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智能科学与技术学报, 2021 针对视网膜疾病种类繁多、病灶位置不固定等特点，提出一种基于深度卷积集成网络的视网膜多种疾病筛查和识别方法。首先，根据视网膜眼底图像裁剪掉两侧黑色边框，并去除图像中的噪声，以降低对眼底图像的干扰，提高图像的清晰度；之后，通过对处理完成的视网膜眼底图像使用裁剪、旋转等数据增强方法来扩增数据集；再建立基于深度卷积神经网络的模型进行特征提取，并在网络模型微调后完成视网膜疾病筛查和识别任务，最终将多个模型的结果进行集成。实验结果表明，该方法针对视网膜疾病的筛查和识别的问题取得了较好的效果 ...
王禾扬, 杨启鸣, 朱旗
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Dizhen xuebao, 2020 为了快速、高效地从地震数据中识别地震事件和拾取震相，本文利用基于样本增强的卷积神经网络自动震相拾取方法，将西藏林芝地区L0230台站3个月数据作为训练集，该区内另外6个台站连续1个月的波形数据作为测试集，采用高斯噪声、随机噪声拼接、随机挑选噪声、随机截取地震事件等4种样本增强的方法扩增训练集，以提高自动震相拾取技术的准确率。结果显示：样本增强前模型在测试集上的地震事件识别准确率为80%，样本增强后提升至97%，表明样本增强有效地提高了模型的泛化性能和抗干扰能力；在0.5 s误差范围内 ...
An Li +4 more
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Zhendong Ceshi yu Zhenduan针对燃气调压器故障识别中不平衡数据影响模型识别能力的问题，提出一种一维卷积神经网络（one‑dimensional convolutional neural network，简称1D‑CNN）与注意力机制（squeeze‑and‑excitation，简称SE）相结合的改进深度卷积神经网络（SE‑1DCNN）方法。首先，使用一维卷积核提取故障特征；其次，在交替的卷积层后添加SE模块用于通道加权，选择性地保留所需的重要信息特征，并抑制弱相关的特征；最后 ...
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, 2022 本发明涉及一致基于核操作的核全连接神经网络的图像识别方法。对于图像分类任务来说，当网络的深度和宽度足够和合适时，分类精度达到饱和。即使增加深度和宽度，饱和度精度也不会提高。本发明中通过提高深度卷积神经网络的非线性能力突破饱和精度。在深度卷积神经网络中，前一层更倾向于提取特征，后一层更倾向于对特征进行分类。因此，我们提高了深度卷积神经网络的最后一层全连接层的非线性能力。最后一层采用核操作将特征隐式映射到高维空间，使网络具有更好的线性可分性。实验结果表明，与基准网络相比 ...
刘柏辰, 韩志, 唐延东, 贾慧迪
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, 1996 本文介绍用于沉积微相智能识别的神经网络模式识别方法。该方法利用关键井研究建立了测井相与地质相的对应关系作为识别模式，通过向识别模式学习获得模式识别智能知识，从而利用这些智能知识识别未知井，未知点微相类型。本文方法成功地应用于中原油田文留 ...
李士伦, 冉启全, 顾小芸
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智能科学与技术学报, 2020 针对分拣过程中视觉系统识别复杂物体时速度慢、对环境变化适应性不足的问题，提出一种基于轻量型卷积神经网络的机械臂快速分拣方法。该方法首先使用基于轻量型卷积神经网络的MobileNet-SSD算法对图像中的目标物体进行检测，获取目标类别和位置信息；然后根据检测输出结果对图像进行预处理和边缘检测，最终得到校正后的定位结果。在PROBOT Anno机械臂平台上进行分拣实验，实验结果表明，相比于传统的图像处理方法，提出的方法能对复杂目标物体实现快速的检测和定位，对于目标形态和环境的多样性来说具有更好的鲁棒性。
田思佳 +4 more
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Zhendong Ceshi yu Zhenduan针对在线故障诊断中多源信息利用不足与模型识别精度不高的问题，提出了一种主成分分析（principal component analysis， 简称PCA）与残差注意力网络相结合的多传感器融合故障诊断方法（multi‑sensor feature fusion residual attention network， 简称MSF‑ResAttNet），以实现三相异步交流电动机的高精度诊断。首先，采集电动机在不同运行状态下的振动、电压及电流等多源信号；其次，利用PCA对同源传感器数据进行数据层融合 ...
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智能科学与技术学报, 2020 针对传统物理机理建模方法不适用于复杂光照条件下光伏组件建模的问题，提出一种基于混合结构神经网络的光伏组件输出特性数据驱动建模方法。在深入分析光伏组件物理机理及输出特性的基础上，提出利用卷积神经网络和径向基函数神经网络对不均匀光照条件、温度、湿度等环境因素进行特征提取，并对光伏组件的输出特性进行仿真拟合。为提高模型的拟合效果，提出针对不均匀光照条件的阴影形态等效分析方法，同时采用改进型的遗传编码方案对网络参数进行优化，最后利用实际运行数据对模型效果进行分析验证。结果表明 ...
张国宾, 王新迎
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四川大学学报. 自然科学版, 2011 提出了一种基于遗传BP人工神经网络的COSM图像复原算法,利用BP神经网络的学习记忆和泛化能力,通过用一组COSM样本图像对网络进行训练,建立含有离焦模糊的模糊三维图像与清晰三维图像之间的非线性映射关系,然后利用训练好的BP神经网络对待复原的COSM图像进行复原处理,从而实现COSM图像复原.复原的三维图像无论在主观视觉还是定量分析上都取得了很好的效果.与传统的图像复原算法不同,该算法免去了解卷积等复杂的运算,不存在病态问题,可广泛应用于模糊图像的复原中并且效果较好.
张建锋 +3 more
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