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[期刊] 沈阳农业大学学报
[作者]
谷彩连 孙国凯 王立地
工程图纸中电气符号的自动识别是实现电气工程图纸矢量化的基础。提出了提取工程图纸中电气符号的不变特征,把不变特征值输入神经网络进行训练,得到神经网络模型识别旋转、平移、缩放电气元件图元的方法。实验结果表明:所建立的网络模型具有较好的性能。将此方法用于工程图纸的矢量化处理过程,只需识别出电力工程图纸中各个符号的类型,避免了图纸矢量化过程中的跟踪和拟合的过程,因此优化了矢量化流程。
关键词：
不变矩 神经网络 电气符号 模式识别
[期刊] 地理科学进展
[作者]
叶建栲,刘岳
特征参数的抽取,是实现地形图中点状符号自动识别的关键。本文根据点状符号在扫描图中可能出现的旋转、缩放等情况,归纳和总结出了４种易于计算的不变性特征,并给出了这些特征的提取方法和部分实验结果。这４种特征参数是:复杂度——用以描述符号外围的复杂程度;扁率——用以反映符号的扁平程度;比重——符号的黑色部分在其整个覆盖区域中所占的比例;偏心率——用以反映符号重心与符号的几何中心的偏离程度。这４种特征参数具有旋转不变性和大小不变性,且便于提取、容易计算。
关键词：
地图模式识别 不变性特征
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
王红
为了提高信息查询的效率,本文将自适应谐振神经网络引入中文文档搜索分类之中。在讨论自适应谐振神经网络基本原理的基础上,提出一种新的中文文档的层次聚类算法,从而提高中文文档的分类识别效率。
关键词：
因特网 中文文档 神经网络 模式识别
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
宋新平 吕国栋 申彦 王笑
[目的/意义]大数据环境下，传统的竞争对手识别方法存在局限性，本文针对这种不足提出了一种能够适应大数据环境的竞争对手识别方法。[方法/过程]第一，基于互联网下顾客价值领先战略，从消费者角度出发，选择基于消费者情感特征的竞争对手评价体系；第二，以顾客评论作为数据源，通过对评论文本分析，提取顾客关注的产品特征；第三，基于文本情感分析技术计算企业相应产品特征的顾客情感得分；第四，基于自组织神经网络(SOM)构建竞争对手识别模型，并根据模型结果识别目标企业竞争对手。[结果/结论]使用酒店行业顾客评论数据进行实验，证实了该方法能够在大数据环境下快速、高效、客观地识别企业竞争对手。
[期刊] 沈阳农业大学学报
[作者]
陈春玲 杨雪 周云成 王俊 朱浩祎 苑婷 于泳
为了实现复杂背景下绝缘子的快速、准确识别,提出了基于卷积神经网络的绝缘子目标识别方法。该方法通过公开数据集ImageNet预训练VGGNet,并将VGGNet作为特征提取网络,预训练后用其参数初始化Faster R-CNN,通过绝缘子数据集再训练,最终用来识别绝缘子目标。此外,为了探究不同卷积网络和不同算法对试验结果的影响,除上述VGGNet和Faster R-CNN以外,还使用了AlexNet和Fast R-CNN来进行对比试验,即对比Fast R-CNN+VGGNet、Faster R-CNN+VGGNet、Faster R-CNN+AlexNet这3种网络。测试结果表明:在使用相同特征网络VGGNet时,Faster R-CNN的各项测试指标均优于Fast R-CNN,在使用相同算法Faster R-CNN时,VGGNet网络的检测指标较为理想,但识别速度稍慢于AlexNet网络。3种网络都能够达到绝缘子目标识别的目的,精确度依次为87.23%、96.66%、93.34%,召回率依次为59.42%、84.06%、49.28%,平均识别时间依次为8.48,2.70,1.40s。观察试验可知,相比其他两种算法Faster R-CNN+VGGNet检测结果较为理想,其精确度分别高出9.43%和3.32%,召回率分别高出24.64%和34.78%,说明该方法可对复杂背景下的绝缘子进行有效识别。
[期刊] 中南林业科技大学学报
[作者]
陈伟文 邝祝芳 王忠伟
【目的】研究改进经典卷积神经网络模型AlexNet在番茄叶片病害识别中出现的过拟合问题，使之成为识别精度更高，泛化能力更强的网络模型，达到精准识别番茄叶片病害类型的目的。【方法】AlexNetImproved模型采用数据增强与随机失活部分神经元的方法改进了原始AlexNet网络模型出现的过拟合现象，利用PlantVillage数据库中十种类型的番茄数据为数据集对模型进行训练，选取LeNet模型，原始AlexNet模型，VGG16模型作为对比网络模型，采用5种常用的评估指标来评估改后的模型，即混淆矩阵，准确率，精确率，召回率，F1值。与此同时，绘制了训练过程中的训练准确率曲线、验证准确率曲线、训练损失率曲线、验证损失率曲线来直观地显示模型的性能，最后用改进后的网络模型AlexNet-Improved训练所得的权重文件对具体番茄病害叶片进行识别。【结果】1）改进的模型AlexNet-Improved在150个epoch的训练过程中，其训练效果比其他网络模型更好，原AlexNet模型的过拟合问题经过改进后得到了很大的改善。2)AlexNet-Improved的混淆矩阵数据显示，改进后的模型正确识别出的总番茄病害样本数量比其他网络模型更多。3)AlexNet-Improved模型准确率为95.8%，比原模型高2.4%,F1值比原模型高3%。4）具体案例分析发现，改进的模型AlexNetImproved可以准确识别出叶片所患病害类型。【结论】在原AlexNet模型的基础上，通过使用翻转、裁剪操作扩增数据集，在全连接层使用Dropout层随机失活50%的神经元后，改进的模型AlexNet-Improved比其他模型在训练效果、准确性和具体番茄叶片病害识别上均有更好的表现。
[期刊] 林业科学
[作者]
何拓 刘守佳 陆杨 张永刚 焦立超 殷亚方
【目的】构建基于卷积神经网络的木材识别系统,实现木材树种在多场景条件下的自动精准识别,为我国提升CITES履约执法能力、加强林产品产业链监管以及保障木材安全提供科技支撑。【方法】采集15种黄檀属和11种紫檀属木材标本横切面构造特征图像,建立图像数据集Rosewood-26;构建AlexNet、VGG16、DenseNet-121和ResNet-50共4种卷积神经网络模型,基于ImageNet图像数据集对模型进行迁移学习,采用Rosewood-26图像数据集训练、测试和比较模型,优选识别性能较好的卷积神经网络模型,并进行木材树种分类;在此基础上,构建包含15种黄檀属和11种紫檀属树种的木材自动识别系统iWood,利用市场木材样品对系统进行应用测试和评价。【结果】在构建的4种卷积神经网络模型中,ResNet-50模型表现出最高的识别精度(98.33%)、最少的权重数量和较低的模型复杂性,适用于木材树种准确快速识别;ResNet-50模型对9种黄檀属和3种紫檀属木材的识别精度达100%,并可成功鉴别构造特征极其相似的檀香紫檀和染料紫檀;基于ResNet-50模型构建的木材自动识别系统iWood,在"属"和"种"水平的识别精度分别为91.8%和77.3%。【结论】基于卷积神经网络的木材识别系统iWood适用于海关执法、木材贸易和质量监督检验等多场景下的木材自动精准识别,能够为我国提升CITES履约执法能力、加强林产品产业链监管以及保障木材安全提供科技支撑。
[期刊] 清华大学学报(自然科学版)
[作者]
杜晓闯 梁漫春 黎岢 俞彦成 刘欣 汪向伟 王汝栋 张国杰 付起
快速、准确的放射性核素识别可有效地对放射性危险源进行及时的监测预警,对保护人们远离放射源的威胁具有重要意义。该文基于卷积神经网络研究了放射性核素γ能谱的识别。通过溴化镧能谱仪采集16种放射性核素的γ能谱数据,并通过改变放射性核素γ能谱的计数和能谱漂移程度,创建生成大量单核素和双核素γ能谱训练数据,利用自搭建的卷积神经网络开展放射性核素识别模型训练。实验采集其中9种核素及其双核素的混合能谱对核素识别模型开展验证,结果表明:在剂量率约为0.5μSv/h、测量采集时间为60 s时,模型的识别准确率可达92.63%,满足在低剂量率下对放射性核素进行快速识别筛查的需求。
[期刊] 华中师范大学学报(自然科学版)
[作者]
庞世燕 郝京京 胡瀚淳 杨玉芹
教师课堂教学行为是课堂教学活动的重要组成部分，而进行教师的教学行为识别对评价课堂教学质量有着重要意义.该文提出了一种基于时空图卷积神经网络的教师教学行为识别方法，此方法首先以教师教学视频中的单帧影像为单元提取人体骨架点信息，然后以时空图卷积神经网络为框架聚合多帧影像信息，对教师教学行为类别进行识别.为了验证方法的有效性，文章构建了两组包含6大类教师日常教学行为的视频数据集，并进行了对比实验.实验结果表明，基于时空图卷积神经网络的教师教学行为识别方法可以有效排除教室场景内无关信息的干扰，充分利用多帧影像中骨架点间产生的时空信息，来准确识别教师典型教学行为，具有更高准确率和更强的鲁棒性.该文相关研究可以及时、有效地反应教师的教学状态，有助于教师及时优化教学行为，助力智慧教学.
[期刊] 林业科学
[作者]
孙钰 脱小倩 蒋琦 张海燕 陈志泊 宗世祥 骆有庆
【目的】设计轻量级神经网络,使用声音识别技术构建钻蛀振动识别模型,自动识别双条杉天牛和臭椿沟眶象幼虫蛀干取食振动,为提高钻蛀性害虫的早期预警能力提供技术支撑。【方法】在接双条杉天牛、臭椿沟眶象幼虫木段中嵌入AED-2010L便携式声音探测仪的SP-1L压电式传感器探头,使用录音笔以音频格式记录钻蛀振动信号。双条杉天牛钻蛀振动、臭椿沟眶象钻蛀振动和无钻蛀振动3种声音信号经端点检测、时间规整操作后,计算对数梅尔声谱作为卷积神经网络学习和识别的数据集。由于钻蛀性害虫取食振动脉冲持续时间短,数据量远小于图像,为避免模型出现过拟合,设计轻量级卷积神经网络Insect Frames,网络包含4层3×3卷积,全连接层前接全局平均池化进一步降低网络参数量。使用不同的中间层特征维度和降维方法,实现4种网络变体结构Insect Frames_1—4。【结果】基于轻量级卷积神经网络的钻蛀振动识别方法可有效监测早期虫害的发生,较准确地识别害虫种类。利用Insect Frames_1—4模型,对双条杉天牛钻蛀振动、臭椿沟眶象钻蛀振动和无钻蛀振动3种信号进行识别,在测试集上的平均识别准确率均达90%以上,CPU上平均识别时间为0.1～1.3 s。Insect Frames_2模型识别准确率达95.83%,较广泛用于虫声识别的高斯混合模型提高34.2%,较传统重量级神经网络Res Net18提高6.94%,时间效率提高171.1倍。【结论】将神经网络和声音识别技术用于幼虫钻蛀振动的自动化侦听,具有高效、简单、成本低等优势,可提升林业钻蛀性害虫的早期预警能力。
关键词：
钻蛀性害虫 神经网络 钻蛀振动 声音识别
[期刊] 实验技术与管理
[作者]
吕淑平 黄毅 王莹莹
针对C3D卷积神经网络存在网络结构较浅、输入图像分辨率较低、训练过程中易产生过拟合现象等问题,该文设计了基于C3D卷积神经网络的人体动作识别改进算法。对3D卷积核进行分解,采用时空分离的(2+1)D卷积方式代替3D卷积;加深网络结构,增加一层(2+1)D卷积层和一层3D池化层,使输入图像由16帧112×112提升至32帧224×224;同时在每个(2+1)D卷积层后加入BN层,减少了训练过程梯度弥散。改进后的网络模型相较于原网络以及其他相关方法有更高的识别精度。
[期刊] 西南农业学报
[作者]
苏鸿 温国泉 谢玮 韦幂 王筱东
【目的】研究基于区域卷积神经网络(R-CNN)模型的广西柑橘病虫害识别方法,为提高柑橘重要病症分类和病理检测效率提供参考依据。【方法】设计专用R-CNN模型,采用多层神经网络,通过机器学习算法和神经网络对柑橘黄龙病、红蜘蛛感染和溃疡病等广西柑橘主要病症特征图像进行识别,分析其准确率和空间复杂度。【结果】R-CNN模型对广西柑橘黄龙病的平均识别准确率为95.30%,对红蜘蛛感染的平均识别准确率为90.30%,对溃疡病的平均识别准确率为99.10%,均优于传统机器学习方法中支持向量机算法(SVM)的平均识别准确率(分别为93.20%、88.20%和95.20%),分类效果也优于小型神经网络模型如视觉几何组网络(VGG-19)模型,平均识别准确率分别提高4.25%、4.62%和2.55%。R-CNN模型在较少神经元参数(33层卷积网络)情况下,空间复杂度比SVM和VGG-19模型低,能获得更佳的柑橘黄龙病、红蜘蛛感染和溃疡病识别效果。【结论】R-CNN模型识别是一种对柑橘黄龙病、红蜘蛛感染和溃疡病行之有效的鉴别方法,可在广西柑橘果园大量部署和应用。
[期刊] 情报学报
[作者]
何涛 王桂芳 马廷灿
对大规模科技文献进行整理分析时,常常需要自动识别论文作者所归属的组织机构,此时需要将论文中的作者地址信息与对应的机构名称进行自动匹配。同一个机构的作者地址信息在不同的英文论文中可能出现多种不同的写法,这给匹配造成了困难。针对这一问题,设计出一种机器学习方法,此方法充分利用英文论文中作者地址的书写特点,在基于类中心向量的基础上将作者地址信息与机构名称进行自动匹配。与传统方法比较,该方法不需要手工编写烦琐的匹配规则,被应用于中国科学院作者地址信息数据集,实验结果证明了此方法的可行性。
关键词：
作者地址 机构名称 类中心向量 机器学习
[期刊] 数据分析与知识发现
[作者]
陈晓威 史昱天
【目的】针对PageRank算法在符号网络中的局限性,提出其改进算法,以识别社会网络中的关键节点。【方法】基于符号网络的相关理论,将PageRank算法与点度中心性相结合,提出KeyRank算法,并对Slashdot网站的用户数据进行分析,以获取用户的KeyRank算法排名。【结果】PageRank算法排名、入度排名、M-PR算法排名与KeyRank算法排名在统计学意义上呈中度正相关。【局限】KeyRank算法忽略了每次迭代时正、负链接的相互作用。【结论】传统算法与KeyRank算法在节点排序上存在差异,
[期刊] 北京林业大学学报
[作者]
李文彬 阚江明 孙仁山
立木整枝机器人在整枝作业过程中需要实时自动识别立木枝杈点并计算出其相对空间位置关系.该文给出了一种适用于立木整枝机器人的立木枝杈点识别新方法.该方法首先使用数学形态学方法对图像进行二值化处理,然后对二值图像进行骨架化处理,最后将骨架化后的图像与一个3×3的全1矩阵构成的模板进行卷积运算;卷积结果大于给定阈值3的像素点就是枝杈点位置.实验证明,该方法能够比较准确地检测到立木图像枝杈点并计算出枝杈点的位置.
关键词：
立木 枝杈点 自动识别 数学形态学
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