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1.
卷积神经网络作为深度学习的重要代表算法之一,被应用到人脸识别、行为识别、字符识别和图像处理等多个领域,推动着人工智能的快速发展.本文在分析整理大量文献后,总结了卷积神经网络的发展阶段,介绍了卷积神经网络的基本结构和关键技术,选取LeNet、AlexNet、VGGNet、GoogLeNet和ResNet等几种具有代表性的网络进行分析对比,并指出各个网络的应用场景和优缺点,最后提出卷积神经网络未来的研究发展方向.  相似文献   
2.
针对车道变换意图识别中数据源单一,传统序列模型难以捕获长序列范围内换道意图且存在长期依赖问题,提出一种结合时间信息加权指数损失函数的长短时记忆(long short-term memory,LSTM)车辆换道意图识别模型.首先,利用驾驶模拟舱、眼动仪进行高速公路驾驶实验,采集车辆运行数据和驾驶员眼动数据;然后,基于LSTM结构单元构建高速公路环境下车辆换道意图识别模型,提出基于时间信息加权的指数损失函数对模型权重进行优化;最后,利用车辆运行数据和驾驶员眼动数据对所提模型加以验证并与其他模型进行对比,所提模型换道识别的准确率为91.33%,宏平均精确率为89.04%,宏平均召回率为92.84%,宏平均F1值为90.33%.结果表明,长短时记忆网络对于长序列换道意图识别过程具有较好的分辨能力,提出的损失函数对模型权重优化具有良好的效果.  相似文献   
3.
由于机会网络中的节点移动性强,资源受限,设计高效的机会网络路由算法面临巨大挑战.目前已有的路由算法大多借助节点之间的相似性来提高算法的性能,而没有关注到节点之间的异构性,导致部分节点承担了过重的传输任务,从而影响了网络性能.以传统的PRoPHET路由算法为基础进行优化,提出了基于节点属性和缓存管理的机会网络路由算法(Opportunistic Routing Protocol based on Attributes of Nodes and Buffer Management,OANBM),该算法考虑节点的异构性,尽可能利用通信能力强的节点完成转发任务,并且加入缓存管理措施来降低网络负载.仿真结果表明:与经典机会网络路由算法相比,该算法的消息投递率可有效提升10%,而且大幅降低了网络负载率.  相似文献   
4.
为了探究初始应力对RC桥墩在车辆撞击作用下的损伤影响,采用LS-DYNA建立自复位混凝土柱水平撞击模型,并选取一组典型工况,分析研究自复位混凝土柱的动力响应过程.分析了撞击作用下预应力钢绞线、纵筋与箍筋、混凝土的损伤分布.通过预应力钢绞线、纵筋与箍筋、混凝土损伤形式的分析,发现自复位混凝土柱在车辆撞击作用下损伤主要集中在撞击位置及基础底部接触面,不会发生剪切破坏,这与普通混凝土柱由于剪切斜裂缝而破坏有明显不同.  相似文献   
5.
采用理论分析和有限元分析方法对气动网络多腔室弯曲软体驱动器进行结构优化.基于Yeoh本构方程建立气动网络多腔室弯曲软体驱动器形变模型并进行静力学试验与仿真验证,利用ABAQUS软件对驱动器结构进行仿真优化,分析驱动器各结构参数对弯曲变形的影响,得到最佳优化设计方案.结果表明:驱动器限制层厚和腔室壁厚是弯曲变形的关键影响因素,优化后的驱动器性能得到提升,可为进一步应用奠定基础.  相似文献   
6.
针对传统虹膜分类需手工设计滤波器提取虹膜特征, 提取特征单一, 且通常需大量手工调参, 泛化能力较差的问题, 提出一种面向残差网络下多元特征的虹膜分类算法. 一方面将虹膜图像与Gabor特征相结合, 另一方面在网络结构中使用多个尺度的卷积核, 使学习到的虹膜特征更丰富, 从而提高图像特征的表征能力. 实验结果表明, 在固定类别中, 使用Softmax分类器进行多分类, 该算法在JLU虹膜数据库中的分类准确率可稳定在98.90%以上, 不低于DeepIrisNet和Resnet等网络结构, 且该算法的网络结构参数更少, 学习速度更快.  相似文献   
7.
由于卫星网络所拥有的节点负载有限、拓扑变化频繁、通信距离长等特点,常见的动态路由算法在卫星网络上存在路由无法收敛、丢包严重和传输延迟较大等问题.为此,本文提出了一种基于软件定义网络(Software-Defined Network,SDN)的卫星网络路由预置方法.利用卫星网络的运动规律性,由控制器根据网络拓扑变化情况预先计算路由路径,并在卫星链路断开前为相关卫星节点下发新的路由条目,卫星节点在拓扑发生变化后按照新的路由条目转发数据报文.实验表明:本文方法在180个节点的卫星网络中,端到端时延约为100 ms,丢包率约为0.3%,与OLSR相比,延迟和丢包率均降低了90%以上,可以较好地支持大规模星群系统的通信.  相似文献   
8.
针对空时分组码(space-time block code, STBC)识别中多种编码类型难区分的问题, 提出了一种基于卷积神经网络的STBC盲识别算法。该算法首先将接收信号采用自相关函数的频域预处理, 输入到卷积神经网络中对信号特征进行提取, 全连接层对特征进行映射, 实现对6种STBC类型的识别。仿真实验结果表明, 在无信道和噪声等先验信息的条件下, 所提算法能够有效区分3种相似度高的STBC3码, 且将STBC可识别的编码类型由目前的4种扩充到6种, 识别准确率能达到96%。该方法的复杂度较低, 不需要利用大量样本数据, 实时性高, 具有较好的工程应用价值。  相似文献   
9.
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。  相似文献   
10.
针对舆情监管中数据自动化获取、情感分析和空间可视化显示的相关问题,研究了基于云GIS的网络舆情可视化方法.通过构建基于OpenStack和GeoServer的云GIS平台为舆情数据的采集、分析和显示提供存储和计算支撑;研发了舆情数据自动化采集引擎,根据网页DOM的结构特点,设计了列表项和列表项属性信息获取算法,实现了舆情数据的自动化获取;设计了情感分析算法,实现了舆情信息正负面属性的判定.研发了基于云GIS的舆情可视化系统,为基于空间的舆情信息可视化分析提供了实践经验.  相似文献   
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