文章-世纪中文出版社

郭昊琛闫帅帅刘天鹤《软件工程研究》 2019年12期

摘要:

基于深度学习的场景识别作为计算机视觉领域的重要方向,目前仍存在部分问题,如仅提取图像的高层语义特征而缺失了图像的底层特征,针对这个问题,提出基于改进SIFT特征与深度神经网络相结合的室内RGB-D图像识别方法。首先提取图像的SIFT特征,然后利用随机森林算法根据重要度对SIFT特征进行筛选,然后结合基于ResNet的深度神经网络,并提出基于深度直方图与深度均值直方图的深度损失函数,加速模型的收敛。实验结果表明,算法可以在NYUD v2数据集上达到71.52%的识别率,有效提升了室内场景识别的准确率。

深度贫困地区脱贫攻坚对策研究——以贺州市平桂区土瑶集聚区为例下载：32 浏览：314

吕南辉《当代市场营销》 2020年11期

摘要:

作为"贫中之贫、困中之困"的深度贫困地区,平桂区土瑶集聚区的脱贫攻坚任务十分艰巨。本研究基于平桂区土瑶集聚区的贫困现状,对深度贫困地区的致贫原因从主观因素到客观因素进行了深入分析,借鉴了其他深度贫困地区脱贫攻坚的积极做法,提出聚焦特色产业增强产业带动能力、整合资金激发扶贫开发动力等对策建议。

基于深度学习的改进贝叶斯网络入侵检测算法下载：56 浏览：462

孙惠丽1 陈维华2 刘东朝2 《软件工程研究》 2019年9期

摘要:

针对传统的朴素贝叶斯网络入侵检测技术存在训练数据集中属性冗余的问题,以及没有考虑到网络环境的变化导致贝叶斯网络结构改变的问题,提出一种结合深度学习和滑动窗口改进贝叶斯网络入侵检测方法。利用深度学习提取特征属性,降低数据集维数;采用滑动窗口技术实时更新贝叶斯网络参数,并利用特征属性的互信息计算各属性之间的相对欧氏距离,根据相对欧氏距离的大小及时更新贝叶斯网络,以提高检测率。实验结果表明,改进后的贝叶斯网络能够提高运算效率和检测率。

基于深度强化学习的机械臂避障路径规划研究下载：58 浏览：466

李广创程良伦《软件工程研究》 2019年8期

摘要:

为了解决现有的机械臂焊接系统调整动作的难度大,缺乏灵活性的问题,本文采用了深度强化学习算法来解决机械臂的路径规划问题;该方法使用一个三层的DNN网络,输入为机械臂的状态信息,输出为机械臂的运动关节角度,通过离线训练,机械臂能够自行训练出一条接近于最优的运动轨迹,能够成功地避开障碍物到达目标点;仿真在一个三自由度点焊机器人的模拟平台上进行,仿真实验表明,采用深度强化学习技术的机械臂能为焊接机械臂规划出一条无碰撞的路径,具有较强的避障能力。

基于深度学习的工业车辆驾驶行为识别下载：26 浏览：397

李俊杰1 邓海勤2 高志勇2 张勇1 《信息通信与技术》 2019年2期

摘要:

文章提出一种基于深度学习的工业车辆驾驶行为识别的方法。该方法对工业车辆在实际工厂环境中行驶的特点进行分析，将三轴加速度传感器和三轴角速度传感器采集到的数据进行预处理，根据处理结果将数据送入深度神经网络训练，完成对工业车辆驾驶行为的识别。系统先对样本数据使用数据插值、标准化处理等方法进行预处理，通过数据增强算法减少过拟合的影响，再基于长短期记忆网络(LSTM)处理时间序列数据，构建出CNN+LSTM的深度网络模型，用于驾驶行为的识别。测试结果表明，所提模型识别整体准确率可达96.51%，能够准确地识别出工业车辆行驶的状态。

基于改进Mobilenet算法的深度人脸识别算法下载：47 浏览：434

刘梦雅毛剑琳《信息通信与技术》 2019年2期

摘要:

针对深度人脸识别任务在移动端遇到的存储空间受限、预测所需时间长、算法性能不高等问题，提出了一种改进的Mobilenet算法。将Mobilenet算法的监督信号Softmax改进为AM-Softmax，通过多次实验，设计出AMSoftmax比较适合Mobilenet算法的附加余量和缩放因子值。训练集和验证集来源于数据集MS-Celeb-1M-v1c和数据集Asian-Celeb，并在LFW数据集上对改进Mobilenet算法的有效性进行了验证。通过与初始Mobilenet算法模型的对比实验发现，采用改进Mobilenet算法的性能较优，准确率比softmax提升了十个百分点。充分利用数据集AsianCeleb中的亚洲名人ID，增加训练样本数，将性能进一步提高了四个百分点。

欧亚经济联盟财政政策影响及其收益下载：55 浏览：447

孙钰贾亚男《现代经济研究进展》 2018年10期

摘要:

财政是推进欧亚经济联盟一体化发展的手段之一。实行何种财政政策既取决于欧亚经济联盟的一体化深度又取决于其他因素。欧亚经济联盟财政政策通过对成员国的财政权利和义务影响实施。通过分析欧亚经济联盟财政政策对成员国权利和义务的影响可以发现,各成员国的收益取决于多种因素,在各方面的收益差异很大。

基于深度强化学习的智能频谱分配策略研究下载：63 浏览：252

杨洁祎金光朱家骅《数据与科学》 2020年6期

摘要:

随着无线网络被广泛使用,频谱资源变得越来越稀缺,高效的频谱分配策略对无线通信至关重要。动态频谱接入是一个动态时变优化问题,基于固定编码的算法无法自适应复杂的网络环境。本文将深度强化学习算法引入到认知无线电系统中,使智能体在未知频谱环境下不断与环境进行交互,学习到最佳频谱选择策略,提高频谱资源利用效率。实验结果表明:该算法在复杂的网络环境下能有效学习到最佳策略,且当网络环境发生变化时,算法能自动调整,实现二次收敛。

卷积神经网络在图像识别中的应用下载：58 浏览：463

圣文顺孙艳文《软件工程研究》 2019年5期

摘要:

随着医学成像技术的不断发展,病理识别在医学诊断过程中的作用越来越重要。人工智能领域的机器学习可以帮助完成医学图像诊断的自动识别,数字化地辅助医学诊断过程,同时降低医务工作者的工作量。卷积神经网络(CNN)是近年发展起来的一种非常有效的机器学习方法,属于深度学习的范畴,它能够完整地模拟人类的图像识别过程,并且已经在图像识别领域取得了优异的成绩。本文将卷积神经网络应用于病理图像的识别中,同时对病理图片进行了采集、整理和智能学习,完成并分析了算法对比实验,最终实现了对病理图像的优化识别,提高了病理图像的识别率,验证了算法的有效性。

集成学习之随机森林算法综述下载：60 浏览：398

王奕森夏树涛《信息通信与技术》 2018年1期

摘要:

集成学习是一类非常重要且实用的方法，以简单高效著称的随机森林算法是集成学习算法的代表之一，它集成众多决策树并以投票的方式输出结果，在许多应用领域取得了巨大的成功。文章介绍决策树和随机森林算法，总结随机森林算法在性能改进、理论性质方面的研究进展，及其和深度学习算法之间的区别与联系。

人工智能算法梳理及解析下载：47 浏览：269

王蕴韬《信息通信与技术》 2018年1期

摘要:

文章旨在梳理当前人工智能主流算法脉络，简析其原理及应用场景，帮助人们更加理性深入地对人工智能技术有一个比较全面的理解和思考。文章在对人工智能技术背后数学理论及实际应用的分析基础上，对机器学习算法主要任务、深度学习发展动因、深度学习算法应用进行梳理和分析，提取出人工智能算法主要能够完成的三类任务，并在技术层面针对人工智能下一步发展做出了分析和展望。

基于肤色分割与深度学习的手势识别下载：56 浏览：478

杨洋郑紫微孙兹昂郝骏《数据与科学》 2019年11期

摘要:

手势识别在非语言交流和人机交互中有着十分重要作用,为了实现手势识别的准确率与鲁棒性。本文提出用YCbCr色彩空间检测肤色对输入的图像分割出感兴趣的手势区域,然后再通过深度学习的方法训练出手势识别的模型。该方法针对五种特定手(stop、ok、punch、yes、good)进行自动手势识别。使用Kears框架实现卷积神经网络。通过实验证明,该方法对输入的五种手势识别准确率达到94.6%,并且具有一定的鲁棒性。

基于LSTM模型的电影票房预测算法下载：74 浏览：487

杨朝强蒋卫丽邵党国《数据与科学》 2019年11期

摘要:

针对目前基于BP神经网络的电影票房预测算法中存在预测精度不高的问题,本文提出一种基于LSTM模型的电影票房算法。首先,分析电影票房的影响因素,对票房影响因子进行定量分析和归一化处理,其次根据影响因素的输入和输出变量确定网络拓扑图及神经元数量,建立神经网络结构后进行改进为深度学习,并增加"记忆"功能,建立LSTM票房预测模型,最后用亿恩电影智库上的电影票房数据分别用LSTM模型和BP神经网络模型进行预测对比。实验结果表明,LSTM模型在对实验中的4712数据预测的平均相对误差比BP神经网络预测低36%左右,在长期预测和短期预测中低BP神经网络约10%左右,预测结果相对比较准确,能够为电影的投资和放映提供有价值的参考,具有实际意义。

基于大数据特征的深度计算评估模型算法设计与研究下载：84 浏览：472

唐新宇1 陈晓明2 《软件工程研究》 2018年10期

摘要:

本文重点探讨深度计算评估模型的算法设计原理,从模型构建与程序开发两方面做出研究,结合大数据学习特征,探讨计算评估模型建立的主体方向。并以具体算法应用为例,对设计构建内容进行整理,帮助提升大数据环境下的信息资源更新获取效率,为深度计算评估模型算法应用提供技术参照。

基于卷积网络的遥感图像建筑物提取技术研究下载：87 浏览：484

付发未建英张丽娜《软件工程研究》 2018年9期

摘要:

Mask RCNN是当前最高水平的实例分割算法,本文将该算法应用到高分辨率遥感图像建筑物提取中,提出了一种高效、准确的高分辨率遥感图像建筑物提取方法。首先,利用Tensorflow和Keras深度学习框架搭建Mask RCNN网络模型;然后,通过有监督学习方式在IAILD数据集上进行模型学习。利用训练出的模型对测试集进行建筑物提取实验,通过与基于KNN和SVM等建筑物提取方法对比可以看出,本文方法可以更加完整的、准确的提取出建筑物。采用m AP评价指标对实验结果进行定量评价,本文算法的查全率和查准率均大于对比算法,且多次实验中本文算法的m AP均在81%以上,验证了基于卷积网络的高分辨率遥感图像建筑物提取的有效性和准确性。

1000 MW深度调峰机组热力系统优化研究下载：24 浏览：268

王林伍刚张亚夫高景辉王红雨孟颖琪《发电技术与研究》 2019年8期

摘要:

为提升超超临界火电机组深度调峰能力,解决大容量机组在低负荷时效率下降问题,提出并建设了1 000 MW高效宽负荷率机组示范工程。该工程对锅炉燃烧器、水冷壁及汽机蒸汽参数等进行了针对性的优化设计,通过协同增设补汽阀、外置式冷却器、零号高压加热器、低温省煤器等设备,实现了机组在较宽负荷范围内依然保持较高效率的目标。热力计算结果表明,示范机组在50%负荷下较现有机组效率提高3%以上,运行灵活性显著增强,取得了明显的经济和社会效益,相关经验对后续同类机组提升灵活性具有示范和参考价值。

各向异性叠前深度偏移技术在TSN油田的应用下载：49 浏览：488

韩博1 吴礼明1 陶长江2 杨鹏程2 《地球科学探索》 2020年11期

摘要:

塔里木盆地库车坳陷南缘低幅度构造领域是TSN地区重要的勘探领域。工区北部山前地表条件复杂、地下构造复杂、速度场复杂,导致地震资料信噪比偏低、成像效果差,给地震解释带来了多解性,从而制约了圈闭落实和油气藏的勘探开发。通过山前带地震资料处理攻关,形成了平滑地表各向异性叠前深度偏移技术。叠前深度偏移速度建模中,采用了DWT(回转波层析)构建表层速度场;综合应用地质、测井、VSP资料约束建立了中深层速度模型,采用井控各向异性参数提取、模型逐层迭代、道集拉平质控及网格层析成像技术提高了速度模型和成像的精度。通过各向异性叠前深度偏移处理,库车坳陷南缘低幅度构造地震资料信噪比和成像质量明显提高,目的层成像深度与实钻井分层吻合更好,偏移归位更准确,有效地指导了勘探井位部署。

基于稀疏DBN和双向LSTM的视觉语音识别算法下载：63 浏览：432

王一鸣陈恳《数据与科学》 2019年7期

摘要:

唇部视觉信息作为语音识别的辅助信息一直受到广泛关注,为更好的提取唇部视觉信息,提出一种基于稀疏深度信念网络(Deep Belief Network,DBN)和双向长短期记忆网络(Bidirectional Long Short-Term Memory,Bi LSTM)的视觉语音识别算法。该算法通过在DBN的目标函数后引入混合的l1/2范数和l1范数来实现DBN的稀疏表示,以此稀疏DBN对唇部视觉信息进行稀疏瓶颈特征的提取,再将提取的瓶颈特征送入Bi LSTM进行特征的学习分类。实验表明,该算法能有效的识别唇部视觉信息。

判定场地土类别的等效剪切波速度的最佳计算深度下载：64 浏览：468

林凤仙1 段继平1 许峻2 李正光3 许昭永1,3 《地球科学探索》 2020年8期

摘要:

以云南省昆明和玉溪等地区为例,对87个钻孔剪切波速测试资料,分别以15 m、20 m、25 m和30 m的深度计算等效剪切波速度和卓越频率。依照等效剪切波速和卓越频率两标准分别判定场地土类别并找出两法结果一致的深度。结果显示:①两标准对场地土类别判定结果相同的深度多数都在25 m处。这种孔数最多,有53个。其中有19个判定为中硬土,34个判定为中软土。②两标准对场地土类别判定结果相同的深度大于250 m和近于、等于30 m的有32个钻孔。其中有29个孔判定为中软土,3个孔判定为软弱土。③结果全都不相同的有2个钻孔。但在深度25 m处二者靠近等级分界点程度相同,一个是250 m/s,一个是卓越频率2.5 Hz。前者判定为中软土,后者判定为中硬土。依此确定判定场地土类别的等效剪切波速度和波速卓越频率的最佳计算深度为25～30 m;建议工程地质钻井勘探深度为30 m。

基于贝叶斯新型深度学习超参数优化的研究下载：61 浏览：252

朱汇龙1，2 刘晓燕1 刘瑶2 《数据与科学》 2019年4期

摘要:

一种新的贝叶斯优化的Python框架被称为GPflow Opt。这个包是基于流行的GPflow库,主要用于高斯过程,利用了Tensor Flow的优点包括自动微分,贝叶斯优化的并行处理和GPU计算。设计目标是关注于一个易于扩展的框架,使用自定义采集功能和模型。这个框架经过了完全的测试和文档化,并且提供了可伸缩性。本文是对贝叶斯优化算法进行改进,有效解决传统贝叶斯优化算法耗时长,性能波动大的缺陷。首先,通过拉丁超立方实验设计方法,生成贝叶斯优化中建立函数模型所需的初始点,提高有效评估点的生成率;其次,通过使用改进的高斯核函数和获取函数提高贝叶斯优化的效果。最后,在计算目标函数时合理选用部分数据,并在计算过程中使用并行计算的方法,加速整个优化过程。建立上述改进贝叶斯优化算法的实例,仿真结果表明该方法优化效率高,优化结果明显改善。

	在线客服
	客服电话：400-188-5008
	客服邮箱：service@ccnpub.com
	投诉举报：feedback@ccnpub.com

	在线客服：：点击联系客服
	联系电话：：400-188-5008
	客服邮箱：：service@ccnpub.com
	投诉举报：：feedback@ccnpub.com