基于迁移学习的卷积神经网络通道剪枝

卷积神经网络在计算机视觉等多个领域应用广泛,然而其模型参数量众多、计算开销庞大,导致许多边缘设备无法满足其存储与计算资源要求。针对其边缘部署困难,提出使用迁移学习策略改进基于BN层缩放因子通道剪枝方法的稀疏化过程。本文对比不同层级迁移方案对稀疏化效果与通道剪枝选取容限的影响;并基于网络结构搜索观点设计实验,探究其精度保持极限与迭代结构的收敛性。实验结果表明,对比原模型,采用迁移学习的通道剪枝算法,在精度损失不超过0.10的前提下,参数量减少89.1%,模型存储大小压缩89.3%;对比原剪枝方法,将剪枝阈值从0.85提升到0.97,进一步减少参数42.6%。实验证明,引入迁移策略更易实现充分的稀疏化,提高通道剪枝阈值选取容限,实现更高压缩率;并在迭代剪枝的网络结构搜索过程中,提供更高效的搜索起点,利于快速迭代趋近至搜索空间的一个网络结构局部最优解。     

基于DT-CWT和SVM的踏面旋转不变纹理提取算法

针对列车车轮踏面旋转纹理信息无法准确、有效提取的问题,提出一种基于Radon变换和双树复小波变换（DT-CWT）的列车车轮踏面特征提取方法。首先,对车轮踏面图像进行Radon变换;然后,对变换后的图像进行DT-CWT分解,使用分解后的各层低频子带系数和高频子带系数模的均值和标准方差构造特征向量,将其作为区分列车车轮踏面是否发生损伤的依据;最后,由支持向量机（SVM）进行分类决策。使用动车所采集的图像及人为加噪声后的图像进行分类实验,结果表明,本文使用的Radon和DT-CWT算法能有效地进行旋转不变纹理的提取,SVM分类正确率可以达到95%,可为列车车轮踏面状况检测提供更为准确便捷的方法支撑。     

基于用户兴趣词典和LSTM的个性化情感分类方法

微博是一个可以分享生活、发表看法、发泄情感的社交平台,由于数据量大且易于获取,微博数据已被广泛用于网络用户情感分析.传统对微博进行情感预测的研究没有考虑用户的用词喜好、语言风格等个性化因素的影响,使得情感分类结果的准确性不高.首先通过分析用户兴趣特征构建用户兴趣词典,在此基础上提出基于用户兴趣词典的情感分类模型;然后利用长短期记忆网络(Long Short-Term Memory,LSTM)分类准确性高的特点训练一个通用的LSTM分类模型;最后利用支持向量机融合不同模型以得到最终的情感分类结果.实验结果表明,与支持向量机、朴素贝叶斯等传统分类器相比,基于用户兴趣词典与LSTM的个性化情感分类方法在分类精度上有较大提升;与LSTM、循环神经网络等深度学习方法相比,该方法在保证运行效率的前提下能获得更高的分类精度.     

客户分类下生鲜配送两级路径问题与算法研究

生活水平的提高使得消费者对生鲜产品的需求不断增长,进而促进了冷链物流行业的快速发展。将客户按重要性分为重要客户和普通客户两类,以总配送成本最小为目标,建立考虑客户分类的两级容量有限车辆路径优化模型。提出两阶段启发式算法求解该模型：第一阶段设计改进的遗传-模拟退火算法增强全局搜索能力,其中采用轮盘赌选择机制结合精英保留策略保留优秀个体,部分匹配交叉算子结合自适应交叉率维持种群多样性,Metropolis准则以一定概率接受较差解;第二阶段使用精确方法求解一级配送路径。基于Perboli的Set2算例集和Hemmelmayr的Set5算例集,共30个基准案例,分别将所提出算法与四种现有算法进行对比分析,验证了改进算法的效果,并测试了算法的收敛性。基于模拟数据进行模型分析,验证了所提出模型和算法的有效性和适用性。     

异常声音检测中模型压缩算法研究

深度学习已经在视觉、语音等领域取得了巨大的成功,随着深度学习性能不断的提升,模型的参数也在不断增加.针对如何在保证模型准确度的同时降低模型大小,使其能够部署在物联网设备上的问题,提出了一种异常声音检测模型与模型压缩算法.异常声音检测模型主要包括端点检测、特征提取、卷积检测模型.针对卷积模型较大的问题,提出了一种模型压缩算法,通过计算节点的输入输出权重之和,裁剪对模型影响较小的节点.实验表明,该异常声音检测模型与压缩算法在保持模型准确度的同时,可以一定程度上降低模型的大小.     

利用置信规则库构建WSN节点故障检测模型

在无线传感器网络(wireless sensor network, WSN)节点故障检测领域的研究过程中,故障检测准确率会受节点数据的不确定性和专家知识模糊性的影响。针对这一问题,本文提出了一种基于置信规则库(belief rule base, BRB)的WSN节点故障检测方法。首先,根据WSN工作原理及节点工作特性描述WSN节点故障检测过程;然后,从空间和时间2个维度对节点数据提取特征,建立基于空间和时间相关性的WSN节点故障检测模型;最后,利用Intel Lab Data无线传感器数据集进行案例研究以验证模型的有效性。结果证明,本文方法能够统筹利用专家知识和节点数据实现WSN节点故障检测。     

Attack Technology Research for Web Service

Web service is characterized by its isomerism and loose coupling;thus greatly fa- cilitate the application of operation in distributed situation, but its disadvantages cause seri- ous safety problems. The principium and characteristic of Web service classical attack tech- nology are expatiated, classical attack techniques are classified, and attack technology is sim- ulated, and then, the directions and the future of Web security are discussed.     

大截面板簧和稳定杆的热处理改进

合理选择淬火冷却介质和确定零件的材料产品质量取于受控状态和确保产品质量的提高。     

圆锯片的有限元模态分析

针对金属冷热锯机锯片在锯切轧件过程中出现的振动问题 ,利用 MSC/ NASTRAN有限元软件 ,计算分析了各种参数对锯片模态的影响。从而为锯片的设计及其制造工艺的确定提供了可靠的参考依据 ,为最终解决生产中的实际问题发挥了重要作用     

无线移动感知网络上的数据聚集传输规划

随着城市交通日益增多,智能交通系统研究受到工业界和学术界的极大关注.智能交通系统上的实时导航、交通监控等应用都需要大量实时车辆速度、位置等信息.由智能车组成的无线移动感知网络的链路变化频繁并且无线干扰严重,现有的车辆网络上的数据聚集算法没有考虑无线链路变化的具体情况,就进行数据聚集和传输的规划.文中分析并求解了移动感知网络上的无冲突数据聚集传输规划问题,将该问题形式化为移动通信拓扑图上的单传聚集传输规划问题,并证明了该问题是NP完全的;提出了移动聚集路由树,将无线冲突分为树内冲突和树间冲突,首先构建树间冲突图描述树间冲突,过滤节点的传输候选时刻集以消除树间冲突,然后利用动态规划思想进行聚集路由树上的数据聚集传输时刻规划来消除树内冲突.并且在真实出租车移动轨迹数据集上进行了实验,实验结果表明文中的算法比现有的算法在数据收集率上提高了1/4左右,并且收集上来的数据的平均延迟也更小.