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1.
为了解决垃圾的自动分类问题,基于动态对抗适应网络,提出了一种融入空间注意力机制的垃圾图像分类算法。在训练迭代过程中,算法通过利用领域鉴别器与特征提取器的相互对抗,不断增强领域鉴别器的识别能力与特征提取器的迷惑能力,让模型学习获得更多的领域不变量;并针对模型的参数进行不断优化更新,最终达到领域适应的目的。同时,将空间注意力模块融入领域对抗自适应中,使得网络更加关注与分类任务有关的关键区域,使模型能够定位到感兴趣的信息,并对无用信息进行抑制。在垃圾数据集上的实验结果表明,所提模型可以取得较好的分类效果,且优于对比算法。 相似文献
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林志谋 《顺德职业技术学院学报》2023,(1):26-30
目前鱼类种类繁多,人工识别面临着劳动力老年化和短缺的挑战,为解决人工识别存在的问题,采用一种轻量级卷积神经网络MobileNetV2,在30种鱼类数据集的基础上,对神经网络进行迁移学习,得到paddle分类模型,利用模型转换工具,得到可以在K210模块上运行的模型。实验结果表明,该系统可以以较高的准确率完成鱼类的识别,实时性较好,功耗低。 相似文献
3.
针对自动驾驶领域对交通标志识别的需求,设计了一种基于迁移学习的交通标志识别系统。该系统采用了预训练的MobileNetV3(去掉输出层)作为特征提取网络,然后添加两个自定义的全连接层以实现信号的分类和输出。由于采用迁移学习方法,深度学习网络中需训练的模型参数大幅减少,训练所需时间大为缩短。该系统使用经典的中国交通标志数据库(CTSDB)中的数据作为交通标志的训练数据和测试数据,训练结果表明,损耗低至0.024 3,准确率高达99.88%;测试结果表明,可以对58类交通标志进行识别,准确率为55.3%。 相似文献
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传统卷积神经网络对空间信息不敏感,无法学习到不同特征间相对位置的关系,且每一层神经元的感受野被设计为相同大小,导致提取的图像特征信息不够精确.针对这些问题,提出一种选择性卷积核胶囊网络用于图像分类任务.在经典胶囊网络的卷积层融入具有两个分支的选择性卷积核网络,以提取更为丰富、准确的图像特征信息,提高图像分类准确率.采用... 相似文献
5.
利用社交网络进行垃圾信息的传播行为已成为日益严重的社会问题。这些垃圾行为不仅威胁到社交用户的个人信息安全,甚至在一定程度上影响着社会稳定。本文分析了社交网络中的垃圾行为,提出了一种计算关系强度的模型及基于关系强度的非信任分数的传播算法。实验结果表明,该算法可以有效地检测社交网络的垃圾行为。 相似文献
6.
文本分类是自然语言处理中的一项重要基础任务,指对文本集按照一定的分类体系或标准进行自动分类标记。目前网络文化监督力度不够、不当言论不受限制,导致垃圾评论影响用户体验。因此提出一种基于注意力机制的CLSTM混合神经网络模型,该模型可以快速有效地区分正常评论与垃圾评论。将传统机器学习SVM模型和深度学习LSTM模型进行对比实验,结果发现,混合模型可在时间复杂度上选择最短时间,同时引入相当少的噪声,最大化地提取上下文信息,大幅提高评论短文本分类效率。对比单模型分类结果,基于注意力机制的CLSTM混合神经网络模型在准确率和召回率上均有提高。 相似文献
7.
为弥补目前国内学者只做单一算法研究且语料单一的缺陷,使用Word2vec词向量模型结合支持向量机（SVM）、卷积神经网络（CNN）和长短期记忆网络（LSTM）3种不同分类算法,研究了不同中文文本分类问题,包括微博语料的多维细粒度情感分类、酒店评价的倾向性分析和新闻文本的主题分类。将3种分类模型在不同文本中的分类效果进行对比,结果显示这3种算法对于不同的中文分类效果各有不同：不同维度的词向量对准确率等评价指标影响很大;支持向量机模型更适合于细粒度的微博情感分类;卷积神经网络、长短期记忆网络算法更适合于噪声小、文本长且规范的新闻主题分类任务。分类粒度会对算法准确性产生影响,粒度越细、任务越复杂,算法准确性越低。 相似文献
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有别于RNN和CNN,动态路由与注意力机制为捕捉文本序列的长程和局部依赖关系提供了新思路。为更好地进行文本编码,尽可能多地保留文本特征、增加特征多样性,基于动态路由与注意力机制的思想,整合胶囊网络和自注意力网络的语言信息特征抽取能力,构建一种深度网络模型CapSA,并通过3种不同领域的文本分类实验验证模型效果。实验结果显示,相较于几种基于RNN或CNN的模型,基于CapSA模型的文本分类模型取得了更高的F1值,表明该模型具有更好的文本建模能力。 相似文献
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在动态IP应用环境中,无线信道的开放性和节点的动态性会给网络安全带来许多新问题。动态IP注册是安全管理的前提与基础,是动态IP协议能够继续执行的关键。提出了一种基于网络代理的动态IP安全注册协议,以解决动态IP安全注册难题,提高动态网络安全性能,减少认证注册开销。 相似文献
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庄永强 《福建工程学院学报》2023,(4):327-331
提出一种基于注意力机制融合轻量化网络的桥梁裂缝图像分类方法。以轻量化卷积神经网络为理论基础分类识别桥梁裂缝图像,并在轻量化网络中加入注意力机制以解决网络无法自主关注所感兴趣区域的问题。根据桥梁图像中裂缝所占比例较小且边缘突出的特点,选用适合于识别桥梁裂缝的注意力机制——CBAM(convolutional block attention module),并将其嵌入轻量化卷积神经网络EfficientNetv2中,建立CBAM-EfficientNetv2模型。实验结果表明：CBAM-EfficientNetv2模型与VGG16、ResNet34等常用深度学习模型对比,可获得最优的桥梁裂缝图像分类效果,其分类识别准确率达到95.64%。 相似文献
11.
《实验室研究与探索》2020,(2):34-38
提出了一种结合卷积神经网络和仿生模式识别的改进判别算法,以仿生模式识别为基础,首先构建一个基于卷积神经网络的特征提取网络。将图像特征提取之后,利用仿生模式识别构建并训练一个分类网络用于图像的分类。为证明方法的有效性,进行了3组对比实验,第1组为算法在少量数据下的对比分析,其改进后算法平均准确率比传统算法高了10%;第2组为算法在稍多数据下的对比分析,本算法平均准确率达到92%,高于传统算法;第3组为算法在较多数据下的对比分析,其平均准确率达到88%,高出传统算法10%。 相似文献
12.
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李绍中 《番禺职业技术学院学报》2012,(1):20-25
研究网络学习评价问题对推动网络教学资源的使用具有十分重要的意义,传统的网络学习评价方法具有很强的主观性,且仅限于线性模型,缺少科学性。为克服传统网络学习评价方法的不足,实现网络学习评价的智能化,提出了一种基于BP神经网络的的网络学习评价模型,并利用MATLAB进行实验仿真,测试结果表明,该评价模型准确率高,能为网络学习评价提供可靠数据。 相似文献
14.
针对唇语识别过程中唇部特征提取和时序关系存在的问题,提出一种卷积神经网络（CNN）和双向长短时记忆网络（Bi-LSTM）相结合的深度学习模型。利用CNN学习唇部特征,并将学习到的唇部特征送入Bi-LSTM进行时序编码,通过Softmax进行分类。建立NUMBER DATASET和PHRACE DATASET两个大型汉语数据集以解决汉语唇语数据缺失问题。将该模型与传统的唇语识别方法在两个数据集上进行实验对比,发现在NUMBER DATASET上识别准确率为81.3%,比传统方法提高了8.1%,在PHRACE DATASET上识别准确率为83.5%,比传统方法提高了9%。实验结果表明该模型能有效提高唇语识别的准确率。 相似文献
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在网络中搜索各种资源时,通用的搜索引擎很难满足用户特定的需求。P2P网络是一种有效的资源共享和搜索方式。通过分析P2P网络的基本结构和资源共享特点,提出了一种基于P2P的资源网络模型(PBRN)。PBRN是由各资源实体"自组织"形成的分布式、虚拟、动态和松散的纯P2P网络,并实例化的剖析了它在教育信息资源上的应用。 相似文献
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介绍了网络监控系统的概念,并根据实践需要提出了一种适用于网络监控系统的网页分类技术。该网页分类技术是基于网站本身所具有的结构性,并通过URL充分表现这一特点提出来的。与传统的基于数据挖掘技术的网页分类技术有本质区别。该技术着重于实用性,实现算法只需要少量的计算机资源,是适合网络监控系统的一种网页分类技术。 相似文献
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程中贤 《职教通讯(常州技术师范学院学报)》2001,(2):57-58
随着信息化时代的到来，以计算机为信息平台的网络用户急剧膨胀，据有关资料统计，全球不现有网络用户1.2亿个，我国的网络用户也在逐年增多，1999年约为700万个，据预测21世纪初半达到3000万-5000万个，由于网络操作程序简单易学，学生上网人数日益增多，学校中开始形成上网群体，伴随着网络而出现的“网络化”是一把双刃剑，一方面网络化的主流是积极的、健康的：另一方面网络化中也夹杂着黄色下流甚至反动的“网络垃圾”。“网络垃圾”冲击着学校的德育工作，产生了不可估的负面影响。广大的德育工作要善于应对“网络垃圾”的冲击，细察时代的瞬息变化，切实做好学校的德育工作。 相似文献
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近年来,生活垃圾分类逐渐走进人们的生活,被人们所熟知,民众是生活垃圾分类的重要主体,了解民众生活垃圾分类行为的关键影响因素以制定针对性强的动员方案,对提升居民参与的广度与深度具有重要意义。文章采用文献资料法、问卷调查法、访谈法、实地调查等研究方法,以湖北省的生活垃圾分类为基础,分析了影响民众参与的相关问题如:没有形成习惯、不清楚垃圾分类是一个社会管理的问题,相关立法不完善等,最后提出了促进民众垃圾分类习惯的养成的方法,指出了如何推进垃圾分类的社会化管理,以及如何在省级及市级层面进行垃圾分类立法等,以期为湖北省生活垃圾分类的有效推进提供决策依据。 相似文献
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时间序列的相似性度量是时间序列数据挖掘研究中的一个重要问题,是进行序列查询、分类、预测的一项基础工作,寻求一种好的度量对提高挖掘任务的效率和准确性有着至关重要的意义.文章提出了基于关键点分段的KT分段线性模式表示和基于时间序列模式表示的KT动态模式匹配距离,采用1NN分类方法,设计了子序列查询实验,对欧氏距离、动态弯曲距离和基于KT模式的动态匹配距离进行了准确率和误报率的分析比较,结果显示该度量方法具有更高的准确性. 相似文献