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基于K-means-resnet的滑坡分类预警算法及稳定性分析

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基于K-means-ResNet的滑坡分类预警算法及稳定性分析

作者：吴洋中南大学

学位级别：硕士

滑坡灾害不仅会产生严重的环境破坏和生态灾害,而且会造成巨大的经济损失和人员伤亡。滑坡预警是对其进行有效防治的关键技术。传统的滑坡预警方法主要通过阈值进行决策,如果阈值选择不恰当就会经常产生误报和漏报的现象。因此,对滑坡... 详细信息

滑坡灾害不仅会产生严重的环境破坏和生态灾害,而且会造成巨大的经济损失和人员伤亡。滑坡预警是对其进行有效防治的关键技术。传统的滑坡预警方法主要通过阈值进行决策,如果阈值选择不恰当就会经常产生误报和漏报的现象。因此,对滑坡进行高效准确的预警是目前急需解决的问题。近年来,随着物联网技术的发展,滑坡的监测数据量急剧增长,将深度学习技术应用于滑坡预警领域已经成为可能。据此,本文结合深度学习技术,提出了一种新的滑坡预警算法,以提升滑坡预警的有效性和准确性,并通过钟马滑坡和上茅滑坡两个实例进行验证。论文的主要工作与研究成果如下:(1)提出了一种将聚类方法和分类方法相结合的滑坡预警算法。该算法首先针对滑坡监测数据进行预处理,并采用K-means聚类方法对滑坡变形数据进行聚类分析,然后采用灰色关联分析和多重共线性分析选择与滑坡形变相关联的输入特征,最后利用ResNet算法对滑坡状态进行分类并实现预警。(2)将本文提出的滑坡预警算法应用于钟马滑坡和上茅滑坡两个实例,并与MLP模型、LeNet模型以及常规预警方法进行对比分析研究。结果表明,本文提出的K-means-resnet预警算法的准确率、精准率、召回率、ROC曲线和AUC值都要优于MLP模型和LeNet模型,同时该算法的预警的误报率要明显小于常规预警方法,有效的提高了滑坡监测预警的准确性和可靠性。(3)为进一步验证本文所提算法的有效性,对钟马滑坡和上茅滑坡开展了降雨入渗过程的稳定性数值模拟分析研究,并将模拟结论与算法结果进行了对比分析研究。结果表明,本文所提算法随着降雨时间的增加,能够及时发出预警,并且预警级别逐渐提高。这与稳定性模拟分析结果中显示边坡的安全系数逐渐减小,边坡失稳的风险逐渐增大的结论一致,进一步验证了本文算法的可靠性。图53幅,表9个,参考文献103篇

关键词：滑坡预警 ResNet算法 K-means算法灰色关联分析分类聚类

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基于深度学习的配网运维技术改进研究

粘接 2024年第3期51卷 173-176页

作者：王龙戴兵兵孔顺飞龚沁宇柏筱飞胡海安高萍国网苏州供电公司江苏苏州215000

为提高配网运维故障识别的准确率,结合变分模态分量(Variational Mode Decomposition,VMD)与信息熵,提出一种E-VMD配网运维故障信号特征提取方法;通过改进残差神经网络(resnet)模型残差模块,设计了一种改进的resnet模型;将E-VMD配网运... 详细信息

为提高配网运维故障识别的准确率,结合变分模态分量(Variational Mode Decomposition,VMD)与信息熵,提出一种E-VMD配网运维故障信号特征提取方法;通过改进残差神经网络(resnet)模型残差模块,设计了一种改进的resnet模型;将E-VMD配网运维故障信号特征输入改进的resnet模型中,实现配网运维故障的准确识别。仿真结果表明,所提方法可准确识别配网运维的单相接地、两相短路、三相短路故障,平均识别准确率达到100%,平均精确率为99.59%,平均召回率为100%,平均F1值为99.88%。相较于KNN模型和SVM模型,所提方法在各项性能指标上表现优异的性能,且具有良好的抗噪性能。

关键词：故障识别配网运维特征提取 ResNet算法技术改进

基于YOLO2和ResNet算法的监控视频中的人脸检测与识别

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重庆理工大学学报（自然科学） 2018年第8期32卷 170-175页

作者：朱超平杨艺重庆工商大学计算机科学与信息工程学院重庆400067 重庆市检测控制集成系统工程重点实验室重庆400067

针对监控环境下的人脸识别比较问题,提出一套基于深度学习的检测识别方法,利用YOLO2算法和Res Net算法完成监控视频中的人脸监测和识别。检测部分采用速度较快的YOLO2算法,识别部分采用准确率较高的Res Net算法。利用WIDER FACE人脸检... 详细信息

针对监控环境下的人脸识别比较问题,提出一套基于深度学习的检测识别方法,利用YOLO2算法和Res Net算法完成监控视频中的人脸监测和识别。检测部分采用速度较快的YOLO2算法,识别部分采用准确率较高的Res Net算法。利用WIDER FACE人脸检测数据库和CASIA_Webface数据库做验证性实验,实验结果表明:系统整体的实时性和准确率均可满足实际工程应用需要。

关键词：深度学习快速检测人脸识别 YOLO2算法 ResNet算法

基于ResNet算法的垃圾图像识别分类研究

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长江信息通信 2021年第5期34卷 25-27页

作者：李妍广东白云学院广东广州510000

伴随着社会发展和生活质量稳步提高,垃圾如何处理问题显得尤为重要。该研究采用深度神经网络算法对实际生活场景中的40种垃圾图片进行识别分类,通过优化ResNet算法提升识别精度,识别率为99.4%。为合理解决垃圾分类的难题,有效提升资源... 详细信息

伴随着社会发展和生活质量稳步提高,垃圾如何处理问题显得尤为重要。该研究采用深度神经网络算法对实际生活场景中的40种垃圾图片进行识别分类,通过优化ResNet算法提升识别精度,识别率为99.4%。为合理解决垃圾分类的难题,有效提升资源利用率,减少环境污染提供一定的理论依据。

关键词：垃圾分类 ResNet算法图像识别

基于YOLO-v5和resnet的舱底水液位识别算法

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船海工程 2020年第6期49卷 39-43页

作者：王坤房玉吉刘华龙刘帅余淞洋海装沈阳局驻大连地区第一军事代表室辽宁大连116001 中国舰船研究设计中心武汉430064

针对船舶破损浸水后无法快速识别的问题,提出一种基于YOLO-v5和ResNet算法的舱底水液位识别算法,测试结果显示,该方法的准确率和响应速度基本达到实际使用需求,随着训练样本数量增加,该舱底水液位识别算法的精度将继续提高,并具备在船... 详细信息

针对船舶破损浸水后无法快速识别的问题,提出一种基于YOLO-v5和ResNet算法的舱底水液位识别算法,测试结果显示,该方法的准确率和响应速度基本达到实际使用需求,随着训练样本数量增加,该舱底水液位识别算法的精度将继续提高,并具备在船舶损害管制系统中应用的可能。

关键词： YOLO-v5算法 ResNet算法图像识别液位识别

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基于改进resnet玉米种子分类方法研究

中国农机化学报 2021年第4期42卷 92-98页

作者：吕梦棋张芮祥贾浩马丽吉林农业大学信息技术学院长春市130118

针对传统人工挑选存在误差大、效率低等问题,提出一种基于resnet网络的细粒度图像分类方法对玉米种子进行精确分类。首先,针对玉米种子特征建立图像采集平台并对采集到的图片进行图像预处理,然后,构建基于resnet的玉米种子的分类模型并... 详细信息

针对传统人工挑选存在误差大、效率低等问题,提出一种基于resnet网络的细粒度图像分类方法对玉米种子进行精确分类。首先,针对玉米种子特征建立图像采集平台并对采集到的图片进行图像预处理,然后,构建基于resnet的玉米种子的分类模型并优化整个网络,输入玉米种子图像输入到模型中进行训练,直到得到权值最好的分类模型,相同条件下还比较VGG-13、AlexNet以及resnet-50的结果。试验表明:本文提出的卷积神经网络的识别精度和识别时间与VGG-13、AlexNet以及resnet-50相比都得到一定的提升。经过改进ResNet算法对大、中、小种子的识别率分别为96.4%、93.5%、92.3%高于VGG-13、AlexNet以及resnet-50三种算法。

关键词：玉米种子分类机器视觉特征提取 ResNet算法

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基于深度学习的人工智能设计决策模型

计算机集成制造系统 2019年第10期25卷 2467-2475页

作者：王亚辉余隋怀陈登凯初建杰刘卓王金磊马宁西北工业大学陕西省工业设计工程实验室陕西西安710072 陕西科技大学设计与艺术学院陕西西安710021

为了消除设计决策者决策偏好对产品开发的影响,进一步提升设计决策效率,提出了resnet人工智能设计决策模型。该模型基于人工智能思想,构建了基于产品造型语义的设计历史方案数据集,并对该数据集进行了产品造型语义标注。通过深度残差学... 详细信息

为了消除设计决策者决策偏好对产品开发的影响,进一步提升设计决策效率,提出了resnet人工智能设计决策模型。该模型基于人工智能思想,构建了基于产品造型语义的设计历史方案数据集,并对该数据集进行了产品造型语义标注。通过深度残差学习网络算法(resnet)对数据集进行不断训练来提高设计决策的准确度,将一般设计决策问题转化为设计方案图像的语义识别问题,最大限度地消除了决策者决策偏好的影响。通过起重机造型设计决策实例,验证了resnet人工智能设计决策算法的有效性和可行性。

关键词：深度学习人工智能设计决策设计语义 ResNet算法产品开发