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With the transformation from traditional manufacturing to intelligent manufacturing, customer-oriented personalized customization has gradually become the main mode of production. Interactive algorithms determine the pros and cons of the solution via customers which can make customers better participants in the customization process. However, if the population size is expanded and the number of evolutionary iterations is too high, frequent interactions are likely to cause customer fatigue. This paper proposes an adaptive interactive artificial immune algorithm based on improved hierarchical clustering. This algorithm uses the improved hierarchical clustering algorithm to optimize generation of the initial antibodies and applies the affinity calculation method based on customer intention, adaptive crossover and mutation operators, and a multisolution reservation method based on hybrid selection strategy to the artificial immune algorithm. Via empirical research on the customized operational data of wheel hubs, the proposed method effectively solves the problem of customer fatigue, significantly improves the convergence speed of the algorithm and reduces the time cost.
相似文献基于多尺度空洞卷积神经网络的高光谱图像分类
郑姗姗1,刘文1,单锐1,赵静一2,江国乾3,张智4
(1. 燕山大学理学院,河北 秦皇岛 066004;2. 燕山大学机械工程学院,河北 秦皇岛 066004;3. 燕山大学电气工程学院,河北 秦皇岛 066004;4. 北京航天研究所,北京 100094)
创新点说明:
1)将图像分割方法——空洞卷积用于卷积神经网络进行高光谱图像分类,提取更加广泛、抽象的图像特征。
2)构建基于多尺度空洞卷积神经网络的高光谱图像分类方法。搭建多尺度聚合结构,在每个通道中使用快捷连接和空洞卷积结构,有效提取图像特征,避免信息丢失。
研究目的:
针对图像信息丢失问题,得到高精度的高光谱图像分类方法。
研究方法:
在Indian Pines和Pavia University数据集上,与4个已有的高光谱图像分类方法进行对比实验,比较OA, AA和Kappa值。
研究结果:
多尺度空洞卷积神经网络在Indian Pines和Pavia University数据集上OA值分别达到了99.58%,99.92%。AA值分别达到了99.57%,99.90%。Kappa分别达到了99.52%,99.89%。
结论:
1)在卷积神经网络中引入空洞卷积,可以有效避免图像信息丢失。
2)多尺度空洞卷积神经网络能提取更佳的判别性特征,实现高分类性能。
关键词:多尺度聚合;空洞卷积;高光谱图像分类;快捷连接
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