基于多阶通道响应对称双线性卷积神经网络的分布式压力识别

摘要：

目前基于传感阵列的分布式压力识别方法,通常先将压力信息表征为图像,然后再进行特征的提取与分类,但存在两个问题:传感阵列密度有限,压力图像分辨率低;柔性传感阵列存在弹性耦合,压力图像边缘模糊.本文提出了一种多阶通道响应对称双线性卷积神经网络(HoSB-CNN).首先,构建通道注意力响应CNN,通过给不同特征依照显著性赋权值以提升一阶特征的描述能力.其次提出对称双线性特征,引入二阶特性提高CNN对边缘和纹理的敏感度,并利用其结构对称性降低网络复杂度.最后,提出多阶特征混合策略提升网络的非线性拟合能力.此外,通过自制数据采集平台和8×8传感阵列,建立压力字母数据集用于HoSB-CNN的验证.结果表明,该算法获得了 98.11％的准确率.

关键词：分布式压力识别、卷积神经网络、对称双线性特征、多阶特征混合

所属期刊栏目：43

分类号：TH82;TP24

资助基金：陕西省重点研发计划;芜湖-西电产学研合作专项资金项目

在线出版日期：2022-09-06（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：92-100