سیستم هوش مصنوعی جدید تشخیص عیب را با تکنیک های بهینه سازی هوشمندانه بهبود می بخشد

جدول پیوندها

چکیده و 1. مقدمه

2. مقدمات و 2.1. دکانولوشن کور

2.2. شبکه های عصبی درجه دوم

3. روش شناسی

3.1. فیلتر کانولوشن درجه دوم حوزه زمان

3.2. برتری استخراج ویژگی های چرخه ای توسط QCNN

3.3. فیلتر خطی دامنه فرکانس با تابع هدف طیف پوششی

3.4. بهینه سازی یکپارچه با طرح توزین آگاه از عدم قطعیت

4. آزمایشات محاسباتی

4.1. تنظیمات آزمایشی

4.2. مطالعه موردی 1: مجموعه داده PU

4.3. مطالعه موردی 2: مجموعه داده JNU

4.4. مطالعه موردی 3: مجموعه داده HIT

5. آزمایشات محاسباتی

5.1. مقایسه روش های BD

5.2. نتایج طبقه بندی در شرایط مختلف نویز

5.3. استفاده از ClassBD برای طبقه بندی کننده های یادگیری عمیق

5.4. استفاده از ClassBD برای طبقه‌بندی‌کننده‌های یادگیری ماشین

5.5. قابلیت استخراج ویژگی شبکه های درجه دوم و معمولی

5.6. مقایسه فیلترهای ClassBD

6. نتیجه گیری

پیوست و مراجع

3.4. بهینه سازی یکپارچه با طرح توزین آگاه از عدم قطعیت

وظیفه تشخیص عیب معمولاً نیازمند یک طبقه‌بندی یادگیری عمیق است. ماژول ما در مقایسه با سایر مدل‌های حذف نویز انعطاف‌پذیری بیشتری از خود نشان می‌دهد، زیرا می‌توان آن را به راحتی به هر طبقه‌بندی‌کننده 1 بعدی، مانند Transformer و CNN منتقل کرد. با افزودن طبقه‌بندی‌کننده، تابع ضرر به فقدان مشترک تبدیل می‌شود:

با…