基于多层聚焦Inception-V3卷积网络的细粒度图像分类

细粒度图片具有结构多变、背景干扰大、类间差异小、类内差异大等特点,准确地定位与提取判别性局部特征至关重要.本文提出一种多层聚焦卷积网络,通过首层聚焦网络能够准确、有效地聚焦于识别局域并生成定位区域,根据定位区域对原图像分别进行裁剪和遮挡后输入下一层的聚焦网络进行训练分类.其中单层聚焦网络以In-ception-V3网络...     

融入三维语义特征的常识推理问答方法

现有使用预训练语言模型和知识图谱的常识问答方法主要集中于构建知识图谱子图及跨模态信息结合的研究,忽略了知识图谱自身丰富的语义特征,且缺少对不同问答任务的知识图谱子图节点相关性的动态调整,导致预测准确率低。为解决以上问题,提出一种融入三维语义特征的常识推理问答方法。首先提出知识图谱节点的关系层级、实体层级、三元组层级三维语义特征量化指标;其次,通过注意力机制动态计算关系层级、实体层级、三元组层级三种维度的语义特征对不同实体节点间的重要性;最后,通过图神经网络进行多层聚合迭代嵌入三维语义特征,获得更多的外推知识表示,更新知识图谱子图节点表示,提升答案预测精度。与QA-GNN常识问答推理方法相比,所提方法在CommonsenseQA数据集上的验证集和测试集的准确率分别提高了1.70个百分点和0.74个百分点,在OpenBookQA数据集上使用AristoRoBERTa数据处理方法的准确率提高了1.13个百分点。实验结果表明,所提出的融入三维语义特征的常识推理问答方法能够有效提高常识问答任务准确率。     

利用麻雀搜索算法优化深度置信网络的入侵检测研究

针对人工经验设定深度置信网络的网络结构致使其很难达到最优,进而导致深度置信网络的性能无法完全发挥的问题,提出利用麻雀搜索算法优化深度置信网络的入侵检测模型.实验结果表明:相比未优化的深度置信网络,性能有显著提升,该模型优异的性能有效提高了入侵检测识别的效率.     

改进灰狼算法优化支持向量机的入侵检测研究

针对支持向量机参数设置不当导致入侵检测分类性能不佳的问题,提出一种改进灰狼算法优化支持向量机(IGWO-SVM)的入侵检测模型.首先,针对入侵检测数据维度较高的问题,利用降噪自编码器(DAE)对高维数据进行特征提取,获得低维特征;然后,用随机动态调整收敛因子的灰狼算法寻找支持向量机的最优参数,构建IGWO-SVM的分类...     

多T型支接线路配电网系统故障定位方法

本文以中性点非有效接地形式配电网系统发生单相接地故障后的零序网络特征为依据,针对T型支接线路下基于零序电流相似度的算法误判问题,提出一种瞬时功率首峰极性与零序电流相似度结合的故障定位方法.通过T型支接线路各测点瞬时功率首峰极性检测故障是否发生在T型支接线路测点,对于故障未发生在T型支接线路测点的情况则根据瞬时功率推测大...     

基于SSD的眨眼与打哈欠检测

提出了一种新的基于SSD网络的眨眼与打哈欠检测.首先,对原SSD架构进行四个方面的修改.第一,主干网用MobileNetV3替换了VGG,使得架构尺寸缩减三分之一.第二,重新设计了输出检测器,实现了目标检测与分类、目标定位与高宽比回归多任务的融合.第三,网络直接回归高宽比,比传统的从关键点离线计算高宽比的方法鲁棒性要高...     

粒子群优化算法在关联规则挖掘中的研究综述

关联规则挖掘是数据挖掘中的重要领域,考虑到当前数据的大规模、高维度、模态多样及类型复杂等特性,传统关联规则挖掘算法已无法适应大数据的需求,粒子群优化算法作为一种高效的智能优化算法,为其提供了一种全新的解决方案,近年来被广泛应用于该领域.首先对粒子群优化算法的基本原理及关联规则的基本概念进行了详细介绍,回顾了粒子群优化算...     

一种软件定义物联网中的数据传输方法

在软件定义的物联网中主要通过减轻控制器端的请求负载和增加数据服务器数量来降低网络中数据传输的延迟,但未考虑数据转发平面上的数据传输延迟问题,导致网络整体数据传输延迟.对此,提出一种基于蚁群算法的数据传输方法.在数据转发平面上,对数据流的路径进行动态规划,实现数据流合理均衡分配到可行的多路径上.该方法能够充分利用网络资源...     

基于阈值的脑白质纤维概率跟踪算法

概率跟踪算法仅对行走概率最大的方向进行跟踪,忽略了纤维走向概率较大的方向,且运算速度较慢。为此,提出一种基于阈值的快速概率跟踪算法。设定纤维走向的概率阈值,以找到更多交叉和分叉的纤维,在不影响纤维跟踪效果的情况下,对计算参数进行简化,从而提高运算速度。实验结果表明,与概率跟踪算法相比,该算法能更好地反映脑白质内神经纤维的分布情况,且缩短运算时间。