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基于HMM和RNN的无人机语音控制方案与仿真研究 被引量：12
1
作者 周楠 艾剑良 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2020年第3期464-471,共8页
为简化无人机操作,避免误操作,设计了一套基于隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model,HMM)和循环神经网络(Recurrent Neural Networks,RNN)的无人机语音控制方案。该方案采用HMM识别无人机语音指令;同时采用RNN对多套无人机操作指令串进... 为简化无人机操作,避免误操作,设计了一套基于隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model,HMM)和循环神经网络(Recurrent Neural Networks,RNN)的无人机语音控制方案。该方案采用HMM识别无人机语音指令;同时采用RNN对多套无人机操作指令串进行训练,并对当前时刻指令进行预测,通过计算二者的相关性判断是否执行。仿真结果表明,该方案对HMM识别错误指令的辨别率达到61.90%,使整体错误率降至1.43%,表明该方案具有较为优异的性能。 展开更多
关键词 无人机 语音控制 隐马尔可夫模型 循环神经网络
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基于深度残差网络和注意力机制的特殊车牌识别
2
作者 王昊 陈黎 《计算机工程与设计》 北大核心 2024年第1期291-298,共8页
为解决现有车牌识别算法在面对旋转倾斜车牌以及双行车牌图像时识别精度偏低的问题,提出一种基于深度残差网络和注意力机制的特殊车牌识别算法。优化深度残差网络结构,使模型更好提取低分辨率车牌图像的特征;取消对特征图平均池化操作,... 为解决现有车牌识别算法在面对旋转倾斜车牌以及双行车牌图像时识别精度偏低的问题,提出一种基于深度残差网络和注意力机制的特殊车牌识别算法。优化深度残差网络结构,使模型更好提取低分辨率车牌图像的特征;取消对特征图平均池化操作,在保留图像全局特征的前提下,将多维特征化为特征序列;引入注意力机制对特征序列并行解码,加快模型推理速度,提升特殊车牌的识别精度。实验结果表明,与现有的文字识别模型CRNN、DAN、ASTER对比,在公开车牌数据集CCPD上取得了更高的准确率,验证了模型的有效性。 展开更多
关键词 车牌识别 文字识别 多头注意力 自注意力机制 卷积神经网络 循环神经网络 残差网络
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基于注意力机制RNN模型的癫痫患者脑电信号识别方法
3
作者 周嵩 高天寒 《东北大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第8期1098-1103,共6页
针对癫痫患者脑电信号(electroencephalogram,EEG)数据识别提出了一种基于注意力机制的RNN(recurrent neural networks)模型.传统EEG特征分析耗时巨大且过度依赖专家经验,极大限制了脑活动识别方法的应用推广.因此,提出一种新的EEG识别... 针对癫痫患者脑电信号(electroencephalogram,EEG)数据识别提出了一种基于注意力机制的RNN(recurrent neural networks)模型.传统EEG特征分析耗时巨大且过度依赖专家经验,极大限制了脑活动识别方法的应用推广.因此,提出一种新的EEG识别方法以解决上述问题.首先对癫痫患者EEG的基本特征进行分析,进而采用基于注意力机制RNN模型消除各种干扰信号,利用XGBoost分类器识别EEG数据的类别,达到自动细化识别原始EEG的目的,最后在公共EEG数据集上进行大量实验,验证所提方法对EEG识别的准确性.实验结果表明,与一些成熟的EEG识别方法相比,本文所提方法在识别精度上有了进一步提升. 展开更多
关键词 脑电信号 注意力机制 rnn模型 XGBoost分类器 癫痫患者
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一个基于全景视觉的移动机器人导航系统的设计与实现 被引量：6
4
作者 张尧 陈卫东 《机器人》 EI CSCD 北大核心 2005年第2期173-177,182,共6页
针对移动机器人路径规划与导航的实际应用,设计了一个基于全景视觉的移动机器人路径规划导航系统.首先,对导航系统的体系结构和功能进行描述.然后,分别就如何采用全景视觉传感器进行环境探索与地图创建,基于回归神经网络的广度优先搜索... 针对移动机器人路径规划与导航的实际应用,设计了一个基于全景视觉的移动机器人路径规划导航系统.首先,对导航系统的体系结构和功能进行描述.然后,分别就如何采用全景视觉传感器进行环境探索与地图创建,基于回归神经网络的广度优先搜索法和Voronoi骨架图法两种路径规划算法原理,以及如何实现按规划路径实施导航这三个方面进行了详细阐述.最后,结合实际机器人进行导航实验,评估导航系统的性能和路径规划算法的有效性. 展开更多
关键词 全景视觉 回归神经网络 路径规划 导航
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基于RNN的中文二分结构句法分析 被引量：15
5
作者 谷波 王瑞波 +1 位作者 李济洪 李国臣 《中文信息学报》 CSCD 北大核心 2019年第1期35-45,共11页
为了构建一个简单易扩展的中文句法分析器,我们依据朱德熙和陆俭明先生的中文二分结构的层次分析句法理论,手工构建了一个3万句的二分结构的中文句法树库,并使用哈夫曼编码方式来简化表示完全二叉树的层次结构。该文将中文句法分析转换... 为了构建一个简单易扩展的中文句法分析器,我们依据朱德熙和陆俭明先生的中文二分结构的层次分析句法理论,手工构建了一个3万句的二分结构的中文句法树库,并使用哈夫曼编码方式来简化表示完全二叉树的层次结构。该文将中文句法分析转换为迭代二分的序列标注问题,并根据该任务的特点,提出了在词的间隔上进行标记的序列标注模型(RNN-Interval,RNN-INT),与常用的循环神经网络模型(RNN,LSTM)和条件随机场模型(CRF)进行对比实验,使用mx2交叉验证序贯t-检验来比较模型。实验结果表明,RNN-INT模型在窗口为1的词特征就可达到最好的性能,并好于其他窗口大小和其他序列标注模型(RNN,LSTM,CRF)。最后,在测试集上,在人工分词下,RNN-INT在短语级别的F1值(块F1)达到71.25%,在句子级别的准确率达到约43%。 展开更多
关键词 层次句法分析 循环神经网络(rnn) m×2CV序贯t-检验
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兼顾速度和精度的深度神经网络震相拾取 被引量：3
6
作者 于子叶 储日升 +1 位作者 盛敏汉 马海超 《地震学报》 CSCD 北大核心 2020年第3期269-282,I0001,共15页
深度神经网络虽然在震相拾取中取得了良好效果,但作为高复杂度的机器学习模型,深度神经网络在取得较高精度的同时需要付出较高的计算代价,而且试验研究表明震相拾取中并不需要过高的模型复杂度。为此,本文根据地震波形的特点设计了四种... 深度神经网络虽然在震相拾取中取得了良好效果,但作为高复杂度的机器学习模型,深度神经网络在取得较高精度的同时需要付出较高的计算代价,而且试验研究表明震相拾取中并不需要过高的模型复杂度。为此,本文根据地震波形的特点设计了四种具有不同复杂度的深度神经网络改进模型,可以综合具体的精度和速度需求从中选取合适的模型。在此基础上,将改进模型与现有四种到时拾取的深度学习网络模型进行了对比,结果表明本文中的网络模型在到时拾取上具有较高的速度和精度。同时,本文的深度神经网络通过使用多种深度学习模型压缩手段可将震相拾取模型的大小压缩到2.0 MB以内,从而使得模型可以在低功耗设备上完成高速震相拾取的同时尽可能地减少精度损失。 展开更多
关键词 震相拾取 深度神经网络 编码解码结构 卷积神经网络 循环神经网络 模型压缩
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基于CNN+LSTM和脑电信号的疼痛分类的研究
7
作者 樊楷 管林 +1 位作者 马俊嵩 刘海燕 《现代计算机》 2021年第2期3-7,共5页
脑电图是脑神经细胞的电生理活动在大脑皮层或头皮表面的总体反映,包含大量的生理和病理信息。近年来,与疼痛相关脑电信号的研究是当前脑认知和临床治疗领域的研究热点和难点问题之一。使用卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)结合的C... 脑电图是脑神经细胞的电生理活动在大脑皮层或头皮表面的总体反映,包含大量的生理和病理信息。近年来,与疼痛相关脑电信号的研究是当前脑认知和临床治疗领域的研究热点和难点问题之一。使用卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)结合的CNN+LSTM网络算法对疼痛和不痛的脑电信号进行二分类,准确率达到96%,与此同时Precision、Recall、F1-score分别达到96%、96%、96%,证明两种网络结合对研究疼痛的脑电信号是可行的。 展开更多
关键词 疼痛分类 脑电图 CNN rnn LSTM
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基于RNN循环神经网络的金融风险预警研究——以安徽省为例 被引量：2
8
作者 夏佳佳 姜涛 《湖北文理学院学报》 2021年第11期26-32,共7页
防范化解重大金融风险是三大攻坚战的重要组成部分,在受新冠疫情影响的经济新常态下,我国经济环境复杂多变,金融风险问题不断凸显.因此,金融风险预测防范不可掉以轻心,加大金融风险预测防范力度亟不可待.文章以安徽省为例,在详细分析其... 防范化解重大金融风险是三大攻坚战的重要组成部分,在受新冠疫情影响的经济新常态下,我国经济环境复杂多变,金融风险问题不断凸显.因此,金融风险预测防范不可掉以轻心,加大金融风险预测防范力度亟不可待.文章以安徽省为例,在详细分析其金融风险现状后,综合考虑金融风险的影响因素具有多维化、非线性、样本数据时序性等特征,建立了具有记忆能力的RNN循环神经网络模型对金融风险进行评估研究.结果表明,RNN循环神经网络可以较好地拟合和预测金融风险,成为预测评估的有效手段. 展开更多
关键词 rnn循环神经网络 金融风险预警 安徽省 预警体系
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HS-RNN在机械主轴振动预报方法中的研究 被引量：1
9
作者 片锦香 智杰峰 《机械设计与制造》 北大核心 2020年第8期85-89,共5页
机械主轴在高速运行过程中由于转子质量分布不均,造成主轴振动,从而影响其加工精度,因此常常采用动平衡方法来降低此类原因造成的振动。由于机械主轴长时间工作在变化频繁的工况条件下,难以在较短的时间内对主轴振动值进行准确调节,因... 机械主轴在高速运行过程中由于转子质量分布不均,造成主轴振动,从而影响其加工精度,因此常常采用动平衡方法来降低此类原因造成的振动。由于机械主轴长时间工作在变化频繁的工况条件下,难以在较短的时间内对主轴振动值进行准确调节,因此机械主轴振动预报模型对动平衡调节有着重要意义。机械主轴振动预报模型机理复杂,振动幅值具有随转速变化而非线性变化的特性,难以建立精确的机械主轴振动预报模型。且内置平衡块位置的选择忽略了变化工况对位置更新参数的影响,导致机械主轴振动预报模型精度较低。采用RNN(Recurrent Neural Network)递归神经网络建立机械主轴振动预报模型,对内置平衡块不同位置和主轴转速下的振动幅值预报,并引入HS(Harmony Search)和声搜索算法对平衡块位置参数通过自学习更新,从而提高机械主轴振动预报模型的精度。实验结果表明,提出的基于HSRNN的机械主轴振动预报方法能够自动确定网络结构,并对机械主轴的振动幅值进行准确预报。 展开更多
关键词 和声搜索算法 rnn递归神经网络 振动预报 机械主轴
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多源异构签到数据中改进RNN的POI推荐
10
作者 高丽 杨立身 《计算机工程与设计》 北大核心 2022年第5期1327-1334,共8页
在基于位置的社交网络(LBSNs)中,现有的兴趣点(POI)推荐方法主要考虑地理位置和社交关系因素的影响,对签到行为的顺序和时间因素影响关注较少。针对该问题,提出一种改进循环神经网络(RNN)的POI推荐的方法。通过因子分解机对影响POI推荐... 在基于位置的社交网络(LBSNs)中,现有的兴趣点(POI)推荐方法主要考虑地理位置和社交关系因素的影响,对签到行为的顺序和时间因素影响关注较少。针对该问题,提出一种改进循环神经网络(RNN)的POI推荐的方法。通过因子分解机对影响POI推荐因素的稀疏矩阵进行去稀疏化;通过提出的MMBE框架对多源异构签到数据整体建模,得到POI推荐的影响因子;将影响因子输入改进型RNN,计算出兴趣点预测值,将预测值最高的前K个兴趣点推荐给用户。实验结果表明,所提方法在精度、召回率、F1值方面优于其它3种较新的POI推荐方法。 展开更多
关键词 兴趣点推荐 基于位置的社交网络 循环神经网络 多源异构 因子分解机 签到数据
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