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题名基于改进的AlexNet的乳腺肿瘤智能诊断方法
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作者
武明虎
马旭茹
刘敏
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机构
湖北工业大学电子与电气工程学院
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出处
《湖北工业大学学报》
2020年第4期1-5,共5页
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基金
湖北省教育厅科研计划(T201805)。
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文摘
由于医学病理图像标注成本高、获取困难,采用数据增强方法对小样本数据集进行扩充。针对传统分类方法对特征工程过度依赖的问题,采用以AlexNet为架构的卷积网络对良性、恶性肿瘤进行全自动分类。为了解决AlexNet网络中间层改变原始数据分布的问题,引入批量归一化算法以减小网络中间层产生的偏移量,加速网络收敛,提高分类准确率。同时采用Dropout避免过拟合。实验结果表明,改进后的AlexNet网络分类准确率较原方法提高了6.09%,具有较好的鲁棒性和泛化性。
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关键词
计算机辅助诊断
乳腺癌病理图像
AlexNet
批量归一化
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Keywords
computer-aided diagnosis
breast cancer
AlexNet
batch normalization
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分类号
TP520.2060
[自动化与计算机技术]
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题名基于模糊神经网络的智能电气系统故障诊断方法研究
被引量：8
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作者
邹昊东
王会羽
孙琦
张彬彬
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机构
国网江苏电力有限公司信息通信分公司
安徽继远软件有限公司
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出处
《山东农业大学学报（自然科学版）》
北大核心
2020年第4期708-711,共4页
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基金
国网江苏省电力有限公司科技项目:基于数字孪生模型的机房运行环境监测及一站式调控的关键技术研究与应用(J2018022)。
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文摘
模糊神经网络既具有处理非线性问题的优势,同时又具备模糊的特性,使其在智能信息处理中具备强大的先天优势。本研究首先介绍了模糊控制基础理论,分析了基于RNN的控制技术和CNN的控制技术,然后结合基于深度学习提出LSTM长短期记忆单元的模糊控制技术,并与传统控制技术相比较,并经过仿真实验筛选出基于长短期记忆单元的控制决策技术,应用于电气系统故障诊断。
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关键词
模糊神经网络
智能电器系统
故障诊断
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Keywords
Fuzzy neural network
intellectual electric system
fault diagnosis
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分类号
TP520.2060
[自动化与计算机技术]
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题名基于深度学习和超分辨率重构技术的图像缺陷诊断算法
被引量：5
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作者
梁翀
李程启
张彬彬
吕学宾
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机构
安徽继远软件有限公司
国网山东省电力公司电力科学研究院
国网山东省电力公司
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出处
《山东农业大学学报(自然科学版)》
北大核心
2020年第3期510-513,共4页
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基金
国家电网有限公司科技项目:人工智能图像识别技术在辅助输变电巡视中的应用研究(B26818180232)。
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文摘
虽然深度学习在图像检测领域取得了长足进步,但是由于变电站设备巡检图像背景复杂,导致了缺陷诊断面临一定的困难。本文提出了一种基于深度学习和超分辨技术的缺陷检测算法,一方面是锁定目标区域,聚焦检测设备,去除不相关的图像信息,大幅降低了图像有效信息的损失;另一方面是对检测设备进行超分辨率重建,提升分辨率,保证用于渗漏油缺陷检测的图像质量、像素信息的完整性。通过实验数据证明,该算法识别结果较其他算法有很大的提升,从而验证了该算法的优越性。
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关键词
深度学习
超分辨率技术
图像
缺陷检测
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Keywords
Deep learning
super resolution technique
image
defect detection
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分类号
TP520.2060
[自动化与计算机技术]
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