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基于改进cnn的电力交易平台发售电信息一体化聚类算法

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电子设计工程 2024年第6期32卷 47-51页

作者：刘毅刘晋彪韩文晓山西京能售电有限责任公司山西太原030000

针对电力交易平台信息分布较为混乱,致使发售电信息处理与应用挑战较大的问题,提出基于改进cnn的电力交易平台发售电信息一体化聚类算法研究。深入分析电力交易平台发售电信息的供给过程与复杂性,以此为基础,构建发售电信息一体化模型,... 详细信息

针对电力交易平台信息分布较为混乱,致使发售电信息处理与应用挑战较大的问题,提出基于改进cnn的电力交易平台发售电信息一体化聚类算法研究。深入分析电力交易平台发售电信息的供给过程与复杂性,以此为基础,构建发售电信息一体化模型,检验发售电信息的一致性。采用Adam算法改进卷积神经网络模型(cnn),加快cnn学习训练速度。基于构建的信息模型,应用改进cnn,确定发售点信息聚类中心与最佳距离阈值,实现电力交易平台发售电信息的一体化聚类。实验数据显示:应用提出算法获得的聚类准确率、归一度与调整Rand指数均大于对比算法,充分证实了提出算法发售电信息一体化聚类效果更好。

关键词：改进cnn 电力交易平台发售电信息聚类一体化

基于改进cnn和数据扩充的苹果表面缺陷检测

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食品与机械 2023年第8期39卷 122-128,226页

作者：皮卫屈喜龙王绍成李庆春湖南商务职业技术学院湖南长沙410205 湖南财政经济学院湖南长沙410205 湖北理工学院湖北黄石435003 武汉理工大学湖北武汉430070

目的:提高苹果表面缺陷的检测准确率和效率。方法:基于改进卷积神经网络(cnn)和数据扩充建立苹果表面缺陷检测方法。改建cnn的拓扑结构,并将其用于苹果表面缺陷检测;利用条件生成对抗网络,合成表面无缺陷和有缺陷苹果图像,实现图像数据... 详细信息

目的:提高苹果表面缺陷的检测准确率和效率。方法:基于改进卷积神经网络(cnn)和数据扩充建立苹果表面缺陷检测方法。改建cnn的拓扑结构,并将其用于苹果表面缺陷检测;利用条件生成对抗网络,合成表面无缺陷和有缺陷苹果图像,实现图像数据扩充和提高改进cnn的苹果表面缺陷的识别性能;通过模型剪枝,合理权衡苹果表面缺陷的检测准确率、检测时间及节能限制,以提高所提方法的实用性。结果:当改进cnn中的解释层选用2048个解释性神经元时,平均检测准确率最高;条件生成对抗网络增强了苹果图像数据集的多样性;随着增强图像数在测试数据集中占比的增加,所提方法对苹果表面缺陷的检测准确率不断升高;当剪枝后的模型尺寸占原始模型尺寸的百分比从100%降至50%时,可以以6.96%的准确率损失将苹果表面缺陷的检测效率提升1倍。结论:试验方法有望在苹果生产和加工过程中实现自动化缺陷检测。

关键词：表面缺陷苹果改进cnn 数据扩充

基于改进cnn的雷达辐射源识别FPGA加速器设计

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基于改进CNN的雷达辐射源识别FPGA加速器设计

作者：赵宗明西安电子科技大学

学位级别：硕士

雷达辐射源识别作为雷达对抗关键环节之一,是电子侦察的重要组成部分。随着电子科学技术的发展和电磁环境的日益复杂,新型体制雷达纷纷出现,雷达信号的复杂程度也大幅度提升。传统的基于五维特征脉冲字的识别方式已经不足以有效识别现... 详细信息

雷达辐射源识别作为雷达对抗关键环节之一,是电子侦察的重要组成部分。随着电子科学技术的发展和电磁环境的日益复杂,新型体制雷达纷纷出现,雷达信号的复杂程度也大幅度提升。传统的基于五维特征脉冲字的识别方式已经不足以有效识别现代复杂环境下的雷达类型。因此,需要研究各种先进的技术来提高雷达辐射源信号中提取信息的能力。人工智能算法的发展与平台应用,给雷达辐射源识别带来新的选择。随着数字技术的发展,雷达接收信号可以通过A/D转换器转换成数字信号。考虑现在复杂的电磁环境,多变的雷达调制类型。本文结合卷积神经网络的研究提出并实现了基于改进cnn的雷达辐射源采集识别一体化的FPGA加速器。该加速器利用高速ADC对雷达中频信号进行采集,并通过脉动阵列架构搭建的改进型卷积神经网络进行计算识别,可以实现7种调制方式的雷达辐射源识别分类。通过对比实验表明,该加速器具有识别率高、可移植性高、加速性能强和采集识别一体化等优点,更符合电磁大环境下雷达信号的识别与分类。论文主要工作如下:1.雷达辐射源信号的分析与建模,对其中7种调制类型的雷达辐射源信号的时域、频域建立仿真与分析。2.通过分析典型cnn网络模型将一维卷积神经网络应用于雷达辐射源识别。传统的一维cnn对低信噪比辐射源信号识别效果欠佳,因此对传统一维cnn网络进行改进,引入了带有注意力机制的改进一维cnn算法,并在FPGA上完成基于改进cnn的雷达辐射源识别加速器的设计。3.通过高速JESD204B传输协议以及高速PCIe串行总线的使用实现雷达辐射源信号的高速采集、存储与传输。利用脉动阵列原理在FPGA上搭建改进cnn网络,进而实现雷达辐射源信号采集识别一体化加速器测试平台。该加速器具有模块化程度高、易开发、适度带宽实现高吞吐量等优势,通过对比发现该加速器在低信噪比环境下对雷达辐射源信号具有良好的识别率。采用-10d B～10d B的信噪比范围训练模型,以更大的信噪比范围(-20d B～10d B)进行测试,信噪比在-12d B时正确率达到了85.14%。此外,信噪比在大于-10d B时模型识别正确率达到94.32%,信噪比在-10d B～0d B范围内平均识别率达到97.73%,验证了本文改进cnn网络对雷达辐射源的识别性能。4.基于改进cnn的雷达辐射源识别FPGA加速平台加速效果明显。对加速器的性能进行分析,对比发现该加速器的识别效率是CPU的8.3倍,GPU的5倍,计算力最高达到323.049GOP/s,验证了本文设计的FPGA加速器加速性能。

关键词：辐射源识别高速数据采集 FPGA加速器改进cnn 脉动阵列

基于改进cnn的增强现实变压器图像识别技术

同方学位论文库评论

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同方学位论文库

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现代电子技术 2018年第7期41卷 29-32页

作者：李军锋何双伯冯伟夏熊山薛江周青云广东工业大学自动化学院广东广州510006 广东电网有限责任公司教育培训评价中心广东广州510520

研究了增强现实变压器图像识别技术,为解决增强现实中变压器图像识别问题,首先在介绍深度学习的经典模型之一,即卷积神经网络cnn的基础上,提出基于两个并行结构的改进卷积神经网络模型(改进cnn),利用改进cnn模型对增强现实摄像头扫描得... 详细信息

研究了增强现实变压器图像识别技术,为解决增强现实中变压器图像识别问题,首先在介绍深度学习的经典模型之一,即卷积神经网络cnn的基础上,提出基于两个并行结构的改进卷积神经网络模型(改进cnn),利用改进cnn模型对增强现实摄像头扫描得到的图像进行分类,实现变压器图形化识别。与普通卷积神经网络、SIFT图像识别算法等对比,改进cnn具有更低的错误率,并对变压器图像识别的准确率更高,通过仿真实验验证了此方法的准确性。

关键词：增强现实改进cnn 变压器图像识别识别准确度卷积运算

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基于差分进化算法的电力变压器故障监测方法

电气应用 2022年第6期41卷 9-15,I0004页

作者：李猛国网安徽省电力有限公司淮北供电公司安徽淮北235000

为保障电力系统安全运行,提出基于差分进化算法的电力变压器故障监测方法,通过电力变压器故障特征的深度挖掘,提高其监测准确度。基于卷积神经网络(cnn)的变压器故障监测原理,将新的卷积层添加在cnn的池化层与全连接层之间,构建改进cnn... 详细信息

为保障电力系统安全运行,提出基于差分进化算法的电力变压器故障监测方法,通过电力变压器故障特征的深度挖掘,提高其监测准确度。基于卷积神经网络(cnn)的变压器故障监测原理,将新的卷积层添加在cnn的池化层与全连接层之间,构建改进cnn,利用带有动量因子的随机梯度下降算法,加速训练改进cnn电力变压器故障监测模型,改进cnn速度,减轻收敛时产生的振动,获得精准分类结果;并利用差分进化算法优化改进cnn的权值及阈值,提高改进cnn的收敛速度,实现电力变压器故障精准监测。实验表明,该方法可深度挖掘电力变压器故障类型特征;收敛速度快、收敛准确度高;监测电力变压器故障效果好,准确度高。

关键词：差分进化算法电力变压器故障监测改进cnn 权值阈值动量因子

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电力网络化下令系统集中化信息云调度方法

信息技术 2023年第6期47卷 129-133页

作者：李杰王卫金广厚张人龙赵炜卓向亮国网北京电力调度控制中心北京100031

由于信息识别结果存在差异,使得调度长度比率过高,难以实现合理的资源调度。根据电力网络化下令系统的工作原理,利用改进的cnn方法设计集中化信息识别算法,获取高精度的信息识别结果;连接多个服务器资源后,形成异构云计算调度环境,添加... 详细信息

由于信息识别结果存在差异,使得调度长度比率过高,难以实现合理的资源调度。根据电力网络化下令系统的工作原理,利用改进的cnn方法设计集中化信息识别算法,获取高精度的信息识别结果;连接多个服务器资源后,形成异构云计算调度环境,添加动态自适应因子进行计算,实现电力网络化下令系统集中化信息合理调度。仿真实验结果表明:面对计算密集型任务和通信密集型任务,提出方法的平均SLR值均呈现降低趋势,可实现合理的资源调度。

关键词：改进cnn 电力网络下令系统集中化调度调控中心