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1.
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
2.
针对传统算法在变压器故障诊断领域存在参数难以选取、准确率低、易误判等缺点,提出一种基于改进深度信念网络（IDBN）的电力变压器故障诊断方法。在油中溶解气体分析(DGA)基础上,首先以IDBN无监督训练方式重构原始数据特征,然后以有监督方式学习特征与故障类型之间的映射关系,最后将测试数据应用于模型并进行实验。实验结果表明,该方法不仅具有较高精度,而且在准确率方面优于传统的人工神经网络和支持向量机方法。因此,将改进深度信念网络用于变压器故障诊断具有较高的应用价值。 相似文献
3.
《鸡西大学学报》2019,(8)
为了提高机器学习算法对手写字文本识别能力,克服个体手写字风格多变的干扰,设计了一种基于贝叶斯与生成式对抗网络的手写字文本识别算法。首先,建立10000个汉字的手写字数组头,每个汉字数组头后面依附100种手写体,构建起1000000帧汉字文本图像帧,作为后续学习训练的训练集数据输入。然后,利用贝叶斯线性模型,结合线性回归和先验分布,基于手写字图像样本数据库,进行有监督的机器学习训练,得到机器学习算子,完成针对手写字的粗识别。随后,根据生成式对抗网络原理,创建生成模型和判别模型,设计自适应潜在损失函数和迭代终止函数,解决深度学习普遍存在的过拟合问题,完成生成式对抗网络算子,完成针对手写字的深度识别。最后基于QTcreator开发的集成平台来实现所提算法的功能,其中,机器学习算子由OpenCV视觉函数实现,深度学习算子由TensorFlow框架实现。实验数据显示,相较于传统手写字识别算法而言,所提算法具有更高的手写字识别能力。 相似文献
4.
图像超分辨率重建算法的主要内容是使用低分辨率的图像信息生成高分辨率图像。近年来,随着深度学习和卷积神经网络的发展,出现了很多基于卷积神经网络与残差网络的超分辨率算法。为了解决这些算法参数数量过多、处理过程复杂、训练时间长等问题,结合现有残差网络模型和深度学习算法对其进行改进,包括调整网络结构,减少需要学习的参数,以及去除批归一化层,降低计算复杂度。改进后的网络模型能够取得更好的效果,生成图像的主观和客观评价有一定提高。 相似文献
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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
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随着人们生活水平的不断提高,道路车辆拥堵情况愈发严重。如何实时、精确地检测出道路车辆,对于解决道路拥堵问题具有重要意义,GPU和人工智能技术的飞速发展为其提供了可靠的解决方案。研究分析传统目标识别算法、基于候选区域深度学习的目标提取算法RCNN和基于回归的深度学习目标检测YOLO,最终确定采用基于卷积神经网络的实时目标检测算法SSD。首先调用VGG16网络模型在ILSVRC CLS-LOC数据库上预训练生成初始网络模型,进而设置超参数并在自身数据集上进行再训练,生成新的网络检测模型,然后将训练和测试部署到深度学习框架Caffe上加以实现。通过在数据库COCO、VOC2012上的测试结果表明,该模型检测精度为76%左右,处理速度为26FPS。同时通过道路路口的实地车辆检测,显示该算法能够实时、精确地检测出道路车辆,为道路拥堵情况判定提供可靠数据。 相似文献
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近年来，机器学习领域中的“深度学习”开始受到国内外学者的广泛关注。借助深度学习，具有多处理层结构的计算机模型可通过多层抽象来学习数据表征。这些方法推动了语音识别、视觉识别、目标检测以及许多其它领域的技术发展。深度学习被应用到计算机视觉、语音识别、自然语言处理、在线广告等领域，并取得了良好效果。将计算机技术与地质勘探相结合，在岩石处理方面已取得了不少成果，不断有新的或者改进方法用于提高处理效率和改善效果，以更好地投入到实际生产中去。针对目前传统的岩石薄片图像处理方法，试图将深度学习中典型的两类算法模型：深度信念网络（Deep Belief Networks，DBNs）、卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNNs）引入到岩石图像的处理中，分析算法在操作中的可行性及优势。 相似文献
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目前无人机已经广泛应用于各行各业,但传统无人机识别方法存在成本高、识别率低、适应性差等问题导致无人机进入禁飞区域的事件时有发生,严重影响我国空域安全。针对无人机识别过程中存在的不足,提出基于深度学习的无人机识别算法,通过对LeNet-5模型进行改进,以无人机图像样本集作为网络模型训练和测试对象,构建无人机特征识别模型。模拟实验中,当网络模型学习率为0.1时,在经过150次迭代后,深度学习模型目标识别率为96.95%,经典LeNet-5模型识别率为91.18%。实验结果表明,基于深度学习的识别算法能够有效提高对无人机的目标识别率。 相似文献
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图像超分辨率是一种采用软件算法提高图像空间分辨率的技术,由于传统超分辨率方法超清程度有限,基于深度学习的图像超分辨率方法成为研究者们近年来的研究重点。基于生成对抗网络（GAN）的图像超分辨率方法,在其网络模型结构基础上增加批处理归一化（BN）层以提升网络收敛速度、加强网络训练稳定性,更改上采样层网络并对损失函数作相应修改。在网络训练过程中,选择当前比较通用的Adam优化器。实验结果表明,该方法具有很好的超分辨率图像重建能力,且在训练过程中训练稳定性得到提升,收敛速度也有所加快。 相似文献
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图像语义分割作为AI领域的重要分支,是计算机视觉技术中的重要环节,同时也是深度学习算法的重要应用。介绍深度学习应用于计算机视觉技术之前图像处理中语义分割传统算法,并探讨语义分割问题中基于不同神经网络结构模型的深度学习算法及性能,如FCN、U-net算法。最后针对当前图像语义分割算法应用,总结展望未来研究方向。 相似文献
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近年来,随着深度学习的迅猛发展,人脸检测算法准确度已有很大提升。模型越复杂,检测速度越慢,设计一种准确度与速度兼顾的人脸检测模型尤为必要。基于FaceBoxes人脸检测算法框架,提出一种基于深层卷积主干网络的改进方法,并在人脸检测基准数据集中进行测试实验。其在FDDB数据集上的实验结果显示,检测正确率达95%,比传统方法提高1.67%。该算法在保证实时性的同时提升了检测准确率,可应用于追求更高准确率的人脸检测系统。 相似文献
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通过分析传统的多层感知器和反向传播算法的不足,设计了一个全新的网络结构SC-MLP和提出了与之对应的全新的学习算法NBP,主要是实现权值的模和固定,这样可以加速训练的速度.在高维数据分类的实证分析中,以手写数字数据库为例,构建了一个深度神经网络,并对比各种训练算法.实验表明,NBP学习算法对于深度神经网络具有良好的学习效果,明显优于传统的反向传播算法,并且在精度上与深度学习算法相当,但是速度快. 相似文献
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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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随着互联网的迅猛发展,网上健康信息以几何速度增长,其中大量虚假健康信息给人们的生活带来了很大影响,但目前对虚假健康信息文本识别的研究非常缺乏,以往研究主要集中在识别微博上的谣言、伪造商品评论、垃圾邮件及虚假新闻等方面。鉴于此,采用基于词向量的深度神经网络模型和基于双向编码的语言表征模型,对互联网上流传广泛的健康信息文本进行自动分类,识别其中的虚假健康信息。实验中,深度网络模型比传统机器学习模型性能提高10%,融合Word2vec的深度神经网络模型比单独的CNN或Att-BiLSTM模型在分类性能上提高近7%。BERT模型表现最好,准确率高达88.1%。实验结果表明,深度学习可以有效识别虚假健康信息,并且通过大规模语料预训练获得的语言表征模型比基于词向量的深度神经网络模型性能更好。 相似文献
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许邓艳卢民荣 《福建工程学院学报》2020,(4):358-364
提出基于反向随机局部投影的神经网络效率改进算法，通过降低深度学习中的网络规模，重点解决了从“局部连接”到“全连接”和随机节点抽取时输入端节点信息丢失的问题，从而提升网络的效率。在算法中设置缩减参数，提升了算法的可伸展性，以适用于不同数据集的学习。通过数据集ISO-LET进行实验，结果表明，基于反向随机局部投影的神经网络效率改进算法的准确率、效率分别平均提升了3.48%和105.21%?在迭代20次的实验中进行了缩减参数调节实验，当参数设置为1.4时其准确率则优于传统全连接网络2.61%，效率提升了272.78%，具有明显的优势。 相似文献
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当车流量较少时,降低路灯亮度可以达到能源节约目的。为此,采用深度学习中的R-FCN目标检测网络完成夜间车辆检测任务。R-FCN网络相比传统深度学习网络,不仅是基于区域推荐模型的网络,而且引入了平移变化特性,所以对目标检测效果更好。为了占用更少硬件资源,缩小模型规模,采用ShuffleNet通道分组与组间通信机制,压缩原始残差网络。同时,对NMS（非极大值抑制）算法进行修改,从而可以更好地筛选重叠目标,降低网络漏检率。实验结果表明,该方法准确率较高,在UA-DETRAC数据集的夜间图片检测中精度最高可达到90.89%。 相似文献
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随着物联网技术和5G技术的发展,各类智能设备收集的时序数据规模急剧增长,为了利用深度学习技术对大规模时序数据进行预测,提出一种基于深度神经网络的时序预测模型。该模型首先利用时域卷积神经网络层对时序数据进行预处理,然后利用双向GRU神经网络层提取时序数据的前向特征和后向特征,最后对时序数据进行预测。在真实数据集上的实验结果表明,该模型相比传统长短期记忆网络模型,预测准确度提高了近70%,预测速度提高了近10%,可更好地满足对大规模时序数据的预测需求。 相似文献
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图像风格迁移技术是指给定内容图和风格图,利用机器学习算法将内容图渲染成具有艺术风格的画作。针对传统图像风格迁移算法无法兼顾速度与生成图像质量等问题,基于 AdaIN 算法,提出 AdaIN 改进算法。在原始 AdaIN 网络中加入内容图像的深度信息计算模块,提取内容图像的深度图,通过将迁移图像数据与深度图归一化处理后的数据按元素相乘的方法,突出内容图的深度信息,使得输出的风格迁移图像各深度下具有不同的风格化程度。实验表明,相较于 Gatys 等种传统风格迁移算法,AdaIN 改进算法在运行时间上可降低约 11%;不需要针对每种风格单独训练网络,避免了模型重复训练;内容图像深度信息得以保存,提高了图像渲染质量。 相似文献