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研究了输入是可穿戴传感器获得的多通道时间序列信号,输出是预定义的活动的活动识别模型,指出活动中的有效特征的提取目前多依赖于手工和浅层特征学习结构,不仅复杂而且会导致识别准确率下降;基于深度学习的卷积神经网络( CNN)不是对时间序列信号进行手工特征提取,而是自动学习最优特征;目前使用卷积神经网络处理有限标签数据仍存在过拟合问题。因此提出了一种基于融合特征的系统性的特征学习方法用于活动识别,用ImageNet16对原始数据集进行预训练,将得到的数据与原始数据进行融合,并将融合数据和对应的标签送入有监督的深度卷积神经网络( DCNN )中,训练新的系统。在该系统中,特征学习和分类是相互加强的,它不仅能处理端到端的有限数据问题,也能使学习到的特征有更强的辨别力。与其他方法相比,该方法整体精度从87.0%提高到87.4%。 相似文献
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针对高光谱高分辨率带来巨大数据量和空间分辨率引起混合像元的问题,提出了基于子空间(subspace)的字典偶学习(DPL)算法,简称DPLsub算法。DPL算法是对字典学习的改进,它通过学习得到综合字典和分析字典,在模式识别中体现了高效性,而子空间投影的方法能更好地表征噪声和高度混合的像元。将光谱和空间特征融合的方法用于分类研究试验。实验数据是两幅高光谱影像,比较了子空间字典偶学习(DPLsub)模型和其他三种分类器即最小二乘支持向量机(LS-SVM)、稀疏多分类回归(SMLR)和字典学习(DL-OMP)的分类结果。实验结果显示,DPLsub算法无论在时间上还是精度上都优于其他算法,证明了这种子空间字典偶学习方法对高光谱图像分类的可行性与高效性。 相似文献
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铝合金板材的残余应力主要产生于淬火过程中,而残余应力是导致航空航天用铝合金板材机加工变形的主要原因。采用X射线衍射法、超声波法和盲孔法分别对7050铝合金板材水浸淬火试样的残余应力进行了测试,并对3种方法的测试结果进行了对比和分析;采用超声波法对7075铝合金板材喷淋淬火试样的残余应力进行了测试。结果表明:超声波法测得的7050铝合金板材水浸淬火试样的残余应力分布规律与X射线衍射法和盲孔法测得的具有较好的一致性,板材近表层处的残余应力随着测试深度的增加而减小;7075铝合金板材喷淋淬火试样的残余应力随着辊速和喷水量的增大而增大。 相似文献
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实验获得了7085铝合金自由锻厚板室温(25℃)浸没式淬火的表面热交换系数,其值随着金属表面温度的升高先增大后减小,并在183℃达到峰值8112 W/(m~2·℃),采用有限元模拟研究了分段重叠冷压方式削减淬火残余应力后的残余应力演变规律和冷压量削减淬火残余应力的效果。结果表明:降温过程中表面和心部最大温差可达298℃,其中心部温度降到350℃以下需要60 s;淬火后残余应力为心部受拉表面受压,拉应力最大值为248 MPa,压应力最大值为-221 MPa。对比分析了不同冷压量削减淬火残余应力的效果,得出分段重叠冷压法削减淬火残余应力的最优冷压量为1%。经过1%冷压后,厚板淬火残余应力明显降低,大部分应力分布在-50~50 MPa;冷压面区域有一定的高拉应力集中区,拉应力最高达116 MPa。 相似文献
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织构广泛存在于铝合金制品中,并影响着材料的一系列性能,包括强度、延展性、成形性和腐蚀性等。介绍了目前织构的一般测试分析方法,主要阐述了铝合金制造加工过程中产生的各种类型织构,如铸造织构、变形织构和再结晶织构等以及它们的演变规律,分析了铝合金加工工艺对材料最终的织构成分及织构强弱的影响,并揭示了厚板铝合金轧制和铝合金的搅拌摩擦焊接过程中产生的不均匀分布织构,以及其对材料性能的影响。最后介绍了铝合金织构的应用情况,并对铝合金织构的研究前景进行了展望,提出了在线织构检测技术,将是未来铝合金织构测试分析的主要发展方向之一。 相似文献
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