检索结果-内蒙古大学图书馆

信息技术与信息化 2022年第12期 178-181页

作者：李敏王瑞东王永强长安大学研究生院陕西西安710064

滚动轴承在电机和齿轮之间起着重要的连接作用。为了滚动轴承故障诊断的有效性和在故障条件下样本数少的复杂运行环境下得到更高的故障诊断精度,提出了采用深度卷积生成对抗网络(deep convolutional generative adversarial,DCGAN)来解... 详细信息

滚动轴承在电机和齿轮之间起着重要的连接作用。为了滚动轴承故障诊断的有效性和在故障条件下样本数少的复杂运行环境下得到更高的故障诊断精度,提出了采用深度卷积生成对抗网络(deep convolutional generative adversarial,DCGAN)来解决故障数据生成问题,二维卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)用于故障分类的诊断方法。首先,提出了基于现有数据的DCGAN生成更多故障数据。将一维数据转换成二维灰度图,再利用卷积生成对抗网络对二维图片进行样本扩充,该DCGAN网络有性能良好的生成能力。然后结合通过卷积神经网络提取图像的空间特征,将图片输入到卷积神经网络用于故障分类。文中将该二维卷积模型与传统卷积神经网络模型进行了对比。结果表明,相较于传统卷积神经网络,该方法在故障的辨识准确性和判别的即时性上都有一定水平程度的提高。

关键词：深度卷积生成对抗网络二维卷积神经网络故障诊断

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一种改进的基于DCGAN的图像生成算法

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航空计算技术 2024年第3期54卷 11-15页

作者：罗银辉沈俊宇王星怡章光明中国民用航空飞行学院四川广汉618000

针对传统深度卷积生成对抗网络(Deep convolutional Generative Adversarial Network,DCGAN)在训练稳定性和生成图像质量上的不足,提出了一种改进的基于DCGAN的图像生成算法。利用了高效通道注意力(Efficient Channel Attention,ECA)模块,提高网络对图像中不同通道的重要性的识别能力,从而提升训练过程的稳定性和生成图像的质量。采用Wasserstein距离作为损失函数的一部分,以此精确地度量真实分布和生成分布之间的差异,并引入了Focal Loss函数,以缓解Jensen-Shannon(JS)散度在优化过程中的不稳定性,进而加快模型的收敛速度。实验结果表明,改进算法在生成图像质量上有显著提升,生成精度达到了97.6%,比DCGAN基准模型高出4.2%。

关键词：生成对抗网络深度卷积生成对抗网络神经网络通道注意力机制图像生成

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基于纹理轮廓变换的红外与可见光图像融合

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信息技术与信息化 2021年第6期 87-89页

作者：颜敏江南大学江苏无锡214122

为更好地提取红外图像的轮廓结构特征和可见光图像的细节纹理特征,提出了一种基于交换特征的融合方法,利用残差网络提取图像特征。网络基于有标签数据集,在深度卷积生成对抗网络中引入纹理和梯度损失函数,以端到端的方式训练,避免繁琐... 详细信息

为更好地提取红外图像的轮廓结构特征和可见光图像的细节纹理特征,提出了一种基于交换特征的融合方法,利用残差网络提取图像特征。网络基于有标签数据集,在深度卷积生成对抗网络中引入纹理和梯度损失函数,以端到端的方式训练,避免繁琐的手工设计融合规则,最终的融合结果可以较好地保留红外图像的目标特征和可见光图像的纹理特征,在TNO数据集上与主流的IFCNN,FusionGAN等红外与可见光图像融合方法对比,通过主观和客观的图像质量评价证明了方法的有效性。

关键词：变换融合深度卷积生成对抗网络有监督学习残差网络

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生成对抗网络在医学小样本数据中的应用

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内江师范学院学报 2020年第4期35卷 57-60页

作者：张凯陈亚军张俊西华师范大学计算机学院四川南充637300

针对目前医学图像数据量少、类别严重不平衡等问题,提出了一种基于生成对抗网络的数据增强算法.首先分析医学图像病灶区的特征显示范围,并对此区域进行局部特征增强.然后将深度卷积神经网络与经典生成对抗网络相结合,凭借深层网络的特... 详细信息

针对目前医学图像数据量少、类别严重不平衡等问题,提出了一种基于生成对抗网络的数据增强算法.首先分析医学图像病灶区的特征显示范围,并对此区域进行局部特征增强.然后将深度卷积神经网络与经典生成对抗网络相结合,凭借深层网络的特征提取能力,来生成效果更好的图像数据,接着使用卷积神经网络来对新样本的有效性进行验证.最后在真实数据集上进行测试并取得了很好的效果,识别精度提升到了84.7%.

关键词：医学图像深度学习深度卷积生成对抗网络数据生成

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基于生成对抗网络的自适应归一化数据增强算法

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长春工业大学学报 2024年第5期45卷 385-391,F0003页

作者：赵彬高永乐王清璇王泽张钧溟长春工业大学电气与电子工程学院吉林长春130012

提出一种基于深度卷积生成对抗网络的自适应归一化数据增强算法,通过深度卷积神经网络强大的特征提取能力提升了生成图像的真实度,进一步采用自适应实例归一化解决因梯度爆炸导致的网络过拟合问题,最后在CIFAR10数据集上进行模型训练,... 详细信息

提出一种基于深度卷积生成对抗网络的自适应归一化数据增强算法,通过深度卷积神经网络强大的特征提取能力提升了生成图像的真实度,进一步采用自适应实例归一化解决因梯度爆炸导致的网络过拟合问题,最后在CIFAR10数据集上进行模型训练,并对输入的原始样本图像进行1000轮对抗得到生成图片,实验结果显示,文中提出的自适应归一化方法生成图像真实度提升1.2%。

关键词：自适应归一化数据增强深度卷积生成对抗网络深度学习

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基于DCGAN的课堂表情图像生成方法

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计算机与现代化 2024年第8期 88-91,126页

作者：徐新爱李钢南昌师范学院数学与信息科学学院江西南昌330032

为了构建课堂表情图像数据库,弥补特定条件下课堂表情多样性的不足,提出一种利用深度卷积生成对抗网络(Deep Convolutional Generative Adversarial Networks,DCGAN)生成课堂表情图像的方法。首先,利用线下教学监控视频和线上课堂视频... 详细信息

为了构建课堂表情图像数据库,弥补特定条件下课堂表情多样性的不足,提出一种利用深度卷积生成对抗网络(Deep Convolutional Generative Adversarial Networks,DCGAN)生成课堂表情图像的方法。首先,利用线下教学监控视频和线上课堂视频自主采集课堂表情图像,得到较均衡且样本特征丰富的小型图像集;其次,对原始图像进行去雾、增强、镜像等图像预处理操作,构建课堂表情数据训练集;再次,通过对基于DCGAN模型的课堂表情图像生成网络的构建和初步参数设置,并不断优化网络超参数,以生成课堂表情图像数据集;最后,利用人脸检测算法和IS (Inception Score)评价指标对生成课堂表情图像进行检测和评价,并验证生成图像在检测网络中的可行性和有效性。实验结果表明:本文基于DCGAN的方法能够生成较逼真的课堂表情图像,能够有效地增广课堂表情数据集,增强课堂表情图像的多样性。

关键词：深度学习深度卷积生成对抗网络图像生成课堂表情

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基于DCGAN的数据增强方法

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江苏通信 2023年第2期39卷 97-100,107页

作者：杨雪中通服咨询设计研究院有限公司

针对深度学习中训练样本数量少,难以满足深度学习需求的问题,提出一种基于深度卷积生成对抗网络(Deep Convolutional Generative Adversarial Networks,DCGAN)的数据增强方法,将深度学习运用于数据增强,利用卷积神经网络(Convolutional ... 详细信息

针对深度学习中训练样本数量少,难以满足深度学习需求的问题,提出一种基于深度卷积生成对抗网络(Deep Convolutional Generative Adversarial Networks,DCGAN)的数据增强方法,将深度学习运用于数据增强,利用卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)构建生成器与鉴别器网络,引入高斯误差线性单元(Gaussian Error Linear Unit,GELU)作为激活函数。将名人头像数据集(Large-scale CelebFaces Attributes,CelebA)作为训练样本进行训练。试验结果表明,该网络的鉴别器损失值快速收敛于0附近,生成器损失值快速收敛于3附近,收敛速度较快。网络能够根据学习到的样本数据分布,生成逼真的样本数据,该方法能够有效解决样本数量稀少的问题,实现数据增强。

关键词：深度学习数据增强深度卷积生成对抗网络

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DroidGAN:基于DCGAN的Android对抗样本生成框架

DroidGAN:基于DCGAN的Android对抗样本生成框架

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中国教育和科研计算机网CERNET第二十五届学术年会

作者：唐川张义杨岳湘施江勇国防科技大学计算机学院湖南长沙 410073

为了加强对Android恶意软件检测系统识别对抗样本的能力,提出了基于深度卷积生成对抗网络的Android对抗样本生成框架.此框架模拟了恶意软件制作者的攻击行为,并在提出的ASG算法的帮助下实现对恶意软件的修改.此框架生成的恶意软件可以... 详细信息

为了加强对Android恶意软件检测系统识别对抗样本的能力,提出了基于深度卷积生成对抗网络的Android对抗样本生成框架.此框架模拟了恶意软件制作者的攻击行为,并在提出的ASG算法的帮助下实现对恶意软件的修改.此框架生成的恶意软件可以绕过检测系统的检测,并能够实际运行而不影响其原有恶意功能.生成的对抗样本可用于重训练原始检测系统,提高系统应对对抗样本的能力.

关键词： Android平台恶意软件检测对抗样本生成框架深度卷积生成对抗网络

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深度学习在抽水蓄能电站勘察中的应用与展望

深度学习在抽水蓄能电站勘察中的应用与展望

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作者：姚东方陈思宇王志文中国电建集团中南勘测设计研究院有限公司

抽水蓄能电站勘察工作往往具有进度要求紧、现场任务重、地质条件复杂、技术要求高等特点。如何利用已有的抽水蓄能项目勘察经验与数据,在勘察过程中快速准确地查明电站工程地质条件,为设计提供有效勘察资料支撑是一项具有挑战性的工作... 详细信息

抽水蓄能电站勘察工作往往具有进度要求紧、现场任务重、地质条件复杂、技术要求高等特点。如何利用已有的抽水蓄能项目勘察经验与数据,在勘察过程中快速准确地查明电站工程地质条件,为设计提供有效勘察资料支撑是一项具有挑战性的工作。本文基于深度卷积生成对抗网络(DCGAN)实现了对岩石类别的自动识别,提供了一种基于深度学习的判别岩石种类的手段。

关键词：抽水蓄能电站勘察深度学习深度卷积生成对抗网络岩石类别

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DroidGAN:基于DCGAN的Android对抗样本生成框架

DroidGAN:基于DCGAN的Android对抗样本生成框架

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中国教育和科研计算机网CERNET第二十五届学术年会

作者： TANG Chuan 唐川 ZHANG Yi 张义

关键词： Android平台恶意软件检测对抗样本生成框架深度卷积生成对抗网络

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