Aug, 2023

循环传感器数据的深度卷积神经网络

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TL;DR通过使用一个液压系统测试数据集，本研究聚焦于传感器基于的状态监测，并探索了使用深度学习技术的应用。我们比较了三种模型的性能：一个使用常规方法的基准模型，一个具有早期传感器融合的单一卷积神经网络模型，以及一个具有晚期传感器融合的双路卷积神经网络模型 (2L-CNN)。基准模型通过晚期传感器融合取得了令人印象深刻的 1% 测试误差率，其中对每个传感器进行了单独的特征提取。然而，由于传感器特征的多样性，卷积神经网络模型遇到了挑战，导致了 20.5% 的误差率。为了进一步调查这个问题，我们对每个传感器进行了单独的训练，并观察到了准确性的变化。此外，我们还评估了 2L-CNN 模型的性能，在考虑最不理想和最理想传感器的组合时，错误率降低了 33%。本研究强调了在传感器基于的状态监测中有效应对多传感器系统的复杂性的重要性。
predictive maintenancesensor-based condition monitoringdeep learning techniqueshydraulic system testbed datasetmulti-sensor systems
发现论文，激发创造
  • 用于利用工业设备结构的图神经网络：剩余寿命估计应用

    通过将复杂设备的结构表示为图，并使用图神经网络对多传感器时间序列数据建模，可以实现自动化设备健康监测，估算设备剩余寿命以及故障诊断，相较于基于循环神经网络 (RNN) 和卷积神经网络 (CNN) 的方法，基于图神经网络 (GNN) 的剩余寿命估算模型表现更为优异。

    Jun, 2020

  • PerceptionNet：一种用于延迟传感器融合的深度卷积神经网络

    本文介绍了一种基于深度卷积神经网络的感知网络（PerceptionNet），其应用于多模态时间序列传感器数据中的后期二维卷积，以自动提取用于人类动作识别的有效特征。我们通过在两个公共可用的 HAR 数据集上进行评估来展示我们的方法，表明所提出的模型有效地融合了多模态传感器，并通过超过 3％的平均准确度优于基于：（i）从人体中提取的特征，（ii）利用早期融合方法的深度卷积神经网络和（iii）长期短期记忆（LSTM）的最先进的 HAR 方法。

    Nov, 2018

  • 利用 CNN 和 LSTM 提升物联网安全性的入侵检测系统

    提出了一种结合卷积神经网络（CNN）和长短期记忆（LSTM）深度学习模型的入侵检测系统（IDS）模型，用于保护物联网设备免受网络攻击的伤害，通过利用 CNN 的空间特征提取功能进行模式识别和 LSTM 的顺序记忆功能进行复杂时序依赖分析，实现了高精度和高效率的物联网流量检测和分类，验证结果表明该模型对于物联网环境的网络威胁具有很好的防御效果。

    May, 2024

  • 深度学习在油田设备预测性维护中的应用

    本文探讨了用人工智能和深度学习 (特别是神经网络) 进行预测性维护、诊断和预测的新兴技术应用，开发并测试了多种神经网络结构，使用公共数据集进行了诊断和预测。在结合深度学习技术 (如主成分分析和信号处理) 进行数据处理和特征提取的同时，探讨了这些技术在油田临界设备的预测性维护中的潜在应用，以降低意外停机和维护成本。

    Jun, 2023

  • 螺栓连接的声发射与深度迁移学习条件监测：泛化、序数损失和超级收敛

    深度迁移学习和卷积神经网络用于基于声发射监测螺栓连接件状态的研究。

    May, 2024

  • 利用张量卷积神经网络提高制造业中的缺陷检测

    在制造业质量控制阶段，缺陷检测是最重要且具有挑战性的任务之一。本文引入了一种张量卷积神经网络（T-CNN），并在罗伯特・博世公司生产的超声波传感器组件的实际缺陷检测应用中对其性能进行了研究。我们的量子启发式 T-CNN 在减少模型参数空间的基础上操作，从而大幅提高了相当于 CNN 模型的训练速度和性能，同时又不损失准确性。具体而言，我们展示了 T-CNN 如何以质量评价指标衡量的同等性能，在参数数量减少了 15 倍的情况下，训练时间加快了 4% 至 19%。我们的结果表明，T-CNN 大大优于传统人工视觉检测的结果，在制造业的实际应用中具有重要价值。

    Dec, 2023

  • 基於深度卷積神經網絡的計算機輔助檢測：CNN 架構、數據集特徵和轉移學習

    该论文主要探讨了如何在医学成像领域中运用深度卷积神经网络实现计算机辅助检测。作者对不同的卷积神经网络结构进行了评估，并考虑了数据集规模和图像空间背景对性能的影响。文章还阐述了将 ImageNet 预训练模型迁移到医学成像问题中的有效性，并通过两个计算机辅助检测问题的实验展示了更好的性能。

    Feb, 2016

  • 对卷积神经网络在钢板表面缺陷分类中性能的建模与评估

    探讨基于转移学习技术的各种 CNN 模型的性能评估结果表明，DenseNet201 在 NEU 数据集上的检测率最高，达到 98.37%。

    Jun, 2024

  • 卷积神经网络中分类误差估计的随机方法

    本技术报告在安全关键应用中，研究了用于图像分类的经过训练的卷积神经网络（CNN）的验证结果。通过使用 ANSI/UL 4600 和 ISO 21448 等新标准，结合现有标准 EN 50128 和 EN 50129，证明了类似 Grade of Automation (GoA) 4 的货运自动列车系统确实可以被认证。此外，通过传感器 / 感知器融合，进行了系统级危险率的定量分析，以满足可接受的安全完整性等级（SIL-3）。对 CNN 模型进行了数学分析，从中识别出分类集群和等价类，划分了 CNN 的图像输入空间。利用这些集群和类别，介绍了一种新的统计测试方法，用于确定经过训练的 CNN 的剩余误差概率及其相关的上限置信度。我们认为，考虑到 CNN 模型的内部结构，这种灰箱方法对于证明统计测试全面覆盖了训练过的 CNN 及其神经元和层间映射是至关重要的。

    Dec, 2023

  • 实时桥梁冲刷预测中长短期记忆与卷积神经网络的应用

    利用深度学习算法基于历史传感器监测数据，包括河床高程、流量高程和流速，对桥墩周围的冲刷深度变化进行预测，研究了不同模型在实时冲刷预测中的性能，并探索了超参数调优和模型优化的创新随机搜索启发式算法。此研究揭示了深度学习在桥梁实时冲刷预测和预警中的潜力。

    Apr, 2024