一种卷积神经网络的模型压缩算法

卷积神经网络的研究取得一系列突破性成果,其优秀表现是由深层结构支撑的。针对复杂的卷积神经网络在参数量及计算量上存在大量的冗余问题,提出一种简洁有效的网络模型压缩算法。首先,通过计算卷积核之间的皮尔逊相关系数判断相关性,循环删除冗余参数,从而压缩卷积层。其次,采用局部-全局的微调策略,恢复网络性能。最后,提出一种参数正交正则,促使卷积核之间的正交化,进而减少冗余特征。实验结果表明,在MNIST数据集上,该压缩算法能够在不损失测试精度的前提下,使AlexNet卷积层的参数量压缩率达到53.2%,浮点操作计算量可以减少42.8%,并且网络模型收敛后具有较小的误差。     

基于图信号处理的无线传感器网络异常节点检测算法

针对无线传感器网络（WSN）中传感器自身安全性低、检测区域恶劣及资源受限造成节点采集数据异常的问题,提出一种基于图信号处理的WSN异常节点检测算法。首先,依据传感器位置特征建立K-近邻（KNN）图信号模型;然后,基于图信号在低通滤波前后的平滑度之比构建统计检验量;最后,通过统计检验量与判决门限实现异常节点存在性的判断。通过在公开的气温数据集与PM2.5数据集上的仿真验证,实验结果表明,与基于图频域异常检测算法相比,在单个节点异常情况相同条件下,所提算法检测率提升7个百分点;在多个节点异常情况相同条件下,其检测率均达到98%,并且在网络节点异常偏离值较小时仍具有较高的检测率。     

自拟柔肝健脾汤治疗抽动—秽语综合征37例疗效观察

目的观察自拟柔肝健脾汤治疗抽动—秽语综合征的临床疗效,同时反证抽动—秽语综合征的核心病机。方法将入选病例均作为治疗组,组中初治病例与西药治疗失败改用本疗法治疗病例对照。结果治愈36例,显效1例,未发现明显毒副作用。结论自拟柔肝健脾汤可用于治疗抽动—秽语综合征,且疗效优于目前西药治疗;抽动—秽语综合征的核心病机为肝弱脾虚。     

基于CNN和BLSTM的房颤识别算法

针对传统机器学习算法难以提取复杂心拍特征的弊端,提出一种基于深度学习的房颤识别算法。基于心电信号的一维时序特性,设计一维深层卷积神经网络模型,自动挖掘原始信号预处理后的深层次特征。将适合捕捉时间序列长期依赖关系的双向长短期记忆网络与卷积神经网络进行结合,搭建一种深度学习网络模型。基于PCin CC2017数据库实现对原始心电信号的自动分类,完成对房颤的识别。实验结果表明,该算法以86%的分类准确率和83%的F1度量验证了模型的可行性和算法的有效性。     

基于均值辅助的LSTM网络频谱感知算法

针对传统感知算法在低信噪比时检测性能低和深度学习感知算法网络训练量大、复杂度高等问题,本文提出一种在均值辅助下的长短时记忆网络（Long Short-Term Memory,LSTM）频谱感知算法。具体来讲,首先对接收信号序列做多点均值计算,然后利用所得的均值构造特征向量并作为LSTM网络的输入来训练网络,最后利用训练好的网络对新的接收序列进行感知。仿真结果表明:相比于传统算法,所提算法在检测性能上有较大提升;相对于利用原始接收序列直接训练的深度学习算法,所提算法的复杂度大幅下降。      

基于LSTM神经网络的频谱感知算法

在频谱感知中经典的能量检测算法在低信噪比时检测性能较低且门限难以估计,基于机器学习的感知算法受限于检验统计量的构造会造成接收信号原有结构信息的丢失。针对这些问题,本文提出一种基于LSTM神经网络的频谱感知方法,首先利用接收信号序列作为神经网络的输入特征向量,然后使用LSTM神经网络进行训练得到分类器,最后使用训练好的模型实现频谱感知。该方法无需估计检测门限值,也无需构造特征向量,仿真结果表明,所提算法在采样点和次级用户更少的情况下仍优于对比算法。      

经验模态分解神经网络的研究与应用

为更有效对非线性信号进行识别,提出一种经验模态分解神经网络模型,实现经验模态分解算法与卷积神经网络模型的紧耦合.在EMD层利用经验模态分解算法完成信号的自适应分解;引入权重参数,将分解得到的本征模函数依据其对识别的重要性进行自适应加权重构提取特征,增强时域特征提取能力;将提取的特征通过Softmax层完成信号的识别.将该网络模型应用于美国麻省理工学院提供的MIT-BIH心律失常数据库,对心律失常信号的识别准确率为99.38％,高于其它算法的识别准确率,验证了该模型的有效性.     

融合多层次结构信息的深度属性二分网络表示学习

网络表示学习旨在将网络中的节点转换到低维向量空间,并保持网络固有属性.现有方法大多针对普通网络,忽略了属性二分网络的特殊性及网络的高度非线性特性等.针对上述问题,首先引入一个扩展权重矩阵融合二分网络显式和携带属性信息的隐式结构;接着提出一种基于深度自编码器的属性二分网络表示学习模型,以捕捉网络的高度非线性特性;通过深度自编码器重构二阶邻近度以保持全局网络结构,同时该编码器利用节点一阶邻近度作为监督信息来保持局部网络结构;最后进行联合优化.将该模型在Yelp、Douban Book、Dou-ban Movie和MovieLens四个数据集上进行推荐任务,结果显示该模型的F1@10、MAP@10、MRR@10和NDGG@10指标在四个数据集上的平均值相较最新基准方法(ABNE)分别提高4.29％、5.63％、6.26％、4.21％.     

改进YOLO V2的6D目标姿态估计算法

针对目标的三维姿态估计,结合基于深度学习的目标检测模型,提出一种基于改进YOLO V2的6D目标姿态估计算法。通过卷积神经网络提取一幅RGB图像中目标的特征信息;在2D检测的基础上将目标的位置信息映射到三维空间;利用点到点的映射关系在三维空间匹配并计算目标的自由度,进而估计目标的6D姿态。该算法不仅能检测单幅RGB图像中的目标,还可以预测目标的6D姿态,同时不需要额外的后处理过程。实验表明,该算法在LineMod和Occlusion LineMod数据集上的性能优于最近提出的其他基于CNN的方法,在Titan X GPU上的运行速度是37?frame/s,适合实时处理。