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题名基于改进深度学习网络的音乐风格分类模型优化方法
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作者
郭联俊
侯峰
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机构
陕西铁路工程职业技术学院
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出处
《微型电脑应用》
2023年第1期24-27,共4页
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基金
2020年陕西高校学生工作研究课题(2020FKT67)
《现代职业教育与非遗人才培养研究》子课题(ZJS-FY-023)。
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文摘
采用目前方法对音乐风格进行分类时,没有对提取的特征和进行融合处理,导致分类有效性差、时间复杂度高。对此基于改进深度学习网络提出一种音乐风格分类模型优化方法。在音高、节奏和音色三个方面对音乐进行特征提取,并在D-S证据理论的基础上对提取的特征进行融合处理,将融合后的音乐特征输入改进深度学习网络,构建音乐风格分类模型,实现音乐风格的分类。实验结果表明,所提方法的分类F1值高、时间复杂度低、ROC曲线趋近于1。
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关键词
改进深度学习网络
音乐风格
特征提取
D-S证据理论
分类模型
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Keywords
improve deep learning network
music style
feature extraction
D-S evidence theory
classification model
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分类号
TN912.34
[电子电信—通信与信息系统]
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题名深度学习算法下的采摘机器人系统优化研究
被引量：2
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作者
张军凯
李欣
韩俊先
赵娟
程龙雪
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机构
河北机电职业技术学院电气工程系
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出处
《农机化研究》
北大核心
2024年第4期58-62,共5页
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基金
河北省高等学校科学技术研究项目(ZC2021222)。
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文摘
为了实现苹果采摘的自动化,基于图像深度学习算法,对采摘机器人系统进行优化设计。首先,采用高斯滤波的方法,对摄像头采集的图像进行滤波处理;其次,在VGG16深度学习网络算法的基础上,增加区域推荐学习网络,进而减少识别样本容量,提高识别率;再次,采用单目视觉系统和激光测距器,实现目标苹果的图像坐标向实际空间坐标的转化,并采用双反馈系统实现采摘机械臂控制;最后,对系统进行测试。结果表明:系统具有良好的目标识别精度和机械臂控制精度。
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关键词
采摘机器人
改进型深度学习网络
高斯滤波
视觉定位
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Keywords
picking robot
improved deep learning network
gaussian filtering
visual positioning
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分类号
S225
[农业科学—农业机械化工程]
TP242
[农业科学—农业工程]
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题名基于人工智能技术的智媒体就业推荐平台构建研究
被引量：1
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作者
赵勇进
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机构
西安工程大学
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出处
《自动化技术与应用》
2024年第1期84-87,共4页
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文摘
为了解决目前就业推荐方法资源覆盖率低的问题,设计一种基于人工智能技术的智媒体就业推荐平台。通过人工智能技术设计智媒体就业推荐平台的整体框架,包括基础数据模块、用户界面模块、后台管理模块及个性化推荐模块,并设计学生和管理者在智媒体就业推荐平台中的业务流程。采用基于就业意向的个性化推荐算法,在智媒体就业推荐平台中为用户推荐就业资源,完成智媒体就业推荐平台的构建。实验结果表明,该平台运行时间随着请求数量的增加缓慢上升,抗压性较好,资源覆盖率均高于80%。
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关键词
改进深度学习网络
特征提取
D-S证据理论
分类模型
就业推荐
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Keywords
improving the deep learning network
feature extraction
D-S evidence theory
classification model
employment recommendation
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分类号
TP183
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
TP391
[自动化与计算机技术—控制科学与工程]
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