基于多尺度高斯核的分布式正则化回归学习算法

针对工业、信息等领域出现的基于较大规模、非平稳变化复杂数据的回归问题,已有算法在计算成本及拟合效果方面无法同时满足要求.因此,文中提出基于多尺度高斯核的分布式正则化回归学习算法.算法中的假设空间为多个具有不同尺度的高斯核生成的再生核Hilbert空间的和空间.考虑到整个数据集划分的不同互斥子集波动程度不同,建立不同组合系数核函数逼近模型.利用最小二乘正则化方法同时独立求解各逼近模型.最后,通过对所得的各个局部估计子加权合成得到整体逼近模型.在2个模拟数据集和4个真实数据集上的实验表明,文中算法既能保证较优的拟合性能,又能降低运行时间.     

基于视觉感知的智能扫地机器人的垃圾检测与分类

目的 为了提高扫地机器人的自主性和智能化程度，为扫地机器人配备视觉传感器，使其获得视觉感知能力，通过研究有效的垃圾检测分类模型与算法，实现对垃圾的定位与识别，引导扫地机器人对垃圾进行自动识别与按类处理，提高工作的目的性和效率，避免盲动和减少能耗。方法 选择检测速度较快的YOLOv2作为主网络模型，结合密集连接卷积网络，嵌入深层密集模块，对YOLOv2进行改进，提出一种YOLOv2-dense网络，该网络可以充分利用图像的高分辨率特征，实现图像浅层和深层特征的复用与融合。结果 测试结果表明，智能扫地机器人使用本文方法可以有效识别不同形态的常见垃圾类别，在真实场景中，测试识别准确率为84.98%，目标检测速度达到26帧/s。结论 实验结果表明，本文构建的YOLOv2-dense网络模型具有实时检测的速度，并且在处理具有不同背景、光照、视角与分辨率的图片时，表现出较强的适应和识别性能。在机器人移动过程中，可以保证以较高的准确率识别出垃圾的种类，整体性能优于原YOLOv2模型。     

深度融合的全球研发平台的构建与成效

随着我国经济由高速增长阶段转向高质量发展阶段,中国钢铁产业进入了产能增长与规模扩张的后发展时期,钢铁需求下滑,实现结构转型与质量导向成为行业共识。在钢铁行业竞争加剧、节能减排压力加大的现实竞争中,河钢汇聚全球技术创新要素,打造了全球技术研发平台,建立开放的创新平台,共同参与国家和行业重大需求和前瞻性问题研究。探索了一条适应国内钢铁行业需求的产学研用协同创新合作新模式,促进了一批优秀技术成果落地,有力地推进了科技成果向现实生产力的转化,助推河钢产品结构调整和产业升级。     

基于Gabor融合特征与深度自动编码器的笑脸识别方法

Gabor特征的人脸表情识别具有良好的识别性能,但同样存在特征维数大的缺点,该文提出用Gabor融合特征的方法来进行降维以解决维数大的缺点。深度自动编码器具有对人脸自学习的能力,能精确提取有用的信息,也有非线性降维的作用。考虑到Gabor融合特征降维幅度不大,便加入自动编码器进行二次降维,将经过二次降维的特征输入深度自动编码器进行笑脸识别。该文在实验过程中采用两个数据库(公开的GENKI数据库,实验采集的数据库)进行实验。实验结果表明经过Gabor融合特征的实部作为深度自动编码器的输入的识别率比传统方法和未经降维Gabor特征识别率高。     

卷积神经网络用于关节角度识别与姿势评估

为了快速准确地输出各种工作姿势风险评估结果，提出采用Kinect v2与卷积神经网络识别人体各关节角度，并输出标准姿势风险的评估得分。首先使用亚像素角点提取的棋盘标定算法标定Kinect两个摄像头，其次使用改进后的双边滤波对深度图像去噪，使用卷积神经网络识别人体关节二维位置，结合深度信息获取实际三维坐标并计算人体关节角度，最后输出姿势风险评估得分。通过两种实验分别验证了提出的Kinect角度识别与姿势评估的准确性，表明该方法关节角度识别与姿势风险评估的准确率均较高，是一种低成本、高可靠性的姿势评价方法，具有一定的科学意义和工程应用价值。     

大数据在初中信息技术课堂教学中的应用实践与思考

随着计算机技术和物联网技术的飞速发展,大数据频繁出现在人们的生活中。笔者阐述了大数据的含义及优势,探究了大数据在初中信息技术课堂教学中的应用。借助大数据资源,能有效提高课堂教学效率。结合大数据分析,能有的放矢地实施分层次教学。搭建校内大数据资源库,能提供更加符合学生要求的自主学习平台。通过大数据安全教育沙龙,能够提高学生的信息安全意识。     

基于多尺度滤波的视网膜血管分割算法

眼底视网膜血管图像的纹理与结构信息可作为医学对相关疾病诊断的重要依据。针对视网膜血管存在伪影与尺度结构复杂等难题以及微血管分割较低等问题,提出一种基于多尺度滤波的有监督学习视网膜血管分割算法。采用二维K-L变换综合分析彩色图像三通道的频带信息得到视网膜灰度图像,并利用受限对比度直方图均衡化增强血管与背景的对比度,利用Retinex降低伪影与视盘的干扰;由多尺度高斯匹配滤波、多尺度形态学滤波、Frangi滤波以及2D-Gabor滤波提取相关血管特征,并将提取好的特征集由AdaBoost初步提取血管;利用血管连通域信息去除初分割结果的非血管像素,获得最终的血管图像。该算法在DRIVE与STARE数据集上实验,准确率分别达到96.34%与95.83%。     

基于深度学习的IPTV视频用户行为分析方法研究

IPTV视频业务的复杂性和多样性使其难以充分发挥运营商技术优势。借助深度神经网络DNN模型对IPTV视频用户进行用户行为分析。利用深度学习算法对用户点播视频活跃度实施精确分类,从而帮助IPTV服务提供商合理配置资源,同时为终端用户提供更高效优质的服务。实验结果表明,与现有的方法相比,该方法收敛快,分类准确率达93%。