【摘 要】
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针对传统机器学习中需要人工提取青光眼特征而造成准确性有限的问题,建立一种基于卷积神经网络的青光眼特征自动学习模型.为克服青光眼图像库数据的不足、降低网络训练中的过拟合,对Drishti-GS1和REFUGE两个公开的眼底图像库进行数据增强处理;采用迁移学习方法训练卷积神经网络模型提取图像深层次特征,并通过添加新的具有两个神经元的全连接层和Softmax分类器进行青光眼诊断.实验结果表明,通过数据扩增不同倍数,平均准确率及AUC值都有一定程度的显著提升.随着数据量增加,该网络模型的青光眼分类性能也具有明显提
【机 构】
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沈阳工业大学信息科学与工程学院,沈阳110870
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针对传统机器学习中需要人工提取青光眼特征而造成准确性有限的问题,建立一种基于卷积神经网络的青光眼特征自动学习模型.为克服青光眼图像库数据的不足、降低网络训练中的过拟合,对Drishti-GS1和REFUGE两个公开的眼底图像库进行数据增强处理;采用迁移学习方法训练卷积神经网络模型提取图像深层次特征,并通过添加新的具有两个神经元的全连接层和Softmax分类器进行青光眼诊断.实验结果表明,通过数据扩增不同倍数,平均准确率及AUC值都有一定程度的显著提升.随着数据量增加,该网络模型的青光眼分类性能也具有明显提高的趋势.
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针对采用模拟电路、MCU等技术实现的有限转角电机控制器在控制精度、响应速度上存在的不足,引入FPGA硬件平台,设计一种基于FPGA的有限转角电机控制器.设计采用RDC19222旋转变压器、AD7091R传感器来解析上级系统指令信号和电机转子实时位置、实时角速度、实时母线电流信号等,完成对有限转角电机转子位置的三闭环控制.实验结果表明,基于FPGA的有限转角电机控制器能够有效提高PID控制精度与控制器响应速度,有助于进一步推进有限转角电机操动技术的发展.
随着信息网络的高速发展,通信机房和各种局站不断扩展,与之配套的各种设备数量也随之增长,极大增加了监控和维护的工作量与难度,为改善这一现状,设计一套分布式动环监控板卡,以基于ARM的微控制器为核心芯片,搭配外围接口电路,通过软件编程控制,实现对主流动环设备的数据采集、异常告警和集中监控等功能.该款监控板卡设计完成后,已应用于多家机场的通信电源及机房环境监控中,经长期实际运行证明,该板卡运行稳定、数据传输可靠、告警信息准确,为通信设备的安全高效运行提供了保障.
金锡焊料熔封作为典型的高可靠气密封装方式,广泛应用于航空航天、船舶舰艇、导弹雷达、装甲坦克等装备系统器件.鉴于金锡焊料环对成分和质量有严格的控制要求,在实际应用中会由于管壳、盖板母材及其镀层的参与造成对共晶点的偏离,得到更为复杂的焊接状态.为深入剖析封装机理、提高封装质量,对影响共晶界面形貌最为重要的温度因素展开研究.设定不同峰值温度,通过扫描焊接样品截面,观察界面化合物状态和分布,研究密封过程中工艺参数对封焊区微观形貌的影响,得到焊缝厚度、树枝晶化合物厚度、Ni元素扩散距离等界面状态随峰值温度变化的趋势
微电网群可以通过供给侧的协调调度,实现各微电网可再生能源的合理分配与微电网群可再生能源的全消纳,为探索这一方案的可行性,建立一种微电网群协调调度的双层规划模型.通过协调微电网之间,以及微电网与配电网之间的能量交易,达到可再生能源的全消纳;下层通过考虑各微电网的机组调度,实现微电网群的可靠经济运行.以由三种不同负荷类型的微电网构成的微电网群为例,利用环形邻域粒子群优化算法求解出微电网群向配电网的最小购售电量和各微电网机组的最佳出力,通过网、源、荷协同互动控制,提高可再生能源的线消纳能力.
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为解决滑坡灾害时空信息在数据采集传输阶段的蜂窝系统流量过载、网络拥塞等问题,结合机会网络的特征,以贵州毕节地质滑坡灾害监测点为例,构建机会网络模型,提出一种基于博弈论的滑坡灾害时空信息分流激励机制.该机制利用三次讨价还价博弈,防止恶意节点的虚假报价,激励自私节点之间的合作.仿真实验结果显示,所提出的机制能够有效地激励成员间的协作,在恶意节点比例较高的初始条件下,亦能发挥出较好的协作性能和网络传输效果.
针对光伏阵列处于恶劣的户外环境,在雨水、灰尘侵蚀下易发生故障的问题,提出一种使用了遗传算法优化的BP神经网络的光伏阵列故障诊断方法.通过分析总结光伏阵列的故障类型提出对应故障下的输出特性,利用具有良好全局搜索性能的遗传算法来优化BP神经网络的权值和阈值,以提高BP神经网络的收敛速度与收敛精度,最终通过光伏阵列实验平台进行故障诊断与实验验证.实验结果表明,遗传算法优化的BP神经网络能够有效提高光伏阵列故障诊断的正确率.
快速准确检测行车过程中驾驶员的疲劳状态可减少交通事故的发生,保障驾驶者与行人的生命财产安全,针对目前主流疲劳驾驶检测算法均未充分考虑外部光线因素的问题,提出一种基于EnlightenGAN网络的疲劳驾驶检测算法.通过算法对昏暗环境所采集的图像进行增强处理,提高图像的曝光度,使用FSSD检测网络完成驾驶员眼部定位和状态识别,综合判断驾驶员是否疲劳驾驶.实验结果表明,在夜间昏暗环境行车的实际场景中,新检测算法可使检测准确率提高16.7％.
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