASPP）模块扩大感受野,提取多尺度上下文信息,加入联合注意力机制（CSM）,在空间和通道维度提高表征能力,关注重要特征并抑制不必要的特征。在特征融合阶段,将2D深度可分离卷积提升到3D来代替原网络中标准3D卷积在空间维度和通道维度分别进行卷积运算,以降低特征融合网络的参数量与模型运行时间。最终实验表明,本文所提出的立体匹配网络模型在KITTI 2012和2015数据集进行验证,在三像素匹配误差率为1.44%和2.24%,模型运行时间减少近1/3。因此,相比于其他实现了更高的匹配精度和更快的运行速度。     

基于双尺度串行网络的视频异常行为检测

针对传统视频异常行为检测模型存在的性能不佳与时间开销较大的问题,从空间和时序维度构造双尺度串行网络的视频异常行为检测模型(Dual-Scale Serial Network,DSS-Net)。首先,利用深度可分离卷积对Vgg-16网络进行改进,并利用改进的特征提取器从空间维度提取特征,从而可以通过减少计算参数量来降低模型的时间开销。接着,在此基础上引入注意力机制,从而强化目标特征的表达能力。最后,利用长短期记忆(Long Short-Term Memory,LSTM)网络从时序维度提取运动视频每一帧之间的上下文时序关系。在当前主流的UCSD Ped1和Ped2数据集以及更具挑战性的UCF数据集上进行测试,结果表明,在3个数据集上DSS-Net的ROC(Receiver Operating Characteristic)线下面积(Area Under Curve,AUC)值分别达到95.30%、96.80%、80.60%,等错误率(Equal Error Rate,EER)分别达到10.60%、12.60%、18.50%,同时具有更强的实时性。相比经典的One-class Neural Network (ONN)和Aggregation of Ensembles (AOE)模型,DSS-Net在Ped1和Ped2数据集上的AUC值分别提升了0.42%和0.94%。此外,DSS-Net也在UMN、ShanghaiTech和CUHK Avenue等数据集上进行了泛化能力和鲁棒性的测试,结果与当前主流模型相比具有一定的竞争力。     

基于一维卷积的生产线冷态重轨表面缺陷快速检测

采用直观、高效的基于机器视觉的检测方式对生产线冷态重轨表面缺陷进行自动化检测.以彩色双目线阵相机作为采集传感器获取深度信息和RGB信息.深度信息用于缺陷快速检测,RGB信息及深度信息用于缺陷分割.然后,提出一个基于一维卷积网络的深度网络用于缺陷快速检测.该网络主要包括基于一维卷积网络的特征提取器,由全连接层和Dropo...     

几个三角恒等式以及Euler积分的计算

证明了几个三角恒等式,并利用这些恒等式给出了求Euler积分∫π/20 ln sin xdx,∫π/20 ln cos xdx积分值的一种新方法.     

一类无穷项和数列的极限

利用中值定理、上极限、下极限和不等式技巧,得到了一类通项为无穷项和数列极限的方法,并给出了应用实例.同时,利用数学软件Matlab验证了结论的有效性.     

基于多尺度区域块的糖尿病性视网膜病变级联检测

目前,基于形态学检测糖尿病性视网膜病变的算法复杂度较高,深度学习直接逐像素检测的方法虽然能够避免排除生理结构、手动设计特征的不足,但计算量大、分割速度较慢.为了解决上述问题,提出一种基于深度学习的级联检测框架.首先,分块检测眼底图像是否存在病变区域,然后对病变区域进行逐像素的分割,从而检测出微动脉瘤、出血点、硬渗出及软渗出4种病变.实验结果表明:在眼底图像公开数据库DIARETDB1中,4种病变的检测率分别为88.62%、94.91%、98.91%和92.91%.与形态学方法相比,微动脉瘤和出血点检测精度分别提高了17.39%和15.18%;与直接逐像素检测方法相比,平均检测时间仅为原来的1/4.     

广义Denjoy可积函数的卷积

讨论广义Denjoy可积函数的卷积问题.给出两个广义Denjoy可积函数卷积的定义,并且证明当其中一个广义Denjoy可积函数的原函数为有界变差时,这时的卷积也是广义Denjoy可积函数.     

卷积核的Volterra积分方程的快速多步配置法

构造Hammerstein型Volterra积分方程的快速多步配置法.首先给出多步配置法的一般形式,然后利用Laplace逆变换对方法的计算过程进行改造,以减少其运算量及对计算机的存储需求,接着给出了方法的收敛性证明.数值算例验证了该方法具有收敛性好、运算效率高的特点.     

采用修正弦线模量法预测基础的非线性沉降

提出在无粘性土地基中依据载荷试验测试数据反求不同应力水平条件下地基土的修正弦线模量,然后采用该参数预测地基非线性沉降的计算方法,并采用Briaud和Gibbens所做的一系列砂土地基中的基础加载试验成果进行验证.验证时首先根据1m×1m小基础的荷载沉降观测资料反求地基土的修正弦线模量,然后采用分层总和法计算1.5 m×...