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1.
在脑电图( EEG)信号识别中,EEG信号的采样环境、病人状态的多样性导致分类器训练所用的源域与分类器测试所用的目标域不匹配,分类器在目标域上表现不佳。为此,引入邻域适应策略,提出一种基于子空间相似度的改进主成分分析特征提取方法( SSM-PCA),在选择主成分时,考虑源域和目标域数据的几何和统计特性,并结合迁移学习分类器大间隔投射迁移支持向量机( LMPROJ),给出以SSM-PCA为基础的LMPROJ分类识别方法。实验结果表明,与结合PCA特征抽取技术和K近邻分类器实现的识别方法相比,该方法在识别正确率方面得到较大提升。  相似文献   
2.
针对传统迁移学习聚类算法因单一源域到单一目标域且两者类别数必须一致的约束而达不到良好的聚类效果的问题,本文提出了一种跨源域学习的聚类算法,该算法具有三大优点:1) 该算法不仅扩大源域数目且取消了源域类别数的限定,算法可以自适应选择源域进行学习,因此算法的迁移学习能够得到较大的提升;2)由于算法所利用的源域知识不会暴露原数据,因此算法具有良好的源域数据隐私保护性;3)通过调节平衡参数可以使算法退化为传统的聚类算法,因此该算法的聚类性能是有所保障的。通过在模拟数据集和真实数据集上的实验,验证了文中算法较之现有迁移学习聚类算法具有更好的迁移能力,且聚类性能及鲁棒性也有较大的提升。  相似文献   
3.
临床决策支持系统中,通常使用电子病历中的病人描述作为查询检索,进而辅助医生做决策分析.我们提出了一个基于注意力机制的网络扩展查询方法以提高检索效果.由于医学文本注释的难度和成本很高,并受到了迁移学习理念的启发,我们选择了非医学领域数据集学习句子与实体的关系,迁移到医学领域数据集,模型用LSTM获得句子表征并用注意力机制来获得实体表示.我们提出的方法可以动态选择相关实体作为查询扩展,同时我们不仅考虑单个实体作为扩展的影响,也考虑了实体组合作为扩展的影响,解决了选择固定数目实体的问题.我们在TREC Clinical Decision Support Track三个标准数据集上进行实验,实验表明本文提出的方法在实验结果上有显著的提升.  相似文献   
4.
中国是传统的农业大国, 农业不仅是国民经济建设与发展的基础, 也是社会正常稳定有序运行的保障. 然而每年由于农作物病虫害造成的损失巨大, 且传统的农作物病虫害识别方法效果并不理想. 同时近年深度学习飞速发展, 在图像分类与识别的方面取得了巨大进展. 因此本文通过基于深度学习的方法构建农作物病虫害图像识别模型, 并针对样本不平衡问题改进卷积网络损失函数. 实验证明该模型可以对农作物病虫害进行有效识别并且对损失函数进行优化后模型的准确率也进一步得到了提升.  相似文献   
5.
紫茎泽兰作为中国遭受外来物种入侵的典型例子, 其对生态环境多样性造成严重破坏, 影响农林业经济的发展. 紫茎泽兰检测作为整个防治过程中的初始阶段和监控阶段, 其检测精度会对防治结果造成影响. 针对紫茎泽兰这一类复杂背景叶片图像的目标检测问题, 本文提出一种基于YOLOv3的迁移学习方法来实现紫茎泽兰的检测. 将深度学习模型YOLOv3迁移到紫茎泽兰数据集上, 用K均值算法进行维度聚类确定目标框参数; 在训练过程中改变损失函数中各类损失的权重, 增加模型对数据集的适应性. 实验结果表明, 在紫茎泽兰检测任务中, 平均精度(Average Precision, AP)相较于原YOLOv3提高了17%, 能够满足复杂背景下的紫茎泽兰检测任务.  相似文献   
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