RS-GA-KNN算法识别灵长类动物DNA序列剪接位点

以灵长类动物DNA序列的剪接位点识别资料为研究对象,将选定样本序列中各碱基编码作为原始变量数据,用粗糙集方法和遗传算法对原始变量数据进行变量筛选,即以粗糙集方法选取的变量为基础,用遗传算法进行变量的二次搜索,从样本序列各碱基中挑选出保守性强的碱基对应的变量构成变量集,采用最近邻聚类识别灵长类动物DNA序列剪接位点类型,总识别准确率达90．66％,明显高于直接使用原始变量数据或将粗糙集理论方法和遗传算法单独用于变量选取的识别结果．     

小样本条件下SCGAN+CNN低分辨雷达目标一步识别算法

现有低分辨雷达目标识别方法,通常采用先特征提取、再进行目标分类的两步识别算法,这种算法存在识别率难以提高和方法泛化性不足的问题,对此,提出一种增强条件生成对抗网络（strengthening condition generative adversarial network,SCGAN）+卷积神经网络（convolutional neural network,CNN）的低分辨雷达目标一步识别算法。该算法利用CNN自动获取采样数据深层本质特征,无需特征提取,实现对目标的一步识别。为进一步提高小样本条件下的识别效果,基于CGAN理论来提高样本在特征空间的覆盖程度,并对CGAN的判别器进行改进,在损失函数中增加混叠惩戒项,通过SCGAN生成不混叠的生成样本来更好地训练CNN,提高其在小样本条件下的识别能力。仿真对比实验校验了一步识别算法较传统两步识别算法的优越性,以及SCGAN+CNN的低分辨雷达目标一步识别算法在小样本条件下的有效性。     

基于SAMME+ResNet的多相码信号识别方法

针对传统多相码信号识别方法在低信噪比情况下分类精度不高、类识别率不均衡和识别方法不具有通用性的特点,提出了一种利用集成学习中的多类指数损失函数逐步添加模型(stagewise additive modeling using a multi-class exponential loss function, SAMME)算法和残差神经网络(residual neural network, ResNet)的多相码信号识别方法。通过仿真实验对5类多相码信号进行了分类识别,验证了模型的有效性,分析了不同数量基学习器对模型的影响,最后与传统分类方法进行了对比。仿真结果表明,在信噪比低于6 dB的情况下,所提方法相对于单个残差网络提高了约10%的分类精度,同时缩小了类之间识别率的差距,相对于常用的分类方法也有很大的优势。     

一种基于多任务学习的多模态情感识别方法

为了通过设置辅助任务学习到更具有情感倾向性的视频和语音表示,进而提升模态融合的效果,提出一种基于多任务学习的多模态情感识别模型,使用多模态共享层来学习视觉和语音模型的情感信息.在MOSI数据集和MOSEI数据集上的实验表明,添加两个辅助的单模态情感识别任务后,模型可以学习到更有效的单模态情感表示,并且在两个数据集上的情...     

用于高分辨率遥感影像地类识别的Deeplabv3+改进模型

在高分辨率遥感影像地类识别上,语义分割网络Deeplabv3+表现优异,但是所需参数非常多,训练时间久。遥感影像中的地类与普通RGB图片中的对象相比颗粒度非常大,其具有更显著的特征以及更少的类别,并不需要过深过大的网络。因此,文中提出了一种基于轻量级网络的语义分割模型(Thin-Deeplabv3+),对Deeplabv3+的编码器进行了改进,利用轻量级膨胀网络(Light and Dilated Network, LDNet)提取输入遥感影像的特征,然后利用膨胀系数分别为2、12、24和36的空洞空间金字塔池化(Atrous Spatial Pyramid Pooling, ASPP)模块加强特征提取。在高分遥感影像数据集(Gaofen Image Dataset, GID)以及DeepGlobe土地覆盖分类挑战数据集(DeepGlobe Land Cover Classification Challenge, DLCCC)上的实验结果表明,Thin-Deeplabv3+的识别精度高于Deeplabv3+,并且所需参数仅约为Deeplabv3+的1/10。     

NMF在人脸表情识别中的应用

文章将NMF分解用于提取人脸表情子空间特征,并进行人脸表情识别。将人脸图像在特征脸空间上投影,得到的投影系数作为识别人脸表情的特征向量,采用K近邻分类器进行人脸表情识别。     

基于深度残差适配网络的通信辐射源个体识别

为解决通信辐射源识别中传统的人工特征提取方法鲁棒性不足和深度学习方法需要大量带标签目标域数据的问题,提出一种基于深度残差适配网络的通信辐射源个体识别方法.应用深度学习技术实现从源域到目标域上的迁移识别,只需要将带标签的源域数据和无标签的目标域数据进行训练.原始通信辐射源信号经过预处理后输入网络训练,将源域和目标域的分布...     

基于反射信号特征的RFID标签和移动终端跨域互联方法

随着物联网、人工智能等技术的飞速发展,基于物联网的“人-机-物”智能感知识别技术成为当前研究的热点方向。在众多的感知识别技术中,射频识别技术(Radio Frequency Identification, RFID)作为物联网的核心技术之一,被广泛应用在物流追踪、身份认证和室内定位等各个领域。由于目前广泛使用的个人移动设备并不支持RFID信息读取,限制了RFID技术的大范围应用。针对智能手机不能直接读取RFID标签信息的问题,提出一种利用用户预定义的基于RFID反射信号的手势特征实现面向智能手机和RFID标签之间的跨域互联方法。该方法不需要对部署的RFID系统或智能手机进行任何硬件修改,通过用户在感兴趣标签面前做出手势而产生的RFID相位特征,并与智能手机捕获到的运动传感器数据的相关时间戳进行匹配,从而实现了智能手机与RFID标签的关联配对。最后,通过实验验证了文中提出的跨域互联方法的可行性。     

一种模糊高斯混合说话人识别模型

为了研究模糊聚类算法在高斯混合模型（GMM）参数获取方面的应用,采用模糊C均值算法（FCM）进行语音特征矢量的聚类,并结合Tabu搜索算法得到全局最优的聚类结果,进一步用EM算法得到GMM模型参数.使用TIMIT数据库中的语音进行测试,开集和闭集说话人辨认实验都表明,该方法获取的GMM参数比普通EM算法获得的GMM模型参数性能更优,能有效降低说话人辨认系统的误识率.