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基于BI-TCP卷积神经网络的纸机轴承故障诊断方法研究
被引量：
5
1
作者
汤伟
王杰
《中国造纸学报》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第1期74-81,共8页
针对传统纸机轴承故障诊断模型无法有效提取轴承振动信号深层特征而导致诊断精度难以提高,基于深度学习网络模型参数量过大的问题,提出了一种基于双模态输入和双通道并行卷积神经网络(BI-TCP-CNN)的纸机轴承故障诊断方法。该方法首先在...
针对传统纸机轴承故障诊断模型无法有效提取轴承振动信号深层特征而导致诊断精度难以提高,基于深度学习网络模型参数量过大的问题,提出了一种基于双模态输入和双通道并行卷积神经网络(BI-TCP-CNN)的纸机轴承故障诊断方法。该方法首先在输入数据方面进行创新,将轴承振动信号分别转化为对应的格拉姆角场(GAF)矩阵与欧式距离矩阵,并将二者成对组成的二维矩阵作为网络的输入;其次,利用双通道并行的浅层卷积神经网络提取信号中的不同特征并进行融合,在提高特征完备表达的同时大幅降低了模型的参数量。在凯斯西储大学(CWRU)数据集与实验室搭建的故障诊断实物平台上进行的实物验证结果表明,该方法在CWRU数据集以及实物平台上的故障识别精度均在99.2%以上,可很好地实现对纸机轴承的故障诊断。
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关键词
纸机轴承
故障诊断
深度学习
双模态输入
特征融合
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职称材料
基于改进AlexNet的双模态握笔手势识别
被引量：
1
2
作者
张璐
陶然
+1 位作者
彭志飞
丁金洋
《智能计算机与应用》
2021年第6期51-55,62,共6页
本文提出了一种基于改进AlexNet的双模态握笔手势识别方法。该方法根据握笔手势特征自建了 8 100张握笔手势数据集,对数据集进行了手势分割获取二值图像、骨架提取获取包含原图的骨架图像等处理,并将处理后的2种类型图像构成双模态图像...
本文提出了一种基于改进AlexNet的双模态握笔手势识别方法。该方法根据握笔手势特征自建了 8 100张握笔手势数据集,对数据集进行了手势分割获取二值图像、骨架提取获取包含原图的骨架图像等处理,并将处理后的2种类型图像构成双模态图像输入至改进的AlexNet中。针对AlexNet提取握笔手势特征不充分的问题,本文将AlexNet第一层的卷积核大小修改为3×3,并在卷积层之后添加了批量归一化、注意力机制。通过实验证明,该方法对9种握笔手势的平均识别率达到75.6%,分别高于骨架图像、分割图像、AlexNet网络11%、16%和13%,证明了该模型对握笔手势识别的有效性。
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关键词
手势分割
骨架提取
双模态输入
AlexNet
握笔手势识别
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职称材料
语言输入模态对书面语输出的差异性影响实证研究
3
作者
王胜
《铜陵学院学报》
2013年第3期88-93,共6页
本研究采用平衡准实验设计,探讨英语教学过程中语言输入模态对书面语输出的影响。研究发现,视觉输入与听觉输入对不用语义关系的书面语输出有不同影响,且与受试英语水平存在交互效应;输入频数在不同输入模态下对不同语义关系输出影响不...
本研究采用平衡准实验设计,探讨英语教学过程中语言输入模态对书面语输出的影响。研究发现,视觉输入与听觉输入对不用语义关系的书面语输出有不同影响,且与受试英语水平存在交互效应;输入频数在不同输入模态下对不同语义关系输出影响不同,且与受试英语水平存在交互作用。
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关键词
英语教学
双模态输入
语义关系
书面语输出
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职称材料
题名
基于BI-TCP卷积神经网络的纸机轴承故障诊断方法研究
被引量：
5
1
作者
汤伟
王杰
机构
陕西科技大学电气与控制工程学院
出处
《中国造纸学报》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第1期74-81,共8页
基金
国家自然科学基金项目(62073206)。
文摘
针对传统纸机轴承故障诊断模型无法有效提取轴承振动信号深层特征而导致诊断精度难以提高,基于深度学习网络模型参数量过大的问题,提出了一种基于双模态输入和双通道并行卷积神经网络(BI-TCP-CNN)的纸机轴承故障诊断方法。该方法首先在输入数据方面进行创新,将轴承振动信号分别转化为对应的格拉姆角场(GAF)矩阵与欧式距离矩阵,并将二者成对组成的二维矩阵作为网络的输入;其次,利用双通道并行的浅层卷积神经网络提取信号中的不同特征并进行融合,在提高特征完备表达的同时大幅降低了模型的参数量。在凯斯西储大学(CWRU)数据集与实验室搭建的故障诊断实物平台上进行的实物验证结果表明,该方法在CWRU数据集以及实物平台上的故障识别精度均在99.2%以上,可很好地实现对纸机轴承的故障诊断。
关键词
纸机轴承
故障诊断
深度学习
双模态输入
特征融合
Keywords
bearing
fault
diagnosis
deep
learning
bimodal
input
feature
fusion
分类号
TS737 [轻工技术与工程—制浆造纸工程]
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
基于改进AlexNet的双模态握笔手势识别
被引量：
1
2
作者
张璐
陶然
彭志飞
丁金洋
机构
东华大学计算机科学与技术学院
出处
《智能计算机与应用》
2021年第6期51-55,62,共6页
文摘
本文提出了一种基于改进AlexNet的双模态握笔手势识别方法。该方法根据握笔手势特征自建了 8 100张握笔手势数据集,对数据集进行了手势分割获取二值图像、骨架提取获取包含原图的骨架图像等处理,并将处理后的2种类型图像构成双模态图像输入至改进的AlexNet中。针对AlexNet提取握笔手势特征不充分的问题,本文将AlexNet第一层的卷积核大小修改为3×3,并在卷积层之后添加了批量归一化、注意力机制。通过实验证明,该方法对9种握笔手势的平均识别率达到75.6%,分别高于骨架图像、分割图像、AlexNet网络11%、16%和13%,证明了该模型对握笔手势识别的有效性。
关键词
手势分割
骨架提取
双模态输入
AlexNet
握笔手势识别
Keywords
gesture
segmentation
skeleton
extraction
bimodal
input
alexNet
pen-holding
gesture
recognition
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
语言输入模态对书面语输出的差异性影响实证研究
3
作者
王胜
机构
铜陵学院
出处
《铜陵学院学报》
2013年第3期88-93,共6页
基金
安徽省2011年高校省级人文社科研究项目(2011sk436)
文摘
本研究采用平衡准实验设计,探讨英语教学过程中语言输入模态对书面语输出的影响。研究发现,视觉输入与听觉输入对不用语义关系的书面语输出有不同影响,且与受试英语水平存在交互效应;输入频数在不同输入模态下对不同语义关系输出影响不同,且与受试英语水平存在交互作用。
关键词
英语教学
双模态输入
语义关系
书面语输出
Keywords
English
learning
and
teaching
bimodal
input
semantic
relation
written
output
分类号
H313 [语言文字—英语]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于BI-TCP卷积神经网络的纸机轴承故障诊断方法研究
汤伟
王杰
《中国造纸学报》
CAS
CSCD
北大核心
2023
5
下载PDF
职称材料
2
基于改进AlexNet的双模态握笔手势识别
张璐
陶然
彭志飞
丁金洋
《智能计算机与应用》
2021
1
下载PDF
职称材料
3
语言输入模态对书面语输出的差异性影响实证研究
王胜
《铜陵学院学报》
2013
0
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职称材料
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