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公开(公告)号：CN113807005B
公开(公告)日：2024-06-21
申请号：CN202110921841.6
申请日：2021-08-12
Applicant: 北京工业大学
IPC: G06F30/27 , G06F119/04
Abstract: 本发明公开了基于改进FPA‑DBN的轴承剩余寿命预测方法，首先从已知的轴承数据集中选取一部分轴承作为训练集，一部分作为测试集。之后对训练集和测试集轴承分别进行特征提取和降噪。将DBN各中间层神经元作为种群个体，并初始化DBN模型和改进FPA算法的相关参数，同时将训练集轴承的特征输入到模型中。根据训练集轴承的均方根误差选出当前最优个体并记录其位置。按照改进的FPA算法进行寻优迭代，每次迭代后对历史最优解进行更新。当达到设定的最大迭代次数后，停止迭代，输出全局最优解，即训练优化完毕。之后将测试集轴承特征代入到训练好的DBN模型中，进行预测。本发明所提的方法在进行轴承剩余寿命预测时，性能优于传统的算法。
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公开(公告)号：CN113807173A
公开(公告)日：2021-12-17
申请号：CN202110921836.5
申请日：2021-08-12
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明提供了一种车道线数据集的构建标注方法及应用系统，属于图像处理领域。本发明针对车道数据集构建过程中，手动处理数据、标注数据效率低下的问题，包括：采集视频数据，根据时间戳命名保存；把视频数据分解为图片，根据神经网络模型动态选择保存哪一帧图像；对标注时显示的图像图像进行自适应增强，提高标注准确度和速度；使用基于大量数据预训练的神经网络镜像车道数据的自动标注；对神经网络标注的结果进行人工确认和修改，若神经网络自动标注的某些数据效果较差，则自动生成若干水平辅助线，加快标注速度。
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公开(公告)号：CN113807005A
公开(公告)日：2021-12-17
申请号：CN202110921841.6
申请日：2021-08-12
Applicant: 北京工业大学
IPC: G06F30/27 , G06F119/04
Abstract: 本发明公开了基于改进FPA‑DBN的轴承剩余寿命预测方法，首先从已知的轴承数据集中选取一部分轴承作为训练集，一部分作为测试集。之后对训练集和测试集轴承分别进行特征提取和降噪。将DBN各中间层神经元作为种群个体，并初始化DBN模型和改进FPA算法的相关参数，同时将训练集轴承的特征输入到模型中。根据训练集轴承的均方根误差选出当前最优个体并记录其位置。按照改进的FPA算法进行寻优迭代，每次迭代后对历史最优解进行更新。当达到设定的最大迭代次数后，停止迭代，输出全局最优解，即训练优化完毕。之后将测试集轴承特征代入到训练好的DBN模型中，进行预测。本发明所提的方法在进行轴承剩余寿命预测时，性能优于传统的算法。
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