基于虚拟样本生成技术的多组分机械信号建模

采用具有多组分、非平稳、非线性等特性的机械振动/振声信号构建数据驱动软测量模型,是目前工业界测量高能耗旋转机械设备内部难以检测过程参数的常用手段.针对机械信号产生机理的复杂性导致模型解释性弱,以及工业过程连续不间断运行和机械设备旋转封闭的特殊性导致获取完备训练样本的经济性差和周期性长等问题,本文提出一种基于虚拟样本生成（Virtual sample generation,VSG）技术的多组分机械信号建模方法.首先,将机械信号自适应分解为具有不同时间尺度的平稳子信号并变换为多尺度谱数据;接着,采用适合于小样本高维数据建模的改进选择性集成核偏最小二乘（Selective ensemble kernel partial least squares,SENKPLS）算法构建面向真实训练样本的基于可行性的规划（Feasibility-based programming,FBP）模型,提出一种综合先验知识和FBP模型等手段面向高维谱数据的VSG技术,用以弥补真实训练样本的短缺问题;然后,基于互信息（Mutual information,MI）对由真实和虚拟训练样本组成的混合建模数据进行自适应特征选择;最后,基于约简的混合训练样本采用SENKPLS构建软测量模型.以近红外谱数据和磨矿过程实验球磨机的筒体振动/振声信号验证所提VSG技术和面向多组分机械信号建模方法的合理性和有效性.     

一种能量函数意义下的生成式对抗网络

生成式对抗网络（Generative adversarial network,GAN）是目前人工智能领域的一个研究热点,引起了众多学者的关注.针对现有GAN生成模型效率低下和判别模型的梯度消失问题,本文提出一种基于重构误差的能量函数意义下的生成式对抗网络模型（Energy reconstruction error GAN,E-REGAN）.首先,将自适应深度信念网络（Adaptive deep belief network,ADBN）作为生成模型,来快速学习给定样本数据的概率分布并进一步生成相似的样本数据.其次,将自适应深度自编码器（Adaptive deep autoencoder,ADAE）的重构误差（Reconstruction error,RE）作为一个表征判别模型性能的能量函数,能量越小表示GAN学习优化过程越趋近纳什均衡的平衡点,否则反之.同时,通过反推法给出了E-REGAN的稳定性分析.最后在MNIST和CIFAR-10标准数据集上的实验结果表明,相较于现有的类似模型,E-REGAN在学习速度和数据生成能力两方面均有较大提高.     

基于UKF的增长型模糊神经网络设计

为了实现模糊神经网络结构和参数的同时调整,提出一种基于无迹卡尔曼滤波(UKF)的增长型模糊神经网络(UKF-GFNN).首先,利用UKF对模糊神经网络的参数进行调整;然后,设计一种基于隐含层神经元输出强度的模糊规则增长机制,实现模糊神经网络的结构增长;最后,将所提出的增长型模糊神经网络应用于非线性系统建模.实验结果显示,基于UKF的增长型模糊神经网络能够实现结构和参数的自校正,并且具有较高的建模精度.     

基于跨尺度特征融合的泵站安全帽检测方法

为应对泵站场景下设备和人员之间目标被遮挡及远距离小目标对泵站重点区域安全帽佩戴自动监管带来的挑战,提出了一种融合注意力机制和跨尺度特征融合的安全帽佩戴检测算法,以克服在远距离、有遮挡场景下安全帽检测准确度低的问题。通过采集泵站监控视频数据构建泵站场景安全帽数据集,在特征提取网络中加入注意力机制模块,使得模型更关注于小目标的通道信息;同时增加检测层使得特征融合时能结合多级特征,并使用柔和非极大值抑制(Soft Non-Manimum Suppression, Soft-NMS)和完全交并比(Complete Intersection over Union, CIoU)算法进行改进以减少遮挡目标漏检情况。在自建数据集进行试验,结果表明改进后的算法平均准确率达到93.5%,与其他目标检测算法相比精度均有所提升,证明该方法在泵站重点区域场景安全帽检测任务中具有良好的性能。     

城市污水处理过程动态多目标智能优化控制研究

城市污水处理过程(Municipal wastewater treatment process, MWWTP)是一个典型的复杂流程工业过程, 其优化运行涉及到多个动态性能指标. 为了实现城市污水处理运行过程的优化控制, 本文提出了一种城市污水处理过程动态多目标智能优化控制方法(Dynamic multiobjective intelligent optimal control, DMIOC). 首先, 建立了一种基于自适应核函数的动态性能指标模型, 实现了城市污水处理关键性能指标的准确描述; 其次, 设计了一种基于自适应飞行参数调整机制的动态多目标粒子群优化算法(Dynamic multiobjective particle swarm optimization, DMOPSO), 可有效平衡粒子的多样性和收敛性, 完成了溶解氧和硝态氮优化设定值的实时获取; 最后, 利用多回路PID控制方法对溶解氧和硝态氮优化设定值进行控制, 实现了城市污水处理过程安全稳定运行. 将提出的DMIOC应用于城市污水处理基准仿真平台, 实验结果显示: DMIOC 能够提高溶解氧和硝态氮的控制效果, 实现城市污水处理过程出水水质达标, 并降低运行成本.     

机器人信息增益RRT环境探索算法

由于传统RRT(rapidly-exploring random trees)路径规划算法固有的盲目探索的问题,机器人到达目标点时除起始点扩展到目标点的路径之外还会生成其他与结果无关的分支路径与节点,为使这些分支路径得到利用井且减少探索的盲目性,提出基于信息增益与RRT思想相结合的机器人环境探索策略.该方法对未知环境中...     

融合卷积神经网络与VLAD的闭环检测方法

传统的闭环检测方法大多采用人工设计的特征,很容易受到环境的影响。卷积神经网络通过提取层次化特征,更好地应对了光照变化,但忽略了图像的局部空间特性。针对该问题,提出一种融合VGG16与VGG-NetVLAD的闭环检测算法。该网络保留了VGG16的部分结构,并在最后一层引入了基于局部聚合描述符向量(VLAD)思想的池化层NetVLAD,使提取的特征更适用于闭环检测。实验表明,相较于传统的视觉词袋模型及其他几种深度学习方法,该算法具有更强的泛化性,可以在闭环检测中达到更高的准确率并满足实时性的要求。     

带扰动的变频正弦混沌神经网络研究

为了研究变频正弦混沌神经网络(FCSCNN)的抗扰动能力,在该混沌神经元的内部状态中分别引入三角函数和小波函数扰动项,提出了带扰动的变频正弦混沌神经元模型。给出了该混沌神经元的倒分岔图及Lyapunov指数的时间演化图,分析了其动力学特性。利用该模型构建了新型暂态混沌神经网络,通过选择不同的扰动系数,将其应用于函数优化和组合优化问题上。仿真实验表明,在适当的扰动系数下,变频正弦混沌神经网络能够有效地解决函数优化和组合优化问题,体现了该模型具有较强的鲁棒性和抗扰动能力。     

基于R(2+1)D三元孪生网络的短视频指纹提取

随着自媒体时代的兴起,网民自制的短视频数据在网络上广泛传播,视频版权保护已成为重中之重。视频指纹技术将数字视频内容映射为唯一的身份描述符,用于视频数据的智能化审核。如何充分挖掘短视频的时空信息和视频间的关联性形成有效的视觉特征表达,是决定短视频指纹质量的关键因素。因此,基于R(2+1)D三元孪生网络模型,提出一种短视频指纹提取方法。首先,使用R(2+1)D卷积神经网络模型提取短视频的时空特征;然后构建权重参数共享的三元组网络学习成组视频的关联性,映射为紧凑的哈希特征表示;最后通过哈希层编码为视频指纹。在CC_Web_Video和VCDB数据集进行了实验,结果表明该方法可以在保证短视频指纹紧凑性的前提下,取得优于其他算法的性能指标。     

基于独立元分析-最小二乘支持向量机的冷水机组故障诊断方法

冷水机组作为复杂系统,其变量间相关性严重,并且故障时的症状和原因具有多样性,导致了冷水机组的故障诊断较为困难.为了降低数据冗余性,提高故障诊断效率,提出一种基于独立元分析与最小二乘支持向量机相结合的冷水机组故障诊断方法.首先,运用独立元分析法提取冷水机组变量的独立元信息;然后,将提取的独立元信息作为最小二乘支持向量机的输入值进行故障类型的识别.利用北京某高校的地铁车站通风空调实训平台的实验数据验证该模型的故障诊断性能,并与传统的冷水机组故障诊断方法进行对比.比较结果证明基于独立元分析与最小二乘支持向量机相结合的冷水机组故障诊断方法优于传统方法.这表明该方法可以有效提取数据的高阶统计信息,提高故障诊断的效率.