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。     

基于深度学习的智能语音问答系统研究

随着人工智能行业的不断发展,智能语音问答技术逐步得到国内外学者的广泛关注和研究,但是语音识别方面仍然存在两个技术瓶颈,第一是语音识别系统,第二是根据识别的语音进行问题的回答。基于此,开展了基于深度学习的智能语音问答系统研究。首先介绍了基于隐马尔科夫模型的语音识别系统,然后研究了基于梅尔频率的语音信号特征提取技术,并建立了声学和语言模型,最后研究了基于GRU算法的问答匹配模型,并基于以上模型开发了智能语音问答系统。经实际实验验证分析,文章所提出的算法在语音识别和问答的准确度方面都相比传统算法具有很高的精确度,本算法具有较大的实用价值。     

基于轻量化模型和迁移学习的花卉识别

针对现有花卉识别方法存在的识别精度不高、模型体积大等问题,提出一种基于轻量化模型和迁移学习的花卉识别方法.首先,以MobileNetV2模型作为骨干网络构建轻量化的花卉识别模型;然后,采用迁移学习策略使模型具备良好的初始特征提取能力;最后,利用小规模的花卉图像数据集对模型进行逐级训练和微调,使模型获得最佳的花卉识别能力.实验结果表明,该花卉识别模型在花卉图像数据集Oxford flower-102上获得了97.76%的识别精度,并且模型体积只有9.2 MB,具有识别精度高、模型体积小的优点,方便在移动设备上部署和应用.     

基于迁移深度模型的人脸表情识别研究

针对表情识别研究对网络的训练要求较高,超参数优化较难,训练效果期望低等问题,提出基于迁移学习的深度学习模型,利用几种较新的模型迁移到表情识别的训练中,即搭建CNN网络和基于迁移学习的ResNet18、ResNet50、MobileNetv2网络,通过大量的训练实验对比四种模型。仿真表明,所提出的模型与常用的模型相比,增强了算法性能,优化了表情网络性能,提高了人脸表情识别率和迁移学习效果。     

基于知识库的藏文问答系统研究

随着数据信息的海量增长,人们迫切需要在海量的数据中精准获取有用信息,为了解决这个问题,问答系统应运而生.现今,英文问答系统及中文问答系统取得了显著成绩,但藏文问答系统却鲜有人问津.作为一个多民族的国家,伴随信息化的高速前行,藏文问答系统的研究势在必行.文章通过对现有藏文分词、信息检索等技术分析,借用中英文问答系统成熟的模式,结合藏语语法的特殊性质,对基于FAQ库的藏文问答系统的构建进行分析研究.     

基于条纹池化和迁移学习的耕地分割模型

耕地的数量和质量是保持农业可持续发展的关键,是政府部门的决策依据。目前这些信息的获取主要依靠人力,不仅浪费大量人力、财力,而且效率较低,不准确,因此利用卫星遥感影像识别分割耕地图像具有重要价值。本文提出了一种耕地图像分割神经网络SP-Vnet,其包含了条纹池化模块和空洞卷积的V型分割模型,并与迁移学习、图像形态学方法等结合,实现了卫星遥感图像中耕地的精确分割和提取。与目前六个主流的语义分割网络模型相比,本文提出的SP-Vnet在最近MathorCup遥感图像耕地分割的竞赛数据集上,取得了更高的整体准确率OA、F1值和平均交并比（mIoU）。实验表明,SP-Vnet能够加强网络的全局特征表征能力,显著提高了耕地识别的准确率,同时结合图像形态学方法的后处理操作,提升了耕地分割边缘的平滑性和准确性。     

针对机器问答中多跳问题的深度学习网络模型

多跳问答(multi-hop question answering, multi-hop QA)是文本问答的一项重要且具有挑战性的任务。针对现有方法在解决多跳问题时答案推理能力弱、答案寻找的准确率低等问题提出一种多跳问题的深度学习网络模型AGTNet(albert graph attention network,轻量双向编码图注意力网络)。首先在神经网络隐藏层使用参数共享和矩阵分解技术,然后使用点积计算方式进行答案预测,最后使用已标注的数据集对AGTNet模型进行训练验证。试验结果表明,本模型经过训练后在测试集上的F₁值达到70.4;与现有的多跳问答推理模型相比,本模型拥有较优的实体级推理能力,能够有效提高多跳问答推理能力,从而提升了问答系统的响应速度和准确率。本研究结果为问答系统和多轮对话机器人的研发提供了理论依据。     

基于联合特征学习和多重迁移学习的肝脏病变分类

为了实现对不同肝脏肿瘤病变的精确分类,提出了一种基于联合特征学习和多重迁移学习的肝脏肿瘤病变分类方法.首先通过扩充通道的预处理方式对输入网络的图像进行数据增强处理,使得网络能从原始输入图像中提取到更多的特征信息;然后设计了联合特征学习双流卷积神经网络提取特征,避免由于网络深度增加造成部分特征信息丢失的问题;采用了集成分类器实现最终的分类,并通过多重损失约束方法对整个集成分类器进行约束优化;最后在模型的训练过程中结合参数迁移和域适应来减少损耗并提高模型的拟合性能.采用155张腹部平扫CT图像进行试验,设计了特异性、灵敏性、精确度、F1-score、准确率和误差率几种评价指标.结果表明,此方法能够实现对肝细胞癌(HCC)、转移性肝癌(MET)、血管瘤(HEM)以及正常肝脏组织的分类,平均分类准确率达到96％.     

基于深度迁移学习的人脸识别方法研究

针对大数据集上学习的深度人脸模型在实践中的相关问题,提出一种通过迁移一个预训练的深度人脸模型到特定的任务来解决该问题的方案:将深度人脸模型学习的分层表示作为源模型,然后在一个小训练集上学习高层表示以得到一个特定于任务的目标模型;在公共的小数据集及采集的真实人脸数据集上的实验表明,所采用的迁移学习方法有效且高效;经验性地探索了一个重要的开放问题——深度模型不同层特征的特点及其可迁移能力,认为越底层的特征越局部、越通用,而越高层的特征则越全局、越特定,具有更好的类内不变性和类间区分性;无监督的特征可视化与有监督的人脸识别实验结果都能较好地支持上述观点.     

基于卷积神经网络和迁移学习的结构损伤识别

针对传统基于机器学习损伤识别方法手工提取特征适应性差、识别能力弱等问题,提出一种基于卷积神经网络和迁移学习的新颖、快速结构损伤识别方法.首先根据损伤特征向量特点,提出原始信号的分帧处理流程;其次考虑多传感器数据融合要求,建立多通道一维卷积神经网络结构损伤识别模型,给出模型的整体流程和网络参数;然后采集不同通道和不同噪声水平下,模拟不同位置程度损伤的15层框架数值模型加速度数据,进行损伤识别;最后将网络模型进行迁移学习,对7层框架模型试验进行损伤识别,并验证所提方法的可行性、准确性和计算复杂性.结果表明,该方法实现了特征自适应提取、损伤位置和损伤程度的精准识别,具有突出的计算效率.     

潜在语义索引在FAQ构建中的应用研究

研究了潜在语义索引在中文自动问答系统FAQ库构建中的应用,并着重阐述了句子相似度的计算方法以及使用LSI对FAQ库去重的实验选取方法,结果显示LSI方法在一定程度上优于TF×IDF方法。     

基于深度残差网络与迁移学习的地形识别方法

针对现有机器人基于深度网络的地形识别方法准确率低、网络训练时间长且需要大量训练数据的问题,提出一种基于深度残差网络与迁移学习的地形识别方法。首先,基于Resnet网络构建一种深度残差网络;其次,利用现有Imagenet大型数据集对构建的深度残差网络进行预训练,作为预训练网络,保留预训练网络除全连接层的训练权重,实现预训练网络大规模的参数迁移;最后,利用自建地形图像数据集对深度残差网络的全连接层进行训练,实现深度残差网络微调。实验结果表明,通过迁移学习的方法,利用深度残差网络对石子路、水泥路、砖地、沥青、草地、泥地6种自建地形图像进行分类,平均准确率达到了99.3%,同时网络训练时间也显著降低。     

基于学习迁移理论的教学促进研究

学习迁移是指一种学习中习得的经验对另一种学习的影响。本文从学习迁移的涵义入手，探讨和分析了几种有关的学习迁移理论，在此基础上为教师在教学中如何促进学生的学习迁移提出了一些建议和措施。     

基于迁移学习和卷积神经网络的野生鸟类识别

内蒙古各大湖泊和湿地是野生鸟类的聚集地,对野生鸟类进行准确识别是进行鸟类保护和习性分析的基础.大量试验证明,卷积神经网络在大规模数据集上训练后具有良好识别效果.但获取野生鸟类图像存在一定难度,很难得到足够的样本量.为提高小样本野生鸟类图像的识别准确率,防止网络训练过程中的过拟合问题,通过改进VGG16的预训练,设计了一...     

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。     

基于卷积神经网络的图像风格迁移算法研究

针对Gatys的图像风格迁移算法做了两个方面的改进,首先提出了一种更加适用于风格迁移的卷积网络结构,相较于其他的预训练卷积神经网络模型减少了95％的参数数量,降低了22％以上算法运行时间;其次对风格迁移的风格损失函数部分做了改进,可以使一幅内容图像同时迁移多种不同的画作风格.     

基于相似度的神经网络多源迁移学习算法

为了解决迁移学习中的"负迁移"问题,提出了基于相似度的神经网络多源迁移学习算法。该算法是以经典的BP神经网络模型为基分类器,利用梯度下降法对各个源领域与目标域之间的相似度进行学习和优化,把各个源领域的网络权重参数信息按照与目标域之间的相似程度迁移到目标域中,提高机器学习算法在目标域的分类性能。在UCI数据的Letter-recognition数据集以及20Newsgroups文本数据集上进行实验。实验结果表明了MTL-SNN算法比传统的多源迁移学习算法以及BP神经网络算法在分类准确率上有所提升,因此MTL-SNN算法有效地解决了"负迁移"问题。