基于深度学习的复合神经网络机场信号检测框架

侯进;吕志良;徐茂;吴佩军;刘雨灵;张笑语;陈曾, 西南交通大学学报 发表时间:2018-07-08 22:39 期刊

针对信号调制识别对复杂通信环境缺乏适应性与精度不足的问题,提出一种基于深度学习的多特征数据复合神经网络框架。该框架首先使用前端卷积神经网络检测信号载波特征,再对前端初筛选信号执行预处理将其转换为信号时频图,最后设计了后端轻量化卷积神经网络,检测信号时频特征。基于Tensor Flow平台的复合神经网络对机场真实信号检测精度达到99.23%,实验表明该方法可有效应用于实时机场信号检测。...


基于科目优先策略的植物图像识别

曹香滢;孙卫民;朱悠翔;钱鑫;李晓宇;业宁;, 计算机应用 发表时间:2018-07-19 10:11 期刊

...神经网络Mobile Net模型结合,利用迁移学习的方法,建立基于Mobile Net的科目优先(Family Priority Mobile Net,FP-Mobile Net)植物识别模型。单纯使用Mobile Net模型在单一背景植物数据集flavia上获得了99.8%的识别率。对于更具挑战的自然环境花卉数据集flower102,在训练集样本数量大于测试集时,FP-Mobile Net获得了99.56%识别率。在训练集样本数量小于测试集时,FP-Mobile Net仍...


平稳小波域深度残差CNN用于LDCT图像估计

高净植;刘祎;白旭;张权;桂志国;, 计算机应用 发表时间:2018-07-25 08:27 期刊

...图像中存在大量噪声的现象,提出了一种平稳小波的深度残差卷积神经网络(Deep Residual Convolutional Neural Network for Stationary Wavelet Transform,SWT-CNN)模型,可以从LDCT图像估计标准剂量计算机断层扫描(Normal-Dose Computed Tomography,NDCT)图像。该模型在训练阶段,将LDCT图像经平稳小波三级分解后的高频系数作为输入,将LDCT图像高频系数与NDCT图像高...


基于改进Single Shot MultiBox Detector的实时检测方法

陈立里;张正道;彭力;, 激光与光电子学进展 发表时间:2018-07-26 17:35 期刊

近年来,卷积神经网络已广泛应用于目标检测领域。然而基于卷积神经网络的方法所需要的计算量大,目前此类方法难以在计算能力有限的平台上运行。本文提出了一种基于Single Shot Multi Box Detector的快速检测方法:Faster-SSD。在计算量有限的平台上达到了实时检测同时保持高精度。首先,将SSD的基础网络更换为Res Net-34。其次,在生成预测框阶段,先求得满足条件的先验框,再生成对应类别的预测框。第三,提出了一个可变最低阈值的方法来减少计算量。最后


融合元数据及Attention机制的深度联合学习推荐

张全贵;李志强;张新新;曹志强, 计算机应用研究 2019年11期 , 期刊

...,提出一种融合元数据及Attention机制的深度联合学习推荐方法。它利用双深度网络联合学习,其中一个网络基于隐反馈数据实现矩阵非线性分解以学习用户/项目个性化关系,另一个利用Attention机制自动捕捉用户/项目关键属性对推荐工作的影响,通过赋予不同属性权重凸显的用户偏好关系建模辅以扩展模型。实验结果表明,所提出的推荐算法在MovieLens 100K和MovieLens 1M两个公开数据集上均表现出较为优越的推荐性能。...


基于FasterR-CNN的服务机器人物品识别研究

石杰;周亚丽;张奇志, 计算机应用研究 2019年11期 , 期刊

...用商品识别流程通常使用较为经典的图像识别和机器学习算法,如支持向量机(SVM)、随机森林或Adaboost,然后利用目标图像的梯度、纹理或颜色的基本特征来对日用商品进行识别,可以在比较简单的背景中得到应用,但是在复杂的背景环境中很难有比较突出的表现,并且难以达到较高的准确率。目前在目标识别中表现比较优异的是卷积神经网络(CNN),并成为很多目标识别场景中的首选。考虑到服务机器人的硬件配置成本,将基于区域的卷积神经网络(R-CNN)的快速算法Faster R-CNN引入系统中...


基于循环神经网络和注意力模型的文本情感分析

胡荣磊;芮璐;齐筱;张昕然, 计算机应用研究 2019年11期 , 期刊

...重大的影响,更是在政治、经济、社会科学等受人们主观观点影响较大的领域有着深远的影响。深度学习在文本情感分析中的作用越来越重要。将循环神经网络中的长短期记忆网络和前馈注意力模型相结合,提出一种文本情感分析方案。在基本长短期记忆网络中加入前馈注意力模型,并在Tensorflow深度学习框架下对方案进行了实现。根据准确率、召回率和F1测度等衡量指标,与现有的方案对比表明,提出的方案较传统的机器学习方法和单纯的长短期记忆网络的方法有明显的优势。...


基于多尺度池化卷积神经网络的疲劳检测方法研究

顾王欢;朱煜;陈旭东;郑兵兵;何林飞, 计算机应用研究 2019年11期 , 期刊

...。针对视觉特征分析疲劳检测问题,设计了一种级联深度学习的检测系统结构,并提出基于多尺度池化的卷积神经网络疲劳状态检测模型。首先通过深度学习模型MTCNN进行人脸检测,提取出眼睛和嘴巴区域。针对眼睛和嘴巴的状态表征和识别问题,提出一种基于ResNet的多尺度池化模型(MSP)对眼睛和嘴巴状态进行训练。实时检测时,将眼睛嘴巴区域通过训练好的卷积神经网络模型进行状态识别,最后基于PERCLOS和提出的嘴巴张合频率(FOM)对驾驶员进行疲劳判定。实验结果表明,该算法具有较高的检测准...


基于改进最小分类误差准则算法的深度学习研究——以台风卫星云图为例

郑宗生;侯倩;邹国良;卢奇, 计算机应用研究 2019年11期 , 期刊

针对传统基于最小分类误差准则(MCE)建立的目标函数存在样本错分类时网络出现的梯度反向问题,引入最小分类误差准则,定义带修正项的FMCE目标函数。以较高精度的交叉熵作为基函数,将FMCE作为修正函数,提出改进交叉熵目标函数CE-FMCE,使得网络在反向传播过程中提升标签类输出的概率。CE-FMCE不仅克服了传统MCE目标函数的梯度反向问题,还弥补了交叉熵函数对非标签集梯度不作区分处理的不足。分别在自建台风云图数据集和通用数据集MNIST上对CE-FMCE和MSE、交叉熵、


复杂大交通场景弱小目标检测技术

华夏;王新晴;马昭烨;王东;邵发明, 计算机应用研究 2019年11期 , 期刊

针对现有基于大数据和深度学习的目标检测框架对于高分辨率复杂大场景中低分辨率小目标识别效果较差,多目标检测的精度和实时性难以平衡的问题,改进了基于深度学习的目标检测框架 SSD(single shot multibox detector),提出一种改进的多目标检测框架DRZ-SSD(DRZ),将其专用于复杂大交通场景多目标检测。检测以从粗到细的策略进行,分别训练一个低分辨率粗略检测器和一个高分辨率精细检测器,对高分辨率图像进行下采样获得低分辨率版本,设计了一种基于增强学习的动...


基于深度学习的地空导弹发射区解算方法

薛亚勇;胡国文;, 指挥信息系统与技术 发表时间:2018-09-07 05:56 期刊

第!卷!第"期!#$%&年&月指挥信息系统与技术'())*+,-+.(/)*01(+23405)*+,6578+(9(:3;(9?:实践与应用 !"#!


视觉里程计算法研究综述

慈文彦;黄影平;胡兴, 计算机应用研究 2019年09期 , 期刊

视觉里程计通过分析相机所获取的图像流信息估计移动机器人的位姿。为了深入分析视觉里程计算法的发展现状,结合一些先进的视觉里程计系统,综述了视觉里程计的相关技术以及最新的研究成果。首先简述了视觉里程计的概念和发展历程,介绍了视觉里程计问题的数学描述和分类方法;然后,详细阐述了视觉里程计的关键技术,包括特征模块、帧间位姿估计和减少漂移;此外,还介绍了基于深度学习的视觉里程计的发展动态。最后,总结了视觉里程计目前存在的问题,展望了未来的发展趋势。...


基于改进的深度神经网络的人体动作识别模型

何冰倩;魏维;张斌;高联欣;宋岩贝, 计算机应用研究 2019年11期 , 期刊

...题,提出一种基于时空金字塔和注意力机制相结合的深度神经网络模型,将包含时空金字塔的3D-CNN和添加时空注意力机制的LSTM模型相结合,实现了对视频段的多尺度处理和对动作的复杂时空信息的充分利用。以RGB图像和光流场作为空域和时域的输入,以融合金字塔池化层的运动和外观特征后的融合特征作为融合域的输入,最后采用决策融合策略获得最终动作识别结果。在UCF101和HMDB51数据集上进行实验,分别取得了94.2%和70.5%的识别准确率。实验结果表明,改进的网络模型在基于视频的人...


采用深度学习和多维模糊C均值聚类的负荷分类方法

石亮缘; 周任军; 张武军; 余虎; 李彬; 王珑, 电力系统及其自动化学报 发表时间:2018-09-18 11:38 期刊

...海量的负荷数据进行有效地分类处理,提出一种采用深度学习和多维模糊C均值聚类的负荷分类方法。采用深度学习中的卷积自编码器堆叠形成深度卷积自编码网络(CAEs),通过训练实现对输入的典型日负荷曲线集进行特征分层提取和降维处理。计及低维特征序列的数值维度和趋势维度,将数值序列的欧氏距离与趋势序列的改进动态时间弯曲距离相结合为多维相似性距离作为新的相似性指标,提出一种多维模糊C均值聚类算法,用以对特征序列进行聚类分析。算例分析结果表明,所提出的方法在数据特征提取降维、负荷分类有效性...


基于深度学习的人工智能设计决策模型

王亚辉; 余隋怀; 陈登凯; 初建杰; 刘卓; 王金磊; 马宁, 计算机集成制造系统 发表时间:2018-09-25 15:23 期刊

...设计决策者决策偏好对产品开发的影响,进一步提升设计决策效率,提出了ResNet人工智能设计决策模型,该模型基于人工智能思想,构建基于产品造型语义的设计历史方案数据集,并对该数据集进行产品造型语义标注,通过深度学习ResNet算法对数据集进行不断训练来提高设计决策的准确度,把一般设计决策问题转化为设计方案图像的语义识别问题,最大限度消除决策者决策偏好的影响。最终通过起重机造型设计决策实例验证了ResNet人工智能设计决策模型的有效性,证明了模型的可行性和合理性。...


基于生成式对抗网络的中文字体风格迁移

滕少华;孔棱睿;, 计算机应用研究 2019年11期 , 期刊

风格多样的中文字体是一种重要的中国文化符号,它的设计和操作是一项需要大量专业知识的艰巨工作。因此,针对这项工作提出一种基于生成式对抗网络的中文字体风格迁移的新方法。实验中,使用基于残差网络结构的生成式模型,在均方误差约束下,进行生成式模型与判别式模型之间的对抗训练,最后使用训练所得的生成式模型实现不同中文字体间一对一和多对多的风格迁移。实验表明,与之前常用的基于L1正则化方法相比,使用这种方法在字体细节生成上有更出色的表现,简化了中文字体的建模方式,提高了生成图像的逼真度


基于深度学习的桥梁裂缝检测算法研究

李良福;马卫飞;李丽;陆铖;, 自动化学报 发表时间:2018-10-07 23:48 期刊

...处理算法不能很好的对桥梁裂缝进行检测,而经典的深度学习模型直接用于桥梁裂缝的检测,效果不甚理想.针对这些问题,本文提出了一种基于深度学习的桥梁裂缝检测算法.首先,利用滑动窗口算法将桥梁裂缝图像切分为较小的桥梁裂缝面元图像和桥梁背景面元图像,并根据对面元图像的分析,提出一种基于卷积神经网络(CNN)的DBCC(Deep-bridge-crack-classify)分类模型,用于桥梁背景面元和桥梁裂缝面元的识别.然后,基于DBCC分类模型结合改进的窗口滑动算法对桥梁裂缝进行检测...


使用动态增减枝算法优化网络结构的DBN模型

张士昱; 宋威; 王晨妮; 郑珊珊, 计算机科学与探索 发表时间:2018-10-10 16:20 期刊

近年来深度信念网络(Deep Belief Network,DBN)得到了广泛的应用,但在现有文献中很少有关于如何动态确定其结构的详细研究。本文提出了一种使用动态增减枝算法的动态DBN模型(Dynamic Deep Belief Network,DDBN),可以有效的优化DBN的网络结构。DDBN可以使用动态增减枝算法而不是人工实验来自动确定其结构。首先,在训练过程中通过改变隐藏层层数和隐藏层神经元的数量,自动构建DDBN的结构,这是通过动态增减枝算法实现的。该算法依赖于隐...


基于视觉的三维重建关键技术研究综述

郑太雄;黄帅;李永福;冯明驰;, 自动化学报 发表时间:2018-10-11 09:34 期刊

三维重建在视觉方面具有很高的研究价值,在机器人视觉导航、智能车环境感知系统以及虚拟现实中被广泛应用.本文对近年来国内外基于视觉的三维重建方法的研究工作进行了总结和分析,主要介绍了基于主动视觉下的激光扫描法、结构光法、阴影法以及TOF技术、雷达技术、Kinect技术和被动视觉下的单目视觉、双目视觉、多目视觉以及其他被动视觉法的三维重建技术,并比较和分析这些方法的优点和不足.最后对三维重建的未来发展作了几点展望.


一种深度Q网络的改进算法

夏宗涛; 秦进, 计算机应用研究 发表时间:2018-10-15 13:21 期刊

深度Q网络存在严重的过估计问题,导致智能体寻找最优策略的能力下降。为了缓解深度Q网络中存在的过估计问题,提出一个更正函数用于对深度Q网络中的评价函数进行改进,当选择的动作为最优动作时更正函数为1,不对当前状态—动作值进行修改,当选择的动作不是最优动作时更正函数小于1,缩小当前状态—动作值,从而使得最优状态—动作值与非最优状态—动作值的差异增大,减少过估计问题的影响。实验证明改进的算法在Playing Atari2600视频游戏以及Open AI Gym中取得了更好的性能。说...


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