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基于层次特征提取的文本分类研究被引量：5: 1; 作者宋岩刘汉永 +1 位作者宁向南孟宪哲《计算机应用与软件》北大核心 2020年第2期68-72,77,共6页; 随着信息技术的发展,文本信息数据正在爆炸式增长,从众多的文本数据中有效地获取有用信息是一个值得研究的问题。针对该任务提出基于层次特征提取的文本分类模型,考虑文本中句子级别的语义内容以及文本级别的语义内容,依次使用两种神经... 展开更多; 关键词文本层次特征提取文本向量表达文本分类; 在线阅读下载PDF 职称材料

融合全局多层次特征的跨尺度河流精准识别方法: 2; 作者闫烁月王庆 +4 位作者钟康张昌民叶茂林付安琪刘远刚《中国农村水利水电》北大核心 2024年第6期10-20,共11页; 高分辨率遥感影像中河流自动化精准识别,在河湖环境监测和流域变化研究等方面具有重要意义和研究价值。然而,因河流在影像中面积占比较小,易造成数据集正负样本不平衡。此外,河流具有形态多变和尺度变换复杂等特点,导致河流识别易出现... 展开更多; 关键词高分辨率遥感影像河流精准识别 Segformer 全局多层次特征提取模块掩膜加权投票预测跨尺度; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于深度学习特征字典的单帧图像超分辨率重建被引量：5: 3; 作者赵丽玲孙权森张泽林《数据采集与处理》 CSCD 北大核心 2018年第4期740-750,共11页; 在基于字典的单帧图像超分辨率重建算法中,依赖人工浅层特征设计的字典表达图像特征能力有限。为此,提出基于深度学习特征字典的超分辨重建方法。该算法首先利用深度网络进行高、低分辨率训练样本图像深层次特征学习;然后,在稀疏字典超... 展开更多; 关键词深度学习字典学习超分辨深层次特征提取单帧图像; 在线阅读下载PDF 职称材料

一种新的基于统计的自动文本分类方法被引量：48: 4; 作者刘斌黄铁军 +1 位作者程军高文《中文信息学报》 CSCD 北大核心 2002年第6期18-24,共7页; 自动文本分类就是在给定的分类体系下 ,让计算机根据文本的内容确定与它相关联的类别。为了提高分类性能 ,本文提出了中文文本多层次特征提取方法和基于核的距离加权KNN算法。多层次特征提取方法在汉字、常用词表和专业词表三个层次上... 展开更多; 关键词统计自动文本分类多层次特征提取距离加权KNN算法样本重要性分析汉字识别; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于图像处理的微小电子元器件自动计数算法被引量：2: 5; 作者陈孝威王茵《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2009年第17期4100-4103,共4页; 根据微小电子元器件的形状和正反两面的纹理特征,提出一种基于图像处理的微小电子元器件自动计数算法。该算法采用层次特征提取及数学形态学的图像分割算法,对图像中的元器件正面和反面,分别进行图像处理。根据元器件反面亮度高及纹理... 展开更多; 关键词层次特征提取数学形态学灰度形态学梯度微小电子元器件自动计数; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于层次特征提取的文本分类研究被引量：5: 1; 作者宋岩刘汉永宁向南孟宪哲; 机构国网天津市电力公司信息通信公司; 出处《计算机应用与软件》北大核心 2020年第2期68-72,77,共6页; 基金天津市科技计划项目(18ZXZNGX00310) 国网天津市电力公司科技项目(kj18-1-17)。; 文摘随着信息技术的发展,文本信息数据正在爆炸式增长,从众多的文本数据中有效地获取有用信息是一个值得研究的问题。针对该任务提出基于层次特征提取的文本分类模型,考虑文本中句子级别的语义内容以及文本级别的语义内容,依次使用两种神经网络模型建模句子级的语义内容和文本级的语义内容,从而得到关于文本的全面特征,进而基于此特征对文本进行分类。实验结果表明,该方法能够更加准确地提取文本的特征,具有更高的分类准确度。; 关键词文本层次特征提取文本向量表达文本分类; Keywords Text Hierarchical feature extraction Vector representation of the text Text classification; 分类号 TP3 [自动化与计算机技术—计算机科学与技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名融合全局多层次特征的跨尺度河流精准识别方法: 2; 作者闫烁月王庆钟康张昌民叶茂林付安琪刘远刚; 机构长江大学地球科学学院; 出处《中国农村水利水电》北大核心 2024年第6期10-20,共11页; 基金国家自然科学基金重点项目(42130813)。; 文摘高分辨率遥感影像中河流自动化精准识别,在河湖环境监测和流域变化研究等方面具有重要意义和研究价值。然而,因河流在影像中面积占比较小,易造成数据集正负样本不平衡。此外,河流具有形态多变和尺度变换复杂等特点,导致河流识别易出现边界不连续和格网效应等问题。基于此,提出一种融合全局多层次特征的跨尺度河流精准识别方法。首先,选取全球具有明显特征的曲流河和辫状河,创建多特征河流数据集,以此增加数据多样性。其次,以轻量级语义分割模型Segformer为主干网络搭建R-Seg模型,设计全局多层次特征提取GASPP模块,通过各阶段与Transformer级联提取多尺度特征,使得模型能更好捕捉河流影像上下文特征信息,减少信息损失并放大全局维度交互特征。最后,提出基于掩膜加权投票的跨尺度河流影像预测方法,通过对大场景河流影像进行滑窗裁剪,将各单元预测块与特定掩膜加权相乘得到子预测结果,并按照重叠投票方式依次拼接组成最终结果,实现不同尺度河流影像精准识别。实验证明,在所构建包含曲流河和辫状河的多特征数据集中,通过与其他方法对比可发现:在定性方面,R-Seg整体网络结构既能确保主干河流的识别精度,又能缓解细小河流断流现象,有效平滑河流边界,对500×500小尺度河流影像识别具有较好的鲁棒性;此外,采用掩膜加权投票方法,能有效减少格网效应造成的单元图块边缘缺失问题,充分利用单元图块预测结果,提升对更大场景遥感影像的适应能力和河流预测精度,实现不同尺度河流影像精准识别。从定量角度,方法各类精度评价指标相对最优,总体精度可达99.49%;其次,对单张影像识别时间不到1 s,效率可满足大多数实际要求。此外,相比于纯粹重叠预测策略,掩膜加权投票预测策略的河流识别总体精度高约0.28%~6.93%;通过调整重叠度参数可发现,重叠度与精度并非正相关,大约在12.5%精度能达到相对最优。方法通过设计R-Seg网络模型和提出掩膜加权投票预测方法,能一定程度上减少河流边界识别不连续和格网效应等问题,有效提升不同场景下遥感影像河流识别精度,具有较好的鲁棒性和目视效果,识别结果对河流地质勘探及流域变化等有重要应用价值。; 关键词高分辨率遥感影像河流精准识别 Segformer 全局多层次特征提取模块掩膜加权投票预测跨尺度; Keywords high-resolution remote sensing image precise river identification Segformer global multilevel feature extraction module mask-weighted voting prediction cross-scale; 分类号 TV11 [水利工程—水文学及水资源]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于深度学习特征字典的单帧图像超分辨率重建被引量：5: 3; 作者赵丽玲孙权森张泽林; 机构南京理工大学计算机科学与工程学院南京信息工程大学信息与控制学院; 出处《数据采集与处理》 CSCD 北大核心 2018年第4期740-750,共11页; 基金国家自然科学基金(61673220 61802199)资助项目; 文摘在基于字典的单帧图像超分辨率重建算法中,依赖人工浅层特征设计的字典表达图像特征能力有限。为此,提出基于深度学习特征字典的超分辨重建方法。该算法首先利用深度网络进行高、低分辨率训练样本图像深层次特征学习;然后,在稀疏字典超分辨框架下联合训练特征字典;最后,输入单帧低分辨率图像并利用该字典实现超分辨率重建。理论分析表明,引入深度网络提取图像深层次特征并用于字典训练,对低分辨率图像的高频信息补充更加有利。实验证明,与双三次插值以及基于一般人工特征字典的超分辨重建算法相比,本文算法的主观视觉和客观评价指标均高于对比算法。; 关键词深度学习字典学习超分辨深层次特征提取单帧图像; Keywords deep learning dictionary learning super-resolution deep-level feature extraction single image; 分类号 TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名一种新的基于统计的自动文本分类方法被引量：48: 4; 作者刘斌黄铁军程军高文; 机构中国科学院计算技术研究所中国科学院研究生院中国科学院文献情报中心; 出处《中文信息学报》 CSCD 北大核心 2002年第6期18-24,共7页; 基金国家科学数字图书馆重大专项 (CSDL2 0 0 2 - 18); 文摘自动文本分类就是在给定的分类体系下 ,让计算机根据文本的内容确定与它相关联的类别。为了提高分类性能 ,本文提出了中文文本多层次特征提取方法和基于核的距离加权KNN算法。多层次特征提取方法在汉字、常用词表和专业词表三个层次上提取文档的统计特征 ,能够更好地反映文档的统计分布。基于核的距离加权KNN算法解决了样本的多峰分布、边界重叠问题和分类器的精确分类决策问题。实际应用中 ,互联网和文本库提供了大量经过粗分类的训练文本 ,但普遍存在样本质量较差的问题 ,本文通过样本重要性分析技术解决此问题。实验系统证明了新方法的有效性。; 关键词统计自动文本分类多层次特征提取距离加权KNN算法样本重要性分析汉字识别; Keywords automatic text classification multi level feature selection Kernel based Distance weighted KNN algorithm sample weightiness analysis; 分类号 TP391.43 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于图像处理的微小电子元器件自动计数算法被引量：2: 5; 作者陈孝威王茵; 机构贵州大学计算机科学与技术学院; 出处《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2009年第17期4100-4103,共4页; 文摘根据微小电子元器件的形状和正反两面的纹理特征,提出一种基于图像处理的微小电子元器件自动计数算法。该算法采用层次特征提取及数学形态学的图像分割算法,对图像中的元器件正面和反面,分别进行图像处理。根据元器件反面亮度高及纹理简单的特点,采用阈值化方法对其进行完全分割。将正面朝上的元器件从图像中分割出来,并采用数学形态学方法分离粘连的正面元器件。从而对粘连在一起的微小电子元器件实现了完全分割。对元器件进行精确分割后,即可采用连通区域标记的方法对所有分离的元器件进行计数。该算法实现了微小电子元器件实时自动计数,计数精度达到百分之百。; 关键词层次特征提取数学形态学灰度形态学梯度微小电子元器件自动计数; Keywords layer features extraction mathematical morphology gray morphological gradient tiny electronic device automatic counting; 分类号 TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	基于层次特征提取的文本分类研究	宋岩刘汉永宁向南孟宪哲	《计算机应用与软件》北大核心	2020	5	在线阅读下载PDF 职称材料
2	融合全局多层次特征的跨尺度河流精准识别方法	闫烁月王庆钟康张昌民叶茂林付安琪刘远刚	《中国农村水利水电》北大核心	2024	0	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于深度学习特征字典的单帧图像超分辨率重建	赵丽玲孙权森张泽林	《数据采集与处理》 CSCD 北大核心	2018	5	在线阅读下载PDF 职称材料
4	一种新的基于统计的自动文本分类方法	刘斌黄铁军程军高文	《中文信息学报》 CSCD 北大核心	2002	48	在线阅读下载PDF 职称材料
5	基于图像处理的微小电子元器件自动计数算法	陈孝威王茵	《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心	2009	2	在线阅读下载PDF 职称材料