May, 2024

基于卷积神经网络的结构力学运动分析

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TL;DR尝试使用卷积神经网络实现平面杆结构的运动学分析。通过 3dsMax 动画软件和 OpenCV 模块，构建了几何稳定系统和几何不稳定系统的图像数据集。基于 TensorFlow 和 Keras 深度学习平台框架，构建和训练了卷积神经网络模型。模型在训练集、验证集和测试集上均达到了 100% 的准确率。附加测试集上的准确率为 93.7%，显示出卷积神经网络能够学习和掌握结构力学运动学分析相关知识。通过多样化数据集，未来可以提高模型的泛化能力，有潜力在复杂结构领域超越人类专家。卷积神经网络在结构力学运动学分析领域具有一定的实际价值。利用可视化技术，揭示了卷积神经网络学习和识别结构特征的过程。使用预训练的 VGG16 模型进行特征提取和微调后，发现其泛化能力不如自建模型。
发现论文，激发创造
  • 使用卷积神经网络从运动数据评估外科技能

    本文通过设计一种卷积神经网络 (CNN) 来自动评估机器人手术中的外科医生技能，经过我们提出的方法在 JIGSAWS 数据集上得到了非常有竞争力的结果，并通过类激活图来解释各分类并提供个性化反馈

    Jun, 2018

  • 使用自适应图卷积网络建模三维婴儿动力学

    基于数据驱动的评估方法，通过提取婴儿的运动模式和应用图卷积网络，达到对婴儿神经发育的实际年龄预测，并提高了传统基于手动设计特征的机器学习基准。

    Feb, 2024

  • 使用卷积网络学习人体姿势估计特征

    本文提出了一种新的基于卷积神经网络的人体姿势估计的架构和改进的学习技术，能够学习底层特征和高级弱空间模型，在姿态估计中比现有传统架构实现了显著改善。同时，本文探讨了一些研究中发现的经验教训，表明在一些情况下，甚至仅涵盖图像中的几个像素的特征检测器也可以产生出强的特征检测结果，并且高级空间模型对姿势估计的改善效果相对较小。本文的主要贡献在于展示了一种特定变体的深度学习可以在该任务上胜过所有现有传统架构。

    Dec, 2013

  • 卷积神经网络结构分析与优化

    本文提供了对现有技术的卷积神经网络分析和拓扑构建的全面概述，并描述和评估了一些层次分类器。此外，本文还开发了一种可视化分类错误的新方法，并在 CIFAR-100 上量化了一些结果，如在精度方面较小批量大小、平均集成、数据增强和测试时间转换等的积极影响。本文还开发了一个模型，它只有 100 万个学习参数，适用于 32x32x3 和 100 类输入，并在基准数据集 Asirra、GTSRB、HASYv2 和 STL-10 上击败了现有技术。

    Jul, 2017

  • 通过架构特征推断卷积神经网络的准确性

    本研究提出了一种有利于评估不同卷积神经网络体系结构的系统性语言，该语言能够在训练前进行比较，本研究使用该语言在两个具体的基于计算机视觉的物理问题上，解决了事件顶点查找和强子多重性分类问题，同时提取了优化网络架构中的几个架构属性，使用机器学习模型对其进行了预测。

    Jan, 2020

  • 基于卷积神经网络的相机模型识别的初步探索

    本文研究了一种基于卷积神经网络的数据驱动算法来解决相机型号识别问题，结果表明，所提出的方法在 64x64 的彩色图像块分类上优于最新的算法，而且所学到的特征具有很好的泛化性能。

    Mar, 2016

  • 卷积深度网络用于蛋白质折叠质量评估

    本研究基于深度学习技术开发神经网络进行蛋白结构评分预测，仅使用三维原子密度数据，无需预定义的结构特征，并在 CASP7 到 CASP10 数据集上进行训练，测试结果表明该网络在多种蛋白质结构上具有良好的性能表现。

    Jan, 2018

  • PerSival: 基于神经网络的肌肉骨骼生物力学中全渗透连续力学模拟的可视化

    本研究提出了一种新的神经网络架构，用于对 3D 人类上肢骨骼系统模型进行全面的可视化。利用深度学习模型实现了实时可视化，使得连续力学模拟在视觉实时应用中变得可行。

    Dec, 2023

  • 悬臂梁损伤检测的神经符号模型

    本文提出了一种名为逻辑卷积神经回归器的神经符号模型，通过将卷积神经网络的处理能力与直接将真实逻辑引入模型的互动控制相结合来检测悬臂梁中的损伤，并在实验中证明了该混合方法的优越性。

    May, 2023

  • Taguchi 基于设计的顺序卷积神经网络用于缺陷紧固件分类

    研究中使用基于深度学习和 CNN 技术的缺陷检测方法，同时设计参数和 Taguchi 实验以建立自动化检测系统来提高紧固件标准化质量控制。

    Jul, 2022