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一种随机隐退DBN的脑电信号识别方法
1
作者
蔡军
胡洋揆
张毅
《哈尔滨工业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018年第9期186-190,共5页
针对DBN处理小样本脑电信号训练时间长且存在过拟合的问题,提出基于随机隐退的DBN算法对左右手运动想象脑电信号进行分类识别.先对原始脑电数据进行降维预处理,然后输入到随机隐退DBN模型中进行训练,得到最优参数值后进行分类识别.实验...
针对DBN处理小样本脑电信号训练时间长且存在过拟合的问题,提出基于随机隐退的DBN算法对左右手运动想象脑电信号进行分类识别.先对原始脑电数据进行降维预处理,然后输入到随机隐退DBN模型中进行训练,得到最优参数值后进行分类识别.实验结果表明:与CSP、PCA、单一DBN网络等方法相比,基于随机隐退的DBN算法在保持较高识别率的同时,降低了对数据集的训练处理时间,证明了该方法的有效性.最后在智能轮椅平台上验证了该算法的可行性.
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关键词
DBN
脑电信号
小样本集
随机隐退
智能轮椅
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职称材料
深度置信网络模型的机载多光谱数据罂粟识别
被引量：
5
2
作者
陆永帅
李元祥
彭希帅
《遥感信息》
CSCD
北大核心
2017年第4期98-103,共6页
针对传统识别算法在罂粟植物地块识别上精度不足的问题,提出了基于深度置信网络模型的机载多光谱数据罂粟识别算法,采用模拟人脑多层结构的方式,可以对数据自动地进行特征提取,挖掘内在联系,建立更准确的识别模型;同时将随机隐退过程引...
针对传统识别算法在罂粟植物地块识别上精度不足的问题,提出了基于深度置信网络模型的机载多光谱数据罂粟识别算法,采用模拟人脑多层结构的方式,可以对数据自动地进行特征提取,挖掘内在联系,建立更准确的识别模型;同时将随机隐退过程引入到罂粟识别的深度网络中,避免了传统神经网络因为随机初始化而陷入局部最优解的情况。无人机航拍数据的实验表明,在小样本罂粟训练集的情况下,与支持向量机和传统神经网络方法相比,基于随机隐退的深度置信网络模型可取得更好的识别结果。
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关键词
罂粟识别
多光谱数据
深度置信网络
深度学习
随机隐退
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职称材料
基于深度学习的智能高精度图像识别算法
被引量：
9
3
作者
郭原东
雷帮军
+1 位作者
聂豪
李讷
《现代电子技术》
2021年第4期173-176,共4页
针对高精度训练样本缺失场景下图像识别算法泛化能力差的问题,文中提出一种改进的深度置信网络结构(DBNs)。该结构通过在DBN网络中引入随机隐退机制,使得隐含层中的部分单元失效,仅保留其连接权重,防止小样本量训练过程中产生的过拟合...
针对高精度训练样本缺失场景下图像识别算法泛化能力差的问题,文中提出一种改进的深度置信网络结构(DBNs)。该结构通过在DBN网络中引入随机隐退机制,使得隐含层中的部分单元失效,仅保留其连接权重,防止小样本量训练过程中产生的过拟合现象。为降低引入随机隐退机制后算法的计算复杂度,在该结构中引入基于相邻近算法的降采样机制。采用ORL开放人脸数据集进行仿真实验,结果表明,该机制可以将识别错误率由普通DBN网络的43%降低到5.0%,但计算时间有所增加。对比引入降采样算法后的网络测试结果显示,网络训练时间下降约69.9%;与AlexNet等公开网络的对比测试结果表明,该算法的识别精度可达95.2%,在计算精度与识别效率上均有一定的优越性。
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关键词
图像识别
深度学习
随机隐退
图像降采样
仿真实验
网络测试
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职称材料
题名
一种随机隐退DBN的脑电信号识别方法
1
作者
蔡军
胡洋揆
张毅
机构
重庆邮电大学自动化学院
重庆邮电大学先进制造学院
出处
《哈尔滨工业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018年第9期186-190,共5页
基金
国家自然科学基金(61673079)
重庆市科学技术委员会项目(cstc2015jcyjBX0066)
文摘
针对DBN处理小样本脑电信号训练时间长且存在过拟合的问题,提出基于随机隐退的DBN算法对左右手运动想象脑电信号进行分类识别.先对原始脑电数据进行降维预处理,然后输入到随机隐退DBN模型中进行训练,得到最优参数值后进行分类识别.实验结果表明:与CSP、PCA、单一DBN网络等方法相比,基于随机隐退的DBN算法在保持较高识别率的同时,降低了对数据集的训练处理时间,证明了该方法的有效性.最后在智能轮椅平台上验证了该算法的可行性.
关键词
DBN
脑电信号
小样本集
随机隐退
智能轮椅
Keywords
deep belief networks
EEG
small sample
random retreat
intelligent wheelchair
分类号
TP242.6 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
深度置信网络模型的机载多光谱数据罂粟识别
被引量：
5
2
作者
陆永帅
李元祥
彭希帅
机构
上海交通大学航空航天学院
出处
《遥感信息》
CSCD
北大核心
2017年第4期98-103,共6页
文摘
针对传统识别算法在罂粟植物地块识别上精度不足的问题,提出了基于深度置信网络模型的机载多光谱数据罂粟识别算法,采用模拟人脑多层结构的方式,可以对数据自动地进行特征提取,挖掘内在联系,建立更准确的识别模型;同时将随机隐退过程引入到罂粟识别的深度网络中,避免了传统神经网络因为随机初始化而陷入局部最优解的情况。无人机航拍数据的实验表明,在小样本罂粟训练集的情况下,与支持向量机和传统神经网络方法相比,基于随机隐退的深度置信网络模型可取得更好的识别结果。
关键词
罂粟识别
多光谱数据
深度置信网络
深度学习
随机隐退
Keywords
poppy detection
multispectral data
deep belief network
deep learning
dropout
分类号
TP75 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
基于深度学习的智能高精度图像识别算法
被引量：
9
3
作者
郭原东
雷帮军
聂豪
李讷
机构
三峡大学
出处
《现代电子技术》
2021年第4期173-176,共4页
基金
湖北省科技厅项目(2019ZYYD007)。
文摘
针对高精度训练样本缺失场景下图像识别算法泛化能力差的问题,文中提出一种改进的深度置信网络结构(DBNs)。该结构通过在DBN网络中引入随机隐退机制,使得隐含层中的部分单元失效,仅保留其连接权重,防止小样本量训练过程中产生的过拟合现象。为降低引入随机隐退机制后算法的计算复杂度,在该结构中引入基于相邻近算法的降采样机制。采用ORL开放人脸数据集进行仿真实验,结果表明,该机制可以将识别错误率由普通DBN网络的43%降低到5.0%,但计算时间有所增加。对比引入降采样算法后的网络测试结果显示,网络训练时间下降约69.9%;与AlexNet等公开网络的对比测试结果表明,该算法的识别精度可达95.2%,在计算精度与识别效率上均有一定的优越性。
关键词
图像识别
深度学习
随机隐退
图像降采样
仿真实验
网络测试
Keywords
image recognition
deep learning
random fading
image downsampling
simulation experiment
network testing
分类号
TN911.73-34 [电子电信—通信与信息系统]
TP311 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
一种随机隐退DBN的脑电信号识别方法
蔡军
胡洋揆
张毅
《哈尔滨工业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
深度置信网络模型的机载多光谱数据罂粟识别
陆永帅
李元祥
彭希帅
《遥感信息》
CSCD
北大核心
2017
5
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
基于深度学习的智能高精度图像识别算法
郭原东
雷帮军
聂豪
李讷
《现代电子技术》
2021
9
在线阅读
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职称材料
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