基于相似度的半监督学习工业数据分类算法

针对现实场景中大量无监督数据无法有效利用的特点,提出了一种基于数据相似度匹配的半监督学习算法。该方法结合一定的先验知识,通过无监督学习的方式,计算未标记数据与少量有标记数据之间相似度,从而对少数类样本进行扩充。利用构造后的数据集进行模型训练,从而提高模型对于少数类的识别效果。该方法能有效改进分类任务中数据分布不平衡及标记困难的问题,在一组基于真实场景下的电力传感器检测数据分类任务中取得了较好的少数类识别效果。通过对比传统以及半监督的多种分类算法,该方法虽然在准确率上低于传统方法,但是在召回率与F₁值的表现上超越传统方法。     

小样本图像分类中的类别信息融合网络

小样本图像分类任务要求模型仅从少量的图像样本中学到新类别的正确分类方法,是一种特殊的分类任务。然而,以往大多数小样本工作都单独处理来自不同类别的样本,而没有充分利用到不同类别间的信息。本文提出了一种新的类别融合网络（Category-fusion network, CFN）,通过融合来自不同类别的样本信息,同时挖掘类别内和类别间的信息。CFN的重要部分是一个融合映射的学习,即如何融合样本中的特征,从而映射出网络参数。其中的一个重要问题是融合映射是否应该随不同的输入样本而改变。本文设计了3个不同的模块：具有固定映射的类无关模块、融合映射仅依赖于期望学习的目标类别的半相关模块和完全相关的模块,其中融合映射完全依赖于输入样本。本文的网络可以通过学习多个类别的样本之间的关系来进行类别概念的学习,并生成融合信息的分类器。实验结果表明,本文网络在广泛应用的MiniImageNet数据集上得到了60.03%的分类精度。     

空中交通管制员疲劳检测与管理综述

我国民航事业的发展需要依靠大型运输客机的自主研发和高效的空中交通管理体系两大软硬实力的支撑。空中交通管制员作为空中交通管理的核心要素,其疲劳状态的检测与管理对于航空安全具有重要作用。本文首先从传统主观量表评定和客观评定方法两个方面详细阐述了国内外疲劳检测的研究成果,分析其优缺点;然后介绍了基于语音分析的管制员疲劳特征提取与检测算法,并且着重介绍了基于深度学习模型的语音疲劳状态识别算法;最后阐述了管制员疲劳检测成果对管制运行安全和效率提升的应用前景。研究成果可为从事管制员疲劳检测与管理的研究人员提供参考和借鉴。     

基于注意力模型的视觉/惯性组合里程计算法研究

由于外界环境的干扰和传感器精度的限制,视觉/惯性组合里程计的输入数据存在一定的噪声,这会增加里程计的解算误差,而且误差会随着时间积累。针对以上问题,设计了一种基于注意力模型的视觉/惯性组合里程计算法。该算法使用卷积神经网络和长短时记忆网络分别构建了视觉特征提取器与惯导信息特征提取器,同时引入了两种注意力模型:加权组合网络以及开关组合网络,对视觉特征信息和惯导特征信息的融合噪声进行降噪处理。通过在组合里程计算法中添加闭环校正环节,有效地抑制了里程计误差随时间的积累。对比实验结果表明,设计的组合里程计算法与其他算法相比,无论在性能上还是在精度上都有明显的提升。     

结合离线知识的时变结构模态参数在线辨识

飞行器的结构模态参数在线获取对其高效、可靠运行具有重要意义。传统时变结构模态参数辨识方法存在辨识虚假结果较多,抵抗测量数据中的极端异常值能力差等问题,难以有效应用于在线过程。建立一种基于长短时记忆网络的时变结构模态参数在线辨识网络模型,通过数据集构建过程离线地引入先验信息,同时结合模型自身特性,有效提升制约在线辨识应用的可靠性。实验结果表明：在不同时变规律下,与传统辨识方法相比,在线辨识模型能有效缓解虚假结果问题,同时保证辨识结果的连续性;采用α稳定分布模型对脉冲噪声进行建模,验证了其在测量数据包含由于偶发因素产生的极端异常值时在线辨识鲁棒性。     

使用深度残差网络的乘波体气动性能预测

本文探究深度学习人工智能技术在飞行器气动外形预测中的应用。以激波装配法乘波体设计为背景,建立气动数据快速生成工具,使用拉丁超立方采样得到海量样本数据。使用深度残差神经网络构建气动外形参数到气动性能数据的代理模型,并与随机森林和双隐层神经网络等普通机器学习模型对比;同时将数据转换为图片,研究基于图片识别的深度学习模型搭建,省略飞行器外形的参数化表达。测试结果说明,深度残差网络作为数据代理模型的精度是随机森林和双隐层神经网络的3倍以上,而基于图片识别的代理模型精度提高有限。研究表明,深度残差网络在乘波体等易于生成大量数据的气动外形的性能预测中效果明显,为深度学习技术在气动外形设计中的应用奠定了基础。     

以培养适用型人才为宗旨建立新型的校外学习中心管理体系

校外学习中心是远程教学和远程学习的活动基地.校外学习中心必须能适应市场经济形势需求,以培养适用型人才为宗旨,不断完善自身机制,实行规范化管理,不断提高教学管理工作水平,建立起新型的管理体系.     

创新创业导向的LabVIEW编程与虚拟仪器设计课程教学改革与实践

"LabVIEW编程与虚拟仪器设计"课程是自动化专业、电气工程及其自动化专业的一门实践性很强的专业课,本课程结合创新创业教育改革的精神,针对以往采用的教学方法进行了调整,在上机实践中更多地引入了以任务驱动为导向的项目训练模式,在考核方法上重视学习过程的考核和项目设计环节,提高了学生分析解决问题的能力,培养了学生的创新意...     

基于蚁群优化的长短时神经网络变外形飞行器故障模式识别

变外形飞行器机械结构复杂,在变外形过程中发生故障的概率大,传感器测量成本高,针对这些问题,提出了一种基于长短时神经网络进行飞行器测试故障诊断的方法。首先根据变外形飞行器的气动参数模型和非线性动力学模型,构建变外形飞行器执行机构故障特征数据库。然后针对变外形飞行器发生故障时的序列化特征数据,提出基于长短时神经网络的执行器故障诊断框架。利用蚁群优化算法对网络训练的超参数进行优化,提高故障诊断的准确性与泛化性。通过仿真验证了该方法可实现变外形飞行器的低成本、高效率、高精度的故障快速定位。     

基于深度学习的X射线胶片数字化与缺陷检测算法

X射线胶片数字化和焊缝缺陷自动检测对提高航天大型零件生产加工质量和检测效率具有重要意义。在某些特定场景中,X射线检测无法采用数字式接收器,将X射线胶片转化为数字图像是缺陷识别的前提,但现有方法难以实现X射线胶片的高保真数字化,此外,大型零件的焊缝缺陷具有小目标特点,人工判读和传统图像检测算法难以保证识别精度。本文提出了一种基于深度学习的X射线胶片缺陷检测算法,首先基于全卷积神经网络在X射线胶片上不同曝光时间的图像中自动选择曝光时间最佳的数字图像,然后设计了基于轻量级MoGaA网络的缺陷检测网络,实现了数字化图像中的小目标缺陷检测。数字化和检测结果表明,该算法对于焊缝缺陷检测的准确率可达96%,取得了良好的检测效果。