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为了解决频繁树模式挖掘中频繁子树的数目通常太大的问题,提出了频繁子树精简基的概念,精简基由相对于一系列支持度阈值的最大频繁子树组成,它是频繁子树的一个子集,可用来估计任一频繁子树的支持度,并能将误差控制在确定范围内.提出了一个在带标号的有根的有序树的数据库中挖掘这种子树精简基的算法,该算法采用最右扩展方法系统地生成所有的频繁有序有根子树.采用的剪枝技术能尽早地剪掉一些不可能生成最大频繁子树的分枝,还采用了启发式的技术来安排计算的次序以尽可能避免代价高的计算.实验结果表明该精简基的大小不到全集的10%,算法的性能也比挖掘全集的算法要高. 相似文献
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唐淑萍 《西安文理学院学报》2023,(2):29-33
基于深度学习的图像重建方法，通过数据驱动的方式，可以从图像中学习其三维空间的语义特征，从中恢复出模型的三维形状.探究了3类基于深度学习的图像虚拟重建算法，并在公开数据集上对相应的重建方法进行了性能比较，发现生成模型比非生成模型更有利于重建.其中，基于生成对抗网络的融合重建算法表现最优.此外，还对多视图输入的数量以及重建模型的表示对重建结果的影响进行了分析.实验结果表明，视图越多，且重建模型为网格表示时，重建结果越好. 相似文献
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提出一种基于小坡变换的图像增强算法.利用小波变换的时频局域性和方向性特点,对分解后的高频系数进行子树划分,以子树为单位实现图像的对比度增强.在VC++环境下实现了该方法,实验结果表明该算法能得到整体视觉好的图像,是一种有效的图像增强算法. 相似文献
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基于数据手套的角色动画生成引擎,并以此方法指导现代动画的三维数据采集.在三维动画生成引擎系统基础之上引入了数据手套来获取手部的细微动作,建立带有骨骼绑定的角色模型,然后用运动数据驱动角色模型运动,以实现三维运动数据驱动角色模型生成动画的目标,大大提高了动画的制作效率.基于数据手套的三维动画生成引擎系统推广将产生积极的社会效益和经济效益. 相似文献
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准确预测云资源短期负载对提高云平台资源管理效率、保障云服务质量至关重要。针对传统模型在面对小样本、非线性云资源负载数据时预测精度不高，提出一种基于变分模态分解(VMD)和改进麻雀搜索算法(ISSA)优化最小二乘支持向量机(LSSVM)的云资源短期负载预测模型。将原始负载数据通过VMD分解成多个相对平稳的模态分量；对麻雀搜索算法进行优化，增强种群多样性，提高寻优性能和收敛速度。利用改进麻雀搜索算法优化LSSVM的关键参数，建立VMD-ISSA-LSSVM预测模型。利用Wikipedia网站的云资源负载数据进行仿真，结果表明，所提模型在预测精度上优于参照模型。 相似文献
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与标准的方法XQuery查询语言不同,XML文档的关键字查询能使用户方便地访问XML数据,不必考虑数据复杂模式和掌握复杂查询描述语言。文章对关键字查询中索引技术进行研究,提出了一种基于Dewey编码的查询索引进行解决,以综合分析XML数据的值信息和结构信息,达到子树返回和路径返回的精确查询的目标。 相似文献
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由聚类所生成的簇是一组数据对象的集合,在同一个类中的对象之间具有较高的相似度,而不同类中的对象差别较大.图的最小生成树具有最优子结构性质,删除最小生成树的最大边后的两颗子树依然分别是两个子图的最小生成树,因此可由生成图的最小生成树获得聚类.此方法适用于所有欧氏空间数据的聚类. 相似文献
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在草莓生长过程中，遭受病虫害种类多且自然背景下难以被准确识别，就此提出一种基于AM-YOLOX草莓病虫害检测算法。该方法以YOLOX-s模型为基础，在网络的不同位置，根据不同注意力机制的作用，融合多种不同的注意力机制，使网络模型能更有效地学习和融合图像特征；引入CIoU目标回归损失函数，提高网络对草莓病虫害的定位精度；在训练阶段，使用Mosaic和Mixup算法进行数据增强，使得网络面对复杂环境有更好的鲁棒性。实验结果表明，AM-YOLOX对7种草莓病虫害的检测有着优异的综合表现，并能最大程度地避免病虫害的误检和漏检。 相似文献
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深度学习技术与教师教育融合创新，可赋能教师教学体态语言行为精准测评。针对教师体态语言人工视频分析技术滞后问题，本研究采用人物目标检测、目标追踪和体态骨架图生成三种方法，创建真实教学情境下基于人体骨架图的专家型教师标准体态语言数据集，使用金字塔卷积模块优化ResNet50残差网络，构建金字塔残差神经网络模型，并基于数据集开展识别模型的训练、验证和测试实验。结果显示，体态语言识别模型的准确率、精确率和召回率均达到95%以上，识别准确率由高到低依次为工具性体态语言、巡视性体态语言、指示性体态语言、常规性体态语言、描述性体态语言。本研究基于上述训练良好的模型，开发教师体态语言智能感知测评系统，提出教师体态语言特征的人体骨架表征方法、教师体态语言数据集创建方法及智能识别神经网络模型构建方法，构建了大数据驱动的教师课堂体态语言智能测评方法体系。 相似文献
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张烨 《华东师范大学学报(教育科学版)》2012,(3):40-48
策略空间的创生、利用和把握是西部地方高校获得发展的重要方式.策略空间取决于协商的机会、互动的状态；取决于行动者在特定情景中的利益一致性；取决于不同类型资源的可交换；取决于行动者对于结构规则中的模糊性和可变通性的识读、体悟和践行能力.西部地方高校发展进程中的策略空间可以是基于重大政策主题而生成的策略空间,也可以体现为无重大政策主题下基于地方高校主动协商、互动而创生的策略空间,还有可能是基于其他行动者鼓励、暗示甚至直接推动而被动生成的策略空间. 相似文献
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《西安文理学院学报》2021,(3)
针对年龄相关性黄斑变性图像的分类研究,提出采用DenseNet迁移学习的图像分类方法.对原始图像进行归一化、限制对比度自适应直方图均衡化等预处理方法,采用旋转、剪裁等数据增强方法扩增数据.在DenseNet网络模型基础上,采用数据集ImageNet首先对DenseNet网络模型进行预训练,然后将训练后得到的网络模型予以迁移,在做增强后的目标数据集上进行微调训练.结果表明:采用迁移学习方法的DenseNet网络模型不仅可以快速收敛,而且可以达到99.31%的分类准确率,整体性能优于对DenseNet直接训练方法. 相似文献
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深度生成模型在非监督特征提取上有着优异的性能,在人工智能的很多领域取得巨大成功。无论在科学实验还是实际应用中,为深度生成模型设置合适的超参数始终是一大难题。传统超参数优化大多基于领域专家的经验或基于黑盒的贝叶斯优化策略。深度生成模型的超参数众多且训练所需计算资源大,传统办法无法胜任对其进行高效优化。提出一种基于神经元稀疏度的超参数自适应优化方法。该方法根据模型在逐层训练过程中神经元激活的稀疏度,利用高斯过程实时预测最佳超参数组合,将其应用到下一迭代中。实验结果显示该方法不仅明显提升深度生成模型的性能,在效率和精度上也明显优于其它主流优化方法。 相似文献
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提出了一种基于生成对抗网络的步态特征提取与识别算法.以CASIA-B数据集的步态图像为研究对象, 对不同视角、不同衣着或手持物的 GEI 特征进行分析.在54°, 90°, 126° 3种典型角度下对网络模型的性能进行分析, 发现模型的识别性能随着视角跨度增大而逐渐降低, 当视角为90°时网络模型达到最高的识别准确率.在CASIA-B数据集上的实验结果表明, 使用生成对抗网络实现步态识别是可行的. 相似文献
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在人脸识别中，人脸姿态差异处理始终是一个难点。人脸正面化中大体可以分为两类：一是通过图形学方法生成正脸，二是通过产生式模型生成正脸。然而，第一类方法生成的正脸畸变会比较大，第二类方法普遍采用GAN网络，但是训练过程不易收敛。为解决以上问题，设计基于变分自编码器的产生式模型，采用β VAE模型，学习隐空间与真实图片空间关系，提高图片生成质量；使用模拟+无监督（S+U）学习方法，提高模型在训练过程的稳定性。通过在Multi-PIE数据集上进行实验，模型在定量打分中取得了不错效果，能够生成更加真实的图片。实验证明，该模型能够有效解决传统方法中生成图片不真实和训练不稳定的问题。 相似文献
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为高效准确估计出机械臂对未知物体抓取姿态，提出了一种基于深度学习的机械臂抓取姿态估计方法，并设计了相关实验。该方法将生成抓取卷积网络GGCNN与挤压激励(SE)网络模块相结合，提出基于注意力机制的生成抓取卷积网络SE-GGCNN模型，提高抓取姿态估计的准确率。在Cornell数据集和JACQUARD数据集上进行了比较性实验。结果表明，相比于基本的GGCNN模型，SE-GGCNN模型在保证实时性的同时，将IoU指标值由原先的76%提升至82%;对于数据集中未出现过的新对象具备很好的鲁棒性和自适应性；单张图片115 ms的检测用时表明所提出的方法适合实时应用，提升了未知物体抓取姿态估计的准确率。 相似文献
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基于数据智能分析的学习资源推送是精准支持个性化学习的教学服务方式之一。随着人工智能技术和学习分析技术的发展，通过对行为数据、测评数据和日志数据等的分析进行资源推送虽已有较成功应用，但未能实现学习者个人情感状态为引导的资源推送。为此，该研究针对个性化学习资源推荐中情感价值、情感控制理论和实践的缺失，以实现个性化学习多维度情感识别为目标，采用BERT模型和TextCNN构建个性化学习资源推荐文本情感识别模型，并提出了基于学习者作业、论坛内容等的文本情感识别模型实现过程。学习资源推荐文本情感识别模型和实现过程可为真实应用提供方法支持和技术路线指引。 相似文献
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“新一代互联网路由与交换理论”课题的一个主要目标是基于网络单元，建立新一代信息路由交换模型。该模型充分考虑互联网络体系结构多维可扩展这一基本的科学问题，为建立支持规模、功能、性能、服务和安全可扩展的网络单元模型提供理论基础。在此基础上建立适合多维可扩展网络体系结构的网络单元体系结构，并提出高性能的IPv6分组分类、转发、调度算法。本课题是整个项目中不可缺少的重要组成部分。 相似文献
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为提高压力管道数据存储性能，改善数据存储效率，增强压力管道后期的可维护性，构建一种基于Hadoop的压力管道数据存储系统.该系统利用HDFS分布式存储框架建立压力管道数据的存储模型，采用MapReduce对压力管道海量数据进行分析和处理，从而完成数据写入HBase数据库的低延迟响应.在实验中，采用压力管道数据对MySQL、Oracle、Spark SQL、MongoDB和Rasdaman进行性能对比.结果表明，在相同数据量的情况下，系统运行时间更短，占用内存更少，其在存储压力管道海量数据方面具有较好的优越性. 相似文献
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针对数据真实的概率分布不符合事先假设的高斯混合模型的情形,提出了一种鲁棒的基于高斯混合模型的聚类方法.首先,提出了一种新的模型选择准则,即完整似然最短信息长度准则.该准则不仅能衡量模型对数据的拟合优度,还能度量该模型对数据分组的性能.然后,将该准则作为聚类的代价函数,提出了一种新的期望最大化算法来估计模型参数.与标准的期望最大化算法相比,新算法能较好地避免不理想的局部最优解.实验结果表明:当数据概率分布模型不符合假设的高斯混合模型时,所提方法可克服现有的基于高斯混合模型聚类方法过拟合的缺点,鲁棒地得到准确的聚类结果. 相似文献