一种基于卷积神经网络的区域调光技术

由于光线串扰,像素补偿算法难以根据提取出的背光信息进行准确补偿,同时,单一补偿曲线难以适应具有不同亮度特点的图像内容,导致补偿图像的平均质量不高.为了提高像素补偿算法对复杂图像内容的适应性,本文引入神经网络中的编码和解码思想,通过编码网络提取图像深层特征,在解码网络中利用浅层特征的信息对深层特征进行解码,提出了一种联合分类回归的液晶像素补偿神经网络.实验结果表明,此网络得到的像素补偿图像不仅可以提高图像的主观质量,还在对比度、峰值信噪比等客观指标上取得了较好的效果.     

结合上下文词汇匹配和图卷积的材料数据命名实体识别

材料领域的文献中蕴含着丰富的知识, 利用机器学习和自然语言处理等手段对文献进行数据挖掘是研究热点. 命名实体识别(named entity recognition, NER)是高效利用挖掘和抽取数据中信息的首要步骤. 为了解决现有实体识别方法中存在的向量表示无法解决一词多义、模型常提取上下文特征而忽略全局特征等问题, 提出了一种基于上下文词汇匹配和图卷积命名实体识别方法. 该方法首先利用 XLNet 获取文本的上下文动态特征, 其次利用长短期记忆网络并结合文本上下文匹配词汇的图卷积神经网络(graph convolutional network, GCN)模型分别获取上下文特征与全局特征, 最终经过条件随机场输出标签序列. 2 种不同语料对模型进行验证的结果表明, 该方法在材料数据集上的精确率、召回率和 F1 值分别达到 90.05%、88.67% 和 89.36%, 可有效提升命名实体识别的准确率.     

基于深度学习的医学图像配准研究进展

图像配准是图像引导手术、图像融合、器官图谱生成、肿瘤和骨骼生长监测等临床任务应用的关键技术,也是一个极具挑战性的问题。近年来,深度学习技术对医学图像处理方法的研究产生重要的影响,在医学图像配准领域发展迅速。对使用深度学习技术实现医学图像配准的研究进行综述,首先按照深度学习模型将医学图像配准方法分为3类,包括监督、弱监督和无监督医学图像配准;然后分别介绍国内外研究进展,并总结这些研究方法的优缺点;在此基础上,阐述常用的深度学习配准框架以及评价标准,并总结常用的开源医学影像数据集;最后对深度学习技术在医学配准图像领域中存在的问题进行分析,展望未来发展的方向。     

基于Stacking集成学习的网络安全态势预测方法

针对现有的网络安全态势预测模型预测精确度低且泛化能力差等问题,提出一种基于Stacking模型融合的态势预测方法。该方法中,借助Stacking算法将TCN网络、WaveNet、GRU、LSTM进行集成挖掘态势数据之间的相关性;之后利用逻辑回归进行预测得到最终态势值;利用粒子群优化算法进行参数寻优,提升模型性能。基于2个数据集进行验证,实验表明,所提预测方法具有较小的均方误差和平均绝对误差,收敛速度较快,拟合度均可达0.999,可以很好解决预测精确度低的问题,提升了模型的泛化能力。     

IEEE 802.lla物理层链路中的删余及交织技术研究

搭建了基于正交频分复用(OFDM)的IEEE 802.11a的物理层链路平台,并针对链路平台中编译码模块,分别对其中的删余及交织环节进行了改进.基于特比译维码原理提出了一种改进的删余方法,并在其他物理层参数固定前提下,针对不同Eb/N0进行理论分析与链路性能仿真;基于改进的卷积编码器提出了一种改进的矩阵交织器结构.仿真结果表明,提出的删余方法比IEEE 802.11a标准中的相应方法在系统误码率性能方面大约有3dB的提高;改进的矩阵交织结构在Eb/N0大于5dB时,误码率有1～2dB的改善.     

基于FSCD-CNN的深度图像快速帧内预测模式选择算法

针对3D-HEVC的多视点视频加深度图的编码格式和四叉树编码结构所带来的编码复杂度问题,提出了一种深度图像快速帧内预测模式选择算法。首先,从深度视频序列中以最优的深度图最大编码单元（largest coding unit,LCU）划分深度为标签获取训练集;其次,构建了适用于LCU的Cu深度快速选择卷积神经网络（fast selecting Cu’s depth-convolutionalneural network,FSCD-CNN）;最后,对深度图LCU进行划分深度预测,跳过部分编码模式决策,实现最佳LCU划分。实验结果表明,与相关文献对比,所提算法在保持了编码性能的同时平均减少了15%的编码时间,实验验证了其有效性和可靠性。     

基于MLP&ST模型的空气质量预测

针对目前大多数模型均为对已监测区域的空气质量进行预测,而少有对未监测区域进行预测的问题,综合考虑气象因素、空间相关性和时间依赖性对空气质量的影响,提出了一种联合训练模型MLP&ST （MLP&spatial-temporal）,模拟预测北京市未监测区域未来时刻的空气质量指数（air quality index,AQI）。通过实验结果对比确定最佳历史时间步长P值为29;然后将模型与其他空气质量预测模型进行对比。实验结果表明,MLP&ST模型在3种评价指标下（RMSE,MAE,MAPE）皆优于其他对比模型,验证了所提出模型具有良好的预测效果。     

基于卷积神经网络的语义同时定位以及地图构建方法

环境感知技术是智能车功能实现的前提,而在感知的基础上提高智能车对环境的认知能力是实现全自动驾驶的关键。本文针对室外交通场景,基于卷积神经网络提出了一种新的智能车同时定位以及语义地图构建方法,对智能车进行定位,并且构建稠密的3D语义地图,提高智能车的环境感知、认知能力。首先,基于双目ORB-SLAM提出了一种四线程的双目SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）方法构建稠密的3D点云地图,四线程分别为追踪线程,局部地图构建线程,回环检测线程以及稠密地图构建线程;其次,为提高智能车的环境认知能力,使用端对端的方法对图像进行语义分割,并且为提高语义分割精确率,将环境的几何信息也作为卷积神经网络输入;最后,将感知的能力与认知的能力相结合构建语义地图,为智能车实现全自动驾驶奠定基础。本文将算法在KITTI数据集上进行测试,整体算法速度为10帧/秒,语义分割的全局精确率为73.1%,构建的语义地图显示本文提出算法能够在大规模室外场景下重构全局一致性地图,并且帮助智能车实现对环境的解析。     

基于代价敏感卷积神经网络的集成分类算法

针对不平衡数据集中少数类样本分类识别率较低的问题,提出一种基于代价敏感卷积神经网络(cost sensitive convolutional neural network,CSCNN)和AdaBoost的分类算法(classification algorithm based on cost sensitive conv...     

基于特征生成的轴承不均衡数据故障诊断

针对实际生产中难以获得足量的故障样本数据导致训练中样本不均衡、样本不足等问题,提出了一种基于特征聚类的过采样算法,并将其与卷积神经网络相结合的滚动轴承故障诊断模型。该模型将频域信号作为模型的输入,通过卷积神经网络进行特征提取,再通过过采样技术生成新的特征数据实现数据的均衡化,将新生成的特征数据和原有特征一同输入到支持向量机(Support Vector Machine,SVM)分类器中完成样本的分类,实现滚动轴承的故障诊断。通过对比实验,结果表明该方法可以有效解决数据不均衡的问题。