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自适应调节学习率和样本训练方式的场景分类 被引量:7
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作者 储珺 苏亚伟 王璐 《模式识别与人工智能》 EI CSCD 北大核心 2018年第7期625-633,共9页
在基于卷积神经网络的场景分类方法中,当训练数据较少时,由于网络训练次数较多、收敛性较差等原因,容易造成过拟合.为了消除此影响,在卷积神经网络的框架下,文中提出可以自适应调节网络学习率和样本训练方式的场景分类算法.根据网络训... 在基于卷积神经网络的场景分类方法中,当训练数据较少时,由于网络训练次数较多、收敛性较差等原因,容易造成过拟合.为了消除此影响,在卷积神经网络的框架下,文中提出可以自适应调节网络学习率和样本训练方式的场景分类算法.根据网络训练中误差函数的变化自适应调节学习率,当误差函数变化较小时,保持批次的学习率不变,当误差函数变化加大时,学习率的变化与误差函数的改变成反比.同时根据网络输出结果改变实验样本的训练方式,着重训练分类不准确的图像.在Scene-15、Cifar-10场景数据集上的实验表明,文中算法改善神经网络的收敛性,有效提高分类精度,特别是对于室内场景等特征复杂场景的分类精度. 展开更多
关键词 场景分类 卷积神经网络 自适应学习率 自适应样本训练
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基于改进YOLOv5s的矿工排队检测方法
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作者 郝明月 闵冰冰 +3 位作者 张新建 赵作鹏 吴晨 王欣 《工矿自动化》 CSCD 北大核心 2023年第11期160-166,共7页
传统的目标检测算法识别矿工排队异常行为时需人工提取特征,检测时间长、检测精度低;基于卷积神经网络的目标检测算法在检测速度和精度上有所提升,但在遮挡、昏暗和光照不均等场景下的检测效果难以保障。针对上述问题,提出了一种改进YOL... 传统的目标检测算法识别矿工排队异常行为时需人工提取特征,检测时间长、检测精度低;基于卷积神经网络的目标检测算法在检测速度和精度上有所提升,但在遮挡、昏暗和光照不均等场景下的检测效果难以保障。针对上述问题,提出了一种改进YOLOv5s(HPI-YOLOv5s)模型,并将其用于矿工排队检测。HPIYOLOv5s模型在YOLOv5s模型的基础上对路径聚合网络(PANet)进行改进,通过删除单个输入边节点、增加双向交叉路径,构建了一种双向交叉特征金字塔网络(BCrFPN)进行多尺度特征融合。鉴于手动设置阈值的标签分配策略鲁棒性不高,在自适应训练样本选择(ATSS)动态设置阈值的基础上,提出动态标签分配策略(ATSS_PLUS),更合理地评估候选样本的质量,动态设定每个真实目标的阈值,具有更高的检测精度和鲁棒性。通过半平面交法计算人脸框与所划定排队区域的相交面积,并将相交面积和人脸框面积之比与设置的阈值比较以判断矿工是否有序排队。实验结果表明:HPI-YOLOv5s模型比YOLOv5s模型的准确率提高了1.9%,权重大小减少了32%,参数量减少了6.9%,检测速度提高了7.8%,且针对遮挡、昏暗、光照不均的矿井图像,能够更准确地识别矿工排队情况。 展开更多
关键词 矿工排队检测 人脸检测 双向交叉特征金字塔网络 特征融合 自适应训练样本选择 动态标签分配
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Adaptive Nonlinear Model Predictive Control Using an On-line Support Vector Regression Updating Strategy
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作者 王平 杨朝合 +1 位作者 田学民 黄德先 《Chinese Journal of Chemical Engineering》 SCIE EI CAS CSCD 2014年第7期774-781,共8页
The performance of data-driven models relies heavily on the amount and quality of training samples, so it might deteriorate significantly in the regions where samples are scarce. The objective of this paper is to deve... The performance of data-driven models relies heavily on the amount and quality of training samples, so it might deteriorate significantly in the regions where samples are scarce. The objective of this paper is to develop an online SVR model updating strategy to track the change in the process characteristics efficiently with affordable computational burden. This is achieved by adding a new sample that violates the Karush–Kuhn–Tucker conditions of the existing SVR model and by deleting the old sample that has the maximum distance with respect to the newly added sample in feature space. The benefits offered by such an updating strategy are exploited to develop an adaptive model-based control scheme, where model updating and control task perform alternately.The effectiveness of the adaptive controller is demonstrated by simulation study on a continuous stirred tank reactor. The results reveal that the adaptive MPC scheme outperforms its non-adaptive counterpart for largemagnitude set point changes and variations in process parameters. 展开更多
关键词 Adaptive control Support vector regression Updating strategy Model predictive control
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