针对传统局部线性嵌入算法在挖掘局部流形结构时未充分考虑样本邻居分布信息,且在降维过程中默认样本具有相同的重要性导致提取鉴别特征不明显的问题,提出基于共享近邻的加权局部线性嵌入(weighted local linear embedding based on sha...针对传统局部线性嵌入算法在挖掘局部流形结构时未充分考虑样本邻居分布信息,且在降维过程中默认样本具有相同的重要性导致提取鉴别特征不明显的问题,提出基于共享近邻的加权局部线性嵌入(weighted local linear embedding based on shared neighbors,SN-WLLE)算法,并用于滚动轴承故障诊断.该算法首先使用余弦距离划分样本邻域;其次计算样本邻域对相似度用以评估样本共享近邻信息,并结合样本的6种邻居分布修正局部结构挖掘,提高多共享近邻的k近邻重构准确性;接着从多流形的角度评估样本点与近邻点间的稀疏分布一致性,以获得样本的重要性指标,并在低维空间保持该信息,进而提取准确的鉴别特征;最后结合KNN分类器构建出完备的轴承故障诊断模型.采用凯斯西储大学轴承数据集和实验室测试平台轴承数据集,从可视化评估、定量聚类评估、故障识别精度评估及鲁棒性评估等方面进行分析.结果表明:SN-WLLE算法的F值保持在108以上水准,平均故障识别精度最低可达0.9734,不仅具有较好的类内紧致性与类间可分性,还对近邻参数k具有低敏感性.展开更多
针对Yolov3-Tiny算法在加油站监控场景检测时由于数据特征提取不充分而导致检测精度低、漏检率高等问题,提出一种基于加油站场景的Misp-YOLO(You Only Look Once)目标检测算法。首先引入Mosaic数据增强算法,使图片包含更多特征信息;其...针对Yolov3-Tiny算法在加油站监控场景检测时由于数据特征提取不充分而导致检测精度低、漏检率高等问题,提出一种基于加油站场景的Misp-YOLO(You Only Look Once)目标检测算法。首先引入Mosaic数据增强算法,使图片包含更多特征信息;其次使用InceptionV2和PSConv(Poly-Scale Convolution)多尺度特征提取方法提升网络多尺度预测能力;最后结合scSE(Concurrent Spatial and Channel ‘Squeeze&Excitation’)注意力机制,重构主干网络输出特征。实验结果证明该算法具有较高检测准确度,并且检测速度满足实际需求。优化后的算法性能得到极大提升,可推广应用于其他目标检测中。展开更多
文摘针对传统局部线性嵌入算法在挖掘局部流形结构时未充分考虑样本邻居分布信息,且在降维过程中默认样本具有相同的重要性导致提取鉴别特征不明显的问题,提出基于共享近邻的加权局部线性嵌入(weighted local linear embedding based on shared neighbors,SN-WLLE)算法,并用于滚动轴承故障诊断.该算法首先使用余弦距离划分样本邻域;其次计算样本邻域对相似度用以评估样本共享近邻信息,并结合样本的6种邻居分布修正局部结构挖掘,提高多共享近邻的k近邻重构准确性;接着从多流形的角度评估样本点与近邻点间的稀疏分布一致性,以获得样本的重要性指标,并在低维空间保持该信息,进而提取准确的鉴别特征;最后结合KNN分类器构建出完备的轴承故障诊断模型.采用凯斯西储大学轴承数据集和实验室测试平台轴承数据集,从可视化评估、定量聚类评估、故障识别精度评估及鲁棒性评估等方面进行分析.结果表明:SN-WLLE算法的F值保持在108以上水准,平均故障识别精度最低可达0.9734,不仅具有较好的类内紧致性与类间可分性,还对近邻参数k具有低敏感性.
文摘针对Yolov3-Tiny算法在加油站监控场景检测时由于数据特征提取不充分而导致检测精度低、漏检率高等问题,提出一种基于加油站场景的Misp-YOLO(You Only Look Once)目标检测算法。首先引入Mosaic数据增强算法,使图片包含更多特征信息;其次使用InceptionV2和PSConv(Poly-Scale Convolution)多尺度特征提取方法提升网络多尺度预测能力;最后结合scSE(Concurrent Spatial and Channel ‘Squeeze&Excitation’)注意力机制,重构主干网络输出特征。实验结果证明该算法具有较高检测准确度,并且检测速度满足实际需求。优化后的算法性能得到极大提升,可推广应用于其他目标检测中。
