基于自适应卷积核的改进CNN数值型数据分类算法

作者：程诚; 任佳

来源：浙江理工大学学报, 2019, 41(05): 657-664.

• 卷积神经网络
• 数值型数据
• 自适应卷积核
• 网格搜索

针对卷积神经网络(Convolutional neural network,CNN)模型在对工业数值型数据分类方面存在特征使用不充分、模型分类性能不佳等问题,提出了一种基于自适应卷积核的改进CNN(Improved CNN based on adaptive convolution kernel, ACK-ICNN)算法。该算法为了增加特征的重复使用率,构建了一种多尺度卷积核的模型结构,通过融合处理卷积核提取的不同特征来实现,增强了模型的适应能力;为了进一步提升该算法的性能,利用网格搜索算法自适应选取CNN中最优的卷积核大小,使得模型能够提取出最优的特征。采用TE过程的故障数据对其进行测试,并与支持向量机、极限学习机、最近邻等典型的数据驱动方法进行对比,测试结果表明,该算法能有效提升各类故障的分类精度。

• 单位
  浙江理工大学