一种基于深度学习的视频内容自适应优化系统

本发明涉及视频优化技术领域,公开了一种基于深度学习的视频内容自适应优化系统,包括:视频提取模块,视频解码模块,编码调整模块,视频回溯模块和视频评估模块,视频提取模块被配置根据运动复杂度特征向量,场景切换特征向量和纹理特征向量得出视频特征数据,视频解码模块被配置基于初始深度学习模型对多个视频特征数据进行解码得出视频调整参数,编码调整模块被配置得出第一输出视频,视频回溯模块被配置为得出目标深度学习模型,基于第一输出视频调整参数得出第二输出视频,视频评估模块被配置判断第二输出视频的视频质量是否达标,若不达标则根据历史输入视频调整参数得出第三输出视频.本发明对不同输入视频具有良好的适应性和优化特点.

基于深度学习的自适应控制系统设计与应用

随着科技的快速发展,自适应控制系统研究和应用成为自动化领域热点.该系统能够根据系统环境和外部干扰进行自我调整和学习,以提高控制效果和系统稳定性.提出了一种基于深度学习的自适应控制系统设计方法,将深度学习技术应用于系统辨识和参数估计,实现对复杂系统的自适应控制.试验结果表明:基于深度学习技术的自适应控制系统在处理复杂系统动态,自动调整控制参数以及提升系统性能方面表现优异.

基于深度学习的均值学习率裁剪自适应优化算法研究

近年来,深度学习(Deep Learning,DL)已在多个领域(如计算机视觉和自然语言处理)取得了巨大进展,优化器是训练模型必不可少的要素,其中随机梯度下降(Stochastic Gradient Descent,SGD)是神经网络常用的优化方法之一.SGD虽然简单却能在许多应用中表现良好,但其固定步长会导致收敛速度慢且易陷入局部最优点.为解决这一问题,研究者提出了自适应优化算法,该类算法能根据历史梯度信息调整学习率以实现快速的训练过程.但是与SGD相比,它们泛化性较差,甚至可能由于不稳定和极端的学习率而无法收敛.本文提出了新的自适应优化算法,来针对解决极端学习率带来的训练不稳定问题.本文的创新点工作主要体现在:(1)提出了均值学习率裁剪自适应优化(Adam AVG)算法.该算法计算过去所有自适应学习率的均值,并用该均值来修剪训练期间的极端学习率,从而在全阶段中降低甚至防止极端大学习率的出现,使训练更趋向稳定.(2)提出了固定窗口均值学习率(Adam ALR)算法.该算法是Adam AVG的变体算法,本文通过实验总结获得固定窗口大小,计算固定窗口内的自适应学习率的均值来修剪极端学习率.(3)进行大量实验,实验包括深度学习的图像分类,自然语言处理,图像生成,目标检测以及复杂非凸函数测试实验,具体为:(1)在CIFAR-10上的图像分类任务中,使用Res Net和VGG网络进行训练,Adam AVG及其变体都具有自适应算法的快速收敛性且取得了更高的精度;(2)在自然语言处理实验中使用Penn Tree Bank数据集,LSTM网络进行实验,本文的算法达到了更低的perplexity值;(3)在WGAN和WGAN-GP图像生成实验中,得到了更小的FID,提高了生成图像的质量;(4)在目标检测方面,得到了更高的准确度;(5)在已知复杂非凸函数找最小值的测试实验中,Adam ALR以更优的路径找到了最优解.实验证明了本文所提出算法的有效性和实用性.

基于深度学习的工业机器人电气控制系统优化设计

本文聚焦基于深度学习的工业机器人电气控制系统优化设计,针对传统控制系统在非线性干扰应对,多变量耦合处理等方面的局限,探索深度学习技术的应用路径.通过解析工业机器人电气控制系统的构成与运行原理,对比传统控制策略的不足,明确优化需求;设计适配的深度学习模型,阐述数据采集与预处理方案,构建融合深度学习模块的控制系统整体架构;论述其在汽车制造,电子制造,物流仓储,冶金等领域的应用效果.该设计旨在提升系统的动态响应与自适应能力,为工业机器人电气控制的智能化升级提供理论与实践参考,具有较强的工程应用价值.

危化品公路运输调度优化与预警技术研究

随着全球经济的迅猛发展,化工产业链不断延伸,危化品的运输总量日益增加。危化品运输主要通过铁路运输、船舶运输以及汽车运输三种方式,其中汽运具有方便、快捷等特点,是危化品运输的主要方式,但该方式运输成本较高,同时也带来了许多不可预知的风险,危化品公路运输的有效管控已经成为全社会关注的问题。为此,本文以企业实际需求为背景,设计开发了一套危化品运输调度与监管系统,旨在结合调度优化和预警技术来减小危化品的运输开销及风险,以提高运输效率。本文主要研究内容如下:(1)给出了危化品运输调度与监管系统的总体框架,详细阐述了系统的关键技术。(2)提出了一种多目标动态车辆路径(MODVRP)模型和两阶段求解策略。在分析传统模型的基础上,综合考虑动态需求、路网影响、车辆共享、时间窗以及客户满意度等因素建立新型模型。预优化阶段采用多目标混合粒子群优化算法(MOHPSO)结合自适应网格算子取得Pareto最优解;实时优化阶段根据动态需求进行快速路径调整。实现了更加合理的多目标动态车辆调度,并进行了实验论证。(3)提出了一种基于深度学习的疲劳状态识别算法。介绍深度学习相关概念,针对疲劳识别的特点设计FRADL算法,完成疲劳特征的分层自动抽取,实现基于时间窗的视频流图像疲劳状态识别。实验表明,算法对疲劳状态的识别具有实时性、准确性和很高的个体适应性。(4)实现了危化品运输调度与监管系统,将关键技术应用于系统中,完成系统的设计与开发,给出系统主要运行界面。

基于数据驱动的综采矿压分析预测研究进展及展望

针对综采工作面矿压显现的强非线性,非平稳和时空耦合等复杂特征,以及传统力学模型在预测精度与工程适应性方面的局限性,系统综述了数据驱动的矿压分析与预测研究进展,深入分析了当前面临的关键问题,并对未来发展方向进行展望.首先,简述煤矿井下采场覆岩运移假说,以及基于工作面上覆围岩运移理论的矿压分布规律与预测研究现状;阐述了数据驱动矿压分析的基本原理,包括多源数据感知需求,数据预处理方法及核心分析算法框架,明确了基于分析算法提取矿压关键参数的技术路径.在此基础上,重点总结了工作面矿压预测模型的研究进展,对比分析了各类机器学习模型在短期矿压状态预测中的适用性,并深入探讨了深度学习模型在长序列动态特征提取及复杂时空建模方面的技术优势;同时,系统归纳了多模型融合的研究思路,包括统计方法融合,智能算法参数自适应优化,时空注意力机制引入以及多源集成学习等关键技术路径.结合工程实践,进一步探讨了面向超长工作面的分区分级动态预测方法,并分析了融合微震监测与分布式光纤传感技术,实现由近场响应向远场机理感知拓展的前沿应用方向.最后,给出了当前数据驱动矿压分析与预测研究中的重点与难点,指出了现有研究存在的局限,并依托人工智能与大模型技术的快速发展背景,提出了数据驱动矿压预测的关键技术路径,以期为智能化开采过程中的工作面矿压显现数据分析及预测技术发展提供新的思路.

融合自适应模态分解与集成深度学习的空气质量指数预测

Accurate prediction of the air quality index (AQI) is essential to protect public health, promote green and sustainable social development, and develop environmental management strategies. In order to further improve the prediction accuracy of AQI, an ensemble deep learning method based on IVY-VMD-BiGRU-Attention is proposed. Firstly, the Ivy Algorithm (IVYA) was used to adaptively estimate the key parameters of variational modal decomposition (VMD), and the original AQI sequence was decomposed to obtain multiple stationary modal components. Then, the AQI prediction model was constructed by using the advantages of Bidirectional Gated Recurrent Unit (BiGRU) in capturing long-distance dependency and attention mechanism in key feature selection. Finally, each influencing factor was used as the model input to predict the subseries of different modes, and the final AQI prediction value was obtained by superimposing the predicted value of each component. In this study, three cities with different climatic characteristics, Beijing, Guangzhou and Chongqing, were selected as typical study areas, and the empirical analysis was carried out based on the daily data from 2014 to 2024. The results show that the ensemble deep learning model based on IVY-VMD-BiGRU-Attention has higher prediction accuracy than all control group models, and its determination coefficients are 0.988 8, 0.993 4 and 0.990 4, respectively.