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1.
卢东祥 《电子科技》2023,36(3):81-86
为了进一步提高城市道路交通网络的通行效率,粒子群优化和神经网络等多种智能优化算法受到越来越多的关注。近年来,深度学习技术的普及与应用大幅提升了城市交通网络的节点识别效率,而交通网络的节点调度又扩展了深度学习技术的应用。文中详细分析了交通节点调度所面临的关键问题,归纳并总结了相关网络节点分配的研究现状。在此基础上,深入研讨了城市交通网络节点调度与深度学习的应用前景,并对交通网络节点分配优化策略的未来研究方向进行了展望。  相似文献   
2.
针对变压器故障诊断准确率低和稳定性差的问题,文中提出了一种改进麻雀搜索算法优化贝叶斯网络的变压器故障诊断方法。首先,通过计算互信息建立最大支撑树并进行定向处理得到贝叶斯网络初始结构即初始种群。然后,在算法中引入一种新的合作机制和正弦余弦算法,提高算法收敛速度和全局搜索能力,并利用油中溶解气体分析,创建基于改进麻雀搜索算法优化贝叶斯网络的变压器故障诊断模型。最后,为了证明所提方法的优越性,将所提的方法与现有变压器故障诊断方法进行对比。结果表明,文中所提出的方法故障诊断率最高,可以更精准地对变压器进行故障诊断。  相似文献   
3.
利用X射线光电子能谱(XPS)及深度剖析技术,定量研究了SnO和SnO2在不同氩离子束能下化学损伤。0.5、1、2 keV的离子束能溅射后,SnO2无明显化学损伤;而SnO则出现不同程度的还原,分别产生了7.0%、15.3%、20.6%的Sn单质。实验还表明,同离子束能不同电流下,Sn2+还原程度相差无几。因而利用XPS及深度剖析技术对Sn焊料进行表面分析时,须选用尽可能低的束能以减少化学损伤。定性讨论了Sn价带,4d和3d电子层的图谱特征,并确定了用Sn 3d5图谱进行Sn价态的定量分析。利用获得的Sn0、Sn2+、Sn4+图谱参数,以模拟波峰焊的锡铜焊料为例,定量分析了Sn价态随深度的变化,结果表明,氧化层最表面主要为SnO2并逐步过渡到SnO。  相似文献   
4.
基于几何学和剂量学指标评估基于深度学习的危及器官(Organs at risk, OARs)自动勾画的临床适用性,选取在复旦大学附属肿瘤医院接受放射治疗的35例直肠癌患者,采用自主开发的深度学习系统实现OARs自动勾画。以医生手动勾画的OARs作为参考,自动勾画的几何学评估指标包括戴斯相似系数(DSC)、雅卡尔相似系数(JSC)、豪斯多夫距离(HD),平均一致性距离(MDA)。对于每个病例,基于自动勾画的OARs设计治疗计划,计划优化和评估过程与临床程序保持一致,记为Plan_FD。比较Plan_FD与原始临床治疗计划(记为Plan_Treat),以剂量体积参数和三维γ分析评估剂量学差异。自动勾画与手动勾画的OARs不仅在三维空间上高度重叠(DSC平均值大于0.85),且在边缘细节上匹配度良好(MDA的平均值小于2.8 mm)。剂量学评估仅膀胱剂量(V30、V40、Dmean)有显著统计学差异(p<0.05),其余OARs和靶区的剂量体积参数差异均无统计学意义。Plan_FD与Plan_Treat进行3 mm/3%标准的三维γ分析,γ≤1.0的点占比为(91.63±6.27)%。...  相似文献   
5.
陈晓云  陈媛 《自动化学报》2022,48(4):1091-1104
处理高维复杂数据的聚类问题, 通常需先降维后聚类, 但常用的降维方法未考虑数据的同类聚集性和样本间相关关系, 难以保证降维方法与聚类算法相匹配, 从而导致聚类信息损失. 非线性无监督降维方法极限学习机自编码器(Extreme learning machine, ELM-AE)因其学习速度快、泛化性能好, 近年来被广泛应用于降维及去噪. 为使高维数据投影至低维空间后仍能保持原有子空间结构, 提出基于子空间结构保持的多层极限学习机自编码器降维方法(Multilayer extreme learning machine autoencoder based on subspace structure preserving, ML-SELM-AE). 该方法在保持聚类样本多子空间结构的同时, 利用多层极限学习机自编码器捕获样本集的深层特征. 实验结果表明, 该方法在UCI数据、脑电数据和基因表达谱数据上可以有效提高聚类准确率且取得较高的学习效率.  相似文献   
6.
基于改进YOLOv3算法的公路车道线检测方法   总被引:2,自引:0,他引:2  
针对YOLOv3算法在检测公路车道线时存在准确率低和漏检概率高的问题, 提出一种改进YOLOv3网络结构的公路车道线检测方法.该方法首先将图像划分为多个网格, 利用K-means++聚类算法, 根据公路车道线宽高固有特点, 确定目标先验框数量和对应宽高值; 其次根据聚类结果优化网络Anchor参数, 使训练网络在车道线检测方面具有一定的针对性; 最后将经过Darknet-53网络提取的特征进行拼接, 改进YOLOv3算法卷积层结构, 使用GPU进行多尺度训练得到最优的权重模型, 从而对图像中的车道线目标进行检测,并选取置信度最高的边界框进行标记.使用Caltech Lanes数据库中的图像信息进行对比试验, 实验结果表明, 改进的YOLOv3算法在公路车道线检测中平均准确率(Mean average precision, mAP)为95%, 检测速度可达50帧/s, 较YOLOv3原始算法mAP值提升了11%, 且明显高于其他车道线检测方法.  相似文献   
7.
提出一种基于改进动态系统稳定估计器的机器人技能学习方法. 现有的动态系统稳定估计器方法可以通过非线性优化来确保学习系统的全局稳定性, 但是存在确定高斯混合分量个数困难以及稳定性和精度无法兼顾的问题. 因此, 根据贝叶斯非参数模型可以自动确定合适分量个数的特性, 采用狄利克雷过程高斯混合模型对演示进行初始拟合. 随后利用参数化二次李雅普诺夫函数重新推导新的稳定性约束, 有效地解决了动态系统稳定估计器方法中稳定性和精度难以兼顾的问题. 最后, 在LASA数据库和Franka-panda机器人上的实验验证了新方法的有效性和优越性.  相似文献   
8.
张亚茹  孔雅婷  刘彬 《自动化学报》2022,48(7):1805-1815
现有基于深度学习的立体匹配算法在学习推理过程中缺乏有效信息交互, 而特征提取和代价聚合两个子模块的特征维度存在差异, 导致注意力方法在立体匹配网络中应用较少、方式单一. 针对上述问题, 本文提出了一种多维注意力特征聚合立体匹配算法. 设计2D注意力残差模块, 通过在原始残差网络中引入无降维自适应2D注意力残差单元, 局部跨通道交互并提取显著信息, 为匹配代价计算提供丰富有效的特征. 构建3D注意力沙漏聚合模块, 以堆叠沙漏结构为骨干设计3D注意力沙漏单元, 捕获多尺度几何上下文信息, 进一步扩展多维注意力机制, 自适应聚合和重新校准来自不同网络深度的代价体. 在三大标准数据集上进行评估, 并与相关算法对比, 实验结果表明所提算法具有更高的预测视差精度, 且在无遮挡的显著对象上效果更佳.  相似文献   
9.
无监督跨域迁移学习是行人再识别中一个非常重要的任务. 给定一个有标注的源域和一个没有标注的目标域, 无监督跨域迁移的关键点在于尽可能地把源域的知识迁移到目标域. 然而, 目前的跨域迁移方法忽略了域内各视角分布的差异性, 导致迁移效果不好. 针对这个缺陷, 本文提出了一个基于多视角的非对称跨域迁移学习的新问题. 为了实现这种非对称跨域迁移, 提出了一种基于多对多生成对抗网络(Many-to-many generative adversarial network, M2M-GAN)的迁移方法. 该方法嵌入了指定的源域视角标记和目标域视角标记作为引导信息, 并增加了视角分类器用于鉴别不同的视角分布, 从而使模型能自动针对不同的源域视角和目标域视角组合采取不同的迁移方式. 在行人再识别基准数据集Market1501、DukeMTMC-reID和MSMT17上, 实验验证了本文的方法能有效提升迁移效果, 达到更高的无监督跨域行人再识别准确率.  相似文献   
10.
子空间聚类(Subspace clustering)是一种当前较为流行的基于谱聚类的高维数据聚类框架.近年来,由于深度神经网络能够有效地挖掘出数据深层特征,其研究倍受各国学者的关注.深度子空间聚类旨在通过深度网络学习原始数据的低维特征表示,计算出数据集的相似度矩阵,然后利用谱聚类获得数据的最终聚类结果.然而,现实数据存在维度过高、数据结构复杂等问题,如何获得更鲁棒的数据表示,改善聚类性能,仍是一个挑战.因此,本文提出基于自注意力对抗的深度子空间聚类算法(SAADSC).利用自注意力对抗网络在自动编码器的特征学习中施加一个先验分布约束,引导所学习的特征表示更具有鲁棒性,从而提高聚类精度.通过在多个数据集上的实验,结果表明本文算法在精确率(ACC)、标准互信息(NMI)等指标上都优于目前最好的方法.  相似文献   
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