基于深度学习的问题分类方法研究

问题分类是问答系统中的重要组成部分。但现阶段的问题分类需要人工制定提取特征的策略和不断优化特征规则。深度学习方法在问题分类上具有可行性,通过自我学习特征的方式表示和理解问题,避免人工特征的制定,从而减少人工代价。针对问题分类,改进了长短期记忆人工神经网络(LSTM)和卷积神经网络(CNN)模型,并结合两者的优势组合成为一种新的学习框架(LSTM-MFCNN),加强对词序语义和深度特征的学习。实验结果表明,该方法在不需要制定繁琐的特征规则的条件下,仍然有较好的表现,准确率达到了93.08%。     

基于深度学习的新闻分类推荐方法研究

面对海量新媒体新闻资讯,传统的搜索引擎难以满足用户的个性化需求。提出了一种基于深度学习的新闻分类推荐方法,该方法将卷积神经网络（CNN）和双向长短期记忆神经网络（BiLSTM）相结合,在有效实现新闻文本分类的基础上,根据用户的历史浏览记录挖掘用户对各新闻类别的偏好特征,较好地实现了用户个性化新闻分类推荐。     

基于深度学习的垃圾分类方法综述

垃圾分类是保护生态环境、促进经济发展的有效措施,利用深度学习进行垃圾分类已成为当前学术界和工业界的研究热点。传统垃圾分类主要由人工进行分拣和分类,存在劳动强度大、分选效率低、工作环境差等缺点,急需智能化、自动化的分类方法来替代。近年来研究人员已经开始初步探索利用深度学习技术进行垃圾分类并提出一些有效的方法。从方法、数据集和研究方向等方面分析深度学习垃圾分类方法的研究现状,介绍不同深度学习模型在垃圾分类中的应用和发展,研究基于ResNet方法、基于DenseNet方法、基于单阶段目标检测方法和基于卷积神经网络与迁移学习相结合方法等多种典型方法的性能和特点并对比其优缺点,对现有的垃圾分类公开数据集进行概述与总结。在此基础上,分析深度学习在垃圾分类领域面临的挑战,并对其发展趋势及未来的研究方向进行展望。     

基于深度学习的害虫图像识别与分类方法研究

害虫侵扰一直是农业生产中回避不了的问题,每年都会造成巨大的经济损失。为了能够有效地预防和控制病虫害问题,需要实现对农田害虫的快速、准确识别,对此提出了一种基于深度学习的农田害虫识别方法,可按照害虫特征区分二化螟、白背飞虱、褐飞虱属、八点灰灯蛾、蟋蟀等多种害虫类别。一阶段对害虫数据集进行分析校正,加入图像整理、剪切等操作,合理划分数据集,添加一系列数据增强处理,进行农田害虫的训练检测。二阶段为增加数据集规模,使用EfficientNet网络对未标注图片进行识别分类,得到伪标签后继续半监督学习。最后,将分类的验证集和训练集合并,做进一步训练加强。实验结果表明,该模型对相关害虫识别效率高,识别效果好,可移植性强,可为农作物害虫的高效快速检测提供参考。     

基于深度学习的短文本分类方法研究综述

从CNN、RNN、CNN-RNN、GCN及其他深度学习方法五方面,全面分析了深度学习在短文本分类应用中的研究现状,比较了各自的优缺点,总结了常用的标签数据集。结果表明：目前深度学习在短文本分类中的应用研究主要集中在高效算法改进以及文本信息拓展两方面;对模型检验中构建标签数据集的研究也处于起步阶段,大多是针对影评、商品评论、新闻等特定领域的,还需不断完善;基于深度学习的短文本分类方法研究,今后在理论研究方面将重点关注算法改进、信息拓展以及二者的相互融合,在实践中探索某些分类效果较好的特定领域应用。     

基于深度学习的教育数据分类方法

大数据技术的不断发展和数据泄露事件的频繁发生,催生了保护教育行业数据安全的迫切需求。教育行业的个人教育和成长的精准数据具有极高的价值,因此对教育数据实施保护已迫在眉睫。针对这一问题,文章提出了基于深度学习的教育数据分类方法。首先,根据数据管理主体的不同,定义个人数据、机构数据和业务数据3个类别;其次,提出一种基于字词向量结合的Bi-LSTM神经网络模型,实现教育数据分类的自动化、智能化;最后,通过在两所高校数据集上的实验对文章提出的分类方案进行验证。实验表明,相比于基线模型,文章所提方法在实验数据集上训练得到的模型分类准确率可达95%,且在各指标上均达到最优。     

基于深度学习的花生高光谱图像分类方法研究

利用高光谱成像技术对不同品种的花生进行快速无损分类。选取五种不同品种的花生,分别为东北小花生、富硒黑皮花生、花育36号、鲁花01号、鲁花09号,每种15颗,共75颗花生作为样本,采集400nm-1000nm波长范围内的高光谱图像,随机将6个特征波段(416nm、518nm、572nm、633nm、746nm、928nm)下的450个样本图像以2:1的比例分成训练集和测试集,建立基于深度学习的卷积神经网络模型。实验中所采用的网络模型为具有22层深度网络的GoogleNet模型,其中将dropout_ratio修改为0.6,训练集最终准确率为96%,测试集平均准确率为93.3%,每种花生的识别率均在90%及以上。最后与传统光谱处理方法PLS-DA进行对比,发现基于深度学习模型的识别率明显优于PLS-DA,结果表明,利用深度学习方法对花生快速无损分类具有可行性。     

基于深度学习的医药专利标签分类方法

在大数据时代,医药专利数据的有效收集、整理和挖掘分析对医药行业发展愈发重要。当前文本分类神经网络对医药专利标签的分类准确率不够高,为了有效提升专利标签的分类效果,设计了一种基于注意力机制的双向长短时记忆神经网络分类模型。该模型避免了传统循环神经网络的长期依赖问题,并充分利用全局信息,以实现文本信息的权重分布。     

基于深度学习的图像语义分割方法综述

近年来,深度学习技术已经广泛应用到图像语义分割领域.主要对基于深度学习的图像语义分割的经典方法与研究现状进行分类、梳理和总结.根据分割特点和处理粒度的不同,将基于深度学习的图像语义分割方法分为基于区域分类的图像语义分割方法和基于像素分类的图像语义分割方法.把基于像素分类的图像语义分割方法进一步细分为全监督学习图像语义分割方法和弱监督学习图像语义分割方法.对每类方法的代表性算法进行了分析介绍,并详细总结了每类方法的基本思想和优缺点,系统地阐述了深度学习对图像语义分割领域的贡献.对图像语义分割相关实验进行了分析对比,并介绍了图像语义分割实验中常用公共数据集和性能评价指标.最后,预测并分析总结了该领域未来可能的研究方向及相应的发展趋势.     

基于深度学习的单目深度估计方法综述

深度估计是一种从单张或者多张图像预测场景深度信息的技术,是计算机视觉领域非常热门的研究方向,在三维重建、场景理解、环境感知等任务中起到了关键作用.当前深度估计技术可以分为多目深度估计和单目深度估计.因为单目摄像头具有成本低、设备较普及、图像获取方便等优点,与多目深度估计技术相比,从单目图像估计深度信息是当前更为热门和更具挑战的技术.近年来,随着深度学习的迅速发展,基于深度学习的单目深度估计方法被广泛研究.本文对基于深度估计的单目深度估计方法进行综述,首先给出单目深度估计问题的定义、介绍常用于训练的数据集与模型评价指标,然后根据不同的训练方式对国内外相关技术进行分析总结,将现有方法分为基于监督学习、无监督学习和半监督学习三大类,对每种类型方法的产生思路、优缺点进行详细分析,最后梳理、总结该技术的发展趋势与关键技术.     

基于深度学习的文本分类研究进展

文本分类技术是自然语言处理领域的研究热点,其主要应用于舆情检测、新闻文本分类等领域。近年来,人工神经网络技术在自然语言处理的许多任务中有着很好的表现,将神经网络技术应用于文本分类取得了许多成果。在基于深度学习的文本分类领域,文本分类的数值化表示技术和基于深度学习的文本分类技术是两个重要的研究方向。对目前文本表示的有关词向量的重要技术和应用于文本分类的深度学习方法的实现原理和研究现状进行了系统的分析和总结,并针对当前的技术发展,分析了文本分类方法的不足和发展趋势。     

基于深度学习的剩余油形态分类

剩余油的形态分布情况对油田的深度开发有着重大意义. 针对剩余油数据量较少和传统的形态参数分类能力有限等问题, 提取一种基于深度学习的剩余油形态分类方法. 该方法在数据预处理部分, 利用生成对抗网络ACGAN的多类别数据生成特性对剩余油图像进行数据增强; 采用VGG19模型作为主干网络提取传统形态参数无法描述的深层特征, 同时引入SENet注意力机制, 改善模型特征表达能力, 使得最终的分类结果更加精确. 为验证本研究方法的有效性, 将本文方法与传统形态参数和其他深度学习模型的分类方法进行对比, 并通过主观视觉和客观指标进行评估, 结果表明本文方法分类更为精确.     

基于深度学习的文本分类综述

随着互联网的不断发展,网络上的文本数据日益增多,如果能对这些数据进行有效分类,那么更有利于从中挖掘出有价值的信息,因此文本数据的管理和整合显得十分重要.文本分类是自然语言处理任务中的一项基础性工作,主要应用于舆情检测及新闻文本分类等领域,目的是对文本资源进行整理和归类.基于深度学习的文本分类,在对文本数据处理中,表现出...     

基于深度学习的民事案件判决结果分类方法研究

裁判文书数量的快速增长对自动化分类提出了迫切要求,然而已有研究缺乏在民事案件这一细分领域下以判决结果为分类标准的方法的研究,无法实现对民事案件判决结果的准确分类.文中将深度学习技术应用于民事案件判决结果分类领域,通过横向对比多种深度学习模型得出了该领域下表现较好的模型,并依据裁判文书的数据特点对该模型进行了进一步的优化...     

基于深度学习的乳腺X射线影像分类方法研究

X射线乳腺影像与自然图像相比,色彩较为单调,且乳腺肿块边缘模糊,良性肿块与恶性肿块纹理相似,区分度较小。基于卷积深度学习网络提出一种适用于X射线乳腺肿块影像分类的方法,主要贡献如下：（1）提出一种提取乳腺影像多个卷积粒度的特征图的方案,分别使用不同尺寸的卷积核来提取不同粒度的卷积特征图,获得更为丰富的乳腺影像特征;（2）将判别方法嵌入到优化模型中,即设计新的目标函数,对分类误差进行差异化放大,从而加大分类错误的惩罚力度,指导模型向着分类错误最小的方向演进。在公开的乳腺X射线影像数据集上进行训练,通过交叉验证,AUC达到0.712?9,优于最好的乳腺影像分类方法,具有较强的鲁棒性。     

基于深度字典学习的图像分类系统设计

由于图像分类标准的可靠性较低,导致在具体的分类阶段,错误分类的情况较为普遍,提出基于深度字典学习的图像分类系统设计研究。结合图像分类的实际计算需求,在硬件构架中设置了3个数字低压差线性稳压器（Low Dropout Regulator,LDO）和旁路调节场效应晶体管（Field Effect Transistor,FET）结构,并将ET200SP的SIMATIC ET 200SP模块作为系统主体构架,从而实现图像分类标准输出模块和字典输出模块的集中控制。在软件运行逻辑的设计上,构建了具有分层特征的学习网络结构,分析得到图像稀疏度字典库,将其作为图像分类的标准,实现对图像的分类处理。测试结果表明,设计系统可以实现对图像的准确分类。     

基于深度主动学习的柬语单文档抽取式摘要方法

深层神经网络在文档摘要方面取得了很好的效果,其优势只有在大数据集下才能显示出来.为了解决在使用深度学习做柬语单文档抽取式摘要时语料标注不足的问题,提出一种将主动学习和深度学习相结合的方法.利用主动学习抽样策略选择出定量的文档,通过专家标注,结合深度学习中编码器解码器模型进行训练模型抽取得到摘要.实验结果表明,在训练语料...     

基于深度学习的三维点云分类方法研究

随着深度学习和3D传感技术的快速发展,点云分类已在智能分级等领域得到了广泛的应用。为了更好地推进点云分类技术的研究与应用,利用管道体系结构对相关方法的研究进展进行全面而系统的梳理、分析和总结。首先,根据点云数据处理方式的不同,将现有的点云分类方法归纳为间接基于点云的方法和直接基于点云的方法。然后,着重介绍了具有代表性的方法和最新研究成果,同时比较分析了主要方法的核心思想、优缺点、适用范围、应用场景以及实验结果。最后,从四个方面对点云分类的未来发展以及研究方向进行了展望,结果表明,将间接和直接点云的方法进行2D-3D特征融合是未来的一个重要发展方向。     

基于深度学习的单视图三维重建综述

计算机视觉是计算机领域研究的热门方向,而三维重建在计算机视觉方面具有很高的研究价值.近年来,随着深度学习、人工智能不断的发展,基于深度学习的单视图三维重建工作受到大量学者的关注.介绍了基于深度学习的单视图三维重建的三种常用方法、三维重建工作常用数据集和其具体的应用领域,并对基于深度学习的单视图三维重建进行了小结与展望.