检索结果-内蒙古大学图书馆

振动与冲击 2022年第11期41卷 55-64,89页

作者：张永宏邵凡赵晓平王丽华吕凯扬张中洋南京信息工程大学自动化学院南京210044 南京信息工程大学计算机与软件学院南京210044 南京信息工程大学江苏省网络监控中心南京210044

近年来,数据驱动的方法在滚动轴承故障诊断领域发展迅速,但面对工程实际中没有历史记录的故障类型,仍存在故障特征学习不充分、误诊率高等不足。针对上述问题,提出了多标签零样本学习(multi-label zero-shot learning,MLZSL)故障诊断方... 详细信息

近年来,数据驱动的方法在滚动轴承故障诊断领域发展迅速,但面对工程实际中没有历史记录的故障类型,仍存在故障特征学习不充分、误诊率高等不足。针对上述问题,提出了多标签零样本学习(multi-label zero-shot learning,MLZSL)故障诊断方法。首先,使用短时傅里叶变换(short-time Fourier transform,STFT)对可见类和未见类样本进行预处理,将得到的时频图像输入残差深度可分离卷积神经网络(residual depthwise separable convolutional neural network,RDSCNN)进行特征提取,再使用可见类故障特征训练属性学习网络,依靠属性学习网络预测未见类故障样本的属性向量,最终实现对未见类故障的诊断。设计了零样本条件下的故障诊断试验,结果表明MLZSL能将可见类故障属性迁移到未见类,并有效诊断未见类故障。

关键词：零样本学习(ZSL) 特征提取多标签属性学习器滚动轴承

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基于VAE-GAN和FLCNN的不均衡样本轴承故障诊断方法

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振动与冲击 2022年第9期41卷 199-209页

作者：张永宏张中洋赵晓平王丽华邵凡吕凯扬南京信息工程大学自动化学院南京210044 南京信息工程大学计算机与软件学院南京210044 南京信息工程大学江苏省网络监控中心南京210044

针对滚动轴承故障诊断中样本分布不均衡引起的模型泛化能力差、诊断精度低的问题,从两个方面展开研究:(1)故障样本增广,提出结合变分自编码器(VAE)和生成对抗网络(GAN)的VAE-GAN样本增广模型;(2)改进分类算法,提出基于焦点损失(FL)和卷... 详细信息

针对滚动轴承故障诊断中样本分布不均衡引起的模型泛化能力差、诊断精度低的问题,从两个方面展开研究:(1)故障样本增广,提出结合变分自编码器(VAE)和生成对抗网络(GAN)的VAE-GAN样本增广模型;(2)改进分类算法,提出基于焦点损失(FL)和卷积神经网络(CNN)的FLCNN(focal loss and convolutional neural network)样本分类模型。在此基础上,将VAE-GAN和FLCNN融合,构建VAE-GAN+FLCNN轴承故障诊断模型。首先,将样本量少的故障类输入VAE-GAN模型,通过交替训练编码网络、生成网络和判别网络,学习出真实故障样本的数据分布,从而实现故障样本的增广;然后用增广后的数据样本训练FLCNN分类模型,完成轴承故障识别。试验对比结果表明,所提方法能够有效提升样本不均衡条件下的轴承故障诊断效果,拥有更高的Recall值和F1-score值。

关键词：滚动轴承变分自编码器(VAE) 生成对抗网络(GAN) 焦点损失(FL) 故障诊断

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基于属性描述的零样本滚动轴承故障诊断

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振动与冲击 2022年第15期41卷 105-115页

作者：赵晓平吕凯扬邵凡张中洋南京信息工程大学计算机与软件学院南京210044 南京信息工程大学江苏省网络监控中心南京210044 南京信息工程大学自动化学院南京210044

数据驱动方式是对故障诊断模型进行训练的主要方法,然而因为机器运转环境复杂,没有可用的目标故障样本供模型训练而导致特征学习不充分的情况时有发生。针对这一问题,结合零样本学习(zero-shot learning,ZSL)思想,从属性描述的角度出发... 详细信息

数据驱动方式是对故障诊断模型进行训练的主要方法,然而因为机器运转环境复杂,没有可用的目标故障样本供模型训练而导致特征学习不充分的情况时有发生。针对这一问题,结合零样本学习(zero-shot learning,ZSL)思想,从属性描述的角度出发,提出了一种基于Xception网络和卷积神经网络(convolutional neural networks,CNN)的零样本滚动轴承故障诊断方法,即X-CNN故障诊断模型。X-CNN模型首先使用Xception网络对故障信号时频图进行特征提取;根据故障类别的属性描述构建属性矩阵,使用CNN对提取的特征进行属性学习;最后通过属性矩阵的相似度比较完成诊断工作。通过零样本条件下的故障诊断试验,证明了X-CNN故障诊断模型可以在不使用测试类样本进行训练的情况下完成滚动轴承故障诊断工作。

关键词：零样本学习(ZSL) Xception 卷积神经网络(CNN) 故障诊断属性描述

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基于四维四元数频域的彩色图像双重水印算法

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吉林大学学报（工学版） 2015年第4期45卷 1336-1346页

作者：王定成田翠翠陈北京田宇航南京信息工程大学计算机与软件学院南京210044 南京信息工程大学江苏省网络监控工程中心南京210044 南京信息工程大学江苏省大气环境与装备技术协同创新中心南京210044

针对现有基于四元数离散傅里叶变换(QDFT)的算法没有充分利用QDFT的四维系数空间、没有嵌入非彩色水印图像和存在水印能量损失等不足,提出了一种彩色图像盲双重水印算法,并用其将有意义的彩色和二值双重水印嵌入到QDFT频域系数的4个分... 详细信息

针对现有基于四元数离散傅里叶变换(QDFT)的算法没有充分利用QDFT的四维系数空间、没有嵌入非彩色水印图像和存在水印能量损失等不足,提出了一种彩色图像盲双重水印算法,并用其将有意义的彩色和二值双重水印嵌入到QDFT频域系数的4个分量中。采用单位纯四元数k,首先建立了QDFT系数各分量与彩色图像三通道传统离散傅里叶变换(DFT)之间的关系,然后给出了修改系数嵌入水印需保持的对称性,最后结合QDFT、Arnold变换和冗余嵌入策略进行水印嵌入和提取。实验结果表明:本文算法能较好地平衡不可见性和鲁棒性。

关键词：信息处理技术数字水印彩色图像四元数频域

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带静不平衡约束的正交矩形布局问题的启发式模拟退火算法

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模式识别与人工智能 2015年第7期28卷 626-632页

作者：刘景发张振薛羽刘文杰蒋宇聪南京信息工程大学江苏省网络监控工程中心南京210044 南京信息工程大学计算机与软件学院南京210044 南京信息工程大学网络信息中心南京210044

以卫星舱布局为背景,研究一类带静不平衡约束的正交矩形布局问题.借鉴拟物策略,定义矩形与矩形、矩形与圆形容器之间的嵌入度计算公式,将该问题转变为无约束的优化问题.通过将启发式格局更新策略、基于梯度法的局部搜索机制与具有全局... 详细信息

以卫星舱布局为背景,研究一类带静不平衡约束的正交矩形布局问题.借鉴拟物策略,定义矩形与矩形、矩形与圆形容器之间的嵌入度计算公式,将该问题转变为无约束的优化问题.通过将启发式格局更新策略、基于梯度法的局部搜索机制与具有全局优化功能的模拟退火算法相结合,提出一种求解带静不平衡约束的正交矩形布局问题的启发式模拟退火算法.算法中的启发式格局更新策略产生新格局和跳坑,梯度法搜索新格局附近能量更低的格局.另外,在布局优化过程中,通过在挤压弹性势能的基础上增加静不平衡量惩罚项,并采用质心平移的方法,使布局系统的静不平衡量达到约束要求.实验表明,文中算法是一种解决带静不平衡约束的正交矩形布局问题的有效算法.

关键词：静不平衡约束正交矩形布局模拟退火算法梯度法

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一种增量式的代价敏感支持向量机

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中国科学技术大学学报 2016年第9期46卷 727-735页

作者：权鑫顾韵华郑关胜顾彬江苏省网络监控工程中心江苏南京210044 南京信息工程大学计算机与软件学院江苏南京210044

代价敏感学习是机器学习中一个重要的领域.由Masnadi等提出的代价敏感的支持向量机通过将铰链损失函数代价敏感化来处理代价敏感问题,比传统的代价敏感学习方法具有更好的泛化精度.现实中的数据往往是通过在线增量式获取的,而传统的全... 详细信息

代价敏感学习是机器学习中一个重要的领域.由Masnadi等提出的代价敏感的支持向量机通过将铰链损失函数代价敏感化来处理代价敏感问题,比传统的代价敏感学习方法具有更好的泛化精度.现实中的数据往往是通过在线增量式获取的,而传统的全量式学习算法每次增加样本时都需要重新从头计算,因此浪费了很多时间.为了使得代价敏感的支持向量机能够在在线学习的场景下具有更高的效率,提出了一种增量式的代价敏感支持向量机算法.该算法可以在新增样本时直接更新已有的训练过的模型,不需要从头开始重新训练.在多个数据集上的实验结果也显示出了该方法与传统的批处理方法相比,在速度上的具有显著的优势.

关键词：在线学习增量式学习代价敏感学习支持向量机

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基于自适应启动策略的混合交叉动态约束多目标优化算法

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模式识别与人工智能 2015年第5期28卷 411-421页

作者：耿焕同孙家清贾婷婷南京信息工程大学江苏省网络监控中心南京210044 南京信息工程大学计算机与软件学院南京210044

针对单独采用冷启动方式而出现再次收敛速度慢、单种交叉算子自适应不足以及正态变异多样性程度偏弱等问题,提出一种基于自适应启动策略的新型混合交叉动态约束多目标优化算法.在算法设计中,首先采用冷热混合方式识别环境动态调整的程度... 详细信息

针对单独采用冷启动方式而出现再次收敛速度慢、单种交叉算子自适应不足以及正态变异多样性程度偏弱等问题,提出一种基于自适应启动策略的新型混合交叉动态约束多目标优化算法.在算法设计中,首先采用冷热混合方式识别环境动态调整的程度,并引用柯西变异增强多样性;然后混合BLX_α、SBX和DE三种差分进化经典交叉算子,并通过各自贡献度自适应调整其竞争力,以增强交叉操作对环境动态变化的自适应性;最后采用精英与进化两个群体相互协作,进一步均衡算法的局部和全局搜索能力.在6个标准测试函数上的仿真结果表明,该算法能在不同环境下动态识别调整的程度,增加初始种群多样性以提高算法的跟踪效果,且能在同一环境下自适应调整交叉算子以提高算法的收敛速度.

关键词：动态多目标优化柯西变异自适应启动策略混合交叉算子

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云平台下基于半朴素贝叶斯的降雨量预测

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系统仿真学报 2016年第5期28卷 1117-1123,1130页

作者：薛胜军张佩云陈静怡南京信息工程大学计算机与软件学院南京210044 南京信息工程大学江苏省网络监控中心南京210044

随着降雨量预测在中国的气象预报行业中日趋重要,降雨量预测的方法也越来越多。由于云平台可以有效地提高预测的效率和准确率,云平台也逐渐被应用到气象行业。目前我们运用的降雨量预测方法要求属性之间独立,但是很多气象要素之间并不独... 详细信息

随着降雨量预测在中国的气象预报行业中日趋重要,降雨量预测的方法也越来越多。由于云平台可以有效地提高预测的效率和准确率,云平台也逐渐被应用到气象行业。目前我们运用的降雨量预测方法要求属性之间独立,但是很多气象要素之间并不独立,这就降低了预测的准确性。因此,结合并利用模糊集理论的相关知识,提出了一个基于云平台的半朴素贝叶斯预测降雨量的方法。为证明预测的准确性和高效性,建立了一个预测模型,用气象站提供的气象数据预测下个月的降雨量。实验结果证明,建立的模型与先前的模型相比,具有更高的预测准确性和效率。

关键词：云平台降雨量预测模糊集理论半朴素贝叶斯

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基于平衡搜索策略的多目标粒子群优化算法

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模式识别与人工智能 2017年第3期30卷 224-234页

作者：耿焕同陈正鹏陈哲周利发南京信息工程大学江苏省网络监控中心南京210044 南京信息工程大学计算机与软件学院南京210044

鉴于平衡全局和局部搜索在多目标粒子群优化算法获取完整均匀Pareto最优前沿方面的重要性,设计平衡全局和局部搜索策略,进而提出改进的多目标粒子群优化算法(bs MOPSO).文中策略在局部搜索方面设计归档集自挖掘子策略,通过对归档集中均... 详细信息

鉴于平衡全局和局部搜索在多目标粒子群优化算法获取完整均匀Pareto最优前沿方面的重要性,设计平衡全局和局部搜索策略,进而提出改进的多目标粒子群优化算法(bs MOPSO).文中策略在局部搜索方面设计归档集自挖掘子策略,通过对归档集中均匀分布的部分粒子进行柯西扰动,使归档集涵盖整个前沿面的局部搜索.在全局搜索方面设计边界最优粒子引导搜索子策略,以边界最优粒子替换部分粒子的全局最优解,引导粒子向各维目标的边界区域搜索.选取4种对比算法在ZDT和DTLZ系列的部分测试函数上进行实验,结果表明bs MOPSO具有更快的Pareto最优前沿收敛效率和更好的分布性.

关键词：多目标优化粒子群优化归档集自挖掘边界最优粒子引导平衡搜索

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基于重要性采样的三维云光照模型的研究

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系统仿真学报 2016年第1期28卷 57-62,69页

作者：谢永华袁复兴王畅南京信息工程大学计算机与软件学院南京210044 南京信息工程大学江苏省网络监控中心南京210044

针对目前三维云的模拟过程中光照模型实现复杂、绘制效率低等问题,在多次前向散射光照模型的基础上提出了一种光照模型计算方法去解决光照模型中积分问题;针对多重散射光照模型中相位函数过于简单,不利于云的真实渲染的问题,优化现有相... 详细信息

针对目前三维云的模拟过程中光照模型实现复杂、绘制效率低等问题,在多次前向散射光照模型的基础上提出了一种光照模型计算方法去解决光照模型中积分问题;针对多重散射光照模型中相位函数过于简单,不利于云的真实渲染的问题,优化现有相位函数,增强云的真实感。该方法通过对积分区间进行重要性采样解决光照积分计算过程中均匀采样效率过低的问题并结合两种相位函数实现了对云的渲染。实验结果表明:该方法在保证绘制质量的基础上提高了绘制速度,无论在效率上还是绘制效果上都更好地展示了云的物理特性,取得了很好的显示效果。

关键词：光照模型相位函数重要性采样多次散射三维云渲染

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