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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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基于Web超链接结构信息的网页分类技术研究 总被引：1，自引：0，他引：1
充分利用相邻网页（包括链人和链出）的相关信息,提出一种基于Web超链接结构信息的网页分类改进方法．其方法分为5步：（1）预处理训练集,提取文本信息和超链接结构信息;（2）抽取特征向量和训练一个Web页面的全文本分类器;（3）根据网页的各个人口的锚点文本和扩展锚点文本创建虚文档,用虚文档代替Web页面全文本训练一个虚文档分类器;（4）利用Naive Bayes方法协调两个分类器得到初步分类结果;（5）利用链出网页对初步分类结果进行修正,得到最终分类结果．根据改进方法实现了网页自动分类原型系统,并进行分类实验,实验表明该方法有效提高了分类性能． 相似文献
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《实验室研究与探索》2020,(7)
随着图像识别分类技术的发展,该技术被人们应用到工农业生产各个领域,以提高其工作质量和效率。在特殊领域背景复杂数据集分类任务中,为增强神经网络的分类能力,降低参数冗余,提高训练效率,提出一种基于注意力机制的DenseNet模型。该神经网络能够通过添加注意力机制获取图像重要信息,以解决数据敏感问题,提高网络整体性能。在复杂树种叶片公开数据集Leafsnap和公共数据集SVHN上分别取得了91.25%和98.27%的分类精确率。实验结果表明,基于注意力机制的DenseNet模型分类效果明显优于其他网络模型。 相似文献
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针对现有的数字化档案多标签分类方法存在分类标签之间缺少关联性的问题,提出一种用于档案多标签分类的深层神经网络模型ALBERT-Seq2Seq-Attention.该模型通过ALBERT(A Little BERT)预训练语言模型内部多层双向的Transfomer结构获取进行文本特征向量的提取,并获得上下文语义信息;将预训练提取的文本特征作为Seq2Seq-Attention(Sequence to Sequence-Attention)模型的输入序列,构建标签字典以获取多标签间的关联关系.将分类模型在3种数据集上分别进行对比实验,结果表明：模型分类的效果F1值均超过90%.该模型不仅能提高档案文本的多标签分类效果,也能关注标签之间的相关关系. 相似文献
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分类是一种重要的数据分析技术．可以用于提取描述重要数据类的模型和预测未来的数据趋势。本文提出了一种新的粗集理论和神经网络融合的分类方法。不同以往的组合方法，在该方法中粗集理论是挖掘分类知识的主体，最终的分类规则由粗集方法从约简后的决策表中得到，神经网络只是作为一种辅助工具，用来对决策表进行属性约简，并通过删除网络不能分类的数据来对决策表中的噪声进行过滤。与以往方法相比。该方法在保留神经网络高鲁棒性的同时避免了从神经网络中抽取规则的困难。 相似文献
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中文专利文献自动分类 总被引：1，自引：0，他引：1
采用KNN算法实现了一种中文专利文献自动分类系统。针对专利文献数据规模过大,分类效率低下的问题,采用修剪样本技术删除冗余样本,提高了分类器的效率。为解决修剪样本导致干扰文献积累对KNN分类性能下降的影响,系统使用信息增益对专利文献进行特征词选择,削弱了干扰文献对KNN分类的作用。实验证明,采用修剪样本技术和基于信息增益的特征词选择能有效缩小训练集规模,提高KNN分类准确率。 相似文献
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针对程序设计中常出现的分类问题．介绍了六种常用的分类算法：冒泡分类、选择分类、合并分类、基数分类(桶分类)、堆分类、快速分类，以及每种分类法所需的时间复杂度。当对大量的数据进行分类时，应选择适当的算法，以提高程序的执行速度。 相似文献
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新闻文本分类是长文本分类的典型问题，因此提取词与词之间的关系特征就尤为重要.提出了基于双向Transformer编码表示的预训练模型(Bidirectional Encoder Representations from Transformers, BERT)和双向长短时记忆网络(Bi-directional Long Short-Term Memory, BiLSTM)以及注意力机制的对抗训练分类模型(BBA-AT).将预处理新闻文本数据经过BERT进行训练得到词嵌入编码，在训练后的词向量级别上进行扰动达到数据增广的效果，以此来进行对抗训练，之后通过双向长短时记忆网络对数据集进行编码提取双向语义表征.本文提出的BBA-AT模型F1值在TNEWS数据集上比BERT模型提升了1.34%. 相似文献
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通过计算机视觉系统获取地砖图像,经过图像处理提取得到相关的图像特征数据,再将特征参数作为输入建立RBF神经网络模型,利用神经网络所具有的自组织、自学习和分布式存储信息的特点对地砖进行可控的自动分类。实验证明,此方法为地砖检测分类提供了一个有效的途径。 相似文献
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BP网络的分类方法被广泛应用于遥感图像分类,但它存在局部最小值、隐含层节点数及训练速度等问题。高阶神经网络从一定意义上克服了这些缺点,取得比较好的分类效果。本文提出了时高阶神经网络算法的改进,将高阶神经网络作进一步扩展,使其特征数的局限减少,并结合自适应方法,使分类细化,且速度不会影响太大。本文简单介绍了BP网络和高阶神经网络各自的特点;详细描述了改进后的算法,提出对原有的学习方法速度的提高办法;最后分析了应用此算法识别图像的优势和灵活性。 相似文献
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朴素贝叶斯文本分类模型是一种简单而高效的文本分类模型,但是它的独立性假设属性使其无法表示现实世界属性之间的依赖关系,从而影响它的分类性能。这里提出一种改进的基于贝叶斯定理的文本分类模型——“树桩网络(Stump Network)”,并将该方法与朴素贝叶斯文本分类器和TAN(Tree Augmented Naive Bayes)文本分类器进行实验比较,结果表明,在大多数数据集上该文本分类方法具有较高的分类正确率。 相似文献
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网络信息分类研究 总被引：2，自引：0，他引：2
沈光亮 《洛阳工业高等专科学校学报》2003,13(1):85-86
分析了当前网络信息的特点及搜索引擎分类存在的问题，指出了传统献分类方法对网络信息分类组织的优势与不足，为适应网络信息分类要求，传统献分类体系应予改革，以实现网络信息分类的规范化。 相似文献
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文小琴 《涪陵师范学院学报》2005,21(5):67-68
划分法是最基本的聚类方法，常用的有k-means、K-medoids和它们的改进方法。当结果簇是密集的，且簇与簇之间区别明显时，它们的分类效果很好。但对非球状的簇或者大小相差大的簇却不能很好地分开。本文从方差的角度分析了划分法对于不同的数据类在分类效果上存在差异的原因。 相似文献
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应急响应是一个网络或服务当接受攻击时能够正常运行的重要保障。本文从安全事件分类的角度提出了基于安全事件分类的应急响应机制,并分析了相应的技术支持。 相似文献
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结合现有基于卷积神经网络的图像分类算法,以CIFAR-10作为数据集,探究如何快速搭建一个满足分类精度要求的卷积神经网络模型,以及如何有目的且高效地进行网络训练与参数调整。实验以简单的三层卷积神经网络为基础,从数据增强、网络结构与优化训练3个方面对模型进行改进。实验结果表明,通过叠加这些改进方法,可使模型的拟合能力与泛化能力逐渐增强,最终获得更高的图像分类准确率。 相似文献
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卷积神经网络（Convolutional Neural Networks,CNNs）具有强大的特征自学习与抽象表达能力,在图像分类领域有着广泛应用。但是,各模块较为固定的几何结构完全限制了卷积神经网络对空间变换的建模,难以避免地受到数据空间多样性的影响。在卷积网络中引入自学习的空间变换结构,或是引入可变形的卷积,使卷积核形状可以发生变化,以适应不同的输入特征图,丰富了卷积网络的空间表达能力。对现有卷积神经网络进行了改进,结果表明其在公共图像库和自建图像库上都表现出了更好的分类效果。 相似文献
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网络信息分类是对巨大的网络资源进行组织的手段，通过网站分类目录进行有效的信息揭示，它以实用性为分类标准，分面组配分类法可能是一种较适合网络信息分类的方法。 相似文献
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为了寻找利用小波散射网络进行彩色图像处理的最佳彩色空间,用小波散射网络对KTH_TIPS_COL彩色图像数据库进行了图像纹理分类研究.采用将彩色图像从RGB彩色空间转换到其他各种彩色空间的方法,研究了彩色空间的选择对于小波散射网络用于彩色图像纹理分类的影响.实验结果表明:在不同的彩色空间对彩色图像纹理进行分类,分类成功率往往差别较大;在基于竞争机制的红绿蓝彩色空间中进行小波散射变换比其他彩色空间具有更好的分类性能.考虑到彩色空间可以互相转换,对于彩色纹理图像的分类,推荐将彩色空间转化到基于竞争机制的红绿蓝彩色空间后再输入小波散射网络. 相似文献