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基于改进Faster R-CNN的遮挡行人检测

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惠州学院学报 2024年第3期44卷 10-15页

作者：吕传龙许玉格华南理工大学自动化科学与工程学院广东广州510640

遮挡是导致行人检测任务中漏检情况发生的主要原因之一,影响行人检测器的性能。为了增强检测器对遮挡行人的检测能力,论文提出一种改进的Faster R-CNN检测器,采用HRNet作为Faster R-CNN的特征提取网络,用于提取强语义的特征。在模型的... 详细信息

遮挡是导致行人检测任务中漏检情况发生的主要原因之一,影响行人检测器的性能。为了增强检测器对遮挡行人的检测能力,论文提出一种改进的Faster R-CNN检测器,采用HRNet作为Faster R-CNN的特征提取网络,用于提取强语义的特征。在模型的训练和测试阶段,分别引入NMS-Loss和Soft-NMS,减少拥挤场景中由非极大值抑制算法(NMS)造成的漏检。此外,使用CrowdHuman行人数据集进行预训练,利用其中丰富的遮挡样本,增强Faster R-CNN检测器对遮挡行人目标的检测能力。在Caltech数据集上对本文提出的改进方法和其他对比方法进行了性能评估。实验结果表明,本文提出的改进方法在总体漏检率上具有优势,其中严重遮挡行人目标上的对数平均漏检率为29%,明显优于其他对比深度学习检测器。

关键词：遮挡行人检测 Faster R-CNN HRNet NMS-Loss 迁移学习

Numerical simulation of water-slag elbow erosion-inhibiting by regulating the slag injection position with a novel preceding rotating sheet structure

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Particuology 2024年第7期90卷 323-339页

作者： Fopeng Wen Liuyun xu Yixiang Chen Zhaofu Deng Shen Zhang Wenming Song yuge Li Liping Wei School of Chemical Engineering Northwest UniversityXi’an710069China School of Chemistry and Chemical Engineering Yan'an UniversityYan'an716000China Machinery Industry Shanghai Lanya Petrochemical Equipment Inspection Institute Co. Ltd.Shanghai201518China The Research Center of Chemical Engineering Applying Technology for Resource of Shaanxi Xi’an710069China

The elbow erosion seriously jeopardizes the safe and stable operation of water–slag discharge pipeline of the coal gasification *** work simulated water–slag elbow characteristics with various slag injection positions by simulating five simplified and representative erosion categories,including A-type horizontal-vertical elbow with an upstream flow,B-type horizontal-vertical elbow with a downstream flow,C-type vertical-horizontal elbow with an upstream flow,D-type vertical-horizontal elbow with a downstream flow and E-type horizontal-horizontal *** with the C/D-type elbow,where particles were injected uniformly,the A-type elbow and E-type elbow were found to increase erosion rate,while the B-type elbow decreases erosion *** interesting discovery is that the elbow erosion rate is relatively low for small particles when particles are injected from the middle and bottom positions of the inlet section of the *** on the observation,a novel preceding rotating sheet structure was developed to regulate the particle injection *** shows an excellent anti-erosion performance by reducing the maximum erosion rate of particles with diameters of 50,100,and 200μm by 23%,35%,and 43%,respectively.

关键词： Erosion Slag-water Uneven particles Elbow pipe Erosion inhibition Preceding rotating sheet structure

Modeling of Dissolved Oxygen concentration in Activated Sludge Process based on Generalized Dynamic Fuzzy Neural Networks

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Modeling of Dissolved Oxygen concentration in Activated Slud...

第26届中国控制与决策会议

作者： yuge xu Yongtao Zhang Meijin Lin Fei Luo South China University of Technology

This paper is concerned with modeling of dissolved oxygen concentration in the activated sludge wastewater treatment process, using the generalized dynamic fuzzy neural network modeling（GDFNN） method, to predict the change of dissolved oxygen concentration. This method uses an elliptical basis function（EBF） as its fuzzy membership function, as to the width of it will be adjusted according to the importance of input variables. At the same time its features such as learn online, self-organization and trim of rules can improve the accuracy and generalization ability of the dissolved oxygen concentration model. Finally, the effectiveness of the GDFNN is illustrated by comparing with dynamic fuzzy neural network（DFNN） and BP neural network. Simulation results show that the GDFNN modeling method can improve the accuracy of the dissolved oxygen concentration model effectively, and has good generalization ability.

关键词： dissolved oxygen concentration generalized dynamic fuzzy neural network rules self-organization rules trim

来源： cnki会议评论

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基于Fast-RVM的在线软测量预测模型

化工学报 2015年第11期66卷 4540-4545页

作者：许玉格刘莉曹涛华南理工大学自动化科学与工程学院广东广州510640

生化需氧量(biochemical oxygen demand,BOD)是评价水质好坏和污水处理效果的关键指标之一。由于污水生化处理过程复杂,在线仪表维护困难,生化需氧量无法得到快速精确地测量。针对这一问题,提出了一种基于Fast-RVM的在线软测量回归模型... 详细信息

生化需氧量(biochemical oxygen demand,BOD)是评价水质好坏和污水处理效果的关键指标之一。由于污水生化处理过程复杂,在线仪表维护困难,生化需氧量无法得到快速精确地测量。针对这一问题,提出了一种基于Fast-RVM的在线软测量回归模型来实时在线预测出水指标BOD。该模型采用基于贝叶斯框架的相关向量机来在线预测输出指标,并且引入快速边际似然算法来加快模型的更新速度。通过污水数据的仿真实验,结果表明该在线模型的预测精度高于离线模型,泛化能力强,模型在线更新的快速性尤为突出,能较好地实现污水处理中出水水质的实时在线预测。

关键词： Fast-RVM算法在线建模软测量预测污水处理

基于不平衡分类的Bagging集成污水处理故障诊断

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华南理工大学学报（自然科学版） 2018年第8期46卷 107-115页

作者：许玉格赖春伶罗飞华南理工大学自动化科学与工程学院广东广州510640

在污水处理过程故障会导致出水水质下降、运行费用增高甚至造成环境的二次污染,而污水处理故障诊断数据的典型不平衡特性,严重影响了故障诊断的效果,尤其会导致故障分类的正确率偏低.针对此问题,文中提出了一种基于加权极限学习机的改进... 详细信息

在污水处理过程故障会导致出水水质下降、运行费用增高甚至造成环境的二次污染,而污水处理故障诊断数据的典型不平衡特性,严重影响了故障诊断的效果,尤其会导致故障分类的正确率偏低.针对此问题,文中提出了一种基于加权极限学习机的改进Bagging集成污水处理故障诊断建模方法;以加权极限学习机为基分类器,以Bagging集成框架建立集成分类器;定义可调整的过采样倍率公式,通过虚拟少数过采样算法(SMOTE)对少数类样本进行过采样,以保证基分类器间的多样性;以不平衡分类性能指标G-mean值为基础,定义新的基分类器输出权值更新公式,以提高故障类别识别率.仿真实验表明,该污水处理故障诊断模型的性能优于其他对比算法,可有效提高G-mean值和整体分类正确率,特别是提高了故障类别的识别正确率.

关键词：不平衡分类加权极限学习机 Bagging集成算法污水处理故障诊断

基于核函数的加权极限学习机污水处理在线故障诊断

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化工学报 2016年第9期67卷 3817-3825页

作者：许玉格邓文凯陈立定华南理工大学自动化科学与工程学院广东广州510640

污水生化处理中的运行故障会引起出水水质不达标、运行费用增高和环境二次污染等严重问题,需要及时准确地对运行故障进行诊断。考虑到污水处理过程运行状态数据的不平衡性造成故障诊断准确率下降,提出了一种基于核函数的加权极限学习机... 详细信息

污水生化处理中的运行故障会引起出水水质不达标、运行费用增高和环境二次污染等严重问题,需要及时准确地对运行故障进行诊断。考虑到污水处理过程运行状态数据的不平衡性造成故障诊断准确率下降,提出了一种基于核函数的加权极限学习机污水处理过程实时在线故障诊断方法。该方法以极限学习机为基础,采用加权的方式处理数据的不平衡特性,通过核函数的非线性映射来提高数据线性可分的程度。仿真实验证明,本文建立的污水处理在线故障诊断模型在线测试精度高,泛化性能好,模型在线更新速度快,能够比较好地满足准确性和实时性,实现对污水处理过程的在线故障诊断。

关键词：加权极限学习机核函数在线建模污水处理故障诊断仿真实验

基于改进差分进化算法的污水处理过程优化控制

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信息与控制 2015年第3期44卷 339-345页

作者：林梅金罗飞许玉格佛山科学技术学院机械与电气工程学院广东佛山528000 华南理工大学自动化科学与工程学院广东广州510640

针对如何确定污水生化处理过程被控变量最优设定值的问题,首先提出一种改进的差分进化算法,并通过4个典型函数的仿真实验验证所提出的算法的寻优性能;然后综合出水水质、曝气能耗、泵送能耗、污泥处理费用等作为单一优化目标,应用所提... 详细信息

针对如何确定污水生化处理过程被控变量最优设定值的问题,首先提出一种改进的差分进化算法,并通过4个典型函数的仿真实验验证所提出的算法的寻优性能;然后综合出水水质、曝气能耗、泵送能耗、污泥处理费用等作为单一优化目标,应用所提出的算法完成被控变量最优设定值的求取;最后,仿真4种不同的控制策略在3种不同天气入水条件下的污水生化处理过程,通过与其它控制策略对比,仿真结果表明所提出的优化控制策略不仅可以降低系统的运行代价,还缩短了关键出水水质的越限时间,提高了污水处理的出水水质.

关键词：污水处理差分进化算法基准仿真模型(BSM)

基于不平衡学习的集成极限学习机污水处理故障诊断

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化工学报 2018年第7期69卷 3114-3124页

作者：许玉格孙称立赖春伶罗飞华南理工大学自动化科学与工程学院广东广州510640

污水处理过程的故障诊断数据具有高度不平衡性,影响了故障诊断效果,尤其是降低故障类别的识别正确率,导致出水水质不达标、运行费用增高和环境二次污染等问题出现。据此提出一种基于加权极限学习机集成算法的污水处理故障诊断建模方法... 详细信息

污水处理过程的故障诊断数据具有高度不平衡性,影响了故障诊断效果,尤其是降低故障类别的识别正确率,导致出水水质不达标、运行费用增高和环境二次污染等问题出现。据此提出一种基于加权极限学习机集成算法的污水处理故障诊断建模方法。该方法将不平衡分类评价指标G-mean引入以加权极限学习机为基分类器的Ada Boost集成分类模型,定义新的基分类器初始权值矩阵更新规则和集成权重计算公式,用于基分类器的迭代学习。由仿真实验结果可知,基于加权极限学习机集成算法的污水处理故障诊断模型,可有效提高分类性能G-mean值和整体分类精度,特别提高了故障类的识别正确率,验证了基于加权极限学习机的集成算法在不平衡性污水处理故障诊断问题上的有效性。

关键词：加权极限学习机 AdaBoost集成算法不平衡学习污水处理故障诊断模型

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多属性核函数快速向量机的污水在线软测量

信息与控制 2018年第2期47卷 231-238页

作者：许玉格赖春伶刘莉华南理工大学自动化科学与工程学院广东广州510640

针对污水生化处理过程复杂、在线仪表的维护困难等问题,提出了一种基于多属性高斯核函数的快速向量机在线污水软测量模型.该模型通过多属性高斯核来构造快速相关向量机的贝叶斯矩阵,通过引入快速边际似然算法来加快迭代更新的速度.将所... 详细信息

针对污水生化处理过程复杂、在线仪表的维护困难等问题,提出了一种基于多属性高斯核函数的快速向量机在线污水软测量模型.该模型通过多属性高斯核来构造快速相关向量机的贝叶斯矩阵,通过引入快速边际似然算法来加快迭代更新的速度.将所提算法与支持向量机(SVM)、相关向量机(RVM)、快速相关向量机(FASTRVM)及几种基于不同核函数的快速相关向量机算法进行对比实验,结果表明所提方法可减小相关向量个数,提高预测精度,尤其可显著减少软测量建模的计算量.实验结果证明了该方法在污水系统在线软测量的有效性.

关键词：快速相关向量机(FASTRVM) 多属性高斯核函数软测量在线建模污水处理