基于限制性玻尔兹曼机的微博主题分类 被引量：2

1

作者 李超 李昂 朱耿良 《电信网技术》 2014年第7期26-29,共4页

智慧城市依赖于对大数据的充分利用。近年来,随着移动互联网的发展,在线微博平台,比如新浪微博、Twitter等,已经成为了大数据的主要来源之一。微博平台上产生的海量短文文本信息使用户很难找到自己感兴趣主题的相关信息。本文提出了一... 智慧城市依赖于对大数据的充分利用。近年来,随着移动互联网的发展,在线微博平台,比如新浪微博、Twitter等,已经成为了大数据的主要来源之一。微博平台上产生的海量短文文本信息使用户很难找到自己感兴趣主题的相关信息。本文提出了一种基于限制性玻尔兹曼机的微博短文本的主题分类方法。通过对短文本进行主题建模,挖掘出潜在主题信息,根据短文本的潜在主题信息可实现对短文本的主题分类。 展开更多

关键词 智慧城市 社交网络 限制性玻尔兹曼机 主题模型

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受限玻尔兹曼机的新混合稀疏惩罚机制 被引量：5

2

作者 刘凯 张立民 张超 《浙江大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第6期1070-1078,共9页

为解决受限玻尔兹曼机(RBM)在学习过程中出现的特征同质化问题,在RBM已有的稀疏模型基础上提出新的混合稀疏惩罚机制(HSPM).鉴于隐单元之间存在的统计相关性,该机制通过在RBM训练过程中引入交叉熵稀疏惩罚因子,实现对RBM的初步处理;按... 为解决受限玻尔兹曼机(RBM)在学习过程中出现的特征同质化问题,在RBM已有的稀疏模型基础上提出新的混合稀疏惩罚机制(HSPM).鉴于隐单元之间存在的统计相关性,该机制通过在RBM训练过程中引入交叉熵稀疏惩罚因子,实现对RBM的初步处理;按照基于RBM连接权值列相似性的自适应分组策略,构建稀疏组RBM,并按照稀疏组受限玻尔兹曼机(SGRBM)的形式继续进行隐单元稀疏化.实验结果表明:HSPM能够有效解决RBM特征同质化问题,在隐单元的稀疏程度上优于以往的稀疏惩罚因子,可以整体提高RBM的特征提取能力,并可以成功应用于深度玻尔兹曼机(DBM)的训练. 展开更多

关键词 人工神经网络 受限玻尔兹曼机(rbm) 稀疏表示 混合稀疏惩罚机制(HSPM)

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基于(2D)~2PCA的受限玻尔兹曼机图像分类算法及其并行化实现 被引量：1

3

作者 宋海峰 陈广胜 +1 位作者 景维鹏 杨巍巍 《应用科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2018年第3期495-503,共9页

为解决受限玻尔兹曼机(restricted Boltzman machine,RBM)理论对高分辨率图像分类的时间复杂度高的问题,提出了一种基于双向二维主成分分析(two-way 2-dimension principal component analysis,(2D)~2PCA)的RBM图像分类算法.该算法首先... 为解决受限玻尔兹曼机(restricted Boltzman machine,RBM)理论对高分辨率图像分类的时间复杂度高的问题,提出了一种基于双向二维主成分分析(two-way 2-dimension principal component analysis,(2D)~2PCA)的RBM图像分类算法.该算法首先应用(2D)~2PCA对待处理图像在X和Z两个方向上进行降维处理,从而提取出图像的主成分,将主成分作为RBM网络可见层的输入数据,应用对比散度算法训练构建玻尔兹曼机网络,达到对图像进行分类的目的.该算法有效解决了RBM处理高分辨率图像时网络训练速度慢,甚至整个网络训练状态无法收敛的问题.通过在Hadoop并行数据处理平台的实验表明:该算法不仅能有效提高处理高分辨率图像的速度,而且具备良好的并行性,在具有4台处理机的并行集群下,其加速比达到了3.13. 展开更多

关键词 (2D)^2PCA 受限玻尔兹曼机(restricted Boltzman machine rbm) 并行计算 图像分类

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基于深度信念网络的风机叶片结构损伤识别研究 被引量：3

4

作者 顾桂梅 张鑫 《甘肃农业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2016年第4期134-138,共5页

【目的】解决由于模态参数辨别的不确定性,以及虚假模态干扰造成的风机叶片结构损伤识别精度不高的问题.【方法】采用以深度信念网络提取的模态参数特征向量作为标识量的损伤检测方法.首先分别获取ANSYS仿真和实验条件下风机叶片的模态... 【目的】解决由于模态参数辨别的不确定性,以及虚假模态干扰造成的风机叶片结构损伤识别精度不高的问题.【方法】采用以深度信念网络提取的模态参数特征向量作为标识量的损伤检测方法.首先分别获取ANSYS仿真和实验条件下风机叶片的模态参数;然后利用深度信念网络提取模态参数特征向量作为损伤标识量,检测多种工况下的风机叶片损伤,并与传统BP神经网络方法进行对比;最后搭建实验平台,在实验条件下验证方法的有效性.【结果】基于深度信念网络的损伤识别方法相比传统BP神经网络精度更高,网络训练时间更长.【结论】将深度信念网络提取的模态参数特征向量作为BP神经网络训练的输入向量,可以减小噪声和虚假模态信息等因素对损伤识别结果的影响,提高损伤识别的精度. 展开更多

关键词 深度学习 限制玻尔兹曼机 深度信念网络 特征抽取 损伤识别

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基于改进深度学习模型C-GRBM的人体行为识别 被引量：7

5

作者 毕晓君 冯雪赟 《哈尔滨工程大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第1期156-162,共7页

为了提高复杂视频中人体行为识别的性能,在Gate限制玻尔兹曼机(gate restricted boltzmann machine,GRBM)模型基础上提出一种结合卷积神经网络的Convolutional-GRBM(C-GRBM)模型。利用视频图像平稳性的特点,通过不同的卷积核提取可见层... 为了提高复杂视频中人体行为识别的性能,在Gate限制玻尔兹曼机(gate restricted boltzmann machine,GRBM)模型基础上提出一种结合卷积神经网络的Convolutional-GRBM(C-GRBM)模型。利用视频图像平稳性的特点,通过不同的卷积核提取可见层不同的特征,提高模型局部特征提取能力,进而得到更好的人体行为识别率;加入池化操作,对卷积层输出的不同位置上的特征进行聚合统计,降低卷积层输出特征量的维度,从而解决原模型参数过多、容易过拟合等缺陷,进而降低人体行为识别复杂度。在人体行为测试库上的测试表明,本文提出的CGRBM模型能够较好地提高人体行为识别性能。 展开更多

关键词 深度学习 人体行为识别 Gate限制玻尔兹曼机 卷积神经网络 支持向量机

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基于改进的扩散平滑和RBM的高光谱图像分类 被引量：1

6

作者 欧阳宁 高鑫 袁华 《电视技术》 北大核心 2016年第10期22-27,32,共7页

为了改善传统分类方法在高光谱遥感图像去噪和特征提取方面的不足,提出了一种基于改进的扩散平滑算法和RBM的方法。该方法使用自适应扩散系数,对相应的区域进行不同程度的扩散平滑,实现了对高光谱遥感图像的快速去噪;然后利用多层限制... 为了改善传统分类方法在高光谱遥感图像去噪和特征提取方面的不足,提出了一种基于改进的扩散平滑算法和RBM的方法。该方法使用自适应扩散系数,对相应的区域进行不同程度的扩散平滑,实现了对高光谱遥感图像的快速去噪;然后利用多层限制玻尔兹曼机构建DBN网络,实现对高光谱遥感图像的分类。实验表明,与传统的分类方法和DBN相比,该方法在高光谱图像地物分类精度上有所改善。 展开更多

关键词 扩散平滑 限制玻尔兹曼机 高光谱 遥感 神经网络

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一种基于特定频段信息熵和RBM的健康因子构建方法 被引量：2

7

作者 张钢 田福庆 +1 位作者 佘博 梁伟阁 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2020年第6期147-153,197,共8页

针对传统物理健康因子存在单调性差、对早期故障不敏感等问题,提出一种基于特定频段信息熵和受限玻尔兹曼机(SEI-RBM)的虚拟健康因子构建模型。该模型由物理健康因子构建层和特征融合层两部分组成:在物理健康因子构建层中,提出一种基于... 针对传统物理健康因子存在单调性差、对早期故障不敏感等问题,提出一种基于特定频段信息熵和受限玻尔兹曼机(SEI-RBM)的虚拟健康因子构建模型。该模型由物理健康因子构建层和特征融合层两部分组成:在物理健康因子构建层中,提出一种基于特定频段信息熵的物理健康因子构建方法;特征融合层中,利用单调性准则选取部分物理健康因子组成特征集,利用受限玻尔兹曼机(RBM)对健康因子特征集进行融合,得到虚拟健康因子。实验结果表明:利用该模型构建的虚拟健康因子能够有效提高滚动轴承性能退化曲线的单调性,有助于提高剩余寿命预测的精确度。 展开更多

关键词 健康因子 信息熵 受限玻尔兹曼机(rbm) 性能退化评估 滚动轴承

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一种基于RBM的滚动轴承退化指标构建方法 被引量：3

8

作者 程道来 魏婷婷 +1 位作者 潘玉娜 马向华 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2022年第16期210-216,共7页

针对现有滚动轴承性能退化指标构建方法高度依赖先验知识,实际应用情境单一,提出了一种基于受限玻尔兹曼机(restricted Boltzmann machine,RBM)的滚动轴承退化指标构建方法。将滚动轴承正常状态下的振动信号处理为归一化幅值谱,以此作... 针对现有滚动轴承性能退化指标构建方法高度依赖先验知识,实际应用情境单一,提出了一种基于受限玻尔兹曼机(restricted Boltzmann machine,RBM)的滚动轴承退化指标构建方法。将滚动轴承正常状态下的振动信号处理为归一化幅值谱,以此作为建立RBM模型的训练样本,其中RBM模型结构特点是将其输出层单元数设为1,以训练完成后模型的输出作为退化指标构建的基础。通过不同情境下的滚动轴承全寿命周期试验数据验证了该方法的有效性。与最近相关文献相比,该退化指标在构建过程中避免了人工选择退化特征,能够清晰描述出轴承退化过程,且对早期微弱故障检测具有一定的敏感性。 展开更多

关键词 退化指标 受限玻尔兹曼机(rbm) 滚动轴承

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基于RBM模型的豆瓣小组推荐系统设计与实现 被引量：1

9

作者 刘宇宁 陶宏才 《成都信息工程大学学报》 2018年第2期107-112,共6页

将受限玻尔兹曼机(restricted boltzmann machine,RBM)模型应用于推荐领域已成为一个很有意义的研究方向。针对豆瓣小组,设计实现了一个基于RBM模型的推荐系统,该系统由数据层、模型层、评测层3部分组成。数据层通过选取"豆瓣达人&... 将受限玻尔兹曼机(restricted boltzmann machine,RBM)模型应用于推荐领域已成为一个很有意义的研究方向。针对豆瓣小组,设计实现了一个基于RBM模型的推荐系统,该系统由数据层、模型层、评测层3部分组成。数据层通过选取"豆瓣达人"数据,一定程度上解决了数据稀疏问题。模型层利用对比散度(contrastive divergence,CD)算法进行学习。实验结果表明,在豆瓣小组数据集上,RBM模型相较传统协同过滤算法具有更好的推荐效果。 展开更多

关键词 豆瓣小组 推荐系统 限制玻尔兹曼机 对比散度算法

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基于深度信念网络的苹果霉心病病害程度无损检测 被引量：20

10

作者 周兆永 何东健 +3 位作者 张海辉 雷雨 苏东 陈克涛 《食品科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第14期297-303,共7页

针对现有霉心病无损检测只能检测出有无病害,无法对病害程度进行判断的问题,研究并提出一种基于深度信念网络(deep belief net,DBN)的无监督检测模型。该模型由多层限制玻尔兹曼机(restricted Boltzmann machine,RBM)网络和1层反向传播(... 针对现有霉心病无损检测只能检测出有无病害,无法对病害程度进行判断的问题,研究并提出一种基于深度信念网络(deep belief net,DBN)的无监督检测模型。该模型由多层限制玻尔兹曼机(restricted Boltzmann machine,RBM)网络和1层反向传播(back propagation,BP)神经网络组成,RBM网络实现最优特征向量映射,输出的特征向量由BP神经网络对霉心病病害程度分类。对225个苹果样本在波长200~1 025 nm获取其透射光谱后,根据腐烂面积占横截面比例将霉心病害程度分为健康、轻度、中度和重度4种,分别用150个和75个样本作为训练集和测试集,以全光谱数据和基于连续投影算法提取的特征波长数据为输入构建病害程度判别模型,并比较DBN模型与偏最小二乘判别分析、BP神经网络和支持向量机模型的识别效果,实验结果表明,DBN模型病害判别准确率达到88.00%,具有较好的识别效果。 展开更多

关键词 苹果霉心病 病害程度 透射光谱 深度信念网络(DBN) 限制玻尔兹曼机(rbm)

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基于自编码网络特征降维的轻量级入侵检测模型 被引量：58

11

作者 高妮 高岭 +1 位作者 贺毅岳 王海 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第3期730-739,共10页

基于支持向量机(SVM)的入侵检测方法受时间和空间复杂度约束,在高维特征空间计算时面临"维数灾害"的问题.为此,本文提出一种基于自编码网络的支持向量机入侵检测模型(AN-SVM).首先,该模型采用多层无监督的限制玻尔兹曼机(RBM... 基于支持向量机(SVM)的入侵检测方法受时间和空间复杂度约束,在高维特征空间计算时面临"维数灾害"的问题.为此,本文提出一种基于自编码网络的支持向量机入侵检测模型(AN-SVM).首先,该模型采用多层无监督的限制玻尔兹曼机(RBM)将高维、非线性的原始数据映射至低维空间,建立高维空间和低维空间的双向映射自编码网络结构,进而运用基于反向传播网络的自编码网络权值微调算法重构低维空间数据的最优高维表示,从而获得原始数据的相应最优低维表示;最后,采用SVM分类算法对所学习到的最优低维表示进行入侵识别.实验结果表明,AN-SVM模型降低了入侵检测模型中分类的训练时间和测试时间,并且分类效果优于传统算法,是一种可行且高效的轻量级入侵检测模型. 展开更多

关键词 特征降维 自编码网络 限制玻尔兹曼机 支持向量机 入侵检测

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一种基于深度学习的异构多模态目标识别方法 被引量：10

12

作者 文孟飞 胡超 刘伟荣 《中南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第5期1580-1587,共8页

提出一种基于深度学习的异构多模态目标识别方法。首先针对媒体流中同时存在音频和视频信息的特征,建立一种异构多模态深度学习结构;结合卷积神经网络和限制波尔兹曼机的算法优点,对音频信息和视频信息分别并行处理,生成基于典型关联分... 提出一种基于深度学习的异构多模态目标识别方法。首先针对媒体流中同时存在音频和视频信息的特征,建立一种异构多模态深度学习结构;结合卷积神经网络和限制波尔兹曼机的算法优点,对音频信息和视频信息分别并行处理,生成基于典型关联分析的共享特征表示,并进一步利用时间相关特性进行参数的优化。分别使用标准语音人脸库和截取的实际电影视频对算法进行实验。研究结果表明:对于这2种视频来源,所提出方法在目标识别的精度方面都有显著提高。 展开更多

关键词 目标识别 深度学习 卷积神经网络 限制玻尔兹曼机 典型关联分析

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基于深度学习的高光谱遥感影像分类 被引量：10

13

作者 朱寿红 王胜利 舒帮荣 《城市勘测》 2017年第4期84-88,92,共6页

从传统高光谱遥感影像分类的不足出发,提出一种空-谱信息与深度学习相结合的影像分类方法。利用深度学习的常用模型—深度置信网络(DBN)对高光谱影像进行了基于空-谱特征的分类。首先利用主成分分析(PCA)对原始影像进行降维,再对主成分... 从传统高光谱遥感影像分类的不足出发,提出一种空-谱信息与深度学习相结合的影像分类方法。利用深度学习的常用模型—深度置信网络(DBN)对高光谱影像进行了基于空-谱特征的分类。首先利用主成分分析(PCA)对原始影像进行降维,再对主成分图影像块内的所有像素按照窗口大小进行重组,并用排序的方法堆栈融合为空-谱特征。最后利用得到的空-谱特征作为DBN的输入对高光谱影像进行分类。通过在2组高光谱数据上进行试验,并与传统的分类算法进行比较,发现本文方法能较好地提高分类精度。 展开更多

关键词 高光谱遥感 空-谱特征 深度学习 限制玻尔兹曼机 深度置信网络 影像分类

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情感维度下的深度情感关联模型 被引量：9

14

作者 孙颖 吕慧芬 +1 位作者 张雪英 马江河 《西安电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第5期24-30,共7页

鉴于现有的情感模型只是从空间上对情感状态进行划分,忽略了情感之间的相互作用问题,建立了一种将多层限制玻尔兹曼机和情感关联认知网络相结合的深度情感关联模型。该模型将多层限制玻尔兹曼机训练得到的权值作为关联认知网络输入输出... 鉴于现有的情感模型只是从空间上对情感状态进行划分,忽略了情感之间的相互作用问题,建立了一种将多层限制玻尔兹曼机和情感关联认知网络相结合的深度情感关联模型。该模型将多层限制玻尔兹曼机训练得到的权值作为关联认知网络输入输出之间的权值,以三维情感模型中情感空间距离的倒数作为情感类别之间的关联度,通过训练关联认知网络得到最终的情感分类结果。选用TYUT1.0和CASIA情感语音库中的“高兴”“生气”和“中性”三种基本情感作为数据来源,分别采用深度信念网络和深度情感关联模型进行实验对比。实验结果显示,所构建的深度情感关联模型比深度信念网络的平均识别率最高高出6.06%,该模型得到了较好的识别结果。结果表明,深度情感关联模型在语音情感识别上有较强的优越性和普适性,可以很好地反映情感之间的相互作用。 展开更多

关键词 限制玻尔兹曼机 关联认知网络 深度情感关联模型 情感识别

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