基于卷积神经网络与多特征融合的Twitter情感分类方法

为了对社交网络平台上发表的言论和信息进行情感分类,基于卷积神经网络和多特征融合,提出一种情感分类方法。结合Twitter自身语言特性和情感字典资源设计语料特征和词典特征,对Twitter文本词向量使用卷积神经网络获得对应的深度词向量特征,将上述3类特征进行特征融合并采用One-Versus-One SVM实现情感极性的分类判别。针对SemEval语料的实验结果表明,该方法取得了较好的情感分类效果,多特征融合能够有效地提高情感分类的准确性。     

基于卷积神经网络的遥感图像分类研究

遥感图像分类是模式识别技术在遥感领域的具体应用,针对遥感图像处理中的分类问题,提出了一种基于卷积神经网络(convolutional neural networks,CNN)的遥感图像分类方法,并针对单源特征无法提供有效信息的问题,设计了一种多源多特征融合的方法,将遥感图像的光谱特征、纹理特征、空间结构特征等按空间维度以向量或矩阵的形式进行有效融合,以此训练CNN模型。实验表明,多源多特征相融合能够加快模型收敛速度,有效提高遥感图像的分类精度;与其他分类方法相比,CNN能够取得更高的分类精度,获得更优的分类效果。     

基于深度多特征融合的CNNs图像分类算法

近年来,卷积神经网络在图像处理方面的良好性能得到了广泛关注。为了更好地提取图像内容信息,提高图像分类精度,提出了一种基于深度多特征融合的CNNs图像分类算法。算法有效深度融合了图像的多种特征,即使用k-means++聚类算法提取的主颜色特征和利用去噪卷积神经网络提取的空间位置特征。实验结果表明,提出的基于深度多特征融合的CNNs图像分类算法在图像分类方面提供了有竞争力的结果,分类精度比CNN提升了7个百分点。该算法通过深度融合图像的多种特征,可为后续图像处理提供更全面更显著的有用信息。     

基于卷积神经网络的垃圾图像分类算法

垃圾分类作为资源回收利用的重要环节之一,可以有效地提高资源回收利用效率,进一步减轻环境污染带来的危害.随着现代工业逐步智能化,传统的图像分类算法已经不能满足垃圾分拣设备的要求.本文提出一种基于卷积神经网络的垃圾图像分类模型(Garbage Classification Network, GCNet).通过构建注意力机制,模型完成局部和全局的特征提取,能够获取到更加完善、有效的特征信息;同时,通过特征融合机制,将不同层级、尺寸的特征进行融合,更加有效地利用特征,避免梯度消失现象.实验结果证明, GCNet在相关垃圾分类数据集上取得了优异的结果,能够有效地提高垃圾识别精度.     

基于权值分布的多模型分类算法研究

为了提高卷积神经网络对图像分类的正确率,对网络结构进行研究,提出了多模型融合卷积神经网络。通过提取单个模型的输出特征向量,进行融合后得到新的输出特征向量,再搭建单层分类器进行图像分类,提高分类准确率。将单个模型与多模型融合的分类准确率进行比较,多模型融合卷积神经网络的分类准确率有所提高。分析了卷积神经网络最后一层全连接层的权值分布,发现同一模型在不同数据集上的权值分布曲线相似,分类效果好的网络模型其权值分布曲线更平缓。     

高分辨卫星图像卷积神经网络分类模型

目的 卫星图像往往目标、背景复杂而且带有噪声,因此使用人工选取的特征进行卫星图像的分类就变得十分困难。提出一种新的使用卷积神经网络进行卫星图像分类的方案。使用卷积神经网络可以提取卫星图像的高层特征,进而提高卫星图像分类的识别率。方法 首先,提出一个包含六类图像的新的卫星图像数据集来解决卷积神经网络的有标签训练样本不足的问题。其次,使用了一种直接训练卷积神经网络模型和3种预训练卷积神经网络模型来进行卫星图像分类。直接训练模型直接在文章提出的数据集上进行训练,预训练模型先在ILSVRC（the ImageNet large scale visual recognition challenge）-2012数据集上进行预训练,然后在提出的卫星图像数据集上进行微调训练。完成微调的模型用于卫星图像分类。结果 提出的微调预训练卷积神经网络深层模型具有最高的分类正确率。在提出的数据集上,深层卷积神经网络模型达到了99.50%的识别率。在数据集UC Merced Land Use上,深层卷积神经网络模型达到了96.44%的识别率。结论 本文提出的数据集具有一般性和代表性,使用的深层卷积神经网络模型具有很强的特征提取能力和分类能力,且是一种端到端的分类模型,不需要堆叠其他模型或分类器。在高分辨卫星图像的分类上,本文模型和对比模型相比取得了更有说服力的结果。     

采用融合卷积网的图像分类算法

目前,卷积神经网络已成为视觉对象识别的主流机器学习方法。有研究表明,网络层数越深,所提取的深度特征表征能力越强。然而,当数据集规模不足时,过深的网络往往容易过拟合,深度特征的分类性能将受到制约。因此,提出了一种新的卷积神经网络分类算法：并行融合网FD-Net。以网络融合的方式提高特征的表达能力,并行融合网首先组织2个相同的子网并行提取图像特征,然后使用精心设计的特征融合器将子网特征进行多尺度融合,提取出更丰富、更精确的融合特征用于分类。此外, 采用了随机失活和批量规范化等方法协助特征融合器去除冗余特征,并提出了相应的训练策略控制计算开销。最后,分别以经典的ResNet、InceptionV3、DenseNet和MobileNetV2作为基础模型,在UECFOOD-100和Caltech101等数据集上进行了深入的研究和评估。实验结果表明,并行融合网能在有限的训练样本上训练出识别能力更强的分类模型,有效提高图像的分类准确率。     

基于轻量级特征融合卷积网络的图像分类算法

传统卷积神经网络存在卷积核单一、网络结构复杂和参数冗余的问题。提出一种轻量级特征融合卷积神经网络MS-FNet。在融合模块中采用多路结构以增加卷积神经网络的宽度,通过不同尺寸的卷积核对输入特征图进行处理,提高网络在同一层中提取不同特征的能力,并在每次卷积后采用批归一化、ReLU等方法去除冗余特征。此外,使用卷积层代替传统的全连接层,从而加快模型的训练速度,缓解因参数过多造成的过拟合现象。实验结果表明,MS-FNet可在降低错误率的同时,有效减少网络参数量。     

基于卷积神经网络模型的医学图像融合

提出了一种新的基于卷积神经网络（CNN）和加权最小二乘法（WLS）的医学图像融合算法。算法主要步骤如下：利用滚动导向滤波（RGF）和高斯滤波（GF）构成的混合多尺度分解工具将源图像分解为基础层和一系列细节层,从而能够更好地保留尺度信息和边缘信息。基于卷积神经网络给出基础层融合规则,该规则能够更好地提取图像特征,使融合图像能够很好继承源图像结构信息、能量信息和强度信息。利用绝对值取大规则和加权最小二乘法优化策略,对细节层进行融合,使融合图像中包含更多的视觉细节信息和具有更高对比度。实验结果表明所提算法在视觉评价和客观评价方面与其他算法相比具有较好的优势,且在急性中风、致命性中风和脑膜瘤这三类疾病图像融合效果更为突出。     

改进CNN的多通道语义合成情感分类模型研究

为了解决传统神经网络由于上下文语序变化而导致的情感歧义问题,提出一种多通道语义合成卷积神经网络（SFCNN）。使用改进的情感倾向注意力机制对词向量进行情感加权操作;将情感倾向词向量进行多通道语义合成,生成带有文本上下文语义信息的深度语义向量,构建情感分类模型;使用自适应学习率的梯度下降算法对模型参数进行优化,完成行情感分类任务。为了验证改进算法的有效性,使用多种微博数据样本集在提出的模型上进行对比实验。实验结果表明,改进的情感倾向注意力机制结合多通道语义合成卷积神经网络具有较好的情感分类能力,并且自适应学习率的梯度下降算法可以更快地完成模型收敛工作。     

基于LSTM-Attention与CNN混合模型的文本分类方法

针对传统长短时记忆网络(Long Short-Term Memory,LSTM)和卷积神经网络(Convolution Neural Network,CNN)在提取特征时无法体现每个词语在文本中重要程度的问题,提出一种基于LSTM-Attention与CNN混合模型的文本分类方法.使用CNN提取文本局部信息,进而整合出...     

基于CNN的农作物病虫害图像识别模型

中国是传统的农业大国,农业不仅是国民经济建设与发展的基础,也是社会正常稳定有序运行的保障.然而每年由于农作物病虫害造成的损失巨大,且传统的农作物病虫害识别方法效果并不理想.同时近年深度学习飞速发展,在图像分类与识别的方面取得了巨大进展.因此本文通过基于深度学习的方法构建农作物病虫害图像识别模型,并针对样本不平衡问题改进卷积网络损失函数.实验证明该模型可以对农作物病虫害进行有效识别并且对损失函数进行优化后模型的准确率也进一步得到了提升.     

基于小波分解卷积神经网络的病理图像分类

组织病理图像分析是癌症诊断的金标准,在患者的预后治疗中起到至关重要的作用.目前在AI医学影像领域,利用CNN(Convolutional Neural Network)网络对数字病理图像的分类已经成为研究热点.但是传统CNN网络中广泛使用最大/平均池化(Max/Average pooling)模块,不可避免的丢失了...     

基于改进CNN的宫颈细胞自动分类算法

本文采用深度学习算法中的卷积神经网络对细胞图像进行识别, 实现对宫颈细胞图像的自动分类. 首先对宫颈细胞进行预处理, 通过细胞核裁剪解决图像输入尺寸不一的问题, 对图像进行翻转平移, 对数据集进行扩充, 并解决样本量不均衡的问题; 接着选取VGG-16网络进行改进, 使用改进后的VGG-16网络进行特征提取, 以及细胞分类; 并采用迁移学习的方法加载预训练网络参数, 进而加快参数收敛速度, 提高分类准确率; 最终通过对网络的训练, 得到了较好的分类结果, 将分类结果与人工提取特征设计分类器的方法相比, 分类的准确率有所提高, 二分类的准确率达97.3%, 七分类的准确率达89%. 实验结果表明: 卷积神经网络对宫颈细胞图像进行自动分类, 分类准确率相比较人工提取特征分类器效果较好, 且分类结果不受分割图像准确率的影响.     

基于MobileNet的恶意软件家族分类模型

现有基于卷积神经网络(CNN)的恶意代码分类方法存在计算资源消耗较大的问题.为降低分类过程中的计算量和参数量,构建基于恶意代码可视化和轻量级CNN模型的恶意软件家族分类模型.将恶意软件可视化为灰度图,以灰度图的相似度表示同一家族的恶意软件在代码结构上的相似性,利用灰度图训练带有深度可分离卷积的神经网络模型MobileNet v2,自动提取纹理特征,并采用Softmax分类器对恶意代码进行家族分类.实验结果表明,该模型对恶意代码分类的平均准确率为99.32%,较经典的恶意代码可视化模型高出2.14个百分点.     

基于CNN和LSTM的多通道注意力机制文本分类模型

针对传统的卷积神经网络（Convolutional Neural Network,CNN）和长短时记忆网络（Long Short-Term Memory,LSTM）在提取特征时无法体现每个词语在文本中重要程度的问题,提出一种基于CNN和LSTM的多通道注意力机制文本分类模型。使用CNN和LSTM提取文本局部信息和上下文特征;用多通道注意力机制（Attention）提取CNN和LSTM输出信息的注意力分值;将多通道注意力机制的输出信息进行融合,实现了有效提取文本特征的基础上将注意力集中在重要的词语上。在三个公开数据集上的实验结果表明,提出的模型相较于CNN、LSTM及其改进模型效果更好,可以有效提高文本分类的效果。     

基于自适应注意模型的图像描述

结合注意力机制的编解码框架模型已经被广泛地应用在图像描述任务中。大多数方法都强制对生成的每个单词进行主动的视觉注意,然而,解码器很可能不需要关注图像中的任何视觉信息就生成非视觉单词,比如“the”和“of”。本文提出一种自适应注意力模型,编码端采用Faster R-CNN网络提取图像中的显著特征,解码端LSTM网络中引入一个视觉监督信号。在每个时间步长,它可以自动地决定何时依赖于视觉信号,何时仅依赖于语言模型。最后在Flickr30K和MS-COCO数据集进行验证,实验结果表明该模型有效地提升了描述语句的质量。     

基于BiLSTM_ATT_CNN中文专利文本分类

随着大数据和人工智能的发展, 将人工处理专利的方式转换为自动化处理成为可能. 本文结合卷积神经网络(CNN)提取局部特征和双向长短记忆神经网络(BiLSTM)序列化提取全局特征的优势, 在BiLSTM隐藏层引入注意力机制(Attention机制), 提出了针对中文专利文本数据的BiLSTM_ATT_CNN组合模型. 通过设计多组对比实验, 验证了BiLSTM_ATT_CNN组合模型提升了中文专利文本分类的准确率.