检索结果-内蒙古大学图书馆

科技和产业 2024年第9期24卷 124-127页

作者：沈喆盛阳沈阳航空航天大学民用航空学院沈阳110136

主流步态识别过程中识别率易受到视角变化的影响,使用耦合网络模型解决最小类间距离大于最大类内距离的问题,利用步态样本比对解决识别问题。用二值图像序列合成步态能量图,联合使用逻辑回归与对比损失函数对模型进行训练优化,实验验证... 详细信息

主流步态识别过程中识别率易受到视角变化的影响,使用耦合网络模型解决最小类间距离大于最大类内距离的问题,利用步态样本比对解决识别问题。用二值图像序列合成步态能量图,联合使用逻辑回归与对比损失函数对模型进行训练优化,实验验证耦合神经网络的步态识别性能,并与普通卷积神经网络模型(CNNs)的识别结果进行对比。在背包与大衣遮挡情况下的识别率达到73.7%和60.5%,高于CNNs的识别率,并提高了遮挡情况下步态识别精确度。

关键词：步态识别步态能量图视角变化耦合神经网络模型

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脑信号动力学传输中的相同步运动和神经编码

脑信号动力学传输中的相同步运动和神经编码

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第十三届全国非线性振动暨第十届全国非线性动力学和运动稳定性学术会议

作者：王如彬张志康屈景怡曹建庭华东理工大学信息科学与工程学院认知神经动力学研究所日本琦玉工业大学工学部电子工学科

为了探索脑内神经信号传输过程中的动力学特征对神经编码的影响,本文运用随机相变动力学理论和方法建立了一个由三个神经元集群组成的一个神经网络模型。依据所建立的模型,在网络结构发生变化的情况下,分别考察了该神经网络在神经元集... 详细信息

为了探索脑内神经信号传输过程中的动力学特征对神经编码的影响,本文运用随机相变动力学理论和方法建立了一个由三个神经元集群组成的一个神经网络模型。依据所建立的模型,在网络结构发生变化的情况下,分别考察了该神经网络在神经元集群自发活动和刺激作用下的相同步运动以及神经编码的演化。研究结果表明,在自发运动条件下相位神经编码的特征与神经元集群内参与神经发放的神经元数目的关系不大,这个数值模拟的结果证明了脑内稀疏编码的存在性;数值地证明了神经系统内耦合系数的大小对于神经信息的处理至关重要以及神经信息传导在串联和并联两种耦合方式下所具有的完全不同的信息处理能力。研究结果还证明,在外刺激作用下神经元集群内的神经元数目越大,刺激的结果对其他神经元集群的相同步运动和神经编码演化的影响也越大;数值地证明了神经生物学实验结果,神经元集群之间耦合关系的减小预示着神经网络中侧抑制功能的增强,这种增强等效于降低神经元的兴奋性阈值,从而使这一区域和神经元集群在相同的刺激下有较强的反应;刺激作用下会有更多的神经元兴奋,因而有更多的神经元参与了神经编码和相同步运动。

关键词：耦合神经网络模型相位神经编码同步运动平均数密度神经元集群

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基于数据融合的结构损伤识别

基于数据融合的结构损伤识别

引用

作者：焦莉大连理工大学

学位级别：博士

结构服役期间由于受到使用荷载和各种突发性因素的共同影响，从开始就面临着一个结构损伤的问题。随着结构使用年限的增加，损伤不断积累发展，当损伤累积到一定程度会造成结构抗力的衰减，降低结构的安全性、适用性和耐久性，极端情况... 详细信息

结构服役期间由于受到使用荷载和各种突发性因素的共同影响，从开始就面临着一个结构损伤的问题。随着结构使用年限的增加，损伤不断积累发展，当损伤累积到一定程度会造成结构抗力的衰减，降低结构的安全性、适用性和耐久性，极端情况下还会导致整个结构的破坏。所有这些都迫切要求采取科学的技术手段及方法对现役土木工程结构及基础设施进行健康监测，以便尽早发现损伤，及时采取有效地预防和修复措施。而损伤识别技术是其中最为关键性的环节，大力开展结构损伤识别技术的研究具有重要的理论价值和现实意义。在此背景下，本论文结合国内外在结构损伤识别领域的研究现状，围绕数据融合、小波分析和识别算法等问题进行了研究，主要工作包括以下几方面： (1)改进多传感器数据融合中的一致性算法。在对现有一致性算法用于多传感器数据融合研究的基础上，提出一种改进算法。该算法计算简单，能够克服现有一致性算法中两传感器在测量精度不同时置信距离不同的缺点，并对支持矩阵进行模糊化处理，避免了人为定义阈值带来的主观误差。数值计算表明此方法可获得较好的融合结果，并且能够有效地减小由于扰动因素造成地融合结果的误差。 (2)提出融合同质多传感器数据信息的结构损伤识别方法。从小波分析的Lipschitz指数出发，分析了白噪声和损伤信号的小波系数模极大值多分辨分析的特点，阐述了小波降噪和信号奇异性识别原理。以结构加速度响应信号作为研究对象，应用状态空间法建立了结构动力系统数学模型。通过对一个五层框架结构的数值计算表明：不同位置的传感器信号表征结构损伤特性的能力是不同的，每一传感器只能描述其附近区域结构的工作状态；距离损伤位置相同的两结构层传感器加速度响应信号进行对比，较低结构层响应信号对损伤的敏感性强于较高结构层。若加速度传感器数量有限，则应尽量布置在较低层更有效；基于数据融合和小波多分辨分析提出的同质多传感器数据融合的结构损伤识别方法，在部分传感器性能降低(如受到噪声污染)，甚至是完全失效的情况下，仍然能够对结构损伤做出正确判断。 (3)基于小波包分解技术、“能量-损伤”特征提取和ART2强大的模式分类功能，提出一种结构多损伤识别方法。通过数值分析比较了结构在不同损伤工况下，各层加速度响应信号和融合后的加速度响应信号频带能量变化的分布，认为以融合计算后信号频带能量变化构造的特征向量对结构不同损伤工况更敏感。采用基于自适应共振理论的ART2神经网络作为模式识别工具，并利用改进的ART2算法将网络输入矢量范围拓展到整个平面。五层框架结构的数值计算表明，该方法能够用于结构多损伤识别，且具有较强的鲁棒性、稳定性和适应性。 (4)采用分步识别的思想，构建耦合神经网络的三级损伤识别模型。第一级识别是利用ART2神经网络确定有损伤的层，并采用主成分分析方法对网络高维输入变量降维，

关键词：数据融合一致性算法损伤识别耦合神经网络模型分区融合

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