复杂场景分类对于挖掘遥感图像中的价值信息具有重要意义。针对于遥感图像的复杂场景分类,提出了一种基于卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)模型的分类方法,在该方法中构建了8层CNN网络结构,并对输入图像进行预处理操作...复杂场景分类对于挖掘遥感图像中的价值信息具有重要意义。针对于遥感图像的复杂场景分类,提出了一种基于卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)模型的分类方法,在该方法中构建了8层CNN网络结构,并对输入图像进行预处理操作以进一步增强模型的适应性,且在模型分类器的选择问题上提供了Softmax和支持向量机2种分类器,使其能够自动化提取特征,避免了前期繁琐的图像处理和人工提取特征等过程。在UC Merced Land Use和Google of SIRI-WHU这2组数据集中进行实验,结果表明,相比于CNN with Overfeat feature和SRSCNN方法,该模型提高了2%以上的分类精度,且2种分类器的总体分类精度均能达到95%以上。展开更多
近年来,基于深度学习的故障诊断方法取得了显著的成就。然而,传统的深度学习故障诊断方法都基于训练数据与测试数据来自相同的概率分布这一假设。在实际工业应用中,设备工作在复杂多变的工况下,难以保证训练数据与测试数据属于相同分布...近年来,基于深度学习的故障诊断方法取得了显著的成就。然而,传统的深度学习故障诊断方法都基于训练数据与测试数据来自相同的概率分布这一假设。在实际工业应用中,设备工作在复杂多变的工况下,难以保证训练数据与测试数据属于相同分布。当训练数据与测试数据属于不同工况时,训练后的模型在测试集中的准确率会明显下降。为了解决这个问题,提出了一种改进的深度迁移学习算法——联合领域自适应算法。通过最小化源域和目标域的边缘分布差异与条件边缘分布差异,联合领域自适应算法可以获得更强的知识迁移能力。将联合领域自适应算法与卷积神经网络(CNN)结合,提出了一种端到端的多工况故障诊断模型。最后,使用西储大学(Case Western Reserve University)的滚动轴承故障数据集进行实验。实验结果显示模型在多工况故障诊断中的表现优于传统的深度学习、数据驱动与迁移学习算法。展开更多
文摘复杂场景分类对于挖掘遥感图像中的价值信息具有重要意义。针对于遥感图像的复杂场景分类,提出了一种基于卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)模型的分类方法,在该方法中构建了8层CNN网络结构,并对输入图像进行预处理操作以进一步增强模型的适应性,且在模型分类器的选择问题上提供了Softmax和支持向量机2种分类器,使其能够自动化提取特征,避免了前期繁琐的图像处理和人工提取特征等过程。在UC Merced Land Use和Google of SIRI-WHU这2组数据集中进行实验,结果表明,相比于CNN with Overfeat feature和SRSCNN方法,该模型提高了2%以上的分类精度,且2种分类器的总体分类精度均能达到95%以上。
文摘近年来,基于深度学习的故障诊断方法取得了显著的成就。然而,传统的深度学习故障诊断方法都基于训练数据与测试数据来自相同的概率分布这一假设。在实际工业应用中,设备工作在复杂多变的工况下,难以保证训练数据与测试数据属于相同分布。当训练数据与测试数据属于不同工况时,训练后的模型在测试集中的准确率会明显下降。为了解决这个问题,提出了一种改进的深度迁移学习算法——联合领域自适应算法。通过最小化源域和目标域的边缘分布差异与条件边缘分布差异,联合领域自适应算法可以获得更强的知识迁移能力。将联合领域自适应算法与卷积神经网络(CNN)结合,提出了一种端到端的多工况故障诊断模型。最后,使用西储大学(Case Western Reserve University)的滚动轴承故障数据集进行实验。实验结果显示模型在多工况故障诊断中的表现优于传统的深度学习、数据驱动与迁移学习算法。
