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[期刊] 浙江农林大学学报
[作者]
丁浩 傅栋林 张锐之
反卷积波束形成作为一种基于波束形成的噪声源识别方法已被广泛的运用,尤其在林业机械噪声源识别中。相比于传统波束形成,该方法可有效减小主瓣宽度并消除旁瓣,提高空间分辨率。概述了近年来国内外反卷积波束形成的研究进展,从旁瓣抑制能力、定位精度、计算效率方面对多种代表性方法进行对比分析,归纳总结其特点,讨论其局限性,为今后该方法的后续改进提供新的研究思路,以期获得更全面的反卷积波束形成算法,具有更优的适用性。
[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] 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] 沈阳农业大学学报
[作者]
周云成 许童羽 邓寒冰 苗腾
为提高番茄器官目标识别的准确率,提出一种基于RGB和灰度图像输入的双卷积链Fast R-CNN番茄器官识别网络。该方法通过番茄器官图像数据集训练基于VGGNet基本结构的特征提取网络,并用其参数初始化Fast R-CNN,通过再训练,用以识别植株图像中的番茄花、果、茎器官。首先分析了网络深度和宽度、图像输入类型、激活单元对特征提取及网络分类性能的影响。详细阐述了基于Fast R-CNN的番茄器官识别网络的设计及训练方法,基于试验观察,提出了基于双卷积链的Fast R-CNN,融合自动提取的RGB和灰度图像
[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] 上海海洋大学学报
[作者]
王振华 曲念毅 钟元芾 何婉雯 宋巍 黄冬梅
受不规律潮汐的影响,现有的海岛地物类别自动识别方法存在精度低和时效性差等问题,通过改进深度卷积神经网络提出了一种基于遥感影像的海岛快速识别方法:(1)在深度卷积神经网络的卷积层中增设1×1的卷积核作为瓶颈单元,对多波段的遥感影像进行降维;(2)在池化层引入了重采样方法,基于灰度值对海量的遥感影像进行特征压缩。以300景Landsat-8遥感影像为源数据,分别采用CNN、RCNN和本文改进的深度卷积神经网络对遥感影像中的海岛进行识别,实验结果表明:(1)改进的深度卷积神经网络降低了海岛识别的计算耗时,其计算耗时仅为CNN的4.56%和RCNN的5.60%;(2)改进的深度卷积神经网络较CNN和RCNN提高了海岛识别的精度,识别精度分别为96.0%、93.3%和95.0%。结果说明,改进的深度卷积神经网络适用于面向遥感影像的海岛自动识别。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
许晓阳 郑彦宁 赵筱媛 刘志辉
在阐述现有研究前沿的识别方法基础上,进一步分析各种方法的优缺点,并指出其发展趋势,即从基于单一关系(引用关系或者共词)的方法向复合关系演变,以及基于文本挖掘的自动探测方法是研究前沿识别方法上的两大趋势。另外,Kostoff提出的"文献相关发现"方法体系在识别研究前沿上也具有良好的应用前景。
关键词：
研究前沿 引文分析 共词分析 发展趋势
[期刊] 实验技术与管理
[作者]
吕淑平 黄毅 王莹莹
针对双流卷积神经网络存在的网络结构较浅、时间流及空间流网络均为独立训练学习、并未学习到时空网络之间关联信息等问题,文章设计了基于双流卷积神经网络的人体动作识别改进算法。采用Res Net-34对原网络进行替换,加深网络结构;将时间流、空间流网络提前进行特征图融合,加强时空网络信息融合的充分性。文章还对具体的融合方式和融合位置进行了实验研究,确定了网络最佳融合策略,在UCF-101数据集上的识别率为91.5%,相较于原网络以及其他相关识别方法有更高的识别精度。
关键词：
动作识别 深度学习 双流卷积神经网络
[期刊] 图书情报工作
[作者]
张雪 张志强 曹玲静 阮伟南 任晓亚 冯志刚
[目的/意义]梳理国内外研究前沿相关成果,归纳总结现有研究存在的问题,为学科领域研究前沿识别提供参考借鉴。[方法/过程]首先对研究前沿识别的必要性进行归纳总结,其次对相关概念进行辨析,再次在调研国内外相关研究基础上从研究前沿识别方法研究、研究前沿识别新方向两个层面对其进行归纳整理,最后指出现有研究不足并对未来发展提出展望。[结果/结论]就概念界定而言,通过从时间维度和定义范围两方面辨析与研究前沿相关的系列概念,最终明确研究前沿的内涵。就识别方法而言,经典的研究方法包括直接引用、共被引分析、文献耦合以及基于词簇的研究前沿识别方法;同时,基于多源数据、多维指标以及机器学习算法的研究前沿识别是未来研究的新方向。在以上分析基础上,总结不同类型研究前沿识别方法的不足以及存在的普适性问题,并对未来研究重点进行展望。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
李伟华 郑彦宁
从不同角度阐述了现有竞争对手识别的方法,并在总结现有竞争对手识别方法优缺点的基础上,对下一步有关竞争对手识别方法的研究重点作了相关建议。
关键词：
企业 竞争对手 识别方法
[期刊] 中国农业大学学报
[作者]
孙雨坤 王玉洁 霍鹏举 崔梓棋 张永根
为了解个体识别在奶牛生产中记录产奶量、监控采食活动、监测卧床行为、追踪活动轨迹以及其他生产项目中的研究现状,以"奶牛"、"个体识别"、"识别方法"和"生产应用"为关键词,对2008—2018年的文献进行检索,并根据识别过程的不同特点对三类识别方法,即人工机械识别、接触式电子识别和图像生物识别进行归纳和总结并对识别方法、现代化生产应用以及国内进展等3个方面进行归纳和总结。结果表明:1)生物识别技术相较于传统方法对奶牛个体的伤害较小,可以在很多方面克服环境的干扰。2)目前智能识别技术与奶牛行为活动监测相关联,可以全面掌握个体健康状况和生产性能。3)国内在计算机视觉方面取得了长足的进步,为个体的智能化识别打下了坚实基础。今后个体识别技术研究应该着重于提高对环境的适应性和系统的兼容性,为建立完整的自动化奶牛监测体系提供依据。
关键词：
奶牛 个体识别 识别方法 生产应用概况
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
周萌 朱相丽
[目的/意义]新兴技术识别是国家和企业进行科技创新的主要活动。对新兴技术识别的各类方法进行总结对比,以期为研究人员进行新兴技术的识别与预测提供参考性建议。[方法/过程]通过对新兴技术与前沿技术、颠覆性技术等概念进行辨析,明晰新兴技术的内涵与特征。总结各类新兴技术识别方法的优缺点,并从分析深度和分析结果的表现形式两个维度对各方法进行梳理比较,发现现有识别方法的局限性并提出改进建议。[结果/结论]从概念来看,新兴技术的本质特征在于内容上的根本创新性和对未来发展产生实际影响的不确定性;从识别方法来看,不同方法均有其适用场景。未来研究需要从微观层面深入对新兴技术概念和特征的认知,以便更准确地对新兴技术进行识别;另外还需要不断优化改进现有方法以提高识别过程中的客观性和准确性。
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