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基于栈式自编码神经网络的包衣单籽粒玉米品种识别被引量：8: 1; 作者李浩光李卫军 +3 位作者覃鸿于丽娜于云华逄燕《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第S1期422-428,共7页; 常规近红外定性识别研究中,玉米籽粒为表皮裸露状态,未经种衣剂覆盖处理,但是在实际农业生产中,为抵御病虫害侵袭,提高玉米种子发芽率,达到保产增产的功效,玉米种子常需经种衣剂包裹处理。玉米种衣剂的类型多样,对近红外光谱具有一定的... 展开更多; 关键词玉米品种识别栈式自编码神经网络种衣剂; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于栈式自编码神经网络对高光谱遥感图像分类研究被引量：15: 2; 作者张国东周浩 +2 位作者方淇张露杨峻《红外技术》 CSCD 北大核心 2019年第5期450-456,共7页; 为了有效利用高光谱遥感图像中的波段信息,提高高光谱遥感图像分类的精确度,本文提出了基于栈式自编码神经网络(Stacked Autoencoder,SA)对高光谱遥感图像进行分类。栈式自编码神经网络充分利用高光谱图像中的光谱信息,对其进行相应特... 展开更多; 关键词栈式自编码神经网络高光谱图像光谱特征微调; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于栈式降噪自编码神经网络的车牌字符识别被引量：16: 3; 作者贾文其李明 +1 位作者朱美强王军《计算机工程与设计》北大核心 2016年第3期751-756,共6页; 为解决复杂自然场景下车牌字符受噪声等影响识别困难的问题,提出一种基于栈式降噪自编码神经网络的车牌识别方法。基于降噪自编码模型重构思想自动提取相关特征,通过使用无监督逐层贪婪预训练和有监督微调的方法对深度自编码神经网络进... 展开更多; 关键词车牌字符识别栈式降噪自编码神经网络重构逐层贪婪预训练微调; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于多信息融合和栈式自编码网络的扩散光学层析方法: 4; 作者孙志龙张杰 +2 位作者刘宗洋高峰张丽敏《光子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第12期208-220,共13页; 针对传统扩散光学层析(DOT)成像方法获取的图像精度较低,且主要对规则的圆形异质体进行重建的问题,本文利用解剖图像提供的结构先验信息并结合具有网络模型简单、需要调整的网络参数少、网络训练速度快等优点的栈式自编码(SAE)网络,发... 展开更多; 关键词扩散光学层析成像技术先验信息栈式自编码神经网络乳腺肿瘤图像重建; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于深度学习的维吾尔语名词短语指代消解被引量：7: 5; 作者李敏禹龙 +2 位作者田生伟吐尔根.依布拉音赵建国《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2017年第11期1984-1992,共9页; 针对维吾尔语名词短语指代现象,提出了一种利用栈式自编码深度学习算法进行基于语义特征的指代消解方法.通过对维吾尔语名词短语指称性的研究,提取出利于消解任务的13项特征.为提高特征对文本语义的表达,在特征集中引入富含词汇语义及... 展开更多; 关键词深度学习栈式自编码神经网络指代消解 WORD EMBEDDING 维吾尔语; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于深度学习的维吾尔语语句情感倾向分析被引量：7: 6; 作者李敏禹龙 +2 位作者田生伟吐尔根.依布拉音艾斯卡尔.艾木都拉《计算机工程与设计》北大核心 2016年第8期2213-2217,共5页; 提出一种基于栈式自编码神经网络(SAE)的维吾尔语语句情感倾向分析方法。利用深度学习思想,将高维的维吾尔语语句空间特征向量变换到新的低维特征空间,学习并提取维吾尔语语句中隐含的语义特征。为提高特征对文本语义的表达,将富含词汇... 展开更多; 关键词维吾尔语深度学习栈式自编码神经网络特征融合情感分析; 在线阅读下载PDF 职称材料

小样本下基于迁移学习的轴承状态识别方法被引量：9: 7; 作者曹宁江志农高金吉《噪声与振动控制》 CSCD 2020年第5期89-94,132,共7页; 传统的基于机器学习的滚动轴承状态识别方法需要满足两个前提条件,即目标数据量充足、训练数据和测试数据分布相同。然而在实际工程中,滚动轴承的工作环境非常复杂,无法满足上述条件。为了解决上述问题,提出一种基于加权混合核迁移成分... 展开更多; 关键词故障诊断加权混合核迁移成分分析栈式自编码神经网络迁移学习状态识别滚动轴承; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于SAE和LSTM RNN的多模态生理信号融合和情感识别研究被引量：25: 8; 作者李幼军黄佳进 +1 位作者王海渊钟宁《通信学报》 EI CSCD 北大核心 2017年第12期109-120,共12页; 为了提高情感识别的分类准确率,提出一种将栈式自编码神经网络(SAE)和长短周期记忆单元循环神经网络(LSTM RNN)融合的多模态融合特征情感识别方法。该方法通过SAE对不同模态的生理特征进行信息融合和压缩,随后用LSTM RNN对长时间周期的... 展开更多; 关键词多模态生理信号情感识别栈式自编码神经网络长短周期记忆循环神经网络多模态生理信号融合; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于栈式自编码神经网络的包衣单籽粒玉米品种识别被引量：8: 1; 作者李浩光李卫军覃鸿于丽娜于云华逄燕; 机构中国科学院半导体研究所中国石油大学胜利学院中国科学院大学微电子学院; 出处《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第S1期422-428,共7页; 基金国家重大科学仪器设备开发专项(2014YQ470377) 中国石油大学胜利学院科技计划项目(KY2017006 KY2015011); 文摘常规近红外定性识别研究中,玉米籽粒为表皮裸露状态,未经种衣剂覆盖处理,但是在实际农业生产中,为抵御病虫害侵袭,提高玉米种子发芽率,达到保产增产的功效,玉米种子常需经种衣剂包裹处理。玉米种衣剂的类型多样,对近红外光谱具有一定的吸收,因此种衣剂对近红外定性识别具有干扰作用。本文针对种衣剂对玉米品种识别准确性影响的问题,提出了一种基于栈式自编码神经网络(SAE)的近红外光谱定性建模方法。首先采用无种衣剂玉米籽粒光谱作为训练集,通过栈式自编码无监督学习算法与softmax分类器构建栈式自编码网络定性分析模型,再利用所建模型对有种衣剂玉米籽粒进行品种识别。实验结果表明,基于SAE的建模方法能够将种衣剂对玉米籽粒识别率的影响降低至3%以内。; 关键词玉米品种识别栈式自编码神经网络种衣剂; Keywords maize varietal authenticity identification stack auto encoder neural network seed coating; 分类号 TP39 [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

题名基于栈式自编码神经网络对高光谱遥感图像分类研究被引量：15: 2; 作者张国东周浩方淇张露杨峻; 机构云南大学信息学院; 出处《红外技术》 CSCD 北大核心 2019年第5期450-456,共7页; 基金国家自然科学基金项目资助(11663007) 中国科学院天体结构与演化重点实验室开放课题资助(OP201510); 文摘为了有效利用高光谱遥感图像中的波段信息,提高高光谱遥感图像分类的精确度,本文提出了基于栈式自编码神经网络(Stacked Autoencoder,SA)对高光谱遥感图像进行分类。栈式自编码神经网络充分利用高光谱图像中的光谱信息,对其进行相应特征提取,避免了相邻信息间的相关性和信息的冗余,本方法采用无监督学习和监督学习相结合,既可以像传统方法那样进行降维,简化相关的计算复杂度,同时在分类精度上有很大地提高。; 关键词栈式自编码神经网络高光谱图像光谱特征微调; Keywords stack self-encoding neural network hyperspectral image spectral feature fine-tuning; 分类号 TP75 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于栈式降噪自编码神经网络的车牌字符识别被引量：16: 3; 作者贾文其李明朱美强王军; 机构中国矿业大学信息与电气工程学院; 出处《计算机工程与设计》北大核心 2016年第3期751-756,共6页; 基金江苏省自然科学基金项目(BK20130207) 江苏省博士后基金项目(1301029C); 文摘为解决复杂自然场景下车牌字符受噪声等影响识别困难的问题,提出一种基于栈式降噪自编码神经网络的车牌识别方法。基于降噪自编码模型重构思想自动提取相关特征,通过使用无监督逐层贪婪预训练和有监督微调的方法对深度自编码神经网络进行训练,对复杂环境下低质量的车牌字符图像具有较好的鲁棒性能。与浅层的机器学习算法、传统栈式自编码神经网络和卷积神经网络相比,栈式降噪自编码神经网络有较好的字符识别性能。基于实际道口电子警察采集的车牌图像测试集的实验结果验证了该方法的有效性。; 关键词车牌字符识别栈式降噪自编码神经网络重构逐层贪婪预训练微调; Keywords license plate character recognition stacked denoising autoencoder reconstruction greedy layer-wise pre-training fine-tuning; 分类号 TP391.41 [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

题名基于多信息融合和栈式自编码网络的扩散光学层析方法: 4; 作者孙志龙张杰刘宗洋高峰张丽敏; 机构天津大学国际工程师学院天津大学精密仪器与光电子工程学院天津市生物医学检测技术与仪器重点实验室; 出处《光子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第12期208-220,共13页; 基金国家自然科学基金(Nos.82071971,81671728,81801745,81871393,62075156,81971656) 天津市自然科学基金(No.19JCYBJC28600)。; 文摘针对传统扩散光学层析(DOT)成像方法获取的图像精度较低,且主要对规则的圆形异质体进行重建的问题,本文利用解剖图像提供的结构先验信息并结合具有网络模型简单、需要调整的网络参数少、网络训练速度快等优点的栈式自编码(SAE)网络,发展了基于多信息融合和SAE网络的DOT图像重建方法。为验证所提方法的可行性和有效性,进行了一系列的数值模拟和定量评估。实验结果表明,与无先验信息方法相比,该方法可有效提高低吸收对比度(1.5)情况下的图像质量,使得平均绝对误差降低62%,均方误差降低11%,定量重建率值由139%降低为107%更接近100%。对单目标和双目标椭圆形异质体重建时,融合先验信息的方法获得重建图像的位置、尺寸、形状以及吸收系数更接近真实值,与无先验信息方法相比平均绝对误差至少降低8%,均方误差至少降低5%,定量重建率值更接近100%。; 关键词扩散光学层析成像技术先验信息栈式自编码神经网络乳腺肿瘤图像重建; Keywords Diffuse optical tomography Prior information Stacked auto-encoder neural network Breast tumor Image reconstruction; 分类号 TP29 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于深度学习的维吾尔语名词短语指代消解被引量：7: 5; 作者李敏禹龙田生伟吐尔根.依布拉音赵建国; 机构新疆大学软件学院新疆大学网络中心新疆大学信息科学与工程学院新疆大学人文学院; 出处《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2017年第11期1984-1992,共9页; 基金国家自然科学基金(61563051 61262064 +2 种基金 61662074 61331011) 自治区科技人才培养项目(QN2016YX0051)资助~~; 文摘针对维吾尔语名词短语指代现象,提出了一种利用栈式自编码深度学习算法进行基于语义特征的指代消解方法.通过对维吾尔语名词短语指称性的研究,提取出利于消解任务的13项特征.为提高特征对文本语义的表达,在特征集中引入富含词汇语义及上下文位置关系的Word embedding.利用深度学习机制无监督的提取隐含的深层语义特征,训练Softmax分类器进而完成指代消解任务.该方法在维吾尔语指代消解任务中的准确率为74.5%,召回率为70.6%,F值为72.4%.实验结果证明,深度学习模型较浅层的支持向量机更合适于本文的指代消解任务,对Word embedding特征项的引入,有效地提高了指代消解模型的性能.; 关键词深度学习栈式自编码神经网络指代消解 WORD EMBEDDING 维吾尔语; Keywords Deep learning, stacked autoencoder, coreference resolution, word embedding, Uyghur; 分类号 TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程] TP391.1 [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

题名基于深度学习的维吾尔语语句情感倾向分析被引量：7: 6; 作者李敏禹龙田生伟吐尔根.依布拉音艾斯卡尔.艾木都拉; 机构新疆大学软件学院新疆大学网络中心新疆大学信息科学与工程学院; 出处《计算机工程与设计》北大核心 2016年第8期2213-2217,共5页; 基金国家自然科学基金项目(61563051 61262064 +1 种基金 60963017) 国家自然科学基金重点项目(61331011); 文摘提出一种基于栈式自编码神经网络(SAE)的维吾尔语语句情感倾向分析方法。利用深度学习思想,将高维的维吾尔语语句空间特征向量变换到新的低维特征空间,学习并提取维吾尔语语句中隐含的语义特征。为提高特征对文本语义的表达,将富含词汇语义及上下文位置关系的句向量特征与情感特征组合进行融合,训练栈式自编码器,通过引入softmax层完成维吾尔语语句的情感分类。通过实验优选模型隐层层数、句向量维度,同传统的情感分类方法进行比较,实验结果表明,该方法更适用于维吾尔语语句情感倾向分析,微平均值为90.4%,宏平均值为90.5%。; 关键词维吾尔语深度学习栈式自编码神经网络特征融合情感分析; Keywords Uyghur deep learning stacked autoencoder feature fusion sentiment analysis; 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

题名小样本下基于迁移学习的轴承状态识别方法被引量：9: 7; 作者曹宁江志农高金吉; 机构北京化工大学教育部国防重点实验室北京化工大学诊断与自愈工程研究中心; 出处《噪声与振动控制》 CSCD 2020年第5期89-94,132,共7页; 基金装备发展部十三五预研资助项目(41404030202) GF973资助项目(BHJG2015013)。; 文摘传统的基于机器学习的滚动轴承状态识别方法需要满足两个前提条件,即目标数据量充足、训练数据和测试数据分布相同。然而在实际工程中,滚动轴承的工作环境非常复杂,无法满足上述条件。为了解决上述问题,提出一种基于加权混合核迁移成分分析(Weighted Mixed Kernel Transfer Component Analysis,WKTCA)的栈式自编码(Stacked Auto-Encoder,SAE)神经网络的轴承状态识别方法,用于目标数据不足时滚动轴承的状态识别。该方法引入源域数据,利用迁移成分分析(Transfer Component Analysis,TCA)理论构造加权混合核函数,将源域数据与目标域数据映射到同一特征空间进而实现迁移学习(Transfer learning,TL);进一步将特征值输入到具有分类功能的SAE神经网络进行特征自学习和轴承状态识别。对比分析不同数量的目标数据对轴承状态识别准确率的影响,实验结果表明,WKTCA算法可明显缩小目标域数据与源域数据的分布差异,并实现小样本下轴承状态的准确识别。; 关键词故障诊断加权混合核迁移成分分析栈式自编码神经网络迁移学习状态识别滚动轴承; Keywords fault diagnosis weighted mixed kernel transfer component analysis stacked auto-encoder neural network transfer learning sate recognition rolling bearing; 分类号 TH133.3 [机械工程—机械制造及自动化]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于SAE和LSTM RNN的多模态生理信号融合和情感识别研究被引量：25: 8; 作者李幼军黄佳进王海渊钟宁; 机构北京工业大学国际WIC研究院磁共振成像脑信息学北京市重点实验室脑信息智慧服务北京市国际科技合作基地北京未来网络科技高精尖创新中心; 出处《通信学报》 EI CSCD 北大核心 2017年第12期109-120,共12页; 基金国家自然科学基金资助项目(No.61420106005) 国家重点基础研究发展计划基金资助项目(No.2014CB744600) 国家国际科技合作专项基金资助项目(No.2013DFA32180)~~; 文摘为了提高情感识别的分类准确率,提出一种将栈式自编码神经网络(SAE)和长短周期记忆单元循环神经网络(LSTM RNN)融合的多模态融合特征情感识别方法。该方法通过SAE对不同模态的生理特征进行信息融合和压缩,随后用LSTM RNN对长时间周期的融合进行情感分类识别。通过将该方法用到开源数据集中进行验证,得到情感分类准确率达到0.792 6。实验结果表明,SAE对多模态生理特征进行了有效融合,LSTM RNN能够有效地对长时间周期中的关键特征进行识别。; 关键词多模态生理信号情感识别栈式自编码神经网络长短周期记忆循环神经网络多模态生理信号融合; Keywords multi-modal bid-signal emotion recognition, stacked auto-encoder neural network, LSTM recurrent neural network, multi-modal bid-signals fusion; 分类号 TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程] TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]; 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	基于栈式自编码神经网络的包衣单籽粒玉米品种识别	李浩光李卫军覃鸿于丽娜于云华逄燕	《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2017	8	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于栈式自编码神经网络对高光谱遥感图像分类研究	张国东周浩方淇张露杨峻	《红外技术》 CSCD 北大核心	2019	15	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于栈式降噪自编码神经网络的车牌字符识别	贾文其李明朱美强王军	《计算机工程与设计》北大核心	2016	16	在线阅读下载PDF 职称材料
4	基于多信息融合和栈式自编码网络的扩散光学层析方法	孙志龙张杰刘宗洋高峰张丽敏	《光子学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2022	0	在线阅读下载PDF 职称材料
5	基于深度学习的维吾尔语名词短语指代消解	李敏禹龙田生伟吐尔根.依布拉音赵建国	《自动化学报》 EI CSCD 北大核心	2017	7	在线阅读下载PDF 职称材料
6	基于深度学习的维吾尔语语句情感倾向分析	李敏禹龙田生伟吐尔根.依布拉音艾斯卡尔.艾木都拉	《计算机工程与设计》北大核心	2016	7	在线阅读下载PDF 职称材料
7	小样本下基于迁移学习的轴承状态识别方法	曹宁江志农高金吉	《噪声与振动控制》 CSCD	2020	9	在线阅读下载PDF 职称材料
8	基于SAE和LSTM RNN的多模态生理信号融合和情感识别研究	李幼军黄佳进王海渊钟宁	《通信学报》 EI CSCD 北大核心	2017	25	在线阅读下载PDF 职称材料