适用于水下目标识别的快速降维卷积模型

针对传统卷积神经网络在相对较小的数据集上训练容易过拟合的问题,本文提出一个适用于水下目标识别的快速降维卷积网络模型(FRD-CMA)。该模型基于卷积核与特征图对应关系描述模型在数据集上的注意力,并以此进行快速降维,从而降低模型在小数据集上应用时存在的过拟合风险。FRD-CMA模型支持水下目标辐射噪声的端到端处理,通过提取辐射噪声的声音特征并依照水听器的时序关系进行矢量化处理,可以保持模型源输入特征不被破坏。试验结果表明:相较于之前的水下目标识别任务,FRD-CMA模型识别率提高5%,且模型训练时间缩短30%。     

一种改进的卷积神经网络SAR目标识别算法

针对卷积神经网络在标签数据不足条件下易发生的过拟合现象及噪声条件下的合成孔径雷达目标识别问题,提出了一种改进的卷积神经网络目标识别算法．首先利用数据增强技术扩增训练集,以提高网络泛化能力;其次利用零相位成分分析对目标进行特征提取,得到一组特征集对卷积神经网络进行预训练．为优化网络结构,防止过拟合现象,在网络中采用了修正线性单元、Dropout、正则化、单位卷积核等稀疏性技术．实验表明,算法对各类目标及其变形目标子类具有较好的识别性能,并对噪声有较强的鲁棒性,是一种有效的目标识别算法．     

基于卷积神经网络的无人机遥感影像农村建筑物目标检测

将深度学习应用于遥感影像目标识别,提出基于卷积神经网络的无人机遥感影像农村建筑物的目标检测方法,用端到端的方式训练Faster R-CNN网络模型,并应用于农村建筑物的快速精确识别.该方法包括基于RPN网络的区域建议和基于Inception v2的卷积神经网络模型训练.为了训练和测试模型,通过无人机采集南疆地区的农村建筑物遥感影像,并人工标注建立了农村建筑物的数据集,在TensorFlow深度学习框架上通过对该数据集目标检测验证了模型.结果表明,基于改进的卷积神经网络目标检测方法对无人机遥感影像进行快速准确识别的总体精度超过90%,通过初始参数更新,模型收敛更快,对无人机遥感影像地物分类和目标识别具有一定的参考意义.     

基于卷积神经网络的人体动作识别方法

针对较小数据集识别时的过拟合和误差传递问题,提出了一种基于卷积神经网络的常见人体动作识别方法.该方法首先利用经典雷达信号处理方法对人体动作回波进行预处理,生成人体动作的时频图像;然后构建卷积神经网络(CNN),并以时频图作为CNN输入数据对网络参数进行训练;最后利用网络公开数据集对所提方法进行了实验验证.实验结果表明,构建的CNN能够准确识别4类不同的人体动作,准确率不低于97%.     

基于深度学习的洗衣机异常音检测

基于卷积神经网络框架,提出一种洗衣机异音识别模型,根据卷积神经网络显著特征提取能力和平移不变性,学习洗衣机的异音特征,实现生产线洗衣机的异音自动智能识别。给出完整的过程解决训练数据集的建立、数据样本不平衡等问题。提出一种用于数据增强的网络模型——音频深度卷积生成对抗网络解决训练样本的稀缺性问题。该模型对传统的深度卷积生成对抗网络进行改进,以更好地适应工业音频的生成。利用该模型能够对原始数据进行扩展,生成洗衣机异音增强数据集,在该数据集的基础上进行卷积神经网络训练,经测试准确率达到0.999。利用添加背景噪声信号的数据集测试洗衣机异音识别模型的泛化能力,正确识别率达到0.902,表明该网络在识别洗衣机异音方面具有良好的鲁棒性。     

基于深度卷积神经网络的羽绒图像识别

由于图像中羽绒形态及其多样性,传统的图像识别方法难以正确识别羽绒分拣图像中的羽绒类型,其识别精度也难以达到实际生产的要求.为解决上述问题,构造了一种用于羽绒类型识别的深度卷积神经网络,并对其权值初始化方法进行了改进.首先利用视觉显著性模型提取羽绒图像的显著部分,然后将图像的显著部分输入到稀疏自动编码器中进行训练,得到一组符合数据集统计特性的卷积核集合.最后采用Inception及其变种模块实现深度卷积神经网络的构造,通过增加网络深度来提高网络的识别精度.试验结果表明,用所构造的深度卷积神经网络对羽绒图像识别的精度较传统卷积神经网络的提高了2.7%,且改进的权值初始化方法使网络的收敛速度提高了25.5%.     

重构迁移学习的红外目标分类

红外图像目标分类在目标识别等领域有重要的应用价值,目前卷积神经网络在可见光图像分类方面达到了优异的性能。但对于红外图像来说,由于有标记样本数量少和图像成像差异大,直接使用现有的网络模型来处理红外图像无法取得理想效果。该文将可见光图像作为源域,将红外图像作为目标域,在深度网络中使用迁移学习方法来解决此问题。在迁移学习中,目标域网络提取的特征越能体现出本域数据的真实分布,那么在此基础上进行两个域的分布适配就更加有效,迁移后的目标域网络性能和泛化能力越好。该文首先利用大量无监督的红外样本训练了红外图像深度卷积自编码器,增强了红外图像域网络的特征表达能力。其次,通过减小源域和目标域的特征分布距离,使得两个图像域特征分布相似,从而将源域中深度网络的学习能力迁移到目标域。经过上述改进,相比于可见光图像预训练微调的方法,分类准确率提升了11.27%。     

基于类对比簇分配异构迁移学习的 空间滚动轴承寿命阶段识别

针对变工况条件下因样本数据分布差异大、可训练用样本较少以及不同寿命阶段样本数量不均等所造成的空间滚动轴承寿命阶段识别准确率较低的问题，提出一种新型无监督迁移学习方法——类对比簇分配异构迁移学习(class-contrast cluster-allocation heterogeneous transfer learning, CAHTL)。在CAHTL中，通过异构迁移学习将历史工况下少量有类标签样本和当前工况的无类标签样本（即待测样本）迁移到公共特征空间内，使得不同工况样本之间的分布差异最小化；利用源域聚类簇点构建目标域样本特征的正负样本实现两域样本的数量再分配，再对两域正负样本进行对比学习以使待测样本具有更好分类性；通过计算待测样本与聚类簇点的相似度完成待测样本分类，且该分类过程无需参数学习，因此可防止样本不均等情况下对于不同寿命阶段样本识别准确率差距过大和在少有类标签训练样本情况下网络出现过拟合的问题；利用随机梯度下降和动量更新对CAHTL参数进行不同步更新，以保持样本特征的一致性并提高CAHTL的收敛速度。CAHTL可利用空间滚动轴承历史工况下的少量、非均等的已知寿命阶段的训练样本来对当前工况的待测样本进行较高精度的寿命阶段识别。空间滚动轴承寿命阶段识别实例验证了该方法的有效性。     

基于改进CNN的阀门泄漏超声信号识别方法

为了检测输气管道阀门泄漏，对改进AlexNet网络结构进行了研究，提出了基于改进卷积神经网络（CNN）的阀门泄漏超声信号识别方法.针对泄漏信号短时稳定的窄带线谱特征，从图像邻域信息密度角度出发，将卷积核形状由图像识别领域通常使用的"正方形"改进为"扁横状".同时，对AlexNet层数进行优化，重新确定卷积核和全连接层神经元数目，并选择小尺寸卷积核，在减少参数量的同时增加网络容量和模型复杂度，防止模型出现过拟合.分别建立二分类和不同泄漏量下的多分类模型，通过输气管道实验平台采集阀门泄漏数据集，生成对应时频图样本，包括不同阀门开度、不同管道压力下的泄漏及背景声信号.结果表明，对比传统的CNN分类模型，改进CNN分类模型在测试集上取得了更高的识别性能.     

基于特征选择和时间卷积网络的工业控制系统入侵检测

针对工业控制系统流量数据存在特征冗余及深度学习模型对较小规模数据集检测能力较差的问题,提出了一种基于特征选择和时间卷积网络的工业控制系统入侵检测模型。首先,对源域数据集的异常特征和样本不平衡数据进行处理,提高源域数据集质量。其次,针对流量数据的特征冗余,利用信息增益率和主成分分析法构建IGR-PCA特征选择算法,筛选出最优特征子集实现数据降维。然后,根据工业控制系统流量数据的时间序列特性,在较大规模的源域数据集上,利用时间卷积网络（temporal convolution network,TCN）对时间序列数据优异的处理能力,构建源域时间卷积网络预训练模型。最后,在较小规模的目标域数据集上,结合迁移学习（transfer learning,TL）微调策略,获取源域样本数据的流量特征,构建目标域TCN-TL模型。利用公开的工业控制系统数据集进行实验测试,实验结果表明：流量数据经本文特征算法处理后,相较于其他方法,在降低数据维度减少计算量的同时仍具有良好的检测效果;在较大规模的源域数据集和较小规模的目标域数据集上,本文模型均取得了良好的检测效果,在目标域中利用迁移学习微调策略能够学习到源域中的知识,模型检测准确率为99.06%,在训练时间对比中,本文模型训练时间消耗更少,具有更好的泛化能力,能够更好地保护工业控制系统安全。     

一种基于视觉的表面质量检测方法

结合边缘检测技术和数学形态操作,提出了一种基于视觉的铝带表面检测方法。应用中值算法滤除缺陷图像噪声后,用边缘算子提取缺陷边缘,经形态学处理后得到完整缺陷目标,然后提取缺陷的形态特征,进行缺陷分类。实验结果表明:这种方法不仅能有效地识别缺陷,还能准确地判别缺陷类型和缺陷位置。     

基于SIDE模型的网络去个性化现象研究

去个性化效应的社会认同模型（Social identity model of deindividuation effects,SIDE）对去个性化现象的解释明显区别于传统去个性化理论的观点,并且SIDE模型从认知维度与策略维度这两个方面对去个性化现象作出了全新的解释。用SIDE模型来解释与分析网络中的去个性化现象,思考网络中产生去个性化现象的深层原因及其影响,并对网络中不合理的去个性化现象提出建议。     

基于DSP的电能质量分析装置的研制

解决电力系统的电能质量问题,首先需要对电能质量的各项指标进行全面的监测和分析,在此基础上才能有针对性地改善电能质量。依据我国的6项电能质量国家标准,作者设计了一台基于DSP的电能质量分析装置。并从电能质量基本概念入手,在硬件、软件两方面对该装置进行了较为详细的介绍、分析和讨论。     

Study on copper adsorption on olivine

The copper adsorption on olivine supplied by A/S Olivine production plant at Aheim in western Norway has been studied. The factors Which affect the uptake of copper have been evaluated. The results reveal that the equilibrium pH in aqueous solution has the greatest influence on the copper adsorption thanks to the competitive adsorption between proton and copper ions, and the adsorption of copper to olivine increases rapidly with the pH increasing from 4 to 6. The initial copper concentration and olivine dose also possess significant effect on copper adsorption. The adsorption efficieny of copper increases with the increase of olivine dose or the decrease of initial copper concentration at the same pH. The ionic strength effect on the adsorption has also been investigated, but it owns little effect on the adsorption process of copper due to the formation of inner sphere surface complexation of copper on olivine. The experimental data show that olivine has a high acid buffer capacity and is an effective adsorbent for copper.     

基于神经网络的股票交易数据的预测研究

运用前馈神经网络预测时间序列的分析方法对股票数据进行了预测.通过对前馈神经网络时间序列数据预测网络模型的建立方法及预测方法讨论,基于BP网络对股票数据进行实际预测.预测精度明显高于传统方法,说明此种方法是可行的.BP网络可用于股票数据预测,其预测精度较高,但实际预测时,如何选择和确定一个合适的神经网络结构需进行反复实验.     

基于PLC的翻杯机械手设计

介绍了一个使用PLC控制步进电机和气爪实现玻璃器皿的翻转和传送的装置,该装置具有低成本,效率高,定位精度高的优点,可以广泛应用于双工位控制.该机械手巧妙地采用偏心机构,同时实现了玻璃杯的传送和翻转,避免了传统机械手成本高,定位精度不高,控制程序复杂的缺点.     

混凝土的硫酸盐腐蚀研究

通过实验室干湿循环加速硫酸盐对混凝土的腐蚀,对受腐蚀混凝土试件的抗压强度、混凝土与钢筋的粘结性能进行了测试.实验表明,SO42-与Mg2 的双重作用加速了混凝土的腐蚀,同时混凝土受硫酸盐腐蚀后脆性增大,延性及与钢筋的粘结性能均降低.     

试论校园文化建设

校园文化建设是学校教育教学和社会精神文明的重要组成部分,关系到学校育人目标的实现;应在遵循正确原则的基础上切实抓好建设工作.     

基于小波分析的RINEX级GPS数据预处理软件的实现

基于小波分析理论,以RINEX级GPS数据预处理为视角,以提高单测站定位精度及基线解算质量为目的,采用VC＋＋和MATLAB为开发平台,运用面向对象的编程方法,及动态连接库技术,实现了RINEX级GPS数据预处理软件GPSPPS．该软件实现了基于原始观测值信号、基于组合观测值信号和基于残差信号3种预处理模式．因软件采用了双层次的分解合成手段,从而可以独立于后处理软件．此软件已用于“中国大陆构造环境监测网络”基准站勘选中GPS数据的质量检查,取得了较好的效果．     

标底刍议

"标底"在工程招投标中很重要,这是由于国内目前工程建设部门的工程招投标,不论是通过公开招标,或是邀请招标,还是议标的方式,在其评标过程中标底占有很大的分量.这种以底标为基准对投标商的报价进行打分评判的招标方式,我们通常叫它为标底法.这种方法目前还没有一个统一标准对报价进行评分(或评判),但不外乎以下几个标准,各有千秋.