基于深信度网络分类算法的行人检测方法

针对目前浅层分类方法存在训练样本数量过大和拟合复杂函数能力较弱等不足,提出一种改进的基于深信度网络分类算法的行人检测方法。首先,通过搭建带T分布函数显层节点的受限波兹曼机输入端改进深信度网络的输入方式,将行人特征提取信息通过输入端的显层结构转化为分类器可以识别的伯努利分布方式;其次,搭建多隐层受限波兹曼机中间层结构,实现隐层结构间的数据传递,保留关键信息。最后,利用BP神经网络搭建分类结构的输出端,实现分类误差信息反向传播并对分类结构的参数进行微调,不断优化分类器结构。实验证明,改进的深信度网络行人检测算法性能优于经典浅层分类算法,算法的检测速度也能满足使用要求。     

融合生成模型和判别模型的双层RBM运动捕获数据语义识别算法

对人体运动捕获数据底层特征和高层语义之间常常存在语义鸿沟的问题,结合深度学习思想,提出一种融合受限玻尔兹曼机生成模型和判别模型的运动捕获数据语义识别算法.该算法采用双层受限玻尔兹曼机,分别对运动捕获数据进行判别性特征提取(特征提取层)和风格识别(语义判别层),首先考虑到自回归模型对时序信息具有出色的表达能力,构建一种基于单通道三元因子交互的条件限制玻尔兹曼机生成模型,用于提取运动捕捉数据的时空特征信息;然后将提取出的特征与对应的风格标签相耦合,作为语义判别层中受限玻尔兹曼机判别模型的当前帧数据层输入,进行单帧风格识别的训练;最后在获得各帧参数的基础上,在模型顶部加入投票空间实现对运动捕捉序列的风格语义的有效识别.实验结果表明,文中算法具有良好的鲁棒性和可扩展性,能够满足多样化运动序列识别的需求,便于数据的有效重用.     

一种数值属性的深度置信网络分类方法

深度置信网络是个包含多个受限玻尔兹曼机的深层架构。针对深度置信网络分类时由于受限玻尔兹曼机的输入一般是二值向量而造成的信息的丢失从而使分类效果降低的问题,提出了通过在sigmoid单元中增加噪声来将输入缩放到[0,1]区间,使用带有一个高斯隐藏节点的顶层受限玻尔兹曼机实现分类功能的一种数值属性深度置信网络分类方法。深度置信网络和受限玻尔兹曼机可以作为特征提取方法也可以认为是带有训练的初始权值的神经网络。由于连接权值的初始化而不仅仅是神经网络的随机权值,深度置信网络分类应该比原有的传统的神经网络分类拥有更好的性能。在UCI的多个数据集上进行对比验证,实验结果表明深度置信网络分类方法比传统的SVM算法拥有更高的准确性。     

焊缝缺陷图像分类识别的深度置信网络研究

由于工业生产中所获取的焊缝缺陷图像背景较为复杂,对其分类识别效率较低,因此提出了一个由三层受限玻尔兹曼机叠加组成的深度置信网络模型.该网络模型在对焊缝原始图像进行更为全面的信息抽取前提下,能够借助深度置信网络自下而上对输入信息进行学习与训练的特点,逐渐减少对焊缝缺陷信息的误判;借助网络最后一层后向传播算法的作用,可以在确保更高正确率的同时缩短收敛时间,有效提升识别效率;通过与传统的支持向量机和人工神经网络进行对比实验,结果表明深度置信网络能更为有效地避免过拟合的发生,对于焊缝缺陷的特征识别具有更为理想的精度.     

基于ESP32的乒乓球实时运动模式识别

研究一种基于ESP32传感器的乒乓球动作实时识别系统, 适用于乒乓球爱好者在进行乒乓球运动时的动作识别. 该系统能够采集用户运动时的三轴加速度信号并实时传输至计算机端. 在计算机端对原始加速度信号进行数据预处理, 包括滤波降噪和加窗分割, 提取预处理后加速度信号的时域特征, 利用PCA算法实现特征降维, 最后用决策树(decision tree)算法构建最优的学习模型实现对运动的分类和显示. 实验结果表明: 该系统可实时显示乒乓球4种动作的识别与计数, 识别准确率达97.32%.     

一种用于异常行为检测的运动特征描述子

目前,用于描述视频中人群的运动信息大多是基于光流的速度描述子。事实上,加速度蕴含丰富的运动信息,能够提供速度描述子在描述复杂运动模式时缺失的信息,以更好地表征复杂的运动模式。文中研究了一种运动特征描述子,使用受限玻尔兹曼机模型进行异常行为检测。首先,提取视频中的光流场信息,计算帧间加速度光流;然后,对一个时空块中的加速度信息进行直方图统计,将若干帧的所有时空块直方图特征进行拼接,从而获得加速度描述子;最后,在仅包含正常行为的训练集上建立受限玻尔兹曼机模型,在测试阶段根据测试视频重建特征与原始特征的误差大小进行异常检测。实验表明,所提出的加速度描述子结合速度描述子,在UMN数据集与UCF-Web数据集上,ROC曲线下的面积分别达到了0.984与0.958,相较于其他算法,所提方法取得了更高的异常行为检测准确率。     

基于竞争学习的稀疏受限玻尔兹曼机机制

针对受限玻尔兹曼机（RBM）无监督训练存在特征同质化问题以及现有稀疏受限玻尔兹曼机（SRBM）难以自适应稀疏的缺陷,提出了一种基于竞争学习的RBM稀疏机制方法。首先设计基于神经元权值向量与输入向量间夹角余弦值的距离度量,评估两者相似度;然后在训练过程中对不同样本选择出基于距离度量的最优匹配隐单元;其次根据最优匹配隐单元激活状态计算对其他隐单元的稀疏惩罚度;最后执行参数更新并依据深度模型训练过程,将竞争稀疏应用于深度玻尔兹曼机（DBM）的构建中。通过手写数字识别实验证明,与误差平方和正则化因子相比,基于该稀疏机制的DBM分类准确率提高了0.74%,平均稀疏度提高了5.6%,且无需设置稀疏参数,因此,该稀疏机制可提高RBM等无监督训练模型的训练效率,并应用于深度模型的构建中。     

基于DenseNet和深度运动图的行为识别算法

结合深度信息以及RGB视频序列中丰富的纹理信息,提出了一种基于DenseNet和深度运动图像的人体行为识别算法。该算法基于DenseNet网络结构,首先获取彩色纹理信息和光流信息,然后从同步的深度视频序列获取深度信息,以增强特征互补性;再将空间流、时间流和深度流三种特征信息分别作为网络的输入;最后通过LSTMs进行特征融合和行为分类。实验结果表明,在公开的动作识别库UTD-MHAD数据集上,该算法识别准确率为92. 11%,与该领域中的同类算法相比表现优异。     

多特征融合的行为识别模型

目的 视频行为识别和理解是智能监控、人机交互和虚拟现实等诸多应用中的一项基础技术,由于视频时空结构的复杂性,以及视频内容的多样性,当前行为识别仍面临如何高效提取视频的时域表示、如何高效提取视频特征并在时间轴上建模的难点问题。针对这些难点,提出了一种多特征融合的行为识别模型。方法 首先,提取视频中高频信息和低频信息,采用本文提出的两帧融合算法和三帧融合算法压缩原始数据,保留原始视频绝大多数信息,增强原始数据集,更好地表达原始行为信息。其次,设计双路特征提取网络,一路将融合数据正向输入网络提取细节特征,另一路将融合数据逆向输入网络提取整体特征,接着将两路特征加权融合,每一路特征提取网络均使用通用视频描述符——3D ConvNets （3D convolutional neural networks）结构。然后,采用BiConvLSTM （bidirectional convolutional long short-term memory network）网络对融合特征进一步提取局部信息并在时间轴上建模,解决视频序列中某些行为间隔相对较长的问题。最后,利用Softmax最大化似然函数分类行为动作。结果 为了验证本文算法的有效性,在公开的行为识别数据集UCF101和HMDB51上,采用5折交叉验证的方式进行整体测试与分析,然后针对每类行为动作进行比较统计。结果表明,本文算法在两个验证集上的平均准确率分别为96.47%和80.03%。结论 通过与目前主流行为识别模型比较,本文提出的多特征模型获得了最高的识别精度,具有通用、紧凑、简单和高效的特点。     

SF-CNN在驾驶行为识别中的应用研究

为了减少不良驾驶行为的潜在危险,通过智能手机内置传感器对驾驶行为进行实时监测,辅助驾驶者安全驾驶,提出了一种优化特征分布的无监督特征学习算法模型——稀疏滤波-卷积神经网络模型（Sparse Filter-Convolutional Neural Network,SF-CNN）。该方法利用移动终端在车辆行驶中采集的三轴加速度数据,通过稀疏滤波进行范数联合约束,得到紧凑的初级特征表达,将该表达矩阵作为卷积神经网络首层的输入,进行非线性分类来识别驾驶行为。实验结果表明,稀疏滤波-神经网络的识别模型对驾驶行为具有更高的识别率和鲁棒性,优于传统神经网络模型,对辅助驾驶系统的效能评价有重要的理论意义。     

European Community policy and the market

Abstract This paper starts with some reflections on the policy considerations and priorities which are shaping European Commission (EC) research programmes. Then it attempts to position the current projects which seek to capitalise on information and communications technologies for learning in relation to these priorities and the apparent realities of the marketplace. It concludes that while there are grounds to be optimistic about the contribution EC programmes can make to the efficiency and standard of education and training, they are still too technology driven.     

一种自适应子融合集成多分类器方法

融合集成方法已经广泛应用在模式识别领域,然而一些基分类器实时性能稳定性较差,导致多分类器融合性能差,针对上述问题本文提出了一种新的基于多分类器的子融合集成分类器系统。该方法考虑在度量层融合层次之上通过对各类基多分类器进行动态选择,票数最多的类别作为融合系统中对特征向量识别的类别,构成一种新的自适应子融合集成分类器方法。实验表明,该方法比传统的分类器以及分类融合方法识别准确率明显更高,具有更好的鲁棒性。     

煤矿井下安全监控分站的设计及其仿真实现

为了设计一种具有低成本、低功耗、易操作、功能强且可靠性高的煤矿井下安全分站,针对煤矿安全生产实际,文章提出了采用MCS-51系列单片机为核心、具有CAN总线通信接口的煤矿井下安全监控分站的设计方案;首先给出煤矿井下安全监控分站的整体构架设计,然后着重阐述模拟量输入信号处理系统的设计过程,最后说明单片机最小系统及其键盘、显示、报警、通信等各个组成部分的设计;为验证设计方案的可行性与有效性,使用Proteus软件对设计内容进行仿真验证,设计的煤矿井下安全监控分站具有瓦斯、温度等模拟量参数超标报警功能和电机开停、风门开闭等开关量指示功能;仿真结果表明:设计的煤矿井下安全监控分站具有一定的实际应用价值.     

基于QTE的蒙古文显示机制研究与实现

蒙古语言是中国蒙古族使用的通用语言,由于蒙古文区别于其他文字的书写方式和其自身变形机制等特点,在很多通用的文字处理引擎中都不被支持。在嵌入式产品开发与应用领域中Linux加QTE已经成为流行方式。该文给出了一种在QTE环境上实现基于标准Unicode的蒙古文点阵显示和变形算法, 并自定义了支持蒙古文的QTE组件,扩展了QTE功能,为在Linux加QTE方式的嵌入式体系结构中处理蒙古文提供了一种解决方法。     

基于AD9626的模拟信号采集存储卡设计

自然界的绝大部分信号都是以模拟的形式存在,因此模拟信号的采集转换存储在数字时代十分关键。文章讨论了在雷达信号处理领域基于AD9626的AD采集存储卡的设计原理、硬件结构和程序设计与芯片配置等问题,为今后相关领域的研究提供了可参考的方案。     

A human-computer interface for non-computer specialists

The COM teleconferencing system was designed to be easy to use for both beginners and people with much computer experience. A number of design choices in organizing the human-computer interface were considered very carefully. These design problems are not unique for teleconferencing applications, but will appear in many other developments of human-computer interfaces for non-computer specialists. This report discusses naming conventions, menu format, user commands, help facility and the treatment of ‘type ahead’ from the users.     

Explanation and prediction: an architecture for default and abductive reasoning

Although there are many arguments that logic is an appropriate tool for artificial intelligence, there has been a perceived problem with the monotonicity of classical logic. This paper elaborates on the idea that reasoning should be viewed as theory formation where logic tells us the consequences of our assumptions. The two activities of predicting what is expected to be true and explaining observations are considered in a simple theory formation framework. Properties of each activity are discussed, along with a number of proposals as to what should be predicted or accepted as reasonable explanations. An architecture is proposed to combine explanation and prediction into one coherent framework. Algorithms used to implement the system as well as examples from a running implementation are given.     

View-based model-driven architecture for enhancing maintainability of data access services

In modern service-oriented architectures, database access is done by a special type of services, the so-called data access services (DAS). Though, particularly in data-intensive applications, using and developing DAS are very common today, the link between the DAS and their implementation, e.g. a layer of data access objects (DAOs) encapsulating the database queries, still is not sufficiently elaborated, yet. As a result, as the number of DAS grows, finding the desired DAS for reuse and/or associated documentation can become an impossible task. In this paper we focus on bridging this gap between the DAS and their implementation by presenting a view-based, model-driven data access architecture (VMDA) managing models of the DAS, DAOs and database queries in a queryable manner. Our models support tailored views of different stakeholders and are scalable with all types of DAS implementations. In this paper we show that our view-based and model driven architecture approach can enhance software development productivity and maintainability by improving DAS documentation. Moreover, our VMDA opens a wide range of applications such as evaluating DAS usage for DAS performance optimization. Furthermore, we provide tool support and illustrate the applicability of our VMDA in a large-scale case study. Finally, we quantitatively prove that our approach performs with acceptable response times.     

Call for papers Special issue on Modeling and control technologies for civil,energy,and power systems

正The control of civil,energy,and power systems presents significant new challenges for modeling and control theory.The purpose of this special issue is to provide a forum for researchers and practical engineers to discuss the recent advances in modeling and control technology development for civil,energy,and power systems.Prospective authors are invited to submit their original contributions with the focus on theory or applications of modeling,control     

Information for Authors

正http://www.zju.edu.cn/jzus http://www.springerlink.com Aim The Journals of Zhejiang University-SCIENCE(A/B/C)are edited by the international board of distinguished Chinese and foreign scientists,and are aimed to present the latest developments and achievements in scientific research in China and overseas to the world’s scientific circles,especially to stimulate and promote academic exchange between Chinese and foreign scientists everywhere.