基于模糊Modular神经网络的官厅水库及邻区的地震危险性估计

首先介绍了模糊Modular神经网络的原理、建模方法与仿真实验,然后利用该方法把一些常用的地震学指标作为神经网络的输入,未来50年最大震级则作为网络的期望输出,对官厅水库及邻区的地震活动进行学习与最大震级序列建模,进行危险性预测。通过分析,认为该方法在一定程度上具有学习、建模与外推预测泛化能力,具有很好的中长期地震危险性预测效果,可以作为中长期地震危险性分析的工具。

改进的模糊Modular神经网络在既有建筑可靠性鉴定中的应用

在Takagi-Sugeno模糊逻辑系统的基础上,提出了改进的模糊Modular神经网络模型(IF-MNN),并将该模型应用于既有建筑的可靠性鉴定。改进的模型是将传统的模糊Modular神经网络模型中的单输出改进为多输出。这种改进的多输入多输出的模糊Modular神经网络模型具有预测性能好、训练学习速度快的优点,它的系统门网络采用模糊C均值聚类算法代替K-means算法,专家网络的训练中引进了先进的Levenberg-Marquardt算法。在应用改进的模糊Modular神经网络模型对既有建筑进行可靠性鉴定的过程中,综合考虑了各主要因素对既有建筑可靠性鉴定等级的影响,并将经量化处理的影响因素作为网络的外部输入,将网络计算得到的4个输出值分别作为样本对应于不同可靠性等级的隶属度,建筑可靠性鉴定的最终评判等级为最大隶属度所对应的等级。训练和预测样本的计算结果证明了改进的模糊Modular神经网络模型在既有建筑可靠性鉴定中应用的可行性和有效性。

模糊Modular神经网络在黄金矿区可持续发展能力评价模型中的应用

以黄金矿区可持续发展能力的评价为研究对象 ,以矿区REES系统经济、社会、环境、资源子系统的综合发展水平、可持续发展度以及相互之间的状态协调度作为评价指标 ,建立了模糊Modular神经网络评价模型。通过实例分析 ,证明该模型具有较好的泛化、学习和映射能力 ,对类似于可持续发展能力的非线性系统评价有一定的参考价值。

一种模糊Modular神经网络模型及其应用

将神经网络模糊系统与模糊C均值聚类法相结合 ,对模糊Modular神经网络进行研究 ,提出了该模糊神经网络模型的多输出结构及其学习算法 ,据此开发了模糊神经网络诊断系统 ,并将其用于某电源分系统的诊断分析 ,运行的结果表明 。

基于改进实数编码遗传算法的神经网络超参数优化

针对神经网络超参数优化效果差、容易陷入次优解和优化效率低的问题,提出一种基于改进实数编码遗传算法(IRCGA)的深度神经网络超参数优化算法——IRCGA-DNN(IRCGA for Deep Neural Network)。首先,采用实数编码方式表示超参数的取值,使超参数的搜索空间更灵活;然后,引入分层比例选择算子增加解集多样性;最后,分别设计了改进的单点交叉和变异算子,以更全面地探索超参数空间,提高优化算法的效率和质量。基于两个仿真数据集,验证IRCGA-DNN的毁伤效果预测性能和收敛效率。实验结果表明,在两个数据集上,与GA-DNN(Genetic Algorithm for Deep Neural Network)相比,所提算法的收敛迭代次数分别减少了8.7%和13.6%,均方误差(MSE)相差不大;与IGA-DNN(Improved GA-DNN)相比,IRCGA-DNN的收敛迭代次数分别减少了22.2%和13.6%。实验结果表明,所提算法收敛速度和预测性能均更优,能有效处理神经网络超参数优化问题。

基于卷积神经网络的预制叠合板多目标智能化检测方法

在生产过程中,预制构件尺寸不合格问题将导致其在施工现场无法顺利安装,从而影响工期。为推进预制构件智能化生产的进程,以预制叠合板为例,基于卷积神经网络研究生产过程中的智能检测方法,在生产流水线上设计并安装图像采集系统,建立预制叠合板尺寸检测数据集。通过YOLOv5算法实现对混凝土底板、预埋PVC线盒及外伸钢筋的识别,并以固定磁盒作为基准参照物进行尺寸检测误差分析,实现混凝土底板尺寸、预埋PVC线盒坐标的检测,在降低训练数据集参数规模的工况下保持较高的识别精度。结果表明:该方法可以有效检测预制叠合板的底板数量和尺寸、预埋PVC线盒数量和坐标,并实现弯折方向不合格的外伸钢筋检测,并能降低人工成本,提高检测精度,加快检测速度,提高预制叠合板的出厂质量。

基于BP神经网络的分层相控碳酸盐岩储层渗透率预测方法

碳酸盐岩储层受成岩作用影响大,孔隙-喉道结构复杂,孔隙度—渗透率相关性较低,渗透率预测难度较大,常规以线性关系为主的预测方法结果不理想。提出了基于BP神经网络的储层渗透率综合预测方法,可以有效预测碳酸盐岩储层渗透率。方法主要分3步。首先对岩心数据和测井数据进行质量控制;然后结合地质特征,优选预测测井曲线参数和神经网络模型的参数,建立预测模型;最后综合多来源资料,进行预测结果质量控制。将该方法应用于中东地区碳酸盐岩A油藏,渗透率预测结果较好。碳酸盐岩储集空间复杂,孔、洞、缝均发育,岩心塞的渗透率测量只能代表局部位置,而试井资料的动态有效渗透率测量范围较大,可以体现储集空间特征,加之储层黏土矿物含量低,不存在储层敏感性问题和各向异性较弱等因素,最终导致试井动态渗透率数值一般高于岩心渗透率。

基于图卷积神经网络的节点分类方法研究综述

节点分类任务是图领域中的重要研究工作之一。近年来随着图卷积神经网络研究工作的不断深入,基于图卷积神经网络的节点分类研究及其应用都取得了重大进展。图卷积神经网络是基于卷积发展出的一类图神经网络,能处理图数据且具有卷积神经网络的优点,已成为图节点分类方法中最活跃的一个研究分支。对基于图卷积神经网络的节点分类方法的研究进展进行综述,首先介绍图的相关概念、节点分类的任务定义和常用的图数据集;然后探讨两类经典图卷积神经网络——谱域和空间域图卷积神经网络,以及图卷积神经网络在节点分类领域面临的挑战;之后从模型和数据两个视角分析图卷积神经网络在节点分类任务中的研究成果和未解决的问题;最后对基于图卷积神经网络的节点分类研究方向进行展望,并总结全文。

结合图卷积神经网络和集成方法的推荐系统恶意攻击检测

推荐系统已被广泛应用于电子商务、社交媒体、信息分享等大多数互联网平台中,有效解决了信息过载问题。然而,这些平台面向所有互联网用户开放,导致不法用户利用系统设计缺陷通过恶意干扰、蓄意攻击等行为非法操纵评分数据,进而影响推荐结果,严重危害推荐服务的安全性。现有的检测方法大多都是基于从评级数据中提取的人工构建特征进行的托攻击检测,难以适应更复杂的共同访问注入攻击,并且人工构建特征费时且区分能力不足,同时攻击行为规模远远小于正常行为,给传统检测方法带来了不平衡数据问题。因此,文中提出堆叠多层图卷积神经网络端到端学习用户和项目之间的多阶交互行为信息得到用户嵌入和项目嵌入,将其作为攻击检测特征,以卷积神经网络作为基分类器实现深度行为特征提取,结合集成方法检测攻击。在真实数据集上的实验结果表明,与流行的推荐系统恶意攻击检测方法相比,所提方法对共同访问注入攻击行为有较好的检测效果并在一定程度上克服了不平衡数据的难题。

图卷积神经网络综述

图卷积神经网络是图论与深度学习的交叉,已成为机器学习领域的研究热点。基于此,介绍了图卷积神经网络的形成,梳理了两大类经典的图卷积神经网络:谱方法和空间方法,详细介绍了这两类图卷积神经网络模型,分析了图卷积操作的核心理论基础,介绍了图卷积神经网络在各领域的应用,总结了图卷积神经网络面临的主要挑战,展望了图卷积神经网络的发展趋势,并分析了图卷积神经网络在野外环境下蝴蝶识别任务中的潜在应用。

基于卷积神经网络的采摘机械臂无碰撞运动规划研究

介绍了卷积神经网络的基本结构及其工作原理,基于DH参数法建立了采摘机械臂运动模型,并设计了一套采摘机械臂无碰撞运动规划算法,旨在实现对采摘机械臂的精确控制。MatLab仿真试验表明:采摘机械臂在系统的驱动控制下,能够准确从起点移动到目标点,轨迹比较圆滑,且能以最优的圆弧路径避开障碍物,优化效果明显,能够满足采摘机器人作业需求,证实了该算法的稳定性和可靠性。

基于物理信息神经网络的金属表面吸收率测量方法

漫反射金属吸收率的准确测量十分重要且比较困难.量热法可靠性较高,但是参数反演较为困难.为此,建立了一种物理信息神经网络方法.该方法通过神经网络拟合温度上升段曲线,进而获得吸收率.为了验证该方法,开展了数值仿真和实验研究.数值仿真结果表明,该方法适用于吸收率测量,抗干扰能力强,反演精度高,在0.05—0.2的吸收率范围内,最大误差为0.00092.实验以喷砂镀金铝板为被测对象,受表面粗糙度、镀金工艺等影响,这些样品的吸收率处于2%—10%之间,测量重复精度优于1%.基于物理信息神经网络的吸收率测量方法有望成为一种有力的金属表面吸收率测量方法.

基于多尺度特征深度神经网络的不同产地山楂细粒度图像识别

中药是中医治疗疾病的主要途径,也是我国中医药事业传承与创新发展的物质基础,其真伪优劣也会直接影响中医临床的疗效,因此研究科学合理且高效的中药材质量检测方法符合当前行业热点.山楂作为中国著名的药食两用类药材,在烹饪和治疗中具有保护心血管、降低血压的作用,被广泛应用;但由于自然环境与栽培条件的不同,不同产地的山楂易被混淆从而对品质产生影响.尽管化学、生物鉴定的方法广泛而重要,但专业门槛高,耗时较长;且传统图像处理方法容易受外在环境因素干扰,可靠性差.因此亟待研究快速准确的方法以实现山楂产地的精准鉴别;受CoAtNet与Swin-Transformer网络启发,本文结合MBConv模块中深度可分离卷积网络对局部信息建模的特点与Swin Transformer模块多层次结构可弥补网络非局部性损失的特性,提出一种多尺度特征的混合神经网络模型,通过获取图像不同层级特征,将获取的形状、颜色与纹理等浅层特征作为先验知识与高层级语义信息进行特征融合,研究了一种快速有效的识别方法以实现对不同产地山楂的有效鉴别;此外,本文提出一种新的局部空间注意力机制,通过形成通道注意力模块联合空间注意力模块的新结构,实现对图像细粒度特征的聚焦与学习.实验结果表明,本文所提出的方法有最高的鉴别准确率为89.306%,优于其他基线模型.实践证明,本文的研究提高中药材鉴别的科技水平,拓宽传统中医药的研究思路.

联合收割机裂纹转子与滚动轴承故障诊断系统研究--基于卷积神经网络

首先,介绍了传统神经网络,在其基础上引出了改进的卷积神经网络;然后,搭建了转子和滚动轴承的动力学模型,对转子和轴承的裂纹模型进行分析研究;最后,实现了联合收割机裂纹转子与滚动轴承故障诊断系统。实验结果表明:基于卷积神经网络的诊断模型达到稳定识别精度的迭代次数更少,且识别精度更高,效果更好,证明了系统的可行性和可靠性。

基于模型嵌入循环神经网络的损伤识别方法

目前,绝大多数基于深度学习的结构损伤识别方法依靠深度神经网络自动提取结构的损伤敏感特征,并通过损伤状态之间特征的差异实现模式分类识别.然而,这些方法面临着损伤量化难度大的挑战,并且需要大量的模型训练数据.本文提出基于模型嵌入循环神经网络(Model-Embedding Recurrent Neural Network,MERNN)的损伤识别方法.首先,通过数据驱动的卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)建立荷载-响应之间的映射关系,然后,利用龙格库塔法改进传统的循环神经网络,建立基于循环神经网络架构的数值计算单元.最后,基于结构响应计算值与实测响应残差构成的损失函数与神经网络的自动微分机制来实现结构刚度参数的更新,进而实现结构损伤识别.数值模拟框架与实验室的3层剪切型框架的损伤识别结果表明,本文提出的方法能基于少量响应数据准确量化结构损伤.

基于PSO-BP神经网络的磨机传动系统模型修正

针对磨机传动系统结构的复杂性、部件间约束条件的不确定性以及非线性等因素,提出了一种基于PSO-BP神经网络的有限元模型修正方法。通过改进BP神经网络逼近设计参数和特征量间的非线性映射关系,结合实际结构响应,利用神经网络的泛化特性,得到了模型设计参数值。修正后频率误差从最高18%降到4%左右,修正系数误差范围均在0.5%以内,明显提高了有限元模型精度;同时,又不需要大量迭代求解步骤,避开了传统反问题模型修正法的复杂非线性优化过程,提升了效率,验证了PSO-BP神经网络法应用于大型磨机传动系统上的可行性,为后续传动系统整体分析奠定了基础。

压缩感知和图卷积神经网络相结合的宽频振荡扰动源定位方法

新能源并网引发的宽频振荡严重威胁电网安全,实现宽频振荡源的在线定位并及时采取抑制措施以保证系统安全稳定尤为必要。为此,提出一种压缩采样和图卷积神经网络相结合的宽频振荡源定位方法,该方法首先在子站对时序的振荡信号进行稀疏采样,获得其低维观测序列,作为节点的时序信息,然后在主站融合系统的拓扑结构捕捉各节点的邻接关系,综合考虑系统振荡的时空特性,运用图卷积神经网络实现振荡源定位。最后利用宽频振荡样本集进行仿真验证,结果表明所提方法在量测数据含有噪声、传输数据缺失以及传输数据偏差的情况下都有较高的定位准确度。

基于多源数据聚合的神经网络侧信道攻击

基于深度学习的侧信道攻击需要针对密码算法的每一个密钥字节建模并训练,数据采集和模型训练开销大.针对该问题,提出一种基于多源数据聚合的神经网络侧信道攻击方法.为筛选具有良好泛化效果的密钥字节泄露数据进行数据聚合,以AES-128算法为例,先基于16个密钥字节的泄露数据训练16个单密钥字节模型,分别实现对16个密钥字节的恢复;其次,设计一种打分机制评估各单密钥字节模型的泛化效果,通过得分排序筛选出对各密钥字节恢复效果最好的单密钥字节模型;最后,以筛选模型所对应的各密钥字节泄露数据集构建多源数据聚合模型进行训练,实现密钥恢复.实验测试结果表明,多源数据聚合模型具有良好的泛化效果,有效提高了密钥恢复的准确率和效率,降低了恢复密钥所需的能量迹数量,其在采集能量迹较少的情况下依然具有较好的攻击效果.

基于神经算子与类物理信息神经网络智能求解新进展

深度学习通过多层神经网络对数据进行学习,不仅能揭示潜藏信息,还能很好地解决复杂非线性问题.偏微分方程(PDE)是描述自然界中许多物理现象的基本数学模型.两者的碰撞与融合,产生了基于深度学习的PDE智能求解方法,它具有高效、灵活和通用等优点.文章聚焦PDE智能求解方法,以是否求解单一问题为判定依据,把求解方法分为两类:神经算子方法和类物理信息神经网络(PINN)方法,其中神经算子方法用于求解一类具有相同数学特征的PDE问题,类PINN方法用于求解单一问题.对于神经算子方法,从数据驱动和物理约束两个方面展开介绍,分析研究现状并指出现有方法的不足.对于类PINN方法,首先介绍了基础PINN的3种改进方法 (基于数据优化、基于模型优化和基于领域知识优化),然后详细介绍了基于物理驱动的两类解决方案:基于传统PDE离散方程的智能求解方案和无网格的非离散求解方案.最后总结技术路线,探讨现有研究存在的不足,给出可行的研究方案.最后,简要介绍智能求解程序发展现状,并对未来研究方向给出建议.

基于卷积神经网络的岩渣分类算法及其FPGA加速

全断面岩石掘进机在道路掘进过程中,刀盘挤压切削岩体容易产生刀盘磨损及损坏,从而造成经济损失,因此需要检测刀盘磨损的理论和技术来指导施工。岩渣是掘进过程的直接产物,携带丰富的信息,能够反映当前的施工状况,因此可以通过岩渣识别利用这些信息间接实现对刀盘的监测。提出了一种基于卷积神经网络的岩渣识别算法,在岩渣数据集上实现了96.5%的分类准确率。随后为了便于FPGA硬件部署,提出一种网络压缩方法,将网络规模压缩到原始网络的2.28%,同时分类准确率相比原网络仅下降了0.9%。最后使用OpenCL技术在Intel Arria 10 GX1150平台上实现了算法部署,达到了224.54 GOP/s的吞吐率以及11.23 GOP/s/W的能效比。