基于CNN的棉田杂草识别方法

针对杂草的精确喷洒问题提出一种基于卷积神经网络(Convolution Neural Network, CNN)的棉花植株和杂草的检测识别方法。首先采集不同环境下棉田中棉花植株和不同种类的杂草图像作为网络模型的数据集，对数据集进行数据增强来增加数据集的数量，将其分为训练集与测试集；然后构建CNN模型，在模型中添加Dropout层，以防止网络出现过拟合，将训练集数据输入网络模型，使模型学习棉花植株和杂草的特征信息；最后将测试集数据输入CNN模型，测试CNN模型对棉花植株和杂草的识别能力。研究结果表明CNN对于棉花植株和杂草的分类结果精度超过了99.95%,识别时间为197.2s,证明CNN可以快速高效的识别棉田中棉花植株和杂草，为农业智能精确除草装备的研发提供研究基础。     

基于双路CNN的多姿态人脸识别方法

提出了一种基于卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)的多姿态人脸识别方法。利用该方法可以将输入的人脸投影到高维特征空间并输出具备姿态鲁棒性的人脸特征,从而进行精确的多姿态人脸识别。经过大量的实验验证,该模型在多个数据集上取得了良好效果。与传统的单路CNN网络层次结构不同,本文方法采用双路CNN网络层次结构并结合度量学习来优化传统的CNN模型。最后,使用Tensorflow深度学习框架进行实验,实验结果表明,该框架的识别准确率比目前几种常用的多姿态人脸识别算法的识别准确率更高。     

基于卷积神经网络进行电影院人群分布统计

基于传统算法检测人脸提取特征来预测人的性别和年龄,构建一种基于卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)的电影院人群分布统计模型.该模型包括人脸检测模型和卷积神经网络模型两部分,根据性别和年龄对人群进行精确分类,从而得到电影院人群的分布,为电影院投放电影提供可靠的依据.在Adience公开数据集上的实验结果表明:该模型对于电影院人群分布统计的准确率高达77.92%.     

基于特征优化的广告点击率预测模型研究

针对互联网广告数据具有高维稀疏性的特点,在现有的点击率(Click-Through Rate, CTR)预测问题的相关理论和技术基础上,给出了一种基于梯度提升决策树(Gradient Boosting Decision Tree, GBDT)的卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNN)在线广告特征提取模型(CNN Based on GBDT,CNN+). CNN+模型不仅能从原始数据中提取出深度高阶特征,还能解决卷积神经网络在稀疏、高维特征中提取特征困难的问题.在真实数据集上的实验结果表明,与主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)和梯度提升决策树这两种特征提取方法相比, CNN+模型提取的特征更加有效.     

基于小波包与CNN的滚动轴承故障诊断

滚动轴承的振动信号具有较强的非平稳性,小波包(Wavelet Packet,WP)时频分析方法能有效提取非平稳信号的时频特征,具有精细的时频分辨率。而卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)强大的特征学习能力使其具有优于浅层网络的故障识别率。为了更准确地诊断出滚动轴承的运行状态,提出一种基于小波包与CNN相结合的滚动轴承故障诊断方法:对采集的轴承振动信号进行小波包时频分析,得到各类信号的时频特征图,采用fine-tuning技术在CNN模型caffe Net上进行微调,解决少量样本训练CNN模型的问题,最终得到了可用于滚动轴承故障诊断的CNN模型。采用小波包与CNN相结合进行故障诊断,故障识别率达到了99.1%,高于连续小波变换(CWT)和短时傅里叶变换(STFT)与CNN相结合的故障识别率。而采用主成分分析(PCA)与支持向量机(SVM)相结合的故障识别率最低,且对复合故障的识别效果明显不足。     

基于并行LSTM-CNN的化工过程故障检测

为保证生产过程的安全稳定运行，避免因故障导致损失，及时检测出异常工况并对异常工况进行准确诊断十分重要。针对化工过程的复杂性，提出一种并行长短时记忆网络和卷积神经网络（Parallel Long and Short-Term Memory Network and Convolutional Neural Network,PLSTM-CNN）模型进行化工生产过程故障检测。该模型有效结合LSTM对时间序列数据全局特征提取能力和CNN模型善于提取局部特征的能力，减少了特征信息的丢失，实现了较高的故障检测率。采用一维稠密卷积神经网络作为CNN的主体，结合LSTM网络对序列信息变化敏感的特点，在构建更深层网络的同时避免模型过拟合。采用最大互信息（Maximum Mutual Information Coefficient,MMIC）数据预处理方法，提高了数据的局部相关性以及从不同初始条件下PLSTM-CNN模型检测故障的效率。以TE(Tennessee Eastman)过程为研究对象，PLSTM-CNN模型在故障平均检测率和漏报率等指标上明显优于传统循环神经网络。     

基于机器学习和超声成像的缺陷识别与分析

为了量化分析样本中的缺陷,利用卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)结合阈值分割和深度优先搜索算法实现了对超声检测图像中样品内部缺陷的识别,将实际图像输入神经网络模型中,成功完成了对缺陷的标记,验证了模型的可靠性.利用Field Ⅱ对全矩阵捕获(Full Matrix Capture,FMC)过程及对数据以全聚焦成像方法(Total Focus Method,TFM)进行成像的过程进行了仿真模拟,获得了可用于机器学习的数据集.基于方向梯度直方图(Histogram of Oriented Gradient,HOG)提取了全聚焦成像结果图的图像特征,利用改进的支持向量机(Support Vector Machine,SVM)获得由图像预测缺陷半径的模型并对该模型进行了评价.结果表明,利用上述方法提取的缺陷半径信息精准度在0.1 mm,能够应用于缺陷半径的量化分析,预测误差主要来源于数据集两端,可以通过预处理算法进一步提升检测精度.     

基于卷积神经网络的高分辨率雷达目标识别

提出一种基于卷积神经网络(Convolution Neural Network,CNN)的高分辨率雷达目标识别方法.首先针对小样本应用于深度CNN时训练过程中损失函数值收敛速度慢的问题,利用结合批归一化算法的改进CNN网络对高分辨距离像(High Resolution Range Profile,HRRP)进行自动特征提取;再利用支持向量机(Support Vector Machine,SVM)对距离像特征进行分类.使用军事车辆高保真电磁仿真数据对提出的方法进行验证,识别结果证明了该方法的有效性.     

融合CNN和标签特征的中文文本情绪多标签分类

文本情绪多标签分类是一种细粒度的文本情感分析,通过挖掘文本中蕴含的多种情绪信息,为文本分配多种所属的情绪标签。文章提出一种基于标签特征的卷积神经网络(CNN)情绪多标签分类方法,首先利用word2vec模型对文本进行词向量表示,然后利用标签特征来强化文本情绪和标签之间的联系,将其融合于CNN模型中,用于对文本情绪进行深层次的表示和多标签分类。为了验证方法的有效性,选取了CLR和LPLO两个多标签分类方法作为基准方法,在NLPCC2014的中文微博情绪分析数据集进行比较实验。结果表明,使用标签特征的CNN模型,可以提升微博情绪的分类性能。     

基于卷积神经网络的数字识别

为了解决银行、邮局等场合的实时数字识别问题,提出了一种优化的卷积神经网络(Convolutionnal Neural Network,CNN)数字识别方法。以Lenet-5模型为基础改进了卷积神经网络结构并推导了改进后的前向和反向传播算法,将改进的卷积神经网络在手写、印刷数字组合数据库上进行测试,分析了不同样本数量、训练迭代次数等参数对识别准确率的影响,并与传统算法进行比较分析。结果表明改进后的CNN结构简单,处理速度快,识别准确率高,具有良好的鲁棒性和泛化性,识别性能明显高于传统网络结构。     

基于深度卷积神经网络的地磁导航方向适配性分析

针对地磁导航方向适配性分析时人工提取的特征主观性较强且难以表达深层的结构性特征的问题,提出一种基于深度卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)的地磁导航方向适配性分析方法.首先,利用Gabor滤波器的方向选择特性建立了6个典型方向的适配特征图;然后,设计了卷积神经网络对深层次的方向适配特征进行提取,并通过混和粒子群算法(hybrid particle swarm optimization,HPSO)对卷积神经网络的训练参数进行优选;最后,通过仿真实验对所提方法进行了验证.结果表明,该方法可有效避免复杂的计算以及人工特征提取的盲目性,实现了地磁导航方向适配性分析的自动化,且所提方法的准确率高于传统的BP网络和支持向量机,对地磁导航和航迹规划具有指导意义.     

基于卷积神经网络的英文篇章情感量化方法

提出利用卷积神经网络(CNN)预测英文单词情感极性,并利用英文单词情感极性设计量化篇章情感倾向的方法.首先,利用fastText技术训练词嵌入模型,将英文单词转化为定长、稠密的词向量;接着,以词向量作为输入,构造一维CNN模型,并设计出多种具有不同深度的架构;最后,利用CNN预测模型计算篇章中所含英文单词的平均情感极性作为篇章情感倾向的量化分值.实验结果表明:相比于传统的机器学习模型,提出的CNN预测模型能够提升英文单词情感预测精度,所设计的篇章情感量化方法,也与主观判决情感色彩有较好的一致性.     

基于注意力机制和CNN-GRU组合网络的海底电缆运行状态预测方法

海底电缆作为各类海上平台能源供给的生命线,一旦发生故障将产生巨大的经济及战略影响,准确预测海底电缆运行状态有助于提前把握其运行风险,从而实现预防性维护。本文在充分挖掘海底电缆运维数据中的动、静态特征的基础上,提出一种基于注意力机制和卷积神经网络-门控循环神经网络（CNN-GRU）海底电缆运行状态预测方法。首先,考虑在线监测、巡检指标、静态试验三类关键影响因素,建立海底电缆运行状态评估指标体系;然后,基于改进层次分析法及多层次变权评估思想构建海底电缆运行状态评估模型;最后,建立基于注意力机制和CNN-GRU组合神经网络模型,将历史运行参数及状态量化结果作为输入特征参量,实现海底电缆运行状态的演化趋势预测。算例分析表明,所提方法可有效预测海底电缆的运行状态,平均百分数误差低至1.04%,与全连接神经网络、CNN、CNN-长短期记忆神经网络(LSTM)等算法相比均具备更优的预测精度。     

基于卷积神经网络的无人机识别方法仿真研究

为了提高卷积神经网络(CNN)的泛化性和鲁棒性,改善无人机航行时识别目标图像的精度,提出了一种CNN与概率神经网络(PNN)相结合的混合模型。利用CNN提取多层图像表示,使用PNN提取特征对图像进行分类以替代CNN内部的BP神经网络,采用均方差和降梯度法训练模型,通过将预处理的图像传输到CNN-PNN模型,对图像纹理和轮廓进行分类识别,并将此模型的仿真结果与卷积神经网络模型、卷积神经网络-支持向量机模型的结果进行对比。仿真结果表明,与其他两种模型相比,CNN-PNN模型具有更好的精准度,识别率高达96.30%。因此,CNN-PNN模型能够快速有效地识别图像,准确度和实时性较高,在图像识别等方面具有很好的应用前景。     

基于贝叶斯网络和卷积神经网络的手绘草图识别方法

为实现笔画的分组和识别,现有的草图识别算法通常会采用限制用户的绘图习惯来达到目的.该文提出了利用贝叶斯网络和卷积神经网络(CNN)的草图识别方法解决此问题.首先,使用高斯低通滤波器处理输入草图,得到更平滑的图像.然后将连续输入的笔划分为两部分,分别使用贝叶斯网络和卷积神经网络对分割后的笔画进行识别,当笔画的可靠性大于阈值时,以贝叶斯网络的识别结果为准,反之采用CNN的识别结果.实验结果表明,该文算法在电路符号绘制过程中的识别率和绘制完成后的识别率均取得了较好的结果.该文算法具有良好的应用前景.     

基于序列标注的事件联合抽取方法

事件抽取是自然语言处理领域的重要研究方向。传统的事件类型抽取系统采用分类方式,无法解决跨句子的事件角色和事件类型匹配问题。为了解决该问题,提出一种基于序列标注的事件联合抽取模型,结合卷积神经网络(convolutional neural networks, CNN)与长短期记忆网络(long short-term memory, LSTM)提取全局特征和局部特征;并在浅层LSTM层共享参数实现联合抽取,以序列标注方式抽取事件论元并匹配事件类型。实验结果表明,模型能有效提取司法领域的文档事件信息。     

大学生社交焦虑与自尊的关系研究--以南京9所高校为例

自尊是影响社交焦虑的重要因素之一。以南京高校1580名大学生为研究对象,以“交往焦虑量表”（IAS）、“罗森伯格量表”（RSES）、“德克萨斯社会行为问卷”为研究工具,运用 SPSS 统计软件调查分析,得出结论：大学生社交焦虑和自尊之间显著相关且互为因果。     

应用级联神经网络预测供热锅炉次日小时热负荷的初步研究

通过对供热锅炉房热负荷的分析，建立了基于两个BP网络的级联神经网络(CNN)。相关性分析表明，可将时间序列负荷数据作纵横向分离，横向相关系列负荷可作为CNN前一BP子网络的输入数据，纵向相关系列负荷可作为CNN后一BP子网络的输入数据。前一BP子网络用于小时负荷的初始预测，其预测结果加入后一BP子网络的输入系列，实现对负荷的精确预测。按照此模型，建立了某一印染厂锅炉房次日小时蒸汽负荷的CNN预测模型。程序运行结果表明该模型在预测时足够准确可靠。     

多尺度卷积循环神经网络的情感分类技术

结合卷积神经网络对于特征提取的优势和循环神经网络的长短时记忆算法的优势,提出一种新的基于多尺度的卷积循环神经网络模型,利用卷积神经网络中的多尺寸滤波器提取出具有丰富上下文关系的词特征,循环神经网络中的长短时记忆算法将提取到的词特征与句子的结构联系起来,从而完成文本情感分类任务.实验结果表明:与多种文本情感分类方法相比,文中算法具有较高的精度.     

基于CNN和DES的图像保密通信系统设计方案

为了解决混沌加密系统密钥空间设计上的不足以及数据加密标准(DES)加密算法易被攻击的问题,将细胞神经网络与DES加密算法相结合,提出一种混合加密通信方案.该方案利用细胞神经网络产生混沌信号,将其经过取整、取模、平方、开方、增益、偏移等运算处理后,用得到的新的混沌伪随机序列将图像加密,然后利用DES算法进行再加密.文中还讨论了系统的实现方法.仿真结果表明,采用此混合加密方案进行加解密均可取得较好的效果,解密结果对细胞神经网络初值和DES密钥高度敏感,安全性能有所提高.