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全网络神经模糊控制在城市单路口交通实时控制中的应用 被引量：2
1
作者 张国惠 张毅 李志恒 《中南公路工程》 2005年第1期69-72,76,共5页
在已有城市单路口交通模糊控制方式和控制策略的基础上 ,提出了基于全网络化结构的神经模糊控制方法。方法考虑了影响信号灯控制策略的各种因素 ,根据分级并行控制思路 ,对车流采用不同的优先级和不同的控制策略进行协调控制 ,提高了系... 在已有城市单路口交通模糊控制方式和控制策略的基础上 ,提出了基于全网络化结构的神经模糊控制方法。方法考虑了影响信号灯控制策略的各种因素 ,根据分级并行控制思路 ,对车流采用不同的优先级和不同的控制策略进行协调控制 ,提高了系统的实时性 ,降低了系统的复杂性。采用 6层全网络结构的神经网络进行了控制算法的实现 ,并利用已有数据对神经网络进行了学习训练 。 展开更多
关键词 单路口交通 神经模糊控制 实时控制 城市 应用 控制策略 模糊控制方法 神经网络 网络结构 网络化结构 控制方式 控制思路 协调控制 控制算法 学习训练 信号灯 优先级 实时性 复杂性 适用性 系统 车流
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基于改进U-Net网络的腺体细胞图像分割算法 被引量：11
2
作者 贝琛圆 于海滨 +2 位作者 潘勉 蒋洁 吕炳赟 《电子科技》 2019年第11期18-22,共5页
针对腺体图像在自动分割过程中由于多尺度目标和信息丢失影响导致准确率降低的问题,文中采用了一种引入注意力模块的全卷积神经网络模型。该模型遵循编码器-解码器结构,在编码网络中用空洞残差卷积层代替原有的普通卷积层,并添加空洞金... 针对腺体图像在自动分割过程中由于多尺度目标和信息丢失影响导致准确率降低的问题,文中采用了一种引入注意力模块的全卷积神经网络模型。该模型遵循编码器-解码器结构,在编码网络中用空洞残差卷积层代替原有的普通卷积层,并添加空洞金字塔池;再在解码网络中加入注意力模块,使模型输出高分辨率特征图,提高对多尺度目标的分割精度。实验结果表明,提出的网络模型参数少分割精度高,对腺体图像的平均分割精度高达89.7%,具有较好的鲁棒性。 展开更多
关键词 全卷积神经网络 编码器-解码器结构 空洞金字塔池 注意力模块 高分辨率特征图 分割精度高
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UU-Net:基于U-Net的U形多路径网络的视网膜血管分割 被引量：4
3
作者 代洋洋 王宽全 《哈尔滨工程大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第5期718-723,共6页
为解决视网膜血管形状复杂且图像对比度较小导致血管末梢检测难度大的问题,本文提出一种基于U-Net的U形多路径网络模型(UU-Net)。在U-Net内部,利用残差模块代替普通卷积,避免模型过深导致梯度消失;U-Net作为核心模块,采用U形结构进行堆... 为解决视网膜血管形状复杂且图像对比度较小导致血管末梢检测难度大的问题,本文提出一种基于U-Net的U形多路径网络模型(UU-Net)。在U-Net内部,利用残差模块代替普通卷积,避免模型过深导致梯度消失;U-Net作为核心模块,采用U形结构进行堆叠以获取更多细节信息;U-Net模块之间采用Addition互连,构成多条从输入到输出的路径,每一条路径相当于一个FCN的变体,使得UU-Net模型能够捕获更复杂特征,产生更高的精度。在DRIVE数据集上,UU-Net模型在多项测试指标上取得优异性能,平均准确率为0.9561,受试者接受者工作特性曲线下的面积为0.9851,精准率-召回率曲线下的面积为0.9826。此外,UU-Net模型提供一种基于U-Net改进模型的思路,可作为密集模块或残差模块的基础结构。 展开更多
关键词 图像分割 视网膜血管 U-Net 残差网络 全卷积网络 级联结构
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