基于深度学习和遥感影像的松材线虫病疫松树目标检测

针对传统的松材线虫病大范围监测方法耗费高、效率低的问题,研究基于高分辨率无人机遥感影像,采用深度学习方法对病疫区染病松树进行目标检测及地理定位.建立病疫松树样本数据集,采用YOLO目标检测模型,通过锚框尺寸重算、模型迁移学习等方法进行样本训练.将大幅影像进行滑窗分割、逐个检测、NMS重叠处理、坐标转换之后,得到研究区内...     

基于深度学习的两阶段多假设视频压缩感知重构算法

传统视频压缩感知重构算法重构时延过长,新发展的基于神经网络的视频压缩感知重构算法虽解决了高耗时的问题但未能充分利用视频的时空相关性,重构质量较差.为了解决上述问题,文中提出了基于深度学习的两阶段多假设视频压缩感知重构算法(2sMHNet).首先,采用时域可变形卷积对齐网络实现基于像素的深度学习多假设预测,在避免了块效应...     

基于平行注意力机制的对抗样本防御方法

为降低对抗样本的影响,提高分类模型在遭受攻击威胁下的精度,利用哺乳动物视觉系统工作原理,结合注意力机制,提出一种新型防御对抗样本模型PSCAM-GAN(Parallel Spatial and Channel Attention Mechanism Adversarial Generative Network)。该防御模型在通过编码器获得对抗样本的特征图后,使用平行注意力机制提取特征图中的个体和位置信息,然后在保证这些特征不变的情况下,重新调整特征图的权重,通过解码器产生净化结果。该方法能在清除恶意扰动的同时保持净化结果与输入的一致性,有效降低对抗样本对模型精度的影响。在CIFAR-10和MNIST数据集上,PSCAM-GAN面对多种对抗样本攻击时的防御效果超越了其他基于预处理的防御方法,能有效提高模型的健壮性。     

基于Transformer的电网企业文件密级分类系统

为解决依靠保密人员对文件的密级进行人工标注,其准确性依赖相关人员的业务素质,容易造成标密不准的问题,建立一种基于Transformer模型的企业文件密级分类系统。该系统能自动提取文本密级信息的特征表达,对企业秘密文件做出智能辅助定密的决策。在国网吉林省电力有限公司内部核心商密文件、普通商密文件和非秘密文件构建的数据集上对提出的模型进行了实验验证,准确率为97.37%,召回率为98.67%,表明模型达到了较高的识别效果,因此该系统能有效防止秘密文件的泄露。     

基于深度学习的铜封帽内螺纹缺陷检测研究

针对铜封帽内螺纹裂纹缺陷检测目前存在检测速度慢、检测精度低、稳定性及泛化能力差等问题,提出了一种改进的YOLOv3模型算法来检测铜封帽内螺纹裂纹缺陷。首先,通过坐标极化对样本图片进行特征增强;然后采用K-means++聚类算法对数据集进行尺度分析;再利用SqueezeExcitation模块对YOLOv3模型检测部分进行改造,在3个特征尺度特征的输出部位均添加此模块,提升模型对有效特征的响应;最后,模型分别与Faster-R-CNN、SSD的检测结果进行比较。实验结果表明,基于深度学习改进的YOLOv3算法优于其他检测算法,其缺陷的检测精度为96.3%、检测速率为44FPS,能够实现铜封帽内螺纹裂纹缺陷的精确检测和识别,满足生产部门对铜封帽检修的需求。     

基于LSTM的四旋翼无人机轨迹预测方法

实时、准确、高效的轨迹预测是对四旋翼无人机进行有效管控的重要前提.基于深度学习理论,提出一种基于长短期记忆神经网络(LSTM)的四旋翼轨迹预测方法.在LSTM基础上,使学习速率自动调整,基于四旋翼无人机位置坐标与速度参量,对轨迹数据进行训练与预测,其经度、纬度、高度误差分别为6.04、6.45、2.33 m.分析历史时间步长对于预测精度的影响,结果表明历史学习步长为40～45时,LSTM预测结果最佳;比较不同预测步数的预测误差,结果表明一步预测、两步预测误差结果较好,三步预测误差显著增大.     

非散度型椭圆方程系数识别问题的正则化解

研究了非散度型椭圆方程系数识别问题Tikhonov正则化解的收敛速度.由于反问题是不适定的,利用Tikhonov正则化方法将原问题转化为最优化问题,并构造相应的泛函.相较于散度型方程,这里的困难有两方面:①非散度型算子不利于分部积分;②控制泛函可能没有凸性.基于正问题的先验估计以及附加的源条件,获得了正则化解的收敛速度...     

一种结合Fisher编码的多示例聚类算法

多示例学习中的数据是由包含多个示例的包所组成的,样本之间真实的相似性被正包中大量的假正例所掩盖。为了拟合多示例数据真实的分布情况,提出了一种结合Fisher编码的多示例聚类算法MIFK-means。首先通过Fisher编码在保留数据语义的同时对多示例数据进行归一化降维,然后通过示例层次的K-means聚类算法揭示多示例数据的分布情况。在基准数据集上的实验表明,MIFK-means算法的聚类效果明显好于包层次的多示例K-means聚类算法,分类精度也可以和现有的经典多示例算法相媲美。     

基于动态优先级的奖励优化模型

传统的约束马尔可夫决策过程(constrained Markov decision process, CMDP)模型用来解决多目标决策的困难,但该模型缺乏通用性并且只适用于离散环境。为了解决这一问题,提出一种基于CMDP的改进算法CRODP,与强化学习(reinforcement learning, RL)算法结合,将带约束问题建模为拉格朗日公式,其中包含着深度强化学习的策略参数。然后进一步推导出模型参数的更新公式,并将其作为深度强化学习神经网络的损失函数。模型在学习过程中动态调整约束与主要目标之间的权重以确保最终策略符合给定的约束。在若干机器人平台上与基准的深度强化学习算法进行比较,显示本算法得出的最优策略能够更好地满足相应约束。     

交互视角下网络学习行为特征挖掘

网络学习已经成为互联网+时代的重要学习形式.为了提高网络学习效果,提供个性化的学习服务,对网络学习行为进行深入分析尤为重要.本文提出了人际交互、任务交互、内容交互和系统交互四个维度的网络学习行为模型,构建了基于交互的网络学习行为特征,对网络学习效果进行评价.以某网络课程学习者的网络学习行为数据为研究对象,通过分析网络学...