音乐流派的机器学习与深度学习模型分类比较

为了将海量的在线音乐数据高效地进行归类,并帮助用户获取最适合的音乐风格,提出了一种基于卷积神经网络的深度学习分类算法并和传统机器学习的分类算法进行比较。首先,将原始音乐数据集进行预处理后进行特征提取和特征构造操作得到了多种音乐特征,使用传统的机器学习分类模型进行仿真实验,然后将原始音乐数据集转变成Mel频谱图输入到自建的卷积神经网络模型中进行仿真实验,最后在前期实验的基础上参考AlexNet和VGG16经典模型对卷积神经网络结构进行优化和改进,改进后的分类模型平均准确率接近91%。实验结果表明深度学习分类模型在处理此类问题上可以减少原始音乐数据的预处理工作并提高音乐流派分类的准确率。     

基于CA-EfficientNetV2的蘑菇图像分类算法研究

针对传统的蘑菇特征提取方法分类效率低且效果差的问题,提出了一种轻量型的蘑菇图像分类模型。由于实验所用数据集较小,所提分类模型在基于Imagenet数据集的迁移学习中初始化EfficientNetV2模型并修改全连接层。同时为了减少网络中参数影响,对原EfficientNetV2模型进行精简,去除了网络中重复的模块。最后用特征提取效果更好的coordinate attention(CA)注意力机制替代原来MBConv模块中的squeeze-and-excitation机制,得到了新的CA-EfficientNetV2。实验结果表明：所提EfficientNetV2与经典ResNet50模型和RegNet相比分类准确率分别提高了10个百分点和2个百分点左右,并得到较高的泛化性能;相较于原始EfficientNetV2,分类准确率提高了3个百分点。即CA-EfficientNetV2在蘑菇分类问题上具有更高的准确率,具有较高的分类性能。     

基于Logistic回归的数据分类问题研究

数据分类是数据科学的一个重要研究方向,Logistic回归是最基本的分类算法之一.线性回归和Logistic回归都属于线性模型,本文介绍了两者的联系,详细阐述了模型的目标函数和参数训练过程.在经典的模式识别数据集Iris上,应用Logistic回归模型基于部分特征和全部特征维度进行了建模和分类预测.实验结果表明,适合比例的训练集和测试集切分,较高权重特征组合的建模可以获得较高的分类准确率.     

基于迁移集成学习的无人机图像识别算法

针对当前小型无人机目标图像识别方法准确率较低的问题,提出了一种基于迁移集成学习的无人机图像识别算法。首先,基于AlexNet、VGGNet-19、Inception-V3以及ResNet-50四种结构具有差异的卷积神经网络对源数据集进行预训练,获取图像的深层次特征;然后,对目标数据集进行迁移学习,得到目标的分类特征,构建分类模型;之后,采用相对多数投票法和加权平均法的集成学习方法,对分类模型进行集成得到迁移集成模型。构建了一个包含小型无人机图像、飞鸟图像以及直升机图像的图像数据集UavNet,在对数据集进行数据增强的基础上开展了图像识别算法性能实验,结果表明,算法对多类目标的识别准确率为99.42%,无人机类目标识别的F1-score指标为99.12%,优于主流的卷积神经网络方法和传统的支持向量机方法,具有一定的理论意义和应用价值。     

基于共轭梯度法的CNN图像分类模型研究

本文针对处理图像分类的卷积神经网络(CNN)模型,设计并应用修正的三项PRP共轭梯度法(M-PRPCG)训练模型以提高图像分类的准确率。首先,基于CIFAR-10图像分类数据集构建ResNet18和VGG16卷积神经网络(CNN)模型;然后在训练集上,采用修正的三项PRP共轭梯度法(M-PRPCG)训练模型;最后在测试集上进行验证。实验结果表明,修正的三项PRP共轭梯度法(M-PRPCG)训练的ResNet18和VGG16模型相比于Adam算法训练的模型在图像分类准确率上分别提高了3.46%和1.97%。     

基于卷积神经网络的砂石骨料分类方法研究

针对目前在检测商用砂石骨料的过程中,人工检测的效率低下且受到主观因素的影响较大以及检测的准确率不理想,提出一种基于卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)的砂石骨料图像分类模型CNN13,该分类模型参考经典卷积神经网络VGG16(Visual Geometry Group 16)模型进行网络结构的改进和参数优化,利用TensorFlow深度学习框架搭建一个13层的卷积神经网络结构.实验数据集采集于某商用混凝土生产企业日常生产中的砂石骨料,共5000幅数字图像,模型在训练过程中采用GPU进行高速计算.相比于VGG16模型,CNN13模型的卷积层和参数量较少,对GPU内存的要求更低,训练速度更快,分类的准确率更高,每个等级的砂石骨料的分类准确率都达到99％以上.     

基于深度学习的商品图片检测算法

针对商品图像分类与检测中存在数据集应用场景单一,复杂图片检测准确率低等问题,提出了一种基于SSD目标检测网络的改进算法.首先,将原始SSD目标检测网络的主干网络由VGG16更改为ResNet50网络,同时,在网络结构中添加了ECANet注意力机制,提高了模型检测的准确率.其次,本实验自建商品图片数据集,通过爬取电商平台...     

基于深度学习的生活垃圾分类方法现状与展望

随着计算机视觉应用的突破性发展以及垃圾分类智能化需求的日益增长,基于深度学习的垃圾分类技术成为生活垃圾分类的主流发展趋势。基于深度学习的垃圾分类典型方法主要包括基于ResNet、DenseNet、单阶段目标检测方法和卷积神经网络与迁移学习相结合方法等。文章系统梳理各分类方法的技术特色和适用效果,介绍了有限的垃圾分类公开数据集图像获取及数据情况,指出深度学习在垃圾分类应用中面临数据集依赖、多目标小物体检测率低、轻量型网络模型少等瓶颈问题。聚焦问题,提出了深度学习技术在生活垃圾分类中应用的重点研究领域,并对未来研究发展趋势予以展望。     

基于RDATM数据集的毫米波雷达动态手势识别系统设计

针对现有毫米波雷达手势识别研究中手势信息提取不充分的问题,提出一种基于RDATM三维参数数据集的手势识别方法。该方法先对获取的雷达手势回波数据进行预处理并进行动态手势检测,然后利用回波信号频谱信息构造距离-时间图(Range-Time Map, RTM),多普勒-时间图(Doppler-Time Map, DTM)和角度-时间图(Angle-Time Map, ATM),最后利用RTM、DTM、ATM构建RDATM数据集并送入基于VGG16网络改进的单分支卷积神经网络进行手势特征提取和分类。实验结果表明,利用RDATM数据集对6种手势的平均分类准确率可高达99.17%。且文中改进的网络相较于原VGG16模型对同类型数据集训练时间更短、分类准确率更高。     

结合SoftPool的VGG19与CapsNet相级联的表情识别模型研究

表情识别作为计算机视觉领域的研究热点,在情感识别、人机交互、智能安防等领域有着重要的应用.文章针对VGG19在训练人脸表情数据集时由于全连接层参数量过大而易过拟合的问题,利用胶囊网络CapsNet对VGG19的全连接层进行替换,以实现VGG19与CapsNet相级联,从而改善训练时过拟合的问题,同时使得级联后的模型在RAF-DB数据集上的精度提高了5.28％.针对VGG19特征提取网络的MaxPool易丢失人脸特征图信息的问题,利用SoftPool对MaxPool进行替换,从而在最大程度上保留了人脸的细粒度特征.实验结果表明,改进后的模型在RAF-DB数据集上取得了 84.21％的精度,在FER2013数据集上取得了 73.16％的精度,表情识别效果更优.     

基于OC_SVM的Steghide检测算法

通过对使用隐写软件Steghide隐藏信息前后图像T、A、P点数目变化规律的分析,对每幅图像构造一个特征 向量,并且结合支持向量机提出一种基于OC_SVM的Stegthide检测算法,同时,实验结果给出了该算法在不同信息嵌 入量情况下的检测性能。     

基于CMMI的PDM设计

为了提供目前产品数据管理(Product Dato Management,PDM)系统对产品开发过程管理的控制能力,实现产品开发过程中的实时测量与监控,提高管理质量,结合能力成熟度模型(Capability Maturity Model Integration,CMMI)在软件领域的成功经验,适应硬件产品开发领域的需要,在介绍了CMMI的主要思想之后,重点论述了以CMMI为基础定制企业PDM系统的可能性。对产品开发框架进行了分析,提出了基于CMMI的PDM系统概要设计模型。     

服务器分区技术浅述

简要介绍了分区技术的定义，分区的组成、最低配置和用途，最后阐述了分区技术在工程中的应用。     

通信与计算机领域伪代码一致性审查研究

通信、计算机领域的发明专利审查过程中,针对权利要求书中涉及伪代码的情形存在不同的审查观点.在对伪代码与自然语言、标记性程序语言进行辨析,以及对现行发明专利审查规范进行分析溯源的基础上,提出应站在技术人员的角度,按专利审查的一般标准,判断其是否符合专利申请的撰写规定和授权条件,权利要求是否清晰,再进行一致性审查的建议,对其他领域类似情形的发明专利审查具有借鉴意义.     

基于片上可编程系统的视频车辆跟踪技术研究

针对目前具体产品中算法实现复杂且基于计算机(PC)平台的纯软件环境等问题.提出了一种视频车辆跟踪的嵌入式实现方法.利用可编程片上技术,使得视频检测摆脱PC平台的依赖.以Nios Ⅱ软核处理器和外设知识产权(IP)核为硬件平台,结合模拟/数字信号转换(A/D)和数字/模拟信号转换(D/A)的视频接口,以μC/OS为操作系...     

基于CAS的单点登录系统应用研究

随着信息系统的迅速发展,各类信息化应用系统逐步建立,但是各应用系统之间自成体系,从而导致了每使用一个系统就要重新登录一次,给用户的使用和管理员的管理带来了很多不便.本文研究基于CAS的单点登录系统应用,很好地解决了使用和管理困难问题,介绍了基于CAS的单点登录系统应用设计研究,系统采用用户管理LDAP轻量级目录服务、CAS中央认证服务,设计了一个统一管理界面,通过Web服务传递用户参数,实现了多应用系统的整合.     

基于IMS的固定移动融合的探讨

分析了国内运营商当前所面临的困境与挑战,阐述了通过引入IMS进行固定移动融合解决当前面临的问题,重点对基于IMS的固定移动融合网络构架和实现固定移动融合的网络演进策略进行了相关的研究和探讨。     

基于模板的知识集成研究

针对企业和网络系统中存在大量分布式异构知识源的问题,提出了一种基于模板的知识集成方法.研究了基于本体的知识表示,将模板机制应用到集成系统中,并提出了一个基于模板的知识集成模型,为企业语义级知识的共享、集成及有效利用提供了解决方法和理论依据.     

大气散射对激光角度欺骗干扰影响的研究

根据光的粒子性,用蒙特卡罗法构建单个光子在大气传输中的散射模型,研究大气散射对激光角度欺骗干扰效果的影响.结果表明:①非对称因子、大气传输距离和消光系数等对干扰脉冲信号强度有不同程度的削弱,散射产生的迂回路径延迟了干扰脉冲到达导引头探测器的时间.②激光干扰脉冲在大气散射作用下脉冲展宽效应不明显.