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采用同伦BP算法进行多层前向网络的训练 被引量:37
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作者 高小榕 杨福生 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 1996年第9期687-694,共8页
本文把同伦论中零点路径跟踪的概念推广到多层前向网络能量函数极小点路径的跟踪,从而提出多层前向网络一种新的训练方法──同伦BP算法(包括教师同伦和输入同伦),并且分析了其收敛性质.结合异或问题和由部分信息重建完整信号所... 本文把同伦论中零点路径跟踪的概念推广到多层前向网络能量函数极小点路径的跟踪,从而提出多层前向网络一种新的训练方法──同伦BP算法(包括教师同伦和输入同伦),并且分析了其收敛性质.结合异或问题和由部分信息重建完整信号所作仿真计算,证明此方法在收敛速度和避免陷入局部极小的能力上均明显地优于常规BP算法,体现了人类认识事物时所遵循的由简到繁、循序渐进的原则. 展开更多
关键词 神经网络 多层感知机 同伦论 BP算法
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广义知识存储原理与高阶广义神经网络 被引量:9
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作者 胡瑞敏 徐正全 +1 位作者 姚天任 李德仁 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 1996年第7期59-65,共7页
本文在仔细分析神经网络知识存储方式的基础止,提出了高阶广义神经网络的概念和构成原则,讨论了其中一种典型的智能神经元模型以及据此实现的高阶广义神经网络的各项性能,最后将其与标准的BP算法进行了比较。
关键词 神经网络 模型 学习算法 BP算法 多层前馈网络
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基于DEM和遥感影像的区域黄土滑坡体识别方法研究 被引量:15
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作者 李勋 杨环 +1 位作者 殷宗敏 马金辉 《地理与地理信息科学》 CSCD 北大核心 2017年第4期86-92,共7页
应用定量地貌学的原理和方法,对天水市南北两山已有黄土滑坡进行了自动识别研究。首先,引入地形可视性辅助遥感影像目视解译,以选择滑坡和非滑坡样本;其次,综合滑坡的地形特征和遥感特征,通过采取SEaTH算法遴选出能有效区分滑坡与非滑... 应用定量地貌学的原理和方法,对天水市南北两山已有黄土滑坡进行了自动识别研究。首先,引入地形可视性辅助遥感影像目视解译,以选择滑坡和非滑坡样本;其次,综合滑坡的地形特征和遥感特征,通过采取SEaTH算法遴选出能有效区分滑坡与非滑坡的特征差异指标建立滑坡有效识别指标体系;最后,基于滑坡有效识别指标特征集进行面向对象分割,通过建立多层感知器的滑坡自动识别模型对分割后的对象进行识别,并作精度评价。结果表明:1)针对该研究区的已有黄土滑坡,粗糙度、高程变异、切割度、起伏度、坡度、可视性6种地形指标具有识别价值;2)该模型对滑坡的识别精度达71.03%,非滑坡的识别精度达92.02%,较好地识别出了该区域的滑坡范围。 展开更多
关键词 黄土滑坡 可视性 SEaTH算法 人工神经网络 多层感知器
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基于人工神经网络和遗传算法的网络攻击检测 被引量:13
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作者 罗予东 陆璐 《计算机工程与设计》 北大核心 2021年第9期2446-2454,共9页
针对网络攻击检测准确率较低的问题,提出基于人工神经网络和遗传算法的混合网络攻击检测算法。将多目标遗传算法和多项式逻辑回归模型组合成封装特征选择算法,利用多项式回归模型对多分类数据的高效学习能力以及多目标遗传算法的全局优... 针对网络攻击检测准确率较低的问题,提出基于人工神经网络和遗传算法的混合网络攻击检测算法。将多目标遗传算法和多项式逻辑回归模型组合成封装特征选择算法,利用多项式回归模型对多分类数据的高效学习能力以及多目标遗传算法的全局优化能力,提取数据的最优特征子集;将降维后的特征集送入感知机训练,利用重引力搜索算法搜索神经网络的参数。基于不同的网络数据集完成实验,实验结果表明,该算法有效降低了特征维度,实现了较好的检测性能。 展开更多
关键词 网络安全 入侵检测 特征选择 多项式逻辑回归 不平衡数据分类 多层感知机
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基于DCT和神经网络的人脸识别 被引量:5
5
作者 方宁 李景治 贺贵明 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2004年第16期53-56,共4页
人脸识别是模式识别领域的一个具有挑战性的课题,并且有着潜在的应用前景。该文提出了基于DCT和神经网络的人脸识别方法,针对人脸图像分别提取整体和局部的DCT系数共同送入多层感知机分类器分类,实验表明所提出的方法具有识别速度快、... 人脸识别是模式识别领域的一个具有挑战性的课题,并且有着潜在的应用前景。该文提出了基于DCT和神经网络的人脸识别方法,针对人脸图像分别提取整体和局部的DCT系数共同送入多层感知机分类器分类,实验表明所提出的方法具有识别速度快、识别率较高的综合优势。 展开更多
关键词 人脸识别 多层感知机 离散余弦变换 RPROP
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倾角导向体控制的气烟囱识别技术及其在海拉尔盆地贝尔凹陷中的应用 被引量:12
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作者 杨瑞召 李洋 +6 位作者 庞海玲 赵争光 文小龙 邵建欣 孙玉凤 李聪聪 王少卿 《现代地质》 CAS CSCD 北大核心 2013年第1期223-230,共8页
在调研了国内外气烟囱研究成果与思路的基础上,通过全新的地震解决方案——OpendTect平台提供的基于属性多层感知器(MLP)的人工神经网络(ANN)的方法预测气烟囱的发生概率体,并利用倾角导向体对算法进行改进,提出倾角控制下的地震气烟囱... 在调研了国内外气烟囱研究成果与思路的基础上,通过全新的地震解决方案——OpendTect平台提供的基于属性多层感知器(MLP)的人工神经网络(ANN)的方法预测气烟囱的发生概率体,并利用倾角导向体对算法进行改进,提出倾角控制下的地震气烟囱识别技术,很好地补充并发展了模式识别技术在地震勘探领域的应用。通常该技术一方面可以解释运移通道和浅层气成藏的原因;另一方面,形成的气烟囱地震数据体还可以预测源岩的发育情况;此外,对于判别断层封闭性也非常适用。最后应用这一技术对海拉尔盆地贝尔凹陷一含油区块的运移通道和成藏规律进行研究,分析该研究区的断裂发育特征和运移通道类型,总结了油源、通道、储层和盖层的空间配置关系,并建立相应的成藏模式。 展开更多
关键词 气烟囱 倾角控制 多层感知器 人工神经网络 油气运移通道 断层封闭性 成藏模式
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基于改进多层感知机的手写数字识别 被引量:11
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作者 何平 刘紫燕 《通信技术》 2018年第9期2075-2080,共6页
针对传统多层感知机(Multi-Layer Perceptron,MLP)模型在手写数字识别方面识别精度不高、识别效率较低的问题,提出改进的多层感知机模型,引入Dropout解决过拟合问题,Adagrad优化参数调试过程,ReLU解决梯度弥散问题,并在TensorFlow软件... 针对传统多层感知机(Multi-Layer Perceptron,MLP)模型在手写数字识别方面识别精度不高、识别效率较低的问题,提出改进的多层感知机模型,引入Dropout解决过拟合问题,Adagrad优化参数调试过程,ReLU解决梯度弥散问题,并在TensorFlow软件平台上实现该改进模型。实验表明,该改进的MLP模型能够有效地进行特征学习,在提高识别性能上表现优秀。与传统MLP算法模型相比,识别准确率提高了将近7.0%,识别效率提高了27.3s。 展开更多
关键词 多层感知机 手写数字识别 DROPOUT Adagrad ReLU
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改进的多层感知机在客户流失预测中的应用 被引量:11
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作者 夏国恩 唐琪 张显全 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2020年第14期257-263,共7页
针对在传统的客户流失预测数据预处理中,使用one-hot编码处理离散属性导致数据维度增加及数据过于稀疏的问题,提出了两种基于多层感知机的改进后的客户流失预测模型。其主要思想是分别使用堆叠自编码器和实体嵌入两种方法对多层感知机... 针对在传统的客户流失预测数据预处理中,使用one-hot编码处理离散属性导致数据维度增加及数据过于稀疏的问题,提出了两种基于多层感知机的改进后的客户流失预测模型。其主要思想是分别使用堆叠自编码器和实体嵌入两种方法对多层感知机进行改进,通过将离散属性的高维编码数据向低维空间映射,有效地减少了one-hot编码产生的稀疏数据,增加了离散属性值之间的关联度。在对两份公开的数据集进行交叉验证后的实验结果表明,改进后的模型既有效地提高了预测的准确度,又维持了传统多层感知机模型在并行化计算方面的优势。 展开更多
关键词 客户流失 多层感知机 离散属性 堆叠自编码器 实体嵌入 映射
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基于多层感知器神经网络的路径损耗预测研究 被引量:11
9
作者 吴丽娜 何丹萍 +3 位作者 艾渤 王剑 官科 钟章队 《电波科学学报》 CSCD 北大核心 2021年第3期396-404,共9页
为了更好地服务于5G及未来无线通信系统的网络规划与优化,开展了基于多层感知器(multi-layer perceptron,MLP)神经网络的路径损耗预测研究.利用有限的地物类型,提出一种表征传播环境的简易方法,避免了繁琐的三维场景建模.结合测量数据... 为了更好地服务于5G及未来无线通信系统的网络规划与优化,开展了基于多层感知器(multi-layer perceptron,MLP)神经网络的路径损耗预测研究.利用有限的地物类型,提出一种表征传播环境的简易方法,避免了繁琐的三维场景建模.结合测量数据和由环境表征方法提取的环境特征,基于MLP神经网络建立了路径损耗模型.数据实验的对比分析表明MLP神经网络能够实现路径损耗的准确预测,且环境特征的引入有助于提升模型性能.为解决干扰地物影响路径损耗模型的准确性以及模型对环境变化的敏感性问题,根据视距(line-of-sight,LoS)和非视距(non-line-of-sight,NLoS)标签改进环境表征方法,进一步提升了模型的稳定性和泛化能力.所做工作有助于了解无线电波传播特性,为无线网络优化和通信系统设计提供了理论依据. 展开更多
关键词 路径损耗模型 多层感知器(MLP) 误差反向传播 地物类型 视距 非视距(LoS NLoS)
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基于PLS-DA拉曼光谱特征提取的中性笔油墨MLP模式识别 被引量:11
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作者 王晓宾 马枭 +1 位作者 杨蕾 李春宇 《激光与光电子学进展》 CSCD 北大核心 2021年第1期321-327,共7页
中性笔油墨是司法鉴定中同一认定的重要物证。为提高油墨检验的准确性,本文利用拉曼光谱法对油墨样本进行无损检测。首先对预处理后的光谱数据进行降维处理,构建偏最小二乘判别分析模型;然后采用受试者工作特征曲线线下面积对预测效果... 中性笔油墨是司法鉴定中同一认定的重要物证。为提高油墨检验的准确性,本文利用拉曼光谱法对油墨样本进行无损检测。首先对预处理后的光谱数据进行降维处理,构建偏最小二乘判别分析模型;然后采用受试者工作特征曲线线下面积对预测效果进行验证,提取出36个变量投影重要性最高的特征变量;接着将特征变量作为数据输入到隐藏层神经元数目为13的多层感知器中,最终的训练正确率为87%且无过拟合现象。将变量投影重要性的特征提取与有监督的多层感知器训练相结合,可以有效压缩数据,缩短分析时间。感知器层间的连接权重可通过自主学习进行调节,提高了中性笔油墨分类结果的可信度与正确率。 展开更多
关键词 光谱学 拉曼光谱法 偏最小二乘判别分析 变量投影重要性 多层感知器
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基于多层感知机网络的薄储层预测 被引量:10
11
作者 杜昕 范廷恩 +3 位作者 董建华 聂妍 范洪军 郭泊洋 《石油地球物理勘探》 EI CSCD 北大核心 2020年第6期1178-1187,1159,共11页
相比地震反演方法和技术,基于多属性回归方法的储层预测技术能够缓解分辨率有限、过于模型化等问题,但模型泛化能力不足常造成井间薄储层预测结果不合理。为此,提出基于多层感知机深度学习网络的多属性回归薄储层预测方法,即以地震数据... 相比地震反演方法和技术,基于多属性回归方法的储层预测技术能够缓解分辨率有限、过于模型化等问题,但模型泛化能力不足常造成井间薄储层预测结果不合理。为此,提出基于多层感知机深度学习网络的多属性回归薄储层预测方法,即以地震数据(提供背景信息)、90°相移数据(提供储层结构近似信息)、储层不连续界限属性(提供储层空间分布信息)为输入,以井点高频自然伽马为期望输出,利用多层感知机深度学习网络训练模型,预测井间自然伽马值,利用自然伽马值与砂—泥岩性的高度相关特性刻画薄储层。A油田实际资料测试表明,自然伽马预测值与真实值平均相关系数达到86.4%(训练集,10口井)和85.5%(验证集,两口井),明显优于传统多属性回归方法。应用该方法解释重点层段6套小层,薄储层预测结果与156口井实钻砂岩厚度平均相关系数较相移数据提升约38%,证实该方法应用效果良好。 展开更多
关键词 薄层预测 多层感知机 深度学习 多属性回归
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利用多层感知机的地震数据去噪 被引量:10
12
作者 王琪琪 汤井田 +2 位作者 张良 刘晓甲 徐志敏 《石油地球物理勘探》 EI CSCD 北大核心 2020年第2期272-281,I0002,共11页
地震勘探广泛应用于地质构造分析、油气及其他矿产资源勘查等领域。受环境、仪器等因素影响,地震数据中不可避免地混杂随机噪声,无疑会对后续的资料处理和解释带来负面影响。文中提出一种用多层感知机(Multi-layer Perceptron,MLP)的去... 地震勘探广泛应用于地质构造分析、油气及其他矿产资源勘查等领域。受环境、仪器等因素影响,地震数据中不可避免地混杂随机噪声,无疑会对后续的资料处理和解释带来负面影响。文中提出一种用多层感知机(Multi-layer Perceptron,MLP)的去噪方法:首先用滑动窗口在已知地震数据中采样并将其转换为一维向量,作为训练集样本构建多层神经网络模型;再通过反向传播算法计算模型各层神经元的权重,使得模型训练均方误差最小;然后将合成或实测含噪地震数据输入到已训练模型,用该已训练得到的权重计算模型输出。将上述MLP方法处理结果与曲波方法去噪结果进行比较,发现MLP方法去噪结果的信噪比更高,且较好地保护了有效信号,尤其是对构造细节有显著的保护效果。 展开更多
关键词 随机噪声 多层感知机 去噪 反向传播 曲波去噪
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基于特征筛选与差分进化算法优化的滑坡危险性评估方法 被引量:9
13
作者 周侯伯 肖桂荣 +1 位作者 林炫歆 尹玉环 《地球信息科学学报》 CSCD 北大核心 2022年第12期2373-2388,共16页
突发性地质灾害危险性评估对灾害防治与风险管理具有重要意义。由于不同地区影响灾害发生的因子各不相同,实际评估过程中难以全面客观地选取适宜的评估因子。机器学习对处理灾害系统的高维非线性问题独具优势,但因模型难以调优而评估效... 突发性地质灾害危险性评估对灾害防治与风险管理具有重要意义。由于不同地区影响灾害发生的因子各不相同,实际评估过程中难以全面客观地选取适宜的评估因子。机器学习对处理灾害系统的高维非线性问题独具优势,但因模型难以调优而评估效果有限。本文尝试提出一种双向优化的滑坡危险性评估方法:在构建因子敏感性指数开展定量敏感性分析的基础上,结合重要性分析、相关性分析、共线性分析构建四维(Four-Dimensional, 4D)特征筛选法用于评估因子综合优选;为克服模型难以调优的问题,引入差分进化(Differential Evolution, DE)算法优化支持向量机(Support Vector Machine, SVM)与多层感知机(Multi-Layer Perceptron, MLP) 2种推广能力较强的机器学习模型。最后,以福建省滑坡为例,开展评估方法研究。研究表明:4D特征筛选法能更加客观全面地选取适宜性更高的危险性评估因子,从而降低数据维度、减少信息冗余以提升评估模型性能;DE算法对SVM与MLP具有显著的优化效果,有益于增强模型滑坡危险性的评估准确度,DE-SVM、DE-MLP相较于未优化前模型的AUC值分别提升了4.43%与4.37%;基于双向优化的滑坡危险性评估结果表明,降雨与土地利用类型对福建省滑坡发生具有重要影响作用,福建省滑坡极高危险区普遍年均降雨较高、地形复杂多变,极低危险区主要位于东南沿海一带及闽江流域两侧。本研究为滑坡危险性评估中的影响因子客观选取与机器学习模型调优提供了一定思路。 展开更多
关键词 滑坡 危险性 因子敏感性指数 四维特征筛选法 差分进化算法 支持向量机 多层感知机 福建省
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基于贝叶斯优化LightGBM的大坝变形预测模型 被引量:9
14
作者 高治鑫 包腾飞 +1 位作者 李扬涛 王一兵 《长江科学院院报》 CSCD 北大核心 2021年第7期46-50,57,共6页
为了解决大坝变形预测模型易陷入局部最优及不适用大规模数据等问题,采用一种快速高效的基于决策树的梯度提升框架LightGBM,并结合全局优化算法——贝叶斯优化进行大坝变形预测。为验证模型适用性,以两座实际混凝土坝工程为例分析,并与... 为了解决大坝变形预测模型易陷入局部最优及不适用大规模数据等问题,采用一种快速高效的基于决策树的梯度提升框架LightGBM,并结合全局优化算法——贝叶斯优化进行大坝变形预测。为验证模型适用性,以两座实际混凝土坝工程为例分析,并与多元线性回归、支持向量回归机和多层神经网络等预测结果进行比较。结果表明,该模型均方根误差(RMSE)和平均绝对误差(MAE)等指标均优于其他方法,验证了该模型的可行性及优越性。LightGBM可对输入参数的重要性进行评估,对影响大坝变形的特征进行筛选,从而确定对大坝变形影响更显著的因素,为后续的安全评估工作提供参考。 展开更多
关键词 大坝变形预测 贝叶斯优化 梯度提升框架 多元线性回归 支持向量回归机 多层神经网络
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Identification and Prediction of Internet Traffic Using Artificial Neural Networks 被引量:7
15
作者 Samira Chabaa Abdelouhab Zeroual Jilali Antari 《Journal of Intelligent Learning Systems and Applications》 2010年第3期147-155,共9页
This paper presents the development of an artificial neural network (ANN) model based on the multi-layer perceptron (MLP) for analyzing internet traffic data over IP networks. We applied the ANN to analyze a time seri... This paper presents the development of an artificial neural network (ANN) model based on the multi-layer perceptron (MLP) for analyzing internet traffic data over IP networks. We applied the ANN to analyze a time series of measured data for network response evaluation. For this reason, we used the input and output data of an internet traffic over IP networks to identify the ANN model, and we studied the performance of some training algorithms used to estimate the weights of the neuron. The comparison between some training algorithms demonstrates the efficiency and the accu-racy of the Levenberg-Marquardt (LM) and the Resilient back propagation (Rp) algorithms in term of statistical crite-ria. Consequently, the obtained results show that the developed models, using the LM and the Rp algorithms, can successfully be used for analyzing internet traffic over IP networks, and can be applied as an excellent and fundamental tool for the management of the internet traffic at different times. 展开更多
关键词 Artificial NEURAL Network multi-layer perceptron TRAINING Algorithms Internet TRAFFIC
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基于知识粒度特征的多目标粗糙集属性约简算法 被引量:8
16
作者 李雪岩 李学伟 蒋君 《控制与决策》 EI CSCD 北大核心 2021年第1期196-205,共10页
针对多知识粒度粗糙集在条件属性权重计算及约简过程中易忽略单个属性序列产生的等价划分的问题,引入帕累托最优思想,同时考虑基于等价关系的知识依赖分辨度以及属性的重要性程度,将多粒度粗糙集属性约简问题转化为离散多目标优化问题.... 针对多知识粒度粗糙集在条件属性权重计算及约简过程中易忽略单个属性序列产生的等价划分的问题,引入帕累托最优思想,同时考虑基于等价关系的知识依赖分辨度以及属性的重要性程度,将多粒度粗糙集属性约简问题转化为离散多目标优化问题.针对该问题的结构设计具有集群智能优化思想及复杂网络拓扑结构的优化算法,在算法中引入基于个体的非支配解集以平衡局部最优与全局最优的关系,引入基于"均值-方差"的遗传算子增加种群多样性.以UCI中的测试数据集作为算例构建粗糙集决策表进行优化计算,引入多种智能算法进行性能比较,依据约简结果,利用多层感知机对数据集中的对象进行分类,验证约简方法的有效性.研究结果表明:所提出方法具有更强的多目标属性挖掘性能;基于帕累托最优思想的多目标属性约简方法能较好地综合知识分辨度与知识粒度建模方式的优点,提升数据集的分类精度. 展开更多
关键词 知识粒度 粗糙集 多目标优化 集群智能 复杂网络 多层感知机
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基于MLP的相关路段流量预测模型 被引量:8
17
作者 张弛 付相君 +1 位作者 周先颖 陈坚 《重庆理工大学学报(自然科学)》 CAS 北大核心 2021年第8期129-135,共7页
为解决城市路网流量检测器无法达到路网全覆盖,部分道路无法得到有效监控成为交通数据采集系统“盲区”的问题,通过多维标度法(MDS)分析了城市路网中的路段流量相关性,并根据流量相对相关程度进行相关路段划分,针对每组相关路段基于多... 为解决城市路网流量检测器无法达到路网全覆盖,部分道路无法得到有效监控成为交通数据采集系统“盲区”的问题,通过多维标度法(MDS)分析了城市路网中的路段流量相关性,并根据流量相对相关程度进行相关路段划分,针对每组相关路段基于多层感知机(MLP)建立结构为(6,p,q,1)的双隐层流量实时预测模型及(6,p,1)的单隐层对比模型。最后,将模型运用于重庆实例分析中,采用BP算法进行训练。结果表明:MLP模型实现了由已知路段流量至同组其他所有未知相关路段流量的整合建模,建模过程较传统实时流量预测方法更为简洁;其中双隐层模型预测精度较单隐层模型预测精度更高,达到87.4%,可指导路网流量检测器的布设优化。 展开更多
关键词 智能交通系统 实时流量预测 多层感知机 流量相关性
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基于多层感知器的深度核映射支持向量机 被引量:8
18
作者 李玉鑑 张婷 胡海鹤 《北京工业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2016年第11期1652-1661,共10页
为改善支持向量机的性能,从深度学习的角度研究核学习的方法,提出了基于多层感知器的深度核映射支持向量机模型(deep kernel mapping support vector machine,DKMSVM)以及相应的学习算法.该模型首先通过多层感知器学习一个从原始输入空... 为改善支持向量机的性能,从深度学习的角度研究核学习的方法,提出了基于多层感知器的深度核映射支持向量机模型(deep kernel mapping support vector machine,DKMSVM)以及相应的学习算法.该模型首先通过多层感知器学习一个从原始输入空间到合适维度空间的核映射代替传统意义上的核函数,然后直接在合适维度空间使用支持向量机进行分类,而不是采用核技巧进行求解.实验结果验证了DKMSVM的有效性. 展开更多
关键词 核学习 深度学习 多层感知器 支持向量机
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基于综合特征和多层感知器的图像分类 被引量:8
19
作者 刘翠翠 《电子测量技术》 2019年第8期74-77,共4页
图像侦查已经成为军事侦查的主要方法之一,由于侦查图像数据量大,如何对前期图像正确分类,提高后期图像处理效率,成为研究的重点。不同目标类别的图像信息中所反映的特征不同,图像分类是指通过特征把不同类别的目标区分开。一种特征不... 图像侦查已经成为军事侦查的主要方法之一,由于侦查图像数据量大,如何对前期图像正确分类,提高后期图像处理效率,成为研究的重点。不同目标类别的图像信息中所反映的特征不同,图像分类是指通过特征把不同类别的目标区分开。一种特征不能全面描述图像的信息,将纹理特征和灰度统计量特征组合为综合特征,多层感知器具有显著的学习和推理能力,可以解决复杂分类的问题,因此提出一种基于图像的综合特征和多层感知器相结合进行图像分类的方法。设计并实现了图像分类系统,使用标准图像库进行实验。首先提取图像的纹理特征和灰度特征,然后将选择的特征值组合成特征向量,进行归一化处理,作为多层感知器的输入,将预测的图像类别作为多层感知器的输出,从而得到分类结果。经过实例验证,分类准确率大于0.8,并将该分类系统应用在某型机试验结果评估系统,分类效果较好,可以为图像处理系统相关应用提供参考。 展开更多
关键词 纹理特征 综合特征 多层感知器 图像分类
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基于深度学习的海温观测数据质量控制应用研究 被引量:8
20
作者 刘玉龙 王国松 +2 位作者 侯敏 徐珊珊 苗庆生 《海洋通报》 CAS CSCD 北大核心 2021年第3期283-291,共9页
基于国家海洋信息中心质量控制后的西太平洋10度方区约100万站次温盐实测历史调查资料,对经过26种严格质量控制方法的综合海温质量符进行分类分析,首次将深度学习技术应用于海洋数据质量控制多分类(multiclass classification)算法与应... 基于国家海洋信息中心质量控制后的西太平洋10度方区约100万站次温盐实测历史调查资料,对经过26种严格质量控制方法的综合海温质量符进行分类分析,首次将深度学习技术应用于海洋数据质量控制多分类(multiclass classification)算法与应用研究。通过人工合成少数类样本和加权损失函数方法减少多数类的频率来降低数据的不平衡,并构建了多层感知器(Multi-Layer Perceptron,MLP)和深度神经网络(Deep Neural Network,DNN)两个海温资料质量符分类深度学习模型。分类结果表明本文构建的两个深度分类模型能够较准确快速地识别该海域海温数据质量,在20975条温盐剖面资料测试集中分类准确率分别达到99.63%和99.69%。海温资料的分类精度评分有着较好的表现,其中正确数据(QC1)和数据缺失(QC9)的正确识别率均达100%。MLP和DNN多分类质量控制模型可大幅降低传统质量控制方法的工作量,提升海量数据处理速度和分析能力,为海温观测资料在海洋研究与工程中应用提供参考。 展开更多
关键词 海温 质量控制 深度神经网络 多层感知器
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