基于迁移学习的危险行为识别方法研究

深度学习中卷积神经网络在行为识别领域有着良好的识别效果,但是由于深度学习需要较大数据集训练模型,而现今公开数据集中危险行为识别相关方向没有大量数据集。针对危险行为识别领域样本少、无法进行深度学习训练等问题,建立了危险行为识别数据集,并采用迁移学习方法对C3D网络模型进行迁移训练。结果表明,迁移学习后C3D网络模型对危险行为识别数据集平均识别率达到了83. 2%,可以有效识别危险行为动作。     

基于无监督迁移成分分析和深度信念网络的轴承故障诊断方法

针对轴承故障样本少导致识别精度低的问题,提出一种基于无监督迁移成分分析(unsupervised transfer component analysis,UTCA)和深度信念网络(deep belief network,DBN)的故障诊断方法。首先利用UTCA的核函数将不同工况样本特征映射到一个共享再生核Hilbert空间中,使得源域和目标域样本集更加相似,并通过最大均值偏差嵌入法(maximum mean discrepancy embedding,MMDE)判断能够迁移的源域数据,将源域样本迁移到目标域中,为深度学习提供充足的训练样本,解决了实际故障样本较少的问题;然后采用DBN模型对源域样本进行训练,再对映射后无标记的目标域样本进行故障诊断分析。利用不同工况下的滚动轴承实验数据进行算法验证,结果表明,与普通DBN、SVM、BPNN以及传统机器学习-UTCA融合方法相比,本文方法对滚动轴承故障的诊断精度更高。     

基于迁移学习的小样本轴承故障诊断方法研究

针对实际应用中训练样本严重不足的问题,提出了一种改进迁移学习方法,将模型在源域上学习的故障诊断知识迁移至目标域,并将其用于小样本轴承故障诊断研究。采用全局均值池化层代替卷积神经网络中的全连接层进行分类输出,减少了网络的待训练参数量。采用预训练微调的迁移学习方法,使用数量充足的源域样本来训练网络,避免了数据不足导致的过拟合现象。将网络结构和参数迁移至目标域后,微调较深层的网络参数,使得网络适应目标域样本的数据分布。在凯斯西储大学轴承数据集和实验室轴承数据集上进行了迁移学习实验和轴承分类诊断,结果表明:在跨工况和跨型号的情况下,仅使用1%目标域训练集数据进行微调时,所使用的方法获得了92.25%的平均分类准确率。所提方法完成了小样本下的滚动轴承故障迁移诊断任务,对迁移学习理论在轴承故障诊断中的研究应用具有一定价值。     

基于深度迁移网络MobileNetV3的地形识别

传统地形识别算法,主要建立在人工提取特征和训练分类器的前提上,其通用能力有限且准确度不高,或者需要大量的数据集训练基础,这种方法训练的网络模型参数较大且预测耗时较长,不利于移植到移动端。因此,运用迁移学习思想,提出了一种基于深度迁移网络的地形识别算法。采用轻量级卷积神经网络MobileNetV3,在爬虫获取和自建适量数据集基础上,对神经网络进行迁移学习。首先,采用图像分类数据集ImageNet上的预训练成果,根据预训练模型权重对MobileNetV3网络进行初始化,实现对模型大规模共享参数的迁移;然后,通过在自建数据集GXU-Terrain6上进行新的训练,微调模型参数,进而得到新的分类模型;最后,利用训练好的模型对地形类别进行预测,从而完成识别任务。提出算法在GXU-Terrain6测试集上取得了93.00%的平均预测准确率。实验结果表明,基于深度迁移的地形识别算法运用较少数据,可获得较高的识别准确率,网络实时性好,适合向移动端移植。     

基于域分离网络的实体解析迁移方法

实体解析致力于识别多条记录是否描述真实世界相同实体，这是数据清洗和数据集成中的关键问题.近年来，基于深度学习的实体解析广受欢迎，它们需要大量标注数据才能达到较优的效果.然而，在现实场景中，大量高质量标注数据不容易获得.本文提出了一个基于深度迁移学习的实体解析模型，通过域分离网络提取源域和目标域的公共特征，并利用公共特征得到实体解析结果，从而实现从源域到目标域的迁移.实验结果表明，在多个数据集上，本文提出的方法比之前最好的方法在F1度量上最大提高了40%左右.实验证明本文的方法具有更好的表现，并且训练时间更短.     

基于联合对抗训练的鲁棒度量迁移

迁移度量学习旨在从强大且可靠的距离度量中迁移知识来改善目标度量的效果,这些度量往往来自于学习目标相关的任务.现有的迁移度量学习算法仅关注于如何迁移知识,而这些知识容易过拟合到源域中.首先研究如何在源域中训练一个适合于迁移的源域度量,然后设计了一种通用的深度异质迁移算法来进行高效的迁移学习.值得注意的是,将源域度量以联合对抗学习的方式进行训练,再以深度神经网络的方式将其参数化表示并对其进行迁移.迁移中通过表征模仿的方式来学习源域度量中的知识,这种方式允许源域和目标域中的知识来自于异质域.此外,严格限制目标度量网络的大小,使得目标网络更够进行高效的推理计算.在人脸识别数据集上的实验展现了本方法的有效性.     

适用于样本分布差异的迁移学习调制识别算法

针对大量有标签样本的数据驱动模型方法存在数据分布不完备问题,结合实际环境中通信信号样本差异大的特点,提出一种对抗域适应迁移算法.通过类判别器和域判别器对抗训练,使特征提取器能够提取到既具有类差异性又具有域不变性的特征.以无监督学习方式对目标域信号进行分类,以提升调制识别算法在实际环境中拟合存在分布差异数据集的自适应能力.对实际信号样本集中调制方式相近的9类调制信号在不同信噪比条件下进行测试,域适应迁移方法通过对抗训练有标签高信噪比的源域样本和无标签低信噪比的目标域样本,结果发现该算法的平均识别准确率较以往直接训练的平均识别准确率大幅提升.     

基于VGG-F动态学习模型的苹果病虫害识别

为了提高自然环境下苹果病虫害的识别准确率和识别效率,提出了具有动态学习特征的VGG-F苹果病虫害识别模型。首先,依据常见的苹果病害和虫害类型构建图像数据集,同时采用Retinex算法对数据集中的含雾图像进行增强处理;然后选择网络层数较少的VGG-F网络模型作为迁移学习对象,并依据数据样本特性对重训练过程进行学习率动态调整,以及基于试验对比选取最佳动量值;最后,利用数据集对三种不同模型进行重训练和识别效果对比测试。数值测试结果表明,相比于原始VGG-F模型和深层模型VGG-19,文中模型将苹果病虫害识别准确率分别提升了5%和0.63%,且该模型的重训练时间最短,从而验证了文中苹果病虫害识别模型的有效性。     

采用深度迁移学习与自适应加权的滚动轴承故障诊断

针对滚动轴承目标域数据中额外故障状态样本影响其故障诊断精度的问题，提出了采用深度迁移学习与自适应加权的滚动轴承故障诊断方法。建立特征提取模块，利用深度卷积神经网络将轴承样本映射到高维特征空间；利用迁移学习思想设计加权领域鉴别器，对样本进行自适应加权，并通过在特征空间的对抗训练，增大目标域与源域共有健康状态样本的领域相似性，抑制目标域额外故障状态样本与源域样本的领域相似性增强；依据样本权重，度量目标域与源域样本的相似性，设定阈值将目标域额外故障状态样本标记为未知故障；将源域故障诊断知识迁移到目标域共有健康状态样本的故障识别中。利用齿轮箱轴承数据、凯斯西储大学滚动轴承数据和机车轮对轴承数据对提出的方法进行验证，结果表明：所提方法在3个数据集上均达到89%以上的诊断精度，而对比方法的诊断精度均低于80%。所提方法能够克服额外故障状态样本的影响，有效实现滚动轴承故障诊断。     

采用迁移学习的小样本锂电池荷电状态估算方法

针对锂电池荷电状态(SOC)估算面临的大型数据集获取困难和训练速度慢的问题，结合深度学习和迁移学习提出一种小样本锂电池荷电状态估算方法。基于卷积-长短期记忆网络(CNN-LSTM)构建深度神经网络结构。在源域上采用K折交叉验证对NASA数据集进行划分，选取SOC估计性能最优的网络，利用目标域内具有多种工况和温度条件的Panasonic小样本数据进行迁移学习。为了提升方法的整体性能，分析了网络超参数对SOC估计结果的影响。实验结果表明：在相同的迭代次数下，该方法在不同的工况下可以较准确地实现小样本电池SOC估计，相较于非小样本迁移学习处理方法的均方根误差降低了47.29%。     

基于计算机视觉的植物病害识别方法综述

病害识别是计算机视觉技术在农业领域的重要应用之一,对及时发现和早期预防植物病害起着关键作用。近年来,随着病害识别方法的不断演进,病害识别性能有了显著提高,但自然条件下病害特征提取困难、病害严重程度难以区分等问题依然存在。为了在现有方法的基础上进一步探索病害识别的新思路,先是针对不同识别目标,分析病害识别和病害严重程度识别的研究现状。然后从视觉特征类型和学习方式两个角度对植物病害识别方法进行全面的比较与研究,指出深度模型是当前植物病害识别的主流方法,融合多源信息和结合不同的机器学习方式是改进植物病害识别的重要手段,并将不同识别方法在主流数据集上的性能进行对比和分析。最后对未来发展方向进行展望。     

彩票方案的剖析与优化设计

主要寻求对彩民最具吸引力的彩票方案．首先通过对各种彩票方案进行分析,引入彩票方案对彩民的“吸引力”这个定量描述,并用该定量描述作为目标函数建立一般彩票方案的合理度模型．然后,根据该模型,对各种彩票方案的各种奖项出现的可能性、奖项奖金额设置以及对彩民的吸引力进行定量分析与计算,得出比较有吸引力的方案．最后设计一种比这些彩票方案更具有吸引力的彩票方案．     

基于局部LRS方法的稀疏信号片段检测

在稀疏信号的检测问题中,两个重要的挑战是如何提高检测精确度和降低计算复杂度。提出局部似然比选择法(LRSL)并用于检测一维噪声数据中的稀疏信号片段。与一般的似然比选择法(LRS)不同, LRSL方法首先选出观测值大于某个阈值的点,然后再从这些点的邻域内进行检测。 由于信号片段的稀疏性,LRSL方法能够显著地降低计算复杂度。另外,理论渐近结果表明,与LRS相比,LRSL方法能检测到更加微弱的信号。 仿真结果表明所提出的方法具有更高的检测精度和检测效率。     

宿州市城乡体育彩票消费现状的比较研究

乡镇体育彩票事业是体彩事业的未来,乡镇与城市在体彩消费者、消费行为、销售管理等方面存在着一定的差异;本文通过调查、访谈等科研方法,对比研究宿州市城乡体育彩票消费者及消费现状,希望能够对乡镇体彩事业的发展给予一定的帮助.研究结果表明:宿州市城乡体育彩票在消费者构成、消费行为、消费动机、对体彩的认识等方面都有差异;而且城乡体彩销售站点在服务水平、管理意识、宣传手段、销售额等方面也存在着较大的差异.     

彩票类型的管理模型探讨

研究了基本彩票类型的管理模型，建立了一个双目标函数优化模型，并利用中奖率、剩余奖金金额、彩票的吸引力和方案的效用函数等指标评价了方案的合理性，最后运用MATLAB编程求解选出了彩票运作的最优方案。     

推荐系统研究综述

随着互联网技术的快速发展,如何对海量网络信息进行挖掘分析,已成为热点和难点问题。推荐系统能够帮助用户在没有明确需求或者信息量巨大时解决信息过载的问题,为用户提供精准、快速的业务(如商品、项目、服务等)信息,成为近年来产业界和学术界共同的兴趣点和研究热点,但是,目前数据的种类多种多样并且应用场景广泛,在面对这种情况时,推荐系统也会遇到冷启动、稀疏矩阵等挑战。深度学习是机器学习的一个重要研究领域和分支,近年来发展迅猛。研究人员使用深度学习方法,在语音识别、图像处理、自然语言处理等领域都取得了很大的突破与成就。目前,深度学习在推荐领域也得到了许多研究人员的青睐,成为推荐领域的一个新方向。推荐方法中融合深度学习技术,可以有效解决传统推荐系统中冷启动、稀疏矩阵等问题,提高推荐系统的性能和推荐精度。文中主要对传统的推荐方法和当前深度学习技术中神经网络在推荐方法上的应用进行了归纳,其中传统推荐方法主要分为以下3类:1)基于内容推荐方法主要依据用户与项目之间的特征信息,用户之间的联系不会影响推荐结果,所以不存在冷启动和稀疏矩阵的问题,但是基于内容推荐的结果新颖程度低并且面临特征提取的问题。2)协同过滤推荐方法是目前应用最为广泛的一种方法,不需要有关用户或项目的信息,只基于用户和诸如点击、浏览和评级等项目的交互信息做出准确的推荐。虽然该方法简单有效但是会出现稀疏矩阵和冷启动的问题。3)混合推荐方法融合了前2种传统推荐方法的特点,能取得很好的推荐效果,但在处理文本、图像等多源异构辅助信息时仍面临一些挑战与困难。依据神经网络基于深度学习的推荐方法主要分为4类:基于深度神经网络(DNN)的推荐方法、基于卷积神经网络(CNN)的推荐方法、基于循环神经网络(RNN)和长短期记忆神经网络(LSTM)的推荐方法、基于图神经网络(GNN)的推荐方法、将深度学习技术融入到推荐领域,构造的模型具有以下优势:具有较强的表征能力,可以直接从内容中提取用户和项目特征;具有较强的抗噪能力,可以轻易地处理含有噪声的数据;可以对动态或者序列数据进行建模;可以更加精准地学习用户或项目特征;便于对数据进行统一处理,并且可以处理大规模数据。将深度学习技术应用到推荐领域,可以积极有效地应对传统推荐方法面临的挑战,提高推荐效果。     

中外体育博彩发展的对比分析研究

通过文献资料法、对比研究法、逻辑分析法分别从运行机制、市场发展、营销模式三个方面对中外体育博彩业的发展状况进行了对比分析;通过分析,总结出国外博彩开展的先进经验和我国体育博彩业目前的发展特点及立法、管理等方面的问题与不足;通过中外博彩业发展的对比研究,对我国体育博彩业的发展提出相应的建议,为探索一条更适合我国体育彩票发展的道路提供借鉴.     

西南地区体育彩票消费市场的现状及对策研究

通过问卷调查和相关文献资料研究,从投入因素（刺激因素）、内在因素、外在因素和产出因素（反应因素）这四大因素来研究西南地区体育彩票消费者购买行为的产生和变化,并对体育彩票消费群体的特征和西南地区体育彩票的市场现状进行分析,同时提出了相关的对策和建议。     

基于稀疏编码的迁移学习及其在行人检测中的应用

行人检测是计算机视觉领域中的研究热点,其实质是一个二分类问题.目前基于统计的行人检测技术已取得了一定进展,但大都需要大量的训练数据.针对这一问题,提出了一种基于迁移学习的半监督行人分类方法:首先基于稀疏编码,从任意的未标记样本中,学习到一个紧凑、有效的特征表示;然后通过迁移学习,将学习到的特征表示方法迁移到行人分类中.在MIT行人数据库上的实验结果表明:该方法能有效地刻画出行人的特征,提高行人分类的性能,在标记样本少的情况下仍具有良好的分类效果,因此可应用于行人检测中.     

基于特征迁移的在线教育导师推荐方法

在推荐系统中,数据稀疏和数据冷启动问题一直是待解决的重要难题。针对推荐系统中用户数量过少、评价数据稀疏、模型启动困难等问题,以及针对在线教育领域存在特征关联的特性,提出了一种全新的基于特征迁移的导师推荐方法。为了迁移出更多有用的信息,该方法基于有限的领域特征,在目标领域和训练领域之间建立了一个基于特征相似度的桥梁。首先,获取训练领域和目标领域的推荐矩阵。然后,向量化用户和项目的特征空间,计算目标领域和训练领域之间特征的相似度。最后,构建特征迁移模型对目标领域进行迁移,得出目标推荐矩阵。研究结果表明,提出的方法能够很好地解决在线教育导师推荐领域中数据冷启动以及数据稀疏问题,与传统的推荐方法相比取得了很好的效果。