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标准化全连接残差网络空战目标威胁评估
被引量：
17
1
作者
翟翔宇
杨风暴
+2 位作者
吉琳娜
李书强
吕红亮
《火力与指挥控制》
CSCD
北大核心
2020年第6期39-44,共6页
针对空战态势中威胁评估传统方法存在缺乏自学习能力和面对大样本数据集推理能力不足的问题,提出了利用深度学习的基于标准化全连接残差网络空战目标威胁评估的方法。将影响空战目标威胁的主要因素作为输入,利用普通全连接神经网络训练...
针对空战态势中威胁评估传统方法存在缺乏自学习能力和面对大样本数据集推理能力不足的问题,提出了利用深度学习的基于标准化全连接残差网络空战目标威胁评估的方法。将影响空战目标威胁的主要因素作为输入,利用普通全连接神经网络训练模型的自学习能力,结合批量标准化(Batch Normalization)的优化算法和结构优化的残差网络(ResNet)增强网络的自学习能力,比较了样本的标记和网络模型的输出。分析了训练样本个数对网络训练准确率和损失变化的影响,对比了3种不同数据量下的训练模型在同一测试集下测试的准确率和损失变化。结果表明,该方法可以快速准确地评估空战中目标的威胁程度。
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关键词
标准化全连接残差网络
威胁评估
大样本
全
连接
网络
批量
标准化
残差
网络
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职称材料
基于残差全连接神经网络的电力监控系统异常行为检测方法
被引量：
48
2
作者
李伟
霍雪松
+1 位作者
张明
朱红勤
《东南大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第6期1062-1068,共7页
为了提升电力监控系统异常行为检测能力,提出了一种基于残差全连接神经网络的电力监控系统异常行为检测方法.将深度学习模型与半监督学习方法相结合,构建了两级残差全连接神经网络,并将其作为核心分类模型.选取训练样本特征子空间、有...
为了提升电力监控系统异常行为检测能力,提出了一种基于残差全连接神经网络的电力监控系统异常行为检测方法.将深度学习模型与半监督学习方法相结合,构建了两级残差全连接神经网络,并将其作为核心分类模型.选取训练样本特征子空间、有标记训练样本子集、残差全连接层层数的多种不同组合,采用混合扰动的方法生成具有差异性的成员分类器.基于成员分类器的分类误差率,通过加权多数表决对无标记样本数据进行增量学习,生成分类识别能力较强的集成分类器.实验结果表明,在同等标记数据规模下,所提方法的检测准确率和模型训练收敛速度均优于现有方法,可快速、准确识别电力监控系统异常行为,同时降低了对训练样本数据进行标记的开销.
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关键词
电力监控系统
异常行为检测
残差
全
连接
神经
网络
集成学习
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职称材料
基于残差全连接神经网络机床传动轴刚度预测研究
被引量：
1
3
作者
林皓纯
陈秀梅
+1 位作者
史凤梁
王鹏家
《机床与液压》
北大核心
2022年第23期110-113,共4页
为了更好地研究机床刚度,提出一种通过测量S试件的加工误差以辨识机床传动系统刚度的方法,建立残差全连接神经网络的传动系统刚度模型。通过多体动力学对S试件轮廓误差进行分析,建立传动系统的误差模型。利用残差全连接神经网络对加工后...
为了更好地研究机床刚度,提出一种通过测量S试件的加工误差以辨识机床传动系统刚度的方法,建立残差全连接神经网络的传动系统刚度模型。通过多体动力学对S试件轮廓误差进行分析,建立传动系统的误差模型。利用残差全连接神经网络对加工后的S试件轮廓误差进行训练,得到传动系统刚度;搭建刚度测量试验台,对机床的刚度进行测量,结果验证了残差全连接神经网络模型的有效性;残差全连接模型的收敛速度更快,在迭代次数达到70次后,预测精度达到80%左右。
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关键词
机床传动系统
刚度
误差模型
残差
全
连接
神经
网络
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职称材料
基于全连接神经网络的在线学习行为分类判别
被引量：
2
4
作者
普运伟
姜萤
+1 位作者
田春瑾
余永鹏
《现代电子技术》
2023年第17期89-94,共6页
针对教育者难以对学习者多样化的学习行为进行监测和预警问题,提出一种基于全连接神经网络的网络学习者学习行为分类模型,来探究不同学习者的学习特点。首先提取智慧树平台收集的学习者活动数据,剔除当中个人信息部分,选取在线学习行为...
针对教育者难以对学习者多样化的学习行为进行监测和预警问题,提出一种基于全连接神经网络的网络学习者学习行为分类模型,来探究不同学习者的学习特点。首先提取智慧树平台收集的学习者活动数据,剔除当中个人信息部分,选取在线学习行为数据形成数据集;然后进一步清洗数据并对学习行为相关数据进行数据标准化处理;最后搭建全连接神经网络进行学习行为判别。实验结果表明,该模型对于智慧树不同课程中的学习者学习行为分类准确率保持在95.6%以上,与其他神经网络模型相比,该方法在准确率和耗时上均有显著提升,具有很好的应用价值。
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关键词
在线学习行为
学习者分类
全
连接
神经
网络
大规模在线开放课程
数据
标准化
处理
分类准确率
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职称材料
深度残差网络模型的构建及其在糖尿病预测中的应用
被引量：
1
5
作者
左星光
范静
《现代电子技术》
2022年第15期30-35,共6页
为提高糖尿病预测准确率和精度,针对糖尿病数据特性,构建由全连接层组成的深度残差网络。在残差块中加入批量标准化层,去除了Dropout层,进而确定了各层的排列顺序。分别使用3种不同激活函数和4种不同的优化算法时,对比深度残差网络的准...
为提高糖尿病预测准确率和精度,针对糖尿病数据特性,构建由全连接层组成的深度残差网络。在残差块中加入批量标准化层,去除了Dropout层,进而确定了各层的排列顺序。分别使用3种不同激活函数和4种不同的优化算法时,对比深度残差网络的准确率、精度、召回值、F1值和平均准确率等评价指标值,进而选择Tanh作为模型激活函数,自适应矩估计(Adam)作为模型优化算法。采用梯度提升树算法选取影响糖尿病的主要特征,针对UCI糖尿病原始数据集和样本均衡数据集,将深度残差网络与随机森林模型、朴素贝叶斯模型、决策树模型、支持向量机模型、逻辑回归模型进行对比分析。预测结果表明,深度残差网络优于全连接神经网络;对于原始数据集和样本均衡数据集,深度残差网络模型的准确率和精度均优于相比较的其余5种预测模型。
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关键词
糖尿病预测
深度
残差
网络
模型
神经
网络
全
连接
层
激活函数
优化算法
准确率
精度
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职称材料
嵌入NLB模块的FCN在轴承信号降噪中的应用
被引量：
2
6
作者
范啸宇
刘韬
+2 位作者
王振亚
陶佳
朱振军
《电子测量与仪器学报》
CSCD
北大核心
2024年第4期55-65,共11页
深度学习在故障诊断取得了显著的进展,然而其多为端到端的智能诊断,在信号降噪方面的应用较少。本文提出了一种基于全卷积神经网络(fully convolutional network,FCN)的降噪方法。首先,模型整体采用了encoder-decoder架构,其中encoder...
深度学习在故障诊断取得了显著的进展,然而其多为端到端的智能诊断,在信号降噪方面的应用较少。本文提出了一种基于全卷积神经网络(fully convolutional network,FCN)的降噪方法。首先,模型整体采用了encoder-decoder架构,其中encoder部分由三层卷积层组成,decoder部分由四层反卷积层组成。其次,引入了残差连接对模型的学习目标进行了约束,使得模型在传播过程中更多地关注噪声信息。并且为了增强模型的特征提取能力,在encoder和decoder中引入了非局部块(non-local block,NLB)。然后,通过仿真信号对比实验选择网络的超参数,与目前主流的降噪方法进行对比,初步验证模型的降噪效果。最后,通过实际案例对所提方法的降噪效果进行对比验证,结果表明本文提出的方法在直观观察和降噪性能指标方面均取得了良好的应用效果,能够有效提高故障诊断的准确率。
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关键词
全
卷积神经
网络
残差
连接
反卷积
降噪
故障诊断
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职称材料
改进DQN的边缘计算任务卸载策略
被引量：
3
7
作者
宋兴
葛海波
马世雄
《计算机工程与设计》
北大核心
2024年第7期1964-1971,共8页
为进一步提高边缘计算(MEC)中移动设备(MD)对低时延、低能耗计算卸载任务的需求,利用深度Q学习(DQN)、长短期记忆网络(LSTM)和注意力机制,设计一种基于DQN的深度强化学习卸载算法(LA-DQN)。以最小系统总代价(时延和能耗加权和)为目标建...
为进一步提高边缘计算(MEC)中移动设备(MD)对低时延、低能耗计算卸载任务的需求,利用深度Q学习(DQN)、长短期记忆网络(LSTM)和注意力机制,设计一种基于DQN的深度强化学习卸载算法(LA-DQN)。以最小系统总代价(时延和能耗加权和)为目标建立模型,使用一维残差卷积网络(Conv1D)和带有注意力机制的LSTM网络替换DQN网络的全连接层,提取MD的状态特征,减少需要计算的参数量并加强对输入状态的重点特征信息提取,加速算法收敛并得到最优卸载策略。仿真结果表明,与DQN、Full Local、Full Offload算法相比,LA-DQN算法能够有效降低任务处理的时延和能耗。
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关键词
边缘计算
深度强化学习
计算卸载
卸载策略
注意力机制
一维
残差
卷积
网络
全
连接
层
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职称材料
光学遥感图像中舰船识别方法研究
被引量：
1
8
作者
丁梦磊
《舰船科学技术》
北大核心
2024年第16期143-147,共5页
光遥感图像舰船目标在检测识别过程中会存在诸多干扰,导致无法精准识别出舰船目标,对此,研究光学遥感图像中舰船识别方法。首先,在光学遥感图像内提取舰船目标显著性区域,抑制云雾、海杂波与海域陆地等背景信息对舰船目标识别的影响,完...
光遥感图像舰船目标在检测识别过程中会存在诸多干扰,导致无法精准识别出舰船目标,对此,研究光学遥感图像中舰船识别方法。首先,在光学遥感图像内提取舰船目标显著性区域,抑制云雾、海杂波与海域陆地等背景信息对舰船目标识别的影响,完成光学遥感图像舰船目标的粗识别。然后,基于提取到的光学遥感图像显著性区域,利用CNN网络对其进行舰船目标精识别。实验结果表明,设计方法可以有效提取光学遥感图像的舰船目标显著性区域,并提取显著性区域的舰船目标特征;舰船目标识别精度始终高于95%,具有实用性。
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关键词
卷积神经
网络
光学遥感图像
舰船目标识别
谱
残差
模型
最大值-均值
全
连接
层
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职称材料
基于用户行为的教学视频内容质量评价方法
被引量：
3
9
作者
马栋林
王孝通
+1 位作者
张澍寰
郭娅婷
《兰州理工大学学报》
CAS
北大核心
2020年第3期110-115,共6页
针对目前网络教学视频内容质量评价以主观方法为主,缺乏客观的质量界定标准的问题,提出一种基于用户观看行为的网络教学视频质量评价方法.该方法首先采集单个用户观看某个网络教学视频的行为数据,并对数据进行标准化处理;然后根据视频...
针对目前网络教学视频内容质量评价以主观方法为主,缺乏客观的质量界定标准的问题,提出一种基于用户观看行为的网络教学视频质量评价方法.该方法首先采集单个用户观看某个网络教学视频的行为数据,并对数据进行标准化处理;然后根据视频质量评价标准,实现数据标签化;再通过全连接神经网络,利用Softmax划分单个用户对网络教学视频内容质量的分类;最后,将所有用户观看该视频的分类加权平均后得到对该视频的综合评价.测试结果表明,该模型评价教学视频的准确率为79.5%,分类效果明显,具有较高的实用价值.
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关键词
网络
教学视频
用户行为
标准化
全
连接
神经
网络
综合评价
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职称材料
基于视觉与传感器的上下料机器人碰撞预判方法
被引量：
1
10
作者
张泽宏
吉卫喜
+1 位作者
徐杰
陆家辉
《传感器与微系统》
CSCD
北大核心
2021年第3期44-47,51,共5页
为实现机器人上下料过程中的碰撞预判,采用视觉技术对工件抓取图像进行语义分割后判断是否即将产生干涉。先利用距离传感器实现一维定位后采集图像,再利用提出的组合全卷积网络与条件随机场的图像语义分割方法进行预判。以VGG—16为基...
为实现机器人上下料过程中的碰撞预判,采用视觉技术对工件抓取图像进行语义分割后判断是否即将产生干涉。先利用距离传感器实现一维定位后采集图像,再利用提出的组合全卷积网络与条件随机场的图像语义分割方法进行预判。以VGG—16为基础网络,利用残差网络的远程残差连接方法优化全卷积网络,后端连接条件随机场精细化分割结果。使用Keras深度学习框架对所设计的算法模型进行训练后,工件抓取图像分割均像素精度达99.17%,均交并比达到85.32%,均幅耗时0.86 s,达到了机器人碰撞预判所需的图像分割精度和实时性,机器人碰撞判准率达99.96%,方法具有一定的先进性。
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关键词
机器人碰撞
距离传感器
图像语义分割
全
卷积
网络
残差
网络
全
连接
条件随机场
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职称材料
题名
标准化全连接残差网络空战目标威胁评估
被引量：
17
1
作者
翟翔宇
杨风暴
吉琳娜
李书强
吕红亮
机构
中北大学信息与通信工程学院
中国电子科技集团第五十四研究所
出处
《火力与指挥控制》
CSCD
北大核心
2020年第6期39-44,共6页
基金
国家自然科学基金(61702465)
中北大学研究生科技立项基金资助项目(20181532)。
文摘
针对空战态势中威胁评估传统方法存在缺乏自学习能力和面对大样本数据集推理能力不足的问题,提出了利用深度学习的基于标准化全连接残差网络空战目标威胁评估的方法。将影响空战目标威胁的主要因素作为输入,利用普通全连接神经网络训练模型的自学习能力,结合批量标准化(Batch Normalization)的优化算法和结构优化的残差网络(ResNet)增强网络的自学习能力,比较了样本的标记和网络模型的输出。分析了训练样本个数对网络训练准确率和损失变化的影响,对比了3种不同数据量下的训练模型在同一测试集下测试的准确率和损失变化。结果表明,该方法可以快速准确地评估空战中目标的威胁程度。
关键词
标准化全连接残差网络
威胁评估
大样本
全
连接
网络
批量
标准化
残差
网络
Keywords
standardized fully connected network and residual network
threat assessment
large sample
full connection network
batch standardization
residual network
分类号
TJ7 [兵器科学与技术—武器系统与运用工程]
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
基于残差全连接神经网络的电力监控系统异常行为检测方法
被引量：
48
2
作者
李伟
霍雪松
张明
朱红勤
机构
东南大学计算机科学与工程学院
国网江苏省电力有限公司
出处
《东南大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第6期1062-1068,共7页
基金
国家重点研发计划资助项目(2017YFB1003000)
国网江苏省电力有限公司科技资助项目(J2018039).
文摘
为了提升电力监控系统异常行为检测能力,提出了一种基于残差全连接神经网络的电力监控系统异常行为检测方法.将深度学习模型与半监督学习方法相结合,构建了两级残差全连接神经网络,并将其作为核心分类模型.选取训练样本特征子空间、有标记训练样本子集、残差全连接层层数的多种不同组合,采用混合扰动的方法生成具有差异性的成员分类器.基于成员分类器的分类误差率,通过加权多数表决对无标记样本数据进行增量学习,生成分类识别能力较强的集成分类器.实验结果表明,在同等标记数据规模下,所提方法的检测准确率和模型训练收敛速度均优于现有方法,可快速、准确识别电力监控系统异常行为,同时降低了对训练样本数据进行标记的开销.
关键词
电力监控系统
异常行为检测
残差
全
连接
神经
网络
集成学习
Keywords
power monitoring system
abnormal behavior detection
fully connected residual neural network
ensemble learning
分类号
TP393 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于残差全连接神经网络机床传动轴刚度预测研究
被引量：
1
3
作者
林皓纯
陈秀梅
史凤梁
王鹏家
机构
北京信息科技大学机电工程学院
出处
《机床与液压》
北大核心
2022年第23期110-113,共4页
基金
北京市科技计划项目(Z191100002019004)
北京市教委科技计划一般项目(KM202011232012)。
文摘
为了更好地研究机床刚度,提出一种通过测量S试件的加工误差以辨识机床传动系统刚度的方法,建立残差全连接神经网络的传动系统刚度模型。通过多体动力学对S试件轮廓误差进行分析,建立传动系统的误差模型。利用残差全连接神经网络对加工后的S试件轮廓误差进行训练,得到传动系统刚度;搭建刚度测量试验台,对机床的刚度进行测量,结果验证了残差全连接神经网络模型的有效性;残差全连接模型的收敛速度更快,在迭代次数达到70次后,预测精度达到80%左右。
关键词
机床传动系统
刚度
误差模型
残差
全
连接
神经
网络
Keywords
Machine tool transmission system
Stiffness
Error model
Residual fully connected neural network
分类号
TG50214 [金属学及工艺—金属切削加工及机床]
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职称材料
题名
基于全连接神经网络的在线学习行为分类判别
被引量：
2
4
作者
普运伟
姜萤
田春瑾
余永鹏
机构
昆明理工大学信息工程与自动化学院
昆明理工大学计算中心
出处
《现代电子技术》
2023年第17期89-94,共6页
基金
教育部⁃思科产学研项目:面向网络素养和计算思维能力培养的MOOC改革(201701010017)
云南省高校本科教育改革项目:以学生为中心理念贯彻之线上线下混合学习方法养成训练教学模式改革(JG2018031)
+1 种基金
昆明理工大学课程思政教改专项:计算机基础教育类核心课程思政体系构建与实践
昆明理工大学课程思政示范课程“大学计算机⁃计算思维”。
文摘
针对教育者难以对学习者多样化的学习行为进行监测和预警问题,提出一种基于全连接神经网络的网络学习者学习行为分类模型,来探究不同学习者的学习特点。首先提取智慧树平台收集的学习者活动数据,剔除当中个人信息部分,选取在线学习行为数据形成数据集;然后进一步清洗数据并对学习行为相关数据进行数据标准化处理;最后搭建全连接神经网络进行学习行为判别。实验结果表明,该模型对于智慧树不同课程中的学习者学习行为分类准确率保持在95.6%以上,与其他神经网络模型相比,该方法在准确率和耗时上均有显著提升,具有很好的应用价值。
关键词
在线学习行为
学习者分类
全
连接
神经
网络
大规模在线开放课程
数据
标准化
处理
分类准确率
Keywords
online learning behavior
learner classification
FCNN
massive open online course
data standardization processing
classification accuracy rate
分类号
TN711-34 [电子电信—电路与系统]
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
深度残差网络模型的构建及其在糖尿病预测中的应用
被引量：
1
5
作者
左星光
范静
机构
上海第二工业大学工学部
上海第二工业大学文理学部
出处
《现代电子技术》
2022年第15期30-35,共6页
基金
国家自然科学基金资助项目(11601316)。
文摘
为提高糖尿病预测准确率和精度,针对糖尿病数据特性,构建由全连接层组成的深度残差网络。在残差块中加入批量标准化层,去除了Dropout层,进而确定了各层的排列顺序。分别使用3种不同激活函数和4种不同的优化算法时,对比深度残差网络的准确率、精度、召回值、F1值和平均准确率等评价指标值,进而选择Tanh作为模型激活函数,自适应矩估计(Adam)作为模型优化算法。采用梯度提升树算法选取影响糖尿病的主要特征,针对UCI糖尿病原始数据集和样本均衡数据集,将深度残差网络与随机森林模型、朴素贝叶斯模型、决策树模型、支持向量机模型、逻辑回归模型进行对比分析。预测结果表明,深度残差网络优于全连接神经网络;对于原始数据集和样本均衡数据集,深度残差网络模型的准确率和精度均优于相比较的其余5种预测模型。
关键词
糖尿病预测
深度
残差
网络
模型
神经
网络
全
连接
层
激活函数
优化算法
准确率
精度
Keywords
diabetes prediction
DRN model
neural network
fully⁃connected layer
activation function
optimization algorithm
accuracy
precision
分类号
TN711-34 [电子电信—电路与系统]
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
嵌入NLB模块的FCN在轴承信号降噪中的应用
被引量：
2
6
作者
范啸宇
刘韬
王振亚
陶佳
朱振军
机构
昆明理工大学机电工程学院
云南省先进装备智能制造技术重点实验室
上汽通用汽车有限公司
出处
《电子测量与仪器学报》
CSCD
北大核心
2024年第4期55-65,共11页
基金
云南省重大科技专项计划(202202AC080003,202202AC080008)资助。
文摘
深度学习在故障诊断取得了显著的进展,然而其多为端到端的智能诊断,在信号降噪方面的应用较少。本文提出了一种基于全卷积神经网络(fully convolutional network,FCN)的降噪方法。首先,模型整体采用了encoder-decoder架构,其中encoder部分由三层卷积层组成,decoder部分由四层反卷积层组成。其次,引入了残差连接对模型的学习目标进行了约束,使得模型在传播过程中更多地关注噪声信息。并且为了增强模型的特征提取能力,在encoder和decoder中引入了非局部块(non-local block,NLB)。然后,通过仿真信号对比实验选择网络的超参数,与目前主流的降噪方法进行对比,初步验证模型的降噪效果。最后,通过实际案例对所提方法的降噪效果进行对比验证,结果表明本文提出的方法在直观观察和降噪性能指标方面均取得了良好的应用效果,能够有效提高故障诊断的准确率。
关键词
全
卷积神经
网络
残差
连接
反卷积
降噪
故障诊断
Keywords
fully convolutional network
residual connections
deconvolution
denoising
fault diagnosis
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
改进DQN的边缘计算任务卸载策略
被引量：
3
7
作者
宋兴
葛海波
马世雄
机构
西安邮电大学电子工程学院
出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2024年第7期1964-1971,共8页
基金
陕西省自然科学基金项目(2011JM8038)
陕西省重点产业创新链(群)基金项目(S2019-YF-ZDCXL-0098)。
文摘
为进一步提高边缘计算(MEC)中移动设备(MD)对低时延、低能耗计算卸载任务的需求,利用深度Q学习(DQN)、长短期记忆网络(LSTM)和注意力机制,设计一种基于DQN的深度强化学习卸载算法(LA-DQN)。以最小系统总代价(时延和能耗加权和)为目标建立模型,使用一维残差卷积网络(Conv1D)和带有注意力机制的LSTM网络替换DQN网络的全连接层,提取MD的状态特征,减少需要计算的参数量并加强对输入状态的重点特征信息提取,加速算法收敛并得到最优卸载策略。仿真结果表明,与DQN、Full Local、Full Offload算法相比,LA-DQN算法能够有效降低任务处理的时延和能耗。
关键词
边缘计算
深度强化学习
计算卸载
卸载策略
注意力机制
一维
残差
卷积
网络
全
连接
层
Keywords
edge computing
intensive learning
computing unload
uninstall policy
attention mechanism
Conv1D
full connection layer
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
光学遥感图像中舰船识别方法研究
被引量：
1
8
作者
丁梦磊
机构
中国船舶集团有限公司第七一三研究所
出处
《舰船科学技术》
北大核心
2024年第16期143-147,共5页
文摘
光遥感图像舰船目标在检测识别过程中会存在诸多干扰,导致无法精准识别出舰船目标,对此,研究光学遥感图像中舰船识别方法。首先,在光学遥感图像内提取舰船目标显著性区域,抑制云雾、海杂波与海域陆地等背景信息对舰船目标识别的影响,完成光学遥感图像舰船目标的粗识别。然后,基于提取到的光学遥感图像显著性区域,利用CNN网络对其进行舰船目标精识别。实验结果表明,设计方法可以有效提取光学遥感图像的舰船目标显著性区域,并提取显著性区域的舰船目标特征;舰船目标识别精度始终高于95%,具有实用性。
关键词
卷积神经
网络
光学遥感图像
舰船目标识别
谱
残差
模型
最大值-均值
全
连接
层
Keywords
convolutional neural network
optical remote sensing image
ship target recognition
spectral residual model
max-mean value
fully connected layer
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于用户行为的教学视频内容质量评价方法
被引量：
3
9
作者
马栋林
王孝通
张澍寰
郭娅婷
机构
兰州理工大学计算机与通信学院
出处
《兰州理工大学学报》
CAS
北大核心
2020年第3期110-115,共6页
基金
国家自然科学基金(51668043)
赛尔网络下一代互联网技术创新项目(NGII20160311,NGII20160112)。
文摘
针对目前网络教学视频内容质量评价以主观方法为主,缺乏客观的质量界定标准的问题,提出一种基于用户观看行为的网络教学视频质量评价方法.该方法首先采集单个用户观看某个网络教学视频的行为数据,并对数据进行标准化处理;然后根据视频质量评价标准,实现数据标签化;再通过全连接神经网络,利用Softmax划分单个用户对网络教学视频内容质量的分类;最后,将所有用户观看该视频的分类加权平均后得到对该视频的综合评价.测试结果表明,该模型评价教学视频的准确率为79.5%,分类效果明显,具有较高的实用价值.
关键词
网络
教学视频
用户行为
标准化
全
连接
神经
网络
综合评价
Keywords
online teaching video
user behavior
standardization
fully connected neural network
comprehensive evaluation
分类号
TP39 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于视觉与传感器的上下料机器人碰撞预判方法
被引量：
1
10
作者
张泽宏
吉卫喜
徐杰
陆家辉
机构
江南大学机械工程学院
江苏省食品制造装备重点实验室
出处
《传感器与微系统》
CSCD
北大核心
2021年第3期44-47,51,共5页
基金
江苏省自然科学基金资助项目(BK20160182)
江南大学自主科研计划资助重点项目(JUSRP51732B)。
文摘
为实现机器人上下料过程中的碰撞预判,采用视觉技术对工件抓取图像进行语义分割后判断是否即将产生干涉。先利用距离传感器实现一维定位后采集图像,再利用提出的组合全卷积网络与条件随机场的图像语义分割方法进行预判。以VGG—16为基础网络,利用残差网络的远程残差连接方法优化全卷积网络,后端连接条件随机场精细化分割结果。使用Keras深度学习框架对所设计的算法模型进行训练后,工件抓取图像分割均像素精度达99.17%,均交并比达到85.32%,均幅耗时0.86 s,达到了机器人碰撞预判所需的图像分割精度和实时性,机器人碰撞判准率达99.96%,方法具有一定的先进性。
关键词
机器人碰撞
距离传感器
图像语义分割
全
卷积
网络
残差
网络
全
连接
条件随机场
Keywords
robot collision
distance sensor
image semantic segmentation
fully convolutional networks
residual network
full connected conditional random field
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
标准化全连接残差网络空战目标威胁评估
翟翔宇
杨风暴
吉琳娜
李书强
吕红亮
《火力与指挥控制》
CSCD
北大核心
2020
17
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职称材料
2
基于残差全连接神经网络的电力监控系统异常行为检测方法
李伟
霍雪松
张明
朱红勤
《东南大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020
48
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职称材料
3
基于残差全连接神经网络机床传动轴刚度预测研究
林皓纯
陈秀梅
史凤梁
王鹏家
《机床与液压》
北大核心
2022
1
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职称材料
4
基于全连接神经网络的在线学习行为分类判别
普运伟
姜萤
田春瑾
余永鹏
《现代电子技术》
2023
2
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职称材料
5
深度残差网络模型的构建及其在糖尿病预测中的应用
左星光
范静
《现代电子技术》
2022
1
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职称材料
6
嵌入NLB模块的FCN在轴承信号降噪中的应用
范啸宇
刘韬
王振亚
陶佳
朱振军
《电子测量与仪器学报》
CSCD
北大核心
2024
2
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职称材料
7
改进DQN的边缘计算任务卸载策略
宋兴
葛海波
马世雄
《计算机工程与设计》
北大核心
2024
3
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职称材料
8
光学遥感图像中舰船识别方法研究
丁梦磊
《舰船科学技术》
北大核心
2024
1
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职称材料
9
基于用户行为的教学视频内容质量评价方法
马栋林
王孝通
张澍寰
郭娅婷
《兰州理工大学学报》
CAS
北大核心
2020
3
在线阅读
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职称材料
10
基于视觉与传感器的上下料机器人碰撞预判方法
张泽宏
吉卫喜
徐杰
陆家辉
《传感器与微系统》
CSCD
北大核心
2021
1
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