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《工矿自动化》2021,47(10)
针对现有矿用通风机滚动轴承故障诊断方法仅提取时频分量特征和采用浅层网络结构,导致故障诊断精度不高的问题,提出了一种基于多域特征融合与深度置信网络(DBN)的矿用通风机滚动轴承故障诊断方法。该方法首先对轴承振动信号进行小波包降噪处理,对降噪后的轴承振动信号进行时域特征、频域特征、IMF能量特征提取,得到相对全面的高维特征集;然后通过基于类内、类间标准差的特征筛选方法剔除对分类无效及效果不明显的特征,筛选出高效特征;最后采用核主成分分析(KPCA)对高维筛选特征进行降维融合,消除特征间冗余,将融合特征输入至DBN中完成故障诊断。实验结果表明,相比于基于特征单一和浅层网络的诊断方法,基于多域特征融合与DBN的矿用通风机滚动轴承故障诊断方法平均准确率最高,平均诊断时间最少,对于不同损伤故障数据表现出良好的稳定性和泛化能力。 相似文献
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对电子音乐进行合理且有效的分类,可以使用户能快速搜索到喜爱的音乐,也使音乐推荐系统能进行更加精准的推荐。为了提高音乐分类的准确性,论文提出了基于CGABC-SVM的多特征融合音乐分类方法。在特征提取方面,针对单一音频特征表达不完整的问题,提取基音频率、共振峰、梅尔频率倒谱系数和相对谱-感知线性预测4种音频特征,组成多特征融合矩阵。在分类器选择方面,针对支持向量机(SVM)参数难以选取的问题,论文使用交叉全局人工蜂群算法(CGABC)来优化SVM的参数,构建CGABC-SVM音乐分类模型。实验结果表明,论文音乐分类方法可以有效地区分各种音乐信号,音乐分类的准确性显著好于对比音乐分类方法。 相似文献
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针对土地利用分类中高空间分辨率遥感图像已标注样本少和传感器高度变化导致地物形变等问题,提出一种基于多尺度特征融合的土地利用分类算法。通过对多个卷积层特征进行多尺度自适应融合,降低地物形变对分类精度造成的影响。为进一步提高分类精度,利用预训练网络提取的深度特征对多尺度特征融合部分和全连接层进行预训练,采用增广数据集对整个网络进行微调。实验结果表明,自适应融合方法改善了融合效果,有效提高了土地利用分类的精度。 相似文献
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深度学习中用于训练的高光谱图像(HSI)数据十分有限,因此较深的网络不利于空谱特征的提取.为了缓解该问题,文中提出3D多尺度特征融合残差网络,利用深度学习和多尺度特征融合的方式对光谱-空间特征进行有序的学习.首先对3D-HSI数据进行自适应降维,将降维后的图像作为网络输入.然后,通过多尺度特征融合残差块依次提取光谱-空间特征,融合不同尺度的特征,通过特征共享增强信息流,获得更丰富的特征.最后以端到端的方式训练网络.在相关数据集上的测试表明,文中网络具有良好的分类性能. 相似文献
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针对语音情感识别任务中说话者的差异性,计算谱特征的一阶差分、二阶差分组成三通道的特征集输入二维网络。结合卷积神经网络、双向长短时记忆网络以及注意力机制建立基线模型,引入深度残差收缩网络分配二维网络中的通道权重,进一步提高语音情感识别的精度。为提升模型的学习效果,采取特征层融合(特征向量并行和特征向量拼接两种方式)和决策层融合(平均得分和最大得分两种方式)等不同信息融合机制。结果表明:(1)特征层融合中的特征向量并行策略是更有效的方式;(2)本文提出模型在CASIA和EMO-DB数据库下分别取得了84.93%和86.83%的未加权平均召回率(Unweighted average recall, UAR),相较于基线模型,引入深度残差收缩网络后的模型在CASIA和EMO-DB数据库上的未加权召回率分别提高5.3%和6.2%。 相似文献
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天气状况对室外视频设备的成像效果有很大影响。为实现成像设备在恶劣天气下的自适应调整,从而提升智能监控系统的效果,同时针对传统的天气图像判别方法分类效果差且对相近天气现象不易分类的不足,以及深度学习方法识别天气准确率不高的问题,提出了一个将传统方法与深度学习方法相结合的特征融合模型。融合模型采用4种人工设计算法提取传统特征,采用AlexNet提取深层特征,利用融合后的特征向量进行图像天气状况的判别。融合模型在多背景数据集上的准确率达到93.90%,优于对比的3种常用方法,并且在平均精准率(AP)和平均召回率(AR)指标上也表现良好;在单背景数据集上的准确率达到96.97%,AP和AR均优于其他模型,且能很好识别特征相近的天气图像。实验结果表明提出的特征融合模型可以结合传统方法和深度学习方法的优势,提升现有天气图像分类方法的准确度,同时提高在特征相近的天气现象下的识别率。 相似文献
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针对传统故障诊断方法中特征提取技术难度大、故障样本获取困难等问题,在深度学习计算框架下提出了一种半监督训练的故障检测方法,利用深度信念网络中的受限波茨曼机堆栈结构实现了数据高层特征的自动提取,结合支持向量数据描述方法实现了异常数据检测,只需利用正常工况的数据样本进行网络训练和模型拟合,无需故障样本数据,也无需人工干预进行信号特征提取,即能实现对故障数据进行的实时检测和判别;经采用标准轴承实验数据的三组故障数据进行验证,故障识别率达到100%,具有很强的工程应用价值。 相似文献
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针对传统入侵检测方法很难快速准确地从海量无标签网络数据中提取特征信息以识别异常入侵,提出了基于改进的深度信念网络的softmax分类(IDBN-SC)入侵检测方法。利用改进的DBN对原始网络数据进行无监督特征学习,引入自适应学习速率减少训练网络模型所需要的时间;采用softmax分类器对获得的降维数据进行网络攻击类型识别。在NSL-KDD数据集上进行测试,相比其他入侵检测方法,实验结果表明IDBN-SC方法不仅识别准确率平均提高3.02%,而且其softmax分类器训练时间平均缩短5.58 s。 相似文献
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铁路在交通运输行业有着举足轻重的地位,一旦列车发生故障将会导致严重的生命财产损失。由于列车发生故障的概率相对较低,因此难以捕获列车的故障样本。针对上述问题,提出了一种无监督学习的列车故障识别方法,通过检测列车音频信号来识别列车故障。该方法基于深度信念网络(DBN),利用小波包分解提取检测信号的特征向量并将其作为DBN的输入,待网络充分训练后,由训练好的DBN识别当前列车的运行状况。现场监测实验结果表明,该方法能够在无监督的条件下有效识别列车故障,保障了列车的运行安全。 相似文献
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"先使用,后付费"的营销方式导致电网公司电费回收不到位,难以支撑正常运转和获得基本效益。为了解决电力欠费对电网公司的不利影响,论文提出电力欠费预警智能预测的研究方法。将电费回收分为时间和金额两部分,结合相应的关联指标,建立参数自适应的深度信念网络,通过深度学习和训练对电力欠费情况精准预测。实验结果表明,与BP神经网络相比,深度信念网络更能准确预测出用户电费回收的未来情况,有效辅助电力企业制定用电和电费预警策略。 相似文献
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李元绪 《计算技术与自动化》2024,(2):162-169
针对传统指纹定位算法中接收信号强度值在室内复杂环境中波动较大,指纹信息不可靠,造成定位精度不足的问题,提出了一种以测距值作为指纹信息的基于深度置信网络和极限学习机的超宽带定位方法。首先在深度置信网络底层采用多个堆叠受限玻尔兹曼机对输入数据做无监督学习,来提取深层次特征,然后在顶层选用极限学习机对输入数据及位置标签进行有监督学习。建立指纹库阶段,为优化指纹采集过程并减少人工勘测成本,提出一种基于高斯过程回归的超宽带指纹库扩充方法。真实场景下实验结果显示,视距环境和非视距环境中,该定位方法均能够达到厘米级定位精度。 相似文献
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基于深度信念网络的文本分类算法 总被引:2,自引:0,他引:2
随着网络的迅猛发展,文本分类成为处理和组织大量文档数据的关键技术.目前已经有许多不同类型的神经网络应用于文本分类,并且取得良好的效果.但是,大部分模型仅采用文档的少量特征作为输入,没有考虑到足够的信息量;而当考虑到足够的特征时,又会发生维数灾难,导致模型难以训练或者训练时间大幅增加.利用深度信念网络从文本中抽取特征,并利用softmax回归分类器对抽取后的特征分类.深度信念网络不仅具有强大的学习能力,同时还能从高维的原始特征中抽取低维度高度可区分的低维特征,因此利用深度信念网络来对文本分类,不仅能够考虑到文档的足够的信息量,而且能够快速的训练.并且实验结果也表明利用深度信念网络实现文本分类的性能很好. 相似文献
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基于 Deep Belief Nets 的中文名实体关系抽取 总被引:6,自引:0,他引:6
关系抽取是信息抽取的一项子任务,用以识别文本中实体之间的语义关系.提出一种利用DBN(deepbelief nets)模型进行基于特征的实体关系抽取方法,该模型是由多层无监督的RBM(restricted Boltzmann machine)网络和一层有监督的BP(back-propagation)网络组成的神经网络分类器.RBM网络以确保特征向量映射达到最优,最后一层BP网络分类RBM网络的输出特征向量,从而训练实体关系分类器.在ACE04语料上进行的相关测试,一方面证明了字特征比词特征更适用于中文关系抽取任务;另一方面设计了3组不同的实验,分别使用正确的实体类别信息、通过实体类型分类器得到实体类型信息和不使用实体类型信息,用以比较实体类型信息对关系抽取效果的影响.实验结果表明,DBN非常适用于基于高维空间特征的信息抽取任务,获得的效果比SVM和反向传播网络更好. 相似文献