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信号特征图谱和全连接神经网络算法的输电铁塔拉索松动声纹识别 认领 引用
1
作者 杨军 樊子铭 +1 位作者 陈少宏 王森 《应用声学》 CSCD 北大核心 2026年第3期639-646,共8页
拉索作为输电铁塔的重要支撑结构,其松动可能导致铁塔失稳,进而引发严重的事故。在此背景下,研究一种基于信号特征图谱和全连接神经网络(FCNN)算法的输电铁塔拉索松动声纹识别方法。采集声纹信号并实施去噪处理,基于希尔伯特变换方法提... 拉索作为输电铁塔的重要支撑结构,其松动可能导致铁塔失稳,进而引发严重的事故。在此背景下,研究一种基于信号特征图谱和全连接神经网络(FCNN)算法的输电铁塔拉索松动声纹识别方法。采集声纹信号并实施去噪处理,基于希尔伯特变换方法提取信号特征图谱。将特征图谱输入到FCNN网络当中,识别是否存在输电铁塔拉索松动问题。结果表明:无论是针对拉索松动样本还是正常样本,所研究方法的Jaccard系数都明显高于其他4种方法,表明所研究方法在识别输电铁塔拉索松动声纹时,能够更准确地捕捉到声音信号中的关键特征,从而做出更为准确的判断。 展开更多
关键词 信号特征图谱 FCNN算法 输电铁塔 拉索松动 去噪 声纹识别方法
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基于FCNN神经网络的多驾驶风格车辆换道预测 认领 引用 被引量：4
2
作者 赵盛 王嘉文 +1 位作者 王明炯 魏来 《智能计算机与应用》 2024年第5期199-204,共6页
在未来复杂的智能交通环境中,自动驾驶车辆与人类驾驶车辆混合共享道路成为可能。在这种混合交通流的背景下,准确预测人类车辆的换道行为对于自动驾驶系统的安全性和效率至关重要。本研究针对车辆换道的主要影响因素—周围环境和驾驶风... 在未来复杂的智能交通环境中,自动驾驶车辆与人类驾驶车辆混合共享道路成为可能。在这种混合交通流的背景下,准确预测人类车辆的换道行为对于自动驾驶系统的安全性和效率至关重要。本研究针对车辆换道的主要影响因素—周围环境和驾驶风格,提出了一种基于FCNN神经网络的人工车辆多驾驶风格换道决策预测方法。首先,通过应用K均值聚类算法对驾驶员的驾驶风格进行分类,从而综合考虑驾驶风格的差异。然后,将分类结果作为FCNN神经网络的输入变量,用于预测人类车辆的换道行为。该方法基于真实车辆轨迹构建的下一代仿真数据集进行训练和测试,并取得了91.80%的准确率。实验结果表明,通过结合驾驶风格分类和FCNN神经网络,能够更准确地预测人类车辆在不同驾驶风格下的换道行为。本研究的成果对于混合交通流下自动驾驶车辆预测人类车辆的换道行为具有重要的实际应用价值,并为未来进一步改进和拓展提供了新的思路。 展开更多
关键词 智能交通 换道预测 K均值聚类算法 FCNN 智能车辆 驾驶风格
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基于链路质量预测的UANET改进蚁群路由算法 认领 引用 被引量：1
3
作者 曾囿钧 周劼 +3 位作者 刘友江 曹韬 杨大龙 刘羽 《太赫兹科学与电子信息学报》 2025年第3期240-246,共7页
无人机自组网(UANET)可通过多跳转发增大通信范围,其中路由算法承担数据包传输路径规划的任务。针对高动态网络下,无人机定位偏差带来的定向天线波束对不准所造成的增益衰减问题,提出一种基于链路质量预测的蚁群路由算法(LQP-ACO)。该... 无人机自组网(UANET)可通过多跳转发增大通信范围,其中路由算法承担数据包传输路径规划的任务。针对高动态网络下,无人机定位偏差带来的定向天线波束对不准所造成的增益衰减问题,提出一种基于链路质量预测的蚁群路由算法(LQP-ACO)。该算法利用双向门控循环单元-全连接神经网络(BiGRU-FCNN)预测无人机节点之间的链路质量,然后根据预测的链路质量,利用蚁群算法寻找最优的2条路径进行业务数据传输。仿真结果表明,提出的路由算法相较于传统的Dijkstra算法,在随机路点(RWP)及随机游走(RW)移动模型下,丢包率分别降低了2.75%、4.5%。 展开更多
关键词 无人机自组网路由 蚁群优化算法 双向门控循环单元 全连接神经网络(FCNN)
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面向场景解析的空间结构化编码深度网络 认领 引用 被引量：2
4
作者 张国印 王泽宇 +1 位作者 吴艳霞 布树辉 《哈尔滨工程大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第12期1928-1936,共9页
为了研究有效的特征提取和精确的空间结构化学习对提升场景解析效果的作用,本文提高出基于全卷积神经网络空间结构化编码深度网络,网络内嵌的结构化学习层有机地结合了图模型网络和空间结构化编码算法,算法能够比较准确地描述物体所处... 为了研究有效的特征提取和精确的空间结构化学习对提升场景解析效果的作用,本文提高出基于全卷积神经网络空间结构化编码深度网络,网络内嵌的结构化学习层有机地结合了图模型网络和空间结构化编码算法,算法能够比较准确地描述物体所处空间的物体分布以及物体间的空间位置关系。通过空间结构化编码深度网络,网络不仅能够提取包含多层形状信息的多维视觉特征,而且可以生成包含结构化信息的空间关系特征,从而得到更为准确表达图像语义信息的混合特征。实验结果表明:在SIFT FLOW和PASCAL VOC 2012标准数据集上,空间结构化编码深度网络较现有方法能够显著地提升场景解析的准确率。 展开更多
关键词 场景解析 全卷积神经网络 图模型 空间结构化编码算法 多维视觉特征 空间关系特征 混合特征
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基于机器学习的恐怖分子预测算法 认领 引用 被引量：13
5
作者 李慧 张南南 +2 位作者 曹卓 郑海 陈湘萍 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2020年第2期315-320,共6页
当今世界恐怖袭击事件频繁发生,通过对嫌疑人进行预测分析,有利于尽早发现新生或者隐藏的恐怖分子并对其进行针对性打击,以减少人员和财产损失。为此,使用机器学习方法,提取恐怖袭击事件的多方面特征,对一个或多个嫌疑人进行预测。采用... 当今世界恐怖袭击事件频繁发生,通过对嫌疑人进行预测分析,有利于尽早发现新生或者隐藏的恐怖分子并对其进行针对性打击,以减少人员和财产损失。为此,使用机器学习方法,提取恐怖袭击事件的多方面特征,对一个或多个嫌疑人进行预测。采用贝叶斯优化对Bagging、决策树、随机森林和全连接神经网络4种算法进行寻优,将预处理后的数据输入优化后的算法模型对恐怖袭击事件嫌疑人进行预测,以准确率、召回率、精度和F 1值作为指标评价算法性能。实验结果表明,当预测结果仅输出一个嫌疑人时,基于树的算法预测结果普遍较好,其中Bagging算法的预测精度最高为0.911,而全连接神经网络可以得到多个嫌疑人的预测结果,其预测精度为0.8778。 展开更多
关键词 机器学习 贝叶斯优化 参数寻优 基于树的算法 全连接神经网络
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面向RGB-D场景解析的三维空间结构化编码深度网络 认领 引用 被引量：1
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作者 王泽宇 吴艳霞 +1 位作者 张国印 布树辉 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2017年第12期3458-3466,共9页
有效的RGB-D图像特征提取和准确的3D空间结构化学习是提升RGB-D场景解析结果的关键。目前,全卷积神经网络(FCNN)具有强大的特征提取能力,但是,该网络无法充分地学习3D空间结构化信息。为此,提出了一种新颖的三维空间结构化编码深度网络... 有效的RGB-D图像特征提取和准确的3D空间结构化学习是提升RGB-D场景解析结果的关键。目前,全卷积神经网络(FCNN)具有强大的特征提取能力,但是,该网络无法充分地学习3D空间结构化信息。为此,提出了一种新颖的三维空间结构化编码深度网络,内嵌的结构化学习层有机地结合了图模型网络和空间结构化编码算法。该算法能够比较准确地学习和描述物体所处3D空间的物体分布。通过该深度网络,不仅能够提取包含多层形状和深度信息的分层视觉特征(HVF)和分层深度特征(HDF),而且可以生成包含3D结构化信息的空间关系特征,进而得到融合上述3类特征的混合特征,从而能够更准确地表达RGB-D图像的语义信息。实验结果表明,在NYUDv2和SUNRGBD标准RGB-D数据集上,该深度网络较现有先进的场景解析方法能够显著提升RGB-D场景解析的结果。 展开更多
关键词 全卷积神经网络 图模型 空间结构化编码算法 分层视觉特征 分层深度特征 空间关系特征 混合特征
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