基于Tensorflow对卷积神经网络的优化研究

针对卷积神经网络在性耗比上的不足,提出了异构式CPU+GPU的协同计算模型,在模型计算过程中使CPU负责逻辑性强的事物处理和串行计算,使GPU执行高度线程化的并行处理任务。通过实验测试与单GPU训练、单CPU训练进行对比,结果表明异构式CPU+GPU计算模型在性耗比上更加优异。针对在卷积神经网络中Swish激活函数在反向传播求导误差梯度时涉及参数较多所导致的计算量较大,收敛速度慢,以及ReLU激活函数在[x]负区间内导数为零所导致的负梯度被置为零且神经元可能无法被激活的问题,提出了新的激活函数ReLU-Swish。通过测试训练对比并分析结果,将Swish激活函数小于零与ReLU激活函数大于零的部分组成分段函数,并且通过CIFAR-10和MNIST两个数据集进行测试对比实验。实验结果表明,ReLU-Swish激活函数在收敛速度以及模型测试训练的准确率上对比Swish激活函数及ReLU激活函数有较明显的提高。     

以创新基地建设带动大学生创新创业实践探索

通过吉林农业大学电子专业大学生科技创新和创业实践,探索总结如何通过创新创业基地建设带动学生的创新精神、创新意识、创新能力的培养,项目式学习代替传统的学习方式的转变,利用创新成果进行创业的新型的人才培养模式。     

AlexNet改进及优化方法的研究

通过对Normalization、优化器、激活函数三方面对AlexNet卷积神经网络进行了改进及优化。针对LRN（Local Response Normalization）不存在可学习参数,提出了用WN（Weight Normalization）来代替LRN,同时将WN置于所有池化层（Pooling layer）之后,提高了AlexNet模型训练的准确率;通过对比分析Adam、RMSProp、Momentum三种优化器在不同学习率（Learning rate）下对AlexNet模型训练的影响,并得出了相应的学习率的优化区间,提高了AlexNet在Optimizer的学习率区间选择上的准确性;针对AlexNet中ReLU激活函数存在的部分权重无法更新以及梯度爆炸问题,提出了ReLU6与Swish的融合分段函数算法,提升了AlexNet模型训练收敛速度以及准确率的同时也缓解了过拟合现象的发生。     

既有老旧砌体加固研究现状

中国是一个地震多的国家,从以往的震害经验中了解到造成重大伤亡的房屋大多是老旧砌体房屋,所以加强农村老旧房屋的改造工作迫在眉睫,老旧砌体在地震作用下常见的倒塌形式有整体倒塌和局部倒塌,墙体常见的裂缝形式有交叉斜裂缝、水平裂缝、竖向裂缝。采用构柱圈梁可有效提高砌体抗震能力,但此法的推广具有一定的局限性。     

复杂周边环境深基坑支护结构设计及监测分析

某深基坑紧邻含有三层防空洞室的高边坡,边坡上有基础形式不明的九层建筑物,基坑周边有不规范堆载且施工期为雨季。边坡采用微型桩加洞室内支撑加固,基坑采用桩锚结构支护。在基坑开挖过程中对基坑变形发展进行监测,重点对坑顶水平位移、桩身变形及锚索拉力进行监测,根据监测结果及数据得出:桩锚支护结构可以对此类环境下的基坑变形起到良好的约束作用;施工工况及坑外堆载对锚索使用寿命及边坡变形有较大的影响;锚索反张拉、补张拉、混凝土回填等措施可有效减缓边坡变形速率;监测数据的采集及分析对于处于此类环境的基坑更为重要,可以更好的预测基坑变形的趋势,对施工进行合理的调整。     

“高频电子线路”教学研究

"高频电子线路"是电子信息类专业的一门综合性、实践性很强的专业课程。在此结合"高频电子线路"课程教学实践,从教学内容、教学手段及实践环节等方面,对如何提高教学效果,激发学生兴趣,培养实践能力进行了探讨。     

采用模拟PID控制的DFB激光器温度控制系统研制

以红外分布反馈激光器激发光源为核心的检测装置中,分布反馈激光器发光波长的控制精度及稳定性直接决定检测装置测量准确性。为此研发了一种采用模拟PID控制的分布反馈激光器温度控制系统。该系统采用模拟比例-积分-微分温度前向控制模块和温度实时后向采集模块达到控制温度的目的。温度控制实验中采用激射中心波长为2 049 nm的分布反馈激光器,结果表明,系统温度控制稳定性为0.05℃,稳定时间小于30 s。同时,利用所研制的温度控制系统对上述可调谐DFB激光器做了光谱测试实验,结果表明,当激光器驱动电流固定时,激光器激射波长与其工作温度呈线性关系。     

基于人脸识别的语音交互系统设计

目前,语音交互系统大多数为一对一模式,为了解决这一问题,设计了一套基于人脸识别的语音交互系统,实现了一对一到一对多模式的转换。系统的硬件部分选用开源硬件领域中较为高阶的树莓派3代b+开发板,运行linux操作系统,图像采集装置为500万像素摄像头,音频输入装置为即插即用的USB麦克风;系统软件部分的开发语言为Python这一脚本语言。     

人体心电信号检测系统的研究

设计了一种能采集人体微弱心电信号的检测系统,此系统使用前端电路实现对心电信号的采集,通过滤波、陷波电路过滤掉人体及器件产生的干扰信号,后级放大及电平抬高电路为模拟信号进行模数转换做准备,最后使用MPS430单片机进行A/D转换,从而实现心率的读取。测试结果表明,此系统达到了良好的检测效果。