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基于半监督方法的脑梗死图像识别 被引量:3
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作者 欧莉莉 邵峰晶 +1 位作者 孙仁诚 隋毅 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2021年第4期1221-1226,共6页
在图像识别领域,针对有监督方法的模型在标签数据不足时图像的识别效果不佳问题,提出一种基于生成对抗网络(GAN)的半监督方法模型,即结合了半监督生成对抗网络(SSGAN)和深度卷积生成对抗网络(DCGAN)的优点,并在输出层用softmax代替了sig... 在图像识别领域,针对有监督方法的模型在标签数据不足时图像的识别效果不佳问题,提出一种基于生成对抗网络(GAN)的半监督方法模型,即结合了半监督生成对抗网络(SSGAN)和深度卷积生成对抗网络(DCGAN)的优点,并在输出层用softmax代替了sigmoid激活函数,从而建立半监督深度卷积生成对抗网络(SS-DCGAN)模型。首先,将生成样本定义为伪样本类别并用于引导训练;其次,采用半监督的训练方式对模型的参数进行更新;最后,实现对异常(脑梗死)图像的识别。实验结果表明,SS-DCGAN模型在标签数据较少时能够很好地识别异常图像,达到95.05%的识别率,与ResNet32、半监督梯度网络(Ladder Network)分类方法相比具有显著的优越性。 展开更多
关键词 生成对抗网络 半监督 脑梗 深度卷积网络 图像识别 特征匹配
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An automatic detection of green tide using multi-windows with their adaptive threshold from Landsat TM/ETM plus image 被引量:4
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作者 WANG Changying CHU Jialan +3 位作者 TAN Meng shao fengjing SUI Yi LI Shujing 《Acta Oceanologica Sinica》 SCIE CAS CSCD 2017年第11期106-114,共9页
Since the atmospheric correction is a necessary preprocessing step of remote sensing image before detecting green tide, the introduced error directly affects the detection precision. Therefore, the detection method of... Since the atmospheric correction is a necessary preprocessing step of remote sensing image before detecting green tide, the introduced error directly affects the detection precision. Therefore, the detection method of green tide is presented from Landsat TM/ETM plus image which needs not the atmospheric correction. In order to achieve an automatic detection of green tide, a linear relationship(y =0.723 x+0.504) between detection threshold y and subtraction x(x=λnir–λred) is found from the comparing Landsat TM/ETM plus image with the field surveys.Using this relationship, green tide patches can be detected automatically from Landsat TM/ETM plus image.Considering there is brightness difference between different regions in an image, the image will be divided into a plurality of windows(sub-images) with a same size firstly, and then each window will be detected using an adaptive detection threshold determined according to the discovered linear relationship. It is found that big errors will appear in some windows, such as those covered by clouds seriously. To solve this problem, the moving step k of windows is proposed to be less than the window width n. Using this mechanism, most pixels will be detected[n/k]×[n/k] times except the boundary pixels, then every pixel will be assigned the final class(green tide or sea water) according to majority rule voting strategy. It can be seen from the experiments, the proposed detection method using multi-windows and their adaptive thresholds can detect green tide from Landsat TM/ETM plus image automatically. Meanwhile, it avoids the reliance on the accurate atmospheric correction. 展开更多
关键词 automatic detection green tide adaptive threshold Landsat TM/ETM plus image
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深度学习中的权重初始化方法研究 被引量:3
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作者 邢彤彤 孙仁诚 +1 位作者 邵峰晶 隋毅 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2022年第7期104-113,共10页
深度神经网络训练的实质是初始化权重不断调整的过程,整个训练过程存在耗费时间长、需要数据量大等问题。大量预训练网络由经过训练的权重数据组成,若能发现预训练网络权重分布规律,利用这些规律来初始化未训练网络,势必会减少网络训练... 深度神经网络训练的实质是初始化权重不断调整的过程,整个训练过程存在耗费时间长、需要数据量大等问题。大量预训练网络由经过训练的权重数据组成,若能发现预训练网络权重分布规律,利用这些规律来初始化未训练网络,势必会减少网络训练时间。通过对AlexNet、ResNet18网络在ImageNet数据集上的预训练模型权重进行概率分布分析,发现该权重分布具备单侧幂律分布的特征,进而使用双对数拟合的方式进一步验证权重的单侧分布服从截断幂律分布的性质。基于该分布规律,结合防止过拟合的正则化思想提出一种标准化对称幂律分布(NSPL)的初始化方法,并基于AlexNet和ResNet32网络,与He初始化的正态分布、均匀分布两种方法在CIFAR10数据集上进行实验对比,结果表明,NSPL方法收敛速度优于正态分布、均匀分布两种初始化方法,且在ResNet32上取得了更高的精确度。 展开更多
关键词 深度学习 卷积神经网络 预训练模型 权重初始化 对称幂律分布
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多模式生成对抗网络 被引量:3
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作者 尹来国 孙仁诚 +2 位作者 邵峰晶 隋毅 邢彤彤 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2022年第6期1689-1693,共5页
生成对抗网络已经成为深度学习领域最热门的研究方向之一,其最大的优势在于能够以无监督的方式来拟合一个未知的分布。目前,生成对抗网络在图像生成领域大放异彩,其能够产生一些高质量的图像,但也暴露了一些弊端。在生成图像的过程中,... 生成对抗网络已经成为深度学习领域最热门的研究方向之一,其最大的优势在于能够以无监督的方式来拟合一个未知的分布。目前,生成对抗网络在图像生成领域大放异彩,其能够产生一些高质量的图像,但也暴露了一些弊端。在生成图像的过程中,经常会出现模式坍塌问题,从而导致生成的样本过于单一。为了解决这个问题,对生成对抗网络的模型结构和损失函数加以改进,使判别器能够从多个角度来度量生成数据的分布和真实数据的分布之间的差异,从而改善生成样本的多样性。通过在多个数据集上进行实验,结果显示,提出的模型在很大程度上缓解了模式坍塌问题。 展开更多
关键词 生成对抗网络 图像生成 模式坍塌
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基于胶囊网络的动态路由研究与改进 被引量:1
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作者 陈珊 孙仁诚 +1 位作者 邵峰晶 隋毅 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2022年第5期208-214,共7页
胶囊网络具有弥补卷积神经网络空间信息丢失和旋转不变性差的优点,已被广泛应用于图像分类、目标检测以及文本检测等多个领域,但胶囊网络仍存在参数量大且分类精确度低的问题。提出基于点乘注意力图卷积路由的胶囊网络分类模型。在同级... 胶囊网络具有弥补卷积神经网络空间信息丢失和旋转不变性差的优点,已被广泛应用于图像分类、目标检测以及文本检测等多个领域,但胶囊网络仍存在参数量大且分类精确度低的问题。提出基于点乘注意力图卷积路由的胶囊网络分类模型。在同级胶囊之间构建连通图,通过注意力机制获取胶囊间的依赖关系,利用影响因素大的预测胶囊进行特征聚类,改变使用迭代更新高低胶囊层间耦合系数的动态路由方式,降低参数量并提升模型的分类准确率。此外,在特征提取部分加入残差网络提取更高维的特征以优化胶囊质量,在提升模型特征表达能力的同时可抑制模型过大。实验结果表明,在参数量小于多个胶囊网络变体的情况下,该模型在MNIST、FashionMNIST、CIFAR10和SVHN数据集上的精度分别达到99.74%、95.02%、91.78%和95.65%,均高于MS-CapsNet、TextCaps、AR CapsNet、FSc-CapsNet、DA-CapsNet等对比模型。 展开更多
关键词 胶囊网络 动态路由 点乘注意力机制 图卷积 图像分类
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基于多子网复合复杂网络模型的物质扩散推荐算法 被引量:1
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作者 周双 宾晟 +1 位作者 邵峰晶 孙更新 《复杂系统与复杂性科学》 EI CSCD 2018年第4期77-84,共8页
融合社交网络的社会化推荐算法是目前推荐系统中普遍采用的方法。在现实的社交网络中,用户间存在多种关系,而每种关系对于推荐的影响是不同的,因此在推荐中单纯引入某一种社交关系必然影响推荐结果的准确率。本文基于多子网复合复杂网... 融合社交网络的社会化推荐算法是目前推荐系统中普遍采用的方法。在现实的社交网络中,用户间存在多种关系,而每种关系对于推荐的影响是不同的,因此在推荐中单纯引入某一种社交关系必然影响推荐结果的准确率。本文基于多子网复合复杂网络模型,通过在用户-商品二部图上加载多关系社交网络,构建多关系复合网,提出了基于多关系复合网的物质扩散推荐算法。在真实的数据集Epinions和FilmTrust上的实验结果表明,加入两种社交关系的推荐算法比加入一种社交关系的推荐算法及传统的物质扩散算法在推荐准确率方面有显著提高。 展开更多
关键词 多子网复合复杂网络 物质扩散算法 多关系社交网络 推荐算法
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一种基于加权道路网络的拥堵区域划分方法
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作者 吴梅 邵峰晶 孙仁诚 《青岛大学学报(工程技术版)》 CAS 2018年第4期9-15,共7页
针对大多数拥堵评价方法只关注速度及占有率等交通数据特征而忽略路网拓扑结构的问题,本文利用道路的拓扑结构信息,构建以影响因子为权重的加权有向路网,结合路网的连边信息和路段的物理属性,设计了一种考虑节点上下游关系的拥堵评价指... 针对大多数拥堵评价方法只关注速度及占有率等交通数据特征而忽略路网拓扑结构的问题,本文利用道路的拓扑结构信息,构建以影响因子为权重的加权有向路网,结合路网的连边信息和路段的物理属性,设计了一种考虑节点上下游关系的拥堵评价指标,结合路口路段物理属性校准节点的交通状态后,提出一种新的拥堵区域划分算法,并对算法进行分析和实验验证。验证结果表明,该方法可根据影响因子矩阵找出路网中较为重要的路段,拥堵区域发现算法从路网中提取拥堵子网构成拥堵区域。本文提出的影响因子指标、密集度指标和度中心性指标为智能交通系统治理交通拥堵问题和制定决策提供了理论依据,具有一定的实际应用价值。 展开更多
关键词 拥堵区域 复杂网络 节点相似性 聚类算法
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