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基于量子计算的限制波尔兹曼机网络模型及分类算法

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振动与冲击 2015年第24期34卷 26-31页

作者：张培林李胜吴定海李兵周云川军械工程学院七系石家庄050003 军械工程学院四系石家庄050003 军械工程学院军械技术研究所石家庄050003

为进一步简化模型结构,提高模式识别性能,提出一种基于量子计算的限制波尔兹曼机网络模型(Restricted Boltzmann Machine Based on Quantum Computation,QRBM)。在QRBM网络中,依据RBM的网络结构,以量子计算为基础。首先,对数据进行量子... 详细信息

为进一步简化模型结构,提高模式识别性能,提出一种基于量子计算的限制波尔兹曼机网络模型(Restricted Boltzmann Machine Based on Quantum Computation,QRBM)。在QRBM网络中,依据RBM的网络结构,以量子计算为基础。首先,对数据进行量子化编码。然后,执行量子操作,生成网络的权值矩阵以简化步骤、提高计算效率。之后,确定网络层数以提高准确率,缩短执行时间。最后,实现QRBM模型参数的更新,从而达到故障分类的目的。将该方法用于齿轮箱模式识别中,提取齿轮箱的正常、齿面磨损、齿根裂纹和断齿等振动信号的数据作为原始特征,采用QRBM神经网络模型进行模式识别。实验结果表明,QRBM分类算法在分类准确率和执行时间上获得的效果比普通神经网络、支持向量机和RBM网络更好,验证了本文方法的有效性和可行性。

关键词：量子计算限制波尔兹曼机神经网络齿轮模式识别

基于限制波尔兹曼机的GPS空时抗干扰降维方法

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火力与指挥控制 2015年第4期40卷 55-58页

作者：李文元葛大江梁茂国田相轩西安通信学院解放军78088部队

空时二维GPS接收机抗干扰技术的主要瓶颈是算法的复杂度高、计算量大,研究如何降维是抗干扰处理技术最关键的问题之一。一种基于限制波尔兹曼机的降维方法被提出,使复杂度降低,并与一般的降维方法进行了均方误差(MSE)性能对比,仿真实验... 详细信息

空时二维GPS接收机抗干扰技术的主要瓶颈是算法的复杂度高、计算量大,研究如何降维是抗干扰处理技术最关键的问题之一。一种基于限制波尔兹曼机的降维方法被提出,使复杂度降低,并与一般的降维方法进行了均方误差(MSE)性能对比,仿真实验验证了该方法的有效性。

关键词： GPS 空时抗干扰限制波尔兹曼机降维方法

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基于模板匹配的条烟识别系统研究

包装工程 2020年第21期41卷 261-269页

作者：周志祥杨旭东陈波谢国平贵州大学机械工程学院贵阳550025

目的针对现今烟草物流配送中心条烟分拣工作量大,条烟分拣系统在分拣中难免会有"多烟""少烟""错烟"等情况出现,为解决这一情况,提高分拣效率。方法设计一种基于模板匹配提取目标条烟图像的条烟识别系统,为了提高图像质量其图像拍摄平台... 详细信息

目的针对现今烟草物流配送中心条烟分拣工作量大,条烟分拣系统在分拣中难免会有"多烟""少烟""错烟"等情况出现,为解决这一情况,提高分拣效率。方法设计一种基于模板匹配提取目标条烟图像的条烟识别系统,为了提高图像质量其图像拍摄平台采用半封闭隧道装置,拍摄图像经预处理后,采用扫描模板尺寸确定、被扫描图像的扫描起始点固定、粗匹配再匹配的二次匹配方法来准确完整地提取目标条烟轮廓,而后经Harris角点检测算法提取条烟图像特征并建立数据库,在RBM模型算法的基础上实现条烟识别纠错。结果经配送中心实验试用后表明,在速度为1.5 m/s的传送带上,该条烟识别系统纠错率为99.9%左右,误报率≤1/30000,系统工作稳定。结论该条烟纠错系统很好地解决了条烟分拣出错情况,提高了条烟配送效率,满足烟草物流配送中心的纠错要求。

关键词：模板匹配 Harris算法条烟识别限制波尔兹曼机

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基于DBN的软件可靠性预测模型的研究

计算机应用研究 2016年第12期33卷 3739-3742,3773页

作者：王国涛石振国吴小景南通大学电子信息学院江苏南通226019 南通大学计算机科学与技术学院江苏南通226019

安全攸关系统广泛应用于交通、工控、航空等与国计民生相关的安全攸关领域,对可靠性有着非常高的要求。而控制软件往往是安全攸关系统的核心,因此对它的可靠性预测精度必须达到很高的要求。将深度置信网络(DBN)应用于软件可靠性增长预... 详细信息

安全攸关系统广泛应用于交通、工控、航空等与国计民生相关的安全攸关领域,对可靠性有着非常高的要求。而控制软件往往是安全攸关系统的核心,因此对它的可靠性预测精度必须达到很高的要求。将深度置信网络(DBN)应用于软件可靠性增长预测模型(SRPM)的研究。针对DBN中核心模块RBM的无监督学习,采用了动态模式跳转算法(DMH)。该算法通过动态地维护一个模式集,然后借助模式集中模式的跳转来完成RBM中状态的跳转,使RBM的无监督学习具有很高的学习效率。通过与参数动态调整的动态模糊神经网络(SADFNN)、BP神经网络(BPN)以及基于萤火虫算法的BP神经网络(FABP)建立的SRPM进行预测能力的比较,实验结果表明基于DBN建立的SRGM的预测结果精度最高且最稳定。

关键词：深度置信网络软件可靠性预测模型动态模式跳转限制波尔兹曼机无监督学习

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SAR图像目标特征提取与识别方法研究

SAR图像目标特征提取与识别方法研究

作者：孙永光西安电子科技大学

学位级别：硕士

作为一种有效的对地观测手段,合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)在军事侦察、地形测量和海洋监测等领域发挥着不可替代的作用。然而,SAR图像固有的特点以及数据规模的不断扩大使得通过人工判读的方式进行SAR图像目标识别面临... 详细信息

作为一种有效的对地观测手段,合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)在军事侦察、地形测量和海洋监测等领域发挥着不可替代的作用。然而,SAR图像固有的特点以及数据规模的不断扩大使得通过人工判读的方式进行SAR图像目标识别面临巨大的挑战,SAR图像自动目标识别技术引起了广泛的关注。本文围绕SAR图像特征提取和目标识别方法展开研究:针对单一特征的局限性,本文在密集提取局部SIFT描述符的基础上,根据梯度信息与幅度信息的互补性,提出一种综合利用尺度不变特征变换(Scale-Invariant Feature Transform,SIFT)特征与幅度特征的SAR图像目标识别方法。此外,将点控玻尔兹曼机模型引入到SAR图像识别中,针对该模型显层节点为伯努利分布的缺点,为了使该模型更适合于实值数据,将该模型显层节点的分布由伯努利分布推广到高斯分布。各部分的主要内容可概括如下:1.根据识别准则的不同,将现有的SAR图像目标识别方法分为三类,分别是基于匹配准则、重构准则以及分类器模型的识别方法。在三类方法中,着重介绍了模板匹配、点集匹配、PCA变换和线性SVM分类器以及稀疏表示四种方法。通过实验验证了各方法在SAR图像目标识别中的性能,分析了各方法的优缺点。2.针对局部特征无法区分图像前景和背景、对遮挡等现象敏感等缺点,将SIFT特征引入到SAR图像识别中,在密集提取局部SIFT描述符的基础上,分别研究了基于空间金字塔模型和词袋模型的SAR图像目标识别方法,验证了SIFT特征在SAR图像目标识别中的有效性。进一步地,根据梯度信息和幅度信息的互补性,提出一种综合利用SIFT特征与幅度特征的SAR图像目标识别方法。具体来说,首先利用训练样本的全局SIFT特征和图像域幅度特征分别构成字典,然后对测试样本的两种特征进行联合动态稀疏表示,根据重构误差的大小完成目标识别任务,通过验证验证了该方法的性能。3.介绍了基于高斯点控玻尔兹曼机(Gaussian Point-wise Gated Boltzmann Machine,Gaussian PGBM)的SAR图像目标识别方法。在介绍RBM模型的基础上,将点控玻尔兹曼机(Point-wise Gated Boltzmann Machine,PGBM)模型引入到SAR图像目标识别中。PGBM模型在RBM模型的基础上,引入了显层节点选择因子,将目标像素选择和特征提取统一在一个模型中。为了使该模型适用于实值数据建模,将显层节点的条件分布由伯努利分布推广到高斯分布。实验表明,该模型在进行特征学习的同时,能够较好地在背景中选取出目标像素,具有一定的应用价值。

关键词：合成孔径雷达特征提取目标识别限制波尔兹曼机

基于引文分析和深度学习的新兴技术识别算法研究

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基于引文分析和深度学习的新兴技术识别算法研究

作者：何春辉湘潭大学

学位级别：硕士

新兴技术对企业的发展具有深远的影响,它可以引导企业跟上技术发展的趋势。众所周知利用新兴技术发展趋势可以帮助企业做出重要的技术和业务决策。因此完成新兴技术的识别工作就显得尤为重要,而现有的模型大多数是针对某些特定的技术领... 详细信息

新兴技术对企业的发展具有深远的影响,它可以引导企业跟上技术发展的趋势。众所周知利用新兴技术发展趋势可以帮助企业做出重要的技术和业务决策。因此完成新兴技术的识别工作就显得尤为重要,而现有的模型大多数是针对某些特定的技术领域进行识别,这通常会带有一定的局限性,无法满足实际的要求。鉴于此,本研究重点如下:首先,对美国1975-2009年的专利引用数据进行了深入的分析,提取了一些对新兴技术识别具有代表性的特征项。根据以上提取的所有特征对专利引用数据进行了索引和聚类的预处理,接下来应用本研究提出的新兴技术和非新兴技术类别自动标注算法,实验结果表明类别自动标注算法取得了较好的效果。然后结合深度信念网络和逻辑斯蒂克回归模型构建了本研究提出的基于深度学习的新兴技术识别算法。其次,使用了美国专利商标局提供的专利引用数据来测试和评估基于深度学习的新兴技术识别算法。该算法通过自动选取专利引文数据中最佳的特征组合来进行新兴技术的识别。测试表明,该方法能够准确和稳定地识别新兴技术,通过与其它算法进行对比,发现新算法的准确率比其它算法要高1.05%。

关键词：深度学习技术识别限制波尔兹曼机专利引文特征抽取

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基于深度信念网络的纳米流体热导率预测方法

东北电力大学学报 2019年第1期39卷 41-48页

作者：孙斌乔丛杨迪李洪伟东北电力大学能源与动力工程学院吉林吉林132012

纳米流体因具有较好的传热性能而被认为是未来极具发展前景的强化传热工质,为了提高纳米流体热导率预测的精确性,依据深度学习理论建立了基于DBN的纳米流体热导率预测模型.对模型进行训练和微调,可自动提取纳米流体热导率自身的发展规律... 详细信息

纳米流体因具有较好的传热性能而被认为是未来极具发展前景的强化传热工质,为了提高纳米流体热导率预测的精确性,依据深度学习理论建立了基于DBN的纳米流体热导率预测模型.对模型进行训练和微调,可自动提取纳米流体热导率自身的发展规律,逐层激活纳米流体各影响因素的强相关性.将深度信念网络模型的仿真结果与基于BP神经网络、基于SVM纳米流体热导率预测模型的仿真结果及实验数据进行对比,结果表明:DBN预测模型克服了传统神经网络容易陷入局部最优、训练时间长及函数拟合度不高等缺点,具有预测精度高,预测速度快的优点.

关键词：纳米流体热导率深度信念网络限制波尔兹曼机 BP神经网络

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深度信念网络研究综述

工业控制计算机 2016年第4期29卷 80-81,84页

作者：丁美昆徐昱琳蒋财军上海大学机电工程与自动化学院上海200072

深度学习作为新兴的一种多层神经网络学习算法,具有优异的特征学习能力,引起了机器领域的广泛关注。深度信念网络是深度学习中重要模型,首先介绍深度学习起源,后分析深度信念网络中的基本模块及其训练方法,再介绍深度信念网络的基本结... 详细信息

深度学习作为新兴的一种多层神经网络学习算法,具有优异的特征学习能力,引起了机器领域的广泛关注。深度信念网络是深度学习中重要模型,首先介绍深度学习起源,后分析深度信念网络中的基本模块及其训练方法,再介绍深度信念网络的基本结构及其学习过程,最后总结当前深度信念网络当前存在的问题。

关键词：深度学习限制波尔兹曼机深度信念网络

基于多层RBM深度学习的齿轮传动链故障诊断方法

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基于多层RBM深度学习的齿轮传动链故障诊断方法