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Softmax分类器深度学习图像分类方法应用综述 被引量:61
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作者 万磊 佟鑫 +2 位作者 盛明伟 秦洪德 唐松奇 《导航与控制》 2019年第6期1-9,47,共10页
基于深度学习的人工智能图像分类方法研究是当前计算机视觉领域的研究热点。面向深度学习中的Softmax图像分类方法,首先回顾了图像分类技术的发展历程,接着介绍了图像识别技术中的分类器,并解释了Softmax回归函数的分类实现原理。基于So... 基于深度学习的人工智能图像分类方法研究是当前计算机视觉领域的研究热点。面向深度学习中的Softmax图像分类方法,首先回顾了图像分类技术的发展历程,接着介绍了图像识别技术中的分类器,并解释了Softmax回归函数的分类实现原理。基于Softmax回归分类器的应用,详细阐述了多种图像分类技术,具体包括浅层神经网络、深度置信网络、深度自编码器和卷积神经网络。同时,对比介绍了各种级联模型的具体结构、训练方法、实际应用、分类效果以及优缺点。最后,从Softmax回归分类器、深度学习网络模型和高维数据分类三个方面对基于Softmax回归分类器的深度学习模型在图像分类方面的发展与应用前景进行了展望。 展开更多
关键词 图像分类 深度学习 Softmax回归 网络模型 分类器
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沥青路面破损图像分割方法研究 被引量:37
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作者 初秀民 王荣本 +1 位作者 储江伟 王超 《中国公路学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2003年第3期11-14,共4页
提出了一种减少沥青路面破损图像识别计算量的图像分割方法。将路面图像等分为64×64像素的子块图像,并用灰度方差值描述子块图像特征。同时,设计了基于BP人工神经网络的子块图像模式分类器,利用子块图像模式分类结果所组成的矩阵... 提出了一种减少沥青路面破损图像识别计算量的图像分割方法。将路面图像等分为64×64像素的子块图像,并用灰度方差值描述子块图像特征。同时,设计了基于BP人工神经网络的子块图像模式分类器,利用子块图像模式分类结果所组成的矩阵作为路面破损图像分割结果。实验表明,该方法可较好地分割路面破损图像。 展开更多
关键词 道路工程 路面破损 图像识别 神经网络 模式分类器
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基于关系图特征的微博水军发现方法 被引量:25
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作者 程晓涛 刘彩霞 刘树新 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2015年第9期1533-1541,共9页
随着网络水军策略的不断演变,传统的基于用户内容和用户行为的发现方法对新型社交网络水军的识别效果不断下降,水军用户可以变更自身的博文内容与转发行为,但无法改变与网络中正常用户的连结关系,形成的结构图具有一定的稳定性,因此,相... 随着网络水军策略的不断演变,传统的基于用户内容和用户行为的发现方法对新型社交网络水军的识别效果不断下降,水军用户可以变更自身的博文内容与转发行为,但无法改变与网络中正常用户的连结关系,形成的结构图具有一定的稳定性,因此,相对于用户的内容特征与行为特征,用户关系特征在水军识别中具有更强的鲁棒性与准确度.由此,本文提出一种基于用户关系图特征的微博水军账号识别方法.实验中通过爬虫程序抓取新浪微博网络数据;然后,提取用户的属性特征、时间特征、关系图特征;最后,利用三种机器学习算法对用户进行分类预测.仿真结果表明,添加新特征后对水军账号的识别准确率、召回率提高5%以上,从而验证了关系图特征在水军识别中的有效性. 展开更多
关键词 词微博网络 机器学习 网络水军 图特征 分类器
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基于组合贝叶斯网络的电力变压器故障诊断 被引量:22
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作者 赵文清 朱永利 王晓辉 《电力自动化设备》 EI CSCD 北大核心 2009年第11期6-9,共4页
针对电力变压器故障诊断中的信息和知识具有随机性和不确定性的特点,提出了一种利用AdaBoostM1算法构建组合贝叶斯网络进行变压器故障诊断的方法。AdaBoostM1算法能够提高分类器的性能,为此,将若干个不同结构的TAN看作一系列基分类器,进... 针对电力变压器故障诊断中的信息和知识具有随机性和不确定性的特点,提出了一种利用AdaBoostM1算法构建组合贝叶斯网络进行变压器故障诊断的方法。AdaBoostM1算法能够提高分类器的性能,为此,将若干个不同结构的TAN看作一系列基分类器,进行boosting迭代。即依次在训练集上训练每个基分类器。第1个基分类器用原始的训练集训练,其他基分类器的训练决定于在其之前产生的分类器的表现,被已有分类器错误判断的实例将以较大的概率出现在新分类器的训练集中,最后,这些分类器组合成为一个贝叶斯网络组合分类器。由于贝叶斯网络是用来表示变量间连接概率的图形模式,它提供了一种自然的表示因果信息的方法,用来发现数据间的潜在信息,因此应用中显示了该方法对于变压器故障诊断的适用性。在讨论变压器故障空间的基础上,针对已积累的故障变压器的大量油中溶解气体等数据,利用boosting迭代,并在此基础上构造出组合贝叶斯网络诊断模型,实现了变压器故障诊断,有利于提高诊断的准确性。此外,通过与其他组合诊断的方法进行比较进一步表明了该模型的有效性。 展开更多
关键词 电力变压器 油中溶解气体分析 故障诊断 贝叶斯网络 组合 分类器
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径向基函数神经网络的分类机理 被引量:7
5
作者 赵群 保铮 《通信学报》 EI CSCD 北大核心 1996年第2期86-93,共8页
本文研究了径向基函数网络(RBFN)的分类机理问题。在Ruck工作的基础上,通过与传统的基于Parzen窗估计核分类器做类比,本文从模式分类机理入手,分析了RBFN使用正、负两类训练样本来估计判别函数的特点,指出它优... 本文研究了径向基函数网络(RBFN)的分类机理问题。在Ruck工作的基础上,通过与传统的基于Parzen窗估计核分类器做类比,本文从模式分类机理入手,分析了RBFN使用正、负两类训练样本来估计判别函数的特点,指出它优于核分类器,并讨论了相应情况下RBFN输出层连接权、模式分类判决域的特点。最后用多类模式分类的结果对上述理论进行了验证。 展开更多
关键词 神经网络 径向基函数 模式分类 核分类器
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基于PSO和贝叶斯分类器的配电网高阻接地故障识别技术 被引量:22
6
作者 翁月莹 陈翔宇 +1 位作者 肖新华 许倩 《电测与仪表》 北大核心 2020年第2期52-56,共5页
提出了一种基于粒子群优化算法和贝叶斯的配电网高阻接地故障识别方法,该方法首先采用离散小波变换构造配电网电压和电流的时频矩阵,提取出反映高阻接地故障的特征量。采用粒子群算法对贝叶斯分类器进行特征空间优化,提高分类准确性和... 提出了一种基于粒子群优化算法和贝叶斯的配电网高阻接地故障识别方法,该方法首先采用离散小波变换构造配电网电压和电流的时频矩阵,提取出反映高阻接地故障的特征量。采用粒子群算法对贝叶斯分类器进行特征空间优化,提高分类准确性和计算时效性。各类典型工况下的仿真和实验结果表明该识别方法的正确率大于95%,可有效处理绝缘子泄漏电流、电容器投切以及非线性负荷等干扰因素。 展开更多
关键词 配电网 高阻接地故障 粒子群算法 小波变换 贝叶斯分类器
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基于选择性贝叶斯分类器的变压器故障诊断 被引量:21
7
作者 赵文清 《电力自动化设备》 EI CSCD 北大核心 2011年第2期44-47,共4页
电力变压器故障诊断中的测试数据信息不完备、有偏差,而贝叶斯网络处理不确定性问题能力强。提出了一种基于选择性贝叶斯分类器的、溶解气体分析结合其他电气试验结果的变压器故障诊断方法,并建立了变压器选择性贝叶斯故障诊断模型。详... 电力变压器故障诊断中的测试数据信息不完备、有偏差,而贝叶斯网络处理不确定性问题能力强。提出了一种基于选择性贝叶斯分类器的、溶解气体分析结合其他电气试验结果的变压器故障诊断方法,并建立了变压器选择性贝叶斯故障诊断模型。详细阐述并验证了该方法解决信息不完备问题的优越性。该模型还可以通过不断积累完善训练样本,自动修正网络结构参数和概率分布参数。实验表明提出的选择性贝叶斯分类器适于变压器故障诊断。 展开更多
关键词 变压器 故障诊断 贝叶斯网络 选择性分类器
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ART-2神经网络分类器的研究 被引量:11
8
作者 申岸伟 俞斌 关海鹰 《北方交通大学学报》 CSCD 北大核心 1996年第2期146-151,共6页
ART神经网络是按照自适应谐振理论建立的一种自组织的人工神经网络,本文通过分析ART神经网络的结构,发现其用于模式识别中有很好的聚类特性,但在数据处理过程中有部分数据量丢失的现象,也就是说,非常重要的幅度信息没有被考... ART神经网络是按照自适应谐振理论建立的一种自组织的人工神经网络,本文通过分析ART神经网络的结构,发现其用于模式识别中有很好的聚类特性,但在数据处理过程中有部分数据量丢失的现象,也就是说,非常重要的幅度信息没有被考虑到。本文提出一种新的结构和相应的新算法,并成功地把这种结构和算法用到分类器设计中。这种结构增加了一套幅度调整子系统对幅度信息先进行匹配,选出合适的几个类别来限定以后的分类;然后再根据相位信息来进一步从可选类中选出最相近的类来,这样系统进入谐振状态,开始网络系数的调整。如果其中任何一个步骤失败,即不能满足预先给出的阈值,我们就开劈新类或放弃这个样本,由于原先系统的运算量主要分布在网络的注意子系统的迭代过程和搜索过程、调整子系统的校验过程中,加入幅度调整子系统减小了搜索范围,因此运算量明显减少。实验表明新的网络结构用作模式分类时能适应更一般的情况,而且其分类速度也有明显提高。 展开更多
关键词 ART-2 神经网络 模式识别 分类器 相似度
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基于支持向量机的车辆牌照识别的研究 被引量:12
9
作者 廉飞宇 付麦霞 张元 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2006年第21期4033-4035,4042,共4页
将支持向量机(SVM)引入到复杂条件下运动车辆牌照字符的识别中。回顾了车牌识别研究的现状,简要介绍了SVM的基本原理,比较了SVM算法和神经网络算法在车牌字符识别上的优劣;提出了采用基于先验知识的二叉树结构组合多个二值分类支持向量... 将支持向量机(SVM)引入到复杂条件下运动车辆牌照字符的识别中。回顾了车牌识别研究的现状,简要介绍了SVM的基本原理,比较了SVM算法和神经网络算法在车牌字符识别上的优劣;提出了采用基于先验知识的二叉树结构组合多个二值分类支持向量机来解决车牌字符的多类识别问题。在实验中采用了LibSVM训练软件,针对车牌汉字的小字符集进行了仿真,同时与神经网络分类方法进行了比较。实验结果表明该方法的汉字识别率较高,在小字符集车牌汉字识别中具有较强的实用性。 展开更多
关键词 神经网络 支持向量机(SVM) SVM分类器 二叉决策树 车牌识别
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粒子群算法优化SVM的无线网络安全状态检测方法 被引量:11
10
作者 盛剑桥 方圆 +1 位作者 张亮 武秋阳 《自动化技术与应用》 2022年第12期55-58,共4页
为维护无线网络的安全,以提升无线网络的安全状态检测能力为目标,提出了基于粒子群算法优化支持向量机(SVM)的无线网络安全状态检测方法。通过分析无线网络安全状态检测的工作原理,根据无线网络入侵行为建立基于支持向量机的一对多分类... 为维护无线网络的安全,以提升无线网络的安全状态检测能力为目标,提出了基于粒子群算法优化支持向量机(SVM)的无线网络安全状态检测方法。通过分析无线网络安全状态检测的工作原理,根据无线网络入侵行为建立基于支持向量机的一对多分类器,采用改进粒子群算法获取最优支持向量机参数,并构建无线网络安全状态检测模型。实验结果表明,该方法具有良好的收敛效果和预防算法早熟的能力,平均检测时间少和检测正确率高,能够满足无线网络安全状态检测的实时性要求。 展开更多
关键词 粒子群算法 支持向量机 无线网络 网络入侵 分类器
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贝叶斯网络模型概述 被引量:11
11
作者 张兵利 裴亚辉 《电脑与信息技术》 2008年第5期41-42,共2页
文章对贝叶斯网络分类模型进行了形式化的描述,重点介绍了构造贝叶斯网的三种不同的方式,最后总结了贝叶斯网络的优点。
关键词 数据挖掘 贝叶斯网络 贝叶斯网络分类模型
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优化BP神经网络在手写体数字识别中的性能研究 被引量:11
12
作者 王俊杰 《电子设计工程》 2017年第6期27-30,共4页
为了提高基于BP神经网络的手写体数字识别分类器的准确率与训练速度,针对基于BP神经网络的手写体数字识别分类器,从代价函数、权值初始化、正则方法消除过拟合几个方面对BP神经网络算法进行了改进。并使用MNIST数据集对分类器进行训练... 为了提高基于BP神经网络的手写体数字识别分类器的准确率与训练速度,针对基于BP神经网络的手写体数字识别分类器,从代价函数、权值初始化、正则方法消除过拟合几个方面对BP神经网络算法进行了改进。并使用MNIST数据集对分类器进行训练、验证、测试等实验。实验表明,改进后的手写体数字识别分类器的性能得到了优化。 展开更多
关键词 神经网络 BP算法 数字识别 分类器
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一种基于自适应子波神经网络的船舶噪声分类方法 被引量:6
13
作者 张艳宁 孙进才 +1 位作者 孙玉兰 倪昌祥 《西北工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 1997年第1期120-124,共5页
基于自适应子波神经网络提出了一种船舶噪声分类方法,构造了一种用于船舶噪声分类的自适应子波神经网络分类器,并应用该分类器对前置处理后的三类船舶噪声进行了自动地提取识别特征,并分类。该方法所获得的特征空间与以AR建模方法... 基于自适应子波神经网络提出了一种船舶噪声分类方法,构造了一种用于船舶噪声分类的自适应子波神经网络分类器,并应用该分类器对前置处理后的三类船舶噪声进行了自动地提取识别特征,并分类。该方法所获得的特征空间与以AR建模方法获得的特征空间相比,类别之间的可分性好,特征数目少,分类结果令人满意。 展开更多
关键词 特征提取 神经网络 分类器 船舶 噪声信号
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基于机器学习算法的网络入侵检测 被引量:11
14
作者 张夏 《现代电子技术》 北大核心 2018年第3期124-127,共4页
网络入侵的频率越来越高,严重危害了网络安全。为了获得高正确率的网络入侵检测结果,针对当前网络入侵检测模型的局限性,提出基于机器学习算法的网络入侵检测模型,通过机器学习算法中性能优异的支持向量机构建"一对一"的网络... 网络入侵的频率越来越高,严重危害了网络安全。为了获得高正确率的网络入侵检测结果,针对当前网络入侵检测模型的局限性,提出基于机器学习算法的网络入侵检测模型,通过机器学习算法中性能优异的支持向量机构建"一对一"的网络入侵检测分类器,采用当前标准网络入侵检测数据库对模型的有效性进行验证,网络入侵检测正确率高达95%以上,检测误差远远低于实际应用范围,可以应用于实际的网络安全管理中。 展开更多
关键词 网络安全 入侵行为 机器学习算法 入侵检测 分类器 检测误差
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基于蚁群算法和改进SSO的混合网络入侵检测方法 被引量:10
15
作者 夏栋梁 刘玉坤 鲁书喜 《重庆邮电大学学报(自然科学版)》 CSCD 北大核心 2016年第3期406-413,共8页
针对一般网络入侵检测方法在不断增加复杂攻击和恶意软件的网络环境下,难以有效保护网络的问题,提出了一种混合入侵检测方法。对网络数据进行预处理,采用蚁群算法(ant colony algorithm,ACO)进行特征选择,数据挖掘,在此过程,为了改善简... 针对一般网络入侵检测方法在不断增加复杂攻击和恶意软件的网络环境下,难以有效保护网络的问题,提出了一种混合入侵检测方法。对网络数据进行预处理,采用蚁群算法(ant colony algorithm,ACO)进行特征选择,数据挖掘,在此过程,为了改善简化群优化(simplified swarm optimization,SSO)分类器性能,提出在SSO中加入一种加权局部搜索策略,即改进的简化群优化(improved simplified optimization optimization,ISSO),这种新局部搜索策略的目的是从由SSO产生当前解的邻域内找到更好的解,从而获得入侵报告。在KDDCup 99数据集上进行了混合检测方法的相关实验。实验结果表明,在粒子数为30,最大代为30时,ISSO就已经达到最好的分类结果 93.5%,相比于其他智能算法具有更少的粒子数和更小的最大代。此外,还模拟了3种类型的网络攻击DOS,PROB和U2R,结果表明,大多数情况下该方法的准确率都高于其他检测方法。 展开更多
关键词 网络入侵 蚁群算法 简化群优化 局部加权 分类器
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层次朴素贝叶斯分类器构造算法及应用研究 被引量:9
16
作者 范敏 石为人 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第4期776-781,共6页
贝叶斯网络分类器是数据挖掘与知识发现领域研究的主要方法之一。层次朴素贝叶斯分类器通过引入潜在节点来实现属性变量间存在聚集的层次关系,提出学习该分类器的构造算法。算法首先借助节点间的条件互信息值来锁定可能聚集节点的范围,... 贝叶斯网络分类器是数据挖掘与知识发现领域研究的主要方法之一。层次朴素贝叶斯分类器通过引入潜在节点来实现属性变量间存在聚集的层次关系,提出学习该分类器的构造算法。算法首先借助节点间的条件互信息值来锁定可能聚集节点的范围,然后再通过模拟退火算法来搜索评分较高的模型。层次朴素贝叶斯分类器的结构特点适于构造水质富营养化评价模型,应用于水质预警系统的结果证明该方法可行,并具有较好的适用效果。 展开更多
关键词 贝叶斯网络 分类器 结构学习 富营养化
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一种用于飞机型号识别的树分类器方法 被引量:8
17
作者 李科 王润生 王程 《计算机工程与科学》 CSCD 2006年第11期136-139,共4页
本文提出了一种飞机图像目标识别的方法。首先,我们建立了由多种型号飞机在大小、旋转角度改变或进行简单仿射变换等情况下的飞机样本图像库;其次,将样本库分为训练样本库和测试样本库,提取了训练样本库中飞机图像的不变矩、仿射不变矩... 本文提出了一种飞机图像目标识别的方法。首先,我们建立了由多种型号飞机在大小、旋转角度改变或进行简单仿射变换等情况下的飞机样本图像库;其次,将样本库分为训练样本库和测试样本库,提取了训练样本库中飞机图像的不变矩、仿射不变矩、机长翼展比和紧凑度等特征量,对这些特征量进行了分析,建立了飞机目标的表述模型;最后,分别用最小距离、BP神经网络和树分类器进行了分类实验。实验表明,树分类器方法效果较好。 展开更多
关键词 目标识别 最小距离 神经网络 树分类器
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基于小波神经网络的数字信号调制方式识别 被引量:9
18
作者 梁晔 郝洁 石蕊 《吉林大学学报(理学版)》 CAS CSCD 北大核心 2018年第2期382-388,共7页
针对当前数字信号调制方式识别方法易受噪声影响、识别误差较大等问题,设计一种基于小波神经网络的数字信号调制方式识别方法.首先采集数字信号,并从信号中提取调制识别特征,作为数字信号调制方式分类依据;然后采用小波神经网络建立数... 针对当前数字信号调制方式识别方法易受噪声影响、识别误差较大等问题,设计一种基于小波神经网络的数字信号调制方式识别方法.首先采集数字信号,并从信号中提取调制识别特征,作为数字信号调制方式分类依据;然后采用小波神经网络建立数字信号调制方式识别的分类器,并选择粒子群优化算法确定神经网络的参数,实现数字信号调制方式识别;最后在MATLAB 2016平台上实现数字信号调制方式识别的仿真测试.测试结果表明,即使数字信号的信噪比较低时,小波神经网络仍可获得较理想的数字信号调制方式识别结果,且数字信号调制方式识别率高于对比方法,从而提高了数字信号调制方式识别性能. 展开更多
关键词 数字信号 调制方式 识别方法 神经网络 粒子群优化算法 分类器设计
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一般贝叶斯网络分类器及其学习算法 被引量:9
19
作者 Sein Minn 傅顺开 +1 位作者 吕天依 蔡奕侨 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2016年第5期1327-1334,共8页
贝叶斯网络(BN)应用于分类应用时对目标变量预测有直接贡献的局部模型称做一般贝叶斯网络分类器(GBNC)。推导GBNC的传统途径是先学习完整的BN,而现有推导BN结构的算法限制了应用规模。为了避免学习全局BN,提出仅执行局部搜索的结构学习... 贝叶斯网络(BN)应用于分类应用时对目标变量预测有直接贡献的局部模型称做一般贝叶斯网络分类器(GBNC)。推导GBNC的传统途径是先学习完整的BN,而现有推导BN结构的算法限制了应用规模。为了避免学习全局BN,提出仅执行局部搜索的结构学习算法IPC-GBNC,它以目标变量节点为中心执行广度优先搜索,且将搜索深度控制在不超过两层。理论上可证明算法IPC-GBNC是正确的,而基于仿真和真实数据的实验进一步验证了其学习效果和效率的优势:a)可输出和执行全局搜索的PC算法相同甚至更高质量的结构;b)较全局搜索消耗少得多的计算量;c)同时实现了降维(类似决策树学习算法)。相比于绝大多数经典分类器,GBNC的分类性能相当,但兼具直观、紧凑表达和强大推理的能力(且支持不完整观测值)。 展开更多
关键词 贝叶斯网络 马尔可夫毯 贝叶斯分类器 结构学习 特征选择 局部搜索
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基于数据挖掘的异常检测模型 被引量:4
20
作者 黄莹 《电子工程师》 2003年第6期11-13,共3页
提出了一种基于数据挖掘的异常检测模型 ,按此模型建成的系统具有可扩展性、自适应性和准确性等特点。另外 ,对模型的关键技术进行了详细的阐述 ,包括 :数据预处理技术、数据挖掘算法、规则库建立和维护技术、决策等。
关键词 数据挖掘 异常检测模型 网络安全 分类器 计算机网络 入侵检测系统
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