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面向非配合场景的人脸重建及识别方法

吉林大学学报（工学版） 2022年第12期52卷 2941-2946页

作者：林乐平卢增通欧阳宁桂林电子科技大学认知无线电与信息处理省部共建教育部重点实验室广西桂林541004 桂林电子科技大学信息与通信学院广西桂林541004

针对非配合场景下,姿态偏差及低分辨率条件下人脸重建效果差、识别率低等问题,提出一种三元对抗重建识别网络。该方法先通过编解码网络将人脸图像重建为高分辨率正脸图像,再对重建人脸进行识别。在网络训练上,设计了一种最短距离三元组... 详细信息

针对非配合场景下,姿态偏差及低分辨率条件下人脸重建效果差、识别率低等问题,提出一种三元对抗重建识别网络。该方法先通过编解码网络将人脸图像重建为高分辨率正脸图像,再对重建人脸进行识别。在网络训练上,设计了一种最短距离三元组损失函数,并将其与对抗机制结合,使网络对同一个人提取的特征相似性高,而与其他人提取出的特征相似度低。实验结果表明,在大角度低分辨率条件下,本文网络性能优于目前领先的人脸姿态矫正算法。

关键词：信号与信息处理人脸姿态矫正最短距离三元组损失生成对抗网络编解码网络

粒子群径向基神经网络在凝汽器真空故障诊断中的应用

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粒子群径向基神经网络在凝汽器真空故障诊断中的应用

作者：林乐平东北电力大学

学位级别：硕士

火电厂抽象来看就是一个朗肯循环的作用过程，凝汽器作为朗肯循环的冷端，其运行状态的优劣对整个电厂的经济安全性有着很大的影响。在机组的运行过程中凝汽器内部会不断的漏入空气，导致其真空降低，热效益下降，降低经济性。所以在电... 详细信息

火电厂抽象来看就是一个朗肯循环的作用过程，凝汽器作为朗肯循环的冷端，其运行状态的优劣对整个电厂的经济安全性有着很大的影响。在机组的运行过程中凝汽器内部会不断的漏入空气，导致其真空降低，热效益下降，降低经济性。所以在电厂的实际运行中工作人员希望能够尽快及时的处理故障，从而保证机组安全可靠的工作。因此，凝汽系统的真空监测和故障诊断模型的研究对提高机组经济运行水平有着重要的理论意义和工程实用价值。本文的主要工作分为以下几部分： (1)通过凝汽器传热理论分析了影响真空的主要因素，根据传热理论，计算实现了凝汽器真空的在线监测;(2)凝汽器真空故障的原因复杂多样，本文通过查阅大量相关文献以及电厂工作人员经验总结，建立了凝汽器故障诊断知识库，依靠粒子群径向基神经网络，从理论上设计建立了凝汽器真空系统的故障诊断模型，并按照设计编写了Matlab程序验证了诊断效果;(3)采用C++Builder结合SQL Sever数据库开发了凝汽器真空监测与故障诊断系统软件，系统界面不仅操作简单，而且还能够直观得到诊断的结果，对机组的运行人员具有很好的指导作用。本文根据理论资料与现场考察，实现了真空的在线监测，结合优化后的智能算法完成了凝汽器真空故障诊断的理论分析和软件界面的开发，为火电厂运行人员提供了适当的运行指导，并在发生真空故障的时候，给出故障预测，使得在复杂的工业现场下，快速发现故障以致快速解决故障成为可能。

关键词：凝汽器真空应达值粒子群算法神经网络故障诊断

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基于无监督的入侵检测

基于无监督的入侵检测

作者：林乐平西安电子科技大学

学位级别：硕士

入侵检测是网络安全技术的一个重要组成部分。现在大多数的入侵检测算法都是有监督的——使用带标签的数据样本进行训练。而无监督入侵检测算法——使用无标签的数据样本进行训练是一个新的具有诱惑力和挑战性的课题研究。一方面，算法... 详细信息

入侵检测是网络安全技术的一个重要组成部分。现在大多数的入侵检测算法都是有监督的——使用带标签的数据样本进行训练。而无监督入侵检测算法——使用无标签的数据样本进行训练是一个新的具有诱惑力和挑战性的课题研究。一方面，算法不要求训练数据具有类别标签，这有可能极大的减少算法的计算和存储资源，提高入侵检测的效率，并有可能发现新的攻击类型;另一方面，它也对算法提出了新的要求。要求算法能实时高效地处理海量、异构、高维的无标签数据。本文针对无监督入侵检测问题，结合自然计算、机器学习和数据挖掘等方面的几种无监督智能数据处理算法，提供了以下几种解决方法：将一种基于凝聚的层次聚类方法与De Castro提出的人工免疫网络aiNet结合，提出了一种基于进化免疫网络的无监督异常检测方法。为了提高单类支撑矢量机在无监督入侵检测中的实用性，对训练数据集预处理。使用了两种方法，一种是简单的基于数据点距离比较的方法，一种是改进的aiNet网络方法。实验证明，在单类支撑矢量机分类准确率下降不多的情况下，数据预处理方法能提高单类支撑矢量机的训练速度和分类速度。改进了一种孤立点挖掘方法，提出了适合入侵检测的孤立点检测算法。这种方法使用了基于密度的孤立点挖掘的主要思想，用克隆选择算法进行数据立方体搜索。实验证明，这种方法是可行的，而且具有深入研究的价值和广泛的应用前景。

关键词：入侵检测无监督方法人工免疫网络单类支撑矢量机孤立点挖掘

基于高效门控和目标区域关注的实时视频超分辨率

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吉林大学学报(工学版) 2024年

作者：林乐平苏治欧阳宁桂林电子科技大学认知无线电与信息处理省部共建教育部重点实验室桂林电子科技大学信息与通信学院

面对运动幅度大的复杂视频场景，实时视频超分辨率算法难以重建纹理细节、遮挡区域，基于生成对抗网络，提出了一种基于高效门控和目标区域关注的实时视频超分辨率方法。该方法首先使用高效门控重建网络作为生成网络，保持高效的同时，... 详细信息

面对运动幅度大的复杂视频场景，实时视频超分辨率算法难以重建纹理细节、遮挡区域，基于生成对抗网络，提出了一种基于高效门控和目标区域关注的实时视频超分辨率方法。该方法首先使用高效门控重建网络作为生成网络，保持高效的同时，通过简化门控机制自适应选择复杂区域信息，提升重建结果。更进一步，该方法提出目标区域关注鉴别网络，为生成网络提供多尺度及时空信息反馈，通过多尺度机制和ReLU线性注意力，获取复杂视频的多尺度信息；通过显著时空鉴别模块，限制鉴别网络关注复杂区域，更好获取复杂区域的时空信息。实验结果表明，所提方法较于其他先进算法表现出显著的优越性，模型效率方面实现了13.36ms的推理延迟及65.806的实时得分，表明模型高效的实时性能。

关键词：视频超分辨率实时生成对抗网络门控机制目标区域关注

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结合互信息最大化的文本到图像生成方法

西安电子科技大学学报 2019年第5期46卷 180-188页

作者：莫建文徐凯亮林乐平欧阳宁桂林电子科技大学信息与通信学院

在堆叠式文本到图像生成模型的基础上,针对其生成样本分布不均匀导致多样性不足的问题,提出了一种结合局部-全局互信息最大化的堆叠式文本到图像的生成对抗网络模型。首先利用生成模型将全局向量解耦得到不同尺度特征图;然后通过最大化... 详细信息

在堆叠式文本到图像生成模型的基础上,针对其生成样本分布不均匀导致多样性不足的问题,提出了一种结合局部-全局互信息最大化的堆叠式文本到图像的生成对抗网络模型。首先利用生成模型将全局向量解耦得到不同尺度特征图;然后通过最大化特征图与全局向量间的互信息,对图像全局特征与文本描述的相关性进行增强;最后,将特征图提取为局部位置特征向量,通过最大化局部位置特征向量与全局向量之间的平均互信息,加强局部位置特征与文本描述的相关性,得到更紧密的文本到图像的映射关系。在CUB数据集上的实验验证了该方法能有效地提高生成样本的多样性,同时在主观评价上能生成语义精确度更高的样本,更接近自然图像。

关键词：图像生成互信息生成对抗网络局部位置特征向量

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基于神经元正则和资源释放的增量学习

华南理工大学学报（自然科学版） 2022年第6期50卷 71-79,90页

作者：莫建文朱彦桥袁华林乐平黄晟洋桂林电子科技大学信息与通信学院广西桂林541004

针对深度学习系统在增量式场景下进行图像分类时产生的灾难性遗忘问题,提出了一种基于神经元正则和资源释放的增量学习算法。该算法首先以贝叶斯神经网络为基础框架,以神经元为单位对输入权值进行分组,并按组将权值的标准差限制为相同的... 详细信息

针对深度学习系统在增量式场景下进行图像分类时产生的灾难性遗忘问题,提出了一种基于神经元正则和资源释放的增量学习算法。该算法首先以贝叶斯神经网络为基础框架,以神经元为单位对输入权值进行分组,并按组将权值的标准差限制为相同的值;然后在训练过程中根据统一后的标准差对每组权值的调整执行相应强度的正则;最后通过在损失函数中引入决定释放比例和释放强度的因子,引导模型有选择地稀释部分权值的正则强度来保持模型的学习能力。在几个公开数据集上的实验结果表明,文中提出的方法可以更有效地发掘模型的持续学习能力,即使在容量有限的环境下,也能学习到一个性能更好的模型。

关键词：深度学习灾难性遗忘增量学习神经元正则资源释放机制容量有限环境

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结合小波与递归神经网络的低分辨率人脸识别

西安电子科技大学学报 2019年第6期46卷 95-101,111页

作者：欧阳宁王先傲蔡晓东林乐平桂林电子科技大学信息与通信学院

针对低分辨率人脸图像缺少有效信息而导致识别率较低的问题,提出一种结合哈尔小波与递归神经网络的低分辨率人脸识别方法。首先,通过深层网络直接预测小波系数,经过小波逆变换得到高分辨率人脸图像,可以有效地重建高频信息;其次,在卷积... 详细信息

针对低分辨率人脸图像缺少有效信息而导致识别率较低的问题,提出一种结合哈尔小波与递归神经网络的低分辨率人脸识别方法。首先,通过深层网络直接预测小波系数,经过小波逆变换得到高分辨率人脸图像,可以有效地重建高频信息;其次,在卷积神经网络中加入递归模块,在增加网络深度的同时减少参数冗余,提升模型的映射能力;最后,提出一种优化的重建与感知损失融合方法,将小波系数重建损失与感知损失进行加权融合,用以生成有利于识别的人脸图像。基于公开数据集,对图像重建质量与识别性能进行了对比。实验结果表明,即使在极低的分辨率条件下(8×8,16×16),仍然能够重建出更加锐利的人脸图像。在此基础上,其识别能力优于目前领先的超分辨率重建算法。

关键词：哈尔小波递归神经网络人脸识别融合损失超分辨率重建

粒子群算法与径向神经网络相结合的凝汽器真空预测模型

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热力发电 2015年第10期44卷 72-76页

作者：王建国林乐平东北电力大学自动化工程学院吉林吉林132012

以聚类法的径向神经网络(RBF)为主,介绍了RBF的输入层、隐层和输出层之间的实现细节,给出各个部分的矩阵匹配要求,采用粒子群算法(PSO)寻找RBF模型中的基宽和输出层权值,并给出了具体实现过程,建立了凝汽器真空软测量模型。以300 MW机... 详细信息

以聚类法的径向神经网络(RBF)为主,介绍了RBF的输入层、隐层和输出层之间的实现细节,给出各个部分的矩阵匹配要求,采用粒子群算法(PSO)寻找RBF模型中的基宽和输出层权值,并给出了具体实现过程,建立了凝汽器真空软测量模型。以300 MW机组凝汽器系统的实际运行数据为例对该模型进行训练,通过凝汽器真空预测值与实际值的对比,验证了该模型对凝汽器运行状态判断的准确性,为其故障诊断提供了参考依据。

关键词：凝汽器真空软测量预测模型

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水力机组与超级电容协同快速调频策略研究

电网与清洁能源 2023年第6期39卷 124-128页

作者：叶荣林乐平刘倩江西赣能股份有限公司江西南昌330096 江西江投电力技术与试验研究有限公司江西南昌330096 上海电气风电集团股份有限公司上海200233

随着新能源大规模并入电网,系统调节性能和稳定性问题日益突出。该文提出采用同步水力机组结合超级电容储能的协同控制方法,改善了水电机组在调节电网频率以及功率平衡快速性方面的不足。通过研究超级电容的储能原理、工作模式,建立超... 详细信息

随着新能源大规模并入电网,系统调节性能和稳定性问题日益突出。该文提出采用同步水力机组结合超级电容储能的协同控制方法,改善了水电机组在调节电网频率以及功率平衡快速性方面的不足。通过研究超级电容的储能原理、工作模式,建立超级电容储能装置和控制模型及水力机组调节系统模型;提出超级电容-水力机组协调控制策略,通过附加超级电容的虚拟惯性控制与虚拟下垂控制来改善机组的调频特性;以Matlab/Simulink平台为基础进行仿真实验,根据水力机组实际容量与容量配置原则来配置超级电容,对比有无超级电容辅助调频时,机组在单机、并网2种工况下受到负荷扰动时的频率响应特性,说明超级电容确实可以辅助同步水力机组调频,验证了所提控制策略的有效性。

关键词：水力机组超级电容调频控制策略