DRSN[1][2]由三个部分组成:残差网络、自注意力网络和软阈值化。 1.1 残差网络 残差网络(或称深度残差网络、深度残差学习,英文ResNet)属于一种卷积神经网络。相较于普通的卷积神经网络,残差网络采用了跨层恒等连接,以减轻卷积神经网络的训练难度。其具体说明可以参考文章:Tensorflow2.0之自定义ResNet。 1.2 自注意力...
深度残差收缩网络(逐通道不同阈值),简称DRSN-CW 关于DRSN-CS的优势,一个是除去与噪声相关的特征,另一个是阈值自动学习获取(不需要专家知识就可以得到阈值)。DRSN-CW优势与之类似: A number of RSBU-CSs are stacked in the DRSN-CS, so that the noise-related features can be gradually reduced. Another ad...
针对这个问题,提出的DRSN方法会在深度结构中自动的获取该值,以避免人工操作带来的错误。 DRSN网络 DRSN-CS DRSN-CS是ResNet网络的一个变种,使用软阈值化来消除噪声相关的特征。软阈值化作为一个非线性转换层被插入结构单元中。同时,该阈值可以在结构单元中学习得到。该结构单元命名为(RSBU-CS,即Residual shrinkage b...
本文着重解读了哈尔滨工业大学赵明航老师在2020年《IEEE TRANSACTIONS ON INDUSTRIAL INFORMATICS》上发表的深度残差收缩网络（DRSN）研究，针对旋转机械故障诊断中的振动信号处理提出创新方法。赵老师提出了两种改进的网络架构（DRSN-CS和DRSN-CW），它们在基础的ResNet上引入软阈值函数，能有效剔除噪声特征，并通...
一种基于注意力机制的DRSN和LSTM的网络入侵检测方法,对入侵检测数据集进行预处理,使用卷积模块和注意力机制模块提取输入的流量特征,得到带有通道和空间注意力机制的特征矩阵,利用DRSN提取空间特征;可以叠加更深层次的网络结构,挖掘更深入的空间特征信息,且通过软阈值化,进行噪声的去除。将空间特征输入到LSTM中进行训练,...
在DRSN-CW网络的残差收缩模块中可以实现自适应噪声数据处理功能,消除锂离子电池数据流质量对SOC预测的负面影响.利用锂电池公共数据集训练所提出的网络,对比了3种神经网络模型在该两组数据集上的预测效果.实验结果表明,所提出的深度学习模型在两组公开数据集上的MAE和RMSE均值都控制在5%以内,相比其他3种深度学习模型有...
朴成冠 合作1次 担任 羲曜(上海)网络科技有限公司 法定代表人 担任法定代表人: 1 家 担任股东: 1 家 担任高管: 1 家 控股企业: 1 家 刘 刘俊超 合作1次 担任 羲曜(上海)网络科技有限公司 高管 担任高管: 1 家 上述信息根据互联网公开信息整合而成,可能存在一定滞后或偏差的情况,若您认为该信...
朱康康 合作1次 担任 郑州维科特瑞网络科技有限公司 股东 担任股东: 1 家 赵 赵洺秀 合作1次 担任 河南博思智库信息科技有限公司 担任法定代表人: 1 家 担任股东: 3 家 担任高管: 4 家 隋 隋振东 合作1次 担任 郑州维科特瑞网络科技有限公司 法定代表人 担任法定代表人: 1 家 担任股东: ...
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一、张红旗担任职务:担任河南丰汇网络科技有限公司监事;二、张红旗投资情况:张红旗目前是河南丰汇网络科技有限公司直接控股股东,持股比例为69.31%;目前张红旗投资河南丰汇网络科技有限公司最终收益股份为69.31%;三、张红旗的商业合作伙伴:基于公开数据展示,张红旗与刘艳艳为商业合作伙伴。 财产...