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跳连接变分自编码器与CNN相结合的滚动轴承故障诊断方法
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作者 张洪亮 余其源 王锐 《机械科学与技术》 CSCD 北大核心 2024年第4期681-689,共9页
针对滚动轴承故障率小、不易收集故障数据的问题,提出基于跳跃连接变分自编码器与宽核深度卷积神经网络相结合的小样本故障诊断方法。该方法首先在变分自编码器的编码和解码之间引入跳跃连接结构,并将Tanh作为网络的激活函数,进而提高... 针对滚动轴承故障率小、不易收集故障数据的问题,提出基于跳跃连接变分自编码器与宽核深度卷积神经网络相结合的小样本故障诊断方法。该方法首先在变分自编码器的编码和解码之间引入跳跃连接结构,并将Tanh作为网络的激活函数,进而提高生成样本的特征多样性;其次,构建宽核深度卷积网络诊断模型,该模型可以提高从振动信号中提取故障特征的能力;最后,经生成样本扩充的数据集作为模型输入,提高训练集包含的特征信息量,实现小样本下的故障诊断。实验分析表明,所提方法在小样本情形下能生成有效的伪样本并具有较高的诊断精度。 展开更多
关键词 故障诊断 跳跃连接变分自编码器 数据生成 宽核深度卷积神经网络
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基于密集连接块U-Net的语义人脸图像修复 被引量：9
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作者 杨文霞 王萌 张亮 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2020年第12期3651-3657,共7页
针对人脸图像在待修复缺损面积较大时,现有方法的修复存在图像语义理解不合理、边界不连贯等视觉瑕疵的问题,提出基于密集连接块的U-Net结构的端到端图像修复模型,以实现对任意模板的语义人脸图像的修复。首先,采用生成对抗网络思想,生... 针对人脸图像在待修复缺损面积较大时,现有方法的修复存在图像语义理解不合理、边界不连贯等视觉瑕疵的问题,提出基于密集连接块的U-Net结构的端到端图像修复模型,以实现对任意模板的语义人脸图像的修复。首先,采用生成对抗网络思想,生成器采用密集连接块代替U-Net中的普通卷积模块,以捕捉图像中缺损部分的语义信息并确保前面层的特征被再利用;然后,使用跳连接以减少通过下采样而造成的信息损失,从而提取图像缺损区域的语义;最后,通过引入对抗损失、内容损失和局部总变分(TV)损失这三者的联合损失函数来训练生成器,确保了修复边界和周围真实图像的视觉一致,并通过Hinge损失来训练判别器。所提模型和GLC、DF、门控卷积(GC)在人脸数据集CelebA-HQ上进行了对比。实验结果表明,所提模型能有效提取人脸图像语义信息,修复结果具有自然过渡的边界和清晰的局部细节。相较性能第二的GC,所提模型对中心模板修复的结构相似性(SSIM)和峰值信噪比(PSNR)分别提高了5.68%和7.87%,Frechet Inception距离(FID)降低了7.86%;对随机模板修复的SSIM和PSNR分别提高了7.06%和4.80%,FID降低了6.85%。 展开更多
关键词 语义图像修复 生成对抗网络 密集连接块 损失函数 局部总变分 编码器-解码器
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