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多任务学习残差卷积网络的声源定位和深度估计方法
1
作者 耿林 张鸽 +3 位作者 王书海 夏晨骏 谢峰 斯嘉禾 《声学技术》 CSCD 北大核心 2024年第6期887-895,共9页
针对基于平面麦克风阵列的声源定位方法难以估计声源深度的问题,文章提出了多任务学习残差卷积网络的声源定位和深度估计方法。提出的网络模型具有两个输出分支,分别用于实现声源定位和深度估计。该网络使用函数波束形成的成像结果作为... 针对基于平面麦克风阵列的声源定位方法难以估计声源深度的问题,文章提出了多任务学习残差卷积网络的声源定位和深度估计方法。提出的网络模型具有两个输出分支,分别用于实现声源定位和深度估计。该网络使用函数波束形成的成像结果作为输入特征。通过设计一种高分辨率并且无旁瓣的目标图作为网络的标签来提高函数波束形成声源识别性能,同时将声源面与测量阵列之间的距离均匀离散成不同的深度类别,根据网络输出的深度类别的概率来估计声源深度。仿真结果表明,所提方法在五种频率的测试集中定位准确率都不低于96.95%,平均距离误差小于0.003 4 m,分类准确率大于99.05%,能够准确定位声源并估计声源深度。此外,该方法在低信噪比情况下也能有效识别声源,具有良好的泛化性。 展开更多
关键词 声源定位 深度估计 多任务学习 残差卷积网络 函数波束形成
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时空双路3D残差卷积网络的视频烟雾检测 被引量：2
2
作者 谢宏 陈祎婧 +2 位作者 袁小芳 陈海滨 王立宸 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2020年第18期143-149,共7页
现有的视频烟雾检测方法大多通过运动检测提取疑似烟区,并依据经验手工设计提取烟雾特征,在复杂场景中检测准确率不高。针对以上问题,提出了一种基于时空双路3D残差卷积网络的视频烟雾检测方法,基于混合高斯背景模型与原始视频帧的小波... 现有的视频烟雾检测方法大多通过运动检测提取疑似烟区,并依据经验手工设计提取烟雾特征,在复杂场景中检测准确率不高。针对以上问题,提出了一种基于时空双路3D残差卷积网络的视频烟雾检测方法,基于混合高斯背景模型与原始视频帧的小波低频分量差进行疑似烟区提取,其次构造时空双路3D残差卷积神经网络,并引入注意力机制加权融合烟雾时空域特征,实现端对端的烟雾识别。实验结果表明,该方法可以得到更为完整的疑似烟区,尤其对于过于稀薄和浓厚的烟雾分割效果较好,且相比于传统的烟雾检测方法和2D的烟雾检测卷积网络,在烟雾检测准确率上得到了提高。 展开更多
关键词 3D残差卷积网络 烟雾检测 注意力机制 深度学习
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一种自适应残差卷积自编码网络及其故障诊断应用
3
作者 潘天成 陈龙 +1 位作者 蒲春雷 陈志强 《机电工程》 北大核心 2025年第3期529-538,共10页
针对传统卷积自编码器(CAE)会将不同故障产生的相似信号进行相同的非线性变换,导致故障诊断准确率下降的问题,提出了一种自适应残差卷积自编码网络(ARCAE),并将其应用于滚动轴承故障诊断中。首先,在残差模块的基础上,引入了自适应参数... 针对传统卷积自编码器(CAE)会将不同故障产生的相似信号进行相同的非线性变换,导致故障诊断准确率下降的问题,提出了一种自适应残差卷积自编码网络(ARCAE),并将其应用于滚动轴承故障诊断中。首先,在残差模块的基础上,引入了自适应参数化修正线性单元(APReLU),建立了自适应残差模块(ARM),ARM可以对相似的输入特征进行自适应非线性变换,避免了特征的错误识别;其次,在CAE中嵌入多级ARM,构建了ARCAE,增加了CAE的深度,提取了更具鉴别性的深层次特征,同时有效防止了网络加深而造成的性能退化;最后,基于ARCAE建立了针对一维信号的故障诊断新方法,将其应用于无监督滚动轴承故障诊断中,并通过两个不同类型的实验,对上述方法的有效性进行了验证。研究结果表明:在恒定转速工况下,ARCAE的诊断准确率最高,平均准确率达到了97.05%,且标准差仅为0.007,远低于其他几种传统CAE网络;在变转速工况下,ARCAE模型诊断准确率仍然是最高的,平均准确率达到了93.25%,由此说明ARCAE具有较高的特征提取能力和分类准确率;此外,变转速工况下,由于转速变化导致不同状态的振动信号特征差异变大,诊断难度加大,但与其他几种传统CAE网络相比,ARCAE诊断准确率下降最少,仅为5.37%,说明ARCAE具有更强的鲁棒性和稳定性。 展开更多
关键词 滚动轴承 自适应残差卷积自编码网络 自适应参数化修正线性单元 自适应残差模块 无监督故障诊断 特征提取
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基于并联残差膨胀卷积网络的短文本实体关系联合抽取
4
作者 曾伟 奚雪峰 崔志明 《现代电子技术》 北大核心 2025年第2期169-178,共10页
关系抽取旨在从文本中提取出实体对之间存在的语义关系,但现有的关系抽取方法均存在关系冗余和重叠的不足,尤其是对于短文本,会因上下文信息不足而出现语义信息不足和噪声大等问题。此外,一般流水线式的关系抽取模型还存在误差传递问题... 关系抽取旨在从文本中提取出实体对之间存在的语义关系,但现有的关系抽取方法均存在关系冗余和重叠的不足,尤其是对于短文本,会因上下文信息不足而出现语义信息不足和噪声大等问题。此外,一般流水线式的关系抽取模型还存在误差传递问题。为此,文中提出一种基于并联残差膨胀卷积网络的短文本实体关系联合抽取方法。该方法利用BERT生成语义特征信息,采用并联残差膨胀卷积网络来捕获语义信息,从而提升上下文信息的捕获能力并缓解噪声。联合抽取框架通过抽取潜在关系来过滤无关关系,然后再抽取实体以预测三元组,从而解决关系冗余和重叠问题,并提高计算效率。实验结果表明,与现有的主流模型相比,所提模型在三个公共数据集NYT、WebNLG和DuIE上的F1值分别为90.9%、91.3%和73.5%,相较于基线模型均有提升,验证了该模型的有效性。 展开更多
关键词 实体关系抽取 短文本 残差膨胀卷积网络 语义特征 联合抽取 BERT编码器
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基于一维残差卷积神经网络的Pi2脉动识别模型
5
作者 张怡悦 邹自明 方少峰 《空间科学学报》 北大核心 2025年第1期66-81,共16页
Pi2脉动是一种不规则的超低频波(Ultra-Low Frequency,ULF),是磁层与电离层耦合的重要瞬态响应,其发生与亚暴爆发有密切的关系.Pi2脉动作为地球磁层中的一种扰动现象,其发生信号隐藏在地磁场分量观测数据中.面对持续增长的观测数据量,... Pi2脉动是一种不规则的超低频波(Ultra-Low Frequency,ULF),是磁层与电离层耦合的重要瞬态响应,其发生与亚暴爆发有密切的关系.Pi2脉动作为地球磁层中的一种扰动现象,其发生信号隐藏在地磁场分量观测数据中.面对持续增长的观测数据量,如何有效地判断某段地磁场分量观测数据中是否有Pi2脉动发生,是构建Pi2脉动识别模型的关键.利用子午工程磁通门磁力仪观测的地磁场分量数据,基于一维残差卷积神经网络(One-Dimensional Residual Convolutional Neural Network,1D-ResCNN),构建了一个端到端的Pi2脉动识别模型,用于判别某段地磁场分量观测数据中是否有Pi2脉动发生.实验结果表明,该模型与现有公开发表的Pi2脉动机器学习识别模型相比,具有更高的识别准确率和更低的虚报率、漏报率. 展开更多
关键词 Pi2脉动 Pi2脉动识别模型 一维残差卷积神经网络
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基于时序卷积残差网络和鹈鹕优化算法的新能源电网安全稳定控制方法 被引量：3
6
作者 张建新 邱建 +4 位作者 朱煜昆 朱益华 杨欢欢 徐光虎 涂亮 《可再生能源》 CAS CSCD 北大核心 2024年第6期845-852,共8页
随着“双碳”目标的推进,随机波动的新能源接入电网的规模和容量日益提升,严重影响电网的安全稳定运行。针对大干扰故障电压稳定控制问题,文章提出了一种基于时序卷积残差网络和鹈鹕优化算法的新能源电网电压安全稳定控制策略。首先,利... 随着“双碳”目标的推进,随机波动的新能源接入电网的规模和容量日益提升,严重影响电网的安全稳定运行。针对大干扰故障电压稳定控制问题,文章提出了一种基于时序卷积残差网络和鹈鹕优化算法的新能源电网电压安全稳定控制策略。首先,利用时序卷积信息损失少、感受野宽以及残差网络深层特征提取能力强的优势,构建基于时序卷积残差网络的电压稳定预测模型,映射出敏感节点电压时序特征和电压稳定之间的关系;其次,构建电压稳定控制模型,利用鹈鹕优化算法收敛速度快、搜索能力强的优势求解控制模型,得出最佳切机和切负荷动作措施;最后,进行了仿真验证。验证结果表明,所提方法提高了新能源电网电压安全稳定预测的准确性,通过最佳的电压稳定控制策略提高了电网故障后的安全稳定运行水平。 展开更多
关键词 新能源 大干扰故障 时序卷积残差网络 鹈鹕优化算法 安全稳定控制
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基于残差卷积神经网络的网络安全态势感知方法
7
作者 李立 《现代计算机》 2024年第9期56-60,共5页
由于影响网络安全态势的因素具有多元化的特征,网络安全态势的观察值与预测值也是不断变化的。这种波动导致传统的神经网络在对其进行感知时,对应的收敛误差难以控制。提出基于残差卷积神经网络的网络安全态势感知方法研究。分别从网络... 由于影响网络安全态势的因素具有多元化的特征,网络安全态势的观察值与预测值也是不断变化的。这种波动导致传统的神经网络在对其进行感知时,对应的收敛误差难以控制。提出基于残差卷积神经网络的网络安全态势感知方法研究。分别从网络自身和攻击状态两个角度,对网络安全态势影响因素进行量化分析;再利用卷积核的权重系数对输入神经网络的整体状态参数进行加权平均,提取各网络安全态势影响因素状态。引入残差损失参数对残差卷积神经网络的池化结果进行约束,输出最终的网络安全态势值。在测试结果中:收敛误差值面对不同类型的网络流量和攻击手段表现出了较高的稳定性,且始终处于较低水平,收敛误差最大值仅为0.0345。 展开更多
关键词 残差卷积神经网络 网络安全态势感知 影响因素 量化分析 加权平均 残差损失参数 收敛误差值
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基于深层卷积残差网络集成的黑色素瘤分类方法 被引量：8
8
作者 胡海根 孔祥勇 +2 位作者 周乾伟 管秋 陈胜勇 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2019年第5期247-253,共7页
针对黑色素瘤分类识别任务中存在对比度低、肉眼难以区分、信息干扰大、数据量偏少以及数据不均衡等诸多问题,文中提出了一种基于掩盖的数据增强与深度卷积残差网络相结合的集成分类方法。首先根据皮肤病图像的特点,在前人数据增强研究... 针对黑色素瘤分类识别任务中存在对比度低、肉眼难以区分、信息干扰大、数据量偏少以及数据不均衡等诸多问题,文中提出了一种基于掩盖的数据增强与深度卷积残差网络相结合的集成分类方法。首先根据皮肤病图像的特点,在前人数据增强研究的基础上,提出了两种基于掩盖训练图像部分区域的数据增强方式;其次以这两种数据增强方式为基础,采用深度卷积残差50层(ResNet-50)网络进行特征提取;然后以提取到的特征来构建两个具有一定差异性的分类结构模型,并对其进行集成;最后以国际皮肤影像协作组织(ISIC)2016挑战赛所公布的皮肤病图像数据集为对象,通过一系列实验对提出的方法进行了验证测试。实验结果表明,所提出的集成分类结构模型能弥补单一卷积残差网络在黑色素瘤分类任务中的缺陷,该模型能够在训练样本较少的皮肤病数据集上取得较好的分类结果,多项评估指标均优于ISIC2016挑战赛的前5名。 展开更多
关键词 黑色素瘤 数据增强 卷积残差网络 集成学习
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基于深度残差卷积神经网络的高光谱图像超分辨方法 被引量：4
9
作者 邹长忠 黄旭昇 《福州大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2020年第5期545-550,共6页
针对传统的稀疏表示方法的不足,提出一种基于深度残差卷积神经网络的单高光谱图像超分辨率方法,无需对应多光谱图像.研究挖掘低分辨率遥感图像和高分辨率遥感图像之间的非线性关系,构建深度残差卷积神经网络,串联多个残差块,并去除一些... 针对传统的稀疏表示方法的不足,提出一种基于深度残差卷积神经网络的单高光谱图像超分辨率方法,无需对应多光谱图像.研究挖掘低分辨率遥感图像和高分辨率遥感图像之间的非线性关系,构建深度残差卷积神经网络,串联多个残差块,并去除一些不必要的模块.充分挖掘自然图像和高光谱图像之间的相似性,利用自然图像样本训练卷积神经网络,进一步利用迁移学习将训练好的网络模型引入到高分辨率遥感图像超分辨问题上,解决训练样本缺乏问题.经实际的遥感数据超分辨实验结果表明,所提出的方法具有良好的性能,能得到较好的超分辨效果. 展开更多
关键词 高光谱图像 超分辨 深度残差卷积神经网络 残差块
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全卷积多并联残差神经网络 被引量：6
10
作者 李国强 张露 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2020年第1期30-34,共5页
随着人工智能的火热发展,深度学习已经在很多领域占有了一席之地.作为深度学习中一个典型网络--残差神经网络模型自提出之日起就成为了众多研究者的关注点.然而,残差神经网络还有很大的改进空间.为了更好地解决反向传播中梯度减小的问题... 随着人工智能的火热发展,深度学习已经在很多领域占有了一席之地.作为深度学习中一个典型网络--残差神经网络模型自提出之日起就成为了众多研究者的关注点.然而,残差神经网络还有很大的改进空间.为了更好地解决反向传播中梯度减小的问题,本文提出了一种改进的残差神经网络,称为全卷积多并联残差神经网络.在该网络中,每一层的特征信息不仅传输到下一层还输出到最后的平均池化层.为了测试该网络的性能,分别在三个数据集(MNIST,CIFAR-10和CIFAR-100)上对比图像分类的结果.实验结果表明,改进后的全卷积多并联残差神经网络与残差网络相比具有更高的分类准确率和更好的泛化能力. 展开更多
关键词 深度学习 残差神经网络 全卷积多并联残差神经网络 图像分类
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基于深层卷积残差网络的航拍图建筑物精确分割方法
11
作者 许华杰 张晨强 苏国韶 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2021年第8期169-174,共6页
针对建筑物3D建模场景下所需的建筑物主体轮廓俯视平面图获取成本较高、航拍图建筑物的分割精度低、建筑物屋顶存在干扰物影响分割等问题,文中提出了一种将5个点的位置表示为热图作为网络额外输入通道的基于深层残差网络的航拍图建筑物... 针对建筑物3D建模场景下所需的建筑物主体轮廓俯视平面图获取成本较高、航拍图建筑物的分割精度低、建筑物屋顶存在干扰物影响分割等问题,文中提出了一种将5个点的位置表示为热图作为网络额外输入通道的基于深层残差网络的航拍图建筑物精确分割方法,该方法在航拍图建筑物的精确分割任务中取得了比较好的分割效果。实验结果表明,该方法具有比传统半自动分割方法Grabcut更高的分割精度和分割效率;具有比DEXTR方法更好的鲁棒性和抗干扰性。该方法可以为建筑物3D重建任务提供高精度的建筑物俯视轮廓图和建筑物顶部图片,还可以在航拍图建筑物数据集的制作过程中,作为一种准确和有效的掩码注释工具或半自动轮廓标注工具,以提高数据集的标注效率。 展开更多
关键词 卷积残差网络 图像分割 航拍图 3D建模 热图
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基于复数卷积残差网络的雷达杂波幅度统计模型分类 被引量：2
12
作者 张良 杨威 +2 位作者 李玮杰 杨小琪 刘永祥 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2021年第11期3086-3097,共12页
雷达杂波幅度统计模型分类是进行杂波背景下检测目标的重要步骤。雷达杂波原始数据通常是复数数据,但现有杂波幅度统计模型分类研究都是在实数数据上完成的。复数数据同时包含幅度和相位信息,更丰富的信息量有助于雷达杂波幅度统计模型... 雷达杂波幅度统计模型分类是进行杂波背景下检测目标的重要步骤。雷达杂波原始数据通常是复数数据,但现有杂波幅度统计模型分类研究都是在实数数据上完成的。复数数据同时包含幅度和相位信息,更丰富的信息量有助于雷达杂波幅度统计模型分类。为此,引入复数神经网络,利用仿真杂波高分辨距离像(high resolution range profile,HRRP)复数数据,对雷达杂波幅度统计模型分类问题进行研究,完成了以下工作:一是为构建复数最大池化层,定义并改进了复数最大池化算法,通过复数卷积神经网络(complex-valued convolutional neural networks,CV-CNN)对杂波幅度统计模型的分类实验,对比了两种复数最大池化算法和复数平均池化算法的分类效果,实验结果表明复数最大池化算法的分类效果更好,分类准确率为97.29%;二是为进一步提高分类准确率,构建了复数卷积残差网络(complex-valued convolution-ResNet,CV-CRN),通过实验对比分析了CV-CRN的性能,实验结果表明,CV-CRN的分类性能优于CV-CNN,分类准确率达到98.84%,并具有较好的鲁棒性。 展开更多
关键词 杂波分类 高分辨距离像 复数卷积残差网络
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基于3D卷积残差网络的人体动作识别算法 被引量：5
13
作者 范银行 赵海峰 张少杰 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2020年第S02期300-301,304,共3页
针对3D卷积神经网络在卷积过程中产生较大的参数量和计算量的问题,提出了一种结合3D卷积残差网络和轻量级多尺度卷积模块的人体动作识别算法。该轻量级多尺度卷积模块首先将中间特征图分割为若干子图;然后将每个子图经3D卷积后的特征图... 针对3D卷积神经网络在卷积过程中产生较大的参数量和计算量的问题,提出了一种结合3D卷积残差网络和轻量级多尺度卷积模块的人体动作识别算法。该轻量级多尺度卷积模块首先将中间特征图分割为若干子图;然后将每个子图经3D卷积后的特征图融合,提取目标的多尺度特征;再对多尺度特征图上的每个通道赋予不同权值;最后使用softmax分类器进行分类。在UCF-101数据集上的实验结果表明,相比较其他3D卷积神经网络算法,该算法不仅加快了模型收敛速度,而且进一步提高了动作识别率。 展开更多
关键词 人体动作识别 3D卷积残差网络 轻量级多尺度卷积模块 多尺度信息
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基于改进残差卷积自编码网络的类自适应旋转机械故障诊断 被引量：5
14
作者 张剑 程培源 邵思羽 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2022年第8期2440-2449,共10页
针对旋转机械传感器信号样本有限影响深层网络模型训练学习的问题,提出一种结合改进残差卷积自编码网络与类自适应方法的故障诊断模型应对小样本数据。首先将少量已标记的源域数据和目标域数据创建为成对样本,并设计一种改进的一维残差... 针对旋转机械传感器信号样本有限影响深层网络模型训练学习的问题,提出一种结合改进残差卷积自编码网络与类自适应方法的故障诊断模型应对小样本数据。首先将少量已标记的源域数据和目标域数据创建为成对样本,并设计一种改进的一维残差卷积自编码网络对两种不同分布的原始振动信号进行特征提取;其次,利用最大均值差异(MMD)减小分布差异,并将两个域同一故障类别的数据空间映射到一个共同的特征空间,最终实现准确的故障诊断。实验结果表明,与微调、域自适应等方法相比,所提模型能够有效提高不同工况、微量已标记的目标域振动数据下的故障诊断准确率。 展开更多
关键词 残差卷积自编码网络 类自适应 旋转机械故障诊断 小样本 最大均值差异
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基于多分支门控残差卷积神经网络的短期电力负荷预测 被引量：13
15
作者 樊江川 于昊正 +2 位作者 刘慧婷 杨丽君 安佳坤 《中国电力》 CSCD 北大核心 2022年第11期155-162,174,共9页
短期电力负荷预测是电力部门进行电网规划和运行调度的重要工作之一,针对负荷数据的时序性特征,为提升电力负荷预测精度,建立了一种基于多分支门控残差卷积神经网络(residualgatedconvolutional neural network,RGCNN)的短期电力负荷预... 短期电力负荷预测是电力部门进行电网规划和运行调度的重要工作之一,针对负荷数据的时序性特征,为提升电力负荷预测精度,建立了一种基于多分支门控残差卷积神经网络(residualgatedconvolutional neural network,RGCNN)的短期电力负荷预测模型。该模型首先采用多分支门控残差卷积神经网络对历史负荷的周周期特征、日周期特征、近邻特征进行深度特征提取;其次为增加模型的非线性拟合能力,采用注意力机制对权重进一步合理分配;最后通过归一化指数函数计算后输出负荷预测结果。使用2016年某电力竞赛数据进行实验,通过与4种常用模型对比,该模型预测结果的平均绝对百分误差(MAPE)评价指标下降了0.02%~0.70%,验证了该模型提高负荷预测精度的有效性。 展开更多
关键词 短期负荷预测 多分支神经网络 门控残差卷积神经网络 注意力机制 特征提取
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基于双流残差卷积神经网络的养殖鳗鲡(Anguilla)摄食强度评估研究 被引量：1
16
作者 李凯 江兴龙 +1 位作者 许志扬 林茜 《海洋与湖沼》 CAS CSCD 北大核心 2023年第4期1207-1216,共10页
为实现对养殖鳗鲡(Anguilla)摄食强度的准确评估,提出了一种基于双流残差卷积神经网络的鳗鲡摄食强度评估方法,该方法针对传统双流网络(Two-stream)中存在的问题做出了相应的改进。首先针对传统双流网络存在网络结构较浅,无法提取到充... 为实现对养殖鳗鲡(Anguilla)摄食强度的准确评估,提出了一种基于双流残差卷积神经网络的鳗鲡摄食强度评估方法,该方法针对传统双流网络(Two-stream)中存在的问题做出了相应的改进。首先针对传统双流网络存在网络结构较浅,无法提取到充分的鳗鲡摄食行为特征的问题,选择使用ResNet50网络进行替换,以提取到更具代表性的特征。其次针对传统双流网络最后的分类结果是把空间流和时间流的得分取平均值融合而获得,这种方式较为简单,且其空间流和时间流网络为独立进行训练,容易导致网络出现学习不到鳗鲡摄食行为的时空关联特征的问题,选择使用特征层融合方式对空间流和时间流网络提取获得的特征进行融合,让网络能够并行进行训练,以提取到时空信息间的关联特征。试验结果表明:文内提出的基于双流残差卷积神经网络的鳗鲡摄食强度评估方法准确率达到98.6%,与单通道的空间流和时间流网络相比,准确率分别提升了5.8%和8.5%,与传统的双流网络相比准确率也提升了3.2%。 展开更多
关键词 鳗鲡 摄食强度 双流残差卷积神经网络 ResNet50 并行训练 特征层融合
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基于深浅特征融合的深度卷积残差网络的脑电情绪识别模型 被引量：8
17
作者 周如双 赵慧琳 +6 位作者 林玮玥 胡婉柔 张力 黄淦 李琳玲 张治国 梁臻 《中国生物医学工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2021年第6期641-652,共12页
基于脑电信号的智能情绪识别系统具有便携性、高时间分辨率、实时性等特点,能够在健康、娱乐、教育等多个领域实现情绪监控与调节的应用。但由于脑电信号的非平稳性和个体差异性,传统分类器难以深入提取脑电信号中潜在的与情绪语义相关... 基于脑电信号的智能情绪识别系统具有便携性、高时间分辨率、实时性等特点,能够在健康、娱乐、教育等多个领域实现情绪监控与调节的应用。但由于脑电信号的非平稳性和个体差异性,传统分类器难以深入提取脑电信号中潜在的与情绪语义相关的特征。为了有效地提取脑电特征,提高脑电-情绪识别的准确性,提出一种新型的基于深浅特征融合的深度卷积残差网络情绪识别模型,主要包括浅层-深层特征提取两个模块和分类模块。首先,通过设计多层不同卷积核的卷积层,以实现浅层时-空特征提取;其次,将所提取的浅层时-空特征输入到双向GRU网络和注意力机制网络,进一步提取得到浅层-深层融合特征;最后,将浅层-深层融合特征输入到全连接层进行分类。使用DEAP数据集中76 800个脑电样本进行基于被试独立的留一交叉验证,在效价和唤醒度的维度上,跨个体、跨试次、跨时间的二分类准确率分别为96.95%和97.22%,比现有同类模型的最优识别性能分别提升3.53%和4.25%。另外,模型的性能也在MAHNOB-HCI和SEED数据集上得到验证。结果表明,提出的模型能有效地提取与情绪语义相关的脑电特征。 展开更多
关键词 脑电信号 情绪识别 深度卷积残差网络 深浅特征融合 双向门控循环单元
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基于深度时空残差卷积神经网络的课堂教学视频中多人课堂行为识别 被引量：20
18
作者 黄勇康 梁美玉 +2 位作者 王笑笑 陈徵 曹晓雯 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2022年第3期736-742,共7页
针对课堂教学场景遮挡严重、学生众多,以及目前的视频行为识别算法并不适用于课堂教学场景,且尚无学生课堂行为的公开数据集的问题,构建了课堂教学视频库以及学生课堂行为库,提出了基于深度时空残差卷积神经网络的课堂教学视频中实时多... 针对课堂教学场景遮挡严重、学生众多,以及目前的视频行为识别算法并不适用于课堂教学场景,且尚无学生课堂行为的公开数据集的问题,构建了课堂教学视频库以及学生课堂行为库,提出了基于深度时空残差卷积神经网络的课堂教学视频中实时多人学生课堂行为识别算法。首先,结合实时目标检测和跟踪,得到每个学生的实时图片流;接着,利用深度时空残差卷积神经网络对每个学生行为的时空特征进行学习,从而实现课堂教学场景中面向多学生目标的课堂行为的实时识别;此外,构建了智能教学评估模型,并设计实现了基于学生课堂行为识别的智能教学评估系统,助力教学质量的提升,以实现智慧教育。通过在课堂教学视频数据集上进行实验对比与分析,验证了提出的课堂教学视频中实时多人学生课堂行为识别模型能够达到88.5%的准确率,且所构建的基于课堂行为识别的智能教学评估系统在课堂教学视频数据集上也已取得较好的运行效果。 展开更多
关键词 深度时空残差卷积神经网络 目标检测 目标跟踪 多人课堂行为识别 智能教学评估
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一种基于神经网络的航磁数据噪声识别和抑制方法
19
作者 冯进凯 李姗姗 +3 位作者 何兆超 范昊鹏 李新星 范雕 《中国惯性技术学报》 北大核心 2025年第1期18-26,共9页
航空磁力测量极易受到外界因素的干扰,噪声抑制是航磁数据处理中的关键一环。为高效识别和抑制航磁测线中存在的随机噪声,提高航磁测量精度,将神经网路方法引入到航磁测线数据的处理中,搭建了涵盖磁测数据噪声识别和噪声抑制的网络,并... 航空磁力测量极易受到外界因素的干扰,噪声抑制是航磁数据处理中的关键一环。为高效识别和抑制航磁测线中存在的随机噪声,提高航磁测量精度,将神经网路方法引入到航磁测线数据的处理中,搭建了涵盖磁测数据噪声识别和噪声抑制的网络,并提出了一套适配于该网络的数据处理流程。仿真实验表明,所搭建的模型可以实现航磁测线的噪声识别和抑制,模型对验证集中的三种类型的含噪测线识别准确率达到99.85%;针对于不同类型的测线数据,噪声抑制效果相比于传统的中值滤波方法、小波滤波方法和经验模态分解方法均有不同程度的提升。实测数据实验表明,模型对航磁测线的噪声识别率为97.78%,而且能够适配实测数据中的各种噪声类别并达到较好的去噪效果,模型不受输入测线长度限制,使用更加方便灵活。 展开更多
关键词 卷积神经网络 残差卷积神经网络 STFT转换 噪声识别 航磁信号去噪
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蒙版残差卷积神经网络辅助的输电杆塔快速倾斜空三建模 被引量：7
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作者 王卓林 卢晨 +2 位作者 黄昊 马霄雯 吴名洲 《遥感信息》 CSCD 北大核心 2021年第6期86-93,共8页
为提高输电线杆塔三维重建的效率,解决传统方法在电力杆塔提取和重建方面不准确的问题,提出了蒙版残差卷积神经网络(Mask RCNN)辅助的高压电力杆塔快速三维重建技术。该方法将杆塔三维重建从整个环境三维重建的任务中分离出来,基于杆塔... 为提高输电线杆塔三维重建的效率,解决传统方法在电力杆塔提取和重建方面不准确的问题,提出了蒙版残差卷积神经网络(Mask RCNN)辅助的高压电力杆塔快速三维重建技术。该方法将杆塔三维重建从整个环境三维重建的任务中分离出来,基于杆塔实例分割,采用基于蒙版的空三和密集匹配方法,直接对杆塔对象进行实例化三维重建,进而提高杆塔重建的效率。实验结果表明,该方法可显著提高密集匹配效率,在高压电力杆塔快速三维重建方面具有优势。 展开更多
关键词 高压电力杆塔 三维重建 倾斜空中三角测量 蒙版残差卷积神经网络 实例分割 无人机
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