基于多特征与DCNN的红外SF6泄漏检测方法研究

传统SF6泄漏检测耗费大量人力物力.针对该问题,提出一种基于红外成像技术的自动检漏方法.使用混合高斯模型确认泄漏视频中的疑似泄漏区域;通过HSV颜色空间分析SF6泄漏的颜色特征;分析泄漏SF6在红外技术下的动态特性,提取其不规则运动特征;使用膨胀卷积神经网络(DCNN)作为分类器,并在视频帧上完成对泄漏区域的标注.实验结果表明,该方法通过检测不同设备、不同部位的SF6泄漏视频能够准确标记出SF6泄漏区域,检测准确率可以达到82.71％.     

基于需量管理的工业园区混合储能配置及运行优化研究

在工业能源结构改革中,配置混合储能系统(Hybrid Energy Storage System,HESS)能够有效促进工业园区用户侧清洁能源的消纳.提出一种基于工业需量管理HESS配置与运行的两阶段优化模型.采用经验模态分解法对用户净负荷功率分频,分别将高频、低频分量输入HESS的不同模块.以工业用户总成本为目标,充分考虑并网负荷的波动性,建立月度和日前两阶段优化模型,使用改进的混沌粒子群算法(CPSO)求解.仿真结果表明,采用HESS替代单一储能,并通过改进的CPSO算法优化模型,使得工业用户用电总成本大大降低,对工业净负荷的削峰效果明显,降低了负荷并网的波动性.     

基于多网络融合的缺失测井数据复原方法

为解决在实际地质储层特性分析过程中存在测井数据不完整的问题,提出一种基于多网络融合的缺失测井数据复原模型.该模型由两个网络组成,其中通过交叉网络捕获有限度的有效特征之间的相互作用关系,并通过残差思想构造网络模型,降低模型复杂度.另一网络先通过构造的树模型进行特征选择,将树模型得到的稀疏向量通过嵌入层转成稠密向量作为神经网络的输入,从而获得高度非线性的组合特征.通过组合两个网络的输出对缺失测井数据进行复原,实验结果表明,该方法在相关评价指标上优于现有方法.     

基于多核学习卷积神经网络的稀疏数据推荐

针对当前稀疏数据推荐准确率低的问题,提出一种基于多核学习卷积神经网络的稀疏数据推荐算法.将项目的辅助信息送入卷积神经网络学习特征,将向量在可再生核希尔伯特空间组合,利用多核学习技术增强卷积神经网络的特征学习能力;基于学习的卷积特征集初始化非负矩阵模型,通过非负矩阵模型实现对缺失评分的预测.实验结果表明,该算法有效提高了稀疏数据集的推荐性能,验证了多核学习卷积神经网络的有效性.     

轻量化卷积神经网络在SAR图像语义分割中的应用

针对合成孔径雷达图像的语义分割问题,构建了一个全新的TerraSAR-X语义分割数据集GDUT-Nansha。然后,为解决传统深度学习方法模型体积大,难以在样本数量偏少的合成孔径雷达图像数据集上应用的问题,对轻量化卷积神经网络ENet模型进行了分析和改造。提出了一种改进的轻量化卷积神经网络模型(revised weighted loss eNet,RWL-ENet);针对合成孔径雷达图像数据集样本不平衡问题,使用了带有权重的损失函数。通过和其他经典卷积神经网络语义分割模型的对比实验,验证了新数据集的可靠性;同时,在参数量和模型体积远远小于其他网络模型的前提下,RWL-ENet模型在像素精度、平均像素精度、平均交并比三个定量指标上分别达到了0.884、0.804和0.645。     

基于两种分类标准的目标检测算法综述

随着大数据、算力、深度学习的发展,基于深度学习的目标检测算法成为该领域主流算法,其性能远超传统算法.为了梳理算法发展脉络、跟踪最新研究成果、促进目标检测领域的研究,分别从两阶段/单阶段和an-chor-based/anchor-free两个维度,对这两种不同分类标准下实现矩形框或近似矩形框标注的代表性目标检测算法进行综述,分析了算法流程、特点、演进及其性能,并对其重要改进版本进行了归类分析.最后总结了算法的优缺点、局限性及适用场景,并展望了未来目标检测领域的发展趋势,提出了几个重要的研究方向.     

TP-FER：基于优化卷积神经网络的三通道人脸表情识别方法

针对人脸五官在表达不同情绪时所起的作用不同,利用单一的卷积神经网络对人脸面部特征进行特征提取和表情识别可能会导致提取表情关键特征信息时聚焦性不够,而仅对眼部或者嘴部等重点部位进行特征提取,又有可能造成特征提取不够充分的问题,提出了一种基于优化卷积神经网络的三通道人脸表情识别方法TP-FER(tri-path networks for facial expression recognition).该方法基于构建的卷积神经网络训练,采用三个输入渠道,分别聚焦面部、眼部和嘴部区域进行特征提取和表情判别,最后采用基于决策层的融合技术将三个渠道的识别结果进行相对多数投票决策,获取整体最优识别率.将此方法应用于JCK+数据集和自建数据集上进行了实验判别分析,结果表明该方法在两个数据集上均提高了整体表情识别率.该方法既考虑了脸部整体特征的提取,又兼顾了某些表情主要聚焦在眼部、嘴部表达的特性,相互辅助,整体提高了表情的识别率;该方法也能对神经心理学研究提供数据支持.     

融合螺旋策略的分片混沌群粒振荡搜索算法

针对标准鲸鱼算法(WOA)及部分衍生算法求解某些算例效果不佳的问题进行了研究与实验,证明了WOA"包围"过程存在零点搜索偏好陷阱;而混沌优化算法(COA)不均衡的搜索特性使得部分衍生WOA融合的混沌初始种群与群智能优化过程难以调和.为了改善上述缺陷,选用了两种混沌系统和气泡网捕猎策略,设计了一套融合式优化算法.算法采用基于适应度的基线式自适应振荡群粒划分策略指导群体行为模式,充分发挥混沌系统作用,平衡探索与收敛性能.对通用/改进算例和工程应用案例求解可知,该算法性能相较于对比组算法更优,且不存在搜索偏好.     

基于注意力机制的图像超分辨率重建

目前,单幅图像超分辨率重建取得了很好的效果,然而大多数模型都是通过增加网络层数来达到好的效果,并没有去发掘各通道之间的相关性。针对上述问题,提出了一种基于通道注意力机制（CA）和深度可分离卷积（DSC）的图像超分辨率重建方法。整个模型采用多路径模式的全局和局部残差学习,首先利用浅层特征提取块来提取输入图像的特征;然后,在深层特征提取块中引入通道注意力机制,通过调整各通道的特征图权重来增加通道相关性,从而提取高频特征信息;最后,重建出高分辨率图像。为了减少注意力机制带来的巨大参数影响,在局部残差块中使用了深度可分离卷积技术以大大减少训练参数,同时采用自适应矩估计（Adam）优化器来加速模型的收敛,从而提高了算法性能。该方法在Set5、Set14数据集上进行图像重建,实验结果表明不仅该方法重建的图像具有更高的峰值信噪比（PSNR）和结构相似度（SSIM）,而且所提模型的参数量减少为深度残差通道注意力网络（RCAN）模型的参数量的1/26。     

基于改进粒子群优化和极限学习机的网络安全态势预测

针对网络安全态势预测模型预测精度不高、收敛较慢等问题,提出了一种基于改进粒子群优化极限学习机（IPSO-ELM）算法的预测方法。首先,通过改进粒子群优化（PSO）算法中的惯性权重和学习因子来实现两种参数随着迭代次数增加的自适应调整,使PSO初期搜索范围大、速度高,后期收敛能力强、稳定。其次,针对PSO易陷入局部最优的问题,提出一种粒子停滞扰动策略,将陷入局部最优的粒子重新引导至全局最优飞行。改进粒子群优化（IPSO）算法既保证了全局寻优的能力,又对局部搜索能力有所增强。最后,将IPSO与极限学习机（ELM）结合来优化ELM的初始权值及阈值。与ELM相比,结合IPSO的ELM的预测精度提高了44.25%。实验结果表明,与PSO-ELM相比,IPSO-ELM的预测结果拟合度可达到0.99,收敛速度提升了47.43%。所提算法在预测精度和收敛速度等指标上明显优于对比算法。