【摘 要】
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为进一步提高深度神经网络算法在嵌入式机器人系统中的物体识别性能,提出了一种基于恒虚警率检测的深度神经网络Dropout正则化方法(CFAR-Dropout).首先,通过对权重进行量化,将权重和激活从浮点数减少到二进制值;然后,设计了一个恒虚警检测器(CFAR),保持一定的虚警率,自适应地删减一些神经元节点,优化参与计算的神经元节点;最后,在嵌入式平台PYNQ-Z2上,使用基于VGG16的优化模型对算法的物体识别性能进行实验验证.实验结果表明,与使用经典的Dropout正则化方法相比,CFAR-Dropou
【机 构】
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华东理工大学信息科学与工程学院,上海 200237
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为进一步提高深度神经网络算法在嵌入式机器人系统中的物体识别性能,提出了一种基于恒虚警率检测的深度神经网络Dropout正则化方法(CFAR-Dropout).首先,通过对权重进行量化,将权重和激活从浮点数减少到二进制值;然后,设计了一个恒虚警检测器(CFAR),保持一定的虚警率,自适应地删减一些神经元节点,优化参与计算的神经元节点;最后,在嵌入式平台PYNQ-Z2上,使用基于VGG16的优化模型对算法的物体识别性能进行实验验证.实验结果表明,与使用经典的Dropout正则化方法相比,CFAR-Dropout正则化方法的错误率降低了约2％,有效防止了过拟合;与原本的网络结构相比,参数量所占内存减少到8％左右,有效防止了过参数化.
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景观建筑作为风景名胜区中的重要要素,对其色调、形状、体量等信息的把控极为重要.以百里峡景区入口处景观建筑为研究对象,借助GF 2号遥感影像,采用基于对象的规则分类法对其进行解译,借助ArcGIS平台优化建筑边界,计算其长度和宽度,利用太阳高度角、卫星方位角和阴影长度计算得到建筑物高度信息.通过实地测量得到建筑物实际长、宽、高信息,利用计算值与实测值之差的绝对值与实测值的百分比计算得到各个景观建筑的百分比误差.结果表明,长度、宽度和高度的误差为0.79％～17.14％,解译精度均在80％以上,其精度基本能够
研究了一个分数阶离散Lorenz映射系统的动力学行为.首先研究了系统随不同参数变化的动力学行为,发现系统发生了周期倍分岔和Hopf分岔.然后为了进一步研究系统的动力学行为,基于数值模拟,得到了系统随参数和分数阶的阶数同时变化的三维分岔图.通过三维分岔图发现,该映射系统随着阶数的逐渐减小,动力学行为变得越来越简单,最后完全进入周期窗口;随着阶数逐渐增大,动力学行为变得越来越复杂.
对不同质量浓度的氯化钠水溶液的中红外光谱(MIR)和近红外光谱(NIR)进行了研究.研究发现:随着水溶液中氯化钠质量浓度的增加,水的ν(H2O1A),ν(H2O1B),ν(H2O2A)和ν(H2O2B)的NIR出现了明显的红移现象,而水的ν(H 2 O 1 C)NIR出现了明显的蓝移现象;随着水溶液中氯化钠质量浓度的增加,水中氢键作用一部分增强而另一部分减弱.利用体系的二维中红外光谱(2D MIR)和二维近红外光谱(2D NIR)进一步分析了氯化钠对水中氢键作用部分增强和部分减弱的机理.
采用水热法制备了CeO2/Ti3 C2/CdS Z型异质结复合物,并对其进行了光催化降解甲基橙的研究.结果表明:制备所得CeO2/Ti3 C2/CdS复合物具有较大的比表面积,表现出较高的可见光催化降解活性.以Ti3 C2为传输介质,CeO2/Ti3 C2/CdS Z型异质结复合物的形成促进了电荷的转移,有效抑制光生载流子的复合,增强了体系的氧化还原降解能力,加速了活性物种的产生,提高了体系对甲基橙的可见光催化降解性能.其中,CeO2/Ti3 C2/CdS 1:3具有高的光催化活性.
使用高速相机研究了喷嘴螺纹结构对液体射流破裂长度的影响.采用5种不同直径(4.00、4.80、7.50、8.75、10.80 mm)的喷嘴进行实验,螺纹深度范围0.40～1.25 mm,液体射流雷诺数范围500～22600.实验结果表明:当雷诺数小于1600时,液体射流破裂长度随着雷诺数的增加而增加,喷嘴螺纹结构对液体射流破裂长度的影响较小;随着雷诺数的增加,液体射流破裂长度先增加后减小,喷嘴螺纹结构的影响显著,带螺纹结构喷嘴的液体射流破裂长度小于光滑喷嘴的液体射流破裂长度;当雷诺数大于7000时,液体射
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