基于逐维反向学习的动态适应布谷鸟算法

为了解决布谷鸟搜索算法寻优精度不高、收敛速度慢、后期搜索活力不足以及处理高维优化问题时存在维间干扰等缺陷,提出了逐维反向学习策略的动态适应布谷鸟算法。首先,对选择更新后的解进行逐维反向学习,减少维间干扰,扩大种群多样性;然后,使用精英保留方式评价该结果,提高算法寻优能力;最后,充分利用当前解的信息进行动态适应的缩放因子控制,引导解快速收敛,提升算法搜索活力。实验结果表明,该算法相比较于标准布谷鸟搜索算法,寻优精度、收敛速度以及后期搜索活力有所提高,与其他改进算法相比也具有一定的竞争优势。     

基于生成对抗网络的太阳能电池缺陷增强方法

为了解决太阳能电池样本不均衡问题,提出负样本引导生成对抗网络的太阳能电池缺陷样本增强方法. 通过在生成对抗模型中引入大量负样本和增加负样本引导损失,促进模型对正样本特征的表达,提升生成样本的多样性;设计自适应的权值约束方法,平衡生成器和判别器的表达能力,提升生成样本的质量. 实验结果表明,在太阳能电池电致发光(EL)缺陷数据集上,提出方法的生成质量和检测精度优于深度卷积生成对抗网络（DCGAN）、梯度惩罚Wasserstein距离生成对抗网络（WGAN-GP）和一阶导数生成对抗网络（FOGAN）;该方法的F测度较DCGAN、WGAN-GP和FOGAN分别最高提升了10%、8%和5%,具有较好的数据增强性能. 在带钢表面缺陷数据集及DAGM 2007公共数据集上,提出方法的性能优于DCGAN、WGAN-GP和FOGAN,具有一定的泛化能力.