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1.
A pattern net assisted mapping artificial neural network (PAMANN) model for estimation of parameters in problem with large data (1300 × 121 matrix size) is reported. A pattern net-based multilayer perceptron neural network (MLPNN) model for clustering the data, followed by mapping MLPNN model for mapping the target with the input, is developed as PAMANN model. A heat transfer problem with combined mode conduction and radiation in porous medium is solved numerically, and is called direct model. In the inverse model, a PAMANN model is developed by using data generated through the direct model. The PAMANN model is able to estimate two parameters (extinction coefficient β and convective coupling P2) after taking temperature profile as input. The model is tested for different number of neurons in hidden layer, and different levels of noise in input data. Twelve different algorithms are explored in training of mapping MLPNN, and compared for performance. Levenberg–Marquardt algorithm is found to estimate the parameters with high accuracy, but took high CPU time. Bayesian regularization is found to consume very high CPU time with moderate accuracy in estimation of parameters. Variations in hidden layer neuron number and noise in input data, were done to analyze the performance of mapping MLPNN with different training algorithms. Algorithms O-Step Secant, conjugate gradient with Polak-Ribiére updates, and conjugate gradient with Fletcher-Reeves updates are able to handle all variations of noise and number of neurons in hidden layer, with good accuracy of estimation and low CPU time consumption. Under high computational resource LM algorithm can be used for all cases. Up to 0.99132 value of regression coefficient is obtained in mapping MLPNN model with 15 hidden neurons, indicating the high accuracy of the model. With the help of PAMANN model, highly accurate (absolute error 1.78%) estimation of parameters is obtained. The model can handle upto 1% noise in input data, while giving accurate results. 相似文献
2.
针对现有频谱分离方法进行声学场景分类研究时其分类准确率不高的问题,提出了一种基于梅尔频谱分离和长距离自校正卷积神经网络(long-distance self-calibration convolutional neural network, LSCNet)的声学场景分类方法。首先,介绍了频谱的谐波打击源分离原理,提出了一种梅尔频谱分离算法,将梅尔频谱分离出谐波分量、打击源分量和残差分量;然后,结合自校正神经网络和残差增强机制,提出了一种长距离自校正卷积神经网络;该模型采用频域自校正算法以及长距离增强机制来保留特征图原始信息,通过残差增强机制和通道注意力增强机制加强了深层特征与浅层特征间的关联度,且结合多尺度特征融合模块,以进一步提取模型训练中输出层的有效信息,从而提高模型的分类准确率;最后,基于Urbansound8K和ESC-50数据集开展了声学场景分类实验。实验结果表明:梅尔频谱的残差分量能够针对性地减少背景噪音的影响,从而具有更好的分类性能,且LSCNet实现了对特征图中频域信息的关注,其最佳分类准确率分别达到90.1%和88%,验证了该方法的有效性。 相似文献
3.
目前许多多标签文本分类方法主要关注文档表示,而丢失了大量标签相关的语义信息,导致分类效果不理想。针对以上问题,提出一种基于标签推理和注意力融合的分类方法,挖掘文档中与标签相关的特征以及相似标签之间的相关性,学习标签信息进行标签推理,同时采用注意力机制自学习地融合文档表示和标签表示,最终完成多标签分类任务。在AAPD和RCV1-V2数据集上进行实例验证,该方法的F1值分别达到了0.732和0.887,与其他最新方法相比其准确度均有提升,实验结果证明了标签推理和注意力融合策略的有效性。 相似文献
4.
5.
借鉴国内外相关甲烷排放核算研究成果和实践经验,结合中国城镇燃气典型输配系统的工艺特点,进行甲烷排放源识别及分类研究。研究表明,城镇燃气典型输配系统从门站进站管道到用户燃气表之间的所有设施、设备、组件及连接处都存在甲烷排放的可能,按照排放类型分为逃逸排放和放散排放;按照设施类型分为埋地燃气管道排放、燃气厂站排放和终端用户排放。根据国内外文献调研,不同设施类型中的材料材质、设备类型是影响甲烷排放量的重要因素,因此将排放源细分为6个一级排放源,21个二级排放源,72个三级排放源,为城镇燃气典型输配系统排放清单编制奠定基础。 相似文献
6.
7.
借鉴国内外相关甲烷排放核算研究成果和实践经验,结合中国城镇燃气典型输配系统的工艺特点,进行甲烷排放源识别及分类研究。研究表明,城镇燃气典型输配系统从门站进站管道到用户燃气表之间的所有设施、设备、组件及连接处都存在甲烷排放的可能,按照排放类型分为逃逸排放和放散排放;按照设施类型分为埋地燃气管道排放、燃气厂站排放和终端用户排放。根据国内外文献调研,不同设施类型中的材料材质、设备类型是影响甲烷排放量的重要因素,因此将排放源细分为6个一级排放源,21个二级排放源,72个三级排放源,为城镇燃气典型输配系统排放清单编制奠定基础。 相似文献
8.
A proper detection and classification of defects in steel sheets in real time have become a requirement for manufacturing these products, largely used in many industrial sectors. However, computers used in the production line of small to medium size companies, in general, lack performance to attend real-time inspection with high processing demands. In this paper, a smart deep convolutional neural network for using in real-time surface inspection of steel rolling sheets is proposed. The architecture is based on the state-of-the-art SqueezeNet approach, which was originally developed for usage with autonomous vehicles. The main features of the proposed model are: small size and low computational burden. The model is 10 to 20 times smaller when compared to other networks designed for the same task, and more than 700 times smaller than general networks. Also, the number of floating-point operations for a prediction is about 50 times lower than the ones used for similar tasks. Despite its small size, the proposed model achieved near-perfect accuracy on a public dataset of 1800 images of six types of steel rolling defects. 相似文献
9.
对潜射鱼雷的综合防御是当前水面舰艇构建防御鱼雷指控系统的核心内容。首先,在基本概念层面区分了纵向综合与横向综合的不同侧重,从主要特征角度归纳了防御对象多样性与防御手段多样性的基本内涵,在防御过程方面明确应立足一次性防御理念展开决策部署,并强调态势生成问题是制约防御效能提升的主要瓶颈。其次,围绕综合防御态势生成过程中的识别与定位2个关键性问题,进一步分析了来袭鱼雷制导类型的识别原理与输出特点,探讨了实际弹道预测法和似然弹道预测法的实现方式及特征差异,从而形成了对综合防御鱼雷态势生成问题的完整表述。最后指出,综合防御鱼雷的目的可划分为主要对抗目的和辅助对抗目的,综合防御基本原则包括综合优先、效费比最佳、硬杀伤优先、威胁优先或信度优先等,综合防御火力分配可采取二级分配的方式,并围绕不同报警距离范围归纳了多手段综合防御鱼雷的关注重点及一般规律。研究表明,一套相对完整的水面舰艇防御鱼雷理论体系已初步形成,这对相关指控装备的研制和相应指挥能力的提升具有参考意义。 相似文献
10.
为了提高机载激光雷达数据的分类精度和避免耗时的点云多特征提取,本文在点云去噪的基础上,对点云数据进行相对高程的特征提取,提出一种基于PCA数据降维与Point-Net相结合而形成的网络模型,并将获取的相对高程特征和原始特征经过降维处理后输入到网络中。运用Point-Net网络模型提取的全局特征进行点云分类,返回每个点分类后的标签,并根据点云的坐标信息和标签进行分类结果可视化,实现机载激光雷达点云数据的分类,最后再对得到的分类结果进行精度分析。分类实验表明,此方法获得的点云分类结果较好。 相似文献