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边缘检测在盘形悬式瓷绝缘子串红外图像上的应用 被引量：18
1
作者 刘洋 陆倚鹏 +4 位作者 高嵩 毕晓甜 尹骏刚 朱向前 姚建刚 《电瓷避雷器》 CAS 北大核心 2020年第1期198-203,共6页
针对盘形悬式瓷绝缘子串红外图像边缘缺失导致铁帽和伞盘误分割的问题,提出一种基于边缘检测的绝缘子串图像分割方法。首先对红外图像进行灰度化、中值滤波和去噪等图像预处理,然后通过比较多种边缘检测算法,采用PSNR方法确定了多尺度... 针对盘形悬式瓷绝缘子串红外图像边缘缺失导致铁帽和伞盘误分割的问题,提出一种基于边缘检测的绝缘子串图像分割方法。首先对红外图像进行灰度化、中值滤波和去噪等图像预处理,然后通过比较多种边缘检测算法,采用PSNR方法确定了多尺度形态学梯度算法是对绝缘子串边缘提取中准确性和完整性最高的方法。接着对二值化后的图像确定最大连通区域,对其进行边缘分割得到绝缘子串区域。最后结合边缘检测确定面积阈值,采取区域提取方法对其进行铁帽和伞盘区域分割,得到铁帽和伞盘区域。通过大量样本训练,正确率达到90%以上,在实际应用中取得十分良好的效果,对提高绝缘子红外智能检测准确率有重要指导意义。 展开更多
关键词 绝缘子串 边缘检测 PSNR 样本训练 分割
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多层极限学习机在入侵检测中的应用 被引量：18
2
作者 康松林 刘乐 +1 位作者 刘楚楚 廖锓 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2015年第9期2513-2518,共6页
针对神经网络在入侵检测应用存在的维度高、数据大、获取标记样本难、特征构造难、训练难等问题,提出了一种基于深度多层极限学习机(ML-ELM)的入侵检测方法。首先,采用多层网络结构和深度学习方法抽取检测样本最高层次的抽象特征,用奇... 针对神经网络在入侵检测应用存在的维度高、数据大、获取标记样本难、特征构造难、训练难等问题,提出了一种基于深度多层极限学习机(ML-ELM)的入侵检测方法。首先,采用多层网络结构和深度学习方法抽取检测样本最高层次的抽象特征,用奇异值对入侵检测数据进行特征表达;然后,利用极限学习机(ELM)建立入侵检测数据的分类模型;其次,利用逐层的无监督学习方法解决入侵检测获取标记样本难的问题;最后采用KDD99数据集对该方法的性能进行了验证。实验结果表明:多层极限学习机的方法提高了检测正确率,检测漏报率也低至0.48%,检测速度比其他深度模型的检测方法提高了6倍以上。同时在极少标记样本的情况下仍有85%以上的正确率。通过多层网络结构的构建提高了对U2L、R2L这两类攻击的检测率。该方法集成深度学习和无监督学习的优点,能对高维度,大数据的网络记录用较少的参数得到更好的表达,在入侵检测的检测速度以及特征表达两个方面都具有优势。 展开更多
关键词 入侵检测 高维度 大数据 标记样本 特征构造 训练 多层极限学习机
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BP神经网络在效能评估中的样本训练 被引量：12
3
作者 史彦斌 高运泉 张安 《火力与指挥控制》 CSCD 北大核心 2007年第4期120-122,共3页
根据WSEIAC模型建立了地面防空导弹武器系统效能评估的指标体系,并依此模型建立与之对应的三层BP神经网络。简要分析了BP算法的实现过程,利用专家打分法和模糊层次法相结合的方式取得该神经网络应用于地面防空导弹武器系统效能评估时的... 根据WSEIAC模型建立了地面防空导弹武器系统效能评估的指标体系,并依此模型建立与之对应的三层BP神经网络。简要分析了BP算法的实现过程,利用专家打分法和模糊层次法相结合的方式取得该神经网络应用于地面防空导弹武器系统效能评估时的训练样本,并对此神经网络进行学习训练,直至达到精度要求。经验证,该网络在评价地面防空导弹武器系统效能时减少了评估中的人因影响,使评估结果更为科学。 展开更多
关键词 BP神经网络 效能评估 样本训练
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AHP和BP神经网络在通信效能评估中的应用 被引量：14
4
作者 陈佳昀 武斌 唐唐 《现代电子技术》 2009年第7期65-67,78,共4页
利用层次分析法及BP神经网络理论,在分析通信效能评估指标体系的基础上,尝试建立了基于AHP-BP的通信效能评估模型。AHP和BP神经网络相结合的效能评估方法通过训练获得了专家的知识与经验,因而能够模拟专家的知识与经验快速连续地做出响... 利用层次分析法及BP神经网络理论,在分析通信效能评估指标体系的基础上,尝试建立了基于AHP-BP的通信效能评估模型。AHP和BP神经网络相结合的效能评估方法通过训练获得了专家的知识与经验,因而能够模拟专家的知识与经验快速连续地做出响应,从而计算出通信效能。该模型旨在提高通信效能评估的科学性与可操作性,进而为通信指挥决策提供依据。 展开更多
关键词 通信效能评估 层次分析法 BP神经网络 样本训练
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改进BP神经网络在齿轮故障诊断的应用 被引量：10
5
作者 张晓东 李俊 周慧 《微计算机信息》 北大核心 2008年第16期176-178,共3页
近年来,神经网络在故障诊断领域中应用广泛,针对传统BP神经网络的不足,利用基于遗传机制的神经网络进行齿轮的故障诊断。先采用遗传算法对神经网络的权值进行全局优化,然后引入动量因子和自学习速率改善传统BP算法的收敛速度慢缺点,最... 近年来,神经网络在故障诊断领域中应用广泛,针对传统BP神经网络的不足,利用基于遗传机制的神经网络进行齿轮的故障诊断。先采用遗传算法对神经网络的权值进行全局优化,然后引入动量因子和自学习速率改善传统BP算法的收敛速度慢缺点,最后结合MATLAB编程语言进行齿轮故障诊断,结果与一般BP网络的诊断结果进行比较,证明该方法的正确性和有效性。 展开更多
关键词 遗传算法 BP神经网络 故障诊断 样本训练
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基于深度学习的手写数字分类问题研究 被引量：10
6
作者 宋志坚 余锐 《重庆工商大学学报（自然科学版）》 2015年第8期49-53,共5页
手写体数字因其书写风格差异大、上下文无关及识别准确度要求高等原因导致其识别难度大,针对手写体数字识别的特点及要求,使用深度学习算法进行分类,通过对样本的训练完成手写体数字的识别,同时与SVM算法及BP神经网络分类效果进行对比;... 手写体数字因其书写风格差异大、上下文无关及识别准确度要求高等原因导致其识别难度大,针对手写体数字识别的特点及要求,使用深度学习算法进行分类,通过对样本的训练完成手写体数字的识别,同时与SVM算法及BP神经网络分类效果进行对比;实验结果表明深度学习在识别手写体数字时具有更高的准确率。 展开更多
关键词 手写体数字识别 深度学习 样本训练
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基于Tesseract引擎样本训练的验证码识别 被引量：8
7
作者 潘浩 李兰 《信息与电脑》 2020年第1期138-139,142,共3页
笔者利用OCR算法引擎Tesseract的样本训练方法,对简单验证码和复杂验证码进行识别。使用预处理后的单字符图片作为训练样本,对算法进行样本训练,以提高算法对普通字符验证码的识别率,并且使其可以识别较为复杂的字符验证码。实验结果证... 笔者利用OCR算法引擎Tesseract的样本训练方法,对简单验证码和复杂验证码进行识别。使用预处理后的单字符图片作为训练样本,对算法进行样本训练,以提高算法对普通字符验证码的识别率,并且使其可以识别较为复杂的字符验证码。实验结果证明,样本训练后的算法对简单验证码的识别率达到了99%以上,且可以对原本几乎无法识别的复杂验证码进行有效识别。 展开更多
关键词 Tesseract 验证码识别 样本训练 OCR算法
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数字化血液标本采集质量培训模块在门诊抽血室的应用 被引量：8
8
作者 容桂荣 赵立民 +4 位作者 文素芳 钱玉兰 杨峻 周玲 欧镔进 《中国实用护理杂志》 北大核心 2010年第6期21-23,共3页
目的 探讨用医院数字化信息系统设计血液标本采集质量培训模块,用模块内容对抽血室护士进行质量培训,以提高血液标本采集质量.方法 将数字化培训模块内容通过多媒体、小组讨论等形式对门诊抽血室护士进行血液标本采集质量专题培训,分析... 目的 探讨用医院数字化信息系统设计血液标本采集质量培训模块,用模块内容对抽血室护士进行质量培训,以提高血液标本采集质量.方法 将数字化培训模块内容通过多媒体、小组讨论等形式对门诊抽血室护士进行血液标本采集质量专题培训,分析质量问题,进行持续质量改进.结果 培训前、培训后同季节的3个月,门诊不合格血液标本发生率比较差异显著.结论 数字化血液标本采集质量培训模块对门诊血液标本采集质量的提高有实际指导意义. 展开更多
关键词 样本采集 血液 质量控制 培训 数字技术
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基于参数选取影响BP神经网络训练结果的分析 被引量：8
9
作者 韩雪 《智能计算机与应用》 2011年第3期43-46,共4页
模式识别包含了两个方面的内容：样本训练和样本识别。而样本识别的前提则是样本训练,当然训练样本多并具有代表性当然好,但并非越多越优。重要的是在训练神经网络的过程中,权值、阈值等各个参数应如何确定才有利于训练的效率。正是针... 模式识别包含了两个方面的内容：样本训练和样本识别。而样本识别的前提则是样本训练,当然训练样本多并具有代表性当然好,但并非越多越优。重要的是在训练神经网络的过程中,权值、阈值等各个参数应如何确定才有利于训练的效率。正是针对使用一组简单样本对神经网络进行训练,并且采用变化参数值的方法观察其训练效果,从而得出不同的输出结果,以及曲线分析图。进而进行对比总结,找出最优的参数设置。而且实验方法和结论有利于应用于其他识别系统的开发。 展开更多
关键词 模式识别 样本训练 BP神经网络 参数设置 对比实验
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新药Ⅰ期临床试验过程中涉及特殊给药途径和样本时受试者的管理和培训 被引量：7
10
作者 李岩 漆璐 +3 位作者 刘龙 李银娟 佟媛旭 王兴河 《中国临床药理学杂志》 CAS CSCD 北大核心 2020年第8期1010-1012,共3页
新药Ⅰ期临床试验是新药研发过程中重要的环节。Ⅰ期试验样本量小,对给药和样本采集的规范性要求很高,这不仅要求医护人员有统一的操作规程,也要求受试者按方案要求给予充分的配合。因此,对于受试者的管理和培训至关重要。药物的给药途... 新药Ⅰ期临床试验是新药研发过程中重要的环节。Ⅰ期试验样本量小,对给药和样本采集的规范性要求很高,这不仅要求医护人员有统一的操作规程,也要求受试者按方案要求给予充分的配合。因此,对于受试者的管理和培训至关重要。药物的给药途径多种多样,有些特殊给药途径要求受试者予以相应配合。不同样本的采集过程也有不同要求,同样需要对受试者予以培训。关于口服给药各中心已有充分的经验,而对于一些特殊情况则经验较少。本文对一些不常见的情况下如何进行受试者培训和管理进行阐述。 展开更多
关键词 Ⅰ期临床试验 特殊给药途径 样本采集 受试者管理 受试者培训
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基于CNN算法在纸病图像增强中的应用 被引量：3
11
作者 彭丽娟 王军红 王金炜 《造纸科学与技术》 2023年第2期75-77,共3页
为识别低照度条件下纸病图像的纸病区域和背景区域,纸病的存在严重影响到纸张的质量和纸质产品生产的效率,因此提出一种CNN算法优化的纸病图像增强方法。首先对造纸厂生产线上工业相机采集的纸张图像进行预处理,然后利用CNN算法提取视... 为识别低照度条件下纸病图像的纸病区域和背景区域,纸病的存在严重影响到纸张的质量和纸质产品生产的效率,因此提出一种CNN算法优化的纸病图像增强方法。首先对造纸厂生产线上工业相机采集的纸张图像进行预处理,然后利用CNN算法提取视觉图像的特征,重点设计了基于CNN的缺陷检测分类方案、CNN网络计算过程和CNN网络训练。经验证,算法的对比度增强效果为所有对比算法中最优,完全满足纸病图像增强的质量要求。 展开更多
关键词 CNN算法 纸病图像 图像处理 样本训练
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网络安全管理中人工智能技术的应用 被引量：5
12
作者 吕焦盛 《科技创新与生产力》 2022年第9期81-83,共3页
本文介绍了网络信息系统存在数据资源应用权限混乱、数据泄露及侵害用户隐私、数据污染及存储问题等常见的安全问题,分析了神经网络技术、智能防火墙技术、入侵检测技术、多Agent系统、专家系统等几种常用于网络安全管理的人工智能技术... 本文介绍了网络信息系统存在数据资源应用权限混乱、数据泄露及侵害用户隐私、数据污染及存储问题等常见的安全问题,分析了神经网络技术、智能防火墙技术、入侵检测技术、多Agent系统、专家系统等几种常用于网络安全管理的人工智能技术,最后从样本训练、组合参数优化算法、系统仿真测试等方面对人工智能技术在网络安全管理中的应用进行探讨,以期能为网络安全管理工作提供参考。 展开更多
关键词 网络安全 人工智能 神经网络 样本训练
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基于LabVIEW的车牌自动识别算法研究
13
作者 李雪梅 霍聪颖 车爱静 《山东工业技术》 2024年第4期32-37,共6页
近年来,对车辆的管理越来越智能化,提出了一种基于LabVIEW的车牌自动识别算法,通过摄像头获取汽车图像,利用LabVIEW软件自带的视觉开发模块处理图像信息,通过设置颜色阈值和高级形态学进行车牌定位,然后对车牌进行训练保存样本。当摄像... 近年来,对车辆的管理越来越智能化,提出了一种基于LabVIEW的车牌自动识别算法,通过摄像头获取汽车图像,利用LabVIEW软件自带的视觉开发模块处理图像信息,通过设置颜色阈值和高级形态学进行车牌定位,然后对车牌进行训练保存样本。当摄像头获取到待识别车牌图像后与样本进行对比判断,达到识别车牌号码的目的。通过对100张车牌图像进行实验,车牌识别的准确率达到99%以上。这种算法开发周期短,成本低,识别准确率高,有很好的应用前景。 展开更多
关键词 LABVIEW 车牌定位 样本训练 OCR识别
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基于卷积神经网络的地铁客流识别系统应用 被引量：4
14
作者 庞婷婷 王玮 《微型电脑应用》 2022年第8期151-153,共3页
地铁车厢客流的识别易受到环境干扰,为了提高车厢客流识别的准确率,提出了一种基于卷积神经网络的客流识别算法。该算法以车厢监控图像为研究对象,采用GoogleNet卷积神经网络模型,选用Relu函数作为激活函数,通过对Inception模块的结构优... 地铁车厢客流的识别易受到环境干扰,为了提高车厢客流识别的准确率,提出了一种基于卷积神经网络的客流识别算法。该算法以车厢监控图像为研究对象,采用GoogleNet卷积神经网络模型,选用Relu函数作为激活函数,通过对Inception模块的结构优化,有效提升网络运行速度和准确率。实验表明,该算法具有较高的训练收敛速度和检测准确率。 展开更多
关键词 图像处理 卷积神经网络 样本训练 客流识别
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基于RBF神经网络的结构光三维视觉检测方法研究 被引量：1
15
作者 张广军 李鑫 魏振忠 《计量学报》 CSCD 北大核心 2002年第4期251-255,共5页
研究了基于RBF神经网络的结构光三维视觉检测方法。该方法利用了RBF网络良好的非线性映射能力以及学习、泛化能力 ,通过采用高精度样本数据训练RBF网络 ,最终建立起了用于结构光三维视觉检测的RBF网络模型。与常规方法相比 ,它不需要考... 研究了基于RBF神经网络的结构光三维视觉检测方法。该方法利用了RBF网络良好的非线性映射能力以及学习、泛化能力 ,通过采用高精度样本数据训练RBF网络 ,最终建立起了用于结构光三维视觉检测的RBF网络模型。与常规方法相比 ,它不需要考虑视觉模型误差、光学调整误差等因素对视觉检测系统测量精度的影响 ,因而能够有效地克服常规建模方法的不足 。 展开更多
关键词 RBF神经网络 结构光 三维视觉检测 样本数据 训练 测试 机器视觉 光电瞄准装置
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基于卷积神经网络的藏文手写数字识别 被引量：5
16
作者 夏吾吉 色差甲 +2 位作者 扎西吉 贡保才让 华却才让 《现代电子技术》 北大核心 2019年第5期79-82,86,共5页
藏文字处理和藏文数字自动识别等对藏文信息处理技术的潜在需求越来越高,目前已经成为藏区重要的研究课题之一。文中首先采集并构建藏文手写数字数据共15 000个样本,其中13 000个样本为训练数据,2 000个样本为测试数据,并对其进行预处理... 藏文字处理和藏文数字自动识别等对藏文信息处理技术的潜在需求越来越高,目前已经成为藏区重要的研究课题之一。文中首先采集并构建藏文手写数字数据共15 000个样本,其中13 000个样本为训练数据,2 000个样本为测试数据,并对其进行预处理,后采用卷积神经网络(CNN)模型对藏文手写数字样本进行训练。经实验验证在测试集上的识别正确率达97.85%。 展开更多
关键词 藏文手写数字 数字识别 CNN 数据预处理 样本训练 自动识别
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基于T-S模糊神经网络自动换挡策略研究 被引量：5
17
作者 张小虎 王立勇 唐长亮 《北京信息科技大学学报（自然科学版）》 2019年第1期23-27,共5页
为了改善车辆动力性、提高燃油经济性、减小车辆的冲击度以及提高乘坐的舒适性,将T-S模糊神经网络应用到自动换挡上,以车速和油门开度作为T-S模糊神经网络的2个输入参数。首先选取训练样本,通过对样本进行训练得到准确的T-S模糊神经网... 为了改善车辆动力性、提高燃油经济性、减小车辆的冲击度以及提高乘坐的舒适性,将T-S模糊神经网络应用到自动换挡上,以车速和油门开度作为T-S模糊神经网络的2个输入参数。首先选取训练样本,通过对样本进行训练得到准确的T-S模糊神经网络控制模型,然后在matlab/simulink中搭建仿真模型。在先加速后减速的工况下仿真,仿真结果表明车辆换挡点误差在2%以内,证明了T-S模糊神经网络应用在自动换挡上的可行性,以及较强的鲁棒性。 展开更多
关键词 T-S模糊神经网络 自动换挡 样本训练 换挡规律
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基于深度学习的肺结节识别 被引量：5
18
作者 高智勇 万昕 《中南民族大学学报（自然科学版）》 CAS 2019年第3期393-396,共4页
针对肺结节识别问题,采用分支结构改进直接型VGG16的深度学习网络结构,并使用迁移训练,减少了网络结构复杂度.结果提高了学习效率,降低了方法对硬件资源的要求,增加了其适用性.通过训练多种网络模型,对比模型特点,调整改进的网络结构实... 针对肺结节识别问题,采用分支结构改进直接型VGG16的深度学习网络结构,并使用迁移训练,减少了网络结构复杂度.结果提高了学习效率,降低了方法对硬件资源的要求,增加了其适用性.通过训练多种网络模型,对比模型特点,调整改进的网络结构实现了对小样本的肺结节识别.在LIDC-IDRI数据集上的结果表明:该方法在保持结构简单、降低硬件资源需求的同时,取得较好的肺结节识别效果. 展开更多
关键词 肺结节 深度学习 小样本 迁移训练
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基于协同训练SVR的脆性材料亚表面微裂纹深度预测
19
作者 任闯 盛鑫 +1 位作者 牛凤丽 朱永伟 《金刚石与磨料磨具工程》 CAS 北大核心 2023年第6期704-711,共8页
为克服固结磨料研磨脆性材料的亚表面微裂纹深度有效样本数不足的困境,实现其准确预测,采用协同训练SVR构建预测模型,对比不同标记训练集划分方法对测试集均方误差的影响;后以监督学习PSOSVR模型为对照,比较二者的预测性能;最后以标记... 为克服固结磨料研磨脆性材料的亚表面微裂纹深度有效样本数不足的困境,实现其准确预测,采用协同训练SVR构建预测模型,对比不同标记训练集划分方法对测试集均方误差的影响;后以监督学习PSOSVR模型为对照,比较二者的预测性能;最后以标记训练集未包含的脆性材料微晶玻璃和氟化钙为加工对象,进行工件的研磨及角度抛光法裂纹深度检测实验,并将检测的4组亚表面微裂纹深度值与协同训练SVR模型的预测值对比。结果表明:分开划分法下的协同训练SVR模型具有更小的均方误差;相比于PSOSVR模型,协同训练SVR模型的均方误差和平均绝对百分比误差分别减小9%和17%,且其对4组验证实验的预测误差在1.2%~13.8%。表明协同训练SVR模型,可较为准确地预测固结磨料研磨脆性材料的亚表面微裂纹深度。 展开更多
关键词 脆性材料 亚表面损伤 支持向量回归 小样本 协同训练 粒子群优化支持向量回归
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基于三维虚拟现实技术的图像重建方法研究 被引量：4
20
作者 黄桂明 莫字瑛 《现代电子技术》 北大核心 2020年第17期64-68,共5页
由于传统图像重建方法获取到的重建图像比较模糊,为了提高重建图像的质量,提出基于三维虚拟现实技术的图像重建方法。在三维虚拟现实技术的基础上,根据相机的成像原理,计算相机光学部分可以识别的最大距离,通过计算场景画面的最小识别... 由于传统图像重建方法获取到的重建图像比较模糊,为了提高重建图像的质量,提出基于三维虚拟现实技术的图像重建方法。在三维虚拟现实技术的基础上,根据相机的成像原理,计算相机光学部分可以识别的最大距离,通过计算场景画面的最小识别距离实现图像的降质分析;利用三维虚拟现实技术训练图像的检测样本,预测出样本图像的像素值,通过公式描述了图像的提取过程,完成了图像边缘信息的提取;最后在三维虚拟现实技术的基础上,构建了图像重建算法,实现了基于三维虚拟现实技术的图像重建。实验结果表明,基于三维虚拟现实技术的图像重建方法得到的重建图像质量较高。 展开更多
关键词 图像重建 三维虚拟现实技术 图像降质分析 样本训练 像素值预测 信息提取
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