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基于自适应概率神经网络的损伤模式识别研究 总被引:2,自引:2,他引:0
在传统的概率神经网络(PNN)的基础上,提出了通过Gap-Based方法初步估算平滑因子σ,并以遗传算法优化σ参数集的自适应概率神经网络(APNN)模式分类识别方法.以桥梁健康监测委员会提出的两跨桥梁Benchmark模型为例,通过将小波包分解结构在正弦激励和交通激励载荷模型下的动力响应信号的能量特征向量作为网络的输入样本,利用APNN进行了损伤模式进行识别.结果表明, APNN不仅识别精度高和抗噪性能好,而且还能用于输入特征向量参数筛选和降维,提高学习效率和识别精度. 相似文献
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针对滚动轴承故障信号非平稳非线性且易受背景噪声干扰的特点,结合深度学习的优势,提出了一种基于卷积神经网络(CNN)的滚动轴承故障诊断法。将不同故障下多个传感器测得的1维(1D)振动信号转化为2维(2D)灰度图像作为网络输入,并将其分为训练集和测试集;将训练集输入卷积神经网络进行训练,自动提取其中的特征;测试集被用于验证学习完毕的网络的有效性,实现滚动轴承故障识别。该方法不依赖于人为经验和信号处理技术进行预先的信号特征提取,实验数据分析表明,相比于经典的支持向量机和概率神经网络方法,提出的方法识别准确率更高且更稳定。 相似文献
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随着深度神经网络对算力的需求不断增加,传统通用处理器在完成推理运算过程中出现了性能低、功耗高的缺点,因此通过专用硬件对深度神经网络进行加速逐步成为了深度神经网络的重要发展趋势.现场可编程门阵列(FPGA)具有重构性强、开发周期短以及性能优越等优点,适合用作深度神经网络的硬件加速平台.英伟达深度学习加速器(NVDLA)是... 相似文献
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考试成绩是评估教学质量的一项重要依据,相比于k-means算法需要确定合适聚类数目的缺点,利用自组织神经网络(SOM)对学生成绩自动聚类。根据聚类结果分析学生的学习差异和学习特点,以提高和完善教师的教学方法。 相似文献
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利用AMSR-E被动微波数据反演地表温度的神经网络算法 总被引:1,自引:0,他引:1
结合对地观测卫星AQUA多传感器/多分辨率的特点,研究了利用AMSR-E被动微波数据反演地表温度的神经网络算法.MODIS地表温度(LST)产品被作为地表温度实测数据,对应的平均温度被用作对应AMSR-E像元的实际地表温度,从而克服由于AMSR-E像元尺度太大和云的影响而难以获得地表实测数据的难点.反演结果分析表明,利用神经网络能够精确地由AMSR-E数据反演地表温度.当使用5个频率10个通道反演时,反演精度最高,说明使用更多的通道能更好地消除土壤水分、粗糙度、大气和其它因素的影响.相对于MODIS温度产品,用此算法反演的平均误差约低于2K. 相似文献
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随着深度神经网络的广泛应用,对神经网络模型的训练速度需求也不断增长,各类面向训练的加速器应运而生。然而,在训练过程的各阶段,同一个层展现出了巨大的计算差异,计算差异性使得单一数据流结构的加速器在某些阶段的处理上达不到最高的效率。而图形处理器(GPU)等通用性设计通常不能充分地利用各阶段操作的特性使得利用率较低。为了解决这个问题,本文针对卷积神经网络(CNN)训练不同阶段的操作,分别提出了高效的执行方案,设计了一个统一的加速器处理单元硬件结构,能够将所有阶段的执行方案高效地映射到其上运行,并以这个统一的处理单元为基础实现了一个高效的支持训练的卷积神经网络加速器。实验结果显示,基于4个常用的卷积神经网络模型,卷积层训练的前向过程、反向过程的运算资源利用率分别达到了77.6%、67.3%,相比于现有主流的利用Tensor核心加速深度学习任务的GPU,运算资源利用率提高了45.1%和41.7%。 相似文献
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针对传统鸟声识别算法中特征提取方式单一、分类识别准确率低等问题,提出一种结合卷积神经网络和Transformer网络的鸟声识别方法。该方法综合考虑网络局部特征学习和全局上下文依赖性构造,从原始鸟声音频信号中提取短时傅里叶变换(Short Time Fourier Transform,STFT)语谱图特征,将其输入到卷积神经网络(ConvolutionalNeural Network,CNN)中提取局部频谱特征信息,同时提取鸟声信号的对数梅尔特征及一阶差分、二阶差分特征用于合成梅尔频率倒谱系数(Mel Frequency Cepstrum Coefficient,MFCC)混合特征向量,将其输入到Transformer网络中获取全局序列特征信息,最后融合所提取的特征可得到更丰富的鸟声特征参数,通过Softmax分类器得到鸟声识别结果。在Birdsdata和xeno-canto鸟声数据集上进行实验,平均识别准确率分别达到了97.81%和89.47%。实验结果表明该方法相较于其他现有的鸟声识别模型具有更高的识别准确率。 相似文献
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基于卷积神经网络模型的遥感图像分类 总被引:2,自引:0,他引:2
研究了遥感图像的分类,针对遥感图像的支持向量机(SVM)等浅层结构分类模型特征提取困难、分类精度不理想等问题,设计了一种卷积神经网络(CNN)模型,该模型包含输入层、卷积层、全连接层以及输出层,采用Soft Max分类器进行分类。选取2010年6月6日Landsat TM5富锦市遥感图像为数据源进行了分类实验,实验表明该模型采用多层卷积池化层能够有效地提取非线性、不变的地物特征,有利于图像分类和目标检测。针对所选取的影像,该模型分类精度达到94.57%,比支持向量机分类精度提高了5%,在遥感图像分类中具有更大的优势。 相似文献
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神经网络方法在自相关过程控制中的应用 总被引:2,自引:0,他引:2
将传统休哈特控制图应用于自相关过程控制时,会引发大量虚发报警.本文将使用时间序列模型模拟自相关过程并将神经网络方法引入自相关过程控制中.以神经网络特有的模式识别技术,对自相关过程中均值发生突变的情况进行监控,取得了良好效果. 相似文献
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损伤识别是结构状态评估领域的关键问题之一,对确保结构安全性有重要意义。深度学习算法在基于振动的结构损伤识别方面带来了许多突破,但从海量数据中挖掘结构损伤关键信息仍是亟待解决的技术难题。该研究提出了基于一维卷积神经网络(one-dimensional-convolutional neural network, 1D-CNN)深度学习的结构多类型损伤识别模型,采用小波散射变换对1D-CNN架构第一层卷积滤波器进行替换,通过散射系数实现输入层原始数据降维与特征提取,结合CNN卷积层、激活层和池化层实现监测数据特征增强处理。在此基础上,结合1D-CNN全连接层与Softmax函数实现特征数据分类,从而实现结构多类型损伤定位与定量高效识别。通过钢桁架结构和斜拉桥两种数值模型对上述框架进行了验证。结果表明:与普通卷积神经网络模型相比,基于小波散射卷积神经网络的结构损伤识别精度显著提升,损伤分类准确率达95.0%以上。随着传感数据环境噪声比例的增加,小波散射卷积神经网络损伤分类准确率虽略有下降,但仍保持较高精准度,说明该方法具有较强的鲁棒性抗噪能力。 相似文献
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针对故障滚动轴承在单一工况数据下训练的深度学习模型无法在复杂工况下无法实现有效的故障诊断,提出一种基于卷积神经网络的领域适配(convolutional neural network-domain adaptation, CNN-DA)模型。卷积网络用于对故障振动信号进行高层特征提取,网络首尾加入通道注意力机制(channel attention mechanism, CAM),以动态分配特征通道的权重,减小无效信息的干扰。结合领域自适应方法,将特征提取层获取到的高层故障特征进行源、目标域领域适配,领域适配模块整合了全域适配和类别域适配,以使两个领域中相同故障标签的特征的数据分布逐渐趋于重合,最后将深度学习模型应用于多种不同工况迁移的场合进行训练,得到训练结果和测试结果。通过不同来源数据集的试验,在多种工况迁移下测试模型,结果表明提出的模型能够应对复杂工况变化下的滚动轴承故障检测。 相似文献
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针对因全球定位系统(GPS)信号失效导致捷联式组合导航系统SINS/GPS组合导航系统发散的问题,设计了一种基于神经网络辅助观测的智能组合导航算法.该方法在GPS信号有效时训练神经网络,当GPS失效后利用神经网络自主重构组合导航系统,将神经网络的输出信息作为观测量构建新的Kalman滤波器,以实现对捷联惯性导航系统误差的连续反馈校正,从而实现了高精度的连续导航.该方法得到了仿真验证,从仿真结果可以看出,在GPS短时失效的情况下,该方法有效抑制了姿态角、速度和位置的发散现象,提高了组合导航系统的精度和可靠性. 相似文献