文章-世纪中文出版社

基于Gate-ResNet-D模型的远程监督关系提取方法下载：31 浏览：353

袁祯祺1 宋威1 陈璟1，2 《中文研究》 2019年5期

摘要:

在实体关系抽取任务中，通常采用远程监督(distant supervision，DS)数据集，远程监督方法能通过大规模语料库自动标注数据来扩张数据集，但这无疑会使数据集充满大量的噪声。为此，该文将深度残差网络(deep residual network，ResNet)应用到关系提取的远程监督数据集上，通过加深网络层数来提高模型降噪能力。同时，提出了Gate模块，有效提高了深度残差网络的性能。该模块可以学习到每个特征通道的重要性，通过权重增强或抑制各个特征通道的比重，从而防止过拟合。另外，为了进一步解决数据集降噪问题，还提出了一种双池化层的池化层新方案。实验结果表明所提方法相比于目前效果较好的PCNN+ATT模型，在准确率和召回率上都有3%左右的提升。

基于简单循环单元的深层神经网络机器翻译模型下载：41 浏览：451

张文1，2 冯洋1，2 刘群1，3 《中文研究》 2018年9期

摘要:

基于注意力机制的神经网络机器翻译模型已经成为目前主流的翻译模型，在许多翻译方向上均超过了统计机器翻译模型，尤其是在训练语料规模比较大的情况下，优势更加明显。该模型使用编码器—解码器框架，将翻译任务建模成序列到序列的问题。然而，在基于门控循环单元(gated recurrent unit，GRU)的编码器—解码器模型中，随着模型层数的增加，梯度消失的问题使模型难以收敛并且严重退化，进而使翻译性能下降。该文使用了一种简单循环单元(simple recurrent unit，SRU)代替GRU单元，通过堆叠网络层数加深编码器和解码器的结构，提高了神经网络机器翻译模型的性能。我们在德语—英语和维语—汉语翻译任务上进行了实验，实验结果表明，在神经网络机器翻译模型中使用SRU单元，可以有效地解决梯度消失带来的模型难以训练的问题；通过加深模型能够显著地提升系统的翻译性能，同时保证训练速度基本不变。此外，我们还与基于残差连接(residual connections)的神经网络机器翻译模型进行了实验对比，实验结果表明，我们的模型有显著性优势。

基于深度学习与二维离散小波分解特征相融合的adaboost人脸识别模型下载：56 浏览：394

黄健《软件工程研究》 2020年4期

摘要:

为了提高人脸识别的效率,本文提出了一种将小波分析、深度学习和adaboost分类器相结合的人脸识别方法。传统的基于小波变换的人脸识别算法仅仅提取了小波分解的低频分量用于分类图像的特征,为了更有效地提取人脸图像特征,提出了一种将传统特征和深度特征相融合的人脸识别算法。首先,通过二维离散小波变换函数对人脸图像进行二维离散小波变换,提取出人脸图像的低频部分作为特征值,接着通过深度残差网络提取人脸深度特征,最后将融合后的特征应用adaboost分类器进行分类识别。通过在ORL人脸库实验证明,融合后的方法能有效地提高分类识别率。

构建带空洞卷积的深度神经网络重建高分辨率图像下载：67 浏览：414

张焯林赵建伟曹飞龙《人工智能研究》 2019年6期

摘要:

为了在滤波器参数保持不变的情形下扩大感受野,在非常深的卷积网络超分辨率模型网络中引入空洞卷积方法.首先,分析不同膨胀系数组合的空洞卷积块的感受野,并选择更好的结构作为空洞卷积块.然后,堆叠卷积块并加入残差连接构成深度卷积网络.最后,使用多种训练技巧对网络进行重新训练.实验表明,对于数据集Set5上较大的扩大因子,文中构建网络可提升重建效果,并在视觉上也有明显优势.

构建带空洞卷积的深度神经网络重建高分辨率图像下载：82 浏览：390

张焯林赵建伟曹飞龙《人工智能研究》 2019年6期

摘要:

为了在滤波器参数保持不变的情形下扩大感受野,在非常深的卷积网络超分辨率模型网络中引入空洞卷积方法.首先,分析不同膨胀系数组合的空洞卷积块的感受野,并选择更好的结构作为空洞卷积块.然后,堆叠卷积块并加入残差连接构成深度卷积网络.最后,使用多种训练技巧对网络进行重新训练.实验表明,对于数据集Set5上较大的扩大因子,文中构建网络可提升重建效果,并在视觉上也有明显优势.

基于区域建议网络和残差结构的导丝跟踪下载：74 浏览：437

刘市祺1 孙晓波1 谢晓亮2 侯增广2 《人工智能研究》 2019年2期

摘要:

X光影像导航成为提高机器人介入手术操作精度和安全性的关键突破点.因此,文中提出基于区域建议网络、残差结构和Canny边缘检测的导丝跟踪框架.在图像标定方面,采用多尺度标记策略,使检测网络可以学到更准确的特征.在图像增强方面,采用多滤波器融合策略,增加导丝的可识别性,提高跟踪准确率,改善系统鲁棒性.选取22组X射线视频序列进行实验,验证文中算法在速度、准确率及系统鲁棒性方面的优势.

改进的基于区域卷积神经网络的微操作系统目标检测方法下载：91 浏览：500

彭刚杨诗琪黄心汉苏豪《人工智能研究》 2018年3期

摘要:

传统的目标检测方法不能有效检测微操作系统中部分受遮挡或多种姿态的目标,因此文中采用改进的基于区域卷积神经网络的Faster-RCNN检测算法,用于微操作系统中部分受遮挡或多种姿态的目标检测.在原始Faster-RCNN的基础上,使用在图像分类任务中性能优越的深度残差网络作为检测算法的主框架,并且引入防止正负样本不均衡的在线困难样本挖掘策略以提高网络性能.实验表明,这种改进的基于区域卷积神经网络方法能有效识别部分受遮挡和不同姿态的目标,相比传统方法,文中方法对环境适应性更强,速度更快,具有实际应用价值.

基于改进的字典学习与稀疏表示的人脸表情识别下载：56 浏览：456

黎明1，2 彭秀姣1 王艳2 《建模与系统仿真》 2018年10期

摘要:

为克服人脸表情图像识别过程中光照、遮挡等带来的影响,减少稀疏表示分类的时间,提出一种融合HOG特征和改进KC-FDDL(K-means Cluster and Fisher Discrimination Dictionary Learning)字典学习稀疏表示的人脸表情识别算法。对归一化后的表情图像提取HOG特征构成训练集,对训练集进行改进的K-均值聚类的Fisher判别字典学习,利用残差加权的稀疏表示进行表情分类。Cohn-Kanade数据库上的实验结果表明,该算法相比其他的人脸表情分类方法具有耗时低、相似表情分类更准确的优势。

基于多传感器网络与深度学习的公交车安全监测系统下载：27 浏览：304

齐宇硕汪钊旭胡鑫婷张锐枭詹云彤马月坤《传感器研究》 2025年3期

摘要:

随着城市化进程的不断加快和人们绿色出行意识的增强，公交车逐渐成为大多数市民上班出行的首选交通工具。然而与高铁飞机等交通工具相比，公交车安全监测系统仍不够健全，可能会发生自燃、侧翻、胎压失衡等突发情况。基于此，本项目研究了一种多传感器网络与深度学习技术相融合的公交车智能安全监测系统，旨在及时发现公交车安全隐患，降低危险事故发生率，保证乘客生命安全，提高公交安全水平。

细粒度图像识别与分类算法研究下载：63 浏览：827

宁枢麟刘洋梁顺利《信号处理与图像分析》 2024年2期

摘要:

针对深度学习常用人脸识别方法训练不易收敛、图像分辨率低影响大等问题，提出了一种基于通道注意力模块的多尺度特征融合残差神经网络(channel attetion multi-scale fusion)CAMF-ResNet。该方法基于残差块和softmax损失的人脸识别方法，改进了残差网络，利用特征金字塔提取不同层次的特征进行信息融合，并融合了不同尺度的特征，它可以获得更多的描述性信息，提高图像表示的性能。在端到端网络特征提取中，利用注意机制提取相应的高阶特征表示，得到描述能力强的图像表示。实验结果表明，该方法能有效解决深层网络退化和参数过多的缺陷，提高对细粒度图像判别性区域的精细化能力进而提高模型分类精度以获得更高描述性信息特征表示。

惯导系统卫星导航原理及常见故障分析下载：174 浏览：2381

刘倩倩《装备技术研究》 2021年11期

摘要:

卫星导航系统通过提供全球覆盖的定位、导航与授时服务，从飞机的导航与精密进场着陆，到汽车的路线指示，再到各种五花八门的个人定位服务，可以说卫星导航的应用无处不在。惯导系统以惯性导航解算为核心，利用卫星信息作为观测值，采用卡尔曼滤波技术对惯性的惯性器件误差以及位置、航向、姿态和速度误差进行估计并修正。在卫星导航过程中常见卫星不定位的故障，对此故障原因进行全面的分析是保障卫星导航的基础。本文以主要对惯导系统卫星导航原理进行阐述，对卫星导航常见故障进行分析。

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