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1.
针对目前大多数人脸识别算法参数多、计算量大,难以部署到移动端和嵌入式设备中的问题,提出了一种基于改进MobileFaceNet的人脸识别方法。通过对MobileFaceNet模型结构的调整,将bottleneck模块优化为sandglass模块,改良深度卷积和逐点卷积的相对位置,适当增大sandglass模块的输出通道数,从而减少特征压缩时的信息丢失,增强人脸空间特征的提取。实验结果表明:改进后的方法在LFW测试数据集上准确率达99.15%,模型大小和计算量分别仅为原算法的61%和45%,验证了所提方法的有效性。 相似文献
2.
提出了一种基于FCOS神经网络的小建筑物目标检测算法,针对FCOS模型在特征提取阶段提取到的小建筑物目标特征较少问题,引入多尺度检测和可变形卷积方式,加强网络对小建筑物目标的特征提取能力,并通过改进后的SGE注意力机制降低特征图中的干扰噪声权重。改进后的网络可以提取到更多的小建筑物目标特征,对环境干扰噪声的鲁棒性更强。在自己搭建的数据集上进行了实验测试,结果表明,在相同环境下网络改进后建筑物的整体检测准确率提升了1.7%,其中对小建筑物目标提升了3.6%,减少了小建筑物目标漏检、误检的问题。 相似文献
3.
5.
随着城市的快速发展,城市配电系统也进行了快速的扩展。空间负荷预测研究可以指导电力系统的管理与调度,并且其准确性会影响到方案的合理性。首先分析并总结了常用空间负荷预测方法的特点,然后提出了GCN-GRU时空负荷预测模型。GCN-GRU模型充分利用图神经网络在网络拓扑数据方面的优势以及GRU在时间序列建模方面的优势,对电网进行建模,考虑了负荷的空间特性和时间特性,并将影响负荷的因素转换为特征向量进行算法训练,提高了负荷预测的准确度。最后以湖北省某市区电网为研究对象,证明了该方法的有效性。 相似文献
6.
针对神经网络模型可以基于现有数据快速准确地预测风力机翼型的气动性能,但大量学习样本的构建需要较高的时间成本的问题,建立基于小样本集的风力机翼型神经网络模型,提出了多约束条件下的翼型气动性能优化设计方法,解决了训练数据过少所造成的学习不充分问题。基于建立的优化设计模型,应用粒子群算法完成了NACA4415翼型的优化设计,将新翼型与原始翼型进行气动特性对比分析。结果表明:新翼型在主要工作攻角范围内最大升力系数提高了6.96%,最大升阻比提高了7.37%,气动性能明显改善;该方法的优化效率远远高于传统方法,从而验证了该方法的可行性。 相似文献
7.
自动换纱是纺织企业智慧车间的重要环节,为了提高织布车间纬纱筒子更换效率,机械臂采用轻型碳纤维材料,本文对抓纱机械臂进行3D建模,设计了一个五自由度抓纱机械臂和三指式末端执行器。提出了一种轻型柔性抓纱机械臂的误差模型,其中连杆的柔性误差对抓取的精度有较大的影响,通过有限元分析软件得出连杆的静力学仿真,并对比柔性机械臂模型得出的结果,确保各环节分析数据的准确性。针对机构所产生的柔性误差,利用BP神经网络训练样本和误差前馈补偿策略,减小机械臂运动过程中的静态误差。仿真结果表明,补偿后误差分布大幅度减小,提高了更换筒子纱的准确性和鲁棒性。 相似文献
8.
为了提升家庭智能用电管理系统的计算效能,使用时序分析算法,将远程抄表实时费控电能表采集的1s步长的电流、电压数据序列,整理成5列录波图,并利用线性重投影算法形成可供神经网络识别的时序序列,使用加权卷积多列神经网络进行挖掘,将用户每1s步长的用电量信息分解成空调、插座、照明等负荷用电量信息,最终形成家庭智能用电管理系统的数据分解展示功能。经过与针对上述负荷单独安装电能表的实测数据进行对比,发现该改进智能用电优化算法得到的用电量分解结果,与实测结果的误差率均为5.8~6.0%之间。 相似文献
9.
进行了TC17钛合金低温铣削试验,研究了不同切削条件下的已加工表面粗糙度。采用回归分析方法建立了表面粗糙度经验模型,研究了射流温度、每齿进给量、铣削速度和径向切削深度对表面粗糙度的影响规律。基于BP神经网络建立了表面粗糙度预测模型,并与经验模型进行了对比分析。研究结果表明,基于经验模型表面粗糙度值与参数间存在强相关性(R2=0.92),对表面粗糙度影响最大的因素为每齿进给量,然后依次是射流温度、径向切削深度、铣削速度,预测值与试验值均方误差为1.73×10-4 μm2,最大相对误差为8.81%,误差变化幅度较大;而基于神经网络模型的预测值与试验值均方误差为3.53×10-5 μm2,最大相对误差为3.64%,误差变化幅度较小,与经验模型相比,神经网络模型的预测精度和泛化能力更高,可更好地实现各参数对表面粗糙度影响的预测。 相似文献