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Gaoya dianqi, 2022 在虚拟现实环节中的培训类、操作类的系统中，对于动作的标准性、规范性评价已经成为一个日益突出的问题。将培训师进行培训过程的标准动作分割是非常重要和关键的一环，分割的精确与否直接影响后续的培训评价。文中提出了一种基于多维状态云模型预测的方法，首先采用卷积神经网络对操作动作的多传感器数据集进行模型训练预测得到下一时刻的动作多个结果形成多结果数据集；然后对预测的多结果数据集设计多维云模型；最后通过实际动作在云模型中的分布得到对应概率进行动作分割点判定 ...
金淼 +10 more
doaj
, 1997 文中将模糊系统与神经网络相结合,集模糊系统较强知识表达能力与神经网络强大自学习能力于一体,探索模糊化处理、模糊规则的获取和模糊逻辑推理用神经网络实现的模糊神经网络技术,并以储集层油气评价为线索来阐述了模糊神经网络的理论 ...
李士伦, 冉启全
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Gaoya dianqi, 2020 为了实现对电气设备放电声音的精准检测,文中筛选比较了多种经典的机器学习算法和新兴的卷积神经网络算法,以期得到识别效果最优的选择。首先对音频进行预处理,再通过将放电声与环境噪声和变电站正常工况背景声混合来模拟变电站真实工作环境,并使用梅尔频率倒谱系数提取特征,最后采用支持向量机等机器学习算法与卷积神经网络算法进行识别,选取识别效果最佳的算法并考察不同采样频率、采样时长等因素对识别效果的影响。实验结果表明,使用梅尔频率倒谱系数提取特征可以良好区分放电与环境噪声,支持向量机在一系列算法中识别放电声音能力最强 ...
孙汉文, 李喆, 盛戈皞, 江秀臣
doaj
, 2011 运用人工神经网络对东湖沉积物营养状况进行了模拟研究。以东湖三个样点柱状沉积物的TN、TP、TOC、SRP、TSL、pH 6个因子作为网络模型的输入变量,建立了训练样本和测试样本,同时采用有机指数值作为输出变量,对东湖沉积物营养状况进行评价分析。通过模型分析,结果显示东湖沉积物处于肥污染状态。在2008年6月采得的数据样本中,抽取6个样本作为检验网络模型的确证集,对网络模型进行验证,误差结果符合要求,与传统分析法所得评价结果一致,结果显示模型可靠性较好 ...
蔡俊雄, 李政, 王坎, 方涛
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, 2020 由于空间分辨率和实验条件的限制,粒子图像测速技术(PIV)无法准确测量湍流边界层近壁流场。本文利用卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)增强PIV速度场的空间分辨率和预测近壁无法测量的流场。为了训练和验证该网络,我们根据雷诺数Re_τ=1000和5200的槽道湍流直接数值模拟(DNS)数据模拟生成了大量PIV速度场,并分别作为该网络的训练集和测试集。经过训练,该网络能够输出高分辨率的流场。本文从瞬时流场、误差、湍流统计量、能谱等方面分析了该网络的性能 ...
王士召, 王洪平, 何国威
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, 2019 目前,事件检测的难点在于一词多义和多事件句的检测.为了解决这些问题,提出了一个新的基于语言模型的带注意力机制的循环卷积神经网络模型(recurrent and convolutional neural network with attention based ..
施喆尔, 陈锦秀
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Gaoya dianqi, 2021 红外热成像是监测和诊断高压开关设备发热缺陷的方法之一,具有非接触、无损伤等优点。海量红外图像数据的处理对信息挖掘、目标识别和智能诊断提出了更高的要求,而现有方法在故障区域识别、关键特征提取和缺陷分类等方面仍存在不足。因此,文中提出了一种基于红外图像实例分割的敞开式开关设备发热缺陷智能诊断方法,利用Mask R-CNN进行感兴趣区域的自动提取与分割,构建轻量级卷积神经网络并引入到Mask R-CNN的最后一步,利用迁移学习进行模型训练,实现发热缺陷的自动识别。测试结果表明 ...
叶剑涛 +5 more
doaj
, 2020 随着神经网络等人工智能技术的快速发展,利用数据驱动的机器学习方法在探索复杂流体动力学问题中的流场识别、提取、降阶等方面取得了成功的应用。空化是发生在水力机械等领域常见的水动力现象,作为高速水动力学的核心问题,云状空化流具有强烈的非定常特性,因此,利用数据驱动建立非定常多相流场的识别方法对水力机械等领域具有重要的意义。本文旨在研究一种基于卷积神经网络的空化翼型表面压力预测方法,该数据驱动方法通过提取非定常云空化流场中水翼尾流速度、空泡体积分数等流动特征构建水翼表面压力分布的完整模型。首先 ...
叶舒然, 王一伟, 王畅, 张珍
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, 2017 本发明涉及一种基于粗糙集与BP神经网络的泵的故障诊断方法，包括以下步骤：搜集基准的训练样本特征数据，得到对应约简后的决策表，建立BP神经网络模型；将待诊断的训练样本特征数据，得到对应约简后的决策表，输入到所述BP神经网络模型，进行故障诊断。本发明通过将BP神经网络与粗糙集算法结合，先利用粗糙集理论有效的降低泵功图样本特征的维数，再利用约简后样本特征构造BP神经网络识别器，简化BP神经网络结构，减少BP神经网络识别器学习和运行的时间 ...
李世超, 于海斌, 尚文利, 曾鹏
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野生动物学报, 2023 针对使用粪便显微分析法时对食草动物粪便中植物表皮细胞人工分类困难且效率低的问题，提出一种基于多轴注意力的双通道神经网络分类方法，用于自动识别显微镜下食草动物粪便中残留的植物表皮细胞种类。首先，获取粪便中残留的植物表皮细胞图像，作为神经网络模型的输入；引入多轴注意力机制提高网络特征提取能力，同时降低注意力导致的计算复杂度；构建局部和全局通道，提高网络对植物表皮细胞图像信息的获取能力；最后将2个通道提取的特征进行融合，完成对植物种类的识别。此外，应用移动倒置瓶颈卷积（MBConv）模块进行模型的轻量化处理 ...
马光凯 +4 more
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