基于高维空间几何的PSO-BP神经网络图像复原
基于高效注意力模块的三阶段网络图像修复
第 22卷第 8期2023年 8月Vol.22 No.8Aug.2023软件导刊Software Guide基于高效注意力模块的三阶段网络图像修复周遵富1，2，张乾1，2，李伟1，2，李筱玉1，2（1.贵州民族大学数据科学与信息工程学院；2.贵州省模式识别与智能系统重点实验室，贵州贵阳 550025）摘要：现存的人脸图像修复方法，在图像大比例缺损或分辨率高的条件下合成的图像会出现图像纹理结构不协调和上下文语义信息不一致的情况，不能准确合成清晰的图像结构，比如眼睛和眉毛等。
为解决此问题，提出一种基于归一化注意力模块（NAM）的三阶段网络（RLGNet）人脸图像修复方法，能加快模型收敛速度并降低计算成本。
其中，粗修复网络对残损图像进行初步修复后，局部修复网络对残损图像局部进行细致的修复，基于归一化注意力模块的全局细化修复网络对残损图像整体进行修复，以增加图像的语义连贯性和纹理结构的协调性。
该方法在CelebA-HQ数据集上进行实验，结果表明在掩码比例为20%~30%时PSNR达到30.35 dB，SSIM达到0.926 9，FID为2.55，能够合成相邻像素过渡自然和纹理结构合理的人脸图像。
关键词：人脸图像修复；归一化注意力模块；三阶段修复网络；激活函数DOI：10.11907/rjdk.231474开放科学（资源服务）标识码（OSID）：中图分类号：TP391.41 文献标识码：A文章编号：1672-7800（2023）008-0196-07Three-stage Network Image Inpainting Based on Efficient Attention ModuleZHOU Zunfu1，2， ZHANG Qian1，2， LI Wei1，2， LI Xiaoyu1，2（1.School of Data Science and Information Engineering， Guizhou Minzu University；2.Key Laboratory of Pattern Recognition and Intelligent Systems of Guizhou， Guiyang 550025， China）Abstract：Existing face image inpainting methods， which synthesize face images under the conditions of large scale image deficiency or high resolution that will have inconsistent image texture structure and inconsistent contextual semantic information， and cannot accurately synthe⁃size clear image structures， such as eyes and eyebrows， etc. To solve this problem， This paper proposed a Rough-Local-Global Networks（RL⁃GNet） face image inpainting method based on a Normalization-based Attention Module（NAM）， which can accelerate the convergence speed of the model and reduce the computational cost. Among them， the coarse inpainting network performs the initial repair of the residual image and then the local inpainting network performs the detailed repair of the residual image locally； the global refinement inpainting network based on the normalized attention mechanism performs the repair of the residual image as a whole to increase the semantic coherence and the coordi⁃nation of the texture structure of the image. The method proposed in this paper is tested on the CelebA-HQ dataset. The results show that the PSNR reaches 30.35 dB and the SSIM value reaches 0.926 9 and FID is 2.55 at the mask ratio of 20%~30%， which can synthesize face images with a natural transition of adjacent pixels and a reasonable texture structure.Key Words：face image inpainting； normalized attention module； three-stage inpainting network； activation function0 引言图像修复是指补全图像中不同比例的缺失区域。
PSO算法优化BP神经网络的EIT图像重建算法
匐 化
是 模 拟 鸟 类 觅 食 行 为 的 一 种 启 发 式 搜 索 方 法 】 。 Ｐ Ｏ 算法 使 用 下面 公 式 （） （） 新 空 间位 置和 Ｓ ７ 和 ８更 速 度 。 每 代 粒 子 根 据 适 应 度 函数 得 到 最 优 粒 子 ，
谢莉莉 ，汪
鹏 ，陈
丽
Ｘｌ ｉｉ Ｗ ＡＮＧ ｅ ｇ ， Ｅ Ｌ＿ Ｉ。 Ｐ ｎ ＣＨＥＮ Ｌ ｉ
（． １ 天津职业大学 电子信 息工程学院 ，天津 ３ ０ １ ：２ 河北工业大学 计算机科学与软件学院 ，天津 ３ ０ ０ ； ０ ４ ． ０ ０ ４ １
３ 河北工程大学 信息与电气工程学 院，邯郸 ０ ６ ３ ） ． ５ ０ ８
０ 引言
电阻抗成 像 （Ｉ ） Ｅ Ｔ 是利用 对物 体表 面 的电测 量
来重 建 反 映 物体 内部 结 构及 功 能 变化 图像 的 一种
新颖 的计 算机影 像技 术 。Ｅ Ｔ在 工业监 测 、无 损探 Ｉ
伤等方 面也 引起工 业界 极大 关注 。Ｅ Ｔ的实现 一 Ｉ 般 是 通 过 在 物体 表 面 设 置 一定 数 量 的 电 极 ，在 选 定 的 电极 上施 加 一 定 模 式 的 电流 ，然 后 测 量 各 电 极 的 电压 ，再 将 这 些 已 知 的 电流 、 电压 数 据 ，依
图 １ 采 集 系统 结 构 图
是 目前 ＥＴ图 像 重建 最 有 成 效 的方 法 ，但是 这 些 Ｉ 方 法 实 现起 来 相 当复 杂 ，成 像 速 度慢 ，达不 到 临 床 成 像 的 要求 。 另外 有 文 献 提 出 了基 于 线性 神 经
网络 的 成 像方 法 ，但这 些 方 法 不 能适 应 Ｅ Ｔ中复 Ｉ 杂 的病 态非线 性特性 。有些文 献提 出 了基 于 Ｂ Ｐ神
基于卷积神经网络的图像去模糊与复原算法研究
基于卷积神经网络的图像去模糊与复原算法研究图像模糊是一种常见的问题，在许多应用领域中都会遇到，例如摄影、医学成像和监控图像等。
图像模糊通常是由于图像采集过程中的运动模糊、焦距问题或者传感器噪声等原因引起的。
然而，模糊的图像对于人眼来说往往难以解读，因此图像复原成为了一个重要的任务。
近年来，深度学习在计算机视觉领域取得了巨大的突破，其中卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是图像处理中最常用的技术之一。
通过学习图像的局部特征和上下文信息，CNN可以有效地进行图像去模糊和复原。
图像去模糊是指从模糊的图像中恢复原本的清晰细节。
基于CNN的图像去模糊算法可以分为两个阶段：训练和测试。
在训练阶段，算法通过大量的清晰和模糊图像对构建一个深度神经网络模型。
这个模型可以通过学习图像之间的模糊特征和清晰特征来对模糊图像进行去模糊。
在测试阶段，通过将模糊图像输入到训练好的模型中，可以得到清晰的图像输出结果。
在图像复原中，基于CNN的算法不仅可以去除图像的模糊，还可以恢复图像中的细节信息和纹理。
这在一些应用场景中尤为重要，例如医学成像中的细胞观察和卫星图像中的地理特征分析。
通过使用卷积层和池化层，CNN 能够提取不同尺度和抽象级别的特征，从而使得复原后的图像更加清晰和真实。
然而，基于CNN的图像去模糊和复原算法在实际应用中还面临一些挑战。
首先，训练一个高性能的CNN模型需要大量的训练数据，并且需要花费大量的时间和计算资源。
这对于某些特定的应用场景来说可能是一个限制因素。
其次，对于含有复杂模糊和噪声的图像，基于CNN的算法可能会产生一定的伪影和伪细节。
这些问题需要进一步的研究和改进。
为了解决这些问题，学者们正在积极研究和探索新的卷积神经网络结构和优化方法。
例如，引入残差连接和注意力机制可以进一步提高算法的性能。
此外，一些研究还尝试将CNN与其他图像处理技术相结合，例如稀疏表示和小波变换等，以进一步提升图像去模糊和复原的效果。
西安工程大学学报2023年总目次
西安工程大学学报2023年总目次Ә纺织科学与工程亚麻短纤维增强硅橡胶复合材料的力学性能周子祥,等第1期(1) 新媒体广告推送方式对服装购买意愿的影响周 捷,等第1期(6) 台湾高山族传统服饰中的刺绣针法赖文蕾,等第1期(14) 基于K A N O 模型的冲锋衣口袋款式需求周 捷,等第2期(1) 基于P S O 的G P C -P I D 的细纱机锭速控制算法王延年,等第2期(9) B i O B r 光热超疏水涂层制备及其防冰除冰性能张彩宁,等第3期(1) 基于C u NW s /A g NWs /棉纺织品的疏水性可穿戴压力传感器屈银虎,等第3期(7) P B O 纤维湿法非织造材料热压工艺李志刚,等第3期(15) 基于逆向工程的青年女性夜跑服设计薛 媛,等第3期(21) 可活动式男体立裁人台手臂的研制方法对比许 珂,等第3期(28) 基于岭回归的改良 新唐装 款式设计周 捷,等第4期(1) 基于感知风险与感知价值的婚纱租赁接受意愿影响因素张云鹤,等第4期(8) 服装品牌社交电商平台宣传策略对消费者购买意愿的影响:以小红书为例冯润榴,等第4期(16) 基于深度置信网络的缝纫平整度客观评价模型胡 胜,等第4期(25) 基于图像特征的纱线条干均匀度实时检测宋栓军,等第4期(32) 改进自抗扰下的细纱机卷绕系统控制策略廉继红,等第4期(40) Ә环境工程·化学化工面向I G B T 模块的冷却方式及微通道冷却在I G B T 中的应用研究吴曦蕾,等第1期(21) 自然条件下水冷捕获量的建模与验证孙铁柱,等第1期(38) 有机氟丙烯酸树脂/S i O 2超疏水涂层的制备与性能赵亚梅,等第1期(46) 低共熔溶剂辅助酶法制备稀有人参皂苷C K 樊雨柔,等第1期(54) 纳米Z r O 2/Z n -A l -C 涂层在模拟地热水中的防腐性能余 嵘,等第1期(62) R s -198液体有机菌肥制备及其促生性能研究朱双喜,等第1期(71) 好氧颗粒污泥对活性黑5染料的降解陈 希,等第2期(32) 基于A i r p a k 的某建筑工地活动板房室内热环境数值模拟狄育慧,等第2期(40) 延河底泥的重金属分布特征和生态风险评价王理明,等第2期(47) 酿酒酵母启动子的克隆及特性表征孙琳琳,等第3期(51) 复合微生物腐解菌剂的制备及其菌渣堆肥性能李方向,等第3期(59) 蒸发冷却空调水质及处理方法的适用性黄 翔,等第3期(66) I n 2S 3/U i O -67异质结的构筑及可见光催化清除C r (Ⅵ)和R h B 袁童乐,等第4期(64) MA -S A S -H E MA 三元共聚物的合成及其阻垢性能余 嵘,等第4期(74) Ә电子信息与机电工程基于改进U N e t 模型的原棉杂质图像分割方法许 涛,等第1期(77) 含典型缺陷的风电塔筒环焊缝强度分析成小乐,等第1期(84)动态调整蚁群算法启发因子的A G V 路径规划沈丹峰,等第1期(93) 基于改进E S O 的柔性机械臂自抗扰-滑模组合控制朱其新,等第1期(103) 智能投影电视意象耦合造型仿生设计高小针,等第1期(112) 基于纵向阻抗的变压器虚拟相位保护夏经德,等第2期(54) 电网频率控制的新型三电平光储一体机王 刚,等第2期(63) 自适应变分模态分解与R C N N -3结合的扬声器异常声分类方法周静雷,等第2期(71) 基于B P 神经网络的电磁阀多目标优化设计沈丹峰,等第2期(79) 渐进式深度网络下盲运动图像去模糊方法王晓华,等第3期(74) 改进D *算法下的无人机三维路径规划汪小帅,等第3期(83) 多尺度混合注意力网络的图像超分辨率重建李云红,等第3期(92) 融合直觉模糊灰色理论的制造云服务Q o S 评价方法陈 君,等第3期(101) 基于双源自适应知识蒸馏的轻量化图像分类方法张凯兵,等第4期(82) 结合先验知识与深度强化学习的机械臂抓取研究缪刘洋,等第4期(92) 基于浸入与不变自适应的机械臂轨迹跟踪控制方法汤元会,等第4期(102) 局部遮荫下基于I P &O -S S A 的M P P T 控制研究王延年,等第4期(110) 改进D e e p L a b V 3+下的轻量化烟雾分割算法陈 鑫,等第4期(118) 基于新型特征增强与融合的雾天目标检测方法朱 磊,等第6期(106) 用于自动驾驶的双注意力机制语义分割方法王延年,等第6期(114) 优化脉振高频信号注入的P M S M 无位置传感器控制方法张 蕾,等第6期(121) T 型受限微通道内液滴生成特性数值模拟袁越锦,等第6期(129) 联合边界感知和多特征融合的点云语义分割方法卢 健,等第6期(137) 基于改进R N N 多源融合算法的网络异构信息集成管理系统李 麟,等第6期(145) 基于胶囊网络的入侵检测模型赵 旭,等第1期(119) 小数据集下基于改进QMA P 算法的B N 参数学习陈海洋,等第1期(126) 基于E f f i c i e n t F a c e N e t s 的大规模自然场景人脸识别张凯兵,等第2期(87) 多策略改进的麻雀搜索算法及应用薛 涛,等第2期(96) 多视角原型对比学习的小样本意图识别模型张晓滨,等第2期(105) Ә材料科学时效处理对20C r 渗碳钢制高速直线导轨组织及性能影响王俊勃,等第2期(17) 不同溅射气压下T i N 薄膜的制备及其性能徐 洁,等第2期(25) 包覆铜粉的制备及其电磁吸波性能刘 毅,等第3期(36) N i O 改性纳米多孔A g 电催化氧化硼氢化钠性能研究宋衍滟,等第3期(44) 不同溅射功率下C o C r F e N i C u 高熵合金涂层的耐腐蚀及其抗氧化性能王彦龙,等第4期(48) 钕钆变质镁铝基合金的固溶及时效行为杨建东第4期(56) Ә基础科学线性回归模型多变点的L A D -L A S S O 估计王 珊,等第2期(113) 引入正弦余弦算子和新自花授粉的花授粉算法张 超,等第2期(119)基于多源特征和双向门控循环单元的抗高血压肽识别贺兴时,等第3期(109) 一类具有时滞的S e l k o v 模型的H o p f 分歧分析马亚妮,等第3期(115) 具有恐惧和强A l l e e 效应的离散食饵-捕食者模型胡新利,等第4期(127) 一种具有执行器故障的非线性离散系统的迭代学习控制李丁巳,等第4期(134) 数据中心中机柜出风温度的快速模拟张 博,等第5期(1) 水蓄冷在珠三角地区数据中心应用的节能潜力分析董梓骏,等第5期(10) 间接蒸发冷却在湿热地区数据中心的节能分析马晓晨,等第5期(18) 藏区数据中心热回收式直接蒸发冷却机组的设计与测试黄 翔,等第5期(25) 数据中心气泵驱动复合冷却机组工作特性周 峰,等第5期(32) 声屏障及填料和配水协同优化对湿式冷却塔热力性能的影响步兆彬,等第5期(39) 数据中心间接蒸发冷却空调系统能效评价褚俊杰,等第5期(46) 地板下送风数据中心冷通道导流的结构研究许陆顺,等第5期(53) 基于模型预测控制的数据中心水蓄冷冷却系统节能优化模型郑浩然,等第5期(61) 回热式间接蒸发冷却地区适应性的数值模拟徐 鹏,等第5期(69) 基于线性S VM 算法的云数据中心蓄电池状态预测杨玉丽,等第5期(77) 数据中心送风冷通道的导流构件结构优化巩 莉,等第5期(83) 室内工况对蒸发冷凝气泵热管复合空调的影响王 飞,等第5期(92) 高热流密度多热源冷却用相变换热冷板实验研究刘 凯,等第5期(99) 基于全生命周期成本的装配式高效制冷机房设计凌荣武,等第5期(107)Ә建筑环境与舒适健康过渡季高校教室短期热经历对热舒适与热适应的影响蒋 婧,等第6期(1) 夏热冬冷地区办公建筑空气源热泵与太阳能复合供暖系统运行特性邓淑丹,等第6期(8) 基于G R A -P S O -B P 神经网络的办公建筑负荷率及冷冻水供水温度预测马静静,等第6期(17) 间歇用能特征下的干湿式地板辐射供暖热性能对比周文杰,等第6期(26) 传统村落微气候环境模拟应用与空间优化 以汉中市乐丰村为例李 晶,等第6期(34) 冬季产后女性热偏好及其影响因素王丽娟,等第6期(42) 中国不同地区居民节能意识影响因素调查常皓冉,等第6期(50) Ә电力安全与智能装备关键技术输电线路中污秽复合绝缘子异常发热研究曹 雯,等第6期(60) 恶劣环境下多参量融合的断路器操动机构辅助开关研究邱鹏锋,等第6期(69) 电力系统中全光纤电流传感器的研究进展高 超,等第6期(78) 光伏组件覆雪层的自然融化脱落条件朱永灿,等第6期(89) 直流微网中双有源桥变换器精确直接功率控制叶育林,等第6期(96)。
基于PSO-GA-BP_神经网络的土体参数反演
Value Engineering0引言近年来，人口激增导致城市空间使用紧张、交通压力激增，为了缓解这一矛盾，城市空间正在向深度方向发展[1]。
地下城市空间工程受场地地质、水文、周边建筑物、地下管线限制，需要准确、有效地预测其深基坑的变形[2]。
目前数值模拟预测方法被广泛运用，获取准确的土体参数是确保预测精度的关键，而土体参数反演方法是获取参数的重要手段。
国内外学者对反演方法已经有了一定程度的研究。
Gioda 等[3]通过利用单纯形法、拟梯度法以及Powell 法等优化方法，对岩土体的力学参数进行反演。
Zhang 等[4]采用最小二乘法反演计算土体参数，利用反演后的土体参数预测挡土结构深层水平位移。
程秋实等[5]采用粒子群算法结合支持向量回归机对基坑土体参数反分析，结果表明反演效果良好。
在土体参数反演领域，尽管BP 神经网络被广泛应用，但其存在网络结构构建难度大和收敛速度慢等缺点。
为了解决这些问题，本文引入了PSO 算法和GA 算法，提出了PSO-GA-BP 神经网络土体参数反演模型，优化了BP 神经网络的结构和参数，从而提高模型的性能和准确性。
1PSO-GA-BP 神经网络尽管BP 神经网络在土体参数反演方面有着广泛的应用，但其存在网络结构构建难度大、收敛速度慢等缺点。
同时，GA 算法在参数设计中的并行机制发挥不足、PSO 算法在处理高维数复杂问题时可能出现早期收敛[6]，为了进一步提高土体参数反演的效率和准确性，这些都是需要考虑和改进的问题。
基于此，本文提出PSO-GA-BP 神经网络土体参数反演模型，其同时具有粒子群算法及遗传算法的优点，而且优化了BP 神经网络中存在的问题。
PSO-GA-BP 神经网络算法具体步骤如下，其流程图见图1。
①确定神经网络输入层、输出层及隐含层的节点数量。
②对适应度函数进行求解，据此来判断个体和群体的极限值。
③随机选择每个粒子2/3的位置，然后对粒子速度进行变异操作。
pso优化bp算法python代码
pso优化bp算法python代码PSO优化BP算法Python代码是基于粒子群算法（PSO）和BP（反向传播）神经网络算法的优化算法，用于解决分类和回归问题。
以下是一些关键的Python代码段来实现此算法：1. 导入必要的库```pythonimport numpy as npimport random```2. 定义神经网络类```pythonclass NeuralNetwork:def __init__(self, inputs, hidden, outputs):self.input_nodes = inputsself.hidden_nodes = hiddenself.output_nodes = outputsself.weights_ih = np.random.randn(self.hidden_nodes, self.input_nodes)self.weights_ho = np.random.randn(self.output_nodes, self.hidden_nodes)self.bias_h = np.random.randn(self.hidden_nodes, 1)self.bias_o = np.random.randn(self.output_nodes, 1)```3. 定义激活函数sigmoid```pythondef sigmoid(x):return 1 / (1 + np.exp(-x))```4. 定义前向传播函数```pythondef feedforward(self, input_array):inputs = np.array(input_array, ndmin=2).Thidden_inputs = np.dot(self.weights_ih, inputs) +self.bias_hhidden_outputs = sigmoid(hidden_inputs)final_inputs = np.dot(self.weights_ho, hidden_outputs) + self.bias_ofinal_outputs = sigmoid(final_inputs)return final_outputs```5. 定义损失函数```pythondef mse_loss(self, input_array, target):inputs = np.array(input_array, ndmin=2).Ttargets = np.array(target, ndmin=2).Toutputs = self.feedforward(inputs)return np.mean((targets - outputs)**2)```6. 定义粒子类```pythonclass Particle:def __init__(self, dim):self.position = np.random.randn(dim, 1)self.velocity = np.random.randn(dim, 1)self.best_position = self.positionself.best_cost = float('inf')```7. 定义PSO算法类```pythonclass PSO:def __init__(self, cost_function, dimension, swarm_size, max_iter):self.cf = cost_functionself.dim = dimensionself.swarm_size = swarm_sizeself.max_iter = max_iterself.swarm = [Particle(self.dim) for i inrange(self.swarm_size)]self.best_swarm_position = self.swarm[0].positionself.best_swarm_cost = float('inf')```8. 定义更新粒子位置和速度的函数```pythondef update_particle(self, particle):w = 0.729c1 = 1.49445c2 = 1.49445r1 = random.random()r2 = random.random()new_velocity = w * particle.velocity + c1 * r1 * (particle.best_position - particle.position) + c2 * r2 * (self.best_swarm_position - particle.position)new_position = particle.position + new_velocityparticle.velocity = new_velocityparticle.position = new_position```9. 定义运行PSO算法的函数```pythondef run(self):for i in range(self.max_iter):for particle in self.swarm:cost = self.cf(particle.position)if cost < particle.best_cost:particle.best_position = particle.positionparticle.best_cost = costif cost < self.best_swarm_cost:self.best_swarm_position = particle.positionself.best_swarm_cost = costfor particle in self.swarm:self.update_particle(particle)```10. 实例化神经网络和PSO算法，运行PSO优化BP算法```pythonnn = NeuralNetwork(2, 3, 1)pso = PSO(nn.mse_loss, nn.weights_ih.size +nn.weights_ho.size + nn.bias_h.size + nn.bias_o.size, 20, 100) pso.run()```以上是使用Python实现PSO优化BP算法的主要代码段。
基于PSO—BP神经网络的图像压缩算法
１８ ９９年 探 讨 了 用 三 层 前 馈 神 经 网络 压 缩 图像 ．研 究 了训 练 图像 数 目以及 迭 代 次数 的关 系 ． 讨 论 了隐 节 还 点 输 出值 量 化 和 初 始 权 值 的选 择 对 重 建 图 像 质 量 的 影 响 但 使 用 经典 Ｂ Ｐ神 经 网络 压 缩 图像 存 在 着 一 些 固有 的缺 陷踊 网络 收 敛 速 度 慢 、 易 陷 入 局 部 最 小 点 ： 容 等． 为此 ， 少 学 者 进 行 了进 一 步 的研 究 ， 现 了不 少 不 出 改进 的 Ｂ Ｐ算 法 进 行 图像 压 缩 ［１ ３ ， ４
基于MPSO-BP神经网络方法的人体步态识别
基于MPSO-BP神经网络方法的人体步态识别孙楠;骆敏舟;王玉成;赵汉宾【摘要】为提高人体下肢步态相位识别准确率以实现外骨骼机器人控制,采用一种改进的粒子群优化MPSO-BP神经网络方法识别不同运动模式下的人体步态相位.通过自适应调整学习因子构造MPSO-BP神经网络分类器,以多种传感信息组成的特征向量样本集训练神经网络分类器,用于识别人体下肢在平地行走、上楼梯和起坐三种典型运动模式下的步态相位.实验结果表明,MPSO-BP神经网络分类器能有效识别三种不同运动模式的步态相位,识别准确率均达到96％以上,识别性能优于传统的BP神经网络模型和粒子群优化神经网络模型.%To improve the accuracy rate of human gait phase recognition for controlling the exoskeleton robot, an approach based on Modified Particle Swarm Optimization algorithm-Back Propagation(MPSO-BP)neural network is utilized to divide three types of gait into different phases. Firstly, the MPSO-BP neural network classifier is constructed through regulating the learning factor adaptively, and then the classifier is trained using sample set containing multi-sensor information. Secondly, test the classifier on gait phase recognition in three types of human gait including walk, upstairs and sit-down. The experimental results show that the MPSO-BP neural network classifier can successfully increase the accuracy rate up to averaged 96％above, which is superior to the BP neural network and the particle swarm optimization BP neural network methods.【期刊名称】《计算机工程与应用》【年(卷),期】2017(053)021【总页数】5页(P121-125)【关键词】步态识别;步态相位;神经网络;粒子群算法【作者】孙楠;骆敏舟;王玉成;赵汉宾【作者单位】常州大学机械工程学院,江苏常州 213164;中国科学院合肥物质科学研究院先进制造技术研究所,江苏常州 213164;中国科学院合肥物质科学研究院先进制造技术研究所,江苏常州 213164;中国科学院合肥物质科学研究院先进制造技术研究所,江苏常州 213164;中国科学院合肥物质科学研究院先进制造技术研究所,江苏常州 213164【正文语种】中文【中图分类】TP242.步态相位识别是实现人体运动意图识别进而实现外骨骼机器人控制的关键技术之一[1]。
基于PSO-BP神经网络的储能装置实时容量识别与实现
基于PSO-BP神经网络的储能装置实时容量识别与实现储能装置是指能够将电能转化成其他形式储存，并在需要时再次将其转化为电能的设备。
随着新能源的快速发展和智能电网的建设，储能装置在电力系统中的地位越发重要。
目前，储能装置的实时容量识别技术是储能装置监控与管理中的关键问题之一。
针对储能装置实时容量识别的需求，基于粒子群优化-反向传播（PSO-BP）神经网络技术应运而生。
本文将从储能装置的概念、实时容量识别的意义和应用、PSO-BP神经网络的原理及其在储能装置实时容量识别中的应用等方面进行探讨和分析。
一、储能装置的概念储能装置是一种能够将电能储存起来，并在需要时将其放出的设备，其主要功能是用来弥补电力系统中的用电与发电之间的差异。
储能装置按照储能方式可以分为化学电池储能、超级电容器储能、超导磁储能、压缩空气储能等多种类型。
而根据储能装置的应用场景不同，其类型、技术和控制方式也各有差异。
储能装置是电力系统中的重要组成部分，主要用于调峰填谷、削峰填谷、无功支撑、频率调节等方面，有助于提高电力系统的稳定性和可靠性。
储能装置还可以提高新能源的利用率，减少对传统火力发电的依赖，对于节能减排和环保建设也具有积极作用。
二、实时容量识别的意义和应用储能装置的实时容量识别是指对储能装置进行实时状态监测与容量分析，从而实现对储能装置当前可用容量的识别与评估。
实时容量识别技术对于储能装置的运行安全、可靠性和性能提升具有重要意义。
通过实时容量识别技术，可以有效监测和评估储能装置的状态，可以及时识别出储能装置的故障、老化和损耗情况，为及时维护和保养提供依据。
实时容量识别技术可以为储能装置的优化运行提供参考，可以根据实时容量情况，合理配置和分配储能装置的使用策略，减少能量浪费，延长储能装置的使用寿命。
实时容量识别技术还可以为储能装置的安全运行提供保障，可以根据实时容量情况，及时调整储能装置的运行状态，以防止由于容量不足导致的系统安全隐患。
基于PSO-BP神经网络的光伏发电功率预测方法
基于PSO-BP神经网络的光伏发电功率预测方法基于PSO-BP神经网络的光伏发电功率预测方法随着全球对于可再生能源的需求越来越高，光伏发电作为其中的重要组成部分，其功率的预测成为了非常关键的问题。
光伏发电功率的预测可以帮助电力系统运营人员做出合理的调度决策，优化能源利用效率，以及防止对电网稳定性产生不利影响。
因此，如何准确地预测光伏发电功率成为了研究的热点之一。
神经网络是一种模仿人类神经系统工作原理的数学模型，具有强大的逼近能力和非线性建模能力。
它可以通过学习样本数据中的规律，建立一个预测模型，并对未来的数据进行预测。
而BP神经网络是常用的一种神经网络模型，它通过前向传播与反向传播的算法，根据已有数据不断调整连接权重，使得网络的输出能够接近目标值。
然而，传统的BP神经网络在光伏发电功率预测中存在一些问题。
一方面，光伏发电功率的预测是一个典型的非线性问题，而传统的BP神经网络模型的非线性拟合能力有限，很难应对这种复杂的问题。
另一方面，光伏发电受到许多因素的影响，如太阳辐射、温度、风速等，而传统的BP神经网络模型无法很好地处理多变量的输入。
为了解决上述问题，本文提出了一种基于粒子群优化（Particle Swarm Optimization, PSO）算法优化的BP神经网络模型来预测光伏发电功率。
PSO算法是一种群体智能算法，通过模拟鸟群觅食的行为，不断调整粒子在解空间中的位置与速度，以寻找最优解。
在本方法中，PSO算法用于优化BP神经网络模型的连接权重和阈值，提高其预测能力。
具体而言，本文的方法如下：首先，收集光伏发电所需要的各种数据，如太阳辐射、温度、风速等，建立一个包含多个输入变量和一个输出变量的数据集。
然后，利用PSO算法优化BP神经网络的初始连接权重和阈值。
在训练阶段，将数据集分为训练集和验证集，利用训练集对网络进行训练，通过反向传播算法不断调整连接权重和阈值，使得网络的预测误差最小化。
在验证阶段，利用验证集评估网络的预测性能，并根据PSO算法优化模型的性能指标，如均方根误差、相关系数等。
PSO-BP神经网络模型在股票预测中的应用
PSO-BP神经网络模型在股票预测中的应用PSO-BP神经网络模型在股票预测中的应用1. 引言股票市场一直以来都是经济领域中研究的热点之一。
股票预测技术的准确性对于投资者和金融机构来说都具有重要意义。
然而，由于股票市场具有高度复杂性和不确定性，对股票价格的准确预测一直以来都是一个具有挑战性的问题。
为了应对这个问题，研究者们提出了许多股票预测模型，其中PSO-BP神经网络模型成为了一种备受关注的方法。
2. PSO-BP神经网络模型2.1 神经网络模型神经网络模型是一种仿造人类神经系统的计算模型。
它由大量的人工神经元之间通过连接强度相互作用的网络组成。
神经网络模型包含输入层、隐层和输出层，其中输入层接收外部数据，输出层给出预测结果，隐层则进行信息的处理和传递。
BP（Back Propagation）算法是一种常用的神经网络训练算法，它通过梯度下降法调整神经元之间的连接权值，使得神经网络能够对给定输入数据提供期望输出。
2.2 粒子群优化算法粒子群优化（Particle Swarm Optimization，PSO）算法是一种模拟鸟群行为的群体智能算法。
它通过模拟鸟群的协作与竞争，寻找最优解。
在PSO算法中，每个粒子代表一个解，在搜索空间中进行移动，每个粒子的移动受到个体历史最优解和群体全局最优解的影响。
通过不断迭代和更新，PSO算法能够逐渐找到最优解。
2.3 PSO-BP神经网络模型PSO-BP神经网络模型将PSO算法与BP算法相结合，以改善传统BP神经网络模型在局部最优解问题上的表现。
在PSO-BP模型中，每个粒子代表一组权值和阈值，每个粒子的位置和速度分别对应神经网络中的连接权值和阈值。
通过PSO算法的迭代和更新，可以在神经网络模型中找到最优的权值集合，从而提高预测准确性。
3. PSO-BP神经网络模型在股票预测中的应用3.1 数据预处理在使用PSO-BP神经网络模型进行股票预测之前，首先需要进行数据的预处理。
基于PSO-BP算法的神经网络模型预测策略研究
波评估和抑制提供 了依 据 ，对电源及其使用设计都具有
十分重要的意义 。
［崔亚奇， ４ ］ 宋强， 何友． 系统偏差情况下的 目标跟踪技术［． Ｊ ］
至达到所要求 的性能指标 。 （输入测试样本 ， ６ １ 测试网络 的泛化性能 。
３Ｐ Ｏ Ｂ Ｓ — Ｐ神经网络预测模型 的仿真研 究
所谓 Ｐ Ｏ Ｂ Ｓ — Ｐ神经网络预测模型就是用 Ｐ Ｏ Ｂ Ｓ — Ｐ算
法训练一个前馈 网络 ，得 到 Ｐ Ｏ Ｂ Ｓ — Ｐ神经网络并采用多
步递推建立非线性系统 的神经网络预测模型 ，进行模型
—■）
８
电子质量 （０２ ３ ２１第０ 期）
电源纹泼分析测试与抑制
测量法和电流信号测量法进行了介绍 ，并对两种 方法进 行 了比较 。针对实际使用要求对纹波抑制方法进行 了探
讨， 保证了电子设备性 能的发挥。 为以后设计 中的电源纹
素的影 响分析阴． 电子测量技术， １， （ ： — ４ ２ ０ ３ ）２４． ０ ３ ４４ ［］ ２ 刘志平 ． ７ 仪表 中粗大误 差的剔 除分析 ｆ． 检、 贝 ０ Ｊ 电子测量 １ 技术， ０ ， （１５ — ７ ２ ９３ １） ５ ５ ． ０ ２ ： ［赵 志宏 ， ３ 】 杨鹤勇． 某军用传感器 网络远程终端数据 采集 器设计【． Ｊ电子测量技术， １， （： ４ １６ ］ ２ ０ ３ ）３— ３． ０ ３ ４１
始位置 、 初始速度 、 惯性权值 、 加速 因子等。 （ 根据输入 、 出样 本对神经 网络 的输入样本进行 ３ １ 输 学习训练 ， 计算 出每个粒子 的 自适应度值 ， 并依据设定的
误 差
００ ７ ｌ ． ３
ＰＳ ＢＰ Ｏ—
pso优化bp算法python代码精选全文完整版
可编辑修改精选全文完整版pso优化bp算法python代码PSO优化BP算法Python代码BP神经网络是一种常用的人工神经网络，它可以用于分类、回归等任务。
但是，BP神经网络的训练过程需要大量的计算和时间，而且容易陷入局部最优解。
为了解决这些问题，我们可以使用粒子群优化（PSO）算法来优化BP神经网络。
PSO算法是一种基于群体智能的优化算法，它模拟了鸟群或鱼群等生物的行为，通过不断地搜索和迭代，找到最优解。
在PSO算法中，每个粒子代表一个解，它们通过不断地移动和更新自己的位置和速度，来寻找最优解。
下面是使用Python实现PSO优化BP算法的代码：```pythonimport numpy as npimport random# 定义BP神经网络类class BPNN:def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size):self.input_size = input_sizeself.hidden_size = hidden_sizeself.output_size = output_sizeself.W1 = np.random.randn(self.input_size, self.hidden_size) self.W2 = np.random.randn(self.hidden_size, self.output_size) # 定义sigmoid函数def sigmoid(self, x):return 1 / (1 + np.exp(-x))# 定义前向传播函数def forward(self, X):self.z2 = np.dot(X, self.W1)self.a2 = self.sigmoid(self.z2)self.z3 = np.dot(self.a2, self.W2)y_hat = self.sigmoid(self.z3)return y_hat# 定义损失函数def loss(self, X, y):y_hat = self.forward(X)J = 0.5 * sum((y - y_hat) ** 2)return J# 定义反向传播函数def backward(self, X, y):y_hat = self.forward(X)delta3 = np.multiply(-(y - y_hat), self.sigmoid(self.z3) * (1 - self.sigmoid(self.z3)))dJdW2 = np.dot(self.a2.T, delta3)delta2 = np.dot(delta3, self.W2.T) * self.sigmoid(self.z2) * (1 - self.sigmoid(self.z2))dJdW1 = np.dot(X.T, delta2)return dJdW1, dJdW2# 定义PSO算法类class PSO:def __init__(self, n_particles, input_size, hidden_size, output_size, max_iter, c1, c2, w):self.n_particles = n_particlesself.input_size = input_sizeself.hidden_size = hidden_sizeself.output_size = output_sizeself.max_iter = max_iterself.c1 = c1self.c2 = c2self.w = wself.particles = []self.gbest = Noneself.gbest_loss = float('inf')# 初始化粒子群for i in range(self.n_particles):bpnn = BPNN(self.input_size, self.hidden_size, self.output_size) particle = {'position': [bpnn.W1, bpnn.W2], 'velocity': [np.zeros((self.input_size, self.hidden_size)), np.zeros((self.hidden_size, self.output_size))], 'pbest': None, 'pbest_loss': float('inf')}self.particles.append(particle)# 定义更新粒子位置和速度的函数def update(self):for particle in self.particles:# 更新速度particle['velocity'][0] = self.w * particle['velocity'][0] + self.c1 * random.random() * (particle['pbest'][0] - particle['position'][0]) + self.c2 * random.random() * (self.gbest[0] - particle['position'][0])particle['velocity'][1] = self.w * particle['velocity'][1] + self.c1 * random.random() * (particle['pbest'][1] - particle['position'][1]) + self.c2 * random.random() * (self.gbest[1] - particle['position'][1])# 更新位置particle['position'][0] += particle['velocity'][0]particle['position'][1] += particle['velocity'][1]# 更新pbest和gbestbpnn = BPNN(self.input_size, self.hidden_size, self.output_size) bpnn.W1 = particle['position'][0]bpnn.W2 = particle['position'][1]loss = bpnn.loss(X, y)if loss < particle['pbest_loss']:particle['pbest'] = [bpnn.W1, bpnn.W2]particle['pbest_loss'] = lossif loss < self.gbest_loss:self.gbest = [bpnn.W1, bpnn.W2]self.gbest_loss = loss# 定义训练函数def train(self, X, y):for i in range(self.max_iter):self.update()print('Iteration:', i, 'Loss:', self.gbest_loss)# 测试代码X = np.array([[0, 0], [0, 1], [1, 0], [1, 1]])y = np.array([[0], [1], [1], [0]])pso = PSO(n_particles=10, input_size=2, hidden_size=4, output_size=1,max_iter=100, c1=2, c2=2, w=0.8)pso.train(X, y)```在上面的代码中，我们首先定义了一个BP神经网络类，包括前向传播、损失函数和反向传播等方法。
基于改进PSO-BP神经网络的变压器故障诊断
基于改进PSO-BP神经网络的变压器故障诊断张国祥;袁丹;张浩;彭道刚【摘要】引入动态变异操作来优化粒子群算法,同时将改进的粒子群优化算法和误差反向传播的算法相结合,构成混合算法,用于训练人工神经网络,并将该混合算法应用于变压器的故障诊断.仿真结果表明,该算法具有较快的收敛速度和较高的计算精度;诊断结果表明,该算法有利于提高变压器故障诊断的正确率.【期刊名称】《上海电力学院学报》【年(卷),期】2014(030)003【总页数】5页(P243-247)【关键词】粒子群优化算法;误差反向传播;动态变异;变压器故障诊断【作者】张国祥;袁丹;张浩;彭道刚【作者单位】上海电力学院自动化工程学院,上海200090;国网浙江宁波市鄞州区供电公司,浙江宁波315100;上海电力学院自动化工程学院,上海200090;上海电力学院自动化工程学院,上海200090【正文语种】中文【中图分类】TM41;TM407;TP183变压器作为电力系统的重要设备，其运行的可靠性直接影响整个电力系统的安全性和经济性.在现有的变压器故障诊断方法中，油中溶解气体分析技术为常用手段之一，但由于变压器发生故障时与多种因素存在耦合，很难通过理论分析获得油中特征气体浓度到变压器故障类型的映射.多层前馈神经网络具有很强的非线性映射能力，非常适合特征气体浓度到变压器故障类型的映射，因此它在变压器故障诊断中得到了广泛应用.误差反向传播（Error Back Propagation）算法及其改进算法可以有效提高训练的收敛速度.［1-2］由于误差曲线的复杂性，随机选择的初始值往往在局部极小点附近，需要增加网络规模才能满足训练结果，这导致训练后的网络泛化能力下降.采用粒子群算法来获得网络的初始权值和阈值可以提高其收敛性能.［2-3］1 BP神经网络算法BP神经网络是一种多层前馈神经网络，其主要特点是信号前向传递，误差反向传播.每一层的神经元状态只影响下一层神经元状态，如果前向传播输出与期望输出的误差达不到预期的精度，则会沿着误差的负梯度方向来调整各层神经元的权值和阈值.如此反复，直至网络误差达到预期精度.［1-2］由此可知，BP神经网络是基于梯度下降法的，不考虑以前的经验积累，学习过程收敛缓慢，易陷入局部极小值.对于这一问题，本文采用附加动量方法加以解决.带附加动量的权值学习公式为：式中：w（k），w（k－1），w（k－2）——k，k－1，k－2时刻的权值; a——动量学习率.2 PSO算法及其改进2.1 标准粒子群算法粒子群算法中每个粒子都代表问题的一个潜在解，每个粒子对应一个由适应度函数决定的适应度值，粒子的速度决定了粒子移动的方向和距离，速度随自身及其他粒子的移动经验进行动态调整，从而实现在可解空间中的寻优.［2-4］.标准粒子群算法的极值寻优算法流程如图1所示.假设在一个D维的搜索空间中，由n个粒子组成的种群为X=（X1，X2，X3，…，Xn），其中第i个粒子表示一个D维的向量X i=（xi1，xi2，xi3，…，xiD）T，代表第i个粒子在D维搜索空间中的位置，也代表问题的一个潜在解.根据目标函数即可计算出每个粒子Xi对应的适应度值.在每一次迭代过程中，粒子通过个体极值和群体极值更新自身的速度和位置.粒子速度和位置的更新公式为：式中，Vid——第i个粒子的速度;Xid——第i个粒子的位置;Pid——个体极值;Pgd——群体极值;w——惯性权重;k——当前迭代次数;c1，c2——加速度因子，是非负的常数;r1，r2——分布于［0，1］之间的随机数.图1 PSO算法流程2.2 引入动态变异的改进粒子群算法虽然粒子群优化算法收敛快，具有很强的通用性，但同时也存在着容易早熟收敛、收敛精度较低、后期迭代效率不高等缺点.［4］因为在迭代过程中，所有粒子都向最佳位置逼近.如果该位置是一局部最佳位置，粒子群就无法在解空间内重新进行搜索，从而陷入局部最优解，而无法找到全局最优解.在PSO算法中引入变异操作，即对某些粒子以一定的概率重新初始化.变异操作拓展了在迭代过程中不断缩小的种群搜索空间，使得粒子能够跳出先前搜索到的最优位置，在更大空间中展开搜索，同时又保持了种群的多样性，提高了算法找到全局最优值的可能性.本文引入线性动态变异算子，即：式中：P（n）——当前变异概率;n——当前迭代次数;N——最大迭代次数;P max，P min——最大变异概率和最小变异概率.刚开始迭代时，种群以一个极小的概率发生变异，几乎不发生变异，至迭代后期，变异概率迅速扩大，粒子可以迅速跳出当前搜索区域，在更大的区域内寻找最优解.3 改进粒子群算法优化神经网络及网络模型3.1 改进粒子群算法优化神经网络改进粒子群算法优化神经网络分为神经网络结构确定、粒子群算法优化和神经网络预测3部分.首先，根据待解决问题的输入参数个数和输出参数个数确定神经网络的拓扑结构，进而可以根据阈值和权值的个数确定粒子群的个体长度.然后，利用粒子群算法优化神经网络的权值和阈值，其中每个粒子个体都包含了一个网络所有的权值和阈值，个体通过适应度函数计算个体适应度值，粒子群算法通过迭代搜索最优适应度值对应的个体.最后，粒子群算法将找到的最优个体赋值给神经网络，使神经网络获得初始权值和阈值，网络经过训练后，预测输出.算法流程如图2所示.适应度函数选取网络训练后预测输出和期望输出之间的误差绝对值之和，其计算公式为：式中：yi——网络预测输出;Yi——网络期望输出;n——测试样本总数;k——常数系数.图2 混合算法流程3.2 网络模型相关统计资料表明，放电性故障和过热性故障是变压器故障的主要类型.油中气体的成份、产气速率和含量可以很好地反应这两大类故障.［5-6］为防止神经网络输入参数过多而导致饱和，本文利用变压器油中H2，CH4，C2H6，C2 H4，C2 H2共5种气体数据，以它们之间的比值（C2 H2/ C2 H4，CH4/H2，C2 H4/C2 H6）作为故障特征量，其中以3个比值作为神经网络的输入向量.采用无故障、中低温过热、高温过热、局部放电、低能量放电、高能量放电6种故障类型作为神经网络的输出向量.当变压器出现某种故障类型时，该对应的故障类型期望输出为1，而其他类型的期望输出为0.4 实例分析本文搜集的各类故障情况数据及正常运行数据共计163组，［5，7-9］，其中无故障22组，占13.50%;中低温过热40组，占24.54%;高温过热46组，占28.22%;局部放电10组，占6.13%;低能量放电5组，占3.07%;高能量放电40组，占24.54%.［7-9］为保证网络的可靠性和通用性，将不同故障状况的数据分别随机打乱后重新排序，按比例取其中前100组数据作为训练数据，余下63组数据作为测试数据.在构建神经网络时，隐含层节点数的选择至关重要，如果隐含层节点数太少，神经网络难以建立复杂的映射关系，网络预测误差较大;如果隐含层节点数过多，网络学习时间增加，可能会出现“过拟合”现象［2，5，9］.隐含层节点数分别取1至46，获得46组网络预测误差数据，其中，当隐含层节点数为4，5，29，31，35，36时，网络预测误差相对最小.部分隐含层节点数对应的网络误差如表1所示.考虑到样本数目为100组及逼近映射的复杂程度，本文神经网络隐含层神经元确定为35个.表1 部分隐含层节点数神经网络预测误差隐含层节点数网络预测误差和隐含层节点数网络预测误差和46.611 5 31 46.170 9 5 45.063 9 35 44.025 2 29 47.598 1 36 48.648 6 4神经网络选用3－35－6的结构.综合考虑种群个体的长度、寻找全局最优解的速度和运行所需时间，确定种群规模为30，最大迭代次数为300;迭代初期种群基本不发生变异，而迭代后期种群将以较大的变异概率来保证种群的多样性，同时为了保留每一代的最优个体，变异概率不应过大，综合考虑，最大变异概率和最小变异概率分别取为0.35和0.01.根据确定的神经网络结构，分别采用相同层次网络结构的BP神经网络、PSO-BP 神经网络、改进PSO-BP神经网络进行学习训练，预测输出.3 种网络结构的训练误差如图3所示.3种网络结构的训练误差对比如图4所示.由图3和图4可以看出，无优化的BP网络训练误差明显大于优化后的BP网络，而与标准粒子群优化的BP网络相比，改进的粒子群优化BP网络可以以较少的代数得到充分训练，同时也具有更小的训练误差，由此说明本方法是可行的.3 种算法的诊断结果如表2所示.对于每一类具体的故障类型，改进PSO-BP算法诊断结果如表3所示.从表2可以看出，与传统BP算法和PSO优化BP网络算法相比，本文所采用的改进PSO-BP算法具有更高的准确率.图3 3种网络结构的训练误差图4 3种网络结构的训练误差对比从表3可以看出，由于之前网络训练时局部放电和无故障类型的训练数据较少，没有建立良好的映射关系，导致这两类故障类型的正确率不高.而对于局部放电，虽然用于网络训练的数据同样很少，但诊断结果正确，其原因是用于测试该类故障的样本数据与之前该类故障的测试数据较接近.选取3个典型故障样本数据如表4所示，改进PSO优化BP网络的预测输出结果如表5所示.表2 不同算法的诊断结果%诊断算法正确率BP 82.52 PSO-BP 85.71改进PSO-BP 87.30表3 改进PSO-BP算法的诊断结果故障类型正确数/测试样本数正确率/%无故障6/8 75.0中低温过热14/16 87.5高温过热18/18 100.0局部放电2/4 50.0低能放电1/1 100.0高能放电14/16 87.5表4 变压器油中溶解气体体积分数的比值（10e-6）样本C2 H2/C2 H4 CH4/H2 C2 H4/C2 H6 1 228 6 2 9.864 4 0.369 6 1.000 0 3 0.130 1 1.022 4 11.230 8 0.019 6 1.247 0 10.表5 改进PSO优化BP网络的预测输出结果样本无故障中低温过热高温过热局部放电低能放电高能放电1－0.012 7－0.023 5 0.793 0 0.027 0－0.015 3 0.212 0 2 0.168 6－0.223 2 0.603 3－0.078 3 1.056 9－0.478 8 3－0.046 1－0.119 1 0.704 1 0.070 6－0.002 9 0.395 63 个典型样本用三比值法判断为高温过热、低能放电和高温过热，这与预测输出结果相同.5 结语将动态变异引入标准粒子群算法来优化神经网络，该改进算法可以有效避免标准粒子群优化神经网络算法易陷入局部极小值的缺陷，同时又可以有效提高算法的计算精度、收敛速度及网络的稳定性.该改进算法提高了变压器故障诊断的准确率，具有较好的推广应用价值.（编辑胡小萍）【相关文献】［1］高骏，何俊佳.量子遗传神经网络在变压器油中溶解气体分析中的应用［J］.中国电机工程学报，2010，30（30）： 121-127.［2］史疯，王小川，郁磊，等.MATLAB神经网络30个案例分析［M］.北京：北京航空航天大学出版社，2010：236-242.［3］程加堂，熊伟，徐绍坤，等.基于改进粒子群优化神经网络的电力变压器故障诊断［J］.高压电器，2012，48（2）： 42-45.［4］魏星，舒乃秋，崔鹏程，等.基于改进PSO-BP神经网络和D-S证据理论的大型变压器故障综合诊断［J］.电力系统自动化，2006，30（7）：46-50.［5］段侯峰.基于遗传算法优化BP神经网络的变压器故障诊断［D］.北京：北京交通大学，2008. ［6］程加堂，熊伟.灰色神经网络在变压器故障诊断中的应用［J］.高压电器，2010，46（8）：56-58.［7］王少芳，蔡金锭，刘庆珍.基于改进GA-BP混合算法的电力变压器故障诊断［J］.电网技术，2004，28（4）：30-33.［8］王少芳，蔡金锭.GA-BP混合算法在变压器色谱诊断法中的应用［J］.高电压技术，2003，29（7）：3-6.［9］刘宁.基于DGA的量子神经网络在变压器状态检修中的应用研究［D］.吉林：东北电力大学，2010.。
一种基于图像形态学的深空图像模糊复原方法
第44卷第2期航天返回与遥感2023年4月SPACECRAFT RECOVERY & REMOTE SENSING101一种基于图像形态学的深空图像模糊复原方法南诺侯作勋曹东晶周海岸唐琦李馨（北京空间机电研究所，北京100094）摘要针对深空目标与空间相机相对运动造成的图像运动模糊问题，文章提出了一种基于图像形态学的运动模糊复原方法。
首先运用图像形态学细化的方法消除图像中的冗余信息，快速提取图像中目标的特征；其次运用最小二乘法直线拟合方法对目标运动方向进行估计，再利用连通域划分结果对目标运动长度进行估计；最后采用约束最小二乘方滤波对退化模型进行逆推导运算来实现目标运动模糊复原。
通过实验验证结果表明：文章提出的基于图像形态学的深空图像运动模糊复原方法能够正确估计运动模型参数，通用性强，易于在轨实现，可以处理目标与相机相对运动造成的运动模糊问题，在目标运动方向不一致的图像中取得了良好的复原效果。
关键词拖尾运动模糊滤波复原图像处理航天遥感中图分类号: TP751.1文献标志码: A 文章编号: 1009-8518(2023)02-0101-08 DOI: 10.3969/j.issn.1009-8518.2023.02.011Deep-air Image Blur Restoration Method Based on ImageMorphologyNAN Nuo HOU Zuoxun CAO Dongjing ZHOU Haian TANG Qi LI Xin（Beijing Institute of Space Mechanics & Electricity, Beijing 100094, China）Abstract Aiming at the problem of image motion blur caused by relative motion between deep space target and space camera, this paper proposes a motion blur restoration method based on image morphology. Firstly, the method of image morphological refinement is used to eliminate the redundant information in the image, and the characteristics of the target in the image are quickly extracted. Secondly, the least squares line fitting method is used to estimate the movement direction of the target, and then the connected domain division results are used to estimate the movement of the target. Finally, the constrained least squares filter is used to inversely derive the degradation model to achieve the target motion blur restoration. The experimental verification results show that the motion blur restoration method for deep space images based on image morphology proposed in this paper can correctly estimate the parameters of the motion model. Good restoration results are achieved in images with inconsistent motion directions of multiple objects.Keywords trailing; motion blur; filter recovery; image processing; space remote sensing收稿日期：2022-03-21引用格式：南诺, 侯作勋, 曹东晶, 等. 一种基于图像形态学的深空图像模糊复原方法[J]. 航天返回与遥感, 2023, 44(2): 101-108.NAN Nuo, HOU Zuoxun, CAO Dongjing, et al. Deep-air Image Blur Restoration Method Based on Image102航天返回与遥感2023年第44卷0 引言面向深空背景拍摄以获取图像是实现天文观测、飞行器姿态确定、碎片定位与非合作目标辨识的基础。
基于深度神经网络的图像复原技术研究
基于深度神经网络的图像复原技术研究一、前言人工智能技术近年来飞速发展，深度学习作为其中的一种重要技术，被广泛应用在许多领域，其中图像处理领域是应用深度学习技术较为广泛的领域之一。
在图像处理中，图像复原技术是一项非常重要的技术，而基于深度神经网络的图像复原技术，也是近年来备受关注的技术之一。
本文将详细讲解关于基于深度神经网络的图像复原技术的研究。
二、图像复原技术的概述图像复原技术主要应用在恢复已受损图像的质量方面。
图像丢失最常见的情况是图像模糊，大多是因为图像在拍照时存在手抖或物体移动导致的，还有一些原因比如光线不足、镜头调整不当等。
目前图像复原技术的发展，主要分为两类，基于传统计算方法的图像复原和基于深度神经网络的图像复原。
三、基于传统计算方法的图像复原在传统图像复原方法中，一般使用滤波器、波束形成等方式处理图像，或者使用基于稀疏表示和低秩矩阵分解的方法。
其中，基于滤波器和波束形成的方法，主要是通过对图像采用不同的滤波器或者波束形成器实现图像的去模糊。
基于稀疏表示和低秩矩阵分解的方法，主要是通过对图像的小区域进行分解和拼接，获取图像原先的细节信息。
但是，这些传统的方法在处理过程中仍然存在一定的问题。
基于滤波器和波束形成的方法，常常会导致处理后的图像细节丢失；基于稀疏表示和低秩矩阵分解的方法，则对图像小区域的处理方法和参数设置有着较高的要求，处理过程比较复杂。
四、基于深度神经网络的图像复原技术基于深度神经网络的图像复原技术是一种比较新的方法，在图像复原方面取得了较为显著的效果。
深度学习中，卷积神经网络（CNN）是基于图像处理的一种典型网络。
在图像复原方面，CNN可用于对模糊、低分辨率等图像进行恢复处理。
CNN 的输入为模糊图像，通过多层卷积神经网络逐步提取出图像的特征，然后再根据这些特征进行处理，输出一张远比原图清晰的图片。
在深度神经网络技术中，生成对抗网络（GAN）也是一种常用的方法。
GAN 是一种能够生成高质量图像的新型算法，它可以通过对真实图像和虚假图像进行比较，并通过这种对抗的方式生成具有更高质量的图像。
基于卷积神经网络的图像复原研究
基于卷积神经网络的图像复原研究随着科技的不断发展，图像处理技术也在以惊人的速度发展。
其中，图像复原技术是相当重要的一个领域，它可以去除图像中的噪声，使图像恢复原本的细节和清晰度。
近年来，基于卷积神经网络的图像复原技术被广泛应用，并在很多领域取得了显著的成果。
一、基于卷积神经网络的图像复原技术简介基于卷积神经网络的图像复原技术是将神经网络技术和图像处理技术相结合的一种新型技术。
它主要采用卷积神经网络的结构来进行图像的复原，从而提高复原结果的质量和效率。
在图像复原技术中，卷积神经网络主要是通过对图像中像素点的特征进行学习，从而生成一组能够重构出原始图像的参数。
它可以提取出图像中的高层次信息，识别图像中的纹理和形态，从而使复原效果更加准确和稳定。
由于卷积神经网络结构的复杂性和优秀的学习能力，它在图像复原技术中的应用受到了广泛的关注。
目前，基于卷积神经网络的图像复原技术已经成为了图像处理技术领域的一种重要趋势，并在图像识别、图像去噪、图像重建等方面发挥着重要的作用。
二、基于卷积神经网络的图像复原技术的优点1、能够保留图像细节卷积神经网络中的卷积核能够提取出图像中的高层次特征，从而生成具有更高分辨率的图像。
基于此，基于卷积神经网络的图像复原技术能够更好地保留图像的细节特征，并生成更加清晰的图像。
2、处理速度更快与传统的图像复原技术相比，基于卷积神经网络的图像复原技术具有更快的处理速度。
由于卷积神经网络的优秀的并行处理能力，它能够快速地对大量图像进行处理，从而提高了图像复原的效率。
3、适应性更强基于卷积神经网络的图像复原技术具有良好的适应性，能够适应不同图像的处理需求。
这是因为它能够根据不同图像的特征来生成不同的参数，实现对不同图像的精准处理。
三、基于卷积神经网络的图像复原技术的应用1、图像去噪基于卷积神经网络的图像复原技术可以通过对图像中的噪声进行分析，从而去除图像中的噪声，恢复图像的清晰度和细节。
在医学图像诊断、安防图像处理、动画制作等方面都有广泛的应用。
结合高维几何空间理论的COSM图像复原算法
结合高维几何空间理论的COSM图像复原算法
孟雷;何小海;陶青川
【期刊名称】《计算机应用研究》
【年(卷),期】2009(26)1
【摘要】为了在不精确知道图像的点扩展函数的情况下,去除图像的离焦模糊,提出了基于高维空间几何理论的图像复原算法.依据同源连续性原理,通过分析高维空间中向量的方向和点的位置关系来研究模糊图像与原图像的空间关系,并且结合最近邻算法,将该算法应用于去除最近邻算法所得图像的本层模糊.实验表明该算法能够有效地去除离焦模糊.本算法不同于传统的图像复原算法,可广泛应用于模糊图像的复原中.
【总页数】3页(P375-377)
【作者】孟雷;何小海;陶青川
【作者单位】四川大学,电子信息学院,图像信息研究所,成都,610064;四川大学,电子信息学院,图像信息研究所,成都,610064;四川大学,电子信息学院,图像信息研究所,成都,610064
【正文语种】中文
【中图分类】TP391.4
【相关文献】
1.一种Lucy-Richardson算法和小波变换结合的图像复原算法 [J], 郭奕松;刘泽昕;徐伯庆
2.基于高维空间几何的PSO-BP神经网络图像复原 [J], 郭佩;何小海;陶青川;李木维
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5.两种改进的图像复原算法在COSM中的应用 [J], 赵远昊;何小海;陶青川;余艳梅因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
基于粒子群优化算法的PSO-BP海底声学底质分类方法
基于粒子群优化算法的PSO-BP海底声学底质分类方法陈佳兵;吴自银;赵荻能;周洁琼;李守军;尚继宏【摘要】By combining Particle Swarm Optimization (PSO)with BP neural network,the initial weights and thresholds of BP neural network classification are optimized by utilizing PSO with strong robustness and global searching ability.Extracting six main feature vectors of sandy,rocks and mud in the seabed sonar images based on the data of side scan sonar in the Zhujiang Estuary Delta,using the PSO-BP method to classify seabed sediment. The experiment shows that the accuracy of the sediments classification is more than 90％,higher than the accuracy about 70％ which using BP neural network only.It proves that the PSO-BP method can be effectively applied to the identification and classification of sediment seabed.%利用粒子群优化算法(PSO)较强的鲁棒性和全局搜索能力等优点,将PSO 算法与BP神经网络相结合,优化了BP神经网络分类时的初始权值和阈值.基于珠江河口三角洲的侧扫声呐图像数据,提取了海底声呐图像中砂、礁石、泥3类典型底质的6种主要特征向量,利用PSO-BP方法对海底底质进行分类识别.实验表明,3类底质分类精度均大于90％,高于BP神经网络70％左右的分类精度,表明PSO-BP 方法可有效应用于海底底质的分类识别.【期刊名称】《海洋学报（中文版）》【年(卷),期】2017(039)009【总页数】7页(P51-57)【关键词】基于粒子群优化算法的BP神经网络;特征向量;粒子群算法;底质分类【作者】陈佳兵;吴自银;赵荻能;周洁琼;李守军;尚继宏【作者单位】国家海洋局第二海洋研究所,浙江杭州 310012;国家海洋局海底科学重点实验室,浙江杭州 310012;国家海洋局第二海洋研究所,浙江杭州 310012;国家海洋局海底科学重点实验室,浙江杭州 310012;国家海洋局第二海洋研究所,浙江杭州 310012;浙江大学地球科学学院,浙江杭州 310027;国家海洋局第二海洋研究所,浙江杭州 310012;浙江大学地球科学学院,浙江杭州 310027;国家海洋局第二海洋研究所,浙江杭州 310012;国家海洋局海底科学重点实验室,浙江杭州 310012;国家海洋局第二海洋研究所,浙江杭州 310012;国家海洋局海底科学重点实验室,浙江杭州 310012【正文语种】中文【中图分类】P733.23海底底质的分类识别在现代海洋工程勘探、海洋科学研究、军事科技等多个领域具有重要意义。