期刊导航
期刊开放获取
上海教育软件发展有限公..
期刊文献
+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
检索
高级检索
期刊导航
共找到
2
篇文章
<
1
>
每页显示
20
50
100
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
显示方式：
文摘
详细
列表
相关度排序
被引量排序
时效性排序
基于CNN的高速铁路侵限异物特征快速提取算法
被引量：
39
1
作者
王洋
余祖俊
+1 位作者
朱力强
郭保青
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017年第5期1267-1275,共9页
高速铁路异物侵限检测系统用来检测是否有异物侵入高速铁路安全限界。为增加系统的可靠性,提出了一种基于卷积神经网络(CNN)的特征快速提取算法。针对特征计算速度缓慢的问题,提出简化的全连接网络结构;针对准确率因简化网络结构而下降...
高速铁路异物侵限检测系统用来检测是否有异物侵入高速铁路安全限界。为增加系统的可靠性,提出了一种基于卷积神经网络(CNN)的特征快速提取算法。针对特征计算速度缓慢的问题,提出简化的全连接网络结构;针对准确率因简化网络结构而下降的问题,提出将卷积层的卷积核进行预先训练;最后为防止因全连接而导致的对称性特征提取,提出加入稀疏性参数的快速特征提取算法。改进后的卷积神经网络,在保证准确率的基础上加快了计算速度,同时满足了实时性和高准确率的要求。实验表明处理单幅图像的速度为0.15 s,准确率为99.5%。
展开更多
关键词
异物识别
卷积
神经网络
预先
训练
卷积
核
快速特征提取
稀疏编码
在线阅读
下载PDF
职称材料
适应性增强胶囊网络的古壁画朝代识别算法
被引量：
1
2
作者
曹建芳
闫敏敏
+2 位作者
田晓东
贾一鸣
靳梦燕
《图学学报》
CSCD
北大核心
2021年第5期744-754,共11页
针对壁画图像自身存在多义性、不同朝代的壁画绘画风格存在差异性和传统的人工直接参考壁画文本或历史文献识别壁画朝代存在费时、费力等问题,提出了适应性增强胶囊网络(AEC)的古壁画朝代识别算法,对莫高窟壁画自动进行朝代识别。在原...
针对壁画图像自身存在多义性、不同朝代的壁画绘画风格存在差异性和传统的人工直接参考壁画文本或历史文献识别壁画朝代存在费时、费力等问题,提出了适应性增强胶囊网络(AEC)的古壁画朝代识别算法,对莫高窟壁画自动进行朝代识别。在原生胶囊网络基础上,首先引入预先卷积结构对壁画图像进行高层特征提取;其次增加均层激活增强模型的拟合性能;最后对胶囊网络进行适应性增强,在提高梯度平滑度的基础上利用自适应学习率进行优化提高模型的分类精度。实验结果表明在所构造的DH1926壁画数据集上,AEC模型准确率为84.44%、平均精确度(MAP)为82.36%、平均召回率(MAR)为83.75%、综合评价指标为83.96%。与改进的卷积神经网络(CNN)和原生胶囊网络等其他网络结构相比,各项评价指标均有3%以上的提升,有较强的拟合性能,能够多层次提取壁画的丰富特征,表达图像更细节的语义信息,在莫高窟壁画朝代识别中具有更高的准确度和更好的鲁棒性,有一定的应用价值与研究意义。
展开更多
关键词
预先卷积
均层激活
适应性增强
胶囊网络
壁画朝代分类
在线阅读
下载PDF
职称材料
题名
基于CNN的高速铁路侵限异物特征快速提取算法
被引量：
39
1
作者
王洋
余祖俊
朱力强
郭保青
机构
北京交通大学机械与电子控制工程学院
出处
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017年第5期1267-1275,共9页
基金
国家重点研发计划高速铁路系统安全保障课题(2016YFB1200401)项目资助
文摘
高速铁路异物侵限检测系统用来检测是否有异物侵入高速铁路安全限界。为增加系统的可靠性,提出了一种基于卷积神经网络(CNN)的特征快速提取算法。针对特征计算速度缓慢的问题,提出简化的全连接网络结构;针对准确率因简化网络结构而下降的问题,提出将卷积层的卷积核进行预先训练;最后为防止因全连接而导致的对称性特征提取,提出加入稀疏性参数的快速特征提取算法。改进后的卷积神经网络,在保证准确率的基础上加快了计算速度,同时满足了实时性和高准确率的要求。实验表明处理单幅图像的速度为0.15 s,准确率为99.5%。
关键词
异物识别
卷积
神经网络
预先
训练
卷积
核
快速特征提取
稀疏编码
Keywords
intruding object recognition
convolutional neural network （CNN）
pre-trained convolutional kernel
feature map fast extraction
sparse coding
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TH701 [机械工程—精密仪器及机械]
在线阅读
下载PDF
职称材料
题名
适应性增强胶囊网络的古壁画朝代识别算法
被引量：
1
2
作者
曹建芳
闫敏敏
田晓东
贾一鸣
靳梦燕
机构
太原科技大学计算机科学与技术学院
忻州师范学院计算机系
出处
《图学学报》
CSCD
北大核心
2021年第5期744-754,共11页
文摘
针对壁画图像自身存在多义性、不同朝代的壁画绘画风格存在差异性和传统的人工直接参考壁画文本或历史文献识别壁画朝代存在费时、费力等问题,提出了适应性增强胶囊网络(AEC)的古壁画朝代识别算法,对莫高窟壁画自动进行朝代识别。在原生胶囊网络基础上,首先引入预先卷积结构对壁画图像进行高层特征提取;其次增加均层激活增强模型的拟合性能;最后对胶囊网络进行适应性增强,在提高梯度平滑度的基础上利用自适应学习率进行优化提高模型的分类精度。实验结果表明在所构造的DH1926壁画数据集上,AEC模型准确率为84.44%、平均精确度(MAP)为82.36%、平均召回率(MAR)为83.75%、综合评价指标为83.96%。与改进的卷积神经网络(CNN)和原生胶囊网络等其他网络结构相比,各项评价指标均有3%以上的提升,有较强的拟合性能,能够多层次提取壁画的丰富特征,表达图像更细节的语义信息,在莫高窟壁画朝代识别中具有更高的准确度和更好的鲁棒性,有一定的应用价值与研究意义。
关键词
预先卷积
均层激活
适应性增强
胶囊网络
壁画朝代分类
Keywords
pre-convolution
homogeneous layer activation
adaptive enhancement
capsule network
mural dynasty classification
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
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于CNN的高速铁路侵限异物特征快速提取算法
王洋
余祖俊
朱力强
郭保青
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017
39
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
适应性增强胶囊网络的古壁画朝代识别算法
曹建芳
闫敏敏
田晓东
贾一鸣
靳梦燕
《图学学报》
CSCD
北大核心
2021
1
在线阅读
下载PDF
职称材料
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
上一页
1
下一页
到第
页
确定
用户登录
登录
IP登录
使用帮助
返回顶部
