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一种基于改进梯度裁剪与门控循环单元的软测量算法
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作者 高超 孙凯 《齐鲁工业大学学报》 2025年第4期61-69,共9页
在现代工业过程中,由于系统的非线性、时延问题以及异常值的存在,使用基础的数据驱动模型对关键性能指标的准确预测显得较为困难。提出了一种鲁棒的混合网络软测量算法,该混合网络模型以神经常微分方程网络为核心,辅以门控循环单元的结... 在现代工业过程中,由于系统的非线性、时延问题以及异常值的存在,使用基础的数据驱动模型对关键性能指标的准确预测显得较为困难。提出了一种鲁棒的混合网络软测量算法,该混合网络模型以神经常微分方程网络为核心,辅以门控循环单元的结构,以强化对连续数据的动态建模能力和提高对时序数据的分析精度。首先,使用基于常微分方程的门控循环单元作为处理非线性数据的基础模型。其次,设计了一种动态的梯度裁剪方法,将其与权重裁剪相结合引入到模型的训练过程中,以保证模型训练的稳定性和收敛性。此后,使用一种截断的Huber损失函数,并将其与弹性正则化相结合以处理异常值。最后,利用数值仿真和工业数据集对所提算法进行验证。结果表明,该算法可以有效的提高模型的预测精度和模型的稳定性。 展开更多
关键词 软测量 门控循环单元 梯度裁剪 鲁棒损失函数 弹性正则化
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基于生成对抗网络的云制造工业服务选择方法 被引量:1
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作者 郑秀宝 李静 +1 位作者 祝铭 宁莹莹 《计算机科学》 北大核心 2025年第4期54-63,共10页
随着信息技术和制造技术的深度融合,云制造工业生产已成为制造业的关键部分。云制造环境的动态性和服务资源间的相互依赖关系,使得选择最佳工业资源服务变得困难。现有的选择优化方法大多基于启发式算法,但这些算法往往缺乏对云制造环... 随着信息技术和制造技术的深度融合,云制造工业生产已成为制造业的关键部分。云制造环境的动态性和服务资源间的相互依赖关系,使得选择最佳工业资源服务变得困难。现有的选择优化方法大多基于启发式算法,但这些算法往往缺乏对云制造环境的自适应能力。因此,文中构建了一种云制造环境下的服务选择模型,提出了一种基于深度学习和生成对抗网络思想的服务选择算法,该模型能够灵活适应环境变化,利用图表示学习方法构建任务服务约束图,根据任务、服务和工业生产约束之间的内在联系学习资源服务特征,在算法改进阶段引入梯度优化和损失函数策略,选择最佳工业资源服务。实验结果表明,所提算法相较于其他对比算法表现出了更强的性能优势。 展开更多
关键词 云制造 工业生产约束 图表示学习 生成对抗网络 梯度损失函数
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双侧突发感音神经性耳聋的脑功能梯度变化与焦虑-抑郁样情绪障碍的关系研究
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作者 朱海雪 李彪 +3 位作者 方子淮 冯源 殷信道 徐晓敏 《磁共振成像》 北大核心 2025年第8期1-5,18,共6页
目的突发感音神经性耳聋是耳科急症之一,常诱发焦虑-抑郁样情绪障碍,但是突发感音神经性耳聋如何促进情绪障碍的发生尚不清楚。本研究利用脑功能梯度技术探索突发感音神经性耳聋与情绪障碍的关系。材料与方法我们对44名突发感音神经性... 目的突发感音神经性耳聋是耳科急症之一,常诱发焦虑-抑郁样情绪障碍,但是突发感音神经性耳聋如何促进情绪障碍的发生尚不清楚。本研究利用脑功能梯度技术探索突发感音神经性耳聋与情绪障碍的关系。材料与方法我们对44名突发感音神经性耳聋患者和40名健康对照组的听力、多维度神经功能及静息状态脑功能梯度进行了评估。采用脑功能连接梯度来识别双侧突发感音神经性耳聋引起的大脑皮层连接梯度的变化。采用统计参数图软件包(statistical parametric mapping 12,SPM12)处理功能磁共振成像(functional magnetic resonance imaging,fMRI)数据,采用社会科学统计软件包(statistical package for the social sciences 22.0,SPSS 22.0)计算fMRI数据与焦虑-抑郁样情绪障碍评分的皮尔森相关性。结果患者与健康对照在年龄、性别和受教育程度上匹配良好。患者组两耳的平均听阈明显高于健康对照组,且突发感音神经性耳聋患者的焦虑和抑郁评分显著增高。结果显示两组间的主梯度没有显著差异。在网络水平,突发感音神经性耳聋在初级梯度上差异无统计学意义,但在节点水平,患者左侧楔前叶的梯度值显著高于健康对照组,而左侧、右侧距状裂周围皮层,右侧海马旁回及左内侧额上回的主梯度值显著低于健康对照组(P<0.001)。突发感音神经性耳聋患者的右侧距状裂周围皮层梯度值与焦虑自评量表得分呈负相关(r=-0.413,P=0.005)。结论突发感音神经性耳聋患者脑区的功能梯度变化有助于阐明突发感音神经性耳聋患者出现情绪障碍的神经病理学基础。 展开更多
关键词 突发感音神经性耳聋 神经影像 磁共振成像 功能梯度 焦虑 抑郁
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基于批量梯度下降法的增程式电动汽车能量管理优化
4
作者 王婕 罗明军 梁天生 《内燃机与配件》 2025年第2期28-30,共3页
增程式电动汽车(EREV)作为一种结合了传统燃油发动机和电力驱动系统的混合动力汽车,其能量管理优化是提升车辆性能、降低能耗和延长续航里程的关键,为此研究基于批量梯度下降法的增程式电动汽车能量管理优化。首先,确定EREV的运行机制,... 增程式电动汽车(EREV)作为一种结合了传统燃油发动机和电力驱动系统的混合动力汽车,其能量管理优化是提升车辆性能、降低能耗和延长续航里程的关键,为此研究基于批量梯度下降法的增程式电动汽车能量管理优化。首先,确定EREV的运行机制,建立增程式电动汽车运动模型。随后,设置能量管理优化目标,旨在最小化燃油消耗。最后,采用批量梯度下降法通过迭代计算损失函数对能量分配参数的梯度,并据此更新参数,以生成能量分配的最优解。 展开更多
关键词 增程式电动汽车 能量管理 批量梯度下降法 损失函数 燃油消耗
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基于YOLOv8-CBW的苹果采摘目标检测方法
5
作者 刘之洋 白永强 许汇博 《自动化应用》 2025年第24期8-12,共5页
人工智能技术在苹果采摘领域发挥着越来越重要的作用,但由于苹果目标尺寸小,易受树叶遮挡,背景复杂,现有检测算法仍难以满足实际需求。为此,提出一种基于YOLOv8的苹果目标检测改进方法。该方法集成卷积块注意力机制(CBAM)、双向特征金... 人工智能技术在苹果采摘领域发挥着越来越重要的作用,但由于苹果目标尺寸小,易受树叶遮挡,背景复杂,现有检测算法仍难以满足实际需求。为此,提出一种基于YOLOv8的苹果目标检测改进方法。该方法集成卷积块注意力机制(CBAM)、双向特征金字塔网络及动态梯度加权交并比损失函数,可以分别提升模型的特征提取能力、多尺度目标适应性和定位精度。自主构建4797张多场景苹果数据集,并将其用于测试。测试结果表明,改进后的模型实现了88.67%的检测精度,比YOLOv8-N模型提升1.95个百分点,特别是在苹果尺寸小和严重遮挡条件下具有显著优势,可为智能苹果采摘机器人提供有效的视觉支持。 展开更多
关键词 人工智能技术 目标检测 苹果采摘 卷积块注意力机制 双向特征金字塔网络 动态梯度加权交并比损失函数
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结合Pix2Pix生成对抗网络的灰度图像着色方法 被引量:11
6
作者 李洪安 郑峭雪 +3 位作者 张婧 杜卓明 李占利 康宝生 《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2021年第6期929-938,共10页
针对神经网络在进行图像着色时容易出现物体边界不明确、图像着色质量不高的问题,提出结合Pix2Pix生成对抗网络的灰度图像着色方法.首先改进U-Net结构,采用8个下采样层和8个上采样层对图像进行特征提取和颜色预测,提高网络模型对图像深... 针对神经网络在进行图像着色时容易出现物体边界不明确、图像着色质量不高的问题,提出结合Pix2Pix生成对抗网络的灰度图像着色方法.首先改进U-Net结构,采用8个下采样层和8个上采样层对图像进行特征提取和颜色预测,提高网络模型对图像深层次特征的提取能力;然后使用L_(1)损失和smoothL_(1)损失度量生成图像与真实图像之间的差距,对比不同损失函数下的图像着色质量;最后加入梯度惩罚,在生成图像和真实图像分布之间构造新的数据分布,对每个输入数据进行梯度惩罚,改变判别器网络梯度限制方法,提高网络在训练过程中的稳定性.在相同实验环境下,使用Pix2Pix模型和summer2winter数据进行对比分析.实验结果表明,改进后的U-Net和使用smooth L_(1)损失作为生成器损失可以生成更好的着色图像;而L_(1)损失能更好地保持图像结构信息,使用梯度惩罚可以加速模型的收敛速度,提高模型稳定性和图像质量;该方法能更好地学习图像的深层次特征,减少图像着色模糊现象,在有效地保持图像结构相似性的同时提高图像着色质量. 展开更多
关键词 图像着色 生成对抗网络 损失函数 梯度惩罚
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基于Kalman滤波的过程调节与质量监控方法 被引量:9
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作者 殷建军 余忠华 +1 位作者 李兴林 王兆卫 《浙江大学学报(工学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第8期1419-1422,共4页
针对加工过程质量监控问题,提出了基于Kalman滤波原理的过程质量调节方法,推导了Grubbs调节模型和扩展Grubbs调节模型.应用能量原理和信噪比概念,给出了评定过程质量的平滑梯度指标函数及平滑处理方法,并利用该指标函数建立了过程调节... 针对加工过程质量监控问题,提出了基于Kalman滤波原理的过程质量调节方法,推导了Grubbs调节模型和扩展Grubbs调节模型.应用能量原理和信噪比概念,给出了评定过程质量的平滑梯度指标函数及平滑处理方法,并利用该指标函数建立了过程调节与质量监控策略,解决了控制图不能直接参与过程质量调节的局限性.根据给出的过程调节准则,通过监控指标函数所处的阈值区间来确定是否介入或退出过程调节活动,从而避免可能出现的过调节或欠调节现象,实现与统计过程控制(SPC)方法的有效集成.模拟试验和实际应用结果表明,平滑梯度指标函数具有较高的过程质量评定能力,调节模型与质量监控方法是行之有效的. 展开更多
关键词 KALMAN滤波 质量损失平滑梯度函数 过程调节 质量监控
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学习矢量量化的推广及其典型形式的比较 被引量:5
8
作者 程剑锋 徐俊艳 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2006年第17期82-85,共4页
无监督学习矢量量化(LVQ)是一类基于最小化风险函数的聚类方法,文中通过对无监督LVQ风险函数的研究,提出了无监督LVQ算法的广义形式,在此基础上将当前典型的LVQ算法表示为基于不同尺度函数的LVQ算法,极大地方便了学习矢量量化神经网络... 无监督学习矢量量化(LVQ)是一类基于最小化风险函数的聚类方法,文中通过对无监督LVQ风险函数的研究,提出了无监督LVQ算法的广义形式,在此基础上将当前典型的LVQ算法表示为基于不同尺度函数的LVQ算法,极大地方便了学习矢量量化神经网络的推广与应用。通过对无监督LVQ神经网络的改造,得到了基于无监督聚类算法的有监督LVQ神经网络,并将其应用于说话人辨认,取得了满意的结果并比较了几种典型聚类算法的优劣。 展开更多
关键词 无监督学习矢量量化 尺度函数 风险函数 梯度下降法
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基于改进型LSTM的文本情感分析模型研究 被引量:4
9
作者 罗正军 柯铭菘 周德群 《计算机技术与发展》 2020年第12期40-44,共5页
文本情感分析是自然语言处理领域的一大研究方向。文本情感分析本质上属于文本二分类问题,问题的核心是将一段文本所表达的情感分为正向和负向两类。传统的文本分类算法在进行文本情感分析时,不能很好地考虑到词与词之间的关联性以及词... 文本情感分析是自然语言处理领域的一大研究方向。文本情感分析本质上属于文本二分类问题,问题的核心是将一段文本所表达的情感分为正向和负向两类。传统的文本分类算法在进行文本情感分析时,不能很好地考虑到词与词之间的关联性以及词语之间的极性转移。针对LSTM神经网络模型在文本情感分析中的不足,设计并提出了基于改进型LSTM的文本情感分析模型。为了降低在原始LSTM模型中采用随机梯度下降法进行参数更新所带来的不确定性,提出一种基于向量空间的伪梯度下降法。在迭代过程中,为了减轻模型准确率的振荡现象,提出带有修正项的二元交叉熵损失函数,使改进后的模型有选择性地针对分类模糊的数据进行更新。实验结果表明,改进后的模型在分类正确率以及迭代效率上有所改进。 展开更多
关键词 文本情感分析 机器学习 长短期记忆模型 梯度下降 损失函数
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低反射高吸收梯度电磁波屏蔽复合材料研究 被引量:22
10
作者 管登高 黄婉霞 +3 位作者 毛健 蒋渝 陈家钊 涂铭旌 《功能材料》 EI CAS CSCD 北大核心 2003年第6期676-678,共3页
 为了减少反射回空间的电磁波对电磁环境造成的二次污染,本文提出了双梯度电磁屏蔽材料SFGM(shieldingfunc tionallygradientmaterials)设计的构想,来实现对频率<1GHz的电磁波的低反射高吸收。制备的镍/镍锌铁氧体/环氧树脂梯度电...  为了减少反射回空间的电磁波对电磁环境造成的二次污染,本文提出了双梯度电磁屏蔽材料SFGM(shieldingfunc tionallygradientmaterials)设计的构想,来实现对频率<1GHz的电磁波的低反射高吸收。制备的镍/镍锌铁氧体/环氧树脂梯度电磁屏蔽材料,其结果表明:在频率<1GHz时,双梯度材料对电磁波的反射损耗比非梯度材料平均降低了6~8dB;而吸收损耗平均提高了6~14dB。在中心吸收层的衰减常数不变时,对电磁波的吸收损耗随吸收层厚度增加而增加。 展开更多
关键词 梯度材料 反射损耗 吸收损耗 电磁波屏蔽材料 电磁污染
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基于梯度提升回归树的短时交通流预测模型 被引量:24
11
作者 沈夏炯 张俊涛 韩道军 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2018年第6期222-227,264,共7页
短时交通流预测是交通流建模的一个重要组成部分,在城市道路交通的管理和控制中起着重要的作用。然而,常见的时间序列模型(如ARIMA)、随机森林(RF)模型在交通流预测方面由于被构建模型产生的残差和输入变量所影响,其预测精度受到限制。... 短时交通流预测是交通流建模的一个重要组成部分,在城市道路交通的管理和控制中起着重要的作用。然而,常见的时间序列模型(如ARIMA)、随机森林(RF)模型在交通流预测方面由于被构建模型产生的残差和输入变量所影响,其预测精度受到限制。针对该问题,提出了一种基于梯度提升回归树的短时交通预测模型来预测交通速度。首先,模型引入Huber损失函数作为模型残差的处理方法;其次,在输入变量中考虑预测断面受到毗邻空间因素和时间因素相关性的影响。模型在训练过程中通过不断调整弱学习器的权重来纠正模型的残差,从而提高模型预测的精度。利用某城市快速路的交通速度数据进行实验,并使用MSE和MAPE等指标将本文模型与ARIMA模型和随机森林模型进行对比,结果表明,文中所提模型的预测精度最好,从而验证了模型在短时交通流预测方面的有效性。 展开更多
关键词 短时交通流预测 梯度提升回归树 损失函数 时空相关性
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一种鲁棒回归支持向量机及其学习算法 被引量:6
12
作者 张浩然 汪晓东 张长江 《南京理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第3期311-314,共4页
为了提高支持向量机的泛化能力,给出了一个鲁棒损失函数,利用它建立了鲁棒支持向量机,并利用对偶原理推导出其对偶优化问题的形式,在此基础上设计了局部梯度算法,在这种算法中每次迭代只改变两个优化变量的值。随后分析了算法的收敛性条... 为了提高支持向量机的泛化能力,给出了一个鲁棒损失函数,利用它建立了鲁棒支持向量机,并利用对偶原理推导出其对偶优化问题的形式,在此基础上设计了局部梯度算法,在这种算法中每次迭代只改变两个优化变量的值。随后分析了算法的收敛性条件,给出了学习步长的选择依据,最后用一个仿真实例来说明所提出的支持向量机的学习性能,比标准支持向量机具有更好的鲁棒性。 展开更多
关键词 结构风险最小化 支持向量机 鲁棒损失函数 局部梯度法
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面向复杂道路目标检测的YOLOv5算法优化研究 被引量:17
13
作者 刘辉 刘鑫满 刘大东 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2023年第18期207-217,共11页
针对现有目标检测算法对复杂道路场景中小目标、遮挡目标的误检、漏检率较高等问题,提出了基于YOLOv5的复杂道路目标检测的改进模型DPE-YOLO。该改进方法在预设锚框方面,提出基于样本密度的K-means+D聚类算法,生成更有效的预设锚框,缩... 针对现有目标检测算法对复杂道路场景中小目标、遮挡目标的误检、漏检率较高等问题,提出了基于YOLOv5的复杂道路目标检测的改进模型DPE-YOLO。该改进方法在预设锚框方面,提出基于样本密度的K-means+D聚类算法,生成更有效的预设锚框,缩短收敛路径从而有效提高检测精度;在特征提取方面,设计了PAA模块代替原骨干网络中的C3模块,模块采用对基于注意力机制的多梯度流残差结构设计,可提升对细节信息的提取能力,改善对道路小目标的漏检、误检问题;在定位精度方面,引入EIOU loss,降低模型对遮挡目标的漏检率。实验数据显示,在KITTI数据集和Udacity数据集上,改进算法与原算法相比平均精度均值(mAP)分别提升了2.8个百分点和1.6个百分点,mAP@0.5:0.9分别提升了2.7个百分点和2.9个百分点。实验结果表明,DPE-YOLO有效提升了对复杂道路场景中小目标和遮挡目标的检测性能,能更好地满足自动驾驶场景中的目标检测需求。 展开更多
关键词 自动驾驶 聚类算法 多梯度流 注意力机制 损失函数
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电磁波屏蔽材料梯度功能设计(Ⅰ)──基本原理及材料可行性初探 被引量:3
14
作者 毛健 涂铭旌 +2 位作者 陈家钊 黄婉霞 吴行 《功能材料与器件学报》 CAS CSCD 1999年第2期137-141,共5页
为了达到低反射、高吸收的屏蔽效果,提出了“双阻抗匹配层+双阻抗过渡区+高吸收区”的电磁波屏蔽材料梯度功能设计模型,详细阐述了设计思路和理论依据。以Ni/铁氧体复合材料为例,对屏蔽材料梯度功能设计的材料可行性进行了初探... 为了达到低反射、高吸收的屏蔽效果,提出了“双阻抗匹配层+双阻抗过渡区+高吸收区”的电磁波屏蔽材料梯度功能设计模型,详细阐述了设计思路和理论依据。以Ni/铁氧体复合材料为例,对屏蔽材料梯度功能设计的材料可行性进行了初探。结果表明:现有的导电屏蔽材料(Ni)和阻抗匹配材料(铁氧体)通过成份调整,能满足屏蔽材料梯度功能设计的要求。 展开更多
关键词 电磁波屏蔽材料 梯度功能设计 反射损耗
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计及样本不平衡与重叠的暂态稳定评估方法 被引量:16
15
作者 李楠 李保罗 +1 位作者 朱建华 李天云 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2020年第21期64-71,共8页
交直流混联系统的稳定性分析复杂且样本不平衡,当前基于数据挖掘的暂态稳定评估方法只追求对不稳定样本的识别精度,忽略了重叠区域样本难分类的问题,导致其综合性能未得到实质性的提升。针对此问题,提出一种计及样本不平衡与重叠的暂态... 交直流混联系统的稳定性分析复杂且样本不平衡,当前基于数据挖掘的暂态稳定评估方法只追求对不稳定样本的识别精度,忽略了重叠区域样本难分类的问题,导致其综合性能未得到实质性的提升。针对此问题,提出一种计及样本不平衡与重叠的暂态稳定评估方法。所提方法通过焦点损失函数来修正轻梯度提升机(LightGBM),自动根据样本的类别以及是否处于重叠区域中的“灰色地带”赋予其不同的权重,从而优化梯度下降的方向。该方法在提升对不稳定样本识别精度的同时,也减少了对稳定样本的误判。在修改的IEEE 68节点系统和中国某省级电网上的算例表明,所提方法在含有噪声且不平衡的数据集上有良好的评估性能。 展开更多
关键词 交直流混联系统 暂态稳定评估 重叠区域样本 样本不平衡 焦点损失函数 轻梯度提升机
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一种强真实感的图像生成算法设计与仿真 被引量:2
16
作者 应卫强 张帆 张玲燕 《计算机仿真》 北大核心 2022年第4期492-495,500,共5页
传统方法下生成的跨模态图像易造成目标部分重要信息缺失,生成的图像缺乏真实感,于是提出改进生成式对抗网络和半监督学习的跨模态图像生成方法。建立生成式对抗网络,分析半监督学习特征,经融合后组成半监督生成式对抗网络。在判别器中... 传统方法下生成的跨模态图像易造成目标部分重要信息缺失,生成的图像缺乏真实感,于是提出改进生成式对抗网络和半监督学习的跨模态图像生成方法。建立生成式对抗网络,分析半监督学习特征,经融合后组成半监督生成式对抗网络。在判别器中使用卷积神经网络、在生成器中引入反卷积神经网络,在半监督生成式对抗网络中添加分类器,改进所建的网络模型,利用全变差正则化项建立伪判别损失函数。利用架构的随机梯度下降优化算法,完成散度似然比的直接优化,最后在三个网络的共同作用下,输出生成的跨模态图像。仿真阶段分别从视觉效果与评估指标两个角度,验证出所提方法的有效性,结果证明上述方法不仅使生成图像更具真实感,而且保留了大部分目标特征,能够满足图像的高质量需求。 展开更多
关键词 生成式对抗网络 半监督学习 跨模态图像生成 随机梯度下降优化算法 损失函数
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面向深度神经网络训练的数据差分隐私保护随机梯度下降算法 被引量:7
17
作者 李英 贺春林 《计算机应用与软件》 北大核心 2020年第4期252-259,共8页
针对传统深度神经网络所采用的随机梯度下降算法忽略了对数据集隐私性保护的缺点,提出一种基于数据差分隐私保护的随机梯度下降算法。引入范数剪切与附加高斯噪声操作,对传统梯度更新策略进行改进。为衡量每次迭代过程中对数据隐私性的... 针对传统深度神经网络所采用的随机梯度下降算法忽略了对数据集隐私性保护的缺点,提出一种基于数据差分隐私保护的随机梯度下降算法。引入范数剪切与附加高斯噪声操作,对传统梯度更新策略进行改进。为衡量每次迭代过程中对数据隐私性的破坏,提出隐私损失累积函数在迭代过程中对数据隐私性的侵犯程度进行度量。MNIST手写数字识别和CIFAR-10图像分类实验表明,该算法在保护数据集隐私性的同时,对手写数字以及图像分类的识别准确率分别超过了90%和70%,且相较于传统的随机梯度下降算法,其准确率提升了5%以上。该算法在实际工程中能够有效兼顾数据隐私性保护与神经网络辨识准确度。 展开更多
关键词 深度神经网络 差分隐私 训练集 随机梯度下降 范数剪切 隐私损失累积函数
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基于YOLOv4的小目标检测方法研究及应用 被引量:3
18
作者 伊力哈木·亚尔买买提 白鹏飞 《计算机工程与设计》 北大核心 2023年第1期277-283,共7页
为解决复杂施工场景下的小目标检测效果不佳和漏检问题,提出一种基于YOLOv4的改进算法。在检测网络中设计多尺度CAU和SAU上下文特征融合机制,利用全新的特征融合方式增强网络多尺度空间和通道信息表征,在此基础上改善网络特征融合性能... 为解决复杂施工场景下的小目标检测效果不佳和漏检问题,提出一种基于YOLOv4的改进算法。在检测网络中设计多尺度CAU和SAU上下文特征融合机制,利用全新的特征融合方式增强网络多尺度空间和通道信息表征,在此基础上改善网络特征融合性能。设计CSP_F跨阶段特征融合模块代替原有普通卷积块(CBL*5),防止检测网络梯度消失和网络参数计算量过大。改进模型类别损失函数并进行实验验证,其结果表明,改进算法能满足不同场景检测要求,对小目标有较好检测效果。 展开更多
关键词 小目标 YOLOv4 特征融合机制 CSP_F 梯度消失 参数计算量 损失函数
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一种基于新型损失函数的Listwise排序学习方法 被引量:1
19
作者 龚安 孙辉 乔杰 《计算机技术与发展》 2018年第8期96-99,共4页
排序学习是指运用机器学习方法,自主地构建排序模型,用来对新的数据进行排序。在所有的排序方法中,Listwise方法就是其中一类重要的排序学习方法,它的训练样例由文档列表组成,利用神经网络模型和概率模型来构造损失函数。但是由于Listw... 排序学习是指运用机器学习方法,自主地构建排序模型,用来对新的数据进行排序。在所有的排序方法中,Listwise方法就是其中一类重要的排序学习方法,它的训练样例由文档列表组成,利用神经网络模型和概率模型来构造损失函数。但是由于Listwise算法存在时间复杂度高、排序位置信息利用度低等缺点,一直得不到广泛的推广。对此,文中在SHF-SDCG框架的基础上提出了一种新的排序学习算法,采用多层神经网络的List Net算法,引入Pointwise损失函数和位置加权因子,与Listwise损失函数融合构建新的损失函数,并分别使用梯度下降算法和多层神经网络算法训练网络权值,得到新的排序模型;同时使用效率高的Top-k训练方法,降低时间复杂度。最后在数据集LETOR4.0上进行实验,结果表明新算法排序性能明显提高。 展开更多
关键词 排序学习 损失函数融合 Listwise 梯度下降
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基于Logistic回归的数据分类问题研究 被引量:4
20
作者 邹晓辉 《智能计算机与应用》 2016年第6期139-140,143,共3页
数据分类是数据科学的一个重要研究方向,Logistic回归是最基本的分类算法之一。线性回归和Logistic回归都属于线性模型,本文介绍了两者的联系,详细阐述了模型的目标函数和参数训练过程。在经典的模式识别数据集Iris上,应用Logistic回归... 数据分类是数据科学的一个重要研究方向,Logistic回归是最基本的分类算法之一。线性回归和Logistic回归都属于线性模型,本文介绍了两者的联系,详细阐述了模型的目标函数和参数训练过程。在经典的模式识别数据集Iris上,应用Logistic回归模型基于部分特征和全部特征维度进行了建模和分类预测。实验结果表明,适合比例的训练集和测试集切分,较高权重特征组合的建模可以获得较高的分类准确率。 展开更多
关键词 监督学习 线性回归 LOGISTIC回归 损失函数 梯度下降 特征选择
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