基于邻域像素注意力机制的光场深度估计方法

通过发掘深度信息与子孔径图像邻域像素间的高度相关性,提出了一种基于邻域像素注意力机制的光场深度估计方法。首先根据光场图像的数据特性提出了一种邻域像素注意力机制,该注意力机制考虑了不同子孔径图像在同一邻域间的极几何关系,能够增强网络对遮挡像素的感知能力。其次基于注意力机制设计了一个光场子孔径图像序列特征提取模块,该模块通过三维卷积将相邻序列图像上的特征编码到特征图上,并通过注意力机制增强网络对光场图像极几何特征的学习能力。最后联合邻域像素注意力机制和特征提取模块设计了一个多分支的全卷积神经网络,该网络使用部分光场子孔径图像序列即可估计图像的深度特征。实验结果表明,所提方法在均方误差（MSE）和平均坏像素率（BP）指标上总体表现优于其他先进方法,同时得益于高效注意力机制的加入,与其他先进方法相比所提方法运行速度最快。     

采用GAF-D3Net深度学习网络的水下目标有源识别方法

提出一种基于格拉姆角场(GAF)和卷积神经网络(CNN)的水下目标有源识别方法。该方法利用GAF将目标回波信号编码为二维图像,使用空洞卷积构建轻量级的卷积神经网络GAF-D3Net实现对目标的特征提取与分类识别。实验表明,与基于传统图像特征的分类方法相比,所提方法的分类精度有显著提高,达到99.65%。在泛化性测试中,对比了经典CNN使用声呐图像的迁移学习方法,本文方法的曲线下面积(AUC)达到89%,具有更好的泛化性能以及抗干扰能力,为实现水下目标有源识别提供了一种可靠方法。     

基于改进U-Net++和近红外光谱技术的羊毛含量快速定性分析方法研究

羊毛制品因其柔软、保暖性好等优点广受欢迎,羊毛含量是衡量这类产品质量的重要依据。目前市场上羊毛制品质量参差不齐,传统检测方法具有破坏性大、主观性强等缺点,已无法满足实时快速评估目标羊毛制品质量情况的需求。近红外光谱技术是一种无需破坏样品结构、可模型封装操作的快速测量方法。将近红外光谱技术和深度学习技术融合,提出了一种基于注意力机制和U-Net++网络的羊毛含量快速定性分析方法。在数据准备方面,使用手持便携式光谱仪采集羊毛制品样本的光谱数据,其波段范围为908.1～1 676.2 nm,并根据其含量的不同对原始样本进行了等级划分。为减少光谱采集方式对建模数据集的影响,针对同一样本在距探头5, 6, 8, 9和19 mm 5种高度,分别采集了5次光谱数据,并使用马氏距离法剔除异常样本,最终共5 125组光谱数据用于建模。在模型选择方面,U-Net++网络可通过下采样、跳跃连接和上采样等环节实现对光谱数据的特征提取,并进一步对样本进行分类预测。然而,该网络使用了大量密集的跳跃连接,易产生模型参数冗余、低层特征被重复使用等问题。鉴于此,在原始网络的基础上引入了注意力门控模块,可以更有效地提取特...     

基于改进1D-VD-CNN与近红外光谱数据的金银花产地溯源研究

金银花是清热解毒必备良药,市面上金银花来源复杂,最著名的山东平邑产金银花在市场上常遭造假。已有的鉴别方法大多耗时长、成本高且操作复杂,亟需一种快速高效的金银花产地溯源方法。针对应用在金银花鉴别中的近红外光谱(NIRS)数据的一维卷积神经网络(1D-CNN)鉴别模型存在参数量过大、模型效率过于低下、计算复杂度高,同时易产生过拟合问题,对传统1D-CNN结构作出改进。使用效率较高的VD(Very Deep)结构替代传统1D-CNN中隐含层结构,并针对NIRS数据适应性改进,使其可直接应用于一维NIRS数据。改进分为三步：(1)将特征层的设计转为2个约束优化设计：第一约束条件设每个卷积层C值(卷积核与感受野的大小比值)为1/6,可提高网络模型效率;第二约束条件取顶层感受野大小为数据向量大小,实现更深层数据特征提取,并减小过拟合。(2)通过降采样把特征层输出特征向量缩小至较小的尺寸;(3)使用两个1×5大小的卷积层和一个带有Dropout的池化层将数据大小降采样到只有一个矢量的向量替代分类作用的全连接层,进而减小参数量。采集河南、山东、河北、重庆主要产地出产的金银花为样品500份。测试光谱范围...     

基于深度学习的材料超声回波衰减预测方法

材料超声回波衰减是评价材料均匀一致性的常用方法, 针对具有复杂结构的航空发动机盘件难以进行材料底面超声回波衰减评价的问题, 本文提出了利用超声背散射波信号直接预测底面回波衰减的方法。采用10MHz聚焦探头进行超声背散射波数据的采集, 利用深度学习技术构建和训练模型,建立了基于深度学习的材料底面回波衰减预测方法, 同时讨论了采用不同信号形式的超声波信号分类识别模型的准确率差异。研究发现：基于深度学习技术可实现通过超声背散射波预测材料的底面回波衰减, 预测结果和实际底面回波衰减试验结果具有良好的一致性。     

汉语儿童情感语声合成

情感语声合成技术对于人机交互具有重要的意义。面对儿童情感语声合成所需汉语语声数据资源缺乏以及模型训练时长较长等问题,该文提出利用迁移学习实现汉语儿童情感语声合成的方法。首先基于汉语语声数据库训练深度学习模型实现中文语声端到端合成模型,再使用高质量大样本的中文情感语料库完成情感语声合成模型,最后利用自行采样的小样本汉语儿童情感语料对模型进行迁移学习实现低资源的语声合成。客观实验结果中梅尔倒谱失真指标为4.91,主观听辨实验指标分别为3.61和4.17。通过实验对比表明,该文的方法在情感语声合成技术的应用上具有良好的性能表现,并且优于现有先进的低资源情感语声合成方法。     

基于最小Csiszár’s I-散度的高精度深度定位方法*

模态波束形成技术可用于水下目标定位,在深度定位方面,其定位精度(百米量级)往往不能满足实际需求;因此,高精度的深度定位方法需要被探索。传统高精度估计方法,如最小方差无畸变响应,面临着许多问题,如需要大量的快拍样本数等。最小Csiszár’s I-散度的迭代算法可以解决线性系统的求逆问题,但需满足系统的非负性条件,在图像的去模糊领域已得到广泛应用。该文将此算法和模态波束形成技术相结合,提出了一种新的高精度深度定位方法。基于SWellEx-96实验的海洋环境参数,分别用仿真和实验数据验证了该方法的以下性能：实现深度的高精度定位且抑制旁瓣能量;在小快拍数的情况下,深度定位性能良好。     

阵不变量匹配主动声呐目标深度辨识

水面/水下目标深度辨识可以在主动声呐探测过程中快速筛选感兴趣目标。根据目标多径返回信号到达时间与目标深度的关联性,该文提出了基于水平线阵的主动脉冲响应匹配目标深度辨识方法,该方法利用主动信号传播特性结合阵不变量理论提取脉冲响应,并与拷贝声场匹配实现目标深度估计。在校正了目标多径回波的方位变化后,该方法提取的时域特征较为稳定,并且只在时延估计距离处进行深度搜索。通过水平阵收集的宽带实验数据,在连续的多次回波中实现了对水面/水下目标92%的辨识成功率,验证了该方法在浅海环境下的目标深度估计能力。     

Att-U-Net：融合注意力机制的U-Net骨导语声增强*

近年来大量全卷积网络、U-Net等编解码网络结构应用于语音增强,它们具有计算复杂度低、模型参数少等优势。然而,与长短时记忆模型等方法相比,这些编解码结构仍存在不能充分利用先后时间之间和高低频率之间的关联信息等缺点,尤其对于长序列数据的输入,编解码结构存在信息丢失的问题。为保持计算效率的同时考虑更充分的时频关联信息建模,本文提出一种融合注意力机制的U-Net网络的骨导语音增强方法（Att-U-Net）,通过在跳跃连接中引入注意力机制,生成一个权重矩阵,将编码层中的全局信息根据权重融入对应的解码层中,使网络在编解码过程中能够关注输入数据中与增强目标相关程度高的重要信息,同时抑制不相关的信息。在骨导语音数据集上的实验表明,融合注意力机制的U-Net网络能在保持模型轻量化的同时有效提升骨导语音的增强效果,增强后的语音在各项客观评价指标上均优于基线模型。通过对编解码网络中间层的可视化分析发现,在解码过程中注意力机制有效地保留了有声段的信息,滤除了骨导语音由于骨导传声特性带来的中频共振,从而使得增强后的骨导语音具有较好的听觉效果。     

多组件学习器实现有机分子沸点的精准预测

沸点(BP)是有机分子液体的基本物理化学量, 也是化学工业生产中的重要参数. 有机分子的沸点由分子结构决定, 呈现复杂的结构-沸点关系, 函数法(Function Method)、基团贡献法(Group Contribution Method)等传统方法无法应对复杂多样有机分子结构的预测, 应用范围狭窄, 预测精度低. 本研究中, 我们利用基于人工神经网络(ANN)和支持向量机(SVM)的多组件学习器实现有机分子沸点的精准预测. 我们构建了基于可解释性描述符的ANN、基于相关性描述符的ANN及基于复合分子指纹的SVM三个异质模型, 并通过包含4550个各种类别的有机分子沸点的数据集进行训练得到了三个异质性学习器, 最后集成三个学习器对有机分子沸点进行预测. 相比于传统方法和此前的定量结构性质关系(QSPR)模型, 多组件模型结合了三种模型的优点, 展现出很好的预测精度和泛化能力以及低的过拟合, 实现了对多种类型有机分子的沸点的有效预测.