基于多特征卷积神经网络的哨兵二号影像地物分类

空间分辨率为10 m的哨兵二号影像在原始的GoogLeNet中以影像的光谱值作为输入,没有将影像中的地物视为一个整体对象,为了利用影像的面向对象特征,提出了基于多特征的Object-oriented GoogLeNet网络结构。Object-oriented GoogLeNet在原有模型的基础上,引入了面向对象的光谱特征和形状特征,充分利用了不同地物间差异的形状特征进行分类。在武汉市及其周边的无云影像制作的数据集上,Object-oriented GoogLeNet模型的分类结果总体精度在GoogLeNet基础上提升了1.773%。结果表明,引入面向对象的特征模型在哨兵二号遥感影像分类中效果更好。     

基于卷积神经网络的煤矸石图像识别研究

在分析煤矸石分拣环境特点及煤矸石视觉特点的基础上,提出改进的卷积神经网络煤矸石图像识别算法,并从损失函数、模型参数以及准确率3个方面进行分析研究。结果表明:改进后的卷积神经网络图像识别算法能有效地避免分选环境中的噪声影响;与传统的分选方法相比,具有更快的识别速度和更高的准确率,能更好地满足实际工程需要。     

机构类型判别

本文在指出哈茵关于机构属性边界条件的判别方法所存在的缺陷后,提出用作者自己创立的二进制判别法的三个判别式,并给出了框图。本文所述的方法,对判别四连杆机构乃至多杆机构的类型很有指导意义。     

基于卷积神经网络的面部图像修饰检测

为避免人为因素对人脸面部图像皮肤纹理特征提取产生的影响,用卷积神经网络算法对人脸图像修饰进行检测.传统的图像分类方法需要进行复杂的人工特征提取,而卷积神经网络可以自动学习并直接从图像中获取特征,解决了传统模式识别方法特征提取难的问题,具有更高的识别率和更广泛的实用性.在传统卷积神经网络模型中,调整卷积核大小、减少参数、改变卷积层滤波器数量、调整卷积层和池化层的交替方式、使用dropout来提高模型泛化能力以形成适用于人脸修饰检测的新的网络模型.实验结果表明,在引入的数据集上,新的网络模型对人脸图像的修饰检测有较强的鲁棒性,达到了较高的识别率.     

基于Attention机制的卷积神经网络文本分类模型

文本分类是自然语言处理的重要内容,而有效提取文本全局语义是成功完成分类任务的关键.为了体现卷积神经网络提取特征的非局部重要性,在模型中引入Attention机制并建立了包含4个Attention CNN层的A-CNN文本分类模型.其中,Attention CNN层中普通卷积层用于提取局部特征,Attention机制用于生成非局部相关度特征.最后,使用A-CNN模型分别在情感分析、问题分类、问题答案选择等数据集上进行了实验和对比分析.结果表明:相比于其他对比模型,A-CNN模型完成上述3个文本分类任务时的最高精度分别提高了1.9%、4.3%、0.6%,可见A-CNN模型在文本分类任务中具有较高的精度和较强的通用性.     

基于分布式卷积神经网络的车型识别算法研究

本文利用Spark分布式计算框架,提出了一种基于分布式卷积神经网络的车型识别算法。该算法通过改进卷积核参数和丢弃相似特征图来优化网络,通过改进分布式梯度下降来减少master和slave同步通信量,从而提高了收敛速度和性能。试验结果表明,该算法可有效提高车型分类的速度和精度。     

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BP神经网络对空气质量数据的真实性判别

针对珠江三角洲各城市空气质量数据真实性的判别,分别构建熵权法模糊综合评价和BP神经网络等模型,使用MATLAB和EXCEL等软件编程求解,研究得到广州和深圳等城市存在空气质量数据造假的嫌疑,并将数据不真实的原因分为主观性统计错误和非主观性统计错误.为政府和环境部门制定预防空气质量数据造假的对策提供较为科学的建议.     

基于卷积神经网络的时空权重姿态运动特征提取算法

在传统姿态运动特征提取过程中存在有效提取效率低的问题,于是提出了基于卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)算法的时空权重姿态运动特征提取算法.针对所选择的运动时空样本,提取相应的时空运动关键帧并以静态图像的形式输出;采取运动目标检测、图像增强等多项措施完成初始运动图像的预处理工...     

基于深度卷积神经网络的遥感图像超分辨率重建

针对基于卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)的遥感图像超分辨率重建算法训练时间较长问题,提出了一种超深的卷积神经网络来重建遥感低分辨率图像的方法。卷积神经网络共有20层,每层包含卷积层和非线性层,层与层之间采用级联的网络结构。其过程为从插值的低分辨率图像(Interpolated Low Resolution Image,ILR)中提取特征,将提取出来的特征通过残差学习预测到高频信息,ILR结合预测的高频信息重建出高分辨率图像(High-resolution Images,HR)。在训练过程中,通过梯度裁剪来防止梯度爆破,使训练保持平稳。实验表明,本文算法与其他算法相比较,主观视觉明显改善,客观评价指标显著提升。     

基于运动历史图像与卷积神经网络的行为识别

针对人体行为识别难于兼顾速度与精度的问题,提出了一种结合运动历史图像(MHI)与卷积神经网络的行为识别算法.该算法首先从原始视频序列中计算MHI,不仅减少了待处理的信息量,还提取了行为识别中的关键时空信息;接着以MHI作为输入,搭建了深度卷积神经网络,可以更好地表达时空信息;最后利用随机梯度下降法与dropout策略训练网络,实现行为类别分类.对比不同卷积神经网络训练与测试实验,该算法在Weizmann行为识别数据集上取得了95%的平均识别率,相较于未改进的网络结构提升了1.2%;对于持续时间为1.6s的行为动作,该算法的识别时间为1.56s.实验结果表明,所提算法在维持较高识别准确率的同时,实现了人体行为的在线实时识别与分类.     

基于非平衡问题的高斯混合模型卷积神经网络

为了提升分类模型对非平衡数据的分类性能,提出一种EMWRS(expectation-maximization weighted resampling)抽样算法和WCELoss(weighted cross entropy loss function)损失函数,在数据预处理阶段采用高斯混合模型得知数据分布特点,根据其聚类结果分析每个聚类簇中样本权重,以及样本分布和对应权重对数据进行采样,降低数据集不平衡程度;再依据样本比例权重对少数类和多数类赋予不同的代价损失,构建卷积神经网络模型,提高非平衡数据集的分类准确性。构建的卷积神经网络以F1和G-mean为评价指标,在UCI(university of California irvine)公共数据集adult上与SMOTE(synthetic minority over-sampling technique)和ADASYN(adaptive synthetic sampling)等多种经典算法进行比较,结果显示在这两种评价指标中所提模型均为第一,这表明改进后的卷积神经网络模型能够很好地提高少数类分类正确率。     

基于卷积神经网络的三电平断路故障诊断方法研究

逆变器作为一种电力变换的装置,具有性能优越、使用方便等优点,在生产中不可或缺.具有大功率的三电平逆变器核心元器件发生故障时,仅仅依靠人工检查很难直接判断出故障类型,存在一定的安全隐患,而且因为三电平的故障类型差异性很大,造成数据集分布不平衡的问题.针对现有数据集故障样本少、数据集不平衡的问题,本文应用合成少数类过采样技...     

基于FastICA和卷积神经网络的脑电信号分类算法

为了改善传统脑电信号分类时间长、精度不够准确且分类难度较大的问题,利用脑电传感器(Mind Wave传感器)及Real Term软件从串口抓取数据获取脑电波TGAM数据包,并对采集的脑电信号数据进行分解计算处理,得到各个波段数据,使用基于负熵的独立分量分析的固定点算法(FastICA)提取脑电信号特征,并用深度学习分类算法对脑电信号进行分类。传统机器学习算法不能准确分类复杂的脑电信号,运用卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)提取数据进行训练,构建分类器,实现了对脑电信号更高效更准确的分类。实验结果表明,与Fisher线性判别、BP神经网络、朴素贝叶斯相比,此算法可以更准确地区分是否清醒的状态,对脑电信号分类的研究具有重大意义。     

基于三维卷积和CLSTM神经网络的水产养殖溶解氧预测

提出了一种基于三维卷积和卷积长短期记忆(convolutional long short-term mem-ory,CLSTM)神经网络的水产养殖溶解氧预测模型.首先,将输入向量及其转置相乘形成一个单通道矩阵,把一定时间段内的单通道矩阵堆叠成一个立方体作为输入数据;然后,将输入数据进行连续两次三维卷积来细化溶解氧相关因...     

基于卷积神经网络和投票机制的轨道板裂缝检测

现有的检测方法对轨道板细微裂缝和夜间拍摄的裂缝图像存在误检和漏检的现象,为此提出了一种基于卷积神经网络的改进方法.将特征图分组后用注意力机制强化各组向量的特征表达,以动态聚合弱分类器预测结果的方式得到最终的裂缝置信度.借助投票机制有效降低最终的预测偏差,提升模型的鲁棒性.实验结果表明:该改进方法在减少模型参数的情况下,...     

基于卷积神经网络的口罩遮挡条件下人脸识别技术研究

为了解决戴口罩人脸识别率不高的问题,开展基于卷积神经网络的研究.本研究所用的数据集均为戴口罩的人脸图像,总共1016张图片,其中测试样本为305张,训练样本为711张.本研究采用对比试验的方法,在初始卷积神经网络模型结构不变的情况下,修改每一个卷积层的卷积核数量,从后往前进行对比,得出本研究最佳模型,人脸检测准确率约为...     

改进卷积神经网络的语音情感识别方法

研究了基于卷积神经网络的语音情感识别算法,改进了传统卷积神经网络训练过程中的卷积核权值的更新算法,使卷积核权值的更新算法与迭代次数有关联;同时为了增加情感语音之间的特征差异性,将语音信号经过预处理后得到的梅尔频率倒谱系数特征数据矩阵进行变换,提高卷积神经网络的表达能力.实验表明,改进后的语音情感识别算法的错误识别率比传统算法的错误识别率约减少7%.     

基于深度神经网络的数字信号调制类型自动识别方法

针对在莱斯衰落信道下传统神经网络数字信号调制识别准确率会有所降低的问题,提出了一种基于深度神经网络技术的数字信号调制类型自动识别方法.该方法从接收信号样本中提取了多组特征参数作为分类器输入,用于识别4ASK,BPSK,QPSK,8PSK,16QAM和32QAM这些数字调制信号.此外,分类器采用了具有三个隐藏层的全连接深度神经网络结构.仿真结果表明,分别在加性高斯白噪声和莱斯衰落信道下,提出的方法与现有分类方法相比具有较好的性能改进,尤其是在具有较高多普勒频率时.