基于深度神经网络VGG19的固有无序蛋白质无序区间预测

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作者 王煜民 赵加祥 徐朋昌 《南开大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第3期38-43,共6页

开发了一个基于VGG19的深度神经网络来对固有无序蛋白质进行预测.该深度神经网络通过使用来自数据集DM4229的4 229个蛋白质进行训练,训练后的神经网络在取自DIS1616数据集的166个蛋白质上进行测试,为方便比较,将该网络命名为DMvgg.另外... 开发了一个基于VGG19的深度神经网络来对固有无序蛋白质进行预测.该深度神经网络通过使用来自数据集DM4229的4 229个蛋白质进行训练,训练后的神经网络在取自DIS1616数据集的166个蛋白质上进行测试,为方便比较,将该网络命名为DMvgg.另外还在盲测试集R80和MXD494上对训练好的神经网络进行了测试,进一步验证模型的性能.仿真结果表明提出的深度神经网络模型可以有效预测固有无序蛋白质的无序区间,与其他的算法相比该模型更优. 展开更多

关键词 固有无序蛋白质 深度神经网络 vgg19

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基于U-Net架构改进VGG19模型的人脸表情识别方法

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作者 赵小虎 张景怡 +4 位作者 焦明之 谢礼逊 王兰飞 孙维青 张狄 《工程科学学报》 北大核心 2025年第6期1272-1284,共13页

针对传统面部识别技术中存在的诸多问题,如网络模型对关键通道特征的关注不足、参数量过大以及识别准确率不高等,本文提出了一种基于改进Visual Geometry Group 19(VGG19)模型的全新方案.该方案融合了U-Net网络架构的设计理念,并引入了... 针对传统面部识别技术中存在的诸多问题,如网络模型对关键通道特征的关注不足、参数量过大以及识别准确率不高等,本文提出了一种基于改进Visual Geometry Group 19(VGG19)模型的全新方案.该方案融合了U-Net网络架构的设计理念,并引入了改进的SE Attention模块,以期提高模型的收敛速度和对面部细节的关注程度.在保持VGG19深层特征提取能力的基础上,通过特定设计的卷积层和跳跃连接,实现了对特征的高效融合与优化.经过改进的VGG19模型,不仅能更好地提取面部特征,还能在保证准确率的前提下,降低模型参数,提高运算效率.为了验证改进模型的效果,利用FER2013数据集和CK+两个数据集对本文提出的模型进行了测试.实验结果显示,改进后的VGG19网络在表情识别的准确率上分别取得了1.58%和4.04%的提升.这一结果充分证明了本文提出的方法在解决传统面部识别问题方面的优越性,也为面部识别技术的进一步发展提供了新的思路. 展开更多

关键词 面部表情识别 深度学习 卷积神经网络 情感分类 vgg19

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基于HDFS与Elastic Search的网络信息安全检测技术研究

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作者 马力 李丽 《自动化与仪器仪表》 2025年第4期16-19,24,共5页

对网络信息安全检测问题进行研究,提出一种基于改进VGG19的异常检测模型,构建基于HDFS与Elastic Search网络信息安全检测系统对Web日志进行异常检测,并将检测结果进行可视化展示。首先,针对传统VGG19卷积神经网络的不足进行改进,并采用... 对网络信息安全检测问题进行研究,提出一种基于改进VGG19的异常检测模型,构建基于HDFS与Elastic Search网络信息安全检测系统对Web日志进行异常检测,并将检测结果进行可视化展示。首先,针对传统VGG19卷积神经网络的不足进行改进,并采用改进后的VGG19网络构建异常检测模型;然后将构建的异常检测模型部署到基于HDFS与Elastic Search网络信息安全检测系统中;最后采用Filebeat日志数据收集工具对互联网用户的访问日志进行采集并构建数据集,对构建的异常检测模型进行测试。测试结果表明:基于改进VGG19的异常检测模型在训练过程中,F1值为0.91、精确率为92.55%,在测试集上的平均检测准确率为94%、检测时间平均为0.25 s,检测精度高、检测速度快,适用于构建的网络信息安全检测系统。 展开更多

关键词 网络信息安全检测 vgg19网络 HDFS Elastic Search

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基于改进VGG19卷积神经网络的肺炎图像分类(特邀) 被引量：13

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作者 熊丰 何迪 +4 位作者 刘玉杰 齐美捷 郜鹏 张周锋 刘立新 《光子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第10期335-343,共9页

将VGG19卷积神经网络与机器学习算法结合,构建了基于SVM(linear)和XGBoost的两种VGG19改进模型,并且分别利用VGG19模型和两种改进的VGG19模型对细菌性肺炎和病毒性肺炎图像进行分类。对三种网络模型的性能进行评估和比较,结果显示三种... 将VGG19卷积神经网络与机器学习算法结合,构建了基于SVM(linear)和XGBoost的两种VGG19改进模型,并且分别利用VGG19模型和两种改进的VGG19模型对细菌性肺炎和病毒性肺炎图像进行分类。对三种网络模型的性能进行评估和比较,结果显示三种模型的平均准确率均在85.9%以上。改进的VGG19模型在准确率的稳定性方面优于传统VGG19模型,基于XGBoost的VGG19模型的综合性能最好,验证了深度学习模型结合机器学习模型的有效性。 展开更多

关键词 肺炎图像分类 卷积神经网络 深度学习 vgg19 支持向量机 极端梯度提升

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基于优化VGG19卷积神经网络的异常检测模型研究 被引量：9

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作者 王文文 陶宏才 《成都信息工程大学学报》 2020年第3期253-258,共6页

互联网服务已经成为人们生活中必不可少的一部分,但由于网络攻击方式的不断增多,使得网络安全问题日益严重.异常检测是对Web攻击进行检测的方式,基于优化VGG19神经网络建立了一种新的异常检测模型,并在ISCX2012数据集上进行训练,取得了... 互联网服务已经成为人们生活中必不可少的一部分,但由于网络攻击方式的不断增多,使得网络安全问题日益严重.异常检测是对Web攻击进行检测的方式,基于优化VGG19神经网络建立了一种新的异常检测模型,并在ISCX2012数据集上进行训练,取得了较好的检测效果. 展开更多

关键词 网络攻击 异常检测 卷积神经网络 vgg19

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基于深度学习的大米加工新鲜度分类方法 被引量：1

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作者 訾薇宇 舒忠平 《粮食与饲料工业》 CAS 2024年第5期71-75,共5页

为提高大米加工新鲜度分类的精度和速度,提出一种基于深度学习的分类方法。方法以VGG19网络为基础分类网络,通过在该网络基础上引入SE注意力机制加强对重要通道特征的关注,并采用PReLU函数替换ReLU函数作激活函数,同时将网络的最后一层... 为提高大米加工新鲜度分类的精度和速度,提出一种基于深度学习的分类方法。方法以VGG19网络为基础分类网络,通过在该网络基础上引入SE注意力机制加强对重要通道特征的关注,并采用PReLU函数替换ReLU函数作激活函数,同时将网络的最后一层池化层替换为全局混合池化,并删除前两层全连接层,对VGG19网络进行了改进。最后,以大米新鲜度为研究对象,采用改进VGG19网络进行新鲜度分类,实现了大米新鲜度分类。仿真结果表明,改进VGG19网络实现了精确、快速地大米新鲜度分类,平均准确率、精确率、召回率和F 1值分别达到97.81%、97.63%、97.89%、97.56%,且具有较快的检测速度,测试时间为275 s,提高了大米加工新鲜度分类的精度和速度。 展开更多

关键词 大米加工 新鲜度分类 深度学习 vgg19网络 大米新鲜度

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基于卷积神经网络的天然地震和非天然地震识别

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作者 彭登靖 《高原地震》 2024年第2期36-40,共5页

为实现天然地震和非天然地震分类识别,利用云南省及周边地区范围内测震台站所记录的302次天然地震和308次非天然地震事件(爆破、塌陷、强夯土等)为神经网络模型测试集、训练集数据,设计了VGG19卷积神经网络模型对天然地震和非天然地震... 为实现天然地震和非天然地震分类识别,利用云南省及周边地区范围内测震台站所记录的302次天然地震和308次非天然地震事件(爆破、塌陷、强夯土等)为神经网络模型测试集、训练集数据,设计了VGG19卷积神经网络模型对天然地震和非天然地震进行分类识别。结果表明:VGG19对训练集与测试集数据的识别准确率达92%以上;天然地震的识别准确率为96%以上,非天然地震的识别准确率约为98%。通过实验说明,VGG19神经网络模型对天然地震和非天然地震识别具有实用意义。 展开更多

关键词 vgg19 卷积神经网络 天然地震 非天然地震 识别

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面向单幅遥感图像的生成对抗网络超分辨率重建 被引量：5

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作者 韩志晟 孙丕川 唐超 《测绘通报》 CSCD 北大核心 2021年第8期106-110,共5页

利用低分辨率图像生成高分辨率图像的过程称为图像超分辨率,目的是得到一张清晰的影像。随着人工智能的蓬勃发展,在遥感、辅助文本识别等诸多领域,图像超分辨率的应用愈加广泛。本文利用生成对抗网络的深度学习模型进行单图像超分重建,S... 利用低分辨率图像生成高分辨率图像的过程称为图像超分辨率,目的是得到一张清晰的影像。随着人工智能的蓬勃发展,在遥感、辅助文本识别等诸多领域,图像超分辨率的应用愈加广泛。本文利用生成对抗网络的深度学习模型进行单图像超分重建,SRGAN模型相较于传统方法,提出了新的感知损失函数,由对抗损失和内容损失组成。对抗损失通过训练判别器网络结构区分生成图像和实际高分辨率图像,而内容损失则利用预训练的VGG19网络模型计算图像特征的感知相似度,而不是在像素空间上的相似度。试验证明,利用SRGAN获得的高分辨率图片,MOS指标高于传统方法。本文围绕SRGAN的原理、效果、应用等进行了阐述。 展开更多

关键词 单图像超分 生成对抗网络 vgg19网络模型 内容损失函数 对抗损失函数

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基于空间聚合加权卷积神经网络的力触觉足迹识别 被引量：7

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作者 鲍文霞 瞿金杰 +2 位作者 王年 唐俊 鲁玺龙 《东南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第5期959-964,共6页

为了提高力触觉足迹识别的准确率,提出一种基于空间聚合加权注意力机制的足迹识别算法.首先,采用压力足迹采集器采集并构建一个包含100人2000幅力触觉足迹图像的数据集;然后,采用VGG19卷积神经网络预训练模型提取特征,为获取特征图中足... 为了提高力触觉足迹识别的准确率,提出一种基于空间聚合加权注意力机制的足迹识别算法.首先,采用压力足迹采集器采集并构建一个包含100人2000幅力触觉足迹图像的数据集;然后,采用VGG19卷积神经网络预训练模型提取特征,为获取特征图中足迹压力分布感兴趣区域,设计一种空间聚合加权模块(SAWM),该模块专注高响应区域从而提取足迹中显著区域局部特征,并与输入特征图加权融合,保留显著性特征,抑制不重要特征;最后输出的特征经过平均池化在全连接层实现力触觉足迹的识别.试验结果表明,所提算法准确率达到了91.20%,优于其他注意力机制算法以及传统的足迹识别算法.采用空间聚合加权注意力机制网络模型能够有效进行足迹识别,为身份识别提供技术支撑. 展开更多

关键词 力触觉 足迹识别 空间聚合加权 vgg19卷积神经网络

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基于多角度约束与谱归一化的图像修复算法 被引量：3

10

作者 杨云 曹真 齐勇 《计算机应用与软件》 北大核心 2021年第8期233-239,247,共8页

针对图像修复任务过于困难的问题,采用基于生成对抗网络的双判别器模型,通过增设局部判别器追踪图像局部缺失区域信息,有效提升了修复准确性。但模型在产生合理语义性信息方面并不乐观。为此,提出Multi-Angle GAN模型。在双判别器模型... 针对图像修复任务过于困难的问题,采用基于生成对抗网络的双判别器模型,通过增设局部判别器追踪图像局部缺失区域信息,有效提升了修复准确性。但模型在产生合理语义性信息方面并不乐观。为此,提出Multi-Angle GAN模型。在双判别器模型基础上增设分类器和Vgg19特征提取网络,分别向生成网络提供类别、风格和内容损失约束。针对GANs判别器设计存在的训练不稳定问题,向判别器设计中引入谱归一化和Wasserstein距离。在CelebA、Places2数据集上进行大量实验,结果表明,Multi-Angle GAN较之前方法在PSNR和SSIM上分别提升0.6~0.8 dB和0.02~0.05。 展开更多

关键词 分类器 vgg19特征提取网络 谱归一化 Wasserstein距离

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基于多损失约束与注意力块的图像修复方法 被引量：1

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作者 曹真 杨云 +1 位作者 齐勇 李程辉 《陕西科技大学学报》 CAS 2020年第3期158-165,共8页

为解决基于深度卷积生成对抗网络的语义图像修复模型存在的重建结果内容、风格、细节特征还原不准确问题以及模型训练不稳定问题,提出一种结合残差块和注意力块的Multi-Loss GAN模型.同时,在图像生成阶段,向模型引入谱归一化和Wasserst... 为解决基于深度卷积生成对抗网络的语义图像修复模型存在的重建结果内容、风格、细节特征还原不准确问题以及模型训练不稳定问题,提出一种结合残差块和注意力块的Multi-Loss GAN模型.同时,在图像生成阶段,向模型引入谱归一化和Wasserstein距离以稳定模型训练;在图像修复阶段,向模型增设差异网络和Vgg19特征提取网络分别提供差异、内容、风格损失协助模型寻找最优编码以提升最终的修复效果.最后在CelebA数据集上进行大量仿真实验.结果显示,Multi-Loss GAN较于DCGAN方法和GLCIC方法在PSNR和SSIM上分别提升0.6~2.0 db,0.01~0.05. 展开更多

关键词 注意力块 差异网络 vgg19特征提取网络 谱归一化 Wasserstein距离

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基于改进VGG19网络和迁移学习的白术病害识别研究

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作者 赵强 吴政泽 《无线互联科技》 2025年第22期89-92,共4页

文章针对白术叶片病害诊断中存在的人为误诊率高、实验室诊断条件苛刻等问题,采用迁移学习方法改进、微调VGG19网络模型。构建好的新模型白术病害识别率平均达96.8%,与GoogleNet、ResNet50和DenseNet模型相比较,精确率、召回率和F1值也... 文章针对白术叶片病害诊断中存在的人为误诊率高、实验室诊断条件苛刻等问题,采用迁移学习方法改进、微调VGG19网络模型。构建好的新模型白术病害识别率平均达96.8%,与GoogleNet、ResNet50和DenseNet模型相比较,精确率、召回率和F1值也有了大幅提高,对白术病害识别诊断具有重要意义。 展开更多

关键词 白术病害识别 vgg19模型 迁移学习 卷积神经网络

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一种基于多神经网络的烟支缺陷分类与定位方法 被引量：4

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作者 王端生 管一弘 +3 位作者 杨雄飞 崔云月 罗亚桃 黄岗 《软件导刊》 2022年第2期184-188,共5页

为提高烟支生产过程中烟支缺陷检测效率及判断烟支缺陷产生的原因,提出基于多神经网络的烟支缺陷分类与定位方法。该方法首先对烟支数据集进行图像预处理,再采用改进VGG19网络对烟支是否存在缺陷进行预测,利用YOLOV3网络对缺陷烟支进行... 为提高烟支生产过程中烟支缺陷检测效率及判断烟支缺陷产生的原因,提出基于多神经网络的烟支缺陷分类与定位方法。该方法首先对烟支数据集进行图像预处理,再采用改进VGG19网络对烟支是否存在缺陷进行预测,利用YOLOV3网络对缺陷烟支进行定位和类别判定,最后根据统计结果推断产生缺陷的原因,查找易产生缺陷的工艺步骤。研究表明,该方法检测精度高,缺陷定位和类别分类准确。 展开更多

关键词 烟支缺陷 神经网络 vgg19 YOLOV3

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基于全卷积神经网络的手术器械图像语义分割算法 被引量：2

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作者 郑腾辉 陶青川 《现代计算机》 2019年第9期80-84,共5页

为了实现对处于相近颜色盒中的手术器械准确进行像素级分割,提出基于全卷积神经网络(FCN)的手术器械图像语义分割模型。该模型使用VGG19作为基础模型,添加3层反卷积层,使用Adam优化器优化网络,实现手术器械和手术盒的像素级分割。实验... 为了实现对处于相近颜色盒中的手术器械准确进行像素级分割,提出基于全卷积神经网络(FCN)的手术器械图像语义分割模型。该模型使用VGG19作为基础模型,添加3层反卷积层,使用Adam优化器优化网络,实现手术器械和手术盒的像素级分割。实验结果表明:该模型能有效实现图像分割,降低特征值数量,减少网络运行时长。 展开更多

关键词 手术器械 语义分割 全卷积神经网络(FCN) vgg19

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一种使用边缘增强技术提高相似图片检索召回率的方法 被引量：2

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作者 曹靖城 张继东 史国杰 《电信科学》 2021年第1期76-84,共9页

针对大规模图像分类处理中图像旋转或背景变换导致的配准度较低问题,提出一种基于边缘增强的卷积神经网络图像分类方法。该方法通过VGG19网络模型提取图像特征,并使用余弦相似度进行图像分类判定,利用边缘增强突出图像主体的边缘特征,... 针对大规模图像分类处理中图像旋转或背景变换导致的配准度较低问题,提出一种基于边缘增强的卷积神经网络图像分类方法。该方法通过VGG19网络模型提取图像特征,并使用余弦相似度进行图像分类判定,利用边缘增强突出图像主体的边缘特征,降低图像旋转或背景变换对VGG19网络分类性能带来的影响。实验证明,该方法可以有效地提高同一主体旋转图像和背景变换图像与原始图像的相似度,适用于各类图像的分类。 展开更多

关键词 卷积神经网络 vgg19 余弦相似度 边缘增强

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基于卷积神经网络的多模态视频场景分割优化算法 被引量：5

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作者 黄清 丰洪才 刘立 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2022年第5期1595-1600,共6页

针对基于内容的视频检索中场景分割效率有待提高的问题,提出了一种基于卷积神经网络提取特征的多模态视频场景分割优化算法。首先利用改进的VGG19网络从视频镜头中提取多种模态的底层特征和语义特征,再将这些特征组成向量,然后通过三重... 针对基于内容的视频检索中场景分割效率有待提高的问题,提出了一种基于卷积神经网络提取特征的多模态视频场景分割优化算法。首先利用改进的VGG19网络从视频镜头中提取多种模态的底层特征和语义特征,再将这些特征组成向量,然后通过三重损失学习与镜头相似度计算等方法,使场景分割问题转换为对镜头边界的二分类问题,最后建立评分机制优化所得结果,获取分割好的视频场景及对应的场景边界,完成场景分割任务。实验结果表明,该算法能对视频场景进行有效分割,整体查全率与查准率分别能达到85.77%、87.01%。 展开更多

关键词 场景分割 多模态 卷积神经网络 相似度度量 vgg19

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基于UNet自适应特征融合的语音增强 被引量：6

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作者 任健 李鸿燕 +1 位作者 张昱 邢璐 《电子测量技术》 北大核心 2022年第9期76-81,共6页

针对传统的语音增强网络对未知噪声增强效果不理想的问题,本文从语谱图增强,网络结构,特征融合机制3方面提出改进方法。首先为了提取语谱图深层特征信息,使用VGG19结构来代替UNet结构中编码器部分,同时在解码器部分加入残差网络以加深... 针对传统的语音增强网络对未知噪声增强效果不理想的问题,本文从语谱图增强,网络结构,特征融合机制3方面提出改进方法。首先为了提取语谱图深层特征信息,使用VGG19结构来代替UNet结构中编码器部分,同时在解码器部分加入残差网络以加深网络深度,防止训练退化;其次,为了更好地结合语谱图中特征信息,在UNet结构跳跃连接部分加入自适应特征融合机制来融合深浅层特征。此外,为增强说话人信息,通过直方图均衡算法对语谱图进行特征优化,得到直方图均衡化增强后的语谱图。在不同的噪声环境中,本文所提方法在质量和可理解性度量方面评分都优于其他增强方法。 展开更多

关键词 语音增强 卷积神经网络 自适应特征融合 vgg19 直方图均衡化增强

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基于多层次特征的高分影像海岸带地物分类

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作者 于文昊 王常颖 李劲华 《航天返回与遥感》 CSCD 北大核心 2023年第2期140-152,共13页

针对高分辨率影像地物光谱丰富复杂的问题,文章提出了一种结合像元-对象-空间格局特征的水域、盐田等海岸带精细地物分类方法。首先基于像元和空间格局特征分别利用遗传算法优化随机森林参数进行分类;其次将两种分类结果采用D-S证据理... 针对高分辨率影像地物光谱丰富复杂的问题,文章提出了一种结合像元-对象-空间格局特征的水域、盐田等海岸带精细地物分类方法。首先基于像元和空间格局特征分别利用遗传算法优化随机森林参数进行分类;其次将两种分类结果采用D-S证据理论融合;然后基于不同地物斑块的空间上下文信息,采用粒子群算法优化支持向量机(Support Vector Machine,SVM)参数实现面向对象的二次分类。为验证方法的有效性,收集山东省莱州湾海岸带附近区域的“高分二号”卫星影像,开展了水域及水利设施用地、盐田、工矿用地、交通运输用地、住宅用地、沿海滩涂、海域与耕地8类地物的分类实验,总体精度达到97.21%,Kappa系数为0.9642。实验结果表明,文章提出的高分影像海岸带地物分类方法兼顾像元、对象及空间格局特征优点,能够实现多层次细致分类,并同时兼具较短的训练时长与较高的分类精度。该研究成果可为中国海岸带生态环境监测与土地利用规划提供一定技术支撑。 展开更多

关键词 空间格局特征 证据理论 vgg19网络 随机森林 支持向量机 高分辨率影像 遥感应用

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