一类Vilenkin卷积算子的型

在满足第二个数公理的零紧Ａｂｅｌ群Ｇ的空间Ｌ’（Ｇ）中的研究一类Ｖｉｌｅｎｋｉｎ卷积算子的性质。     

基于Gabor卷积神经网络的图像分类算法研究

为了研究Gabor滤波器在卷积神经网络中的性能和特征提取能力,提出了模拟视觉神经元特性的Gabor卷积神经网络计算模型.利用符合视觉神经元感知特性的Gabor滤波器作为建议神经网络的卷积核,将Gabor滤波器与CNN相结合,从而构建Gabor卷积神经网络.实验采用3个公共图像数据集进行图像分类任务,验证GaborCon...     

多维卷积算子逼近的收敛性

本文建立了多维卷积算子逼近的收敛定理,并且得到具正核卷积算子收敛的若干充分必要条件.     

基于卷积神经网络的粗粒度数据分布式算法

针对特定运行模式下粗粒度数据存在计算效率较低的问题, 提出一种基于卷积神经网络的数据分布式算法. 首先构建用于粗粒度数据处理的卷积神经网络模型, 给出模型基础连接层神经元网络的连接结构和权重比例, 并训练和池化粗粒度数据; 然后利用训练池化结果求解模型的最小损失函数, 提升模型针对粗粒度数据的分布式计算能力. 实验结果表明, 在单机和集群模式下, 卷积神经网络模型具有更好的计算效率和数据泛化能力.     

多元周期卷积类借助于卷积算子的平均逼近

对于多元周期卷积类借助于卷积算子的一致逼近与平均逼近来说，никольский式仍然成立，在此文中讨论了никольскиб不等式为等式的各种充分及很必要条件。     

多维卷积算子逼近的逆定理

本文证明了多维卷积算子逼近的逆定理。作为特例,得到多元Jackson多项式算子和多元Vallée Poussin多项式算子的逼近阶。     

基于卷积神经网络的粗粒度数据分布式算法

针对特定运行模式下粗粒度数据存在计算效率较低的问题, 提出一种基于卷积神经网络的数据分布式算法. 首先构建用于粗粒度数据处理的卷积神经网络模型, 给出模型基础连接层神经元网络的连接结构和权重比例, 并训练和池化粗粒度数据; 然后利用训练池化结果求解模型的最小损失函数, 提升模型针对粗粒度数据的分布式计算能力. 实验结果表明, 在单机和集群模式下, 卷积神经网络模型具有更好的计算效率和数据泛化能力.     

结合批归一化的轻量化卷积神经网络分类算法

传统的深度卷积神经网络结构复杂,参数量多.针对现有的轻量化卷积神经网络模型结构,提出一种改进的轻量化卷积神经网络BN-MobileNet.采用模型压缩的方法对原结构进行缩减,减少冗余参数,再对深度可分离卷积的结构进行改进,在relu非线性激活层后加入归一化层来对非线性激活层所输出的数据进行归一化处理.同时,使用全局平均...     

卷积型Volterra积分方程的算子解法

利用卷积算子讨论了卷积型Ｖｏｌｔｅｒｒａ积分方程的解法，得到了求解公式和计算方法。     

基于卷积神经网络的多车桥梁动态称重算法

为识别多车工况下车辆过桥时的车辆重量,采用卷积神经网络技术开发出可用于多车轴重识别的桥梁动态称重(BWIM)算法.首先,利用车桥耦合系统采集不同车辆过桥时梁底的应变信号;之后,基于深度学习开源框架KERAS搭建了包含9层卷积层、2层全连接层的卷积神经网络(CNN)模型,利用Adam优化器训练CNN模型以拟合所获得的应变信号与车辆轴重在不同工况下的变化规律,并最小化拟合误差;最后,对所开发的算法在单车和多车加载工况下的轴重识别精度进行了对比分析.结果 表明:所提出的算法在单车和多车工况下的轴重识别误差均值基本低于5％,并且识别精度对车辆速度和横向位置的变化不敏感,说明算法的轴重识别效果良好且稳定.该多车BWIM算法摆脱了对桥梁影响线的依赖,为不适用于利用影响线方法进行动态称重的桥梁提供了可替代的称重技术.     

卷积型积分方程的算子解法

卷积型积分方程的算子解法任玉成（武汉工业大学数理系，４３００７０，湖北武汉）设函数千（ｘ）－６Ｃ［０，ｂ」且当ｘ＜０时为零，对于ａ＞０，定义卷积算子Ｄ”为其中Ｐ（ａ）是Ｇａｍｍａ函数，核（ｘ—ｔ）“－‘当０＜ｘ＜ｔ＜ｂ时为零．设沙ｘ）在【０，ｈｉ上具...     

球面卷积算子的收敛与逼近

讨论了球面卷积算子的收敛性,给出了卷积算子收敛的若干等价描述,并估计了其收敛速度,应用所得结果,得到了球面Ｊａｃｋｓｏｎ－Ｍａｔｓｕｏｋａ算子的逼近度估式。     

基于自编码卷积神经网络的图像去噪算法

为了实现更高效的图像去噪,提出一种新的自编码卷积神经网络图像去噪算法.新算法改变了卷积层的激活函数和整个网络跳跃连接的方式,并在学习率的选取上有了一定改进.新模型结构设计简单,卷积网络层数更少.数值实验表明,新模型比原模型运行时间更少、视觉效果更好、峰值信噪比更大.     

卷积神经网络与ELM的图像分类算法研究

卷积神经网络的全连接层作为一个经典的分类器,是根据传统的梯度下降法来实现训练的,泛化能力有限.针对这一问题,提出了一种将卷积神经网络和极限学习机相结合的混合模型应用于图像分类领域.卷积神经网络用于从输入图像中提取特征,特征映射最终会被编码成一维向量送入极限学习机中进行分类.给出了混合模型的详细设计,包括参数设计、结构分...     

多维卷积算子逼近的量化定理

本文建立了具有正核的多维卷积算子逼近的量化定理。同时得到多元Jackson多项式算子和多元Vallée Poussin多项式算子逼近的误差估计。     

基于卷积神经网络的入侵检测算法

作为深度学习的一种有效算法,深度卷积网络已成功应用在处理图像、视频和音频等领域.通过建立一卷积神经网络模型并应用于网络入侵检测,选取的卷积核与数据进行卷积操作提取特征的局部相关性从而提高特征提取的准确度.采集到的网络数据通过多层"卷积层-下采样层"的处理对网络中正常行为和异常行为的特征进行深度刻画,最后通过多层感知机进行正确分类.KDD 99数据集上的实验表明,文中提出的卷积神经网络模型与经典BP神经网络、SVM算法等相比,有效提高了入侵检测识别的分类准确性.      

基于级联卷积神经网络的服饰关键点定位算法

随着深度学习的发展,使用深度卷积神经网络进行关键点定位受到了广泛关注.虽然在人体姿态、人脸识别等多个方面的关键点定位技术已经获得了长足的发展,但是应用于服饰的关键点定位由于其图像背景以及姿态等的多变性依然面临很大的挑战.服饰关键点定位技术在电商以及时尚搭配等方面有很大应用价值,本文将关键点定位应用于时尚领域,提出一种基于级联卷积神经网络的服饰关键点定位算法.该算法的目的是通过级联的两级卷积神经网络,实现对服饰关键点的初步定位以及对困难关键点的定位调整.算法的第1级以深度残差网络作为特征提取网络,在特征金字塔结构中引入空洞卷积,解决高层特征图感受野大但是空间分辨率低的问题,从而保留更多图像底层细节信息,实现对关键点的初步定位;第2级将第1级网络得到的定位结果作为关键点之间的结构先验,结合沙漏网络提取多尺度特征,对困难关键点进行精细调整,进一步提高定位精度.实验选用2018Fashion AI服饰关键点定位数据集进行训练和测试,将该数据集中对服饰关键点定位的平均归一化误差结果降低到3.56%,充分验证了算法的有效性.与几种常见关键点定位算法进行对比,本文算法在服饰关键点定位任务中取得最好效...     

基于卷积神经网络的图像大数据识别

针对现有的图像大数据识别方法具有收敛速度慢和识别精度低的问题,提出了一种基于卷积神经网络的图像大数据识别方法。首先,对传统的卷积网络结合改进的软最大化分类器进行分析,设计了卷积-软最大化分类器模型;对该模型中的卷积层、池化层、全连接层以及分类层均进行了描述。为了验证所提方法的优越性,在MNIST数据集上进行仿真,结果表明:与其它类似算法相比,所提的方法具有更低的误识率,在更短的时间内,能达到更低的分类均方误差。