基于情感轮和多任务卷积神经网络的图像情感分布学习

图像情感分布学习可以对多种情绪同时进行建模,但现有的模型缺乏有效的方法直接考虑情绪之间的相关性.针对这一问题,该文提出一种基于情感轮和多任务卷积神经网络(EW-MTCNN)的图像情感分布学习模型,通过先验知识模块将心理学情感知识直接引入到深度神经网络中.基于Mikel′s情感轮定义成对情绪之间的相关性,EW-MTCNN模型采用多任务卷积神经网络学习情绪之间的相关性信息,同时优化情感分布预测和情绪分类任务.EW-MTCNN模型由3个模块组成,3个模块分别是图像特征提取层、情感轮先验知识层和多任务损失层.在情感分布数据集(Emotion6)和单标签数据集(Artphoto)上进行对比实验的结果表明:EW-MTCNN模型在情感分布预测与情绪分类任务上比其他情感分布学习方法具有更优的性能.

湖南镇电站转轮监造的质量控制

0引言浙江华电乌溪江水力发电厂湖南镇电站于1979年开始投入运行,1980年全部建成发电,总装机容量为170 MW（4×42.5 MW）。1996年12月,扩容增加1台单机容量为100 MW的机组投入运行。由于历史的原因,机组存在制造工艺落后、材料性能差、安全基础薄弱等隐患,特别是转轮空蚀、