水下目标多模态深度学习分类识别研究

水下目标的分类识别对于水声探测具有重要意义。提出一种水下目标多模态深度学习分类识别方法。针对水声信号的一维时域模态和二维频域模态特征建立一种多模态特征融合的深度学习结构,结合长短时记忆网络和卷积神经网络的优点,对一维时域信号和二维频谱信号分别进行并行处理,对输出进行典型相关分析,形成特征融合表示,并利用相邻帧的相关性进行参数优化。利用实测水声信号对算法进行了验证。结果表明：提出的算法对于水下目标识别的精度有显著的提高。     

基于DCGAN的拉曼光谱样本扩充及应用研究

拉曼光谱检测方法依赖于化学计量学算法,深度学习是当下最炙手可热的方向,可应用于拉曼光谱进行建模.但是深度学习需要大样本进行训练,而拉曼光谱采集受制于器材和人力成本,获取大批量的样本需要更大成本,且易受荧光等因素干扰,这些问题都制约了将深度学习应用于拉曼光谱.针对以上问题,通过引入深度卷积生成对抗网络(DCGAN)提取拉...     

基于卷积神经网络的焊缝缺陷图像分类研究

为有效地对焊缝缺陷进行分类,从而判断焊接质量的等级,对传统卷积神经网络进行改进,提出一种多尺度压缩激励网络模型（SINet）。将4组两两串联的3×3卷积模块与Inception模块、压缩激励模块（SE block）相结合。通过多尺度压缩激励模块（SI module）将卷积层中的特征进行多尺度融合和特征重标定以提高分类准确率,并用全局平均池化层代替全连接层减少模型参数。此外考虑到焊接缺陷数量不平衡对准确率的影响,采用深度卷积对抗生成网络（DCGAN）进行数据集的平衡处理,并在该数据集上验证模型的有效性。与传统卷积神经网络相比,该模型具有良好的性能,在测试集上准确率达到96.77%,同时模型的参数个数也明显减少。结果表明该方法对焊缝缺陷图像能进行有效地分类。     

时频谱图和数据增强的水声信号深度学习目标识别方法

水声目标识别一直是水声领域研究的重点问题之一,深度学习方法可以有效地解决目标识别问题,然而,水声样本的稀少限制了该方法的应用.该文提出一种基于数据增强的水声信号深度学习目标识别方法,该方法以Mel功率谱作为网络的输入特征,通过对原始信号在时域和时频域的拉伸和掩蔽等变换,实现数据扩展和增加泛化性能的目的,最后,利用改进的...     

基于深度聚类的目标细粒度分类方法北大核心CSCD

为提高光电系统对弱小目标的识别和分类能力,降低算法对硬件平台和数据的依赖,提出一种无监督分类方法−基于目标深度特征聚类的细粒度分类方法。该方法通过轮廓、颜色、对比度等浅层特征提取提示目标,经超分辨处理后,利用卷积神经网络对目标的深层特征进行编码,进一步采用基于注意机制的主成分分析方法进行降维生成表征矩阵,最后利用聚类的方式实现目标细粒度分类。实验验证了基于不同神经网络的深度聚类方法在不同数据集上的分类性能,其中采用ResNet-34聚类方法在CIFAR-10测试集上细粒度分类性能达92.71%,结果表明,基于深度聚类的目标细粒度方法能够取得与强监督学习方法相当的目标分类效果。此外,还可以根据不同簇数和聚类等级的选择实现不同细粒度的分类效果。     

基于三维卷积神经网络与超像素分割的高光谱分类

高光谱遥感数据具有详细的地物光谱与空间信息.针对高光谱数据空间信息在以往分类方法中未得到充分利用而导致鲁棒性与分类精度较低的问题,提出了一种改进的超像素分割与三维卷积神经网络分类方法.该方法首先通过超像素分割与模糊聚类对高光谱遥感数据进行区域分割,再使用三维卷积神经网络对得到的区域分割结果与高光谱数据形成的空-谱联合数...     

基于深度学习的太赫兹时域光谱识别研究

太赫兹时域光谱技术,由于其具有物质\"指纹谱\"特性,是一种可以快速无损地鉴别物质的重要手段,在毒品和爆炸物的无损检测等方面有广阔的应用前景.其中,光谱识别是太赫兹时域光谱技术应用研究的重要方向之一.现有的光谱识别方法多是依靠手工选取特征后进行机器学习分类,或是通过设置吸收峰阈值门限进行判断.由于一些物质在太赫兹波段内并没...     

基于反贝叶斯学习的WDMS光谱自动识别研究

天体光谱是天体物理学重要的研究对象,通过光谱可以获取天体的许多物理、化学参数如有效温度、金属丰度、表面重力加速度和视向速度等。白矮主序双星是一类致密的双星系统,对研究致密双星的演化特别是公共包层的演化有着重要的意义。国内外的大型巡天望远镜如美国斯隆望远镜以及中国的郭守敬望远镜,每天都产生大量光谱数据。如此海量的光谱数据无法完全用人工进行分析。因此,使用机器学习方法从海量的天体光谱中自动搜索白矮主序双星光谱,有着非常现实的意义。目前的光谱自动识别方法主要通过对已有的标签样本进行分析,通过训练得到分类器,再对未知目标进行识别。这类方法对样本的数量有明确的要求。白矮主序双星的实测光谱数量有限。若要通过有限的样本集准确学习白矮主序双星的光谱特征,不仅需要扩大样本数量,还需要提高特征提取和分类算法的精度。在前期工作中,通过机器学习等方法在海量巡天数据中识别了一批白矮主序双星的光谱,为该实验提供了数据源。使用对抗神经网络生成新的白矮主序双星光谱,扩大训练数据量至原数据集约两倍的数量,增强了分类模型的泛化能力。通过反贝叶斯学习修正损失函数,将损失函数的大小与样本的方差相关联,抑制了异常数据对模型造成的影响,提升了模型的鲁棒性,解决了由于训练样本集偏差带来的梯度消失以及训练陷入局部最优解等问题。该实验基于Tensorflow深度学习库。使用Tensorflow搭建的生成对抗网络具有较好的鲁棒性,并且封装了内部实现细节,使得算法得以更好地实现。除此之外,由Tensorflow搭建的卷积神经网络在该实验中用于分类准确度测试。实验结果表明,二维卷积神经网络能够利用卷积核有效地提取白矮主序双星的卷积特征并进行分类。基于反贝叶斯学习策略的卷积神经网络分类器在白矮主序双星原始数据及对抗神经网络生成光谱的识别任务中达到了约98.3%的准确率。该方法也可用于在巡天望远镜的海量光谱中搜索其他特殊和稀少天体如激变变星、超新星等。     

基于生成对抗式神经网络的红外目标仿真方法

提出了一种应用于红外目标仿真的模型。利用训练后的条件深度卷积生成对抗网络,只需输入随机噪声和类别标签,便能够自动产生预期类别的红外目标仿真图像。在手写数字数据集(MNIST)和红外数据集上分别训练模型参数,再进行自动生成实验,均可以产生高真实度的样本图像;将判别网络提取的特征用于分类实验,并将所提方法合成的图像用于数据增强,以提升分类器性能。研究结果表明,所提方法能够有效模仿红外辐射特征。     

基于声发射和GAN-CNN的铝合金管道法兰 连接松动泄漏检测*

面向管道法兰连接松动引起的泄漏检测需求,为解决数据样本不足和减少特征指标手动选取的繁琐环节。本文,考虑到生成性对抗网络（GAN）作为数据扩充工具,已被证明能够生成与真实数据相似的样本数据。同时,卷积神经网络（CNN）作为一种深度学习方法,为自动提取数据的特征提供了一种有效的方法。开展了基于GAN和CNN的铝合金管道法兰连接松动泄漏检测研究。首先,搭建管道泄漏标定和数据采集实验台,利用声发射技术获取不同等级的原始泄漏信号。其次,采用GAN生成样本数据扩充原始数据。同时,为了评估生成模型的性能,引入统计特评估生成质量。最后,将生成的样本数据与原始数据设置为不同训练集,基于卷积神经网络构建智能分类检测模型,应用于管道泄漏检测。同时,分类检测结果与小样本智能分类方法SVM进行了比较,实验结果表明,基于GAN和CNN构建的智能分类模型可显著提高管道法兰连接松动泄漏检测精度。     

分子构象聚类中的K-means密度峰值搜索算法

分子构象的聚类是搜索分子动力学模拟轨迹中代表构象的主要方法。 它是分析复杂构象改变或分子间相互作用机制的关键步骤. 作为一种基于密度的聚类算法,密度峰值搜索算法因其聚类的准确度而被应用于分子聚类过程中. 但随着模拟时长的增长,密度峰值搜索算法较低的计算效率限制了其应用的可能. 本文提出K-means密度峰值搜索算法的聚类算法,它是密度峰值搜索算法在计算效率方面的一个扩展版本,用于解决密度峰值搜索算法中巨大的资源消耗问题. 在K-means密度峰值搜索算法中,首先,通过高效的聚类算法(例如K-means)进行初始聚类,得到的聚类中心被定义为具有权重的典型点. 然后,对加权的典型点通过密度峰值搜索算法实现二次聚类,并细化点为核心点、边界点、加细光晕点. 在与密度峰值搜索算法具有相似的精度的同时,计算复杂度由O(n²)降至O(n). 通过二面角,二级结构,关联图描述的分子构象,将KFDP用于多个模拟轨迹的聚类过程中. 并通过与K-means聚类算法,DBSCAN聚类算法的比较结果,验证了K-means密度峰值搜索算法的优势.     

生成式对抗网络的土壤有机质高光谱估测模型

已有的土壤有机质含量估测模型大多以光谱特征波段、线性和非线性模型为基础,较少考虑通过拓展样本数据建模集来提高模型的估测能力.为进一步提高土壤有机质高光谱反演模型估测精度,提出利用生成式对抗网络(GAN)合成伪高光谱数据和有机质含量的动态估测模型.选取湖南省长沙市及周边区域的水稻田为研究对象,采集土样和实测高光谱数据(3...     

基于拉曼光谱和DCGAN数据增强的珍珠粉掺伪检测研究

珍珠粉和珍珠层粉化学成分相似,但是珍珠层粉的药用价值远低于珍珠粉,并且珍珠层粉制备容易,成本底,常被不法商家用于冒充或掺入珍珠粉中流入市场,谋取利益.因此,对珍珠粉掺伪鉴别和纯度检测具有重要的意义.采用激光拉曼光谱结合深度学习研究珍珠粉掺伪快速鉴别和纯度分析.将纯珍珠粉和珍珠层粉按一定比例混合,制成珍珠粉质量百分数分别...     

无监督学习AE和MVO-DBSCAN结合LIF在煤矿突水识别中的应用

快速准确的识别突水类型和突水来源对煤矿安全开采具有重要意义,激光诱导荧光（LIF）技术在检测中具有快速性和灵敏性,将LIF应用于煤矿突水的检测,再结合模式识别算法,可快速识别出突水来源。目前用于识别水样光谱的算法过于依赖预先建立的水样光谱数据库,当突水水源不在该库中时,易引发误识别。无监督学习算法DBSCAN在聚类时不需样本集的标签和类别信息,能降低对未知类别的误识别,因此把DBSCAN算法用于突水的激光诱导荧光光谱识别,并将MVO用于DBSCAN的参数寻优,省去繁琐的人工参数寻优过程。实验中,从谢桥煤矿采水点获取四个水样,利用像素为2 048的USB2000+光谱仪采集水样的荧光光谱,每种水样采集30组光谱数据。首先,利用无监督学习算法自动编码器(AE)对原始光谱数据降维,以减少光谱数据中冗余信息对聚类的影响,设计的AE的结构是介于浅层和深层之间的多层网络模型,可将原始光谱数据降到2维;为使降维模型具有稀疏性,在传统的AE算法中加入一个Dropout层,由实验可知,加入Dropout层后的降维模型具有较快的收敛速度。将多元宇宙优化(MVO)算法用于DBSCAN参数寻优,在参数寻优过程中,DBSCAN对降维后的水样光谱识别率最高为97.5%,此时参数所对应的取值范围为[0.023 66 0.040 65];为验证AE对水样光谱数据降维的有效性,把归一化后的未降维的光谱数据用于DBSCAN聚类识别,DBSCAN对原始水样光谱的识别率最高为95%,比降维后的后水样光谱识别率低了2.5%,结果表明,使用AE降维光谱数据,可提高DBSCAN对不同光谱的识别率。最后,用监督学习算法K最近邻(KNN)识别降维后的水样光谱,将识别结果和无监督学习算法DBSCAN的识别结果对比,其中训练集选用三种水样,测试集使用四种水样;在测试集中,监督学习算法只能准确地识别训练集所包含的水样类别,但把训练集没有的类别全部识别错误,而DBSCAN能准确的识别出训练集中没有的水样光谱。非线性降维算法AE能实现对高维的水样光谱数据降维,把MVO-DBSCAN用于煤矿突水水源的LIF光谱识别,可有效降低因矿井水源光谱数据库建立不完备而引起的误识别。     

基于全卷积神经网络的黄花梨采收期可见-近红外光谱检测方法

水果采收期的成熟度决定了其最终食用品质,选择果实最佳的采收期是提高水果品质的关键措施之一.可见-近红外光谱技术以其快速、无损的检测特点,适合用于水果的成熟度、采收期检测.由于采收期果实品质差异大,传统化学计量学方法需进行复杂的光谱预处理,模型难以满足不同的季节、果园等需求.提出了一种基于全卷积神经网络(CNNs)的黄花...     

Generalized unscented Kalman filtering based radial basis function neural network for the prediction of ground radioactivity time series with missing data

On the assumption that random interruptions in the observation process are modeled by a sequence of independent Bernoulli random variables, we firstly generalize two kinds of nonlinear filtering methods with random interruption failures in the observation based on the extended Kalman filtering (EKF) and the unscented Kalman filtering (UKF), which were shortened as GEKF and GUKF in this paper, respectively. Then the nonlinear filtering model is established by using the radial basis function neural network (RBFNN) prototypes and the network weights as state equation and the output of RBFNN to present the observation equation. Finally, we take the filtering problem under missing observed data as a special case of nonlinear filtering with random intermittent failures by setting each missing data to be zero without needing to pre-estimate the missing data, and use the GEKF-based RBFNN and the GUKF-based RBFNN to predict the ground radioactivity time series with missing data. Experimental results demonstrate that the prediction results of GUKF-based RBFNN accord well with the real ground radioactivity time series while the prediction results of GEKF-based RBFNN are divergent.