-
题名基于注塑模具本体的语义相关性研究
被引量：4
- 1
-
-
作者
王莉影
毛宁
陈庆新
-
机构
广东工业大学机电工程学院
-
出处
《机械科学与技术》
CSCD
北大核心
2008年第10期1228-1232,共5页
-
基金
国家自然科学基金项目(50775042)
国家科技支撑计划项目(2006BAF01A43)
国家863计划CIMS项目(2007AA04Z1A8)资助
-
文摘
传统的基于关键字的搜索方法无法很好地在"模具知识管理系统"中检索到相关的设计标准。通过分析注塑模具本体的语义相关性的特点,本文提出了一种计算注塑模具本体的概念相关度的方法及其实现算法,并对注塑模具本体中的部分概念进行了概念相关度的计算和分析。结果表明,所提出的计算方法能够有效地为基于注塑模具本体概念的相关信息语义检索及其检索结果的排序提供量化的依据。
-
关键词
注塑模具
本体
概念相关度
语义检索
-
Keywords
injection mould
ontology
conceptual relatedness
semantic retrieval
-
分类号
F406.3
[经济管理—产业经济]
TP311.3
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
-
-
题名基于迁移学习的遥感影像树种类型分类
被引量：10
- 2
-
-
作者
王莉影
高心丹
-
机构
东北林业大学信息与计算机工程学院
-
出处
《实验室研究与探索》
CAS
北大核心
2019年第9期29-33,78,共6页
-
基金
国家自然基金面上项目(31870530)
国家自然科学基金面上项目(31770768)
中央高校基本科研业务费专项资助基金E类(2572017EB09)
-
文摘
提出了基于迁移学习思想的卷积神经网络遥感影像树种类型分类算法。采用ImageNet上训练的Inception-v3模型对树种影像特征进行提取,使用AID标准数据集和自行采集的东北林业大学实验林场数据集训练一个新的全连接层和Softmax层,更改输出层的节点数量;引入Dropout函数改善过拟合现象;通过反向传播优化模型。实验结果显示,模型在两种数据集上总体分类精度分别达到了98. 8%和97. 2%,Kappa系数分别为0. 987和0. 984,表明实验算法不仅降低了卷积神经网络的参数数量,还提高了目标分类识别的准确性。与传统方法相比,实验算法无需进行复杂的预处理技术即可实现树种的自动特征提取,同时解决了只有依赖大规模样本才可达到较高分类精度问题,在树种类型分类上具有很高的应用价值。
-
关键词
卷积神经网络
深度学习
高分辨率遥感
图像分类
-
Keywords
remote sensing
artificial intelligence
convolutional neural network
migration learning
-
分类号
S771.8
[农业科学—森林工程]
TP751
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
-
