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卷積神經網絡的改進范文1
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[6]劉學勝.基于PCA和SVM算法的人臉識別[J].計算機與數字工程，2011（7）.
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[8]蔡曉曦，陳定方.特征臉及其改進方法在人臉識別中的比較研究[J].計算機與數字工程，2007（4）.
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關鍵詞：卷積神經網絡；語言模型；分析
1 卷積神經網絡語言模型
CNN語言模型基本結構包括輸入層、卷積層、池化層及后續的分類層。輸入層是表示語言的矩陣，該矩陣可以是通過Google word2vec或GloVe預訓練得到的詞嵌入表示，也可以是從原始數據重新訓練的語言的向量表示。輸入層之后是通過線性濾波器對輸入矩陣進行卷積操作的卷積層。在NLP問題中，輸入矩陣總是帶有固定順序的結構，因為矩陣的每一行都表示離散的符號，例如單詞或者詞組等。因此，使用等寬的濾波器是非常合理的設置。在這種設置下，僅需要考慮濾波器的高度既可以實現不同尺寸的濾波器做卷積操作。由此可知，在處理NLP問題時，卷積神經網絡的濾波器尺寸一般都是指濾波器的高度。
然后，將卷積層輸出的特征映射輸入池化層，通過池化函數為特征映射進行降維并且減少了待估計參數規模。一般的，CNN池化操作采用1-max池化函數。該函數能夠將輸入的特征映射統一生成維度相同的新映射。通過池化操作，可以將卷積層生成的特征連接成更抽象的高級特征，所得到的高級特征尺寸與輸入的句子不再存在直接關系。
最后，將得到的高級特征輸入softmax分類層進行分類操作。在softmax層，可以選擇應用dropout策略作為正則化手段，該方法是隨機地將向量中的一些值設置為0。另外還可以選擇增加l2范數約束，l2范數約束是指當它超過該值時，將向量的l2范數縮放到指定閾值。在訓練期間，要最小化的目標是分類的交叉熵損失，要估計的參數包括濾波器的權重向量，激活函數中的偏置項以及softmax函數的權重向量。
2 卷積神經網絡語言模型應用分析
CNN語言模型已經廣泛應用于諸如文本分類，關系挖掘以及個性化推薦等NLP任務，下面將對這些應用進行具體的介紹與分析。
2.1 CNN在文本分類中的應用分析
kim提出了利用CNN進行句子分類的方法。該方法涉及了較小規模的參數，并采用靜態通道的CNN實現了效果很優異的句子分類方法。通過對輸入向量的調整，進一步提高了性能實現了包括情感極性分析以及話題分類的任務。在其基礎上為輸入的詞嵌入設計了兩種通道，一種是靜態通道，另一種是動態通道。在卷積層每一個濾波器都通過靜態與動態兩種通道進行計算，然后將計算結果進行拼接。在池化層采用dropout正則化策略，并對權值向量進行l2約束。最后將該算法應用于MR、SST-1與SST-2、Subj、TREC、CR以及MPQA等數據集。MR數據集為電影評論數據集，內容為一句話的電影評論，其分類包括積極情感極性與消極情感極性兩類。SST-1與SST-2數據集為斯坦福情感樹庫是MR數據集的擴展，但該數據集已經劃分好了訓練集、驗證集及測試集并給出了細粒度的標記，標記包括非常積極、積極、中性、消極、非常消極等情感極性。Subj數據集為主觀性數據集，其分類任務是將句子分為主觀句與客觀句兩類。TREC數據集為問題數據集，其分類任務是將所有問題分為六類，例如關于數字、人物或位置等信息的問題。CR數據集為評論數據集，包括客戶對MP3、照相機等數碼產品的評論，其分類任務是將其分為積極評價與消極評價兩類。MPQA數據集是意見極性檢測任務數據集。通過實驗證明，該方法在這幾個典型數據集上都能取得非常優異的效果。
2.2 CNN在關系挖掘中的應用分析
Shen等人提出了一種新的潛在語義模型，以詞序列作為輸入，利用卷積-池化結構為搜索查詢和Web文檔學習低維語義向量表示。為了在網絡查詢或網絡文本中捕捉上下文結構，通過輸入單詞序列上下文時間窗口中的每個單詞來獲取詞匯級的n-gram語法特征，將這些特征聚合成句子級特征向量。最后，應用非線性變換來提取高級語義信息以生成用于全文字符串的連續向量表示。該模型的不同之處在于，輸入層與卷積層之間加入了word-n-gram層與letter-trigram層，它們能夠將輸入的詞序列轉變為letter-trigram表示向量。在卷積層通過上下文特征窗口發現相鄰單詞的位置特征，并變現為n-gram形式。然后通過max池化將word-n-gram特征合并為句子級的高級特征。在池化層之后增加了語義層來提取更高級的語義表示向量。
2.3 CNN在個性化推薦中的應用分析
Weston等人提出了一種能夠利用標簽（hashtag）有監督的學習網絡帖子短文本特征表示的卷e嵌入模型（Convolutional Embedding Model）。該方法利用提出的CNN模型在55億詞的大數據文本上通過預標注的100，000標簽進行訓練。該方法除了標簽預測任務本身能取得好的效果外，學習到的特征對于其它的文本表示任務也能起到非常有效的作用。該模型與其它的詞嵌入模型類似，輸入層為表示文本的矩陣，但是，在用查找表表示輸入文本的同時將標簽也使用查找表來表示。對于給定的文檔利用10萬條最頻繁出現的標簽通過評分函數對任何給定的主題標簽進行排序。
其中，econv（w）表示CNN的輸入文檔，elt（t）是候選標簽t的詞嵌入表示。因此，通過對分數f（w，t）進行排序可以獲取所有候選主題標簽中排序第一的話題進行推薦。實驗數據集采用了兩個大規模語料集，均來自流行的社交網絡文本并帶有標簽。第一個數據集稱作people數據集，包括搜集自社交網絡的2億1000萬條文本，共含有55億單詞。第二個數據集被稱作pages，包括3530萬條社交網絡文本，共含有16億單詞，內容包括企業、名人、品牌或產品。
3 結束語
卷積神經網絡應用于語言模型已經取得了非常大的發展，對于自然語言處理中的各項任務均取得了優異的結果。本文通過對幾項典型工作的分析，探討了不同卷積神經網絡模型結構在不同任務中的表現。通過綜合分析可以得出以下結論。首先，CNN的輸入采用原始數據訓練的向量表示一般效果會優于預訓練的詞嵌入表示；其次，在卷積層濾波器的尺寸一般采用寬度與輸入矩陣寬度相等的設置；最后，為了優化結果可以采用dropout正則化處理。
卷積神經網絡的改進范文3
關鍵詞：ROS；表面缺陷；圖像采集；神經網絡；模型訓練
飛機蒙皮是包圍在飛機骨架結構外且用粘接劑或鉚釘固定于骨架上，形成飛機氣動力外形的維形構件，在飛機正常工作狀態下扮演著重要的角色，一旦飛機蒙皮出現缺陷等問題，需要及時的反饋出來并且維修。傳統的飛機表面缺陷檢測方式大多數是由人工來完成，會存在效率低、成本高等缺點，甚至會出現檢測失誤的情況。本文就針對鋁合金表面缺陷檢測方面，提出一種基于ROS的飛機表面缺陷檢測系統，采用移動機器人底盤定位和導航技術，結合深度學習、圖像處理等技術檢測出存在缺陷的位置并標記出來，通過機器代替傳統人工的方式，旨在提高檢測效率和檢測精度，為飛機表面缺陷檢測提供一種方式。
1系統的總體設計
飛機表面缺陷檢測系統主要由檢測模塊、ROS機器人模塊、圖像處理模塊三大部分組成，系統的總體結構框圖如圖1所示。系統的具體工作原理為：在某一區域范圍內，檢測模塊以樹莓派為核心控制器，通過檢測模塊中的圖像采集系統對鋁合金材料表面進行圖像采集，將采集到的圖像通過TCP通信傳輸到圖像處理模塊上[4]。圖像處理模塊利用深度學習中設計的卷積神經網絡進行數據訓練，得到檢測模型，將檢測模型應用到圖像預處理上。此時，OpenCV對檢測模塊得到的圖像進行圖像處理[5]，最終得到缺陷出現的位置。當前區域檢測完畢后，通過ROS機器人模塊的定位和導航功能，驅動運動執行機構工作，并移動到相鄰下一塊檢測區域，直到所有位置都檢測完畢。上述工作原理可實現飛機表面缺陷檢測系統，下文將對其包括的三大模塊進行說明介紹。
2檢測模塊設計
如圖2所示，系統的檢測模塊主要是包括樹莓派和攝像頭，其中樹莓派作為檢測模塊的處理器，搭建的有Ubuntu系統，是系統實現的重要組成部分。樹莓派可以提供普通計算機的功能，并且功耗低?？芍苯釉跇漭缮习惭bKeil進行開發，具有很好的開發效果，運行穩定。本次飛機表面缺陷檢測系統實現了樹莓派將攝像頭拍攝的圖片發送到圖像處理模塊上，同時也搭載ROS系統實現了移動底盤的定位和導航功能。
3ROS機器人模塊設計
ROS隨著機器人技術發展愈發受到關注，采用分布式框架結構來處理文件，這種方式允許開發者單獨設計和開發可執行文件。ROS還以功能包的形式封裝功能模塊，方便移植和用戶之間的共享。下面將介紹其建圖和導航功能的實現。
3.1建圖設計
本文在ROS系統中使用Gmapping算法軟件包實現建圖[7]，在ROS系統中設計了建圖過程中各節點及節點間的話題訂閱/的關系如圖3所示。在圖3建圖節點話題關系圖上，其中橢圓形里代表節點，矩形基于ROS的飛機表面缺陷檢測系統胡浩鵬（紐約大學NewYorkUniversity紐約10003）框里代表的是主題，節點指向主題代表著該節點了主題消息，主題指向節點代表著該節點訂閱了主題消息。在建圖過程中，主要涉及激光雷達節點、鍵盤控制節點、底盤節點、Gmapping節點和地圖服務節點。
3.2導航設計
ROS提供的Navigation導航框架結構如圖4所示，顯然MOVE_BASE導航功能包中包括全局路徑規劃和局部路徑規劃兩部分，即在已構建好的地圖的基礎上，通過配置全局和局部代價地圖，從而支持和引導路徑規劃的實施。為了保證導航效果的準確，通過AMCL定位功能包進行護理床的位置定位[8]。獲取目標點的位置后，MOVE_BASE功能包結合傳感器信息，在路徑規劃的作用下，控制指令，控制護理床完成相應的運動。
4圖像處理模塊設計
圖像處理模塊設計主要分為圖像預處理、模型訓練和卷積神經網絡三大部分，通過TCP通信協議進行通信，TCP通信是一種面向連接的通信，可完成客戶端（樹莓派）和服務端（PC）的信息傳遞[9]。下面主要對卷積神經網絡部分進行介紹。
4.1卷積神經網絡訓練流程
通過相機采集到的缺陷和問題圖像作為訓練樣本，這部分是檢測飛機表面缺陷的關鍵一步，然后對訓練樣本進行訓練，具體步驟如下所示。（1）訓練標記數據：首先使用圖像預處理中標記好的道路故障提取出來，通過卷積神經網絡對標記框內的目標數據進行訓練；（2）提取特征數據：將道路故障的類型統計并歸納；（3）誤差反饋學習：對測試樣本進行誤差反饋學習，并進行測試；（4）優化訓練數據：將得到的測試結果與設定的故障分類結果進行誤差對比，不斷優化訓練集，最終得到理想的訓練數據。
4.2缺陷檢測流程
缺陷檢測流程如圖5所示，首先輸入缺陷原始圖像，通過特征提取網絡，將處理后的圖像使用檢測器進行檢測，其中檢測器里為卷積神經網絡訓練后得到的模型，最終缺陷檢測后得到的識別后的圖像，并反饋出來。
4.3實驗測試
鋁合金表面缺陷主要有碰傷、刮花、凸粉、臟點等常見的缺陷，下面將以這四種為主要對象進行檢測訓練，各自訓練集數量為1000張。通過卷積神經網絡對缺陷的特征進行提取和分類，最終實現了缺陷的檢測。本次實驗測試的樣本為200張，每種缺陷50張，均采集自鋁合金材料表面且與訓練樣本一致，實驗結果如表1所示。由表1可知，檢測臟點的準確率高達98%，刮花和凸粉的準確率也達到94%，但碰傷的準確率相對較低，只有88%?？赡茉斐傻脑蚴牵孩儆布驅е虏杉膱D像清晰度比較低；②碰傷缺陷不明顯，無人機難以識別；③訓練的數據集較少，特征學習誤差大；但最后結果是滿足了設計需求，還需進一步改進。
5總結與展望
卷積神經網絡的改進范文4
人工智能、大數據、光纖網絡等技術的發展和改進，人類社會已經進入到了“互聯網+”時代，有力的促進了信息化系統的普及和使用，比如證券交易所開發了結算交易系統，政府機關開發了電子政務系統，旅游景區開發了旅游住宿管理系統等，提高了行業智能化、自動化和共享化水平?；ヂ摼W雖然為人們帶來了極大的方便，提高了各行業的信息化水平，但是其也面臨著海量的安全攻擊威脅，比如數以萬計的病毒或木馬，都給互聯網的應用帶來了極大的障礙。目前，網絡中流行的攻擊包括病毒木馬、DDOS攻擊等，這些病毒木馬常常發生各類型的變異，比如2018年初爆發的勒索病毒，攻擊了很多政企單位的服務器，導致終端操作系統無法登錄和訪問，傳統的防火墻、殺毒軟件等網絡安全防御軟件已經無法滿足需求，需要引入大數據技術，以便能夠將被動防御技術改進為主動防御技術，及時的查處網絡中的病毒或木馬，從而可以提高互聯網防御水平。
1.網絡安全防御現狀研究
網絡安全防御經過多年的研究，已經吸引了很多的學者和企業開發先進的防御技術，比如360安全衛士、訪問控制列表、防火墻等，同時還提出了一些更加先進的深度包過濾和自治網絡等防御技術，這些技術均由許多的網絡安全防御學者、專家和企業進行研究提出，已經在網絡中部署喝應用，一定程度上提高了網絡防御水平。（1）防火墻防火墻是一種部署于因特網和局域網之間防御工具，其類似一個過濾器，可以不熟一些過濾規則，從而可以讓正常的數據通過防火墻，也可以阻止攜帶病毒或木馬的數據通過防火墻，防火墻經過多年的部署，已經誕生了數據庫防火墻、網絡防火墻、服務器防火墻等，使用枚舉規則禁止查看每一個協議是否正常，能夠防御一定的病毒或木馬。（2）殺毒軟件殺毒軟件也是一個非常關鍵的程序代碼，可以在殺毒軟件系統的服務器中保存檢測出的病毒或木馬基因特征片段，將這些片段可以與網絡中的數據信息進行匹配，從而可以查找網絡中的病毒或木馬，及時的將其從網絡中清除。殺毒軟件為了能夠準確的識別病毒，目前引入了許多的先進技術，這些技術包括脫殼技術、自我保護技術等，同時目前也吸引了更多的網絡安全防御公司研究殺毒軟件，最為著名的軟件廠商包括360、瑞星、江民、卡巴斯基等，同時騰訊公司、搜狗公司也開發了自己的安全管理技術，大大的提高網絡防御能力。（3）訪問控制列表訪問控制列表是一個易于配置、安裝簡單和管理容易的網絡安全防御工具，設置了黑白兩個關鍵名單，白名單收錄了安全數據源IP地址，黑名單收錄了非法的數據源IP地址。訪問控制列表已經可以在四個層次配置防御策略，分別是目錄及控制級、入網訪問控制級、屬性控制級和權限控制級。訪問控制列表級別越高訪問性能越好，但是工作效率非常慢，不能夠實時升級訪問控制列表，因此應用的場所比較簡單，一般都是不重要的中小學實驗室等，許多大型政企單位都不用這個防御措施。（4）深度包過濾深度包過濾能夠嵌入到硬件中形成一個固件，這樣就可以快速的采集網絡中的數據，然后利用深度包過濾的枚舉檢查規則，不僅檢查數據包的頭部IP地址、目的IP地址，還檢查數據包中的內容，以便能夠深入到數據包內部檢查是否存在病毒或木馬，一旦發現就可以啟動防御軟件。深度包過濾可以實施穿透式檢查規則，分析每一個協議字段，深入到內部檢查的更加詳細和全面，從而避免病毒或木馬隱藏在數據包內部，因此深度包過濾已經在很多領域得到應用，比如阿里云、騰訊云、百度云等都采用了這些技術，許多的政企單位也采用了深度包過濾技術，進一步提高了數據防御水平。（5）自治網絡自治網絡作為一種先進的互聯網安全防御技術，其采用了自動愈合的建設理念，在網絡中構建了一個冗余策略，一旦網絡受到病毒或木馬的攻擊，此時自治網絡就可以將這些一部分網絡設備隔離，同時形成一個新傳輸通道為網絡設備提供連接，知道數據修復完畢之后才能夠將這些網絡拓撲結構納入到網絡中。自治網絡可以實現自我防御，也可以調動網絡信息安全的許多的資源，將網絡病毒導入備用服務器，此時就可以殺滅這些病毒。
2.基于大數據的網絡安全防御系統設計
網絡安全防御系統集成了很多先進的技術，尤其是快速的數據采集和大數據分析技術，能夠將傳統的被動網絡安全防御模式轉變為主動，提高網絡安全防御性能。本文結合傳統的網絡安全防御功能及引入的大數據技術，給出了網絡安全防御系統的主要功能，這些功能包括四個關鍵方面，分別是數據采集功能、大數據圖1基于大數據的網絡安全防御系統功能分析功能、網絡安全防御功能和防御效果評估功能。（1）網絡數據采集功能目前，人們已經進入到了“互聯網+”時代，網絡部署的軟硬件資源非常多，訪問的用戶頻次數以億計，因此網絡安全防御首先需要構建一個強大的數據采集功能，可以及時的采集網絡中的軟硬件數據資源，將這些網絡數據發送給大數據分析功能。網絡數據采集過程中可以引入深度包過濾功能，利用這個深度包過濾可以快速的采集網絡數據，提高網絡數據采集速度。（2）大數據分析和處理功能網絡數據采集完畢之后，系統將數據發送給大數據分析和處理模塊，該模塊中包含了很多的病毒基因片段或特征，可以針對網絡數據進行智能分析，將預處理后的網絡數據與學習到的特征進行對比，以便能夠發現這些數據信息中是否潛藏著木馬或病毒，發現之后及時的將其發送給安全防御模塊。（3）網絡安全防御功能網絡安全防御與傳統的防御技術一致，采用木馬或病毒查殺軟件，因此一旦發現網絡中存在病毒或木馬，此時就可以啟動網絡安全防御工具，及時的將網絡中的病毒或木馬殺滅，并且可以跟蹤病毒或木馬來源，從而可以鎖定源頭服務器，將源頭清除掉。如果源頭涉及到犯罪就可以獲取這些證據，同時將這些證據發送給公安機關進行偵破。（4）防御效果評估功能網絡安全防御功能完成之后，系統可以針對處理效果進行評估，從而可以獲取網絡系統中的殺毒信息，將這些網絡病毒消滅，避免網絡中的病毒或木馬復發。網絡安全防御效果評估之后，還可以跟蹤大數據分析的準確度，一旦準確度降低就可以及時進行學習，從而提高網絡安全防御性能。大數據是一種非常關鍵的數據處理和分析技術，可以利用多種算法，比如BP神經網絡算法、支持向量機、深度學習、K-means算法等挖掘數據中潛在的知識，這些知識對人們是有價值的，能夠幫助人們進行決策。本文為了能夠更好的展示互聯網應用性能，重點描述了深度學習算法分析互聯網安全數據過程。深度學習算法是一種多層次的卷積神經網絡，包括兩個非常關鍵的層次結構，一個是卷積層稱為病毒數據特征提取層，一個卷積層為病毒數據特征映射層，可以識別病毒數據中的特征數據，同時將池化層進行處理，壓縮和處理池化層數據信息，比如進行預處理、二值化等，刪除病毒數據中的一些明顯的噪聲特征。池化層可以將海量的病毒數據進行壓縮，減少卷積神經網絡分析時設置的參數，解決卷積神經網絡學習和訓練時容易產生的過度擬合問題，避免病毒識別模型陷入到一個過度擬合狀態，避免無法提高病毒識別能力，還會提升病毒識別處理開銷。全連接層就是一個關鍵分類器，可以將學習到的病毒知識標記到一個特征空間，這樣就可以提高病毒識別結果的可解釋性。卷積神經網絡通過學習和訓練之后，其可以形成一個動態優化的網絡結構，這個結構可以在一定時期內保持不變，能夠實現病毒特征的識別、分析，為病毒識別提供一個準確的結果。
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計算機視覺的第一步是特征提取，即檢測圖像中的關鍵點并獲取有關這些關鍵點的有意義信息。特征提取過程本身包含4個基本階段：圖像準備、關鍵點檢測、描述符生成和分類。實際上，這個過程會檢查每個像素，以查看是否有特征存在干該像素中。
特征提取算法將圖像描述為指向圖像中的關鍵元素的一組特征向量。本文將回顧一系列的特征檢測算法，在這個過程中，看看一般目標識別和具體特征識別在這些年經歷了怎樣的發展。
早期特征檢測器
Scale Invariant Feature Transform（SIFT）及Good Features To Track（GFTT）是特征提取技術的早期實現。但這些屬于計算密集型算法，涉及到大量的浮點運算，所以它們不適合實時嵌入式平臺。
以SIFT為例，這種高精度的算法，在許多情況下都能產生不錯的結果。它會查找具有子像素精度的特征，但只保留類似于角落的特征。而且，盡管SIFT非常準確，但要實時實現也很復雜，并且通常使用較低的輸入圖像分辨率。
因此，SIFT在目前并不常用，它主要是用作一個參考基準來衡量新算法的質量。因為需要降低計算復雜度，所以最終導致要開發一套更容易實現的新型特征提取算法。
二代算法
Speeded Up Robust Features（SURF）是最早考慮實現效率的特征檢測器之一。它使用不同矩形尺寸中的一系列加法和減法取代了SIFT中浩繁的運算。而且，這些運算容易矢量化，需要的內存較少。
接下來，HOG（Histograms ofOriented Gradients）這種在汽車行業中常用的熱門行人檢測算法可以變動，采用不同的尺度來檢測不同大小的對象，并使用塊之間的重疊量來提高檢測質量，而不增加計算量。它可以利用并行存儲器訪問，而不像傳統存儲系統那樣每次只處理一個查找表，因此根據內存的并行程度加快了查找速度。
然后，ORB（Oriented FASTand Rotated BRIEF）這種用來替代SIFT的高效算法將使用二進制描述符來提取特征。ORB將方向的增加與FAST角點檢測器相結合，并旋轉BRIEF描述符，使其與角方向對齊。二進制描述符與FAST和HarrisCorner等輕量級函數相結合產生了一個計算效率非常高而且相當準確的描述圖。
CNN：嵌入式平臺目標識別的下一個前沿領域
配有攝像頭的智能手機、平板電腦、可穿戴設備、監控系統和汽車系統采用智能視覺功能將這個行業帶到了一個十字路口，需要更先進的算法來實現計算密集型應用，從而提供更能根據周邊環境智能調整的用戶體驗。因此，需要再一次降低計算復雜度來適應這些移動和嵌入式設備中使用的強大算法的嚴苛要求。
不可避免地，對更高精度和更靈活算法的需求會催生出矢量加速深度學習算法，如卷積神經網絡（CNN），用于分類、定位和檢測圖像中的目標。例如，在使用交通標志識別的情況下，基于CNN的算法在識別準確度上勝過目前所有的目標檢測算法。除了質量高之外，CNN與傳統目標檢測算法相比的主要優點是，CNN的自適應能力非常強。它可以在不改變算法代碼的情況下快速地被重新“訓練（tuning）”以適應新的目標。因此，CNN和其他深度學習算法在不久的將來就會成為主流目標檢測方法。
CNN對移動和嵌入式設備有非?？量痰挠嬎阋蟆＞矸e是CNN計算的主要部分。CNN的二維卷積層允許用戶利用重疊卷積，通過對同一輸入同時執行一個或多個過濾器來提高處理效率。所以，對于嵌入式平臺，設計師應該能夠非常高效地執行卷積，以充分利用CNN流。
事實上，CNN嚴格來說并不是一種算法，而是一種實現框架。它允許用戶優化基本構件塊，并建立一個高效的神經網絡檢測應用，因為CNN框架是對每個像素逐一計算，而且逐像素計算是一種要求非?？量痰倪\算，所以它需要更多的計算量。
不懈改進視覺處理器
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2.輸流管道參數共振的試驗研究梁峰，金基鐸，楊曉東，聞邦椿，LiangFeng，JinJiduo，YangXiaodong，WenBangchun
3.非接觸式超聲馬達的聲流及聲壓分析鄒楠，魏守水，姜春香，ZouNan，WeiShoushui，JiangChunxiang
4.基于核函數Fisher鑒別分析的特征提取方法胡金海，謝壽生，駱廣琦，李應紅，楊帆，HuJinhai，XieShousheng，LuoGuangqi，LiYinghong，YangFan
5.光纖機敏結構振動形態感知及其SMA致動控制朱曉錦，陸美玉，趙曉瑜，張合生，ZhuXiaojin，LuMeiyu，ZhaoXiaoyu，ZhangHesheng
6.虛擬式零件尺寸檢測儀的研制郭明青，秦樹人，王見，GuoMingqing，QinShuren，WangJian
7.一種基于支持向量機的齒輪箱故障診斷方法會，WuDehui
8.超聲電機多定子同步驅動技術的研究李亭，張鐵民，劉瀟建，LiTing，ZhangTiemin，LiuXiaojian
9.阻尼材料動態力學參數自動測試系統的設計胡衛強，王敏慶，劉志宏，馬少璞，周赤奇，HuWeiqiang，WangMinqing，LiuZhihong，MaShaopu，ZhouChiqi
10.減振裝置過油孔對阻尼閥水擊的影響研究陳軼杰，顧亮，黃華，張中生，王亞軍，ChenYijie，GuLiang，HuangHua，ZhangZhongsheng，WangYajun
11.點蝕與剝落對齒輪扭轉嚙合剛度影響的分析安春雷，韓振南，AnChunlei，HanZhennan
12.基于EKF訓練的RBF神經網絡及其故障診斷應用王璐，潘紫微，葉金杰，WangLu，PanZiwei，YeJinjie
13.液壓脈振注射機塑化過程螺桿動態特性分析王權，瞿金平，WangQuan，QuJinping
14.最佳小波包基改進軟閾值的消噪方法及應用侯新國，劉開培，魏建華，HouXinguo，LiuKaipei，WeiJianhua
15.新型多軸旋轉超聲電機原理金家楣，張建輝，趙淳生，JinJiamei，ZhangJianhui，ZhaoChunsheng
16.百萬等級汽輪發電機基礎動力特性優化研究代澤兵，劉寶泉，吉曄，王樹嶺，朱祝兵，DaiZebing，LiuBaoquan，JiYe，WangShuling，ZhuZhubing
17.CSP軋機扭振與垂振耦合研究閆曉強，史燦，曹曦，劉麗娜，YanXiaoqiang，ShiCan，CaoXi，LiuLina
18.抖晃對振動脈沖頻響特性估計的影響黃迪山，HuangDishan
19.剛架拱橋病害與損傷識別的動力學研究李枝軍，李愛群，繆長青，LiZhijun，LiAiqun，MiaoChangqing
20.大型船閘人字閘門工作模態試驗分析蔣建國，李勤，JiangJianguo，LiQin
21.CSP軋機振動的振源研究王永濤，臧勇，吳迪平，范小彬，WangYongtao，ZangYong，WuDiping，FanXiaobin
22.基于遺傳編程的發動機滑油系統故障診斷侯勝利，王威，胡金海，周根娜，HouShengli，WangWei，HuJinhai，ZhouGenna
23.低功耗頂板離層儀研究閻學文，吳波，廉自生
1.航空發動機轉子振動信號的分離測試技術馬建倉，石慶斌，程存虎，趙述元，MaJiancang，ShiQingbin，ChengCunhu，ZhaoShuyuan
2.刀具磨損監測及破損模式的識別康晶，馮長建，胡紅英，KangJing，FengChangjian，HuHongying
3.用最大重疊離散小波包變換的Hilbert譜時頻分析楊宇，何怡剛，程軍圣，于德介，YangYu，HeYigang，ChenJunsheng，YuDejie
4.柴油發動機曲軸軸承振動信號的雙譜分析趙慧敏，夏超英，肖云魁，李會梁，夏天，ZhaoHuimin，XiaChaoying，XiaoYunkui，LiHuiliang，XiaTian
5.動態·信息
6.基于能量的振動信號經驗模態分解終止條件胡勁松，楊世錫，HuJingsong，YangShixi
7.金屬橡膠材料阻尼性能的影響參數李宇燕，黃協清，LiYuyan，HuangXieqing
8.應用變精度粗糙集獲取柴油機故障有效監測點劉軍，LiuJun
9.反饋回路系統診斷策略優化技術研究楊鵬，邱靜，劉冠軍，YangPeng，QiuJing，LiuGuanjun
10.獨立分量分析在機械振動信號分離中的應用劉婷婷，任興民，LiuTingting，RenXingmin
11.基于KPCA-SVM的柴油機狀態識別方法的研究振動、測試與診斷 李宏坤，馬孝江，LiHongkun，MaXiaojiang
12.運用希爾伯特黃變換的橋梁顫振導數識別宋斌華，黃方林，王學敏，SongBinhua，HuangFanglin，WangXuemin
13.小波包時頻分析及其特性鐘佑明，ZhongYouming
14.基于EI及MAC混合算法的斜拉橋傳感器優化布置袁愛民，戴航，孫大松，YuanAimin，DaiHang，SunDasong
15.利用倒階次譜和經驗模態分解的軸承故障診斷康海英，祁彥潔，王虹，欒軍英，鄭海起，KangHaiying，QiYanjie，WangHong，LuanJunying，ZhengHaiqi
16.鋼混簡支梁加載損傷后耗能特征試驗研究王卓，閆維明，秦棟濤，劉昌鵬，WangZhuo，YanWeiming，QinDongtao，LiuChangpeng
17.三級同心液壓溢流閥噪聲特性的CFD分析陳青，許惠，權龍，ChenQing，XuHui，QuanLong
18.基于故障原因-征兆矩陣的故障診斷專家系統姚劍飛，江志農，趙慶亮，張雪，YaoJianfei，JiangZhinong，ZhaoQingliang，ZhangXue
19.往復式壓縮機氣缸壓力模擬曲線提取趙俊龍，，郭正剛，李宏坤，王奉濤，ZhaoJunlong，ZhangZhixin，GuoZhenggang，LiHongkun，WangFengtao
20.基于類間可分性度量和SVM的多故障分類算法李敏，楊潔明，張曉平，LiMin，YangJieming，ZhangXiaoping
21.磁通量法在預應力懸掛結構拉索施工中的應用宋杰，陳魯，張其林，陳國棟，SongJie，ChenLu，ZhangQilin，ChenGuodong
22.框架在脈沖位移作用下的回傳波射矩陣法解范志華，孫國鈞，繆馥星，FanZhihua，SunGuojun，MiuFuxing
23.改進的主成分分析方法在磁浮系統中的應用鄒東升，佘龍華，ZouDongsheng，YuLonghua
24.高速列車垂向振動的模擬器再現方法研究王小亮，李立，張衛華，WangXiaoliang，LiLi，ZhangWeihua
25.裝甲車輛動力傳動系統載荷譜測試方法研究潘宏俠，黃晉英，郭彥青，孫黎明，PanHongxia，HuangJinying，GuoYanqing，SunLiming
26.撓性接頭剛度測量中傳感器的研究王廣林，王慧峰，詹捷，陶崇德，孫國光，盧澤生，WangGuanglin，WangHuifeng，ZhanJie，TaoChongde，SunGuoguang，LuZesheng
1.橡膠V帶式無級變速器性能的測試與試驗研究上官文斌，王江濤，王小莉，ShangguanWenbin，WangJiangtao，WangXiaoli
2.一種新型孔式模態轉換型超聲電機楊淋，金家楣，趙淳生，YangLin，JinJiamei，ZhaoChunsheng
3.基于瞬態聲與階次倒譜的齒輪箱故障診斷田昊，唐力偉，陳紅，楊通強，張磊，TianHao，TangLiwei，ChenHong，YangTongqiang，ZhangLei
4.軸心軌跡自動識別及其在旋機診斷中的應用許飛云，鐘秉林，黃仁，XuFeiyun，ZhongBinglin，HuangRen
5.多傳感器主元方向和神經網絡的狀態識別方法張金萍，李允公，劉杰，ZhangJinping，LiYungong，LiuJie
6.多分支扭轉振動建模方法與分析軟件的研究袁清珂，曹廣忠，YuanQingke，CaoGuangzhong
7.基于EMD和球結構SVM的滾動軸承故障診斷楊潔明，田英，YangJieming，TianYing
8.新型氣浮聯合軸承轉子系統啟動過程振動特性張占一，應懷樵，劉杰，楊金福，李磊，ZhangZhanyi，YingHuaiqiao，LiuJie，YangJinfu，LiLei
9.基于粒子群優化的核主元分析特征的提取技術魏秀業，潘宏俠，王福杰，WeiXiuye，PanHongxia，WangFujie
10.齒輪箱起動過程故障診斷李輝，鄭海起，楊紹普，LiHui，ZhengHaiqi，YangShaopu
11.采用像素編碼技術的感應電機定子故障診斷侯新國，劉開培，夏立，胡煊，HouXinguo，LiuKaipei，XiaLi，HuXuanHtTp://
12.高架路交通誘發的地面振動測試與分析常樂，閆維明，任珉，周福霖，ChangLe，YanWeiming，RenMin，ZhouFulin
13.基于相關函數的多振動信號數據融合方法李學軍，李萍，褚福磊，LiXuejun，LiPing，ChuFulei
14.軸承-轉子系統在弱控制作用下的動力學行為孫保蒼，鐘曉波，陳威，駱英，馮耀嶺，SunBaocang，ZhongXiaobo，ChenWei，LuoYing，FengYaoling
15.振動、測試與診斷 海邊山坡場地爆破地震波的衰減測試與分析吳小波，WuXiaobo
16.雙圖同軸光纖束位移傳感器研究楊亮，張小棟，YangLiang，ZhangXiaodong
17.利用小波去噪和HHT的模態參數識別湯寶平，何啟源，蔣恒恒，陸冬，TangBaoping，HeQiyuan，JiangHengheng，LuDong
18.應用小波包和包絡分析的滾動軸承故障診斷唐貴基，蔡偉，TangGuiji，CaiWei
19.小波變換的流體壓力信號自適應濾波方法研究谷立臣，閆小樂，劉澤華，GuLichen，YanXiaole，LiuZehua
20.CSP軋機扭振中"偽拍振"的研究王永濤，臧勇，吳迪平，秦勤，范小彬，WangYongtao，ZangYong，WuDiping，QinQin，FanXiaobin
21.動態·信息
22.直升機旋翼不平衡故障診斷試驗研究高亞東，張曾锠，GaoYadong，ZhangZengchang
23.梁橋上移動荷載識別中的測點優化陳鋒，李忠獻，ChenFeng，LiZhongXian
24.基于遺傳小波神經網絡的雙余度電機故障診斷李世超，石秀華，崔海英，許暉，LiShichao，ShiXiuhua，CuiHaiying，XuHui
25.某型工業叉車護頂架的振動診斷楊義，李志遠，馬慶豐，YangYi，LiZhiyuan，MaQingfeng
26.銀基合金摩擦振動與噪聲特性的分析與控制陳傳海，楊世錫，鄭傳榮，ChenChuanhai，YangShixi，ZhengChuanrong
27.橢圓振動修整超聲磨削ZrO2溫度試驗研究陳東海，劉春孝，ChenDonghai，LiuChunxiao
1.超聲電機接觸界面的兩種簡化有限元模型周盛強，趙淳生
2.基于特征參數的旋轉機械智能故障診斷方法張征凱，薛松，張優云
3.《振動、測試與診斷》編委會會議紀要
4.燃料電池車氫氣輔助系統結構動態特性分析申秀敏，左曙光，蔡建江，張靜芬，李林，張世煒
5.鐵路貨車側墻制造過程建模與變形規律預測盧碧紅，李亞娜，聶春戈，兆文忠
6.改進支持向量機模型的旋轉機械故障診斷方法曹沖鋒，楊世錫，周曉峰，楊將新
7.基于小波神經網絡的木質材料缺陷模式識別孫建平，王逢瑚，曹軍，胡英成
8.旋轉機械故障診斷中的振動信號自適應分形壓縮算法唐貴基，張杏娟，杜必強
9.距離函數分類法在制粉系統故障診斷中的應用陳蔚，賈民平
10.基于模態綜合技術的結構有限元模型修正劉洋，段忠東，周道成
11.循環平穩度在發電機組故障趨勢分析中的應用左云波，王西彬，徐小力
12.900t級架橋機多軟件協同仿真平臺試驗研究凌正陽，曹恒，王瑜，張振雄，商偉軍
13.岸橋前大梁鉸支座支承對其橫向振動的影響邱惠清，盧凱良，李雪，歸正，曾怡
14.車輛發動機懸置處的動態剛度仿真研究蘭鳳崇，謝然，陳吉清
15.拉索平面內自由振動影響因素分析姜健，李國強，郝坤超
16.基于小波和自組織網絡的電纜故障識別汪梅，曲立娜
17.非庫侖摩擦轉子試驗臺碰摩分叉行為振動、測試與診斷 王正浩，王景愚
18.小波包與改進BP神經網絡相結合的齒輪箱故障識別時建峰，程珩，許征程，史少輝，時偉，鈕效鹍
19.基于奇異值分解的頻響函數降噪方法孫鑫暉，張令彌，王彤
20.球磨機料位電聲檢測系統的研制楊數強，余成波，全曉莉，崔焱喆
21.上臥式閘門水彈性振動試驗研究顧云，嚴根華，趙建平
22.抖晃初相在振動頻響估計誤差中的作用黃迪山
23.大型鋁電解槽針振信號深層特征提取方法研究周孑民，單峰，唐騫，李賀松，蔣科進，郭潔
24.非穩態信號計算階次分析中的重采樣率研究汪偉，楊通強，王紅，王平，鄧士杰
25.基于無傳感器檢測方法的機械系統扭振試驗研究時獻江，郭華，邵俊鵬
26.運用小波變換檢測汽車后橋總成故障余德平，王寶強，史延楓，任德均，姚進
27.基于AR模型和神經網絡的柴油機故障診斷黃泉水，江國和，肖建昆
1.運用改進殘余力向量法的結構損傷識別研究何偉，陳淮，王博，李靜斌，HeWei，ChenHuai，WangBo，LiJingbin
2.交通荷載作用下橋梁結構參數識別方法吳子燕，易文迪，趙宇，WuZiyan，YiWendi，ZhaoYu
3.行波超聲電機定、轉子接觸狀態試驗分析姚志遠，吳辛，趙淳生，YaoZhiyuan，WuXin，ZhaoChunsheng
4.伺服閥滑閥疊合量測量方法潘旭東，王廣林，邵東向，韓俊偉，PanXudong，WangGuanglin，ShaoDongxiang，HanJunwei
5.基于CAN總線遠程振動監測系統研究何青，李紅，何子睿，HeQing，LiHong，HeZirui
6.縱向脈沖作用下壓電層合桿的動力分析彭亮，羅松南，鄧慶田，PengLiang，LuoSongnan，DengQingtian
7.超臨界600MW機組檢修后振動分析及處理劉石，劉興久，馮永新，劉永生，朱軍，肖小清，王棟，LiuShi，LiuXinjiu，FengYongxin，LiuYongsheng，ZhuJun，XiaoXiaoqing，WangDong
8.虛擬式流體參量集成測試系統及其實現季忠，陳青，秦樹人，溫海松，JiZhong，ChenQing，QinShuren，WenHaisong
9.彈性支承雙跨碰摩故障轉子系統非線性特性李東，袁惠群，吳立明，LiDong，YuanHuiqun，WuLiming
10.盲解卷積的機械振動信號分離技術劉婷婷，任興民，楊永鋒，郭峰，LiuTingting，RenXingmin，YangYongfeng，GuoFeng
11.基于壓電元件的懸臂梁半主動振動控制研究趙永春，季宏麗，裘進浩，朱孔軍，ZhaoYongchun，JiHongli，QiuJinhao，ZhuKongjun
12.凸輪軸加工的誤差在線測量方法研究周傳德，賀澤龍，吳宏剛，張彩芳，ZhouChuande，HeZelong，WuHonggang，ZhangCaifang
13.振動、測試與診斷 一種仿真數字人步態規劃優化算法曹恒，凌正陽，王瑜，龍勇波，朱鈞，CaoHeng，LingZhengyang，WangYu，longYongbo，ZhuJun
