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深度学习的典型目标检测算法研究综述 被引量：201
1
作者 许德刚 王露 李凡 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2021年第8期10-25,共16页
目标检测是计算机视觉的一个重要研究方向,其目的是精确识别给定图像中特定目标物体的类别和位置。近年来,深度卷积神经网络(Deep Convolutional Neural Networks,DCNN)所具有的特征学习和迁移学习能力,在目标检测算法特征提取、图像表... 目标检测是计算机视觉的一个重要研究方向,其目的是精确识别给定图像中特定目标物体的类别和位置。近年来,深度卷积神经网络(Deep Convolutional Neural Networks,DCNN)所具有的特征学习和迁移学习能力,在目标检测算法特征提取、图像表达、分类与识别等方面取得了显著进展。介绍了基于深度学习目标检测算法的研究进展、常用数据集特点以及性能指标评价的关键参数,对比分析了双阶段、单阶段以及其他改进算法的网络结构和实现方式。阐述了算法在人脸、显著目标、行人、遥感图像、医学图像、粮虫等检测领域的应用进展,结合当前存在的问题和挑战,展望分析了其未来的研究方向。 展开更多
关键词 深度学习 目标检测 迁移学习 特征提取 计算机视觉
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大数据算法的歧视本质 被引量：149
2
作者 张玉宏 秦志光 肖乐 《自然辩证法研究》 CSSCI 北大核心 2017年第5期81-86,共6页
作为从海量数据中挖掘出知识的重要手段,大数据算法日益受到世人的重视。但大数据算法的负面效应——歧视性也日益凸显。本文先从文化、技术哲学和心理学等角度阐述了大数据算法的歧视内涵,并从三个不同层面讨论了大数据算法存在歧视性... 作为从海量数据中挖掘出知识的重要手段,大数据算法日益受到世人的重视。但大数据算法的负面效应——歧视性也日益凸显。本文先从文化、技术哲学和心理学等角度阐述了大数据算法的歧视内涵,并从三个不同层面讨论了大数据算法存在歧视性的内在必然性,最后给出缓解歧视性的三个方法。 展开更多
关键词 大数据算法 歧视性 范畴化
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深度神经网络图像语义分割方法综述 被引量：51
3
作者 徐辉 祝玉华 +1 位作者 甄彤 李智慧 《计算机科学与探索》 CSCD 北大核心 2021年第1期47-59,共13页
图像语义分割是计算机视觉领域近年来的热点研究课题,随着深度学习技术的兴起,图像语义分割与深度学习技术进行融合发展,取得了显著的进步,在无人驾驶、智能安防、智能机器人、人机交互等真实场景中应用广泛。首先对应用于图像语义分割... 图像语义分割是计算机视觉领域近年来的热点研究课题,随着深度学习技术的兴起,图像语义分割与深度学习技术进行融合发展,取得了显著的进步,在无人驾驶、智能安防、智能机器人、人机交互等真实场景中应用广泛。首先对应用于图像语义分割的几种深度神经网络模型进行简单介绍,接着详细阐述了现有主流的基于深度神经网络的图像语义分割方法,依据实现技术的区别对图像语义分割方法进行分类,并对每类方法中代表性算法的技术特点、优势和不足进行分析与总结。之后归纳了图像语义分割常用的大规模公共数据集和性能评价指标,并在此基础上对经典的语义分割方法的实验结果进行了对比,最后对语义分割领域未来可行的研究方向进行展望。 展开更多
关键词 计算机视觉 图像语义分割 深度神经网络
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一种障碍环境下机器人路径规划的蚁群粒子群算法 被引量：42
4
作者 邓高峰 张雪萍 刘彦萍 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第8期879-883,共5页
针对机器人在障碍环境下寻找最优路径问题,提出了一种障碍环境下机器人路径规划的蚁群粒子群算法.该方法有效地结合了粒子群算法和蚁群算法的优点,采用栅格法进行环境建模,利用粒子群算法的快速简洁等特点得到蚁群算法初始信息素分布,... 针对机器人在障碍环境下寻找最优路径问题,提出了一种障碍环境下机器人路径规划的蚁群粒子群算法.该方法有效地结合了粒子群算法和蚁群算法的优点,采用栅格法进行环境建模,利用粒子群算法的快速简洁等特点得到蚁群算法初始信息素分布,以减少迭代次数,加快算法的收敛速度;同时利用蚁群算法之间的可并行性,采用分布式技术实现蚂蚁之间的并行搜索,求解精度高等优点,求精确解.仿真实验结果证明了该方法的有效性,是机器人路径规划的一种较好的方法. 展开更多
关键词 路径规划 障碍环境 蚁群算法 粒子群算法
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基于免疫克隆选择优化的认知无线网络频谱分配 被引量：41
5
作者 柴争义 刘芳 《通信学报》 EI CSCD 北大核心 2010年第11期92-100,共9页
结合WRAN(无线区域网)给出了频谱感知过程;通过分析无线认知网络的物理连接,给出了频谱分配的数学模型,并将此模型转换为以网络效益最大化为目标的带约束优化问题,进而提出一种基于免疫克隆选择优化的认知无线网络频谱分配算法,并证明... 结合WRAN(无线区域网)给出了频谱感知过程;通过分析无线认知网络的物理连接,给出了频谱分配的数学模型,并将此模型转换为以网络效益最大化为目标的带约束优化问题,进而提出一种基于免疫克隆选择优化的认知无线网络频谱分配算法,并证明了该算法以概率1收敛。最后,对此算法进行了仿真实验。实验结果表明:所提算法与CSGC(颜色敏感图着色)算法、GA-SA(基于遗传算法的频谱分配)算法相比,能更好地实现网络效益最大化,同时,基于WRAN的系统级仿真结果,进一步证明了算法的有效性。 展开更多
关键词 免疫克隆选择 认知无线网络 频谱分配 收敛性 网络效益 无线区域网
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一种改进的支持向量机的文本分类算法 被引量：37
6
作者 巩知乐 张德贤 胡明明 《计算机仿真》 CSCD 北大核心 2009年第7期164-167,共4页
在文本分类中,应用支持向量机(SVM)算法能使分类在小样本的条件下具有良好的泛化能力。但支持向量机的参数取值决定了其学习性能和泛化能力。为提高支持向量机算法的性能,提出了一种采用免疫算法对支持向量机参数进行优化的文本分类算法... 在文本分类中,应用支持向量机(SVM)算法能使分类在小样本的条件下具有良好的泛化能力。但支持向量机的参数取值决定了其学习性能和泛化能力。为提高支持向量机算法的性能,提出了一种采用免疫算法对支持向量机参数进行优化的文本分类算法(IA-SVM)。算法减少了对支持向量机参数选择的盲目性,提高了SVM的预测精度。实验表明,IA-SVM算法在文本分类问题上明显提高了分类正确率,学习速度也有提高。 展开更多
关键词 免疫算法 支持向量机 文本分类
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鲸鱼优化算法研究综述 被引量：36
7
作者 许德刚 王再庆 +1 位作者 郭奕欣 邢奎杰 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2023年第2期328-336,共9页
鲸鱼优化算法是一种受座头鲸的狩猎行为启发所提出的新型群体智能优化算法,其性能远超传统算法。为了跟踪最新研究成果、促进群体智能优化算法领域的研究,首先介绍了鲸鱼优化算法的基本原理,简述了其实现步骤,并对比分析了其性能特点。... 鲸鱼优化算法是一种受座头鲸的狩猎行为启发所提出的新型群体智能优化算法,其性能远超传统算法。为了跟踪最新研究成果、促进群体智能优化算法领域的研究,首先介绍了鲸鱼优化算法的基本原理,简述了其实现步骤,并对比分析了其性能特点。针对其收敛速度慢、收敛精度低等缺点,总结分析了融入其他智能优化算法、Lévy飞行策略、混沌策略等改进方式及其优势与局限;接着阐述了其在组合优化、图像分割、数据预测等方面的应用及取得的效果;最后,对未来发展趋势进行总结与展望。 展开更多
关键词 鲸鱼优化算法 群体智能 改进策略
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傅里叶变换红外吸收光谱识别五种植物油的研究 被引量：31
8
作者 范璐 王美美 +2 位作者 杨红卫 杨福勤 吴娜娜 《分析化学》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2007年第3期390-392,共3页
以花生油、大豆油、芝麻油、棉籽油和米糠油为样品,采用傅里叶变换红外光谱仪,采集傅里叶变换红外吸收光谱,对光谱预处理后,提取红外特征信息,以1746cm-1和2855cm-1处的吸收峰面积比值为横坐标,1099cm-1处与1119cm-1处的吸收峰面积比为... 以花生油、大豆油、芝麻油、棉籽油和米糠油为样品,采用傅里叶变换红外光谱仪,采集傅里叶变换红外吸收光谱,对光谱预处理后,提取红外特征信息,以1746cm-1和2855cm-1处的吸收峰面积比值为横坐标,1099cm-1处与1119cm-1处的吸收峰面积比为纵坐标,在Origin6.0上做出二维分布图,对各种油脂进行识别分析。结果显示,大豆油与其它4种油脂之间有明显区分;大豆油、花生油和芝麻油分布效果好,但棉籽油各样品点之间比较分散;能与其它油脂区分开的有以下几种分布花生油明显区别于芝麻油、棉籽油和大豆油;米糠油明显区别于棉籽油和大豆油。分布有交叉的油脂有米糠油与花生油或芝麻油有交叉,棉籽油与芝麻油有交叉。 展开更多
关键词 傅里叶变换红外吸收光谱 花生油 芝麻油 大豆油 棉籽油 米糠油 识别分析
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蝙蝠算法研究及应用综述 被引量：35
9
作者 许德刚 赵萍 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2019年第15期1-12,31,共13页
蝙蝠算法(BA)是一种受蝙蝠利用超声波回声定位觅食行为启发的新型群体智能优化算法。介绍了蝙蝠算法的基本原理,分析了性能影响因素,论述了算法的改进策略,并阐述了蝙蝠算法在数据挖掘、图像处理、组合优化等方面的应用与发展。最后结... 蝙蝠算法(BA)是一种受蝙蝠利用超声波回声定位觅食行为启发的新型群体智能优化算法。介绍了蝙蝠算法的基本原理,分析了性能影响因素,论述了算法的改进策略,并阐述了蝙蝠算法在数据挖掘、图像处理、组合优化等方面的应用与发展。最后结合蝙蝠算法的性能特点和应用方向,对蝙蝠算法未来的研究发展方向进行了展望。 展开更多
关键词 蝙蝠算法 群体智能 改进策略 优化 算法融合
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基于MapReduce的K-Medoids并行算法 被引量：33
10
作者 张雪萍 龚康莉 赵广才 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2013年第4期1023-1025,1035,共4页
为了解决传统K-Medoids聚类算法在处理海量数据信息时所面临的内存容量和CPU处理速度的瓶颈问题,在深入研究K-Medoids算法的基础之上,提出了基于MapReduce编程模型的K-Medoids并行化算法思想。Map函数部分的主要任务是计算每个数据对象... 为了解决传统K-Medoids聚类算法在处理海量数据信息时所面临的内存容量和CPU处理速度的瓶颈问题,在深入研究K-Medoids算法的基础之上,提出了基于MapReduce编程模型的K-Medoids并行化算法思想。Map函数部分的主要任务是计算每个数据对象到簇类中心点的距离并(重新)分配其所属的聚类簇;Reduce函数部分的主要任务是根据Map部分得到的中间结果,计算出新簇类的中心点,然后作为中心点集给下一次MapReduce过程使用。实验结果表明:运行在Hadoop集群上的基于MapReduce的K-Medoids并行化算法具有较好的聚类结果和可扩展性,对于较大的数据集,该算法得到的加速比更接近于线性。 展开更多
关键词 K-Medoids 云计算 MAPREDUCE 并行计算 HADOOP
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STM32F103VET6和ENC28J60的嵌入式以太网接口设计 被引量：33
11
作者 张庆辉 马延立 《单片机与嵌入式系统应用》 2012年第9期23-25,32,共4页
介绍了一种基于STM32F103VET6微处理器和以太网控制芯片ENC28J60的嵌入式以太网接口的设计方案。分析了基于Cortex-M3内核的微处理器STM32F103VET6的功能和特点,以及以太网控制芯片ENC28J60的主要性能和结构特性,并给出了接口的硬件和... 介绍了一种基于STM32F103VET6微处理器和以太网控制芯片ENC28J60的嵌入式以太网接口的设计方案。分析了基于Cortex-M3内核的微处理器STM32F103VET6的功能和特点,以及以太网控制芯片ENC28J60的主要性能和结构特性,并给出了接口的硬件和软件设计方案。本接口尺寸小、性能高,适合于便携式仪器仪表中的应用。 展开更多
关键词 STM32F103VET6 ENC28J60 嵌入式以太网
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基于Python的网络爬虫系统的设计与实现 被引量：32
12
作者 李琳 《信息通信》 2017年第9期26-27,共2页
数据的抓取是数据分析工作的基础,没有了数据一些研究分析工作也就无法进行。网络爬虫可以快速抓取互联网各类信息,本文以抓取二手房信息为例,实现基于Python的网络爬虫信息系统,完成了目标数据的高效获取。实验结果表明:本程序提供了... 数据的抓取是数据分析工作的基础,没有了数据一些研究分析工作也就无法进行。网络爬虫可以快速抓取互联网各类信息,本文以抓取二手房信息为例,实现基于Python的网络爬虫信息系统,完成了目标数据的高效获取。实验结果表明:本程序提供了一种快速获取网页数据的方法,为后续的数据挖掘研究提供支持。 展开更多
关键词 搜索引擎 PYTHON 网络爬虫
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5G车联网展望 被引量：28
13
作者 王良民 刘晓龙 +2 位作者 李春晓 杨睛 杨卫东 《网络与信息安全学报》 2016年第6期1-12,共12页
分析了当前结构下车联网的功能特点,结合新兴的5G通信技术,提出了可多网接入与融合的5G车联网体系结构。该结构不同于基于IEEE 802.11p的车联网VANET结构,而是采用D2D技术实现车联网灵活的终端通信。对比了5G车联网和基于IEEE 802.11p的... 分析了当前结构下车联网的功能特点,结合新兴的5G通信技术,提出了可多网接入与融合的5G车联网体系结构。该结构不同于基于IEEE 802.11p的车联网VANET结构,而是采用D2D技术实现车联网灵活的终端通信。对比了5G车联网和基于IEEE 802.11p的VANET结构中关键技术参数,并分析了5G车联网低时延、频谱和能源的高效利用等特点以及面临的干扰管理和安全方面的挑战。最后,展望了5G车联网在商业和特定环境下的应用与发展趋势。 展开更多
关键词 5G 车联网 D2D 低时延 多网融合
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基于POI数据的南京市空间格局定量研究 被引量：28
14
作者 李卫东 张铭龙 段金龙 《世界地理研究》 CSSCI 北大核心 2020年第2期317-326,共10页
从语义属性、几何形态等方面对典型城市空间格局要素进行定量化抽取及特征分析,总结归纳出城市空间格局要素间的关联特征。在此基础上,将POI数据进行分类,设计了基于平面核密度估计算法、空间聚类与双重密度因子分析分析算法,并以南京... 从语义属性、几何形态等方面对典型城市空间格局要素进行定量化抽取及特征分析,总结归纳出城市空间格局要素间的关联特征。在此基础上,将POI数据进行分类,设计了基于平面核密度估计算法、空间聚类与双重密度因子分析分析算法,并以南京市为例,通过栅格叠加计算,提取边界,分类渲染以及栅格重分类等步骤,实现南京城市空间格局及商业中心抽取。结果发现城市商业中心有效地反映了城市空间总体格局的区域分布,提取出的南京市商业中心基本符合2000-2020年的南京市总体规划,但文本并不能直接体现城市各商业中心的定位,城市中除了主城区这个集聚且组团的单中心商业模式,各个县城、开发区、高新区都有各自形成的商业中心,符合城市的多商业模式。较传统的城市商业空间研究来说,基于POI数据的定量研究对城市总体格局及商业空间的认知更为精细,有助于商业中心的识别及行业特征的分析,便于政府部门对现有规划功能区的发展方向进行调整,使得不同功能区空间结构与特征关系更加合理。 展开更多
关键词 城市空间格局 空间分析 要素特征抽取 POI数据 南京市
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图像去雾算法研究进展 被引量：27
15
作者 蒋华伟 杨震 +1 位作者 张鑫 董前林 《吉林大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第4期1169-1181,共13页
图像去雾技术根据算法的处理方式分为两类:一类是图像增强去雾算法,涉及直方图均衡化、小波变换和基于色彩恒常理论的Retinex算法等;另一类是图像复原去雾算法,主要包括传统基于光偏振特性的多幅图像复原和基于先验假设的单幅图像复原... 图像去雾技术根据算法的处理方式分为两类:一类是图像增强去雾算法,涉及直方图均衡化、小波变换和基于色彩恒常理论的Retinex算法等;另一类是图像复原去雾算法,主要包括传统基于光偏振特性的多幅图像复原和基于先验假设的单幅图像复原等方法,以及基于深度学习的图像复原算法。为了今后更好地研究图像去雾技术,本文系统地回顾了图像去雾算法的发展情况,对图像去雾算法研究中存在的问题进行了分析,并尝试探讨了其发展趋势。 展开更多
关键词 信息处理技术 雾霾图像 图像去雾 图像增强 图像复原
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P2P网络构架下路径查找的优化算法 被引量：26
16
作者 陈娟 刘继承 孔维华 《计算机与数字工程》 2008年第10期27-29,125,共4页
介绍对等网络(Peer-to-Peer,P2P)的基本概念及近年来出现的具有代表性的P2P网络构架下的智能优化算法:基于遗传算法的优化算法,基于蚁群算法的优化算法,混合算法的优化算法;最后对P2P路径优化智能算法做一个展望。
关键词 P2P 遗传算法 蚁群算法 混合算法
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谷物害虫检测与分类识别技术的研究及应用 被引量：26
17
作者 范艳峰 甄彤 《计算机工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第12期187-189,213,共4页
阐述了在仓储物害虫检测与分类识别的方法,提出了检测系统的硬件组成,对检测到的谷物害虫图像的一阶灰度值直方图和图像的目标区域,自动提取静态仓储物害虫图像的数理统计特征、纹理特征和几何形状特征的主要技术和方法。试验结果表明,... 阐述了在仓储物害虫检测与分类识别的方法,提出了检测系统的硬件组成,对检测到的谷物害虫图像的一阶灰度值直方图和图像的目标区域,自动提取静态仓储物害虫图像的数理统计特征、纹理特征和几何形状特征的主要技术和方法。试验结果表明,该方法可为谷物害虫的计算机自动模式识别(快速分类)提供稳定的特征参数值,有效提高了识别率,为仓储物害虫的快速鉴定和分类研究开辟了新途径。 展开更多
关键词 仓储物害虫检测 数理统计特征 纹理特征 几何形状特征
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卷积神经网络综述 被引量：25
18
作者 张庆辉 万晨霞 《中原工学院学报》 CAS 2017年第3期82-86,90,共6页
归纳总结国内外卷积神经网络的结构,分析卷积神经网络的基本原理,阐述卷积神经网络在图像识别中的相关应用及取得的最新研究成果,指出了卷积神经网络在图像识别应用中存在的不足以及未来的发展方向。
关键词 神经网络 卷积神经网络 图像识别 网络结构
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一种基于卷积神经网络特征表征的语音情感识别方法 被引量：24
19
作者 姜芃旭 傅洪亮 +1 位作者 陶华伟 雷沛之 《电子器件》 CAS 北大核心 2019年第4期998-1001,共4页
为提高智能语音情感识别系统的准确性,提出了一种基于卷积神经网络CNN(Convolution Neural Network)特征表征的语音情感识别模型。该卷积模型以Lenet-5模型为基础,增加了一层卷积层和池化层,并将二维卷积核改为一维卷积核,将一维特征预... 为提高智能语音情感识别系统的准确性,提出了一种基于卷积神经网络CNN(Convolution Neural Network)特征表征的语音情感识别模型。该卷积模型以Lenet-5模型为基础,增加了一层卷积层和池化层,并将二维卷积核改为一维卷积核,将一维特征预处理后,输送进该模型中,对特征变换表征,最后利用SoftMax分类器实现情感分类。CASIA与EMO-DB公开数据库上的识别结果显示:与Lenet-5网络相比,所设计网络模型的准确率分别提升了1.3%与2%,与Softmax分类器相比,准确率分别提升了3.8%与6.1%。仿真结果验证了网络模型的有效性。 展开更多
关键词 语音情感识别 特征表征 深度学习 卷积神经网络
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我国国家标准和行业标准中黄曲霉毒素测定方法综述 被引量：22
20
作者 马海华 孙楫舟 +2 位作者 甄彤 张元 夏善红 《食品工业科技》 CAS CSCD 北大核心 2016年第6期360-366,共7页
黄曲霉毒素广泛存在于自然界中,能够污染多种农作物和食品,对人类的健康造成极其严重的危害。目前,尚无绝对有效的措施避免黄曲霉毒素的污染,因此,制定相应的标准并进一步规范和加强对黄曲霉毒素的检测和监控显得尤为重要。截至到2015年... 黄曲霉毒素广泛存在于自然界中,能够污染多种农作物和食品,对人类的健康造成极其严重的危害。目前,尚无绝对有效的措施避免黄曲霉毒素的污染,因此,制定相应的标准并进一步规范和加强对黄曲霉毒素的检测和监控显得尤为重要。截至到2015年1月,我国现行的针对黄曲霉毒素的国家标准和行业标准共有21个,其中有11个标准在2010-2015年发布实施。本文全面综述了21个标准中采纳的7种测定方法及其特点,其中高效液相色谱法是目前广泛使用的最权威的确证定量测定方法,而免疫层析法则是最简便的快速筛查定性检测方法。在此基础上,本文进一步讨论了标准的制修订现状,并展望了黄曲霉毒素检测技术的发展趋势。 展开更多
关键词 黄曲霉毒素 标准 测定 方法
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