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.

基于WOA-BP神经网络下马铃薯产量预测分析模型

马铃薯是我国重要的粮食作物之一,营养丰富,用途广泛,是一种谷物、蔬菜和水果功能兼具的食物,其蛋白质含量远高于其他块茎类食物,且富含优质的氨基酸。马铃薯生育期短,在湖北平原、丘陵地区冬种春收适宜发展早熟品种,对于填补全国南北方鲜薯市场供应空档期具有重要意义。因此,马铃薯产量的高效预测对于制定生长期间的种植管理措施及相关决策具有重要意义。为此,针对传统BP神经网络在产量预测中存在精度低、鲁棒性差等问题,利用鲸鱼算法(Whale optimization algorithm,WOA)对BP神经网络模型进行优化。同时,基于湖北地区2009-2021年间田间物联网获取的气象因子(大气湿度、大气温度、降雨量)、田间水热因子及马铃薯产量,采用BP神经网络模型、GA-BP神经网络模型(遗传算法优化)及WOA-BP神经网络模型对所选地区马铃薯产量进行预测。研究结果表明:WOA-BP神经网络模型精度明显高于GA-BP神经网络模型及BP神经网络模型,R2达到0.9764,预测值与试验值之间拟合程度较高,表明基于WOA-BP神经网络模型可以更加科学、合理、准确地进行马铃薯产量预测。

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。

注意力感知的边−节点交换图神经网络模型

提出了一种注意力感知的边-节点交换图神经网络(attention aware edge-node exchange graph neural network,AENN)模型,在图结构化数据表示框架下,使用边-节点切换卷积的图神经网络算法进行图编码,用于半监督分类和回归分析。AENN是一种通用的图编码框架,用于将图节点和边嵌入一个统一的潜在特征空间。具体地,基于原始无向图,不断切换边与节点的卷积,并在卷积过程中通过注意力机制分配不同邻居的权重,从而实现特征传播。在3个数据集上的实验研究表明,所提方法较已有方法在半监督分类和回归分析中具有明显的性能提升。

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。

融合多小波分解的深度卷积神经网络轴承故障诊断方法

针对卷积神经网络及其与信号降噪预处理集成方法面临高噪声环境和低质量数据挑战时难以有效地提取信号有用特征的问题,提出了一种融合Geronimo-Hardin-Massopust多小波分解的深度卷积神经网络模型(GHMMD-DCNN)。该模型思想是将多小波包分解与卷积神经网络深度融合,即设计多个一级多小波分解层以提取信号的低频分量和高频分量,再将多个一级多小波分解层与卷积层交替联接,使模型能够多尺度地提取并学习信号有用的时频域信息,信号分解和特征学习交替执行,进而实现强噪声鲁棒特征提取。在不同工况下的航空高速轴承振动数据上进行测试,结果表明:所提模型训练时能够快速达到稳定收敛,并且识别准确率均能达到99.9%以上;提出的方法在强噪声干扰下的故障辨识准确度和识别稳定性均优于对比方法,验证了其优秀的抗噪声干扰能力;在少训练样本测试中,提出的方法在单类训练样本数量为60时的平均诊断准确率高达91.19%,相比于其他方法最低提升了13.19%,验证了GHMMD-DCNN模型具有更优的低样本泛化能力。

正交实验结合AHP和GA-BP神经网络优化益黄散醇提工艺

目的 优化益黄散的醇提工艺。方法 采用回流提取法,以乙醇体积分数、液料比、提取时间为考察因素设计正交实验,以橙皮苷、川陈皮素、橘皮素、没食子酸、诃黎勒酸、诃子酸、甘草苷、甘草酸、丁香酚含量和干浸膏得率为指标,采用层次分析法(AHP)进行赋权并计算综合评分。通过验证正交实验和遗传算法(GA)-反向传播神经网络(BP神经网络)所预测的结果确定益黄散最佳醇提工艺参数。结果 正交实验优选的最佳醇提工艺参数为乙醇体积分数60%、液料比14∶1(mL/g)、提取时间90 min、提取2次,验证所得综合评分为79.19分;GA-BP神经网络优选的最佳醇提工艺参数为乙醇体积分数65%、液料比14∶1(mL/g)、提取时间60 min、提取2次,验证所得综合评分为85.30分,高于正交实验所得结果。结论 采用正交实验结合GA-BP神经网络的寻优方法较传统的正交实验寻优方法效果更佳,其优选出的益黄散最佳醇提工艺稳定可靠。

无轴承电动机神经网络逆系统解耦控制关键技术发展

无轴承电动机利用一套新的悬浮力绕组产生悬浮力,使无轴承电动机成为一种多变量、强耦合的非线性系统,如何实现转速与径向位移以及径向位移之间的动态解耦控制是无轴承电动机稳定运行的关键要素之一。神经网络逆系统具有以任意精度逼近非线性函数的能力,可以有效实现无轴承电动机的解耦控制。阐述了无轴承电动机悬浮力产生的原理以及神经网络逆系统解耦原理,从纯神经网络逆系统、神经网络逆系统结合智能控制器等方面分析了国内外无轴承电动机神经网络逆系统解耦控制策略的研究现状,归纳了无轴承电动机在使用神经网络逆系统进行解耦控制时的共同和不足之处,总结了无轴承电动机神经网络逆系统解耦控制的一般设计方法,并对神经网络优化、在线训练、抗干扰能力等关键技术发展趋势进行了展望。

基于多域物理信息神经网络的复合地层隧道掘进地表沉降预测

复合地层中盾构掘进诱发地表沉降的准确预测是隧道工程安全建设与施工决策的关键问题。基于隧道施工诱发地层变形机制构建隧道收敛变形与掘进位置的联系,并将其耦合至深度神经网络(deep neural network,简称DNN)框架,建立了预测盾构掘进诱发地层变形的物理信息神经网络(physics-informed neural network,简称PINN)模型。针对隧道上覆多个地层的地质特征,提出了多域物理信息神经网络(multi-physics-informed neural network,简称MPINN)模型,实现了在统一的框架内对不同地层的物理信息分区域表达。结果表明:MPINN模型高度还原了有限差分法的计算结果,可以准确预测复合地层中隧道开挖诱发的地表沉降;由于融入了物理机制,MPINN模型对隧道施工诱发地表沉降的问题具有普适性,可应用于不同地质和几何条件下隧道诱发地表沉降的预测;基于工程实测数据,提出的MPINN模型准确预测了监测断面的地表沉降曲线,可为复合地层下盾构掘进过程中地表沉降的预测预警提供参考。

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.

基于神经网络的力矩补偿动力学参数辨识

针对机械臂刚柔耦合动力学模型拟合精度不高的问题,在分析动力学参数对各关节力矩影响的基础上,提出了一种基于神经网络力矩补偿的动力学参数辨识方法.首先,对动力学模型进行线性化分析,得到最小惯性参数集,设计机械臂激励轨迹,并采集各关节数据集.其次,搭建神经网络架构,对不同隐藏层数的神经网络模型的训练效果比较,证明了本文模型的准确性.将关节位置、速度、加速度数据集作为网络架构输入,经过神经网络学习后提取出各关节力矩.最后,对算法辨识出来的模型进行验证,以模型预测力矩的均方根误差为评判标准,关节拟合力矩结果表明,本文所用方法相较刚体逆动力学有更好的拟合精度,减少了关节摩擦等非线性因素对辨识实验的影响,得到更精准的动力学模型,对机械臂系统有更好的控制效果.

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TT-Tucker分解的无预训练LC卷积神经网络压缩方法

张量训练(TT)分解和Tucker分解是两种有效的卷积神经网络压缩方法。然而,TT和Tucker分解分别面临空间结构信息丢失与计算复杂度高等问题。为解决上述问题,文中考虑了网络结构的信息保留率和资源占用情况,采用学习-压缩(LC)算法的约束型压缩框架,提出了一种基于TT-Tucker分解的无预训练LC卷积神经网络压缩方法(TTLC)。TT-LC方法包括学习步骤和压缩步骤两个部分。学习步骤不需要预训练过程,采用了指数循环学习率方法以提高训练准确率。而在压缩步骤,文中根据TT和Tucker分解的优点以及贝叶斯规则选取全局最优秩的特性,运用经验变分贝叶斯矩阵分解(EVBMF)和贝叶斯优化(BayesOpt)选出合理的秩以指导张量分解,采用TT-LC方法压缩训练后的模型。TT-LC方法既降低了空间结构信息丢失率和计算复杂度,又解决了张量的秩选取不合理导致模型准确率显著下降的问题,可实现模型的双重贝叶斯选秩和双重压缩,获得最优的压缩模型。最后,采用ResNets和VGG网络在CIFAR10与CIFAR100数据集上进行实验。结果表明:对于ResNet32网络,相比于基准方法,文中方法在准确率为92.22%的情况下,获得了69.6%的参数量压缩率和66.7%的浮点计算量压缩率。

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。