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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.
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
3.
4.
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
5.
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
6.
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
7.
针对传统数控铣削表面粗糙度预测模型泛化性差、精度较低等问题,提出了一种基于多源异构数据的数控铣削表面粗糙度预测方法。获取变工艺条件下数控铣削的工艺参数、刀具直径及工件材料等静态数据和振动信号、力信号及功率信号等动态数据;采用粒子群优化算法(PSO)优化卷积神经网络(CNN)的网络结构参数得到PSO-CNN;运用PSO-CNN自适应提取动态数据特征并对静态数据特征进行人工提取,再通过浅层神经网络融合动、静态数据等多源异构数据的特征,建立变工艺下的表面粗糙度预测模型;通过不同模型的预测性能对比试验,验证了该方法的优越性,并以两个工件加工过程为例,验证了该方法的有效性。 相似文献
8.
Dominik Goldstein Mathis Heyer Dion Jakobs Eduardo S. Schultz Lorenz T. Biegler 《American Institute of Chemical Engineers》2022,68(6):e17705
Surrogate models provide a powerful method for simplifying calculations within complex simulations. While surrogate models are broadly applied within chemical engineering, little research exists investigating the level of surrogacy's impact on a simplified process model. In this work, artificial neural networks (ANN) and Kriging models are used as surrogate models at the process, process unit, and thermodynamic levels for a CO2 amine scrubbing process. The surrogated models are evaluated against an Aspen Plus simulation for accuracy, convergence behavior, computational cost, and ability to extrapolate. The thermodynamic and process unit models can better handle discontinuous, non-smooth behavior, and convergence issues in the surrogated truth model, but poor conditioning in the final system of equations results in a lower accuracy and convergence rate than the process level surrogate. Beyond model accuracy, availability of diverse data, intended re-usability, and the desired outputs must be considered when selecting a level of abstraction. 相似文献
9.
为研究不等跨顶底角钢腹板双角钢连接组合梁柱子结构的抗倒塌机理,对一个缩尺比1/3的两跨三柱型梁柱子结构进行了单调静载试验。试验结果表明:压拱机制主要提高了组合梁负弯矩区的受弯承载力,通过增强梁机制可以提升子结构的倒塌抗力,角钢发生断裂后,楼板迅速连结剩余构件形成新的传力路径,悬索机制显著发挥;因短跨组合梁率先发生破坏,子结构效能发挥效率仅为83%。在考虑子结构各部件接触关系及损伤演化的基础上,通过组件法对梁柱连接部件进行合理简化;基于OpenSEES形成高效的数值方法,并基于纤维模型进行参数分析,明确高跨比对子结构抗力的影响。研究结果表明,当高跨比较小梁的高跨比大于1/14,高跨比较大梁退出工作后,剩余结构无法提供更高的抗力,角钢断裂时子结构达到峰值荷载;当梁的高跨比小于1/17,钢筋在小变形阶段进入受拉状态,受压区混凝土与钢筋的应力异向加速混凝土的强度退化,并削弱组合梁受弯承载力;高跨比较大梁主导梁机制的发展,其退出工作后梁机制开始下降;双跨梁的不对称轴力可使压拱机制提前退出工作,有利于悬索机制的形成。 相似文献
10.
为保障工程建筑物的合理设计、输水渠道的科学调控及调水系统的安全运行,需对弧形闸门过闸流量进行精确计算。以南水北调中线工程干渠59座节制闸为研究对象,建立基于量纲分析法和长短期记忆神经网络两种不同的弧形闸门流量计算模型,选取2018—2019年2 h时间尺度的原始观测数据作为模型输入,对比分析两种模型闸门流量计算的平均绝对误差、平均相对误差、均方根误差及纳什效率系数。结果表明:对于工程整体而言,长短期记忆神经网络方法的误差结果略优于量纲分析法,两者流量平均相对误差分别为2%~2.5%和3%~4%。另外,量纲分析法受水位波动影响较大,更适用于中线工程中下游(中、小流量)的闸门过流计算;长短期记忆神经网络方法受水位波动的影响相对略小,更适用于中线工程中上游(大、中流量)的闸门过流计算。该研究为南水北调中线工程闸门水力计算及调度运行提供了科学依据。 相似文献