提出了一种基于有效性分析的自组织模糊神经网络(self-organizingfuzzyneural network based on effectiveness analysis, SOEFNN)建模方法。首先,提出了一种针对模糊规则的有效性评价指标,利用样本与规则层输出之间的映射关系进行网络...提出了一种基于有效性分析的自组织模糊神经网络(self-organizingfuzzyneural network based on effectiveness analysis, SOEFNN)建模方法。首先,提出了一种针对模糊规则的有效性评价指标,利用样本与规则层输出之间的映射关系进行网络模型的有效性分析,通过累积触发的方式实现相应模糊规则的增加或删减,使网络模型在能够处理复杂非线性问题的同时降低其冗余性,使模型更为紧凑。采用梯度下降算法对网络模型进行训练。然后,对所提出的SOEFNN模型进行非线性系统仿真实验和污水处理过程中的出水生化需氧量预测建模,并与其他自组织模糊神经网络模型进行对比。仿真结果表明,所提出的SOEFNN模型能够很好地实现结构和参数的自适应调整,并且具有较好的逼近能力。展开更多
随着城市矿产资源循环利用技术的不断发展,废旧手机回收已成为当前研究热点。受限于计算资源和数据资源的相对缺乏,目前基于线下智能回收装备的废旧手机识别精度难以达到实际应用。针对上述问题,提出一种基于多元特征异构集成深度学习...随着城市矿产资源循环利用技术的不断发展,废旧手机回收已成为当前研究热点。受限于计算资源和数据资源的相对缺乏,目前基于线下智能回收装备的废旧手机识别精度难以达到实际应用。针对上述问题,提出一种基于多元特征异构集成深度学习的图像识别模型。首先,利用字符级文本检测算法(character region awareness for text detection,CRAFT)提取手机背部字符区域,再利用ImageNet预训练的VGG19模型作为图像特征嵌入模型,利用迁移学习理念提取待回收手机的局部字符特征和全局图像特征;然后,利用局部特征构建神经网络模式光学字符识别(optical character recognition,OCR)模型,利用全局和局部特征构建非神经网络模式深度森林分类(deep forest classification,DFC)模型;最后,将异构OCR和DFC识别模型输出的结果与向量组合后输入Softmax进行集成,基于权重向量得分最大准则获取最终识别结果。基于废旧手机回收装备的真实图像验证了所提方法的有效性。展开更多
文摘提出了一种基于有效性分析的自组织模糊神经网络(self-organizingfuzzyneural network based on effectiveness analysis, SOEFNN)建模方法。首先,提出了一种针对模糊规则的有效性评价指标,利用样本与规则层输出之间的映射关系进行网络模型的有效性分析,通过累积触发的方式实现相应模糊规则的增加或删减,使网络模型在能够处理复杂非线性问题的同时降低其冗余性,使模型更为紧凑。采用梯度下降算法对网络模型进行训练。然后,对所提出的SOEFNN模型进行非线性系统仿真实验和污水处理过程中的出水生化需氧量预测建模,并与其他自组织模糊神经网络模型进行对比。仿真结果表明,所提出的SOEFNN模型能够很好地实现结构和参数的自适应调整,并且具有较好的逼近能力。
文摘随着城市矿产资源循环利用技术的不断发展,废旧手机回收已成为当前研究热点。受限于计算资源和数据资源的相对缺乏,目前基于线下智能回收装备的废旧手机识别精度难以达到实际应用。针对上述问题,提出一种基于多元特征异构集成深度学习的图像识别模型。首先,利用字符级文本检测算法(character region awareness for text detection,CRAFT)提取手机背部字符区域,再利用ImageNet预训练的VGG19模型作为图像特征嵌入模型,利用迁移学习理念提取待回收手机的局部字符特征和全局图像特征;然后,利用局部特征构建神经网络模式光学字符识别(optical character recognition,OCR)模型,利用全局和局部特征构建非神经网络模式深度森林分类(deep forest classification,DFC)模型;最后,将异构OCR和DFC识别模型输出的结果与向量组合后输入Softmax进行集成,基于权重向量得分最大准则获取最终识别结果。基于废旧手机回收装备的真实图像验证了所提方法的有效性。
