一种基于类不平衡学习的情感分析方法

针对网络评论中普遍存在的负面评论较少而影响力却较大的类不平衡问题, 提出一种基于类不平衡学习的情感分析方法. 该方法利用深度学习训练过程中的概率输出, 以计算样例的信息熵作为影响因子构建交叉信息熵损失函数. 在IMDB公开数据集上进行实验验证的结果表明, 基于集成信息熵损失函数的双向长短期记忆网络能处理类不平衡问题; 对数据的统计分析结果表明, 该策略能提升基于双向长短期记忆网络的评论情感极性分类性能. 针对AUC(area under curve)指标, 使用集成信息熵损失函数的双向长短期记忆网络模型比未考虑类不平衡的深度学习模型在中位数上最多提升15.3%.     

不完全投影据图像重建的最小交叉熵算法

提出图像重建的最小交叉熵算法,详细推导了算法的有关公式,并给出程序实现框图.计算机模拟结果表明:最小交叉熵算法的性能优于最大熵算法.     

基于Unit-Linking PCNN和图像熵的图像分割新方法

基于单位链接脉冲耦合神经网络(Unit-Linking PCNN)模型,在图像方差准则基础上将最大香农熵准则,最小交叉熵准则相结合,再组合图像分块策略与图像加权预处理策略,提出了不同准则和策略组合的8种图像分割方案。分析了各种准则和策略的优势和不足,比较了各种分割方案条件下的图像分割效果,部分方案的分割结果体现了图像的更多的细节。与已有文献结果比较,具有使用神经元模型参数少的特点,与PCNN模型相比,该模型参数对图像分割结果的影响较不敏感。计算机仿真结果表明,该方法具有较好的图像分割效果和实验仿真速度性能,具有较强适用性。     

基于改进的布谷鸟搜索光伏电池模块参数识别与仿真

光伏电池模块参数识别是一个具有多个局部极值的非线性优化问题,传统的优化技术很难进行精确识别.基于交叉熵方法构建一种改进的布谷鸟搜索,该方法利用交叉熵全局优化算法和布谷鸟搜索的协同演化来快速而精确识别光伏模块参数.实验结果表明所构建的算法用于识别光伏模块参数是可行和有效的,且具有全局搜索能力强、优化精度高和鲁棒性好等特性.     

一种基于背景减法的运动目标检测算法

针对静止摄像机下的运动目标检测问题,提出了一种基于背景减法的运动目标检测算法.首先利用无拘束学习方式迅速建立多个可靠的RGB颜色背景模型,然后在运动目标分割过程中,及时地根据场景变化对背景模型进行更新,同时利用色度信息及局部交叉熵信息去除阴影,得到较为精确的运动目标.在对用普通USB摄像头获取的视频序列实验中,该算法显示了良好的性能.     

散斑干涉相关条纹的交叉熵方法研究

现代电子散斑干涉计量过程中,状态变化信息的相关条纹表征对后续待测信息的提取起着重要作用,直接影响到后续处理的难度和信息提取的质量。本文根据交叉熵的基本概念和散斑干涉计量过程状态变化信息表征基本原理的分析,提出了一种新的相关条纹图生成方法－交叉熵法,通过详细的理论推导和应用效果的定量分析表明交叉熵方法所产生的相关条纹与减相关条纹在本质上是一致的,提出的方法完全有效。同时,由于交叉熵条纹表征方法融入了自适应同态滤波,与减条纹相比具有更好的条纹图对比度、较低的散斑指数和更好的包裹相位信息提取质量。     

结合灰度熵变换的PCNN小目标图像检测新方法

为了自动地进行小目标图像分割检测,从含单一弱小目标图像的特征出发,提出了一种结合灰度熵变换的脉冲耦合神经网络(PCNN)小目标图像分割检测新方法. 该方法在对有随机噪声和复杂背景图像进行非线性灰度熵变换滤波的基础上,考虑灰度熵值灰度图在满足先验概率目标背景比条件下,选择包含单一小目标局部窗口作为处理图像区域,并在局部最小交叉熵判据下,进行改进型PCNN迭代分割检测处理. 实验结果表明,该方法不仅能可靠地检测出复杂背景及随机噪声干扰下弱小目标,并且在PCNN运行处理过程中,可自动地完成最佳分割检测.     

基于交叉熵的通讯网的优化算法

可靠性是通讯网性能主要指标之一。为了寻找通讯网可靠性最优路径,提出一种基于交叉熵的求解通讯网优化方法。首先通过算法1得到网络的所有可能路径。其次通过求解交叉熵的极大值方法,把辅助转移概率矩阵P的有限步迭代内变为退化矩阵P d,使P d每行只有一个元素为1,其余为零,从而每行里的1唯一定义了最优路径。这样便得到了通讯网可靠性的最优路径。数值计算证明:在有限步内通讯网可靠性的最优路径算法2能以高概率收敛到最优路径。交叉熵方法也可应用于其他网络优化问题。     

一种基于证据融合的高可靠性产品可靠性评价方法

如何综合来自不同信息源的信息进行可靠性评价是高可靠产品可靠性分析领域的研究热点.针对存在随机不确定性和认知不确定性时高可靠产品的可靠性评价问题,结合证据理论提出了一种新的评价模型.鉴于不同可靠性信息源对产品可靠性指标的贡献不同,利用K-L交叉熵定义各个信息源的权重,对每个信息源生成的基本概率分配函数(BPA)进行修正.然后,将修正后的BPA按照D-S证据组合规则进行融合,进而利用可转移信度模型(TBM)对合成后的BPA进行概率测度的转换,从而实现对高可靠产品可靠性的度量.最后,以某型号电子器件的寿命评估为例,验证了本文提出的评价方法的可行性和有效性.     

一种针对超声检测图像的自适应阈值设置方法

在对图像阈值分割进行分析和已有算法的基础上,提出了一种针对超声波无损检测C扫描图像的自适应阈值设置方法,以实现对超声波C扫描图像的准确定量评估。该方法根据C扫描图像的灰度分布自动地计算相应的阈值,并进一步对特征区域进行分离和评估,从而克服固定阈值方法受超声波能量偏差影响大、难以准确评估的缺点。将该方法获得的结果与最大类间方差、最小交叉熵等方法的处理结果以及通过腐蚀试验获取的实际检测界面结果进行了对比,结果表明:该自适应阈值设置方法与其他分割方法相比,评估的结果更加准确,运算时间更短,并且结果受超声波能量偏差的影响最小。