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基于改进的TFIDF和压缩自动编码器文本分类研究
被引量：
2
1
作者
靖慧
杨振宇
于敏
《齐鲁工业大学学报》
2017年第3期61-66,共6页
为了提高文本分类的分类效果和降低分类的错误率,本文将深度学习中的压缩自动编码器逐层叠加,提出基于改进的TFIDF和堆叠的压缩自动编码器SCAE(Stack Contractive Auto-Encoder)的文本分类思想,将SCAE构成深度神经网络,无监督的训练学...
为了提高文本分类的分类效果和降低分类的错误率,本文将深度学习中的压缩自动编码器逐层叠加,提出基于改进的TFIDF和堆叠的压缩自动编码器SCAE(Stack Contractive Auto-Encoder)的文本分类思想,将SCAE构成深度神经网络,无监督的训练学习文本,提高特征提取的鲁棒性,并使用反向传播算法优化网络中的参数,在计算特征词的权重时,采用本文改进的TFIDF方法。通过实验将CAE和SAE(稀疏自动编码器)进行比较,采用支持向量机(SVM)分类。实验表明,单层的CAE比单层的SAE的分类性能更好,堆叠压缩编码器学习比堆叠的稀疏编码器的分类性能同样要好。
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关键词
特征提取
压缩
自动
编码器
稀疏
自动
编码器
堆叠
压缩
自动
编码器
SVM
文本分类
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职称材料
基于压缩感知和堆叠降噪自动编码器的配电网扰动事件智能溯源方法
被引量：
1
2
作者
杨雪
刘继春
《水电能源科学》
北大核心
2022年第2期201-205,共5页
鉴于配电网扰动事件的溯源分析有利于准确了解扰动原因、保障电力系统的安全稳定运行,提出了一种基于压缩感知和堆叠降噪自动编码器的配电网扰动事件智能溯源方法,首先利用压缩感知方法将添加了噪声的原始数据映射到压缩域,在保留扰动...
鉴于配电网扰动事件的溯源分析有利于准确了解扰动原因、保障电力系统的安全稳定运行,提出了一种基于压缩感知和堆叠降噪自动编码器的配电网扰动事件智能溯源方法,首先利用压缩感知方法将添加了噪声的原始数据映射到压缩域,在保留扰动特征的同时提高了分析效率;然后将压缩采样数据作为堆叠降噪自动编码器的输入,通过堆叠降噪自动编码器的特征自学习能力,学习得到扰动数据中的鲁棒性特征,实现特征与不同配电网扰动事件的关联,构造扰动事件智能溯源模型。通过PSCAD/EMTDC中搭建的IEEE 14节点模型获得的仿真数据进行验证,表明所提方法能准确溯源配电网扰动事件。
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关键词
压缩
感知
配电网扰动
堆叠降噪
自动
编码器
智能溯源
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职称材料
基于深度学习的机器人抓取位置检测方法
被引量：
13
3
作者
闫哲
杜学丹
+3 位作者
曹淼
蔡莹皓
鲁涛
王硕
《高技术通讯》
EI
CAS
北大核心
2018年第1期58-66,共9页
进行了机器人的智能抓取研究,提出了一种基于深度学习的机器人抓取位置检测方法。该方法以目标物体的多模态特征作为训练数据,采用无监督学习与监督学习相结合的方式对目标物体的最优抓取位置进行学习。在无监督学习阶段,使用压缩自动...
进行了机器人的智能抓取研究,提出了一种基于深度学习的机器人抓取位置检测方法。该方法以目标物体的多模态特征作为训练数据,采用无监督学习与监督学习相结合的方式对目标物体的最优抓取位置进行学习。在无监督学习阶段,使用压缩自动编码器(CAE)对神经网络进行无监督逐层预训练;在监督学习阶段,使用反向传播算法对整个网络进行监督微调。仿真实验结果验证了该方法能够对目标物体的最优抓取位置做出精确的判断。在Universal Robot 5机器人上进行了抓取实验,实验结果表明该方法的抓取成功率较高,能够应用到与机器人抓取相关的任务中。
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关键词
深度学习
机器人抓取
位置检测
压缩
自动
编码器
(
cae
)
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职称材料
题名
基于改进的TFIDF和压缩自动编码器文本分类研究
被引量：
2
1
作者
靖慧
杨振宇
于敏
机构
齐鲁工业大学信息学院
出处
《齐鲁工业大学学报》
2017年第3期61-66,共6页
文摘
为了提高文本分类的分类效果和降低分类的错误率,本文将深度学习中的压缩自动编码器逐层叠加,提出基于改进的TFIDF和堆叠的压缩自动编码器SCAE(Stack Contractive Auto-Encoder)的文本分类思想,将SCAE构成深度神经网络,无监督的训练学习文本,提高特征提取的鲁棒性,并使用反向传播算法优化网络中的参数,在计算特征词的权重时,采用本文改进的TFIDF方法。通过实验将CAE和SAE(稀疏自动编码器)进行比较,采用支持向量机(SVM)分类。实验表明,单层的CAE比单层的SAE的分类性能更好,堆叠压缩编码器学习比堆叠的稀疏编码器的分类性能同样要好。
关键词
特征提取
压缩
自动
编码器
稀疏
自动
编码器
堆叠
压缩
自动
编码器
SVM
文本分类
Keywords
feature extraction
contraction auto-encoder
sparse auto-encoder
stacked contraction auto-encoder
SVM
text classification
分类号
TP301 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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职称材料
题名
基于压缩感知和堆叠降噪自动编码器的配电网扰动事件智能溯源方法
被引量：
1
2
作者
杨雪
刘继春
机构
四川大学电气工程学院
出处
《水电能源科学》
北大核心
2022年第2期201-205,共5页
文摘
鉴于配电网扰动事件的溯源分析有利于准确了解扰动原因、保障电力系统的安全稳定运行,提出了一种基于压缩感知和堆叠降噪自动编码器的配电网扰动事件智能溯源方法,首先利用压缩感知方法将添加了噪声的原始数据映射到压缩域,在保留扰动特征的同时提高了分析效率;然后将压缩采样数据作为堆叠降噪自动编码器的输入,通过堆叠降噪自动编码器的特征自学习能力,学习得到扰动数据中的鲁棒性特征,实现特征与不同配电网扰动事件的关联,构造扰动事件智能溯源模型。通过PSCAD/EMTDC中搭建的IEEE 14节点模型获得的仿真数据进行验证,表明所提方法能准确溯源配电网扰动事件。
关键词
压缩
感知
配电网扰动
堆叠降噪
自动
编码器
智能溯源
Keywords
compressed sensing
distribution network disturbance
stacked denoising autoencoder
intelligent traceability
分类号
TM726 [电气工程—电力系统及自动化]
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职称材料
题名
基于深度学习的机器人抓取位置检测方法
被引量：
13
3
作者
闫哲
杜学丹
曹淼
蔡莹皓
鲁涛
王硕
机构
哈尔滨理工大学自动化学院
中国科学院自动化研究所复杂系统管理与控制国家重点实验室
出处
《高技术通讯》
EI
CAS
北大核心
2018年第1期58-66,共9页
基金
国家自然科学基金(61503381)
北京市科技计划(Z171100000817009)资助项目
文摘
进行了机器人的智能抓取研究,提出了一种基于深度学习的机器人抓取位置检测方法。该方法以目标物体的多模态特征作为训练数据,采用无监督学习与监督学习相结合的方式对目标物体的最优抓取位置进行学习。在无监督学习阶段,使用压缩自动编码器(CAE)对神经网络进行无监督逐层预训练;在监督学习阶段,使用反向传播算法对整个网络进行监督微调。仿真实验结果验证了该方法能够对目标物体的最优抓取位置做出精确的判断。在Universal Robot 5机器人上进行了抓取实验,实验结果表明该方法的抓取成功率较高,能够应用到与机器人抓取相关的任务中。
关键词
深度学习
机器人抓取
位置检测
压缩
自动
编码器
(
cae
)
Keywords
deep learning, robotic grasping, position detection, contractive autoencoder （
cae
）
分类号
TP242 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于改进的TFIDF和压缩自动编码器文本分类研究
靖慧
杨振宇
于敏
《齐鲁工业大学学报》
2017
2
在线阅读
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职称材料
2
基于压缩感知和堆叠降噪自动编码器的配电网扰动事件智能溯源方法
杨雪
刘继春
《水电能源科学》
北大核心
2022
1
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
基于深度学习的机器人抓取位置检测方法
闫哲
杜学丹
曹淼
蔡莹皓
鲁涛
王硕
《高技术通讯》
EI
CAS
北大核心
2018
13
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职称材料
已选择
0
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