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融合改进的三帧差分和ViBe 算法的运动目标检测 认领
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作者 王春丹 谢红薇 +1 位作者 李亚旋 张昊 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2020年第13期199-203,共5页
针对ViBe算法在相机抖动和树叶晃动的动态背景下,出现的误检率高和准确度低的问题,提出一种改进的ViBe算法。该算法选取多帧使用基于Canny的三帧差分改进算法进行背景建模;在背景模型更新时根据背景复杂程度设置调整因子,调整阈值和背... 针对ViBe算法在相机抖动和树叶晃动的动态背景下,出现的误检率高和准确度低的问题,提出一种改进的ViBe算法。该算法选取多帧使用基于Canny的三帧差分改进算法进行背景建模;在背景模型更新时根据背景复杂程度设置调整因子,调整阈值和背景模型更新率适应动态背景的检测;为提高检测目标的完整性,改进的ViBe算法得到的前景目标,与三帧差分算法结合并且进行形态学处理完成对运动目标的提取。实验结果表明,改进的算法在树枝晃动、相机抖动的复杂背景下,检测目标的准确度和完整性提高了。 展开更多
关键词 运动目标检测 ViBe算法 三帧差分法 CANNY 自适应阈值
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基于深度图卷积胶囊网络的图分类模型 认领
2
作者 刘海潮 王莉 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2020年第9期219-225,共7页
针对提取图表征用于图分类过程中的结构信息提取过程的问题,提出了一种图卷积神经网络与胶囊网络融合的图分类模型。首先,利用图卷积神经网络处理图中的节点信息,迭代以后得到节点表征,表征中蕴含着该节点的子树结构信息;然后,利用Weisf... 针对提取图表征用于图分类过程中的结构信息提取过程的问题,提出了一种图卷积神经网络与胶囊网络融合的图分类模型。首先,利用图卷积神经网络处理图中的节点信息,迭代以后得到节点表征,表征中蕴含着该节点的子树结构信息;然后,利用Weisfeiler-Lehman图核算法的思想对节点表征的多维度进行排序,得到多视角的图表征;最后,将多视角的图表征整理成胶囊的形式并输入胶囊网络,使用动态路由算法得到更高层次的分类胶囊,进而进行分类。实验结果表明,所提模型在公共数据集上的分类准确度提升了1%~3%,同时具备更强的结构特征提取能力,在少样本情况下的表现比DGCNN更加稳定。 展开更多
关键词 图分类 图表征 图卷积神经网络 胶囊网络 Weisfeiler-Lehman图核算法
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基于卷积神经网络的FrameNet框架消歧研究 认领
3
作者 郭宇飞 郝晓燕 《中北大学学报:自然科学版》 CAS 2020年第4期346-351,共6页
针对当前FrameNet框架下的词义消歧准确率较低的问题,采用卷积神经网络应用于FrameNet框架进行框架消歧研究.该模型依托依存句法分析树排序选出待消歧词的6个邻接单词节点,并选择单词词义、父节点词义、单词词性、单词依存分析类型作为... 针对当前FrameNet框架下的词义消歧准确率较低的问题,采用卷积神经网络应用于FrameNet框架进行框架消歧研究.该模型依托依存句法分析树排序选出待消歧词的6个邻接单词节点,并选择单词词义、父节点词义、单词词性、单词依存分析类型作为消歧特征,使用Softmax函数作为全连接层分类器,通过输出待消歧词可激活的各框架概率选出概率值最高的作为激活框架,从而判定待消歧词词义.实验结果表明,该模型在FrameNet框架的消歧准确率较高于条件随机场等其他普遍算法,各目标词的准确率较为稳定,通过该模型切实提升了FrameNet框架消歧的准确率. 展开更多
关键词 FRAMENET 框架消歧 卷积神经网络 特征提取
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脑网络社团连接在轻度认知障碍分类中的应用 认领
4
作者 高原 王鑫 +2 位作者 牛焱 曹锐 相洁 《太原理工大学学报》 CAS 北大核心 2020年第4期535-540,共6页
轻度认知障碍(mild cognitive impairment,MCI)发展成为阿尔茨海默病(alzheimer’s disease,AD)的概率极高,因此对于MCI的早诊尤为重要。本研究首次选取模块桥梁连接数作为分类特征,精确直观地反映出各功能脑区连接的异常损失。首先利... 轻度认知障碍(mild cognitive impairment,MCI)发展成为阿尔茨海默病(alzheimer’s disease,AD)的概率极高,因此对于MCI的早诊尤为重要。本研究首次选取模块桥梁连接数作为分类特征,精确直观地反映出各功能脑区连接的异常损失。首先利用“堆结构”的贪婪算法模块化MCI和正常人(normal control,NC)的静息态功能脑网络,之后根据连接介数中心性去除网络中冗余功能连接,选取模块间与模块内桥梁连接数作为分类特征。该研究利用支持向量机对NC和MCI进行识别,平均分类正确率达92.89%,且统计分析显示两组被试在模块内及模块间的桥梁连接数有明显差异,其中默认网络、边缘系统的差异最为显著,这与先前研究基本一致。 展开更多
关键词 轻度认知障碍 功能磁共振影像 社团结构 桥梁连接 支持向量机 分类
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融合项目嵌入表征与注意力机制的推荐算法 认领
5
作者 都奕冰 孙静宇 《计算机工程与设计》 北大核心 2020年第3期682-688,共7页
为挖掘用户行为信息的隐性反馈,提出一种融合项目嵌入表征与注意力机制的深度学习序列化推荐算法。由于项目间的相关性特征和用户行为特征对提高推荐算法准确性有重要意义,在GRU网络模型的基础上,考虑点击序列中项目间的相关性,通过word... 为挖掘用户行为信息的隐性反馈,提出一种融合项目嵌入表征与注意力机制的深度学习序列化推荐算法。由于项目间的相关性特征和用户行为特征对提高推荐算法准确性有重要意义,在GRU网络模型的基础上,考虑点击序列中项目间的相关性,通过word2vec将浏览项目表征为高维向量,弥补传统项目表征的不足;用停留时间优化注意力机制刻画用户兴趣偏好,提高推荐准确性。通过实例验证了所提算法的有效性,召回率达到了69.61%,分类效果优于其它模型。 展开更多
关键词 推荐算法 注意力机制 停留时间 项目嵌入 深度学习
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不确定脑网络的异常拓扑分析及分类研究 认领
6
作者 刘峰 Godfred Kim Mensah +3 位作者 李欣芸 刘鸿丽 李瑶 郭浩 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2020年第2期127-132,共6页
静息态功能脑网络在脑疾病研究中得到了广泛的应用。然而传统的功能连接网络分析主要集中在确定图上,忽视了大脑区域之间的不确定信息。基于此,对不确定脑网络进行了研究,该方法不需要进行阈值选择,而且可以更准确地对功能连接网络进行... 静息态功能脑网络在脑疾病研究中得到了广泛的应用。然而传统的功能连接网络分析主要集中在确定图上,忽视了大脑区域之间的不确定信息。基于此,对不确定脑网络进行了研究,该方法不需要进行阈值选择,而且可以更准确地对功能连接网络进行建模。同时,将频繁子图挖掘应用到了不确定图上,并提出了几种新的判别性特征选择方法。分类结果显示,基于不确定脑网络的磁共振影像分类方法有效地提高了抑郁症诊断的准确率。 展开更多
关键词 抑郁症 不确定脑网络 频繁子图挖掘 判别性特征选择
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属性值和属性变化的增量属性约简算法 认领
7
作者 景运革 景罗希 +1 位作者 王宝丽 程妮 《山东大学学报:理学版》 CAS CSCD 北大核心 2020年第1期62-68,共7页
针对决策信息系统属性增加且属性值发生细化的情况下如何快速更新属性约简的问题,探讨了基于矩阵方法计算决策信息系统相对知识粒度的增量更新机理,设计了属性增加且属性值发生细化的矩阵增量约简算法。当决策表中的属性值细化且决策表... 针对决策信息系统属性增加且属性值发生细化的情况下如何快速更新属性约简的问题,探讨了基于矩阵方法计算决策信息系统相对知识粒度的增量更新机理,设计了属性增加且属性值发生细化的矩阵增量约简算法。当决策表中的属性值细化且决策表中属性增加时,所提出的增量约简算法与非增量约简算法及其他增量约简算法相比,约简的分类精度变化不大,但是能够大大缩短计算约简的运行时间。最后利用一些UCI数据集做了大量仿真实验,仿真结果验证了所给出的动态属性约简算法能够有效地解决动态数据约简的问题。 展开更多
关键词 粗糙集 增量学习 属性约简 知识粒度
基于SSM框架的毕业设计管理系统设计与实现 认领
8
作者 刘继华 路晓梦 +1 位作者 张志宏 李佳仪 《吕梁学院学报》 2020年第2期34-38,共5页
采用SSM框架,用JAVA语言实现了B/S架构的毕业设计管理系统.主要包含选题、开题、中期检查、设计及论文管理等功能.经实践,系统对毕业设计管理科学化、规范化、高效化等方面具有一定的价值,值得推广应用.
关键词 B/S SSM 毕业设计
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面向信息细节化的图像边缘检测 认领
9
作者 赵子润 高保禄 +1 位作者 郭云云 田力 《电子技术与软件工程》 2020年第9期131-132,共2页
本文针对以往基于传统Canny算法进行图像边缘检测易出现边缘信息丢失、图像细节失真的问题,提出面向信息细节化的图像边缘检测方法,在Canny算法图像边缘检测的基础上,引入双边滤波技术和自适应阈值技术,以提高图像边缘检测精度。
关键词 图像边缘检测 CANNY算法 双边滤波 自适应阈值
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多分量权值的树结构立体匹配算法 认领
10
作者 李亚旋 谢红薇 +1 位作者 王春丹 张兴忠 《计算机工程与设计》 北大核心 2020年第9期2501-2506,共6页
为解决稠密视差图中弱纹理区域和深度不连续区域之间匹配精度较低的问题,提出一种多分量权值的最小生成树立体匹配算法。采用融合像素的截断绝对强度差与图像梯度的方法得到视差图的初始匹配代价值;提出将改进的颜色内相关性和颜色信息... 为解决稠密视差图中弱纹理区域和深度不连续区域之间匹配精度较低的问题,提出一种多分量权值的最小生成树立体匹配算法。采用融合像素的截断绝对强度差与图像梯度的方法得到视差图的初始匹配代价值;提出将改进的颜色内相关性和颜色信息相结合的方法共同计算最终的多分量权值,构建最小生成树,完成代价聚合;利用Winner-take-all(WTA)策略获初始视差图并运用非局部后处理方法细化视差。实验结果表明,基于Middlebury立体视觉数据集测试平台,该算法的平均误匹配率为5.79%,有效提高了视差图的匹配准确度。 展开更多
关键词 立体匹配 多分量权值 颜色内相关性 最小生成树 代价聚合
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结合快速层式DCT和动态LOD的地形压缩绘制技术 认领
11
作者 杜德 高保禄 田力 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2020年第13期223-229,共7页
为了解决大规模地形实时渲染中地形数据的传输、存储和处理效率问题,提出了基于快速层式DCT的嵌入式零树编码对地形数据进行压缩,然后结合基于视点的动态LOD完成地形绘制。用快速DCT代替传统DCT对地形数据进行变换,按空间位置重组不同... 为了解决大规模地形实时渲染中地形数据的传输、存储和处理效率问题,提出了基于快速层式DCT的嵌入式零树编码对地形数据进行压缩,然后结合基于视点的动态LOD完成地形绘制。用快速DCT代替传统DCT对地形数据进行变换,按空间位置重组不同频率子带,对低频做逆DCT后作为下层输入,重复上述步骤直到满足要求;在获得的多分辨率频带上执行零树编码;结合动态LOD重新渲染地形。实验结果表明,该算法计算相对简单,压缩率与帧速率得到了有效的提升,绘制效果更加契合人眼的视觉感受。 展开更多
关键词 大规模地形 快速离散余弦变换 嵌入式零树编码 数据压缩
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基于随机共振原理的行波降噪方法研究 认领
12
作者 郝建军 王启银 张兴忠 《电子器件》 CAS 北大核心 2020年第3期522-527,共6页
行波信号的有效准确提取,对电网故障行波定位与保护技术具有重要意义。针对噪声背景下行波信号提取困难的问题,提出了一种基于随机共振原理的行波降噪方法。该方法通过分析在信号处理方面的随机共振原理,研究了行波、噪声和非线性单稳... 行波信号的有效准确提取,对电网故障行波定位与保护技术具有重要意义。针对噪声背景下行波信号提取困难的问题,提出了一种基于随机共振原理的行波降噪方法。该方法通过分析在信号处理方面的随机共振原理,研究了行波、噪声和非线性单稳态系统三者协同作用产生的随机共振现象;然后构造了改进的变步长四阶龙格-库塔算法,并以峭度和波形相关度来优化算法结果,使得到波形特征最大化而不失真的降噪行波信号。仿真与实验结果表明,该方法在强噪声背景下能有效准确地提取行波信号,具有较高的适用性与实用性,并对其他相关信号的降燥也具有一定参考意义。 展开更多
关键词 随机共振 行波 降噪 峭度 波形相关度
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基于无人机前端和SSD算法的输电线路部件检测模型对比研究 认领
13
作者 杨罡 孙昌雯 +4 位作者 王大伟 晋涛 徐澄宇 卢志博 张兴忠 《太原理工大学学报》 CAS 北大核心 2020年第2期212-219,共8页
基于深度学习的目标检测技术因其自身复杂的模型结构和对算力的需求,导致应用于无人机输电线路巡检中无法在机载前端实现高效且准确的检测。针对这一问题,面向输电线路无人机前端巡检中绝缘子、悬垂线夹及防震锤3类部件,选取Single Shot... 基于深度学习的目标检测技术因其自身复杂的模型结构和对算力的需求,导致应用于无人机输电线路巡检中无法在机载前端实现高效且准确的检测。针对这一问题,面向输电线路无人机前端巡检中绝缘子、悬垂线夹及防震锤3类部件,选取Single Shot MultiBox Detector(SSD)目标检测算法,通过使用不同的骨干网络对比性能差异,选择最佳网络结构并采用特征融合手段提高检测准确率。实验结果表明,采用Mobilenet_v1作为SSD的骨干网络进行特征提取,并融合不同层次特征进行检测,Mean Average Precision(mAP)可达90.21%,在具有边缘计算能力的嵌入式设备上可以达到每张63 ms的检测速度。为输电线路无人机前端实时检测提供了重要参考。 展开更多
关键词 输电线路巡检 部件检测 SSD 特征融合
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基于改进K-means的彩色图像分割算法 认领
14
作者 郭云云 高保禄 +2 位作者 赵子润 杜德 田力 《计算机工程与设计》 北大核心 2020年第10期2849-2854,共6页
针对基于K-means算法的图像分割方法对初始参数敏感和分割效果不理想的缺陷,提出基于改进K-means的彩色图像分割算法。构建图像的HSI颜色空间直方图,通过扫描直方图自适应获得分类数K和初始中心点,作为K-means算法的初始参数;提出提取... 针对基于K-means算法的图像分割方法对初始参数敏感和分割效果不理想的缺陷,提出基于改进K-means的彩色图像分割算法。构建图像的HSI颜色空间直方图,通过扫描直方图自适应获得分类数K和初始中心点,作为K-means算法的初始参数;提出提取图像像素点的LDP纹理特征,与颜色、空间坐标特征共同构成多维特征向量,以此计算像素间的相似度并进行分割。实验结果表明,该算法可自适应得到更准确的初始参数,在使分割效果更接近基准分割结果的同时保持了较低的时间复杂度。 展开更多
关键词 彩色图像分割 K均值算法 颜色直方图 多维特征 相似度
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最佳阈值法结合改进的Freeman链码的肺实质分割 认领
15
作者 王妞妞 安建成 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2020年第6期1037-1042,共6页
肺部CT图像中肺实质的精确分割是肺部疾病检测和诊断的关键步骤。针对传统的图像分割方法对CT图像中肺实质分割效果不理想,提出了一种基于最佳阈值法和改进的Freeman链码的肺实质分割方法。首先,用最佳阈值法实现肺部初分割,然后对肺实... 肺部CT图像中肺实质的精确分割是肺部疾病检测和诊断的关键步骤。针对传统的图像分割方法对CT图像中肺实质分割效果不理想,提出了一种基于最佳阈值法和改进的Freeman链码的肺实质分割方法。首先,用最佳阈值法实现肺部初分割,然后对肺实质进一步处理得到肺实质模板,再结合改进的Freeman链码法和Bezier曲线对存有缺陷的模板进行修补,最后与肺部CT图像相乘来提取肺实质。肺实质分割精度在图像对比清晰度和肺实质区域特征一致性方面都有一定的改善,分割准确率平均达到96.8%。实验结果表明,对于边缘性结节以及不同的肺部病灶,该方法都具有理想的分割效果,具有较好的准确性和鲁棒性。 展开更多
关键词 CT图像 肺实质分割 FREEMAN链码 最佳阈值法 BEZIER曲线 肺实质模板
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基于多尺度特征融合的输电线路关键部件检测 认领
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作者 杨罡 孙昌雯 +4 位作者 张娜 晋涛 徐澄宇 吴庭栋 张兴忠 《电测与仪表》 北大核心 2020年第3期54-59,共6页
针对输电线路无人机实时巡检过程中,通用目标检测算法在移动端运行速度过慢或无法运行的问题,提出一种将多尺度特征融合方法与输电线路关键部件的检测相结合的算法MSFF-KCD(Multi-Scale Feature Fusion in Key Component Detection)。... 针对输电线路无人机实时巡检过程中,通用目标检测算法在移动端运行速度过慢或无法运行的问题,提出一种将多尺度特征融合方法与输电线路关键部件的检测相结合的算法MSFF-KCD(Multi-Scale Feature Fusion in Key Component Detection)。该算法结合关键部件的特征,使用深度可分离卷积设计了特征提取网络DPNets,提高了算法在具有边缘计算能力的移动端ARM设备上的运行速度,同时采用多尺度特征融合方法,将分辨率低的特征图与分辨率高的特征图进行融合,使用多个特征融合后的特征图进行分类与检测,提高了算法的平均精度。选取了绝缘子、悬垂线夹、防震锤三类关键部件进行实验,结果表明,该算法在ARM设备上可达到每张66 ms的检测速度和86%的准确率,适用于移动端关键部件检测。 展开更多
关键词 多尺度特征融合 输电线路 关键部件 嵌入式 深度学习 目标检测
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基于自适应随机森林的数据流分类算法 认领
17
作者 张馨予 安建成 曹锐 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2020年第3期543-549,共7页
自适应随机森林分类器在每个基础分类器上分别设置了警告探测器和漂移探测器,实例训练时常常会同时触发多个警告探测器,引起多棵背景树同步训练,使得运行所需的内存大、时间长。针对此问题,提出了一种改进的自适应随机森林集成分类算法... 自适应随机森林分类器在每个基础分类器上分别设置了警告探测器和漂移探测器,实例训练时常常会同时触发多个警告探测器,引起多棵背景树同步训练,使得运行所需的内存大、时间长。针对此问题,提出了一种改进的自适应随机森林集成分类算法,将概念漂移探测器设置在集成学习器端,移除各基础树端的漂移探测器,并根据集成器预测准确率确定需要训练的背景树的数量。用改进后的算法对较平衡的数据流进行分类,在保证分类性能的前提下,与改进前的算法相比,运行时间有所降低,消耗内存有所减少,能更快适应数据流中出现的概念漂移。 展开更多
关键词 数据流 概念漂移 随机森林 漂移探测器 集成分类器
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基于相位同步的癫痫信号识别与分析 认领
18
作者 周梦妮 牛焱 +2 位作者 曹锐 阎鹏飞 相洁 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2019年第7期291-295,302共6页
针对临床人工诊断癫痫信号效率低下的问题,建立一种基于相位同步的癫痫信号自动诊断模型。使用相位锁定值衡量各脑区间不同状态下的同步化程度,构建对应的脑功能网络连接矩阵,提取聚类系数和特征路径长度2种全局属性作为输入支持向量机... 针对临床人工诊断癫痫信号效率低下的问题,建立一种基于相位同步的癫痫信号自动诊断模型。使用相位锁定值衡量各脑区间不同状态下的同步化程度,构建对应的脑功能网络连接矩阵,提取聚类系数和特征路径长度2种全局属性作为输入支持向量机的训练特征,使用六折交叉验证的方式对发作间期及发作期的信号进行分类识别。实验结果表明,加权网络的分类效果优于二值网络,其平均准确率为83.4 %,单一属性难以全面反映癫痫患者2种状态下的功能网络连接差异,多数患者在gamma和beta频段取得较好的分类效果。 展开更多
关键词 癫痫 相位锁定值 同步 聚类系数 特征路径长度 支持向量机
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基于改进的卷积神经网络的肺结节良恶性分类 认领
19
作者 刘咏江 谢红薇 +2 位作者 刘爱媛 张昊 强彦 《计算机工程与设计》 北大核心 2019年第7期2013-2018,共6页
为提高肺结节良恶性分类的准确率,降低误诊率,提出一种基于改进的卷积神经网络的肺结节良恶性分类方法。采用多层感知器卷积层来提取肺结节特征;利用卷积层代替全连接层,减少网络参数,将提取到的特征输入至分类器进行分类;从网络深度、... 为提高肺结节良恶性分类的准确率,降低误诊率,提出一种基于改进的卷积神经网络的肺结节良恶性分类方法。采用多层感知器卷积层来提取肺结节特征;利用卷积层代替全连接层,减少网络参数,将提取到的特征输入至分类器进行分类;从网络深度、参数优化算法、学习率衰减策略、激活函数4个方面分析对分类效果的影响,构建改进的卷积神经网络模型。在LIDC-IDRI数据集上的实验结果表明,该模型的准确率、敏感性、特异性和AUC值分别为95.5%、0.96、0.95和0.96,该方法比传统卷积神经网络有更高的分类准确率和低误诊率,取得了较好的分类效果。 展开更多
关键词 卷积神经网络 多层感知器卷积层 卷积层 肺结节 良恶性分类
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基于排列熵和支持向量机的癫痫发作预测研究 认领 被引量:1
20
作者 周梦妮 崔会芳 +3 位作者 曹锐 王彬 阎鹏飞 相洁 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2019年第6期1696-1699,共4页
针对癫痫发作给病人带来的巨大伤害,为临床治疗留下足够空余时间,提出一个可以预测癫痫发作的系统模型。对21名癫痫病人进行研究,提取具有较低算法复杂度的排列熵构成特征向量,将其输入支持向量机(support vector machine,SVM)训练出学... 针对癫痫发作给病人带来的巨大伤害,为临床治疗留下足够空余时间,提出一个可以预测癫痫发作的系统模型。对21名癫痫病人进行研究,提取具有较低算法复杂度的排列熵构成特征向量,将其输入支持向量机(support vector machine,SVM)训练出学习模型,用来识别发作期样本,利用投票机制充分考虑病人差异来判断所处状态,最终实现癫痫的实时预测。结果表明,其中81%的发作可以提前平均50多分钟预测到,且具有较低的误报率。为癫痫发作预测系统的理论研究打下坚实基础。 展开更多
关键词 癫痫 排列熵 支持向量机 预测
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