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卷积神经网络已在多个领域取得了优异的性能表现,然而由于其不透明的内部状态,其可解释性依然面临很大的挑战.其中一个原因是卷积神经网络以像素级特征为输入,逐层地抽取高级别特征,然而这些高层特征依然十分抽象,人类不能直观理解.为了解决这一问题,我们需要表征出网络中隐藏的人类可理解的语义概念.本文通过预先定义语义概念数据集(例如红色、条纹、斑点、狗),得到这些语义在网络某一层的特征图,将这些特征图作为数据,训练一个张量分类器.我们将与分界面正交的张量称为语义激活张量(Semantic Activation Tensors,SATs),每个SAT都指向对应的语义概念.相对于向量分类器,张量分类器可以保留张量数据的原始结构.在卷积网络中,每个特征图中都包含了位置信息和通道信息,如果将其简单地展开成向量形式,这会破坏其结构信息,导致最终分类精度的降低.本文使用SAT与网络梯度的内积来量化语义对分类结果的重要程度,此方法称为TSAT(Testing with SATs).例如,条纹对斑马的预测结果有多大影响.本文以图像分类网络作为解释对象,数据集选取Image Net,在Res Net50和Incep... 相似文献
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为高效求解带能力约束的车辆路径优化问题,提出一种带有回火操作的改进模拟退火算法.解析多约束条件下的路径优化特点,构建了结构简单且功能模块相对独立的模拟退火框架,以便相关约束及其算法的耦合嵌套.在此基础上,改变较优解在迭代过程中的接受规则,引入回火操作使全局搜索与局部搜索实现平衡;设计强制的随机邻域变换策略,以提高多约束条件下的新解生成质量.结合初始解生成方法,构建了整体算法.通过不同类型算例的对比实验表明,所提算法具有优越的求解性能,相应的求解框架与优化方法研究,能够为相关的多约束耦合求解提供参考. 相似文献
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本文针对银行客户,提出一种基于RandomForest的银行客户分类模型,通过基于RandomForest的分类方法对银行客户已存在数据进行处理,并应用labelencoder对数据进行预处理从而提高分类精确度,得到客户对产品是否具有购买倾向.结合了RandomForest的分类能力和labelencoder量化数据能力,使用葡萄牙银行机构数据进行验证,实验结果表明本文提出的客户购买预测模型精度更高. 相似文献
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唐佳 《石油石化物资采购》2021,(2)
竣工资料是油气田地面建设工程的重要技术档案;是工程建设的重要技术成果;是建设项目进行竣工验收的重要内容;是工程建成投产后生产运营、维护、检修及改造、扩建的主要依据。所以,不断提高建设工程竣工资料管理水平是十分必要的。本文主要针对油气田地面建设工程竣工资料管理现状以及问题进行剖析,力求从工程管理多方位、多角度上提出改进意见。 相似文献
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本文通过盔甲的制作及材料,区分了非金属材料的皮甲、瓠子作甲、藤甲、绵甲、纸甲以及金属材料组成的齐腰甲、齐腰明甲、缉甲、布甲、铁甲、钢甲、铜甲、锡甲等类型,并对其制作方式等进行分析。结合不同材质盔甲的使用地区、战争方式进行研究,以对明代盔甲有一个整体性的认知。 相似文献
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由于受到各种因素的影响,广播电视的技术发展仍存在不少问题,亟待进行创新和转型,以提高广播电视工程的技术水平,为广大人民群众提供优质的服务。 相似文献
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直升机行星传动轮系结构复杂、工况多变,其振动信号受工况影响大,在故障样本较少的情况下导致行星齿轮箱故障诊断准确率不高,早期故障诊断困难。针对上述问题,提出将堆栈收缩自动编码网络(stacked contractive autoencoder,简称SCAE)与辅助分类生成式对抗网络(auxiliary classifier generative adversarial networks,简称ACGAN)相结合的SCAE-ACGAN故障诊断方法。ACGAN的生成器产生与真实样本具有类似分布的生成样本,扩展训练样本集,并与真实样本一起输入至判别器进行训练。ACGAN采用SCAE作为判别器,利用SCAE良好的抗数据波动能力,从扩展样本集中挖掘出有效的深度特征,并实现样本的真伪与类别的判定。ACGAN的判别器和生成器在对抗学习训练机制下交替优化,提高方法的样本生成质量与故障判定能力。将SCAE-ACGAN应用于直升机行星轮裂纹故障诊断,结果表明,SCAE-ACGAN的故障诊断性能好,在样本数量少与工况变化情况下具有较好的健壮性和适应性。 相似文献