结合结构学习的多头密集连接图池化模型

目的:利用图神经网络，构建带有结构学习的多头密集连接图池化模型并用于图分类任务。方法:首先，用图卷积神经网络提取节点的初始特征。其次，用多头密集连接网络学习节点重要性得分，并根据得分进行节点采样得到池化图。之后，对池化图中的节点进行结构学习，以保证图结构的完整性。最后，将学到的图表示放到分类器中，完成图分类任务。结果:与其他图分类模型在七个广泛使用的数据集上进行实验对比，我们构建的模型在五个数据集上的分类结果达到最优。结论:结合结构学习的多头密集连接图池化模型在图分类任务中具有先进性。     

基于大数据深度学习的输电塔结构抗风易损性评估

为了有效预测输电网系统在强风作用下的响应，并开展高效精准的性能评估，文章提出了基于深度学习模型的风致易损性评估框架。以某具备健康监测系统的输电塔结构为例，首先对监测数据进行清洗和重构，通过大数据深度学习建立荷载输入和响应输出的等效映射模型，然后通过数值模拟生成灾害强度均匀的风场数据并由深度学习模型预测输电塔关键杆件响应，计算不同性能水准的易损性曲线。研究结果表明，经训练的深度学习模型可以涵盖实际工程中存在的各类不确定性因素，有效映射复杂风环境下输电塔结构的动力响应。提出的框架方法可以避免单纯通过数值模型制备大量动态响应数据，更高效地进行输电网系统风致易损性评估。     

—种基于特高压工程的图像识别算法研究

阐述提出一种基于特高压工程的图像识别算法，通过对原始图像高斯低通滤波、平滑、亮度拉伸以及增强预处理，降低原始图像噪声，并且使图像亮度增强，探讨选取色调、饱和度以及亮度作为图像特征向量，利用模糊数据自相关函数对特高压工程图像特征进行提取。在此基础上对将图像特征向量映射到图像上，并且对特高压工程图像特征进行匹配，识别到图像中的目标。     

基于KNN算法的不良步态分类

针对不良的步态会对下肢的关节产生不利的影响(加重行走的负担,能量消耗过快等),以及加重患病的风险,提出了利用KNN(k-nearest neighbor)算法对足外8和足内8两种不良步态与正常步态(对照组)进行分类学习,获取分类模型.三种步态的三维步态数据是从17名受试者在正常行走期间通过3D运动捕捉系统获得的,KNN模型对三种步态识别的总正确率为81.7％,对足外8步态的正确率为92.8％以及足内8的正确率为91.0％.模型的正确率较为准确,可以为矫正不良步态提供有力支持、减少不良步态的检测成本.     

基于机器视觉的热轧型钢精整区物料跟踪

针对热轧型钢精整区物料跟踪难的问题,提出了一种基于机器视觉的热轧型钢喷码识别物料跟踪方法.通过在矫直机后增加喷码机为型钢打印"身份证",并增加工业相机和光源采样,再通过深度学习文字识别算法实现精整区型钢物料跟踪,最后采用知识蒸馏方法进行模型压缩以满足工业部署要求.应用结果表明,所提方法能够实现型钢生产过程中精整区的物料跟踪,算法具有良好的鲁棒性.     

一种基于YOLO算法的口罩佩戴检测研究

介绍了机器学习的基本概念和常见类别(有监督学习、无监督学习、强化学习),介绍了深度学习的概念、基本技术以及它与机器学习的关系,研究了基于神经网络的的YOLO算法在实际生活中的应用,如检测目标人物是否佩戴口罩,并对实际模型的性能进行评估及模型优化方向作思考.     

3D视觉和扫描技术在内星轮冷精整生产中抓取和测量应用实例

在传统工业生产快速朝着智能化和数字化转型发展的今天,各类智能化技术层出不穷;随着近些年3D视觉以及3D扫描技术的不断发展和成熟,相关的技术也越来越多的被运用到智慧物流、快速扫描测量、AI等领域;3D视觉技术能帮助传统工业机器人完成更加复杂的动作,并通过算法实现深度学习,并具备快速计算运动路径的能力;比如依靠3D视觉技术,实现工业机器人对于上、下料动作路径的运算,实现物料的无序抓取,被抓取的物料可以随机无需排列摆放,这在以往工业运用中是难以实现的。     

基于半监督卷积神经网络的心律不齐分类

心律不齐早期的检测和分类有十分重要的价值.然而,由于心律不齐特征不够明显、不同人体心电信号存在较大的差异性等问题,心律不齐分类技术在现实中的应用存在很大困难.针对上述问题,提出了一种基于半监督卷积神经网络的心律不齐分类方法.首先,对心电信号进行马尔可夫变迁场变换将其变为二维图像;然后,迁移二维卷积神经网络训练得到普通模型;最后,使用半监督训练的方法得到特定模型,使用得到的特定模型对特定病人的心电信号进行分类.该方法从二维图像中提取更高层次的特征来提高分类性能,并有效地克服不同人体心电信号之间的差异性,增强了模型的泛化能力.遵循美国医疗器械促进协会标准,使用麻省理工学院和波士顿贝丝以色列医院心律不齐数据库中的数据,完成了心律不齐五分类,总准确率达到了97.9％,提升了心律不齐分类技术的现实应用价值.     

一种改进启发式算法在解决组合优化问题中的应用

启发式算法是解决组合优化问题的良策,介绍了一种改进的启发式算法和该算法在解决组合优化相关问题上的应用,分析该算法的详细流程,并通过仿真实验验证该算法的性能,并对其优势和不足进行了分析。