用于雨线和雨滴去除的像素级核预测网络

1

作者 李克文 姚贤哲 +1 位作者 蒋衡杰 刘文龙 《计算机工程与设计》 北大核心 2025年第1期182-189,共8页

针对现有的图像去雨算法通常需要设计先验知识和多阶段优化框架导致算法适应场景单一的问题,提出一种基于图像过滤统一去除雨线和雨滴的去雨核预测网络(RKPN)。有雨图像通过RKPN估计像素级去雨内核。采用空洞卷积提取多尺度特征,提出一... 针对现有的图像去雨算法通常需要设计先验知识和多阶段优化框架导致算法适应场景单一的问题,提出一种基于图像过滤统一去除雨线和雨滴的去雨核预测网络(RKPN)。有雨图像通过RKPN估计像素级去雨内核。采用空洞卷积提取多尺度特征,提出一个多分支特征聚合模块。通过数据增强构建一个雨线和雨滴混合数据集(RDRS),提升现实世界复杂场景中图像去雨算法的效果。对4个公开数据集和RDRS数据集的广泛实验结果表明,所提模型取得均高于MPRNet等主流网络的峰值信噪比和结构相似度。 展开更多

关键词 深度学习 图像去雨 核预测网络 计算机视觉 混合雨模式 图像过滤 注意力机制

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肝豆状核变性患者默认模式网络变化及模型构建 被引量：1

2

作者 吴素红 武红利 +1 位作者 王弈 王安琴 《放射学实践》 CSCD 北大核心 2024年第4期441-448,共8页

目的:基于独立成分分析(ICA),探讨肝豆状核变性(WD)患者默认模式网络(DMN)功能连接(FC)的改变及其与临床神经精神特征之间的关系。方法:将2021年1月-2021年12月在本院就诊的85例肝豆状核变性患者和年龄、性别相匹配的85例健康志愿者(HC... 目的:基于独立成分分析(ICA),探讨肝豆状核变性(WD)患者默认模式网络(DMN)功能连接(FC)的改变及其与临床神经精神特征之间的关系。方法:将2021年1月-2021年12月在本院就诊的85例肝豆状核变性患者和年龄、性别相匹配的85例健康志愿者(HC组)纳入本研究。对每例被试采用统一肝豆状核变性评分量表(UWDRS)进行评估,包括神经功能症状(UWDRS-N)和精神症状(UWDRS-P)评分,并根据UWDRS评分将患者分为神经精神症状重度组(>10分)和轻度组(≤10分)。使用3.0T磁共振BOLD序列采集静息态fMRI数据,采用ICA方法提取DMN内各体素的FC值,并在HC组与WD组之间进行比较,对有差异脑区的FC值与临床量表评分进行Pearson相关性分析。以DMN内所有体素的FC值为特征变量采用支持向量机(SVM)的方法构建分类模型,包括正常组与WD组以及轻度与重度WD组。结果:与对照组比较,WD组的DMN内表现出广泛的FC值减低,包括前默认模式网络(aDMN)内的左内侧前额叶皮层(L_MPFC)和左侧前扣带回(L_ACC),以及后DMN(pDMN)内的左侧角回(L_ANG)、楔前叶(PCUN)、左侧顶下小叶(L_IPG)和左侧后扣带回(L_PCC)。aDMN内的L_MPFC、L_ACC和pDMN内的PCUN的FC值与UWDRS-N评分呈负相关,aDMN内的L_MPFC、L_PCC和pDMN内的L_IPG的FC值与UWDRS-P评分呈负相关。采用SVM构建的二分类器,在鉴别WD与HC组时的符合率为80.23%,AUC为0.865;在鉴别轻度与重度WD组的符合率为70.89%,AUC为0.723。结论:WD患者的默认模式网络中存在广泛的功能连接减低,其可能是导致患者出现神经精神症状(如高阶认知障碍)的潜在神经病理机制。基于DMN的FC值构建的SVM分类器可提高对WD疾病及其病情转归的评估效能。 展开更多

关键词 磁共振成像 肝豆状核变性 默认模式网络 独立成分分析 支持向量机 机器学习

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基于卷积神经网络的肌电信号人体运动模式识别技术 被引量：1

3

作者 刘亚丽 鲁妍池 +1 位作者 马勋举 宋遒志 《兵工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第7期2144-2158,共15页

随着外骨骼机器人等肌电控制设备的快速发展,表面肌电信号此类非平稳、非周期信号在高性能运动识别系统中的应用已成为相关研究领域的重点。为实现肌电信号跨域特征融合,提出一种基于肌电信号的双卷积链神经网络模型,采集7块关键肌肉的... 随着外骨骼机器人等肌电控制设备的快速发展,表面肌电信号此类非平稳、非周期信号在高性能运动识别系统中的应用已成为相关研究领域的重点。为实现肌电信号跨域特征融合,提出一种基于肌电信号的双卷积链神经网络模型,采集7块关键肌肉的原始肌电信号,经特征提取,转化为能量核相图和离散小波变换系数特征图,分别输入双卷积链神经网络的卷积神经网络分支和MobileNetV2分支,利用融合模块提取高层隐藏特征并进行充分交互。制备包括以上两种特征图像和传统肌电信号图谱在内的3种数据集。3组交叉实验结果表明:所提方法对6种自测下肢运动的平均识别准确率达94.19%,显著优于其他特征组合与网络架构;在ENABL3S开源数据集识别7种下肢运动中取得98.32%的稳态识别准确率,进一步验证了所提方法优良的肌电特征捕捉能力和模式识别准确性。 展开更多

关键词 外骨骼机器人 表面肌电信号 运动模式识别 双卷积链神经网络 能量核 小波变换分析

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网络入侵检测系统中基于多核平台的模式匹配技术研究 被引量：1

4

作者 吴诚堃 殷建平 +1 位作者 蔡志平 程杰仁 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2009年第9期1-4,16,共5页

模式匹配是入侵检测的重要技术手段,利用多核平台加速模式匹配是近年学术研究的热点。本文重点阐述了利用网络处理器和GPU等平台研究加速入侵检测中模式匹配的原理和实现方法,比较分析了在多核环境下加速模式匹配的主要思路和技术特点,... 模式匹配是入侵检测的重要技术手段,利用多核平台加速模式匹配是近年学术研究的热点。本文重点阐述了利用网络处理器和GPU等平台研究加速入侵检测中模式匹配的原理和实现方法,比较分析了在多核环境下加速模式匹配的主要思路和技术特点,总结并提出了安全性、自适应性、可扩展性和系统性等开放性问题。 展开更多

关键词 模式匹配 网络入侵检测系统 多核 网络处理器 GPU

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基于核主元分析的神经网络控制图模式识别 被引量：1

5

作者 胡胜 李太福 +1 位作者 魏正元 颜克胜 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2012年第9期2520-2522,2526,共4页

针对异常特征之间存在较大的相似性而带来的网络结构复杂和识别精度不高的问题,提出一种基于核主元分析的神经网络控制图模式识别方法。先通过核方法将低维空间中的非线性特征转化为高维空间中的线性特征,再将其进行线性组合并向低维空... 针对异常特征之间存在较大的相似性而带来的网络结构复杂和识别精度不高的问题,提出一种基于核主元分析的神经网络控制图模式识别方法。先通过核方法将低维空间中的非线性特征转化为高维空间中的线性特征,再将其进行线性组合并向低维空间投影,然后用BP神经网络分类器对控制图模式进行识别。通过仿真进行验证,结果显示该方法对控制图各个模式能够有效聚类,并且识别精度得到提高。 展开更多

关键词 控制图 模式识别 核主元分析 神经网络 特征提取

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子波核函数网络 被引量：16

6

作者 张莉 周伟达 焦李成 《红外与毫米波学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2001年第3期223-227,共5页

提出一种子波核函数网络作为支撑矢量机的一种替代学习机 ,仿真实验验证了子波核函数网络的逼近性能和识别性能都可以与相应的支撑矢量机相媲美 ,并优于子波神经网络 .

关键词 支撑矢量机 子波核函数网络 函数逼近 模式识别 子波神经网络 学习机

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基于混合核函数的自组织神经网络遥感图像分类 被引量：7

7

作者 尹汪宏 李朝峰 +1 位作者 张俊本 王正友 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2009年第2期388-391,共4页

自组织神经网络SOM作为一种无监督学习的竞争式网络,已经得到了广泛的应用,它通过对输入信号的竞争学习,将样本划为不同的类别,但其分类效果常很难令人满意。提出了一种基于混合核函数的SOM神经网络改进方法,并和传统的SOM网络进行了对... 自组织神经网络SOM作为一种无监督学习的竞争式网络,已经得到了广泛的应用,它通过对输入信号的竞争学习,将样本划为不同的类别,但其分类效果常很难令人满意。提出了一种基于混合核函数的SOM神经网络改进方法,并和传统的SOM网络进行了对比,Iris数据和Wine数据的分类实验表明,该方法可以明显改进SOM网络的分类效果。然后对某地Landsat卫星遥感图像数据进行分类实验,实验结果表明,与传统的SOM网络、基于多项式核的SOM网络以及基于RBF核的SOM网络相比较,基于混合核函数的SOM神经网络方法的分类效果有较明显的提高。 展开更多

关键词 混合核函数 自组织映射 神经网络 模式分类 自组织神经网络

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基于核Fisher判别分析的无线传感器网络入侵检测算法 被引量：8

8

作者 胡志鹏 魏立线 +1 位作者 申军伟 杨晓元 《传感技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2012年第2期246-250,共5页

无线传感器网络能量有限、计算能力有限,传统网络中的入侵检测方法不适用于无线传感器网络。提出了一种基于核Fisher判别分析的无线传感器网络入侵检测算法,利用核Fisher判别分析对比传感器节点数据和已建立的入侵行为特征来判断是否存... 无线传感器网络能量有限、计算能力有限,传统网络中的入侵检测方法不适用于无线传感器网络。提出了一种基于核Fisher判别分析的无线传感器网络入侵检测算法,利用核Fisher判别分析对比传感器节点数据和已建立的入侵行为特征来判断是否存在入侵行为。理论分析和仿真实验表明,该方法能有效的检测入侵行为,并且具有低能耗、计算量小的特点,适用于计算能力有限、能量紧缺的无线传感器网络入侵检测。 展开更多

关键词 无线传感器网络 入侵检测 核FISHER判别分析 模式识别

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改进的RBF神经网络模式分类方法应用研究 被引量：6

9

作者 杨根兴 高大启 《华东理工大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2001年第6期684-692,共9页

经典的 Bayes分类方法一般需要事先对样本的分布特性作出假设 ,当假设模型与样本实际分布情况不相符时 ,就难以得到较高的分类精度。当处理同类别多区域样本分布问题 ,例如变标签问题时 ,距离判别、Fisher判别、k-近邻分类、分段线性分... 经典的 Bayes分类方法一般需要事先对样本的分布特性作出假设 ,当假设模型与样本实际分布情况不相符时 ,就难以得到较高的分类精度。当处理同类别多区域样本分布问题 ,例如变标签问题时 ,距离判别、Fisher判别、k-近邻分类、分段线性分类等统计分析方法遇到困难。双螺旋问题不仅使统计方法受到挑战 ,更使人们对一般前向多层神经网络的能力提出疑问。本文提出了改进的 RBF神经网络结构、核函数个数、位置与宽度优化算法。该算法的计算复杂性与一般前向三层LBF网络所用的误差反传算法大致相同。核函数生成既考虑了训练集样本自身的类别因素 ,又考虑了错分样本与邻近类别的关系。一个核函数的最终保留与否根据其对提高测试集分类正确率的贡献大小来决定。同时实验验证了两层 LBF网络对提高改进的 RBF网络分类正确率的极端重要性。大量应用实例表明 ,与前向三层 RBF网络和前向三层 LBF网络相比 ,该 IRBF网络具有收敛速度快、分类精度高、易于得到最小结构、在学习过程中不易陷入局部极小点等优点 。 展开更多

关键词 径基函数 线性基本函数 神经网络 模式分类 网络结构 核函数 分类方法 学习算法

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改进的RBF神经网络模式分类方法理论研究 被引量：7

10

作者 高大启 杨根兴 《华东理工大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2001年第6期677-683,共7页

研究了前向两层径基函数 ( RBF)网络和前向两层线性基本函数 ( LBF)网络的分类机理及其结构与初始参数优化确定方法 ,提出了 Guassian核函数的中心和宽度应通过学习自动确定 ,在学习过程中根据错分样本自身的类别和被错分入的类别自动... 研究了前向两层径基函数 ( RBF)网络和前向两层线性基本函数 ( LBF)网络的分类机理及其结构与初始参数优化确定方法 ,提出了 Guassian核函数的中心和宽度应通过学习自动确定 ,在学习过程中根据错分样本自身的类别和被错分入的类别自动生成新的核函数 ,并根据新增核函数对测试集的作用自动删除多余核函数的观点 ,从理论上阐明了采用 Sigmoid活化函数的两层LBF网络的分类阈值为 0 .5 ,进而提出了由两层 RBF网络和两层 LBF网络组成的前向 RBF神经网络—— 展开更多

关键词 径基函数 线性基本函数 神经网络 模式分类 分类机理 核函数 分类方法

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一种基于WGKMW的网络结构核函数框架 被引量：3

11

作者 田径 赵犁丰 赵宇倩 《中国海洋大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2009年第S1期471-474,共4页

在提出一种加权多宽度高斯核函数(WGKMW)基础上,进一步提出一种基于WGKMW的径向基网络结构的核函数的框架,即网络核模式(NKP),该核函数的框架具有径向基网络的特点,其实质是一种多参数的权重系数相对确定的神经网络。通过对WGKMW和高斯... 在提出一种加权多宽度高斯核函数(WGKMW)基础上,进一步提出一种基于WGKMW的径向基网络结构的核函数的框架,即网络核模式(NKP),该核函数的框架具有径向基网络的特点,其实质是一种多参数的权重系数相对确定的神经网络。通过对WGKMW和高斯核函数(GK)的支持向量分类对比实验可以看出WGKMW的优越性。 展开更多

关键词 加权多宽度高斯核(WGKMW) 核函数框架(KFF) 网络核模式(nkp) 经向基函数网络(RBFN) 支持向量分类(SVC)

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一种基于循环并行模式的多核优化方法 被引量：3

12

作者 钟光清 郑灵翔 《厦门大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2010年第6期789-792,共4页

从并行编程模式角度出发,分析了计算稠密型程序基于多核平台的优化方法,并结合循环并行模式与OpenMP、Intel parallel studio工具实现了对部分连接神经演化(PARCONE)模型的多核优化.优化结果表明,基于循环并行模式的设计方法是实现计算... 从并行编程模式角度出发,分析了计算稠密型程序基于多核平台的优化方法,并结合循环并行模式与OpenMP、Intel parallel studio工具实现了对部分连接神经演化(PARCONE)模型的多核优化.优化结果表明,基于循环并行模式的设计方法是实现计算稠密型程序多核优化的一种快速有效方法. 展开更多

关键词 并行编程模式 循环并行 OPENMP 神经网络 多核优化

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卷积神经网络(CNN)训练中卷积核初始化方法研究 被引量：11

13

作者 朱继洪 裴继红 赵阳 《信号处理》 CSCD 北大核心 2019年第4期641-648,共8页

本文提出了一种基于样本图像局部模式聚类的卷积核初始化方法,该方法可用于卷积神经网络(Convolutional neural network,CNN)训练中卷积核的初始化。在卷积神经网络中,卷积核的主要作用可看成是利用匹配滤波提取图像中的局部模式,并将... 本文提出了一种基于样本图像局部模式聚类的卷积核初始化方法,该方法可用于卷积神经网络(Convolutional neural network,CNN)训练中卷积核的初始化。在卷积神经网络中,卷积核的主要作用可看成是利用匹配滤波提取图像中的局部模式,并将其作为后续图像目标识别的特征。为此本文在图像训练集中选取一部分典型的样本图像,在这些图像中抽取与卷积核相同大小的子图作为图像局部模式矢量集合。首先对局部模式子图集合应用拓扑特性进行粗分类,然后对粗分类后的每一子类采用势函数聚类的方法获取样本图像中的典型局部模式子图,构成候选子图模式集,用它们作为CNN的初始卷积核进行训练。实验结果表明,本文方法可以明显加速CNN网络训练初期的收敛速度,同时对最终训练后的网络识别精度也有一定程度的提高。 展开更多

关键词 卷积神经网络 卷积核初始化 图像局部模式 聚类

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离线垃圾短信过滤中社会网络行为模式的分析与应用

14

作者 俞泱 陈羽中 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2013年第8期1877-1881,共5页

随着手机短消息服务的发展,垃圾短信呈爆炸性的增长趋势,给人们的日常生活带来了不便,也给通信运营商带来了损失.本文利用短信用户之间的联系构建短信社会网络,分析用户在短信社会网络中的关系及其行为模式,从中抽取出具有类别区分度的... 随着手机短消息服务的发展,垃圾短信呈爆炸性的增长趋势,给人们的日常生活带来了不便,也给通信运营商带来了损失.本文利用短信用户之间的联系构建短信社会网络,分析用户在短信社会网络中的关系及其行为模式,从中抽取出具有类别区分度的社会网络特征,提出了一种新的离线垃圾短信过滤模型.模型针对海量短信数据处理时存在的时空效率的瓶颈问题,提出了线性特征统计算法LFSA,并结合高斯核密度估计和贝叶斯分类器,对短信进行分类过滤.我们使用某省通信运营商提供的30亿条短信数据对模型进行测试,做实验分析.实验结果表明,我们提出的模型能满足运营商的各项性能指标要求,并已部署和应用. 展开更多

关键词 短信过滤 社会网络 行为模式 高斯核密度估计 贝叶斯分类器

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基于组合核函数的径向基过程神经网络及其在示功图诊断中的应用 被引量：4

15

作者 李晶晶 许少华 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2021年第4期746-752,共7页

针对复杂时间信号动态模式分类问题,提出了一种基于局部核函数与全局核函数组合的径向基过程神经网络(RBFPNN)模型。考虑时间信号过程特征的多样性和复杂性,以及核函数对信号分布形态特征的局部与全局表征能力,通过将具有全局性质的多... 针对复杂时间信号动态模式分类问题,提出了一种基于局部核函数与全局核函数组合的径向基过程神经网络(RBFPNN)模型。考虑时间信号过程特征的多样性和复杂性,以及核函数对信号分布形态特征的局部与全局表征能力,通过将具有全局性质的多项式核函数与具有局部性质的高斯核函数进行线性叠加,构成组合核函数,以此建立一种新的径向基过程神经网络,从信息模型上改善RBFPNN对动态样本复杂过程特征的抽取和记忆性质,提高网络对时间信号特征的辨识能力。分析了基于RBFPNN的性质,建立了基于混沌遗传算法CGA的模型参数优化算法。以基于示功图的往复运动机械工作状态诊断为例,实际资料处理结果验证了模型和算法的有效性。 展开更多

关键词 动态模式识别 径向基过程神经网络 组合核函数 混沌遗传算法

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“核-网-链”互动模式在我国纺织产业集群中的应用

16

作者 罗琦 李艺纹 《天津工业大学学报》 CAS 北大核心 2009年第5期82-85,共4页

在总结和归纳产业集群相关理论的基础上,首次提出了促进产业集群发展的"核-网-链"互动模式,提倡将培育产业集群内核心企业、构建基于产业集群的区域创新网络和嵌入全球价值链有机地结合起来,促进产业集群快速、健康的发展,并... 在总结和归纳产业集群相关理论的基础上,首次提出了促进产业集群发展的"核-网-链"互动模式,提倡将培育产业集群内核心企业、构建基于产业集群的区域创新网络和嵌入全球价值链有机地结合起来,促进产业集群快速、健康的发展,并着重将"核-网-链"互动模式应用到我国纺织产业集群的发展研究上. 展开更多

关键词 “核-网-链”互动模式 产业集群 核心企业 区域创新网络 全球价值链 纺织产业

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径向基函数神经网络的分类机理 被引量：7

17

作者 赵群 保铮 《通信学报》 EI CSCD 北大核心 1996年第2期86-93,共8页

本文研究了径向基函数网络（ＲＢＦＮ）的分类机理问题。在Ｒｕｃｋ工作的基础上，通过与传统的基于Ｐａｒｚｅｎ窗估计核分类器做类比，本文从模式分类机理入手，分析了ＲＢＦＮ使用正、负两类训练样本来估计判别函数的特点，指出它优... 本文研究了径向基函数网络（ＲＢＦＮ）的分类机理问题。在Ｒｕｃｋ工作的基础上，通过与传统的基于Ｐａｒｚｅｎ窗估计核分类器做类比，本文从模式分类机理入手，分析了ＲＢＦＮ使用正、负两类训练样本来估计判别函数的特点，指出它优于核分类器，并讨论了相应情况下ＲＢＦＮ输出层连接权、模式分类判决域的特点。最后用多类模式分类的结果对上述理论进行了验证。 展开更多

关键词 神经网络 径向基函数 模式分类 核分类器

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浅析产业集群下的“苏州模式” 被引量：8

18

作者 王晓燕 郑京淑 《经济与管理》 2007年第4期23-28,共6页

“苏州模式”是随着苏州经济的飞速发展而渐入人们的视野,但究竟什么是“苏州模式”,至今没有一个权威统一的概念。从产业集群理论出发,从集群产生和演化方面分析,可以得出苏州模式政府主导的嵌入型特点;通过分析苏、温两地产业集群的主... “苏州模式”是随着苏州经济的飞速发展而渐入人们的视野,但究竟什么是“苏州模式”,至今没有一个权威统一的概念。从产业集群理论出发,从集群产生和演化方面分析,可以得出苏州模式政府主导的嵌入型特点;通过分析苏、温两地产业集群的主体,得出苏州模式下外资电子信息产业集聚的事实;从分析生产方式入手,得出了苏州刚性生产的特性,通过分析集群内企业网络特点,结论是苏州模式大致有契约性、区外网络和“核”状网络等特点。 展开更多

关键词 产业集群 苏州模式 温州模式 契约性 区外网络 “核”状网络

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面向任务和基于几何特征的机器人多指手抓取模式规划 被引量：3

19

作者 王从庆 秦宣 《机械科学与技术》 CSCD 北大核心 2007年第7期889-892,共4页

针对机器人多指手自身的特点,通过分析人手的抓取特性,对其可能具有的抓取模式进行分类。考虑被抓取物体的几何特征和任务要求,采用基函数为高斯核函数的RBF神经网络来表示被抓物体的样本特征和抓取模式之间的复杂非线性映射。将抓取模... 针对机器人多指手自身的特点,通过分析人手的抓取特性,对其可能具有的抓取模式进行分类。考虑被抓取物体的几何特征和任务要求,采用基函数为高斯核函数的RBF神经网络来表示被抓物体的样本特征和抓取模式之间的复杂非线性映射。将抓取模式分为10类,对于新的被抓物体,利用训练好的神经网络自动生成抓取模式,并利用VC++/OpenGL建立了可视化仿真平台,进行了抓取模式分类仿真实验,结果表明对于新的物体,机器人可以选择适当的抓取模式进行抓取。 展开更多

关键词 机器人多指手 抓取模式 RBF神经网络 高斯核函数

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网络入侵检测系统中无导师学习分析器的设计

20

作者 罗程 钟诚 李智 《计算机工程与科学》 CSCD 2006年第7期28-29,38,共3页

本文在基于数据挖掘的网络入侵检测系统框架基础上设计了一个无导师学习的分析器模型。该模型结合了核k-means聚类、模式挖掘、近似串匹配的方法,训练过程不需要使用带标记的数据,并且不需要保证每个训练数据集中正常数据和异常数据在... 本文在基于数据挖掘的网络入侵检测系统框架基础上设计了一个无导师学习的分析器模型。该模型结合了核k-means聚类、模式挖掘、近似串匹配的方法,训练过程不需要使用带标记的数据,并且不需要保证每个训练数据集中正常数据和异常数据在数量上的比例关系。实验结果表明,该模型具有较高的检测率并降低了误报率。 展开更多

关键词 网络入侵检测 无导师学习 核聚类 模式挖掘

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