中冶赛迪申请一种基于卷积神经网络的高炉异音监测方法专利,实现...
专利摘要显示,本发明涉及一种基于卷积神经网络的高炉异音监测方法,属于设备故障监测技术领域,包括以下步骤:S1:采集高炉放散阀的音频信号并进行预处理;S2:对音频信号进行特征提取,提取适合高炉场景的多维特征序列;S3:构建异音故障识别模型,收集异常音频的多维特征序列进行训练,判断时段样本是否产生异音;S4:针对异音特征序...
...RNN和SSM的相似性探究:揭示看似不相关的LLM架构之间的联系
尽管Mamba等线性循环神经网络和状态空间模型近来备受关注,Transformer架构仍然是LLM的主要支柱。这种格局可能即将发生变化:像Jamba、Samba和Griffin这样的混合架构展现出了巨大的潜力。这些模型在时间和内存效率方面明显优于Transformer,同时在能力上与基于注意力的LLM相比并未显著下降。近期研究揭示了不同架构选择之间的深层...
湖南工业大学研究者提出应用脉冲卷积神经网络诊断轴承故障的新方法
针对工业场景中滚动轴承振动信号易受噪声干扰,导致故障诊断模型的诊断准确率不高且稳定性差的问题,湖南工业大学的研究人员提出一种基于脉冲卷积神经网络的端到端诊断方法。图1所提模型的故障诊断流程他们首先将原始轴承振动信号进行切片和调整,转换为二维矩阵作为网络输入。然后,利用软阈值编码层对输入进行滤波,用可...
卷积神经网络(CNN):如何高效的识别图像?
不同的卷积核可以捕捉到不同的特征,例如边缘、纹理、形状等。在训练过程中,卷积神经网络会学习到最优的卷积核参数,使得网络能更好的提取输入数据的局部特征。因为卷积核比较小,即便我们做完了卷积处理,图像依然很大,这时候需要池化层来对数据进行降维操作:池化层通过对输入数据的局部区域进行汇聚操作,例如最大池化...
泰尔股份跌4.57%,中期趋势方面,上方有一定套牢筹码积压。近期该股...
3、2023年3月29日互动易:公司子公司泰智维新在设备智能运维产品中的滚动轴承和齿轮箱的故障预警和故障诊断两大功能中,融合了人工智能深度学习技术,利用卷积神经网络和循环神经网络,构建滚动轴承和齿轮箱的故障预警模型和故障诊断模型,然后利用滚动轴承和齿轮箱的历史故障数据,划分训练集、验证集和测试集,再对滚动...
AI产品经理必知的100个专业术语
卷积神经网络主要应用于图像处理,通过卷积层识别局部特征,并通过池化层减少空间维度(www.e993.com)2024年10月24日。23、循环神经网络(RecurrentNeuralNetwork,RNN)循环神经网络适用于处理序列数据,如时间序列或自然语言。通过在隐藏层中引入循环连接来保持状态信息。24、长短期记忆网络(LongShort-TermMemory,LSTM)...
写给小白的AI入门科普
3、它有效解决了卷积神经网络和循环神经网络的瓶颈(局限性)问题;4、它很适合自然语言处理(NLP)任务。相比循环神经网络,它的计算可以高度并行化,简化了模型架构,训练效率也大大提升;5、它也被扩展到了其他领域,如计算机视觉和语音识别。6、现在我们经常提到的大模型,几乎都是以transformer为基础。
面向链接预测的知识图谱表示学习方法综述
不同于传统链接预测,在基于图神经网络的链接预测中,知识表示学习过程和预测过程相对独立.目前的图神经网络模型均以编码-解码的结构进行预测.编码过程对应于知识表示学习部分,解码过程对应于预测部分,两部分可以分开进行.在利用不同的图神经网络进行知识图谱的图表示学习之后,模型既可以使用传统链接预测方法中...
独家对话商汤绝影丨通用人工智能AGI敲开的智驾与智舱大变革之门
亿欧汽车:那这过程里算法用的是CNN卷积神经网络,还是通过Transformer?王晓刚:用Transformer,所以难度会更高。虽然我们中间也放一些检测信号,这些都是辅助的,主要的视觉特征还会传过来,所以它的天花板就会更高,那整个网络会更加复杂。原来两段式的端到端,第一段跟原来是一样的,第二段是用一个比较小的网络,因为你...
在ChatGPT出现之前,李飞飞的ImageNet如何奠定了人工智能的技术革命?
AlexNet是卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)的一个实例。卷积神经网络的叫法源于图形卷积过程。在这个过程中,一系列滤波器在图像上扫过,寻找与网络所识别事物相对应的特征。这是一种独特的有机设计,灵感来自休伯尔和威塞尔对哺乳动物视觉系统的观察,即视觉处理在多个层次上进行。就像在自然界中一样,卷积...