领域专业知识富关联关系提取方法研究

李青; 钟将; 李立力; 张剑; 李琪, 控制与决策 发表时间:2019-08-21 10:29 期刊

...关联关系的描述体系。构建内容资源表示实体(知识、信息、资源、服务、对象)间的富关联模式,满足实体间自动解构、聚合及智能抽取的需求,提出基于领域专业知识的富关联关系提取模型。本文运用多层注意力机制来凸显重要表征性信息,通过知识图谱设计并优化异构环境中核心源对象与目标对象间元属性。与以往基线模型不同,本文的模型结构支持在特定领域下端到端的学习,不必显式依赖外部知识。实验结果表明,本文的领域专业知识富关联关系提取方法,可有效提升富关联关系识别精度及专业知识服务效率。...


基于深度学习和空间关系推理的椎间盘定位标注方法

王生生; 邵婧雯; 李妮娅; 刘纯岩; 李文辉; 陈鹏; 刘冰, 吉林大学学报(工学版) 发表时间:2019-08-22 08:09 期刊

为实现在核磁共振图像中对椎间盘自动定位标注,提出基于深度学习算法和空间关系推理的新方法。用深度学习算法对椎间盘进行检测,并采用评分约束提高算法精度。其次给出邻近椎间盘空间关系模型,基于该模型匹配每个椎间盘区域的中心点。最后采用空间关系迭代推理算法选择最佳匹配结果,得到椎间盘标注序列。本文假设每张核磁共振图像至少包含六个连续的椎间盘,试验结果表明,方法经过训练后测试效果良好,准确度能够达到临床要求,且执行效率高,有助于椎间盘疾病的计算机辅助诊断。...


无人驾驶车辆单目视觉里程计的研究进展

马芳武; 史津竹; 葛林鹤; 代凯; 仲首任, 吉林大学学报(工学版) 发表时间:2019-08-22 09:31 期刊

...无人驾驶车辆的应用背景,对无人驾驶车辆单目视觉里程计的最新研究进展进行了综述。首先详细介绍了无人驾驶车辆单目视觉里程计的研究热点,包括基于路面特征与几何先验、考虑车辆运动特性约束、新型视觉传感器与多传感器融合以及深度学习相关方法。其次,讨论了无人驾驶车辆单目视觉里程计目前存在的问题和挑战。最后,总结了无人驾驶车辆单目视觉里程计在考虑车辆动力学模型、深度学习应用于道路复杂动态环境和多传感器融合以及基于车联网的多车辆协同视觉里程计等方面的未来研究方向。...


基于深度学习的Linux远控木马检测

李峰;舒斐;李明轩;王斌;杨慧婷;, 计算机工程 发表时间:2019-08-22 09:32 期刊

...合静态分析和动态行为分析方法提取文件特征,利用深度学习对样本特征逐层抽取能力,构建基于循环神经网络的样本分类模型对Linux远控木马进行检测。进一步,为避免局部最优,采用随机搜索参数方法进行模型超参数的选择。通过使用相同数据集共计5518个样本对基于RNN的分类模型以及其他基于传统机器学习算法的模型分别进行训练。实验结果表明,在选取性能最佳的超参数配置下,基于RNN的样本分类模型相比于基于传统机器学习算法的样本分类模型具有更高的准确率以及更好的性能。...


基于卷积神经网络的铁轨路牌识别方法

孟琭; 孙霄宇; 赵滨, 自动化学报 发表时间:2019-08-22 11:26 期刊

...通周围环境的信息也变得越来越引入注目.本文结合深度学习与图像处理的方法,设计并实现了一种基于卷积神经网络的高铁轨道周边路牌数字识别的智能系统,该系统通过在高铁驾驶室内安装摄像头的方式采集运行前方的视频,并通过目标识别、语义分割等深度学习算法自动定位并识别路牌内的数字,从而解决了之前人工处理的繁琐和低效率.本算法整体系统由三个子模块构成,分别为目标检测模块、语义分割模块以及数字识别模块,其中目标检测模块基于Single Shot MultiBox Dector (SSD)模型...


融合深度和浅层特征的多视角癫痫检测算法

田晓彬; 邓赵红; 王士同, 计算机科学与探索 发表时间:2019-08-22 14:41 期刊

...。为了获得更好癫痫检测效果,本文提出了一种融合深度和浅层特征的多视角癫痫检测算法。该算法首先使用FFT和WPD来获取EEG信号频域和时频域的浅层特征;然后使用CNN网络学习得到频域和时频域的深度特征,;进一步使用多视角TSK模糊系统对浅层和深度特征进行分类模型的构建。实验研究表明,在EEG信号癫痫检测方面,本文提出的浅层特征和深度特征的效果与PCA,LDA等常用的特征提取方法均相比高出1%以上;使用融合深度特征和浅层特征的多视角癫痫检测算法的分类效果比单视角算法的检测效果均...


基于深度学习的行人属性识别

袁配配;张良;, 激光与光电子学进展 发表时间:2019-08-27 09:31 期刊

...抑制的行人属性识别方法,该方法可以减小背景对于行人属性识别的影响。首先,对卷积神经网络改进生成三个分支,分别用于提取行人图像、人体区域、背景区域的特征;然后,将区域对比损失函数和加权交叉熵损失函数作为网络的联合代价函数。在此联合代价函数的约束下,神经网络学习到的特征将具有背景杂乱不变性,从而提高行人属性识别的准确度。通过在PETA和RAP两个行人属性数据集上进行验证,与现有方法相比,该方法在平均精度、准确率、精确率等性能指标上均有所提升,证明了该方法的有效性。...


基于卷积网络和条件随机场的舌图像分割算法

张新峰; 郭宇桐; 蔡轶珩; 孙萌, 北京航空航天大学学报 发表时间:2019-08-27 09:40 期刊

...,该方法可以得到更为准确的分割结果,并且不需要人工操作。首先,网络使用了孔卷积算法,可以在不增加参数的条件下扩大网络的特征图谱。其次,使用孔卷积空间金字塔池化模块(ASPP)能够令网络通过不同的感受野学习舌图像的多尺度特征。最后,将深度卷积神经网络(DCNNs)和全连接的条件随机场(CRFs)相结合,细化分割后的舌体边缘。实验结果表明,该方法优于传统的舌图像分割算法和主流的深度卷积网络,具有较高的分割精度,平均交并比达到了95.41%。...


MADDPG算法经验优先抽取机制研究

何明; 张斌; 柳强; 陈希亮; 杨铖, 控制与决策 发表时间:2019-08-28 14:00 期刊

针对多智能体深度确定性策略梯度算法(MADDPG)学习训练效率低、收敛速度慢的问题,研究MADDPG算法经验优先抽取机制,提出了PES-MADDPG算法。首先,分析MADDPG算法的模型和训练方法;而后,改进多智能体经验缓存池,以策略评估函数误差和经验抽取训练频率为依据,设计优先级评估函数,以优先级作为抽取概率获取学习样本训练神经网络;最后,在合作导航和竞争对抗2类环境中进行了6组对比实验。实验结果表明,经验优先抽取机制提高了MADDPG算法的训练速度,学习后的智能体具有更...


深度特征的核相关滤波视觉跟踪

魏永强; 杨小军, 计算机工程与应用 发表时间:2019-08-28 14:35 期刊

针对核相关滤波目标跟踪算法中传统手工特征的不足,本文以核相关滤波方法的目标跟踪技术作为研究对象,利用深度卷积神经网络自动提取待跟踪目标的深度卷积特征,来代替传统的手工特征,利用从不同卷积层提取到的深度卷积特征分别经过核相关滤波器学习来得到不同的特征图,然后对多个特征图进行加权融合来确定待跟踪目标在视频序列中的位置,以此来提高跟踪算法在复杂干扰背景下的鲁棒性。...


基于深度迁移学习的网络入侵检测

卢明星; 杜国真; 季泽旭, 计算机应用研究 发表时间:2019-08-29 10:41 期刊

...提高检测准确率和降低误报率等性能,提出一种基于深度迁移学习的网络入侵检测方法,该方法使用非监督学习深度自编码器来进行迁移学习,实现网络的入侵检测。首先对深度迁移学习问题进行建模,然后对深度模型进行迁移学习。迁移学习框架由嵌入层和标签层实现编解码,编码和解码权重由源域和目标域共享,用于知识的迁移。嵌入层中,其中通过最小化域之间的嵌入实例的KL散度来强制源域和目标域数据的分布相似;在标签编码层中,使用softmax回归模型对源域的标签信息进行编码分类。实验结果表明,该方法能够...


基于MLP改进型深度神经网络学习资源推荐算法

樊海玮; 史双; 张博敏; 张艳萍; 蔺琪; 孙欢, 计算机应用研究 发表时间:2019-08-29 10:56 期刊

针对在线学习过程中出现的知识过载及传统推荐算法中存在的数据稀疏和冷启动问题,提出了一种基于多层感知机(MLP)的改进型深度神经网络学习资源推荐算法。该算法利用多层感知机对非线性数据处理的优势,将学习者特征和学习资源特征进行向量相乘的预测方式转换为输入多层感知机的方式,改进了DN-CBR神经网络推荐模型。为验证模型的有效性,以爱课程在线学习平台数据为样本构建数据集,通过对比实验表明,在该数据集上,改进后模型相较于DN-CBR模型在归一化折损累积增益和命中率指标上分别提升了1....


人脸识别活体检测研究方法综述

邓雄; 王洪春; 赵立军; 吴至友; 皮家甜, 计算机应用研究 发表时间:2019-08-29 16:11 期刊

人脸识别具有广泛的应用,但容易受到伪造的欺骗人脸攻击而影响安全性,设计检测准确率高、泛化能力强、满足实时性需求的活体检测方法是目前的研究重点。将现有的人脸活体检测研究方法分为基于手工设计特征表达的方法,基于深度学习的方法和基于融合策略的方法,介绍每类方法所包含的典型算法的基本思想、实现步骤及优缺点。最后对已公开的人脸活体检测数据库进行整理说明,对人脸活体检测的发展趋势以及还需要进一步解决的问题进行综述,为今后人脸活体检测的研究提供参考和借鉴。...


基于代价敏感堆叠变分自动编码器的暂态稳定评估方法

王怀远; 陈启凡, 中国电机工程学报 发表时间:2019-09-02 09:16 期刊

机器学习算法在训练过程中,难免会遇到样本不平衡的情况,同时,对于电力系统来说稳定样本与不稳定样本的误分类代价是不同的,因此提出一种基于代价敏感堆叠变分自动编码器(SVAE)的电力系统暂态稳定评估方法。在模型训练过程中,通过改变误分类结果对模型参数调整的权重系数,修正了判别模型在不平衡样本训练过程中的倾向性,并提高了模型全局准确率。在此基础上,进一步提高不稳定样本的权重系数,有效加强了模型对不稳定样本的拟合程度,降低了不稳定样本的误判情况。在IEEE-39节点系统下的仿真结果...


基于深度自编码的局部增强属性网络表示学习

陈嶷瑛; 张珊珊; 柴变芳, 计算机应用研究 发表时间:2019-09-02 10:22 期刊

基于深度自编码器的网络表示,可以捕获高度非线性的网络结构,但当链接稀疏时学到的表示不够准确。针对这一问题,提出一种基于深度自编码的局部增强属性网络表示学习模型,以提高表示学习的准确度。该模型首先利用链接与属性特征,采用多个深度自编码器,学习保持网络拓扑结构及属性特征的低维网络表示。之后,基于节点间近邻结构及属性相似性,对学出的低维网络表示进行节点约束,实现网络局部结构增强,达到最大程度保持原始结构信息及属性特征的目的。在5个真实属性网络上的实验结果表明,提出的模型在聚类与分...


水下光学图像中目标探测关键技术研究综述

林森;赵颍;, 激光与光电子学进展 发表时间:2019-09-02 15:52 期刊

水下目标探测是近年来的研究热点之一,无论是在工程应用领域还是在学术研究领域都有广阔的应用前景和研究价值,科研人员对基于光学图像的水下目标探测算法开展了大量工作,但目前对水下目标探测关键技术的发展现状仍缺乏统一归纳。本文对水下图像预处理和目标检测识别、跟踪关键技术进行了详细的归纳总结。首先根据是否需要构建模型,将水下图像预处理分为图像增强和图像复原,论述了增强和复原方法的基本思想及方法特点。然后对水下光学图像的目标检测识别与跟踪原理和方法的研究进展进行全面阐述。最后,通过对


基于内容的医学图像检索研究进展

杨锋;魏国辉;曹慧;邢蒙蒙;刘静;张俊忠;, 激光与光电子学进展 发表时间:2019-09-02 17:00 期刊

...的研究中。文中概述了基于内容的医学图像检索方法的研究进展及意义,介绍了当前主流的医学图像检索算法及其优缺点,旨在引导研究人员快速了解本领域的研究内容。医学图像检索的研究主要分为特征提取和相似性度量两部分。文章从传统特征提取及近年来兴起的基于深度学习的特征提取来介绍医学图像的特征提取方式;而相似性度量部分则详细列举了马氏距离度量、词汇树以及哈希算法。最后概述了医学图像检索领域的相关反馈技术及当前常用的图像检索系统并讨论了医学图像检索未来可能的研究方向及相关难点。...


基于深度学习的SAR图像道路识别新方法

谌华; 郭伟; 闫敬文; 卓文浩; 吴良斌, 吉林大学学报(工学版) 发表时间:2019-09-03 10:25 期刊

深度学习是提高遥感图像目标识别精度的有效技术方法,针对传统合成孔径雷达(SAR)图像道路识别步骤繁杂问题,本文提出了一种新的基于深度学习的SAR图像道路识别方法。首先,在原有全卷积神经网络 (FCN)的基础上通过改进激活函数构造一种新的卷积神经网络M-FCN,有效缓解道路信息丢失问题。然后,将该卷积神经网络和自主构建的道路标签集应用于模拟SAR和真实SAR图像道路识别实验中, 提高鲁棒性。实验结果表明:与支持向量机(SVM)、传统全卷积神经网络和其它算法比较,该算法可以用来...


基于深度迁移学习的窄带雷达群目标识别方法

梁复台; 李宏权; 张晨浩, 兵器装备工程学报 发表时间:2019-09-04 14:02 期刊

针对窄带雷达群目标显影特征难提取、数据样本数量少及识别实时性要求高的问题,提出基于深度迁移学习的窄带雷达群目标识别方法,将深度学习模型Inception-v3迁移到群目标回波显影数据上,使得模型能够很好地区分群目标回波显影,从而实现群目标的识别,为窄带雷达群目标智能化研判识别提供借鉴。经试验验证,该方法能满足窄带雷达对群目标的识别应用要求。...


基于CEEMDAN-SE和DBN的短期电力负荷预测

岳有军; 刘英翰; 赵辉; 王红君, 电测与仪表 发表时间:2019-09-06 08:53 期刊

...验模态分解(CEEMDAN)-样本熵(SE)和深度信念网络(DBN)的短期负荷组合预测模型。首先利用CEEMDAN-样本熵将原始负荷序列分解为多个特征互异的子序列,计算各子序列的样本熵,将熵值相近的子序列重组得到新序列,降低了原始非平稳序列对预测精度造成的影响并减小计算规模;随后综合考虑各新序列的周期特性和影响因素对每个新序列分别构建不同的DBN预测模型,利用DBN克服了浅层神经网络特征提取不充分及初始参数难确定的问题;最后将预测结果叠加得到最终预测值。仿真结果表明,该组合...


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