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基于两通道深度卷积神经网络的图像隐藏方法

电子与信息学报 2022年第5期44卷 1782-1791页

作者：段新涛王文鑫李磊邵志强王鲜芳秦川河南师范大学计算机与信息工程学院新乡453007 河南工学院计算机科学与技术学院新乡453003 上海理工大学光电与计算机工程学院上海200093

现有的基于深度卷积神经网络(DCNN)实现的图像信息隐藏方法存在图像视觉质量差和隐藏容量低的问题。针对此类问题,该文提出一种基于两通道深度卷积神经网络的图像隐藏方法。首先,与以往的隐藏框架不同,该文提出的隐藏方法中包含1个隐藏... 详细信息

现有的基于深度卷积神经网络(DCNN)实现的图像信息隐藏方法存在图像视觉质量差和隐藏容量低的问题。针对此类问题,该文提出一种基于两通道深度卷积神经网络的图像隐藏方法。首先,与以往的隐藏框架不同,该文提出的隐藏方法中包含1个隐藏网络和2个结构相同的提取网络,实现了在1幅载体图像上同时对2幅全尺寸秘密图像进行有效的隐藏和提取;其次,为了提高图像的视觉质量,在隐藏网络和提取网络中加入了改进的金字塔池化模块和预处理模块。在多个数据集上的测试结果表明,所提方法较现有的图像信息隐藏方法在视觉质量上有显著提升,载体图像PSNR和SSIM分别提高了3.75 dB和3.61%,实现的相对容量为2,同时具有良好的泛化能力。

关键词：图像信息隐藏深度卷积神经网络金字塔池化预处理

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基于机器视觉的智能制造缺陷检测平台研究

现代电子技术 2023年第8期46卷 49-53页

作者：韩佳轩王鲜芳泰国格乐大学国际学院工程管理系泰国曼谷10700 河南工学院计算机科学与技术学院河南新乡453000

传统的产品质量检测技术大部分还停留在人工检测阶段,效率低下,且无法保证产品的检测精度。为保证产品质量,提高检测效率,文中将机器视觉技术及深度学习算法应用于工业生产过程,设计一种智能制造检测平台。该平台主要由图像采集装置、... 详细信息

传统的产品质量检测技术大部分还停留在人工检测阶段,效率低下,且无法保证产品的检测精度。为保证产品质量,提高检测效率,文中将机器视觉技术及深度学习算法应用于工业生产过程,设计一种智能制造检测平台。该平台主要由图像采集装置、数据处理中心和HMI终端组成。其中,图像采集装置主要采用工业相机对制造过程中产品图像进行实时采集;数据处理中心利用深度学习算法模型对制造过程中产品缺陷进行识别,并将检测结果存储于数据库;HMI终端收集检测结果,动态展示缺陷大小、类别及位置信息。使用热轧钢板表面缺陷数据集对检测平台的数据处理及可视化模块进行测试,结果表明,所设计平台可对存在缺陷的产品进行快速识别,并将模型性能指标可视化,满足生产过程中对产品质量缺陷检测的需求。

关键词：缺陷检测机器视觉检测平台机器学习深度学习图像识别目标检测数据集

基于LS-SVM和滑模变结构的无刷直流电动机混合控制

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电力系统保护与控制 2011年第2期39卷 70-74,79页

作者：王鲜芳杜志勇王向东河南师范大学计算机与信息技术学院河南新乡453007 河南机电高等专科学校计算机系河南新乡453002 河南省电力公司济源供电公司河南济源454600

针对一类不确定离散时间系统,通过分析趋近律中参数对系统到达稳定状态的影响,结合LS-SVM的建模优势,提出了一种基于LS-SVM趋近律的全局滑模变结构控制方法。分别用两个LS-SVM模型自适应调整趋近律中的参数δ和ε,克服了常规变结构控制... 详细信息

针对一类不确定离散时间系统,通过分析趋近律中参数对系统到达稳定状态的影响,结合LS-SVM的建模优势,提出了一种基于LS-SVM趋近律的全局滑模变结构控制方法。分别用两个LS-SVM模型自适应调整趋近律中的参数δ和ε,克服了常规变结构控制方法中需要预先设定趋近律中参数的限制。通过在无刷直流电机(BLDC)位置伺服系统变结构控制中的应用,结果表明该方案使系统一开始就处于滑平面上,消除了系统抖振,而且具有良好的跟踪能力和较强的鲁棒性。

关键词：滑模变结构控制趋近律最小二乘支持向量机无刷直流电机

基于模糊粗糙集和支持向量机的化工过程故障诊断

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控制与决策 2015年第2期30卷 353-356页

作者：王鲜芳王岁花杜昊泽王平河南师范大学计算机与信息工程学院河南新乡453007 南京航空航天大学信息科学与技术学院南京210016 密苏里大学哥伦比亚分校工程学院密苏里65211

为解决化工过程故障不易诊断的问题,提出一种基于模糊粗糙集特征提取和支持向量机的故障诊断方法.首先,利用模糊粗糙集对特征信息进行提取,构筑相应的故障特征集合;然后,将故障特征集合对应的样本输入到支持向量机分类器,实现对化工过... 详细信息

为解决化工过程故障不易诊断的问题,提出一种基于模糊粗糙集特征提取和支持向量机的故障诊断方法.首先,利用模糊粗糙集对特征信息进行提取,构筑相应的故障特征集合;然后,将故障特征集合对应的样本输入到支持向量机分类器,实现对化工过程不同故障的识别.在TEP故障诊断中的应用表明了所提出方法的有效性.

关键词：模糊粗糙集支持向量机 TEP过程故障诊断

一种新型的单级功率因数校正AC/DC变换器的设计

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电力系统保护与控制 2010年第15期38卷 110-113页

作者：杜志勇王鲜芳冯星辉河南机电高等专科学校河南新乡453002 河南师范大学计算机与信息技术学院河南新乡453002 河南省电子产品质量监督检验所河南郑州450003

在研究三相Buck变换器和正反激变换电路基本原理的基础上,设计了一种新颖的单级高频隔离式功率因数校正电路。通过对电路的拓扑结构分析,建立了相应的数学模型。应用三值逻辑PWM开关信号、坐标变换和电压闭环控制实现了单位功率因数校正... 详细信息

在研究三相Buck变换器和正反激变换电路基本原理的基础上,设计了一种新颖的单级高频隔离式功率因数校正电路。通过对电路的拓扑结构分析,建立了相应的数学模型。应用三值逻辑PWM开关信号、坐标变换和电压闭环控制实现了单位功率因数校正,并从理论角度证明该数学模型和控制策略的合理性。通过仿真实验,进一步证明该设计能使输出电压稳定,输入电流接近正弦波,且电流和电压同相位,功率因数近似为1。

关键词：电流源型变流器三值逻辑PWM 控制算法单级功率因数校正

基于蚁群优化算法的支持向量机参数选择及仿真

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中南大学学报（自然科学版） 2008年第6期39卷 1309-1313页

作者：刘春波王鲜芳潘丰江南大学通信与控制工程学院江苏无锡214122

基于支持向量回归机(SVR)模型的拟合精度和泛化能力取决于其相关参数的选取,以蚁群优化算法为基础,给出支持向量回归机参数优化的一种新方法。该方法以最小化k?fold交叉验证误差为目标,对支持向量回归机中的核参数σ和惩罚系数C由蚁群... 详细信息

基于支持向量回归机(SVR)模型的拟合精度和泛化能力取决于其相关参数的选取,以蚁群优化算法为基础,给出支持向量回归机参数优化的一种新方法。该方法以最小化k?fold交叉验证误差为目标,对支持向量回归机中的核参数σ和惩罚系数C由蚁群系统中的节点值体现,数值的优选通过蚂蚁对最优路径的选择进行确定。计算机仿真结果表明:与正交法、遗传算法等相比,该方法在参数优化方面有良好的鲁棒性能和较强的全局搜索能力;该方法用于青霉素发酵过程的建模研究,建模精度较高。

关键词：蚁群算法支持向量回归机参数选择优化

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基于混沌和SVM的青霉素发酵过程混合建模

计算机与应用化学 2009年第4期26卷 451-454页

作者：王鲜芳潘丰江南大学通信与控制工程学院自动化研究所江苏无锡214122 河南科技学院信息工程系河南新乡453003

就青霉素发酵过程难以建立理想模型,提出一种基于混沌支持向量机和动力学模型相结合的混合建模新方法。首先分析青霉素发酵过程动力学模型的特点,选择合适的状态变量,然后利用混沌算法优化支持向量机的参数,建立动态时变的混合模型。该... 详细信息

就青霉素发酵过程难以建立理想模型,提出一种基于混沌支持向量机和动力学模型相结合的混合建模新方法。首先分析青霉素发酵过程动力学模型的特点,选择合适的状态变量,然后利用混沌算法优化支持向量机的参数,建立动态时变的混合模型。该模型不但能自动选择支持向量机的参数,而且能够预报一些不能在线测量的生化状态变量。通过实用,证明了此方法有效。

关键词：混沌算法支持向量机状态变量智能控制

基于IGA-SVM的发酵过程建模及优化控制

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计算机工程与应用 2008年第28期44卷 187-189,192页

作者：王鲜芳潘丰江南大学通信与控制工程学院

利用免疫遗传算法(IGA,Immune Genetic Algorithm)的全局搜索功能和支持向量机(SVM,Support Vector Machine)泛化能力强的特点,选择合适的状态变量,对发酵过程建立动态时变模型。利用该模型和算法对一些不能在线测量的生化状态变量进行... 详细信息

利用免疫遗传算法(IGA,Immune Genetic Algorithm)的全局搜索功能和支持向量机(SVM,Support Vector Machine)泛化能力强的特点,选择合适的状态变量,对发酵过程建立动态时变模型。利用该模型和算法对一些不能在线测量的生化状态变量进行在线预估,并对一些关键的操作变量进行了优化。通过对谷氨酸发酵过程的实际应用,验证了该方法的有效性。

关键词：免疫遗传算法支持向量机状态变量智能控制

基于小波基函数和Hammerstein模型的预测函数控制

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系统工程与电子技术 2009年第8期31卷 1935-1939页

作者：刘春波王鲜芳章瑶潘丰江南大学通信与控制工程学院江苏无锡214122 河南科技学院信息工程学院河南新乡453003

针对实际对象的多变性和传统的预测函数控制只能对预测时域内有限的几个拟合点进行拟合,而未考虑整个预测时域整体逼近误差性能优化的问题,提出一种基于小波基函数和Hammerstein模型的预测函数控制方法。内部模型参数通过不断辨识,进行... 详细信息

针对实际对象的多变性和传统的预测函数控制只能对预测时域内有限的几个拟合点进行拟合,而未考虑整个预测时域整体逼近误差性能优化的问题,提出一种基于小波基函数和Hammerstein模型的预测函数控制方法。内部模型参数通过不断辨识,进行自适应校正。利用小波的紧支局部性和多尺度分析特性,既保证了整体误差性能的优化,又突出了重要拟合点的逼近要求,并实现了优化变量的集结。理论分析和仿真应用表明,该方法有更好的快速性和抗模型失配性能。

关键词：预测函数控制小波函数 Hammerstein模型加权最小二乘法