信息动态

深度学习是机器学习研究中的一个新的领域,其核心思想在于模拟人脑的层级抽象结构,通过无监督的方式分析大规模数据,发掘大数据中蕴藏的有价值信息.深度学习应大数据而生,给大数据提供了一个深度思考的大脑. 尽管YahnLecun在1993年提出的卷积神经网络是第一个真正成功训练多层网络结构的学习算法,但应用效果一直欠佳.直到2006年,Geoffrey Hinton and RuslanSalakhutdinov基于深度置信网,提出非监督贪心逐层训练算法,应用效果才取得突破性进展.从2009下半年开始,美国微软研究院邀请Hinton到雷德蒙与他的研究员合作,将深度学习巧妙地应用在大规模语音识别,迅速获得巨大成功,由此掀起了深度学习的浪潮[1-3].2014年3月,Facebook报道他的DeepFace项目使得人脸识别技术的识别率已经达到了97.25％,只比人类识别97.5％的正确率略低一点,准确率几乎可媳美人类.该项目利用了9层的神经网络来获得脸部表征,神经网络处理的参数高达1.2亿.     

浅析微机测控装置软件抗干扰的措施

主要论述在单片机系统中应用较为广泛的几种典型软件抗干扰措施,并对目前在现场影响测控系统工作的干扰源、受干扰后的故障现象以及如何在测控装置软件设计中抑制干扰源的技术进行了分析,阐述了软件抗干扰技术在抑制电力系统现地干扰方面的作用。     

电视台视频资料库管理的关键技术

提出了电视台视频资料库管理的总体框架，并对其中的两个关键技术：存储架构和视频检索技术进行了研究，提出了基于SAN的存储架构，并对一个经典的镜头分割算法进行了改进，以满足实时获取关键帧的需要。     

贵溪发电厂5号发电机励磁系统仿真及分析

通过对贵溪电厂5号机励磁系统进行频域、时域仿真分析和参数计算,并与现场实测结果进行分析和比对,确立了励磁系统PID各环节的参数,完成厂家提供的励磁系统原始模型向PSASP程序固定模型的转换,为系统稳定计算提供基础数据。     

200 MW机组失磁故障分析

针对一起200MW机组故障,以故障录波图为依据,仔细分析了失磁故障的过程,找出了失磁故障的原因,并提出了反事故措施.     

前言

正深度学习是机器学习研究中的一个新的领域,其核心思想在于模拟人脑的层级抽象结构,通过无监督的方式分析大规模数据,发掘大数据中蕴藏的有价值信息.深度学习应大数据而生,给大数据提供了一个深度思考的大脑.尽管YahnLecun在1993年提出的卷积神经网络是第一个真正成功训练多层网络结构的学习算法,但应用效果一直欠佳.直到2006年,Geoffrey Hinton and RuslanSalakhutdinov     

跨域和跨模态适应学习的无监督细粒度视频分类

细粒度视频分类旨在识别粗粒度大类中的细粒度子类,是计算机视觉中一个极具挑战的任务.考虑到视频数据的标注成本巨大,而图像的标注成本相对较小,且细粒度图像分类已经取得了较为显著的进展,一个自然的想法是不用标注,以无监督的方式将细粒度图像分类中学习到的知识自适应地迁移到细粒度视频分类中.然而,来源不同的图像和视频之间存在着域差异和模态差异,这导致细粒度图像分类的模型不能直接应用于细粒度视频分类.为了实现无监督的细粒度视频分类,提出一种无监督辨识适应网络,能够将辨识性定位能力从细粒度图像分类迁移到细粒度视频分类.进一步,提出一种渐进式伪标签策略来迭代地引导无监督辨识适应网络学习目标域视频的数据分布.在CUB-200-2011、Cars-196图像数据集和YouTube Birds、YouTube Cars视频数据集上验证该方法跨域、跨模态的适应能力,实验结果证明了该方法在无监督细粒度视频分类上的优势.     

面向跨媒体检索的层级循环注意力网络模型

目的 跨媒体检索旨在以任意媒体数据检索其他媒体的相关数据,实现图像、文本等不同媒体的语义互通和交叉检索。然而,"异构鸿沟"导致不同媒体数据的特征表示不一致,难以实现语义关联,使得跨媒体检索面临巨大挑战。而描述同一语义的不同媒体数据存在语义一致性,且数据内部蕴含着丰富的细粒度信息,为跨媒体关联学习提供了重要依据。现有方法仅仅考虑了不同媒体数据之间的成对关联,而忽略了数据内细粒度局部之间的上下文信息,无法充分挖掘跨媒体关联。针对上述问题,提出基于层级循环注意力网络的跨媒体检索方法。方法 首先提出媒体内-媒体间两级循环神经网络,其中底层网络分别建模不同媒体内部的细粒度上下文信息,顶层网络通过共享参数的方式挖掘不同媒体之间的上下文关联关系。然后提出基于注意力的跨媒体联合损失函数,通过学习媒体间联合注意力来挖掘更加精确的细粒度跨媒体关联,同时利用语义类别信息增强关联学习过程中的语义辨识能力,从而提升跨媒体检索的准确率。结果 在2个广泛使用的跨媒体数据集上,与10种现有方法进行实验对比,并采用平均准确率均值MAP作为评价指标。实验结果表明,本文方法在2个数据集上的MAP分别达到了0.469和0.575,超过了所有对比方法。结论 本文提出的层级循环注意力网络模型通过挖掘图像和文本的细粒度信息,能够充分学习图像和文本之间精确跨媒体关联关系,有效地提高了跨媒体检索的准确率。     

基于知识图谱的人类工效学典型研究热点分析

人类工效学是一门提高工作和生产效率,保障人的健康、安全和舒适的学科。以人类工效学领域内的受关注程度较高的4种期刊为研究对象,收集各期刊在2010到2017年间发表的3634篇文献为研究数据,利用CiteSpace可视化软件生成科学知识图谱,通过国家/地区共现网络、机构共现网络、关键词共现网络和文献共被引分析4个方面,着重讨论了当前人类工效学领域的知识结构、研究热点和研究趋势,为人类工效学及相关领域研究者提供参考。     

一种基于二分图最优匹配的镜头检索方法

镜头检索是基于内容的视频检索的重要内容.本文首次尝试将二分图的最优匹配用于镜头检索.与现有方法相比,本文提出的方法强调在一一对应的前提下,全面客观地度量两个镜头的相似度.把两个镜头的相似度度量建模为一个带权的二分图:镜头中的每一帧看成二分图的一个结点,两个镜头之间任意帧的相似值作为边的权值.在一一对应的前提下,利用最优匹配的Kuhn-Munkres算法求出该二分图的最大权,以此作为两个镜头的相似度.考虑到检索速度问题,提出了两个改进算法.实验对比结果证实了本文所提方法在镜头检索中的优异表现.