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《绵阳师范学院学报》2019,(11):22-26
在手写数字识别数据集(MNIST)情景下,为了提高卷积神经网络的识别正确率,提出了一种改进的基于卷积神经网络(CNN)的多尺度特征识别算法.首先,利用卷积操作和池化操作提取图像中的全局特征及局部特征,通过二次卷积与特征融合获得数字图像的多尺度特征.然后,将多尺度特征送入全连接网络和Soft Max分类器,实现手写数字图像识别.最后,通过对不同网络结构的CNN算法进行评估表明,本文提出的算法可以有效提高网络精度,具有较好的泛化能力. 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
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为提高样本在分布不均衡情况下的识别精度,提出一种改进的ResNet50卷积神经网络光伏热斑识别算法。首先,为增加初期红外纹理信息流入、调整网络宽度,设计一种头部分组特征提取模块,并将其嵌入到残差网络中,提高网络在图像细微特征方面的提取能力;然后,将通道注意力机制与残差模块相结合,增加网络通道间的热斑特征信息权重,提高模型识别性能和网络收敛速度;最后,通过图像转换HSV颜色空间、平均H分量梯度直方图峰值等数据预处理方法,将负样本转为多分类数据集,并用于热斑识别网络模型,实现热斑识别结果的可视化。实验结果表明,对比其他算法,改进后的ResNet50网络在识别精度上得到显著提高。 相似文献
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卷积神经网络是深度学习的一种高效识别方法,将卷积神经网络引入商品图像识别中,能够提高识别精度。卷积神经网络可以直接输入原始图像,以避免对图像进行复杂的预处理工作。首先介绍了卷积神经网络的各层作用,然后设计了多种基于卷积神经网络识别商品图像的模型,从多方面测试了卷积神经网络的分类性能。为提高训练速度,卷积层的激活函数采用线性修正函数(Rectified Linear Units,ReLU)。为确保模型的判别性,对下采样层的特征图进行局部对比度归一化,所设计的网络模型在实验中均达到90%以上的平均分类正确率。 相似文献
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泛化能力是多层前向神经网络最重要的性能．泛化问题已成为目前神经网络领域的研究热点。本文从泛化理论现有提高神经网络泛化能力的方法等几个方面总结了当前神经网络结构优化与泛化能力研究的现状。神经网络泛化能力的提高可通过神经网络结构的优化和正则化等方法加以实现，并对提高网络泛化能力问题进行讨论。 相似文献
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卷积神经网络(CNN)在脱机手写汉字识别领域取得了杰出的研究成果。采用更深层卷积神经网络可取得更高识别准确率,但是模型容量和计算复杂度也会增加,将模型部署到存储资源和计算力有限的移动设备上变得更加困难。为解决上述问题,提出一种基于深度可分离卷积的残差卷积神经网络。深度可分离卷积将标准卷积操作分离成特征提取和特征融合,逐深度卷积被用于特征提取,特征融合采用逐点卷积实现。使用深度可分离卷积改进残差网络,实现较深层的残差网络。模型使用联合的中心损失函数和softmax损失函数进行监督训练,可使模型学习具有判别性特征,提高了模型识别准确率。采用CASIA-HWDB数据集进行实验,结果表明该方法具有较低的模型容量和计算复杂度,能够达到96.50%的主流识别率。 相似文献
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通信中的流量识别工作将直接影响网络管理整体效率。针对复杂网络中的加密流量识别问题,结合网络流量与文本结构相似性,提出一种基于卷积神经网络的优化识别模型。综合考虑数据包的多样性,对原始网络数据进行预处理,以保证算法输入数据结构的一致性。同时,算法增加卷积操作,以提高模型特征提取效率。仿真结果表明,提出的卷积神经网络模型在复杂网络环境中,加密流量的服务识别与应用识别都有较高准确率。 相似文献
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针对传统的单个RBF神经网络集成中个体的隐节点个数和初始参数难以客观确定的不足,为了提高泛化能力,提出一种以高斯核函数的混合优化的RBF神经网络的方法,首先引入正交最小二乘法动态客观的获取数据中心的个数、数据中心及权值;然后通过计算隐层中心点间最小距离作为扩展常数;最后使用剃度法调节权值、中心及扩展常数使网络参数和结构达到最优.该方法结合了正交最小二乘法和剃度算法的优点,通过从结构和算法两方面的调整提升了单个的传统的RBF网络的性能.并将上述优化混合的RBF神经网络与主成分分析方法相结合建立模型.本文以广西5月逐日降水事先初选的众多预报因子进行主成分分析算法提取有效的几个综合因子,然后使用混合算法优化的径向基网络建立降水预测模型.结果表明,该模型具有较好的收敛效果和泛化能力,在预报性能上明显优于同期的T213降水预报,具有一定的普遍适用性. 相似文献
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医疗大数据指数目庞大、增长迅速、结构复杂、隐藏价值高的数据。机器学习技术能够有效分析医疗大数据的内部联系,对疾病的早期诊断及预后具有重要临床指导意义。阐述了机器学习技术在医疗大数据中的应用及研究进展,包括在大数据分析中的回归分析、决策树、基于内核的算法、降低维度算法等浅层机器学习算法模型,卷积神经网络、循环神经网络、自动编码器、深度信念网络等深度学习算法模型,以及各个算法模型的临床应用,分析了机器学习在医疗数据挖掘中的应用前景和存在的技术难题。 相似文献
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因子分解机对特征各维度之间的一阶线性关系和二阶线性关系建模,在推荐系统中已有较多应用。神经因子分解机模型（NFM） 是因子分解机与神经网络的结合模型,它能捕获特征之间的高阶交互信息,使得模型预测效果更佳。但由于神经因子分解机模型一般都是采用全连接的前馈神经网络,使得整个推荐网络过于复杂,存在过拟合风险。为了降低神经因子分解机模型的整体复杂度,提高推荐模型的泛化性能,提出一种基于交叉网络的因子分解机模型（CFM）,降低模型复杂度,提高模型泛化性能。实验表明,该模型在数据集上的预测准确度为77%左右,相比NFM预测准确度提高了约2%,整体模型泛化性能也有所提高。 相似文献
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Based on the operation data from a certain wastewater treatment plant(WWTP) in northeast China,the models of back propagation neural network ( BP NN ) and radial basis function neural network ( RBF NN ) have been designed respectively and the ability of convergence and generalization has been analyzed separately.As for BP NN, the effects of numbers of layers and nodes have been studied ; as for RBF NN, the influences of the number of nodes and the RBF‘s width have been studied. It is concluded that BP NN has converged much slowly in comparison with RBF NN. The conclusion that the RBF NN is suitable for modeling activated sludge system has been drawn. An automatically optimum design program for RBF NN has been developed, through which the RBF NN model of traditional activated sludge system has been established. 相似文献
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高炜欣 《重庆大学学报(英文版)》2005,4(1):9-14
1 Introduction An urban power system is a very important part othe power system and requires a huge investment for itconstruction and operation. This investment can bsubstantially reduced by a system approach to urbapower system planning which is not an easy task due tits dependence upon urban geography conditions. Foexample, feeder lines must be laid along urban streeUp to now, several mathematical models analgorithms have been developed to plan urban powesystem. Peponis and Papadopoulos [1]… 相似文献
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针对BP算法在测向定位中收敛速度慢、易陷入局部极小等缺点,将模拟退火方法应用到BP神经网络中,同时结合变步长方法,利用隐层节点的动态合并与删除策略,在满足定位精度的同时使网络结构最小化,使用三层前馈网络建立了三站测向定位模型。通过仿真实验,新方法在收敛速度和有效性方面都远高于BP算法。 相似文献
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为了提高大坝变形分析模型的预测精度并检验模型的泛化能力,研究了大坝变形分析的BP神经网络模型,并基于神经网络BP算法和传统的统计模型建立了大坝变形分析的融合模型．结合陈村大坝多年的变形观测数据,对上述3种模型进行了试算及分析．分析结果表明,统计模型的平均预测精度为±0．477mm．BP神经网络模型的平均预测精度为±0．390mm,融合模型的平均预测精度为±0．318mm,相比统计模型和BP神经网络模型分别提高了33％和18％,且泛化能力较强,具有广泛的适用性． 相似文献
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针对现有BP神经网络选取权值和阈值不精确问题,采用改进量子粒子群优化算法优化BP神经网络权值和阈值。首先在改进的量子粒子群优化算法中,采用双层多种群优化策略提高整个种群的寻优能力,然后在每个子群中使用混沌反向学习和Levy飞行增强子群寻优能力,最后利用改进的量子粒子群优化BP神经网络权值和阈值。实验结果表明,改进的量子粒子群优化算法能有效提高BP神经网络的全局寻优能力和收敛性,对数控高速铣削加工的铣削力进行准确预测。 相似文献
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介绍BP神经网络的结构及相关算法,并通过实验比较不同情况下对BP神经网络的收敛速度与分类精度的影响。实验表明,合适的参数设置能提高BP神经网络算法的分类精度。 相似文献