基于Softmax回归分类模型的网页搜索排序算法 被引量：1

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作者 党米花 《吉林大学学报（信息科学版）》 CAS 2024年第5期985-990,共6页

针对网页搜索结果存在返回的网页与搜索的关键词领域不相关的领域漂移现象,导致用户无法搜索到需求信息的问题,提出基于Softmax回归分类模型的网页搜索排序算法。选择网页搜索文本特征,得到相应的特征项,利用向量表示模型,将选择的网页... 针对网页搜索结果存在返回的网页与搜索的关键词领域不相关的领域漂移现象,导致用户无法搜索到需求信息的问题,提出基于Softmax回归分类模型的网页搜索排序算法。选择网页搜索文本特征,得到相应的特征项,利用向量表示模型,将选择的网页搜索文本特征项转换为格式化数据,对网页搜索文本数据进行均衡处理,获取网页搜索文本数据集。采用Softmax回归分类模型,分类处理网页搜索文本数据集,预测网页搜索文本类别,通过Okapi BM25算法,对网页搜索文本进行排序操作,实现网页搜索排序。实验结果表明,所提算法具有较好的网页搜索排序,提升了网页搜索排序精度,避免网页搜索排序过程中的领域漂移现象。 展开更多

关键词 softmax回归分类模型 网页搜索排序 文本预处理 TF-IDF算法 Okapi BM25算法

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基于Softmax回归在复杂地形条件下的降水相态预报模型——以山西省晋中市为例

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作者 余丽萍 郭彩萍 +3 位作者 周雅清 胡桃花 杨青 马丽 《中南农业科技》 2024年第2期111-116,共6页

利用2000—2018年山西省晋中市常规地面观测资料对当地降水相态时空分布特征进行统计分析,用ERA5再分析资料在显著性检验基础上筛选出与降水相态相关性较强的物理量参数,以筛选出的物理量作为特征数据,采用k-聚类法对晋中市进行区域划分... 利用2000—2018年山西省晋中市常规地面观测资料对当地降水相态时空分布特征进行统计分析,用ERA5再分析资料在显著性检验基础上筛选出与降水相态相关性较强的物理量参数,以筛选出的物理量作为特征数据,采用k-聚类法对晋中市进行区域划分,基于Softmax回归方法分别建立不同区域的降水相态分类预报模型。结果表明,晋中市发生雨雪转换日最多的是3月,其次为11月,4月、11月更容易发生液态降水向固态降水的转换;筛选出与降水相态相关性较强的3个物理量参数分别是T_(850hPa)、T_(0)和H_(700~850hPa),相变日数有明显的地域差异;第二区域和第三区域的模型预测精度均高于不进行区域划分的模型精度,说明进行区域划分再建模可在一定程度上提高模型的预报准确率。 展开更多

关键词 降水相态预报 softmax回归模型 k-聚类 区域划分 山西省晋中市

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基于主成分分析和Softmax回归模型的人脸识别方法 被引量：29

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作者 汪海波 陈雁翔 李艳秋 《合肥工业大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2015年第6期759-763,共5页

文章介绍一种基于主成分分析(principal component analysis,PCA)和Softmax回归模型相结合的人脸识别方法,该方法通过PCA对整幅图像提取特征,然后将提取的特征经过非线性变换输入到Softmax回归模型中。将主成分提取特征看成是单层神经网... 文章介绍一种基于主成分分析(principal component analysis,PCA)和Softmax回归模型相结合的人脸识别方法,该方法通过PCA对整幅图像提取特征,然后将提取的特征经过非线性变换输入到Softmax回归模型中。将主成分提取特征看成是单层神经网络,将它与Softmax回归模型构成的级联结构看作是2层神经网络,在神经网络的训练过程中,主成分的特征向量可以微调。在不同人脸数据库上的实验表明,相比于传统的只用PCA降维的方法,本文方法可达到较高的识别率。 展开更多

关键词 人脸识别 主成分分析 softmax回归模型 神经网络

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基于softmax回归与图割法的脑肿瘤分割算法 被引量：15

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作者 葛婷 牟宁 李黎 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第3期644-649,共6页

从医学图像中分割脑肿瘤区域可以为脑肿瘤的诊断以及放射治疗提供帮助.但肿瘤区域的变化异常且边界非常模糊,因此自动或半自动地分割脑肿瘤非常困难.针对这一问题,本文结合softmax回归和图割法提出一种脑肿瘤分割算法.首先融合多序列核... 从医学图像中分割脑肿瘤区域可以为脑肿瘤的诊断以及放射治疗提供帮助.但肿瘤区域的变化异常且边界非常模糊,因此自动或半自动地分割脑肿瘤非常困难.针对这一问题,本文结合softmax回归和图割法提出一种脑肿瘤分割算法.首先融合多序列核磁共振图像(MRI)并标记训练样本,再用softmax回归训练模型参数并计算每个点属于各个类别的概率,最后将概率融入到图割法中,用最小切/最大流方法得到最终分割结果.实验表明提出的方法可以更好地得到脑肿瘤的边界,并能较准确地分割出脑肿瘤区域. 展开更多

关键词 医学图像 脑肿瘤 核磁共振图像 图像分割 softmax回归 图割法 最小切/最大流

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基于知识图谱和Softmax回归的干扰信号识别方法 被引量：9

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作者 陈宣 李怡昊 陈金立 《中国电子科学研究院学报》 北大核心 2021年第9期856-861,共6页

随着信息技术的发展,未来移动通信系统将是地海空一体化的综合性网络,因此通信系统所面临的干扰情况将异常复杂,这将导致干扰信号的识别与抑制任务更具有挑战性。针对此问题,文中提出一种基于知识图谱和Softmax回归的干扰信号识别方法... 随着信息技术的发展,未来移动通信系统将是地海空一体化的综合性网络,因此通信系统所面临的干扰情况将异常复杂,这将导致干扰信号的识别与抑制任务更具有挑战性。针对此问题,文中提出一种基于知识图谱和Softmax回归的干扰信号识别方法。该方法首先构建干扰信号识别的专家知识图谱并利用TransR算法将其嵌入到低维向量空间中;然后,提取出每个干扰信号的多维特征并做归一化处理,将这些归一化特征值作为Softmax回归模型的输入,从而提高Softmax回归算法对干扰信号识别的准确率。仿真结果表明,对于典型的干扰样式,文中方法比基于Softmax回归和基于BP神经网络的干扰信号识别方法具有更好的识别性能。 展开更多

关键词 干扰信号识别 知识图谱 softmax回归 TransR算法

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基于Softmax回归模型的地震灾害损失预测评估研究 被引量：4

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作者 李云飞 许才顺 +1 位作者 池招招 张飞 《合肥工业大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2021年第12期1676-1681,共6页

文章在对地震灾害损失进行等级划分基础上,提出一种利用Softmax回归模型对地震灾害损失进行评估预测的方法。该方法以我国2005—2017年的全国地震数据作为样本集,将震级、震源深度、震中烈度、抗震设防烈度、设计基本地震加速度、灾区人... 文章在对地震灾害损失进行等级划分基础上,提出一种利用Softmax回归模型对地震灾害损失进行评估预测的方法。该方法以我国2005—2017年的全国地震数据作为样本集,将震级、震源深度、震中烈度、抗震设防烈度、设计基本地震加速度、灾区人均GDP、灾区人口、受灾面积等数据作为特征参数,在Softmax回归损失函数中加入权重衰减项后运用梯度下降算法进行求解,采用最小损失函数值对应的模型参数来构建Softmax回归模型,对地震灾害损失等级进行评估和预测。研究结果表明,与支持向量机(support vector machine,SVM)和传统逆向传播(back propagation,BP)神经网络相比,该方法具有更高的地震灾害损失预测精度和能力,其测试精度达到78.571%。 展开更多

关键词 softmax回归模型 BP神经网络 支持向量机(SVM) 地震灾害 损失预测

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基于多源数据融合的电液车辆减速器监测系统研究

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作者 胡淼 徐永新 +3 位作者 宋少鹏 刘树栋 邱战国 安家丙 《铁道通信信号》 2025年第2期6-13,共8页

为推动车辆减速器维修方式向更加高效、精准的状态修转变,设计了基于多源数据融合的电液车辆减速器监测系统。该系统集成数据采集分析和健康评估功能,通过整合压力、液位、温度、换向阀电信号、位置表示信息等多源数据,提升设备故障识... 为推动车辆减速器维修方式向更加高效、精准的状态修转变,设计了基于多源数据融合的电液车辆减速器监测系统。该系统集成数据采集分析和健康评估功能,通过整合压力、液位、温度、换向阀电信号、位置表示信息等多源数据,提升设备故障识别精度。首先通过数据清洗去除异常、跳变数据,归一化处理不同量纲数据,划分数据集并建立特征库;其次采用基于神经网络构建的Softmax回归模型进行数据融合分析,配合使用交叉熵损失函数,通过反向传播方法进行训练;最后结合双隐层结构和Relu激活函数,确保模型的收敛性和非线性处理能力,提高模型预测的准确性。试验结果表明,系统识别准确率达98.1%,为车辆减速器维修模式的转型提供了有力的技术支撑,也为电务基础设备智能化监测提供借鉴。 展开更多

关键词 电液车辆减速器 状态修 状态监测 多源数据融合 softmax回归模型 健康评估 故障检测

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一种基于智能手机终端的远程人体姿态监测系统 被引量：3

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作者 刘宇 惠鸿飞 +3 位作者 路永乐 亓林 邹新海 黎人溥 《中国惯性技术学报》 EI CSCD 北大核心 2019年第6期713-718,共6页

为了利用便携式设备准确监测老年人的跌倒状况,提出了一种基于softmax回归的多种行为模式分类识别方法,设计并实现了基于智能手机终端的远程人体姿态监测系统。首先,构建softmax分类器分析8种日常行为模式下的加速度模值特征,由于跑步... 为了利用便携式设备准确监测老年人的跌倒状况,提出了一种基于softmax回归的多种行为模式分类识别方法,设计并实现了基于智能手机终端的远程人体姿态监测系统。首先,构建softmax分类器分析8种日常行为模式下的加速度模值特征,由于跑步时加速度模值与突然跌倒时类似,引入倾斜角特征进行二次判别,从而识别出突然跌倒行为;针对缓慢跌倒行为下加速度模值特征不明显的问题,在softmax分类器中引入躺倒时间特征,通过设置躺倒时间阈值并判断原始位置是否在时间阈值内恢复,从而识别出缓慢跌倒行为。实验与测试结果表明,该系统准确度为95.40%,特异度为95.33%,灵敏度为95.50%,具有较高的跌倒行为识别精度,对老年人的健康状态监测提供了一种可行方案。 展开更多

关键词 跌倒检测 softmax回归 多分类识别 惯性传感器 智能手机终端

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结合有监督联合一致性自编码器的跨音视频说话人标注 被引量：2

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作者 柳欣 李鹤洋 +1 位作者 钟必能 杜吉祥 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2018年第7期1635-1642,共8页

跨模态说话人标注旨在利用说话人的不同生物特征进行相互匹配和互标注,可广泛应用于各种人机交互场合。针对人脸和语音两种不同模态生物特征之间存在明显的"语义鸿沟"问题,该文提出一种结合有监督联合一致性自编码器的跨音视... 跨模态说话人标注旨在利用说话人的不同生物特征进行相互匹配和互标注,可广泛应用于各种人机交互场合。针对人脸和语音两种不同模态生物特征之间存在明显的"语义鸿沟"问题,该文提出一种结合有监督联合一致性自编码器的跨音视频说话人标注方法。首先分别利用卷积神经网络和深度信念网络分别对人脸图像和语音数据进行判别性特征提取,接着在联合自编码器模型的基础上,提出一种新的有监督跨模态神经网络模型,同时嵌入softmax回归模型以保证模态间和模态内样本的相似性,进而扩展为3种有监督一致性自编码器神经网络模型来挖掘音视频异构特征之间的潜在关系,从而有效实现人脸和语音的跨模态相互标注。实验结果表明,该文提出的网络模型能够有效的对说话人进行跨模态标注,效果显著,取得了对姿态变化和样本多样性的鲁棒性。 展开更多

关键词 跨模态说话人标注 有监督联合自编码器 softmax回归模型 有监督神经网络模型

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基于相对概率变化比的CNN超参数优化方法 被引量：3

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作者 李慧 周溪召 施柏州 《上海理工大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2021年第3期219-226,共8页

卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)已被广泛应用于图像识别领域,其自身的超参数对图像分类问题中分类错误率的大小有较大的影响。为进一步优化CNN超参数,提出了基于Softmax回归的相对概率变化比。应用相对概率变化比寻找... 卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)已被广泛应用于图像识别领域,其自身的超参数对图像分类问题中分类错误率的大小有较大的影响。为进一步优化CNN超参数,提出了基于Softmax回归的相对概率变化比。应用相对概率变化比寻找对图像分类影响较大的超参数,并根据超参数的重要性大小依次对其进行调整。为验证相对概率比的有效性,在网络架构1和网络架构2下进行了调参实验。实验结果表明,Softmax回归的相对概率变化比在不同的网络架构下均可反映CNN超参数对分类错误率的影响,且有助于找到一个更优的超参数组合,降低分类错误率。在MNIST和CIFAR-10数据集上的对比实验表明,研究结果在不同数据集下都适用。 展开更多

关键词 卷积神经网络 超参数组合 softmax回归 相对概率变化比

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基于聚类识别的极化SAR图像分类 被引量：4

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作者 魏志强 毕海霞 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2018年第12期2795-2803,共9页

该文提出一种基于判别式聚类框架的非监督极化SAR图像分类算法,利用判别式监督分类技术实现非监督聚类。为实现该算法,定义了一个结合softmax回归模型和马尔科夫随机场光滑性约束的能量函数。该模型中,像素类标和分类器均为需要优化的... 该文提出一种基于判别式聚类框架的非监督极化SAR图像分类算法,利用判别式监督分类技术实现非监督聚类。为实现该算法,定义了一个结合softmax回归模型和马尔科夫随机场光滑性约束的能量函数。该模型中,像素类标和分类器均为需要优化的未知变量。该算法从基于目标极化分解和K-Wishart极化统计分布而产生的初始化类标开始,交替迭代优化分类器和类标的能量函数,从而实现对分类器和类标的求解。真实极化SAR数据上的实验结果证明了该算法的有效性和先进性。 展开更多

关键词 极化SAR图像分类 判别式聚类 马尔科夫随机场 softmax回归模型

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TensorFlow读取数据在简单图像识别中的应用 被引量：4

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作者 来学伟 《现代信息科技》 2019年第12期98-99,共2页

本文以MNIST数据库为例,用TensorFlow读取数据集中的数据,并建立一个简单的图像识别模型。同时以TensorFlow为工具,写一个手写体数字识别程序,使用的机器方法是Softmax回归。通过把占位符的值传递给会话,计算后运行梯度下降后,可以检测... 本文以MNIST数据库为例,用TensorFlow读取数据集中的数据,并建立一个简单的图像识别模型。同时以TensorFlow为工具,写一个手写体数字识别程序,使用的机器方法是Softmax回归。通过把占位符的值传递给会话,计算后运行梯度下降后,可以检测模型训练的结果,得到预测的标签和实际标签,接下来通过tf.equal函数来比较它们是否相等,并将结果保存到correct_prediction中。最后,用tf.reduce_mean可以计算数组中的所有元素的平均值,相当于得到了模型的预测准确率。该模型识别的准确率超过90%,具有一定的推广价值。 展开更多

关键词 MNIST数据集 softmax回归 训练模型

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基于深度学习机制的火警协议智能分析模型 被引量：3

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作者 史册 裘炅 《电子科技》 2019年第1期80-85,共6页

火灾自动报警器品牌和型号众多,不同品牌或型号的数据协议均有所不同,这为智慧消防的信息集成增加了难度。为解决这一问题,文中提出一种将深度学习技术与火警协议分析模型相结合的SSAESMFA模型。该模型基于栈式稀疏自动编码器和Softmax... 火灾自动报警器品牌和型号众多,不同品牌或型号的数据协议均有所不同,这为智慧消防的信息集成增加了难度。为解决这一问题,文中提出一种将深度学习技术与火警协议分析模型相结合的SSAESMFA模型。该模型基于栈式稀疏自动编码器和Softmax回归,能够通过对已知消防设备的协议数据进行深度学习,实现对未知协议数据的识别。经过训练,SSAESMFA对协议数据的识别准确率能达到99. 83%,实验表明,该模型有较高的对消防设备协议数据的特征提取分类能力,可有效提高智慧消防的信息集成效率。 展开更多

关键词 火灾自动报警器 智能分析 深度学习 自动编码器 softmax回归 特征提取

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基于TensorFlow手写数字识别模型改进 被引量：7

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作者 张哲 张根耀 王珂 《延安大学学报（自然科学版）》 2018年第4期24-27,共4页

设计手写数字识别模型,在TensorFlow框架上使用Softmax回归算法实现手写数字图像的识别,并且在此模型基础上添加神经网络改进模型。实验表明,使用TensorFlow能够快速实现手写图像识别,改进模型后实验准确率可从87.8%提升到99.2%。

关键词 图像识别 机器学习 TensorFlow softmax回归 神经网络

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基于改进叠加自动编码器轴承智能故障诊断方法 被引量：4

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作者 陈国成 张建 菅光雷 《噪声与振动控制》 CSCD 北大核心 2022年第1期156-161,共6页

有效的智能故障诊断模型已经成为机械设备故障预测与健康管理的研究热点,故障诊断模型建立的重点工作是学习高分辨率的故障特征,传统方法往往过多依赖于人工或者先验知识,故急需以一种智能方式从输入信号中自动地提取特征。首先利用SAE... 有效的智能故障诊断模型已经成为机械设备故障预测与健康管理的研究热点,故障诊断模型建立的重点工作是学习高分辨率的故障特征,传统方法往往过多依赖于人工或者先验知识,故急需以一种智能方式从输入信号中自动地提取特征。首先利用SAE从振动信号的频谱中学习特征,并选用L1正则化约束SAE的学习能力防止模型产生过拟合现象;随后选用Softmax回归函数建立故障分类器,将提取的信号特征输入其中实现故障类型的分类。最后通过一组滚动轴承实验数据对所提方法的准确性进行验证,实验结果显示这种深度神经网络方法在进行轴承智能故障诊断时能够直接从频域信号中学习出高分辨率特征,并且能够达到98.93%的测试准确率,优于对比方法。 展开更多

关键词 故障诊断 频域信号 叠加自动编码器 L1正则化 softmax回归

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基于机器学习的舰船通信网络故障检测方法 被引量：2

16

作者 潘志安 庞国莉 王小英 《舰船科学技术》 北大核心 2023年第6期166-169,共4页

为提升舰船通信质量,提出基于机器学习的检测通信网络故障检测方法。在机器学习的自编码神经网络内,添加稀疏性限制与输入数据相关性限制,建立相关性稀疏自编码神经网络;通过逐层贪婪法,预训练神经网络,结合反向传播算法有监督微调神经... 为提升舰船通信质量,提出基于机器学习的检测通信网络故障检测方法。在机器学习的自编码神经网络内,添加稀疏性限制与输入数据相关性限制,建立相关性稀疏自编码神经网络;通过逐层贪婪法,预训练神经网络,结合反向传播算法有监督微调神经网络,确定神经网络最佳权值与偏置;在最佳参数确定后的神经网络输入层内,输入原始舰船通信网络数据,利用神经网络隐层提取通信网络故障特征,以Softmax回归分类器为神经网络的输出层,在该层内输入故障特征,以最小错误率为决策准则,输出舰船通信网络故障检测结果。实验证明:该方法可有效提取舰船通信网络故障特征,且各类型故障特征提取结果的边界较为清晰;该方法可精准检测通信网络故障。 展开更多

关键词 机器学习 舰船通信 网络故障 稀疏性 神经网络 softmax回归

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基于正则化稀疏滤波的轴承声信号故障诊断方法 被引量：1

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作者 王峰 张海涛 《噪声与振动控制》 CSCD 北大核心 2022年第2期114-118,共5页

基于声信号的故障诊断由于其所具有的非接触、易安装等优点开始逐渐在机械故障诊断领域中得到广泛应用,但声信号的信噪比低导致其诊断准确率较差,因此急需有效的智能方法以实现噪声背景下的信号特征提取。稀疏滤波算法是一种基于无监督... 基于声信号的故障诊断由于其所具有的非接触、易安装等优点开始逐渐在机械故障诊断领域中得到广泛应用,但声信号的信噪比低导致其诊断准确率较差,因此急需有效的智能方法以实现噪声背景下的信号特征提取。稀疏滤波算法是一种基于无监督学习的智能特征提取算法,它能够优化特征分布的稀疏性从而得到好的特征表达。为了实现轴承声信号的特征提取和故障诊断,采用稀疏滤波算法从声信号频谱中提取特征,通过对其目标函数添加L2范数约束以减少过拟合现象,然后采用Softmax回归函数作为分类器,实现对不同轴承故障类型的精准识别。最后通过一组特殊设计的轴承故障诊断实验验证了所提方法的有效性。 展开更多

关键词 故障诊断 声信号 稀疏滤波 L2范数 softmax回归

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深度学习在江苏省高速公路交通事故预测中的应用 被引量：2

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作者 殷洪峰 周伟健 《中国交通信息化》 2020年第2期125-129,共5页

本文针对交通事故产生的危害,将深度学习应用到江苏省高速公路交通事故预测中,生成一种基于深度学习的预测模型。通过总结时间段、车速及路段方向等基础数据得出交通事故特征向量,构建了一个可对交通事故进行预测的有效模型,从而对交通... 本文针对交通事故产生的危害,将深度学习应用到江苏省高速公路交通事故预测中,生成一种基于深度学习的预测模型。通过总结时间段、车速及路段方向等基础数据得出交通事故特征向量,构建了一个可对交通事故进行预测的有效模型,从而对交通事故是否发生进行预测分析,最大程度减少交通事故发生。 展开更多

关键词 深度学习 无噪自编码网络 softmax回归

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基于ResNet50的人体体脂率识别系统

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作者 刘浩 宗荣芳 王昌畅 《信息技术与信息化》 2022年第10期71-74,共4页

人体体脂率识别在指导人们健美健身、儿童营养状况监测、医生对患者的临床诊断以及分析患者治疗后的健康恢复情况等都具有重要意义。文章采用keras深度学习框架,使用ResNet50网络、交叉熵损失函数、Adam优化算法和Softmax回归对数据集... 人体体脂率识别在指导人们健美健身、儿童营养状况监测、医生对患者的临床诊断以及分析患者治疗后的健康恢复情况等都具有重要意义。文章采用keras深度学习框架,使用ResNet50网络、交叉熵损失函数、Adam优化算法和Softmax回归对数据集进行训练,以得到准确度较高的模型。利用tornado框架、HTML和JavaScript搭建前端界面,来实现能对9种不同类别的人体体脂率进行识别的系统。测试结果表明,该系统能够实现直接上传人体图片和通过摄像头实时拍摄上传人体图片进行体脂率识别,并显示相应体脂率,同时能够记录识别数据并进行简单统计,识别精度高达97.6%。 展开更多

关键词 体脂率 keras ResNet50 Adam优化算法 softmax回归

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