基于深度学习与支持向量机的钢轨伤损智能识别系统

目前国内钢轨探伤车检测系统都带有自动伤损识别功能,但由于采用了基于既有规则的简单逻辑判断方法,其自动识别的准确率不高,误报较多,伤损漏报的现象时有发生。针对该问题,根据钢轨探伤车所检测数据的特点,提出了基于深度学习与支持向量机的钢轨伤损智能识别系统技术方案;采用深度可分离卷积与选择性搜索相结合的方法进行目标定位;基于人工构建的多维特征,采用支持向量机方式进行伤损图像分类;并通过使用实际线路所测数据中的人工标注样本进行测试,验证了方法的有效性。测试结果表明,该系统在各项技术指标上均表现优异,伤损检出率达到99.8%,误报率降为12%,分类准确率达到95%以上。     

基于并行多任务深度学习的铁路主要技术标准优选

铁路主要技术标准是铁路全生命周期最重要的先决技术决策之一.传统的基于经验驱动的决策方法工作量大、周期长、严重依赖设计者的经验水平、可能遗漏有价值的方案.而主要技术标准优选的关键在于揭示多维环境因素与主要技术标准值之间的潜在映射关系.受深度学习在规律特征识别方面成功应用的启发,提出基于并行多任务深度学习的铁路主要技术标准优选方法:将影响技术标准决策的多维环境因素为输入,主要技术标准值为输出,构建深度学习模型发掘规律;提出将地形转换为图像,再卷积提取特征,并与运量、路网中的作用等数据融合的方法,解决多模态混合输入学习样本的生成难题;针对各标准之间相互关联问题,建立了适于主要技术标准优选的多任务神经网络结构,并通过大量实验,确定了卷积层、卷积核、全连接层等主要结构参数.经5736 km既有线路实例验证,主要技术标准决策的平均准确率可达88％以上.     

学习体验主导型教学评价指标体系构建与应用--以广州大学华软软件学院为例

有效的学习体验有助于调动学生的学习积极性。对大学来说,学习体验是学生提升专业能力的有效途径。从发达国家教学评价的发展历程来看,以学生学习体验为主导将纳入教学评价内容。本文对我国教学评价的现状和存在的问题,阐述了学习体验的内涵,构建了以学习体验为主导的教学评价指标体系,以期为我国高校的教学评价提供参考。     

基于迭代学习的速度传感器故障诊断研究

霍尔式速度传感器利用实时检测的速度信号作为系统速度反馈参考,广泛应用于轨道交通和汽车电子产品中,为系统安全可靠运行提供保障.针对霍尔式速度传感器工作原理,构建含有实时故障估计变量的线性时不变系统模型,根据传感器实际输出和估计输出的残差信号确定目标函数及基于迭代学习的故障诊断数学模型,并对此迭代学习故障诊断策略进行收敛速度和收敛精度分析.为验证诊断策略的普适性和正确性,在速度传感器正常工作状态下施加典型阶跃、指数和正弦形式的故障信号,探究诊断算法对故障信号估计的准确性和时效性.研究结果表明:所提故障诊断策略能够利用实时故障估计变量准确估计故障信号,并在有限时域周期内全局收敛,为诊断策略的工程化应用奠定基础.     

某面向深水网箱作业的水下机器人

为解决目前深水网箱对水下作业机器人的需求问题,以作业型遥控式水下机器人(ROV)与系统需求为出发点,设计一种集成水下运动载体、高清摄像头、作业机械臂及末端执行器的美人鱼形水下机器人,同时要求满足机动驱动灵活,安全高效,信号传输稳定,适用于无人或辅助完成深水网箱作业.     

基于人工智能技术的舰船图像语义分割算法

随着对舰船研究的深入,原有的舰船图像语义分割结果已无法满足现有的研究要求。原有的舰船图像语义分割算法在图像预处理过程中较为粗糙,导致图像分割结果交叉联合度量值较低,图像分割损失值较大。因而,设计基于人工智能技术的舰船图像语义分割算法。引用人工智能技术中的卷积神经网络对图像预处理部分展开优化;对预处理后的图像进行多尺度拟合,获取图像特征;使用改进代价函数实现舰船图像语义分割。构建算例测试环节,通过与原有算法以及使用其他技术设计的分割算法进行对比可知,此算法的交叉联合度量值较高,图像分割损失值较低。由此可知,此方法的舰船图像语义分割能力较佳。