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由于鱼类数据的多样性以及应用的广泛性,为了进一步提高鱼类检测的效率,以及在处理鱼类图片时提取到更高维的特征来提高鱼类检测的准确率,将卷积神经网络与联邦学习相结合,将鱼类图片数据按照非独立同分布的形式分发给用户。用户在本地训练模型,并将训练好的模型参数上传到云端,云端将完成模型参数的聚合与更新,并将更新好的参数返回到用户的终端,各个用户开始下一轮训练。以此过程来训练网络,并模拟联邦学习的过程。最后,用联邦卷积神经网络、联邦学习以及卷积神经网络分别对野生鱼类数据集上鱼类图片进行图像检测与识别,并将结果做对比。结果表明,联邦卷积神经网络模型最终的分类准确率为33.3%,传统的联邦学习的准确率为26.67%,Resnet50的准确率为87.97%,可以看出联邦卷积神经网络的分类准确率远高于传统的联邦学习。并且联邦卷积神经网络模型在训练轮数较少的情况下就可以得到较好的实验结果。联邦学习作为分布式计算的重要组成部分,它提供的快速模糊化处理以及数据独立的特性,为鱼类分类的效率和数据保护提供了有力保障。卷积神经网络也提高了联邦学习的学习效率。这使得提出的联邦卷积神经网络分类系统相比于传统的联邦学习在分... 相似文献
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针对滚动轴承故障诊断,提出一种将集合经验模态分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD)和平滑伪魏格纳分布(Smoothed Pseudo Wigner-Ville Distribution,SPWVD)相结合的EEMD-SPWVD自适应时频分析方法。首先将多分量轴承故障信号通过EEMD分解为多个单分量信号的叠加;然后参考各分量的互相关系数去除虚假分量,筛选出真实的固有模态分量(Intrinsic Mode Function,IMF);最后将筛选出的固有模态函数进行SPWVD计算,并从低频到高频逐步有选择地线性叠加到EEMD-SPWVD时频谱图中。通过对EEMD-SPWVD方法的滚动轴承内圈故障诊断仿真和西储大学轴承内圈故障信号的特征提取应用,对比SPWVD时频谱,说明了EEMD-SPWVD方法相对单一方法的优越性,验证了该方法在滚动轴承故障特征提取中的有效性。 相似文献
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针对滚动轴承早期故障特征提取困难的问题,本文提出一种LMS(Least Mean Square,LMS)算法降噪、Fast-Kurtogram选频和共振解调技术相结合的滚动轴承故障诊断方法。首先对采集到的信号进行自适应降噪,减弱背景噪声的影响;然后利用谱峭度值对故障信号中瞬态成分敏感的特性,通过计算降噪后信号的快速峭度图,确定滤波器最优频带中心和带宽;最后进行共振包络解调提取出滚动轴承早期故障特征。通过仿真和实验验证分析,验证了该方法在滚动轴承早期故障诊断中的适用性和有效性。 相似文献
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杨晓雨 《Canadian Metallurgical Quarterly》2011,(12)
近年来,我国矿井安全事故频有发生,除了造成巨大的财产损失,更是严重威胁到矿井工人的生命安全,因而,我国目前的矿井安全状况不容乐观.尽管国家相继出台了一系列相关的法律、法规,矿井公司也在实际的生产中制定了操作规程措施、严厉的奖罚条例等来对矿井安全进行保护,但矿难事故仍然层出不穷.通过细致的整理和深入的分析事故处理报告,我们不难发现,之所以会频繁发生矿难事故,正是因为对于矿井的安全管理存在着严重的问题,进而也很难体现出管理的有效性. 相似文献
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嵌入式接管是重要压力容器的主要受压元件,其加工成型的精确程度直接影响压力容器制造的可靠性。以制造实例对三轴联动数控镗铣床加工嵌入式接管的方法进行了讨论,并对UG软件CAM模块自动编程步骤作了详细说明,通过实例证明了此方法加工嵌入式接管的可行性。 相似文献
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针对固定式光伏支架,使用实测的材料属性和三维线性开口梁单元进行有限元模拟分析。基于实测方法,通过简易横梁验证有限元模拟的准确性。根据有限元模拟结果,确定支架在正常使用极限状态下可承受的荷载。然后分别探究横梁间距、立柱数量、前后立柱间距对可承受荷载的影响,结果表明立柱数量的影响最显著,随着立柱数量增多,荷载更加均匀地分布到整个支架上,可承受荷载增加,平均每增加一对立柱,提升约1953 N;随着横梁间距的增加,中间两根横梁受到立柱的支撑效果减小,受载时局部挠曲变形增加,可承受荷载下降;前后立柱间距的变化主要影响支架受载均匀性,在间距为斜梁水平投影长度的50%时,挠曲变形较均匀地分布于4根横梁上,支架可承受荷载最大。 相似文献