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利用深度学习网络对医学影像分类识别的比较研究 被引量:7
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作者 刘汉卿 康晓东 +3 位作者 李博 张华丽 冯继超 韩俊玲 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2021年第S01期89-94,共6页
计算机辅助诊断技术在临床医学中具有实际意义。分别以肺结节和髋关节骨折影像为典型的区域和边界特征影像,讨论其在不同网络中的适用性。首先,对肺结节CT图像和髋关节X-ray骨折图像进行信息标注,并分别以CNN,Resnet,DBN和SGAN预训练并... 计算机辅助诊断技术在临床医学中具有实际意义。分别以肺结节和髋关节骨折影像为典型的区域和边界特征影像,讨论其在不同网络中的适用性。首先,对肺结节CT图像和髋关节X-ray骨折图像进行信息标注,并分别以CNN,Resnet,DBN和SGAN预训练并调参至最优,通过Softmax分类器完成分类识别。其次,以图像空间分辨率和噪声作为不同深度学习网络的比较特征,从深度学习网络结构等方面分析了识别率。仿真实验结果表明,Resnet在数据集皆有优异表现,且具有良好的泛化能力和鲁棒性。 展开更多
关键词 深度学习 CNN Resnet DBN sgan 图像分类
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基于孪生对抗SGAN的行人重识别研究 被引量:4
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作者 刘仁春 孟朝晖 《电子测量技术》 2019年第15期155-160,166,共7页
针对非重叠跨摄像头下的行人重识别任务易受行人姿态多变影响的问题,提出一种基于孪生生成式对抗网络(SGAN)的行人重识别改进方法。首先,在孪生网络结构中嵌入生成式对抗网络,组成SGAN。其次,在SGAN对抗学习中利用DeeperCut模型提取骨... 针对非重叠跨摄像头下的行人重识别任务易受行人姿态多变影响的问题,提出一种基于孪生生成式对抗网络(SGAN)的行人重识别改进方法。首先,在孪生网络结构中嵌入生成式对抗网络,组成SGAN。其次,在SGAN对抗学习中利用DeeperCut模型提取骨架关键点,完成姿态迁移,并擦除与原始行人姿态相关的特征。最后,行人匹配过程脱离额外姿态特征辅助,既降低了计算量又提升了识别精度。在大型数据集Market1501和CUHK03上验证该方法的有效性,一次匹配成功率达到84.06%,平均精度均值达到86.75%,优于多数典型行人重识别方法。 展开更多
关键词 行人重识别 sgan 姿态迁移 骨架关键点 特征擦除
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对抗神经网络在轴承故障诊断中的应用
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作者 樊星男 刘晓娟 《机械科学与技术》 CSCD 北大核心 2024年第4期690-697,共8页
针对条件对抗神经网络(CGAN)只能进行真假不能进行分类判别和半监督对抗神经网络(SGAN)需要同时进行分类和真假判别的缺点,提出了一种改进对抗神经网络CSGAN模型,并给出了具体设计。该对抗网络的生成器G以CGAN为基础,由多层感知机(MLP)... 针对条件对抗神经网络(CGAN)只能进行真假不能进行分类判别和半监督对抗神经网络(SGAN)需要同时进行分类和真假判别的缺点,提出了一种改进对抗神经网络CSGAN模型,并给出了具体设计。该对抗网络的生成器G以CGAN为基础,由多层感知机(MLP)构成;判别器D以SGAN为基础,由卷积神经网络(CNN)构成。基于CSGAN,还提出了一种二维对抗神经网络轴承故障诊断方法,该方法首先将原始故障信号归一化到[-1,1]区间,然后利用一个滑窗从归一化数据中截取1024长度的数据,并转换构成32×32尺寸的二维矩阵作为CSGAN的输入。经多个公开数据集验证表明,这一诊断方法在不同样本比例的情况下都能有效提高判别器的诊断精度,具有良好的适用性。 展开更多
关键词 对抗神经网络 条件对抗神经网络 半监督对抗神经网络 轴承故障诊断
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基于信息增益比和SGAN的信息系统评估模型
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作者 李健 薛惠锋 张文涛 《火力与指挥控制》 CSCD 北大核心 2021年第3期131-137,共7页
信息系统的安全对于个人、企业甚至国家都至关重要,因此,对信息系统安全的评估也极为严格。以军工单位的信息系统为例,标准过于冗余,且样本数量较少,使得神经网络难以达到预期的评估效果。针对这些问题,建立了“信息增益比+SGAN”的分... 信息系统的安全对于个人、企业甚至国家都至关重要,因此,对信息系统安全的评估也极为严格。以军工单位的信息系统为例,标准过于冗余,且样本数量较少,使得神经网络难以达到预期的评估效果。针对这些问题,建立了“信息增益比+SGAN”的分类评估模型,通过计算信息增益比得到各项指标对信息系统安全划分的重要度,减少无关紧要的冗余指标;用重要指标量化后的样本训练SGAN,得到一个强有力的分类判别网络,来对信息系统的安全进行评估分类,同时输出样本“真伪概率”和“下类似比系数”作为专家是否要人为对该系统进行评估的参考标准。 展开更多
关键词 信息系统安全评估 信息增益比 sgan 下类似比系数
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高通量透析对维持性血液透析患者营养状况的影响 被引量:6
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作者 路凌 冯亚红 +1 位作者 武军 陈强 《陕西医学杂志》 CAS 2012年第7期814-815,共2页
目的:探讨高通量透析对维持性血液透析患者营养状况的影响。方法:入选80例合并营养不良的维持性血液透析患者(n=80),使用Baxter CT190双醋酸膜滤器行高通量透析6个月,观察高通量透析前后患者改良SGAN、BMI、TSF、MAMC、ALB、PA、TF、透... 目的:探讨高通量透析对维持性血液透析患者营养状况的影响。方法:入选80例合并营养不良的维持性血液透析患者(n=80),使用Baxter CT190双醋酸膜滤器行高通量透析6个月,观察高通量透析前后患者改良SGAN、BMI、TSF、MAMC、ALB、PA、TF、透析前CH、BUN、SCr等营养指标的变化。结果:80例合并营养不良的血液透析患者采用高通量透析6个月后,各项营养指标均有明显改善,有统计学意义。结论:采用高通量透析方法更有利于维持性血液透析患者营养状况的改善,有统计学意义。 展开更多
关键词 血液透析滤过 @高通量透析 营养不良 @改良sgan
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基于SGAN深度学习的企业财务风险的预警研究
6
作者 徐婷婷 刘洪久 胡彦蓉 《信息系统工程》 2024年第9期83-85,共3页
及时了解企业的财务风险情况,可以有效对财务风险进行预警预测。选取2019年2580家企业的财务数据为样本数据,首先利用CRITIC对样本数据的各项指标赋予权重并用灰色关联分析法进行测度,然后利用K-means聚类方法划分公司的风险等级,最后利... 及时了解企业的财务风险情况,可以有效对财务风险进行预警预测。选取2019年2580家企业的财务数据为样本数据,首先利用CRITIC对样本数据的各项指标赋予权重并用灰色关联分析法进行测度,然后利用K-means聚类方法划分公司的风险等级,最后利用SGAN模型构建财务风险预警模型。实验结果表明:与其他深度学习模型相比较,基于SGAN的财务风险预警模型的预测效果最好,在测试集上的准确率可以达到91.75%,证明了SGAN模型在财务风险领域应用的可行性。 展开更多
关键词 sgan模型 财务风险预警 深度学习
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基于半监督生成对抗网络的乳腺癌图像分类 被引量:1
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作者 宣萌 刘坤 《光电子.激光》 CAS CSCD 北大核心 2022年第7期770-777,共8页
本文针对仅有少量带标签样本时如何提高大量未标注样本分类的的鲁棒性和准确性问题,提出一种基于改进的半监督生成对抗网络(semi-supvised generative adversarial networks,SGAN)的乳腺癌图像分类方法。该方法在输出层使用Softmax函数... 本文针对仅有少量带标签样本时如何提高大量未标注样本分类的的鲁棒性和准确性问题,提出一种基于改进的半监督生成对抗网络(semi-supvised generative adversarial networks,SGAN)的乳腺癌图像分类方法。该方法在输出层使用Softmax函数替代Sigmoid函数实现多分类。首先将随机向量输入到生成网络中,生成伪样本并标记为伪样本类进行训练。接着将真实标签样本、真实无标签样本和伪样本输入到判别网络中,输出为不同类概率值;然后采用半监督训练方法反向传播更新参数;最后实现对乳腺癌病理图像的分类,标注样本数量分别为25、50、100和200,最终准确率达到95.5%。实验结果表明,当标注样本有限时,本文算法的准确率具有良好的鲁棒性。本文算法相比于使用卷积神经网络和迁移学习(tranfer learning,TL)等分类方法准确率有了显著提高。 展开更多
关键词 半监督生成对抗网络 数据增强 注意力机制 批归一化处理 图像分类
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