模拟退火-BP神经网络法测定无机铬的形态

提出了用神经网络方法测定无机铬的形态。在Back Propagation(BP)算法的基础上,吸取了模拟退火算法的优点,解决了BP算法容易陷入局部极小点的问题。经实际样品分析,结果满意。     

径向基函数神经网络荧光光度法同时测定痕量铝、镓、铟、铊

以径向基网络(RBF)对荧光光谱严重重叠的Al3 、Ga3 I、n3 、Tl3 四组分混合体系同时进行测定。通过正交设计安排样本,在激发波长390 nm下,测定446~615nm的发射光谱。以34个特征波长处的荧光强度值作为网络特征参数,经网络训练和计算得出Al3 、Ga3 、In3 、Tl3 四者的平均回收率分别为99.07%、103.49%、98.72%、95.04%,在时间和精度上都比LMBP网络优越。     

风沙运动的DPM数值模拟

采用离散颗粒模型对风沙气固两相流动进行了数值计算．在该模型中,采用体平均的Navier-Stokes方程来描述气相的运动,对离散颗粒采用拉格朗日方法模拟,求解颗粒运动方程．采用硬球模型描述颗粒问碰撞作用．计算结果表明,沙粒平均水平速度廓线在0．02 m以上高度可以表示为按对数函数或幂函数规律增加,在0．02 m以下则发生偏离;在大于0．02 m的高度,输沙通量随高度按指数规律衰减,而在地面附近由于颗粒蠕移的影响发生偏离,这与已有文献结果一致。本文的模拟有助于风沙运动规律的研究与掌握。     

基于二阶段异质随机森林的汽油辛烷值预测

构建了基于二阶段异质随机森林的汽油辛烷值预测模型.首先利用样本-位点信息表知识约简模型,筛选出对汽油辛烷值影响大的位点数据作为第一阶段;然后,利用集成学习思想集成支持向量回归和动态时间序列神经网络,构建异质随机森林预测模型作为第二阶段.利用十折交叉法验证模型精度,结果表明该集成学习算法具有有效性和高精度.     

基于深度学习和细观力学的颗粒材料本构关系研究

颗粒材料的本构关系对岩土工程等众多领域至关重要. 不同于传统的唯象本构理论, 本文基于机器学习模型探索了一种细观力学理论指导下的数据驱动型颗粒材料本构关系预测方法. 根据Vogit均质化假设, 建立了小应变条件下颗粒材料应力?应变解析关系, 此关系唯一地确定了一组与颗粒材料本构行为相关的细观组构变量. 这些变量与反应颗粒材料宏观性质的主应力和主应变信息通过一系列离散元三轴压缩数值试验获得. 考虑到细观组构变量为内变量, 不能直接作为本构模型的输入. 本文基于有向图方法将颗粒材料微观结构信息隐式地包含在应力?应变的预测当中, 并采用门控循环单元(GRU)循环神经网络作为基础深度学习模型描述有向图中结点之间的映射关系. 通过将有向图从目标节点沿源节点展开, 整个应力?应变预测模型可由两个神经网络分别训练并组装而成. 将训练后的深度学习模型在全新的数据集上进行测试, 结果表明该训练策略能有效捕捉到颗粒材料在常规三轴任意加卸载, 等中主应力系数b的真三轴加载, 和等平均有效应力p的真三轴加卸载等复杂多轴加载工况下的应力?应变响应关系, 模型具有良好的内插和外推预测能力. 考虑到深度学习模型捕捉颗粒材料力学响应的能力及其开放式学习的特点, 充分结合数据驱动方法和理论本构模型可能是颗粒材料本构研究的一个重要方向.      

基于多尺度学习与深度卷积神经网络的遥感图像土地利用分类

土地利用信息是国土资源管理的基础和重要依据,随着高分辨率遥感图像数据的日益增多,迫切需要快速准确的土地利用分类方法。目前应用较广的面向对象的分类方法对空间特征的利用尚不够充分,在特征选择上存在一定的局限性。为此,提出一种基于多尺度学习与深度卷积神经网络（deep convolutional neural network,DCNN）的多尺度神经网络（multi-scale neural network,MSNet）模型,基于残差网络构建了100层编码网络,通过并行输入实现输入图像的多尺度学习,利用膨胀卷积实现特征图像的多尺度学习,设计了一种端到端的分类网络。以浙江省0.5 m分辨率的光学航空遥感图像为数据源进行了实验,总体分类精度达91.97%,并将其与传统全卷积网络（fully convolutional networks,FCN）方法和基于支持向量机（support vector machine,SVM）的面向对象方法进行了对比,结果表明,本文所提方法分类精度更高,分类结果整体性更强。     

卷积神经网络用于近红外光谱古筝面板木材分级

目前,我国乐器制作行业在古筝面板用木材等级的筛选上主要依赖于技师主观评判,但此法缺少科学理论的依据,效率低,客观性及出材率的提高等方面受到限制,无法满足乐器市场的大量需求。实现古筝面板用木材快速、智能化的分级工作是一个急需解决的课题。近红外光谱非常适用于测量含氢的有机物质。古筝面板木材主要化学成分的化学键均由含氢基团组成,不同等级板材的化学成分存在差异,这些差异反映在近红外光谱中,为判断木材等级提供了可能。同时卷积神经网络对非线性数据具有较强的特征提取能力,所以提出一种应用卷积神经网络模型对光谱数据进行分析的方法,进而判别木材的等级。应用了Savitzky Golay一阶、二阶微分两种预处理方法和核主成分分析、连续投影算法两种数据压缩方法,通过所设计的卷积神经网络模型以样本识别准确率和模型构建过程中的损失值作为判定指标选出最佳预处理和数据压缩方法。为了提高模型提取分析光谱数据的能力和避免过拟合现象,应用了多通道卷积核、批量归一化和early stopping策略,将通过两层卷积层提取的特征信息送入全连接层,从而充分提取剩余信息,通过Softmax函数获得板材的最终预测等级,从而确定了最终模型。最终Savitzky Golay一阶微分和核主成分分析为最佳数据处理方法,同时得出用于区分不同等级的古筝面板用木材的主要关键谱带,分别为1 163~1 243, 1 346~1 375和1 525~1 584 nm。将该模型应用于测试集样本,古筝面板用木材的等级识别准确率为95.5%。实验结果表明所提出的方法可以高效地处理光谱数据,有效识别区分不同等级的古筝面板用木材的关键特征,从而为广阔的乐器市场提供一定的技术支持。     

基于双向循环神经网络的汉语语音识别*

当前基于深度神经网络模型中,虽然其隐含层可设置多层,对复杂问题适应能力强,但每层之间的节点连接是相互独立的,这种结构特性导致了在语音序列中无法利用上下文相关信息来提高识别效果,而传统的循环神经网络虽然做出了改进,但是只能对上文信息进行利用。针对以上问题,该文采用可以同时利用语音序列中上下文相关信息的双向循环神经网络模型与深度神经网络模型相结合,并应用于语音识别。构建具有5层隐含层的模型,其中第3层为双向循环神经网络结构,其他层采用深度神经网络结构。实验结果表明:加入了双向循环神经网络结构的模型与其他模型相比,较好地提高了识别正确率;噪声对双向循环神经网络汉语识别有重要影响,尤其是训练集和测试集附加噪声类型不同时,单一的含噪声语音的训练模型无法适应不同噪声类型的语音识别;调整神经网络模型中隐含层神经元数量后,识别正确率并不是一直随着隐含层中神经元数量的增加而增加,神经元数量数目增加到一定程度后正确率出现了降低的趋势。     

贝叶斯优化卷积神经网络公共场所异常声识别*

针对公共场所异常声的感知和识别问题,提出一种基于贝叶斯优化卷积神经网络的识别方法。提取声信号的Gammatone倒谱系数、倍频程功率谱、短时能量和谱质心,组合成声信号的特征图。构建卷积神经网络作为分类器,利用递增的卷积核设置和池化操作处理不同尺度的特征。基于贝叶斯优化算法优化卷积神经网络的模型参数,对包括火苗噼啪声、婴儿啼哭声、烟花燃放声、玻璃破碎声和警报声的5种公共场所异常声进行识别。该方法的识别结果与基于不同的特征提取和分类器方案得到的识别结果进行比较,结果表明该方法的识别效果优于其他特征提取和分类器方案的识别效果。最后分析了该方法在不同信噪比噪声干扰下的识别结果,验证了该方法的有效性。     

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。