基于ResNet-UNet模型的DAS矸石浆体充填堵管监测技术

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作者 柴敬 王梓名 +7 位作者 马晨阳 张丁丁 李至 周森 秋丰岐 吴玉意 冀汶莉 赵鹏翔 《西安科技大学学报》 北大核心 2025年第4期650-662,共13页

煤矸石浆体输送管道在输送过程中易产生堵塞、腐蚀等多种问题。目前针对浆体管道输送中存在的堵塞问题,精准定位仍面临着巨大挑战。基于此,提出了一种以分布式声波传感技术(DAS)为监测手段,结合图像降噪与ResNet-UNet复合网络对堵塞点... 煤矸石浆体输送管道在输送过程中易产生堵塞、腐蚀等多种问题。目前针对浆体管道输送中存在的堵塞问题,精准定位仍面临着巨大挑战。基于此,提出了一种以分布式声波传感技术(DAS)为监测手段,结合图像降噪与ResNet-UNet复合网络对堵塞点位进行监测和识别的方法;为评估所提出的技术方案,建立了15.14 m的环管模型,并进行注浆堵塞模拟试验。结果表明:相比于传统的UNet及ResNet网络,ResNet-UNet网络模型可在有效避免梯度爆炸问题的基础上,较为精准地对堵塞点位图像进行识别,堵塞点定位的准确率为97.83%,精确率为97.76%,召回率为94.80%,F1分数为0.958 9。该研究在全覆盖式监测矸石输送管道的基础上,有效解决了DAS传感监测时,由于其高灵敏度所带来的噪声处理难题,较为精确地实现了堵塞点的定位效果,研究为矸石浆体输送管道监测及堵塞点的定位问题提供了智能化的解决方案。 展开更多

关键词 分布式声波传感技术 矸石浆体管道输送 降噪算法 resnet-UNet模型 图像识别 堵塞定位

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基于双重去噪与ResNet的农业机械故障检测研究

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作者 李培东 《计算机测量与控制》 2025年第7期72-80,89,共10页

针对现有农业机械故障检测算法存在的检测率低、不同故障分类精度差等不足,设计了一种基于优化ResNet模型的检测方案;先通过布置高精度传感器动态采集农业机械的工作状态数据集,采用样本熵和小波阈值的双重降噪方案对故障集进行降噪处理... 针对现有农业机械故障检测算法存在的检测率低、不同故障分类精度差等不足,设计了一种基于优化ResNet模型的检测方案;先通过布置高精度传感器动态采集农业机械的工作状态数据集,采用样本熵和小波阈值的双重降噪方案对故障集进行降噪处理,以更好地降低噪声干扰;构建以残差块为核心的ResNet网络模型,并增加BN层提高改进模型数据标准化处理能力,同时提升模型的过拟合控制能力;利用优化的麻雀搜索算法确定模型的最优参数集,显著提升了深度网络的性能,同时引入SVM模型提升模型特征分类能力;在模型的数据输出环节引入Dropout层和支持向量机工具降低模型复杂度,同步提升对多种不同故障的分类精度;实验结果显示,提出故障检测算法模型的降噪能力较强,在训练集和测试集的故障定位精度分别为99.2%和99.1%,同时对不同故障的分类精度也优于传统故障检测算法,消融实验结果验证了优化ResNet网络模型各组成部分的有效性。 展开更多

关键词 优化resnet模型 农业机械 麻雀搜索算法 Dropout层 支持向量机

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基于YOLO2和ResNet算法的监控视频中的人脸检测与识别 被引量：27

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作者 朱超平 杨艺 《重庆理工大学学报（自然科学）》 CAS 北大核心 2018年第8期170-175,共6页

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... 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。 展开更多

关键词 深度学习 快速检测 人脸识别 YOLO2算法 resnet算法

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基于ResNet的KLEIN算法改进模板攻击 被引量：1

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作者 王永娟 王灿 +1 位作者 袁庆军 冯芯竹 《密码学报》 CSCD 2022年第6期1028-1038,共11页

针对传统模板攻击存在的多元高斯正态分布假设受限、预处理复杂度高且不适用于带掩码防护的应用场景等问题,研究基于深度学习的模板攻击的改进方法.利用深度学习模型ResNet,对轻量级分组密码算法KLEIN实施改进模板攻击,根据数据的标签... 针对传统模板攻击存在的多元高斯正态分布假设受限、预处理复杂度高且不适用于带掩码防护的应用场景等问题,研究基于深度学习的模板攻击的改进方法.利用深度学习模型ResNet,对轻量级分组密码算法KLEIN实施改进模板攻击,根据数据的标签对数据进行分类.在密钥恢复阶段利用密钥优势叠加的方法,平均需要15条相同密钥加密所产生的能量迹即可有效区分正确密钥.相较于传统的模板攻击,本文的攻击方法成功恢复密钥所需攻击能量迹减少了83.7%,降低了模板攻击的难度,有效提高了模板攻击的成功率和效率. 展开更多

关键词 模板攻击 KLEIN-64算法 深度学习 resnet

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基于YOLO-v5和ResNet的舱底水液位识别算法 被引量：5

5

作者 王坤 房玉吉 +2 位作者 刘华龙 刘帅 余淞洋 《船海工程》 北大核心 2020年第6期39-43,共5页

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... 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。 展开更多

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Inception-ResNet-v2的城市交通路面状态识别算法 被引量：5

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作者 王佳 黄德启 +1 位作者 郭鑫 杨路明 《科学技术与工程》 北大核心 2022年第6期2524-2530,共7页

针对传统方法对于路面状态识别准确率低的问题,提出了一种改进Inception-ResNet-v2的路面状态识别算法,对6种城市交通路面状态进行识别。首先,在Inception-ResNet-v2算法的Inception-ResNet-C模块引入SENet注意力机制得到SE-Inception-R... 针对传统方法对于路面状态识别准确率低的问题,提出了一种改进Inception-ResNet-v2的路面状态识别算法,对6种城市交通路面状态进行识别。首先,在Inception-ResNet-v2算法的Inception-ResNet-C模块引入SENet注意力机制得到SE-Inception-ResNet-C模块,使算法学习到不同通道特征的重要程度;然后采用特征融合策略,将不同层级的特征信息融合,防止重要特征信息的丢失;最后采用全卷积结构,将原始算法中的全连接层换成卷积层,不仅保证了图像的空间结构,还能使网络接收任意尺度的图片。实验结果表明,该算法能提取关键的特征信息,有效提高了路面状态的识别精度。 展开更多

关键词 城市交通 路面状态识别 Inception-resnet-v2算法 注意力机制 特征融合 全卷积结构

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基于改进YOLO和Resnet的变电设备热缺陷识别及诊断方法 被引量：17

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作者 郑文杰 杨祎 +3 位作者 乔木 吕俊涛 张峰达 洪欣媛 《重庆理工大学学报（自然科学）》 北大核心 2023年第9期261-269,共9页

针对变电设备红外图像背景干扰大、热缺陷故障种类多、现有故障诊断方法效率低,难以满足实际巡检应用需求的问题,提出一种基于改进YOLO和Resnet的变电设备热缺陷识别及诊断方法。首先,构建典型变电设备红外图像数据集,采用卷积核分解及... 针对变电设备红外图像背景干扰大、热缺陷故障种类多、现有故障诊断方法效率低,难以满足实际巡检应用需求的问题,提出一种基于改进YOLO和Resnet的变电设备热缺陷识别及诊断方法。首先,构建典型变电设备红外图像数据集,采用卷积核分解及多层特征融合技术改进YOLOv4-Tiny算法,对发生故障的设备进行定位并获取该设备先验框;然后,提出融合密集连接的Res_DNet网络获取先验框内局部图像数据的多尺度特征,提高设备故障类型的分类准确度;最后,采用贝叶斯算法改进模型超参数,获取学习率、卷积核个数等的最佳组合,实现高效率及高准确度的故障识别与分类。研究结果表明:改进后的YOLOv4-Tiny算法相较于原算法准确率提升了5.3%,改进后的Res_DNet算法相比经典算法准确率提升了4.6%以上,能实现变电设备热缺陷状态高精度识别。 展开更多

关键词 变电设备 红外图像 YOLOv4-Tiny算法 resnet 故障诊断

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基于粗糙集和ResNet34网络算法的森林火灾预测研究 被引量：1

8

作者 赵叶红 杨卫民 《信息与电脑》 2020年第20期61-63,共3页

森林火灾是全世界面临的大问题,会对生态系统造成巨大的破坏,同时会威胁人类的生命财产安全。本文设计了一个有效的森林火灾预测算法,数据集采用Montesinho国家公园基本气象数据,建立粗糙集与ResNet网络算法建立森林火灾的成灾面积预测... 森林火灾是全世界面临的大问题,会对生态系统造成巨大的破坏,同时会威胁人类的生命财产安全。本文设计了一个有效的森林火灾预测算法,数据集采用Montesinho国家公园基本气象数据,建立粗糙集与ResNet网络算法建立森林火灾的成灾面积预测模型,对气温、相对湿度、风速和降水量等气象数据进行分析,并进行了森林火灾面积预测。研究结果显示,该算法能够较准确地预测规模较小且发生频繁的火灾受灾面积。 展开更多

关键词 森林火灾 粗糙集理论 resnet网络算法 成灾面积预测

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多导联心电图识别的稳定步长ResNet深度网络

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作者 曹玉怡 覃华 卢才德 《广西大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2024年第2期374-385,共12页

针对经典的ResNet深度神经网络对一维多导联心电图图像进行识别、分类时,因原始图像的维度较高导致提取到的深度特征维度高,造成全连接层训练出现收敛速度慢和过拟合的问题,在ResNet的全连接层提出一种稳定步长动量训练算法,通过引入近... 针对经典的ResNet深度神经网络对一维多导联心电图图像进行识别、分类时,因原始图像的维度较高导致提取到的深度特征维度高,造成全连接层训练出现收敛速度慢和过拟合的问题,在ResNet的全连接层提出一种稳定步长动量训练算法,通过引入近似二阶梯度信息增强动量法的寻优能力和加速收敛速度;利用连续2次迭代的参数变化量和梯度信息自适应调整步长,构造边界函数对步长的大小进行限制,以防止步长过大或过小而影响收敛稳定性,使用动量项对参数的更新方向进行修正。在CPSC2018心电图数据集上的实验结果表明:所提算法训练的ResNet取得的F 1分数、准确率、精确度分别达到0.859、97.4%、87.9%,收敛速度和整体分类指标值优于其他相比较的方法。 展开更多

关键词 多导联心电图 resnet深度网络 动量优化算法 稳定步长 二阶梯度信息

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基于ResNet算法的垃圾图像识别分类研究 被引量：8

10

作者 李妍 《长江信息通信》 2021年第5期25-27,共3页

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... 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。 展开更多

关键词 垃圾分类 resnet算法 图像识别

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一种改进的基于Inception-ResNet v2的眼疾病识别算法

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作者 陆阳 任世卿 《电子设计工程》 2024年第20期68-71,共4页

该文旨在解决传统方法在眼疾病识别中分类准确率低的问题,提出了一种改进的眼疾病识别算法,基于Inception-ResNet v2架构,并引入SENet注意力机制、Ghost模块和空洞空间金字塔池化等技术。通过学习通道相关性和加强对重要特征的关注,显... 该文旨在解决传统方法在眼疾病识别中分类准确率低的问题,提出了一种改进的眼疾病识别算法,基于Inception-ResNet v2架构,并引入SENet注意力机制、Ghost模块和空洞空间金字塔池化等技术。通过学习通道相关性和加强对重要特征的关注,显著提高了眼疾病分类的准确率,有效区分常见四种眼疾病数据集。为了进一步提高模型的泛化能力,还引入数据增强技术以减少过拟合。相比Efficient-Net、ResNet和Inception-ResNet等经典深度学习模型,该算法表现更优,为眼疾病早期诊断提供了更准确、高效的方法。 展开更多

关键词 深度学习 Ghost模块 注意力机制 Inception-resnet v2算法 空洞空间金字塔池化

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ResNet模型在智能岩石勘测小车上的应用研究

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作者 喻飞根 刘科 《现代信息科技》 2023年第8期88-91,95,共5页

文章以实现地质勘探无人化和岩石分类智能化为目标,设计出用于地质勘探现场的具有岩石分类功能的智能导航小车系统。该系统分为小车模块和岩石分类模块两部分,小车模块利用ROS平台进行开发,得到勘探区域环境数据后,利用SLAM算法生成栅... 文章以实现地质勘探无人化和岩石分类智能化为目标,设计出用于地质勘探现场的具有岩石分类功能的智能导航小车系统。该系统分为小车模块和岩石分类模块两部分,小车模块利用ROS平台进行开发,得到勘探区域环境数据后,利用SLAM算法生成栅格地图并进行路径规划来获得全局最优路径,最后小车自动导航至该地点并获得该区域的岩石图片。岩石分类模块采用深度学习技术对岩石图片进行分类,基于Softmax分类器和ResNet101神经网络模型,建立岩石分类模型。 展开更多

关键词 岩石分类 SLAM算法 自动导航 resnet模型 Softmax

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基于改进Mask R-CNN的低空遥感实例分割算法

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作者 李冰锋 王光耀 崔立志 《兵器装备工程学报》 北大核心 2025年第2期168-176,共9页

针对遥感领域图像目标繁杂、检测和分割精度不高的问题,提出一种改进Mask R-CNN算法。设计PMResNet-50结构作为主干网络,其中金字塔挤压注意模块可以促进局部和全局通道注意之间的信息交互作用,多层次特征聚合模块可以提高PMResNet-50... 针对遥感领域图像目标繁杂、检测和分割精度不高的问题,提出一种改进Mask R-CNN算法。设计PMResNet-50结构作为主干网络,其中金字塔挤压注意模块可以促进局部和全局通道注意之间的信息交互作用,多层次特征聚合模块可以提高PMResNet-50对输入通道语义信息的高效聚合作用。在RoI Align前引入自校准卷积模块来扩大卷积层的感受野大小并对边界框和掩码框执行校准操作。在分割分支使用掩码预测平衡损失函数,对每个类别的正负样本梯度进行平衡,实现对损失梯度的平滑降低处理。在自建低空遥感数据集和iSAID-Reduce100数据集上进行测试,实验结果表明:改进后的算法在自建数据集上box AP和mask AP分别提升17.9%和15.0%,在iSAID-Reduce100数据集上box AP和mask AP达到49.62%和50.27%,该算法很好地完成了对遥感目标的检测和分割。 展开更多

关键词 深度学习 图像处理 遥感图像 实例分割 改进Mask R-CNN算法 resnet-50

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面向心血管疾病的心音信号采集仪器设计

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作者 钟焯英 谢俊钦 张志鹏 《机械设计与制造工程》 2025年第7期133-137,共5页

针对心血管疾病预防及诊断中的挑战,通过研究基于ResNet网络的心音信号分类算法,设计了一种便携式心音信号采集仪器。仪器采用高性能硬件设计,支持信号采集、滤波、增强及无线传输功能,可通过小波变换降噪和降采样技术优化数据质量。基... 针对心血管疾病预防及诊断中的挑战,通过研究基于ResNet网络的心音信号分类算法,设计了一种便携式心音信号采集仪器。仪器采用高性能硬件设计,支持信号采集、滤波、增强及无线传输功能,可通过小波变换降噪和降采样技术优化数据质量。基于改进ResNet网络并引入分离注意力机制,增强特征提取能力。通过对比实验可知,改进ResNet网络在对数梅尔谱图的二维特征上的分类准确率达93.8%。该算法训练时迭代次数较少,仅迭代7次即可达到稳定。在实际应用中,嵌入改进ResNet网络的心音信号采集仪器对患者的第一、二、三、四心音的分类准确率均在90%以上。 展开更多

关键词 心血管疾病 resnet网络 分类算法 心音信号采集仪

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基于FaceNet网络的光照变化人脸检测

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作者 刘晓伟 刘迪 《平顶山学院学报》 2025年第5期57-63,共7页

为克服光照变化对人脸识别准确性带来的挑战,设计基于FaceNet网络的光照变化人脸检测方法.应用同态滤波法建立光照预处理机制,通过低频分量的抑制和高频分量的强化来降低光照不均匀带来的影响,同步实现图像细节的突出与图像动态范围的缩... 为克服光照变化对人脸识别准确性带来的挑战,设计基于FaceNet网络的光照变化人脸检测方法.应用同态滤波法建立光照预处理机制,通过低频分量的抑制和高频分量的强化来降低光照不均匀带来的影响,同步实现图像细节的突出与图像动态范围的缩减.通过基于微粒子群优化算法的人脸光照恢复方法生成人脸检测图像的光照恢复版本,实现人脸检测图像的光照恢复.通过FaceNet网络实现人脸检测,网络结构由Inception-ResNet-v1、L2正则化及三元组损失函数构成.测试结果表明,该方法在LFW和CASIA-WebFace两大数据集上的NIQE提升效果均达0.7以上,识别准确度均高于0.92. 展开更多

关键词 同态滤波 FaceNet网络 Inception-resnet-v1 微粒子群优化算法 光照变化 人脸检测

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基于UWS预测神经网络的多功能超表面逆向设计方法

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作者 李勇 张雨 +4 位作者 杨国辉 傅佳辉 张狂 袁乐贻 李迎松 《太赫兹科学与电子信息学报》 2025年第6期625-630,共6页

超表面在多个领域已展现出广泛的应用潜力。在设计超表面的过程中,需针对偏振、幅度分布、相位分布等因素进行元器件的优化,这一过程通常需要专家参与且耗时较长。本文提出一种融合神经网络高精确度超宽带频谱正向预测和遗传算法的元器... 超表面在多个领域已展现出广泛的应用潜力。在设计超表面的过程中,需针对偏振、幅度分布、相位分布等因素进行元器件的优化,这一过程通常需要专家参与且耗时较长。本文提出一种融合神经网络高精确度超宽带频谱正向预测和遗传算法的元器件逆向设计方法。该方法能够同时预测0.5~2 THz频率范围内16×16高自由度离散网格结构的幅度和相位,其幅度预测精确度可达0.019,相位预测精确度可达4.332°,单个超表面单元的平均优化时间为1.5 min。设计并模拟了2组3 bit频率复用和极化复用的超表面,仿真结果验证了该方法的有效性。所提方法为面对复杂应用场景的元器件快速设计提供了一种新的范例,对超表面设计人员具有重要的参考价值。 展开更多

关键词 多功能超表面 频率复用 极化复用 残差网络 注意力机制 逆向设计 基因算法

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电弧炉炼钢数模联动供氧指导模型 被引量：1

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作者 俸曾 邹雨池 +3 位作者 彭杨 姚昆仑 牛亮 杨凌志 《中国冶金》 北大核心 2025年第8期57-65,共9页

电弧炉(EAF)炼钢过程通过氧气调整钢液成分,准确控制氧气使用量有利于减少冶炼物料消耗、降低冶炼成本。建立了电弧炉炼钢供氧机理模型,得到机理供氧量;对实际生产数据进行清洗与降维,通过XGBoost、CatBoost和ResNet算法预测对比,最终... 电弧炉(EAF)炼钢过程通过氧气调整钢液成分,准确控制氧气使用量有利于减少冶炼物料消耗、降低冶炼成本。建立了电弧炉炼钢供氧机理模型,得到机理供氧量;对实际生产数据进行清洗与降维,通过XGBoost、CatBoost和ResNet算法预测对比,最终使用基于t-分布随机邻域嵌入、贝叶斯优化、强化损失函数阈值外误差惩罚的残差神经网络(tSNE-BO-RSQL-ResNet),建立数模联动的电弧炉炼钢供氧指导模型;在所开发模型的基础上,开发了BS架构的电弧炉炼钢过程供氧操作指导模型软件,实现了电弧炉冶炼过程供氧操作指导。结果表明,在±5%、±10%的误差范围内,数模联动模型的供氧量预测命中率分别为90.1%和99.6%。 展开更多

关键词 电弧炉 炼钢 供氧指导 数模联动 残差神经网络 算法优化

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小样本学习的卷烟商标纸真假鉴别方法研究

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作者 张超 张婷 +3 位作者 徐伟斌 王树明 邹华 杨洋 《计算机与数字工程》 2025年第8期2076-2082,共7页

该研究旨在解决我国烟草行业打击假冒卷烟过程中传统鉴别方法效率低、易误判以及深度学习方法对样本量依赖过高的问题,提出一种基于深度学习的卷烟商标纸真伪鉴别新方法。通过改良Resnet网络架构,结合YOLO模型、度量学习和无参数分类器... 该研究旨在解决我国烟草行业打击假冒卷烟过程中传统鉴别方法效率低、易误判以及深度学习方法对样本量依赖过高的问题,提出一种基于深度学习的卷烟商标纸真伪鉴别新方法。通过改良Resnet网络架构,结合YOLO模型、度量学习和无参数分类器算法,构建多层级特征强化模型,有效降低对假烟样本量的需求,并显著提升模型对未知假烟的泛化能力。实验采用多种品牌规格卷烟小盒商标纸进行验证,结果表明,该方法鉴别准确率最高达98%,形成“一识品规、二看特征、三鉴真假”的高效鉴别流程,证明其在实际应用中的可行性和有效性。 展开更多

关键词 深度学习 YOLO算法 度量学习法 无参数分类器算法 卷烟商标纸真伪鉴别 感官鉴别法 改良resnet分类算法

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基于CNN和贝叶斯算法的桥梁表面病害识别方法

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作者 刘镇 宋帮红 李永义 《现代交通与冶金材料》 2025年第4期92-99,115,共9页

为对桥梁病害进行准确的分类识别,建立了涵盖横向裂缝、纵向裂缝、斜向裂缝、网状裂缝和蜂窝麻面病害的5种桥梁病害的数据集,并通过仿射变换进行了数据扩增;考虑到传统人工提取特征加分类器的方式操作繁琐、识别精度差的问题,利用迁移学... 为对桥梁病害进行准确的分类识别,建立了涵盖横向裂缝、纵向裂缝、斜向裂缝、网状裂缝和蜂窝麻面病害的5种桥梁病害的数据集,并通过仿射变换进行了数据扩增;考虑到传统人工提取特征加分类器的方式操作繁琐、识别精度差的问题,利用迁移学习,建立了基于深度残差网络Resnet-18的桥梁病害分类模型,并与经典的Alexnet、Squeezenet模型进行了对比,验证了模型的准确性;为进一步提高Resnet-18病害分类模型的精度,利用贝叶斯算法对Resnet-18桥梁病害分类模型进行了超参数优化。经贝叶斯超参数优化后的基于残差网络的Resnet-18模型对桥梁病害的识别精度得到了大幅度提高。 展开更多

关键词 桥梁病害分类 卷积神经网络 resnet-18 贝叶斯算法 裂缝

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基于改进StackCNN网络和集成学习的脑电信号视觉分类算法 被引量：2

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作者 杨青 王亚群 +2 位作者 文斗 王莹 王翔宇 《郑州大学学报（工学版）》 CAS 北大核心 2024年第5期69-76,共8页

针对直接使用图像诱发的脑电信号进行视觉分类的现有研究少,并且视觉分类的平均准确率低等问题,设计了一种卷积神经网络(CNN)和集成学习相结合的方法,用于学习脑电信号相关的视觉特征表示。通过在StackCNN网络中加入K-max池化方法,解决... 针对直接使用图像诱发的脑电信号进行视觉分类的现有研究少,并且视觉分类的平均准确率低等问题,设计了一种卷积神经网络(CNN)和集成学习相结合的方法,用于学习脑电信号相关的视觉特征表示。通过在StackCNN网络中加入K-max池化方法,解决在提取脑电特征时信息丢失的问题,并结合Bagging算法增强网络的泛化能力,该方法称为StackCNN-B。采用基于残差神经网络(ResNet)回归对图像进行分类,验证StackCNN-B方法在图像分类上的性能。消融实验及与现有研究对比实验的结果表明:所提方法识别准确率较高,在学习脑电信号的视觉特征表示上的平均准确率达到99.78%,在图像分类上的平均准确率达到96.45%,与Bi-LSTM-AttGW方法相比,平均提高了0.28百分点和2.97百分点。研究结果验证了脑电信号可以有效地解码与视觉识别相关的人类大脑活动,也表明所提出StackCNN-B模型的优越性。 展开更多

关键词 脑电图 视觉分类 卷积神经网络 BAGGING算法 resnet网络

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