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[期刊] 中国特殊教育
[作者]
李欢 曾烁
卷积神经网络因其强大的特征学习和特征表达能力受到计算机科学和人工智能等多个研究领域的高度关注。国内外已有研究将其应用于特殊教育领域的研究与实践，弥补了传统技术和方法的不足。本文对近5年特殊教育领域中卷积神经网络相关实证研究进行系统分析。卷积神经网络在特殊教育领域主要发挥了文本检测与识别、医学图像识别、面部识别、动作识别、场景与物体识别、语音分析等功能，其准确、快速和便捷的识别优势推动了特殊儿童筛查与诊断、技能评估、教学干预与治疗以及特殊教育辅助技术等领域的发展。为提升卷积神经网络在我国特殊教育领域的研究和实践效果，建议利用卷积神经网络完善特殊儿童医学诊断，深化医教结合改革；推动特殊学生技能评估的自动化、精准化和多元化，提升教学干预针对性；革新特殊教育辅助技术，扩大特殊群体服务范围。
[期刊] 工业工程
[作者]
卢皎 禹建丽 黄春雷 陈洪根
为解决ZPW-2000R型轨道电路故障智能自诊断问题,提出一种基于深度卷积神经网络的ZPW-2000R轨道电路故障诊断模型,输入微机存储的38个实时监测变量数据,可自动诊断包括轨道电路室内及室外设备的共29种故障类型,且故障诊断准确率可达96%。为轨道电路故障诊断提供了有效的智能化解决方案。
关键词：
卷积神经网络 轨道电路 故障诊断
[期刊] 工业工程与管理
[作者]
王昊 肖慧灵 王丽亚 邱思琦
为解决机器工况变化下，轴承故障诊断精度显著下降的问题，建立了一种改进迁移诊断模型。综合利用最大均值差异和距离方差来衡量不同分布的差异，对齐源域和目标域数据的联合分布，并利用熵损失改善特征在共享子空间中的可分离性，建立以分类误差、分布差异、可分离性为优化目标的数学模型。其次，构建锯齿状扩展速率的膨胀卷积神经网络，以提取信号中多尺度泛化特征和进行故障诊断。随后制定两阶段训练策略，第一阶段利用源域数据训练诊断模型，第二阶段将模型迁移到目标域数据。最后利用两个轴承数据集进行验证，结果表明该方法在不同负载下有良好的迁移诊断性能，能有效应对不同强度噪声的干扰。
关键词：
轴承故障 迁移诊断 领域适应 膨胀卷积
[期刊] 物流技术
[作者]
姚志英 王成林 姚滢滢
设计了一种物品检测深度卷积神经网络,应用于物流分拣传输过程中物品检测。分析了深度卷积神经网络的结构及其在图像特征提取和信息降维方面的作用;设计了由卷积层、池化层、激活函数层和全连接网络层组成的物品检测深度卷积神经网络;构建了由300幅图像和标注结果组成的样本库,抽取60%的样本作为网络训练样本集,其余40%样本平均分成两组,其中一组作为网络训练过程中验证样本,另一组作为对训练好网络进行性能验证的测试样本;在设定网络参数的基础上进行网络的训练和测试;通过分析网络训练过程中各层的输出,发现所设计的网络可以很好地实现图像中所含物品特征的检测;网络训练过程验证精度可达100%,测试正确率可达98.33%。由此可知深度卷积神经网络性能良好,可用于物流分拣生产中的物品检测。
[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] 情报学报
[作者]
张海涛 王丹 徐海玲 孙思阳
本文基于卷积神经网络构建了微博舆情情感分类模型,通过爬虫方式获取微博话题数据,利用word2vec训练词向量,采用NLPIR/ICTCLAS2016工具进行分词,进而通过Matlab编程实现模型训练和测试。结果表明,模型能够实现有效的微博舆情情感分类,相较传统机器学习具有一定的优越性。
[期刊] 图书与情报
[作者]
郭利敏
人工智能技术的蓬勃发展,驱动着文献自动分类由基于规则的分类向基于机器学习的方向发展。文章在对深度学习概述的基础上,将卷积神经网络引入到了文献自动分类,构建了基于题名、关键词的多层次卷积神经网络模型,使之能够根据文献的题名和关键词自动给出中图分类号。通过在Tensor Flow平台上的深度学习模型,利用《全国报刊索引》约170万条记录进行模型训练,并对7000多篇待加工的文献做中图法分类预测,其在生产情况下一级分类准确率为75.39%,四级准确率为57.61%。当置信度为0.9时,一级正确率为43.98%,
[期刊] 工业工程
[作者]
刘晶 季海鹏
采用加权关联规则算法对设备历史数据库进行挖掘,建立加权关联规则模式库。设备监控数据通过与模式库匹配,实现设备故障诊断。同时,针对钢铁企业中液压设备的特殊性,提出利用自组织竞争神经网络模型确定权值,即将设备故障信息的3个主要属性:重要程度、易损程度、故障等级作为模型的输入,通过训练样本确定设备故障的加权关联规则的权值。实例证明了该方法的有效性。
[期刊] 中国农业大学学报
[作者]
李晓薇 刘文凯 李军会
本研究将人工神经网络方法用于人血清荧光光谱法诊断癌症。采用反向传播神经网络方法 ,建立识别人血清荧光光谱的网络模型。参数经过训练 ,平均识别率高达 94 %。
[期刊] 华北农学报
[作者]
陈立平 赵春江 郭新宇 杜小鸿 李鸿祥
本文使用计算机图像识别系统对作物形态进行自动提取,并设计了一种用于形态诊断的人工神经网络专家系统,它较好地解决了传统专家系统所面临的知识获取和表达、系统扩充困难等问题。达到计算机对作物形态性状信息自动提取和智能诊断之目的,为实现作物因苗管理、分类指导、提高科学管理水平提供技术支持。
[期刊] 图书馆论坛
[作者]
郭利敏 葛亮 刘悦如
文章尝试将卷积神经网络用于数字人文古籍汉字的元数据加工,将古籍汉字识别问题转换为卷积神经网络的分类问题,在缺乏训练集的情况下通过数据生成技术构建训练集进行模型训练,并用于古籍汉字的识别。通过TensorFlow平台,对773个汉字生成约24万个训练样本,网络模型可自行判定不可识别的图片;在提高精确率同时,对这部分数据可直接转由人工识别,系统更为可靠,作为数字人文古籍元数据加工的半自动化工具,旨在提高古籍资源在数字人文应用研究中的效率。
[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] 情报学报
[作者]
唐雪梅 苏祺 王军 杨浩
古汉语的语法有省略、语序倒置的特点，词法有词类活用、代词名词丰富的特点，这些特点增加了古汉语分词的难度，并带来严重的out-of-vocabulary (OOV)问题。目前，深度学习方法已被广泛地应用在古汉语分词任务中并取得了成功，但是这些研究更关注的是如何提高分词效果，忽视了分词任务中的一大挑战，即OOV问题。因此，本文提出了一种基于图卷积神经网络的古汉语分词框架，通过结合预训练语言模型和图卷积神经网络，将外部知识融合到神经网络模型中来提高分词性能并缓解OOV问题。在《左传》《战国策》和《儒林外史》 3个古汉语分词数据集上的研究结果显示，本文模型提高了3个数据集的分词表现。进一步的研究分析证明，本文模型能够有效地融合词典和N-gram信息；特别是N-gram有助于缓解OOV问题。
[期刊] 物流技术
[作者]
刘建国 代芳 詹涛
为解决字符分割错误造成的车牌识别错误,提出一种基于卷积神经网络的端到端的车牌识别算法,该算法首先采用基于颜色定位、文字定位和边缘检测的方法从自然场景中提取出车牌,由于样本量的问题,采用车牌生成器对车牌样本进行扩充,得到80602张车牌数据,将车牌按照7:1分为训练集和测试集,使用改进的AlexNet网络生成端到端的深度学习模型进行训练,并使用得到的模型进行车牌字符识别,车牌识别准确率达到96.7%。实验结果表明,该方法车牌识别准确率高,且鲁棒性较好。
关键词：
车牌定位 端到端 车牌识别 卷积神经网络
[期刊] 清华大学学报(自然科学版)
[作者]
刘琼 李宗贤 孙富春 田永鸿 曾炜
针对基于卷积神经网络的图像识别采用随机初始化网络权值的方法易收敛到局部最优值的问题,该文提出了一种结合无监督和有监督学习的网络权值预训练算法。融合零成分分析白化与深度信念网络预学习得到的特征,对卷积神经网络权值进行初始化;通过卷积、池化等操作,对训练样本进行特征提取并使用全连接网络对特征进行分类;计算分类损失函数并优化网络参数。在公开图像数据库中进行了大量实验,与公开最佳算法比较,该算法在MNIST中的识别错误率降低了0.1%,在Caltech101中的分类准确率提升了0.56%,验证了该算法优于现有算法。
关键词：
深度信念网络 图像识别 卷积神经网络
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文献计量分析
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