检索结果-维普期刊中文期刊服务平台

神经切片图像中识别定位线断面的研究被引量：1: 1; 作者李芳钟映春 +2 位作者张毅戚剑刘小林《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2010年第22期203-205,共3页; 识别在神经切片图像中的定位线断面是实现神经切片图像配准的前提。在分析了定位线断面特征的基础上,提取了定位线断面的特征集合并计算了先验概率和类概率密度函数,设计了二值数据的贝叶斯分类器,再用该分类器识别神经切片图像中的定... 展开更多; 关键词神经切片图像贝叶斯定位线断面; 在线阅读下载PDF 职称材料

空间模糊C均值聚类的神经切片图像分割方法被引量：2: 2; 作者邹继杰唐平 +3 位作者张毅罗鹏江小平汪婷《计算机工程与应用》 CSCD 2012年第32期164-169,共6页; 周围神经切片显微图像具有背景复杂、区域不连续和光照不均匀等特点,应用经典的图像分割算法难以取得有效的分割结果。通过结合初始隶属度概率函数和空间距离来设计空间函数而得到的SFCM聚类算法,并提出SFCM彩色图像分割方法。把图像从... 展开更多; 关键词模糊C均值聚类空间模糊C均值聚类彩色图像分割神经切片显微图像; 在线阅读下载PDF 职称材料

销量约束下基于切片递归神经网络模型的成品油价格推荐算法被引量：1: 3; 作者连会强刘兵 +1 位作者李朋远于华《中国科学院大学学报（中英文）》 CAS CSCD 北大核心 2023年第4期566-576,共11页; 加油站成品油零售价格的确定是智慧加油站发展的关键。由于成品油价格的变化遵循复杂的非线性规律,尽管以长短期记忆(LSTM)为代表的非线性时序模型提高了传统时序预测方法的精度,但其运行效率难以满足动态变化的油价预测需求。针对这一... 展开更多; 关键词长短期记忆人工神经网络价格推荐算法智慧加油站条件切片循环人工神经网络不完整多视角聚类; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于D-S理论与信息融合的神经图像分类方法被引量：1: 4; 作者冯旭冰唐平赖志飞《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2014年第3期953-957,962,共6页; 周围神经切片显微图像复杂、提取特征的不确定性,使得经典的模式识别方法难以直接利用。不同染色方法得到的神经切片图像具有多信息源的特点,通过将D-S理论推理决策引入图像的特征分类和多源染色图像信息融合中,完成神经纤维的分类。对... 展开更多; 关键词神经切片 D-S理论多源信息融合模式识别显微图像; 在线阅读下载PDF 职称材料

镜像图灵测试:古诗的机器识别被引量：4: 5; 作者薛扬梁循 +1 位作者赵东岩杜玮《计算机学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第7期1398-1413,共16页; 古诗伴随着中华文化的历史进程不断发展,有着数千年的灿烂历史,古诗将丰富的情感、有内涵的灵魂和生动的形式完美结合,表现出了中华民族语言的力量.“自然语言处理是人工智能皇冠上的明珠”,用机器生成语言是机器智慧的核心体现,对机器... 展开更多; 关键词镜像图灵测试诗歌生成文本分类切片神经网络注意力机制; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于CNN⁃SIndRNN的恶意TLS流量快速识别方法被引量：9: 6; 作者李小剑谢晓尧 +1 位作者徐洋张思聪《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2022年第4期148-157,164,共11页; 传统浅层机器学习方法在识别恶意TLS流量时依赖专家经验且流量表征不足,而现有的深度神经网络检测模型因层次结构复杂导致训练时间过长。提出一种基于CNN-SIndRNN端到端的轻量级恶意加密流量识别方法,使用多层一维卷积神经网络提取流量... 展开更多; 关键词恶意TLS流量独立循环神经网络切片循环神经网络一维卷积全局池化; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于SRNN+Attention+CNN的雷达辐射源信号识别方法被引量：4: 7; 作者高诗飏董会旭 +1 位作者田润澜张歆东《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2021年第12期3502-3509,共8页; 针对低信噪比条件下雷达辐射源信号特征提取困难、识别准确率低的问题,提出一种基于切片循环神经网络(sliced recurrent neural networks,SRNN)、注意力机制和卷积神经网络(convolutional neural networks,CNN)的雷达辐射源信号识别方法... 展开更多; 关键词辐射源信号识别切片循环神经网络卷积神经网络注意力机制批归一化时间序列; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名神经切片图像中识别定位线断面的研究被引量：1: 1; 作者李芳钟映春张毅戚剑刘小林; 机构广东商学院信息学院广东工业大学自动化学院中山大学附属第一医院显微修复外科; 出处《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2010年第22期203-205,共3页; 基金国家自然科学基金No.30571913~~; 文摘识别在神经切片图像中的定位线断面是实现神经切片图像配准的前提。在分析了定位线断面特征的基础上,提取了定位线断面的特征集合并计算了先验概率和类概率密度函数,设计了二值数据的贝叶斯分类器,再用该分类器识别神经切片图像中的定位线断面,得到定位线断面中心像素坐标。实验表明,采用二值数据的贝叶斯分类器识别准确率可以达到90.5%,其识别精度与神经网络识别方法相同,但是识别速度显著快于神经网络识别方法。这为后续进行神经切片图像的配准奠定了基础。; 关键词神经切片图像贝叶斯定位线断面; Keywords nerye ＇slice imge Bayes positioning line transection; 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

题名空间模糊C均值聚类的神经切片图像分割方法被引量：2: 2; 作者邹继杰唐平张毅罗鹏江小平汪婷; 机构广东工业大学自动化学院中山大学附属第一医院整形修复外科中山大学附属第一医院显微创伤外科广东工业大学校医院; 出处《计算机工程与应用》 CSCD 2012年第32期164-169,共6页; 基金广东省自然科学基金项目(No.9151008901000006) 广州市科技计划项目(No.12C22111580); 文摘周围神经切片显微图像具有背景复杂、区域不连续和光照不均匀等特点,应用经典的图像分割算法难以取得有效的分割结果。通过结合初始隶属度概率函数和空间距离来设计空间函数而得到的SFCM聚类算法,并提出SFCM彩色图像分割方法。把图像从RGB颜色空间转换到HIS颜色空间。采用聚类有效性分析指标在直方图快速FCM算法中为HSI各分量确定分类数目和获取SFCM初始化参数。对HIS各分量分别进行SFCM聚类,合并各分量并转换回RGB彩色空间以显示结果。实验结果表明,与标准FCM聚类分割算法相比,新方法能更有效地分割区域不连续的神经切片显微图像。; 关键词模糊C均值聚类空间模糊C均值聚类彩色图像分割神经切片显微图像; Keywords fuzzy C-means spatial fuzzy C-means color image segmentation nerve slice microscopic 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

题名销量约束下基于切片递归神经网络模型的成品油价格推荐算法被引量：1: 3; 作者连会强刘兵李朋远于华; 机构中国科学院大学工程科学学院中国石油天然气集团公司河北分公司珠海世纪鼎利科技股份有限公司; 出处《中国科学院大学学报（中英文）》 CAS CSCD 北大核心 2023年第4期566-576,共11页; 基金国家自然科学基金(71450009) 中国石油天然气集团河北省公司物联网加油站应用项目资助。; 文摘加油站成品油零售价格的确定是智慧加油站发展的关键。由于成品油价格的变化遵循复杂的非线性规律,尽管以长短期记忆(LSTM)为代表的非线性时序模型提高了传统时序预测方法的精度,但其运行效率难以满足动态变化的油价预测需求。针对这一问题,提出一种基于切片递归神经网络(SRNN)的成品油价格推荐模型,该模型以LSTM模型为递归单元,创新性地通过决策者根据多源数据得到的聚类结果筛选、设置的市场环境因子,对成品油销量施加影响,从而实现在销售约束条件下的成品油价格推荐。基于4年的加油站历史数据对模型预测性能进行了评估。结果表明,使用该模型与LSTM神经网络具有相同的预测精度水平,但比LSTM神经网络的运行速度快72倍。此外,基于SRNN模型的成品油价格推荐算法,加油站在实际销售中得到有效的应用,验证该模型的实用价值。; 关键词长短期记忆人工神经网络价格推荐算法智慧加油站条件切片循环人工神经网络不完整多视角聚类; Keywords long short-term memory network(LSTM) price recommendation smart gas station conditional sliced recurrent neural network incomplete multi-view clustering; 分类号 TP399 [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D-S理论与信息融合的神经图像分类方法被引量：1: 4; 作者冯旭冰唐平赖志飞; 机构广东工业大学自动化学院; 出处《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2014年第3期953-957,962,共6页; 基金广东省自然科学基金项目(9151008901000006) 广州市科技计划基金项目(2012J4100066); 文摘周围神经切片显微图像复杂、提取特征的不确定性,使得经典的模式识别方法难以直接利用。不同染色方法得到的神经切片图像具有多信息源的特点,通过将D-S理论推理决策引入图像的特征分类和多源染色图像信息融合中,完成神经纤维的分类。对3种染色图像得到的训练样本求取距离矩阵,并结合测试样本求取概率分配函数的方法完成单种图像神经纤维的分类,再对概率分配函数使用合成规则得到最终分类结果。实验结果表明,融合3种染色图像信息的神经纤维分类准确率较单种图像有很大提升。; 关键词神经切片 D-S理论多源信息融合模式识别显微图像; Keywords nerve sliced evidence theory multisource information fusion pattern recognition microscopic 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

题名镜像图灵测试:古诗的机器识别被引量：4: 5; 作者薛扬梁循赵东岩杜玮; 机构中国人民大学信息学院北京大学王选计算机研究所; 出处《计算机学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第7期1398-1413,共16页; 基金国家社会科学基金(18ZDA309) 国家自然科学基金(62072463) 北京市自然科学基金(4172032)资助.; 文摘古诗伴随着中华文化的历史进程不断发展,有着数千年的灿烂历史,古诗将丰富的情感、有内涵的灵魂和生动的形式完美结合,表现出了中华民族语言的力量.“自然语言处理是人工智能皇冠上的明珠”,用机器生成语言是机器智慧的核心体现,对机器的语言进行测试是图灵测试的重要内容,用机器生成的中国古代诗词已经可以初步通过图灵测试,在普通人面前得以瞒天过海.本文提出了“镜像图灵测试”框架,其主要设计思想是将图灵测试中的测试者由人更换为计算机,要求测试者在图灵测试的同等条件下对被测试的人和计算机进行识别,若测试计算机不能完成对被测试者的识别,则认为被测试的机器通过了镜像图灵测试.本文以机器生成的古诗和诗人创作的古诗为测试对象,以经过LDA主题模型调节的融合自注意力机制和切片LSTM网络的模型为测试机,设计了镜像图灵测试实验.实验将古诗分为写景、抒情以及爱国诗三类,为每类诗歌构建了8组数据集,共8万句古诗,采用了4种模型对24组数据集进行测试,利用测试机判别诗歌来自诗人还是机器,识别结果可达80%左右,实验结果显示,镜像图灵测试机可以对机器生成的诗歌进行识别,即机器生成的通过了图灵测试的诗歌并没有通过镜像图灵测试,说明了诗歌作为人类语言文明的结晶,是人脑情感最突出的反应,是诗人全身心的投入后的灵魂映射,在一定意义上是图灵可测的,即如果存在图灵可测的不完备性,那么诗歌这个人类语言的精华所在,就是突破这个图灵不完备性的关隘.本文提出的镜像图灵测试框架为后续图灵测试的研究提供了新的思路与方向.; 关键词镜像图灵测试诗歌生成文本分类切片神经网络注意力机制; Keywords mirror turing test poetry generation text classification sliced neural network attention mechanism; 分类号 TP18 [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

题名基于CNN⁃SIndRNN的恶意TLS流量快速识别方法被引量：9: 6; 作者李小剑谢晓尧徐洋张思聪; 机构贵州师范大学数学科学学院贵州师范大学贵州省信息与计算科学重点实验室; 出处《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2022年第4期148-157,164,共11页; 基金中央引导地方科技发展专项资金(黔科中引地[2018]4008) 贵州省科技计划项目(黔科合支撑[2020]2Y013) 贵州省研究生教育创新计划项目(黔教合YJSCXJH[2019]043)。; 文摘传统浅层机器学习方法在识别恶意TLS流量时依赖专家经验且流量表征不足,而现有的深度神经网络检测模型因层次结构复杂导致训练时间过长。提出一种基于CNN-SIndRNN端到端的轻量级恶意加密流量识别方法,使用多层一维卷积神经网络提取流量字节序列局部模式特征,并利用全局最大池化降维以减少计算参数。为增强流量表征,设计一种改进的循环神经网络用于捕获流量字节长距离依赖关系。在此基础上,采用独立循环神经网络IndRNN单元代替传统RNN循环单元,使用切片并行计算结构代替传统RNN的串行计算结构,并将两种类型深度神经网络所提取的特征拼接作为恶意TLS流量表征。在CTU-Maluware-Capure公开数据集上的实验结果表明,该方法在二分类实验上F1值高达0.9657,在多分类实验上整体准确率为0.8489,相比BotCatcher模型训练时间与检测时间分别节省了98.47%和98.28%。; 关键词恶意TLS流量独立循环神经网络切片循环神经网络一维卷积全局池化; Keywords malicious TLS traffic independently recurrent neural network sliced recurrent neural network one dimensional convolution neural network global pooling; 分类号 TP309 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于SRNN+Attention+CNN的雷达辐射源信号识别方法被引量：4: 7; 作者高诗飏董会旭田润澜张歆东; 机构吉林大学电子科学与工程学院空军航空大学航空作战勤务学院; 出处《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2021年第12期3502-3509,共8页; 基金国家自然科学基金(61571462)资助课题。; 文摘针对低信噪比条件下雷达辐射源信号特征提取困难、识别准确率低的问题,提出一种基于切片循环神经网络(sliced recurrent neural networks,SRNN)、注意力机制和卷积神经网络(convolutional neural networks,CNN)的雷达辐射源信号识别方法,并在CNN中引入批归一化层,进一步提升网络的识别能力。模型以雷达辐射源信号幅度序列作为输入,自动提取信号特征,输出识别结果。实验结果表明,SRNN相比于门控循环单元(gated recurrent unit,GRU)训练速度大大提升,注意力机制和批归一化层能有效提高识别准确率;在采用8种常见雷达辐射源信号进行的实验中,所提方法在低信噪比条件下仍有较高的识别准确率。; 关键词辐射源信号识别切片循环神经网络卷积神经网络注意力机制批归一化时间序列; Keywords emitter signal recognition sliced recurrent neural networks(SRNN) convolutional neural networks(CNN) attention mechanism batch normalization time series; 分类号 TN971.1 [电子电信—信号与信息处理]; 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	神经切片图像中识别定位线断面的研究	李芳钟映春张毅戚剑刘小林	《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心	2010	1	在线阅读下载PDF 职称材料
2	空间模糊C均值聚类的神经切片图像分割方法	邹继杰唐平张毅罗鹏江小平汪婷	《计算机工程与应用》 CSCD	2012	2	在线阅读下载PDF 职称材料
3	销量约束下基于切片递归神经网络模型的成品油价格推荐算法	连会强刘兵李朋远于华	《中国科学院大学学报（中英文）》 CAS CSCD 北大核心	2023	1	在线阅读下载PDF 职称材料
4	基于D-S理论与信息融合的神经图像分类方法	冯旭冰唐平赖志飞	《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心	2014	1	在线阅读下载PDF 职称材料
5	镜像图灵测试:古诗的机器识别	薛扬梁循赵东岩杜玮	《计算机学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2021	4	在线阅读下载PDF 职称材料
6	基于CNN⁃SIndRNN的恶意TLS流量快速识别方法	李小剑谢晓尧徐洋张思聪	《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心	2022	9	在线阅读下载PDF 职称材料
7	基于SRNN+Attention+CNN的雷达辐射源信号识别方法	高诗飏董会旭田润澜张歆东	《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心	2021	4	在线阅读下载PDF 职称材料