基于卷积神经网络的职位描述文本分类方法

针对现有基于机器学习的文本分类中由于数据噪点和特征不稀疏所导致学习精确度不高,深度不够等问题,本文提出了一种基于卷积升级网络的文本分类改进方法。首先利用一种新的TF-IDF统计法和Word2vec的skip-gram模型提取出描述文本的特征,然后通过卷积神经网络训练,得到更深层次的特征学习,最后使用softmax操作算出类别的概率分布,从而实现对职位描述文本的分类。实验结果表明,相比基于knn的传统分类方法,本文所设计的方法精确度更高。     

基于差分孪生卷积神经网络的大规模不平衡数据分类算法

传统基于支持向量机的不平衡数据分类算法包含矩阵运算,无法应用于大规模的不平衡数据集。针对这种情况,提出基于差分孪生卷积神经网络的大规模不平衡数据分类算法。设计差分卷积机制增强卷积神经网络的深度结构表示能力,在不改变滤波器数量的情况下提高模型的判别能力。通过差分孪生卷积神经网络分别优化每个类的特征图,每个类关联多个超平面,根据输入样本与超平面的距离决定输出样本的类标签。基于多组不平衡数据集的实验结果表明,该算法实现了较好的分类性能。     

基于联合特征块学习的特征直线描述方法

特征直线描述是特征直线匹配过程的关键和基础。为了改善手工设计方法在复杂场景下存在区分性弱、鲁棒性差的缺陷,提出了一种基于联合特征块学习的特征直线描述方法。首先,在原有的小型直线数据集上重新构造直线块,即通过联合每幅图像中直线支撑区域内像素的亮度与梯度获得固定大小的直线块。其次,将获得的直线块输入预先训练的L2-Net,使用微调策略和三元组损失函数训练网络。最后,输出紧凑且强区分性的特征直线描述子。特征匹配任务的实验结果证明,所提出的基于联合特征块学习的特征直线描述方法与最先进的手工直线描述符相比,更具有优越性和有效性。     

基于深度卷积神经网络的人脸识别

目前人脸识别技术被广泛应用于实际生活各个领域,尤其是在实时视频场景下应用越来越普及,因此对人脸识别的研究具有重大价值。通过应用Keras框架和深度学习相关知识构建深度卷积神经网络,训练出有效的人脸识别模型,并应用到实时视频场景进行人脸检测和识别,最后通过实验表明此方法能够有较高的正确率,并能准确识别视频中的人脸。     

基于卷积神经网络的畜牧业动物图像识别研究

目前,青藏高原地区有多种放牧管理方式,但因家庭劳动力、草场规模、种群品种数量等因素存在着一定的局限性。因此,本文将深度学习技术引入畜牧业动物图像识别中,还通过数据增强技术对原始图像进行了平移、旋转、翻转、缩放等操作,建立了青藏高原地区常见的畜牧业动物图像数据集。设计了卷积神经网络模型并实现了图像识别和统计。实验表明,该方法对畜牧业动物图像的识别率达到87.89%。     

基于卷积神经网络的图像数据增强算法

提升卷积神经网络的泛化能力和降低过拟合的风险是深度卷积神经网络的研究重点。遮挡是影响卷积神经网络泛化能力的关键因素之一,通常希望经过复杂训练得到的模型能够对遮挡图像有良好的泛化性。为了降低模型过拟合的风险和提升模型对随机遮挡图像识别的鲁棒性,提出了激活区域处理算法,在训练过程中对某一卷积层的最大激活特征图进行处理后对输入图像进行遮挡,然后将被遮挡的新图像作为网络的新输入并继续训练模型。实验结果表明,提出的算法能够提高多种卷积神经网络模型在不同数据集上的分类性能,并且训练好的模型对随机遮挡图像的识别具有非常好的鲁棒性。     

基于卷积神经网络算法的纺织品毛球评定研究

纺织品起毛起球等级难以做到精确评定,且主观因素会影响判定结果,为了实现纺织品起毛起球的人工智能评定,论文设计了一种基于卷积神经网络算法的纺织品毛球评定方法.建立了11层结构的CNN毛球评定模型,通过合理设计卷积层和池化层,实现了对纺织品毛球的有效智能评定.实验结果表明该评定模型综合准确率达到84.87％,具有客观性和实用性.     

基于卷积神经网络的能见度估算

一直以来,如何准确便捷地监测能见度都是减少交通事故工作关注的重点所在,而传统的使用能见度仪检测能见度存在造价高、范围小等缺陷.随着深度学习研究的不断发展,使用深度学习估算能见度也变成现实.本文建立了一种VGGnet?16卷积神经网络模型,经过Dropout(丢弃层)和数据增强优化后,使用监控图像及其对应的能见度值对其进...     

基于卷积神经网络的雷达目标检测方法

雷达目标检测近年来一直是雷达信号处理中的重要任务,在探测监控等安全领域中有非常重要的作用;针对传统恒虚警目标检测方法存在的环境适应能力较弱、复杂地形环境下雷达虚警数量急剧上升等问题,提出一种基于卷积神经网络的雷达目标检测方法;以雷达回波信号数据处理后得到的距离-多普勒图像作为模型的训练集和测试集,设计基于FasterR-CNN结构的雷达目标检测模型,训练模型并将测试结果与传统恒虚警目标检测算法结果相比较,所设计的模型提升了雷达目标检测正确率并较大地减少了虚警数量,这表明将卷积神经网络应用于雷达回波信号的处理任务中是可行的。     

基于Octave卷积的混合精度神经网络量化方法

浮点数位宽的深度神经网络需要大量的运算资源,这导致大型深度神经网络难以在低算力场景(如边缘计算)上部署.为解决这一问题,提出一种即插即用的神经网络量化方法,以压缩大型神经网络的运算成本,并保持模型性能指标不显著下降.首先,基于Octave卷积将输入特征图的高频和低频成分进行分离;其次,分别对高低频分量应用不同位宽的卷积...     

基于卷积神经网络的标识牌识别技术

目前而言,我国标识识别技术正处于飞速发展阶段,具体体现在处理精度、再现性、灵活性、适用面、信息压缩等方面,但是,在实际发展过程中,该技术的发展还是受到了实际需求的限制.深度学习模型运算量大,难以在轻量级嵌入式设备上运行,工业生产中噪声种类繁多复杂,影响识别准确性.针对上述问题,本文提出一种基于卷积神经网络的标识识别技术,利用改进的Canny边缘检测算法,来增强对边缘信息提取时的鲁棒性,实现在高噪声环境下对标识牌精准提取.另外为了进一步提高识别准确率,本文利用CNN和椭圆拟合相结合的思路,把模型识别结果和椭圆拟合结果相结合来判别识别的准确性,在增加少量运算量的同时提高识别准确率.     

基于稀疏正则化的卷积神经网络模型剪枝方法

现有卷积神经网络模型剪枝方法仅依靠自身参数信息难以准确评估参数重要性,容易造成参数误剪且影响网络模型整体性能.提出一种改进的卷积神经网络模型剪枝方法,通过对卷积神经网络模型进行稀疏正则化训练,得到参数较稀疏的深度卷积神经网络模型,并结合卷积层和BN层的稀疏性进行结构化剪枝去除冗余滤波器.在CIFAR-10、CIFAR-...     

基于改进卷积神经网络与集成学习的人脸识别算法

针对复杂卷积神经网络(CNN)在中小型人脸数据库中的识别结果容易出现过拟合现象,提出一种基于改进CNN网络与集成学习的人脸识别算法。改进CNN网络结合平面网络和残差网络的特点,采用平均池化层代替全连接层,使得网络结构简单且可移植性强。在改进CNN网络的基础上,利用基于投票法的集成学习策略将所有个体学习器结果凸组合为最终结果,实现更准确的人脸识别。实验结果表明,该算法在Color FERET、AR和ORL人脸数据库上的识别准确率分别达到98.89%、99.67%和100%,并且具有较快的收敛速度。     

基于k近邻的多尺度超球卷积神经网络学习

以卷积神经网络（CNN）为代表的深度学习模型主要面向图像、语音等均匀采样的同质欧氏空间数据,通常不适用于大量存在于工业等领域的异质、非均匀稀疏采样的结构化数据。针对异质、非均匀稀疏采样结构化数据集的预测任务,提出一种基于k近邻（kNN）算法和CNN的超球卷积神经网络学习模型。通过kNN预处理建立各样本在高维属性空间中的结构关系,将样本邻域内各样本的标记作为其属性重构样本集合,实现数据属性集从异质到同质的转化,进而通过合理设计CNN的卷积窗,有效提取和利用各样本的邻域空间中样本的标记分布特征,完成对未知样本的预测。在不同邻域尺度、软硬标记以及混淆非混淆等条件下进行实验,结果表明,该模型预测准确率达到98.04%,其准确率和召回率较FC-CNN、CNN、kNN和Radar-CNN算法分别提升0.28%~1.66%和4.78%~31.92%。     

基于多尺度卷积神经网络的交通标志识别

基于多纵卷积神经网络的交通标志识别算法识别率较高,但识别和训练时间较长,实用性较差。为此,构造一种基于多尺度卷积神经网络的道路交通标志识别模型。通过改进单尺度卷积神经网络中特征提取的基网络,将网络不同层级所产生的特征融合为多尺度特征并提供给分类器,以提高低层特征的利用率。在GTSRB数据集上的实验结果表明,该模型准确识别率达到99.25%,与多纵卷积神经网络模型相比,其在保证高精度的同时,识别和训练时间的降幅均超过90%,更适用于真实路况下交通标志的精准检测。     

基于孪生卷积神经网络的图像融合

传统的图像融合算法多有计算复杂程度高、不能有效提取图像纹理等不足,为了弥补以上传统算法,提出了一种基于孪生卷积神经网络（Siamese Convolutional Neural Network,Siamese CNN）的图像融合方法.首先,用孪生卷积神经网络生成一个权重图,该权重图包含了来自两个待融合图像的全部像素信息.然后,用图像金字塔对像素以多尺度的方式进行融合,并且采用了局部相似性策略自适应调整分解系数的融合模式.最后,和现存的几种图像融合的方法进行了对比.实验证明,该方法有较好的融合效果,具有一定的可实用性.     

基于卷积神经网络的结构化非平衡数据分类算法

卷积神经网络具有高效的特征提取能力和较少的参数量,被广泛应用于图像处理、目标跟踪、自然语言等领域。针对传统分类模型对于结构化非平衡数据分类效果较差的问题,提出一种基于卷积神经网络的二分类结构化非平衡数据分类算法。设计结构化数据处理算法Data-Shuffle,将原始非平衡一维结构化数据转换为三维数组形式的多通道非平衡数据,为卷积神经网络提供更多的特征值,通过改进的VGG网络构建适合非平衡数据的网络结构卷积组,以提取不同的特征。在此基础上,提出更新权重加权采样算法UWSCNN,在每个迭代次数之后,根据模型的训练结果对易错样本进行重新加权,以优化训练结果。在adult、shoppers和diabetes数据集上的实验结果表明,相比逻辑回归、随机森林等传统机器学习模型,所提的Data-Shuffle算法的F1值提升了1%~19%,G-mean提升了2%~24%,相比SMOTECNN、BSMOTECNN、SMOTECNN+CS等采样算法,所提的UWSCNN算法对非平衡数据的分类效果提升了1%~13%,有效提高模型对非平衡数据的分类性能。     

基于卷积神经网络的短文本情感分类

近年来,卷积神经网络模型常常被用于文本情感分类的研究中,但多数研究都会忽略文本特征词本身所携带的情感信息和中文文本分词时被错分的情况.针对此问题,提出一种融合情感特征的双通道卷积神经网络情感分类模型(Dual-channel Convolutional Neural Network sentiment classifi...     

基于遮挡感知卷积神经网络的面部表情识别模型

针对面部遮挡情况下表情特征难以提取的问题,提出一种双通道遮挡感知神经网络模型.设计区域遮挡判定单元并集成到VGG16网络中形成遮挡感知神经网络,提取面部图像中未遮挡区域及遮挡较少区域的表情特征.运用迁移学习算法对卷积层参数进行预训练,减轻训练数据样本不足带来的过拟合问题.通过优化残差网络提取全脸表情相关特征,在此基础上...     

基于尺度自适应卷积神经网络的人群计数算法

为解决单幅图像中的人群遮挡和尺度变化问题,提出一种基于多列卷积神经网络的人群计数算法。利用具有不同尺寸感受野的卷积神经网络(CNN)和特征注意力模块自适应提取多尺度人群特征,引入可变形卷积增强CNN网络空间几何形变学习能力并优化特征图,从而生成高质量的密度图。Shanghai Tech和UCF_CC_50数据集上的实验结果表明,该算法能学习输入图和人群密度图之间的映射关系,且计数准确性高、鲁棒性强。