基于神经网络的符号知识获取方法

本文基于神经网络的知识获取研究进行了综述,介绍了几种有效的模型和方法,并通过比较分析,提出了进一步开展研究工作的意见和看法。     

一种基于符号神经网络的知识获取方法

本文介绍一种基于符号神经网络的知识获取方法，该方法首先用传统的机器学习方法获取关于某领域的粗略知识，然后把这些知识映射到神经网络结构，通过神经网络的自学习获取关于该领域的精细知识，这样，既解决了传统机器学习中知识精度，知识表示等问题，又解决了神经网络获取知识时间长，能释能力弱等问题。     

一种基于神经网络的不确定知识获取方法

本文介绍一种基于神经网络学习算法获取专家系统不确定知识的方法。文中给出神经网络的连接网络与专家系统的推理网络之间的可转换性,以及证明了它们的权值构成的学习矩阵与可信度构成的规则矩阵之间存在着一种等价性的关系。     

基于Web的信息智能获取方法

The increasing stream of Web information available makes it ever more desirable of network users to retrieval interesting information efficiently.Obviously,AI can be made a good use in the information retrieval area.In this paper,the Intelligent Search Engine,Intelligent Browser,Intelligent Agent and Intelligent Information Push are introduced.Then the related key techniques are presented.At last,a framework of Intelligent Information Push System is discussed.     

基于神经网络的知识获取

本文提出了用基于规则专家系统与神经网络的集成，该系统实现了从实例中自动获取知识的功能．在产生和控制不完全情况方面提高了专家系统的推理能力．它使用无导师学习算法的神经网络来获取正规数据，并用一个符号生成器把这些正规的数据变换成规则．生成规则和训练后的神经网络作为知识库嵌于专家系统中．在诊断阶段，为了诊断不明情况，可同时使用知识库和人类专家的知识，而且系统可以利用训练过的神经网络的综合能力进行诊断，并使不相符数据完整化．     

基于神经网络的交互式自动获取知识的N－R方法

本文为解决知识系统构造过程中的瓶颈问题──知识获取，提出了一种基于神经网络ＮＮ（ｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋ）的自动获取多级推理产生式规则的Ｎ－Ｒ方法，该方法采用了特有的ＮＮ结构模型和相应的学习算法，使得ＮＮ在学习过程中动态确定隐层节点数的同时，也产生了样例集中没有定义的新概念，学习后的ＮＮ能用本文提出的转换算法转换成推理网络，最终方便地得到产生式规则集.     

基于耦合CNN评分预测模型的个性化商品推荐

电子商务中大量评论数据蕴含着丰富的信息,该信息有助于解决个性化推荐系统存在的数据稀疏问题.为了充分挖掘评论数据蕴含的价值,提高商品推荐的准确率,本文提出了基于耦合CNN评分预测模型的个性化商品推荐方法.该方法首先利用耦合CNN构建评分预测模型,将耦合CNN分为用户网络和商品网络,划分成输入层、卷积层、输出层和共享层;用户评论数据和商品评论数据分别从相应网络输入;在评论数据分析时,从字向量角度进行语义分析,同时改变传统的使用单一大小卷积核处理句子的模式,使用多个并行的卷积层,利用大小不同的卷积核对句子进行特征提取;两个网络的输出将共同汇聚于共享层,在共享层使用因子分解机进行评分预测;最后将结果中的高评分商品推荐给用户.经对比实验验证,本文所给方法能够提高商品推荐的准确率.     

基于广义回归神经网络的网络信息资源个性化推荐方法

传统网络信息资源个性化推荐方法无法存储长期信息，导致推荐精度低，召回率高。因此，研究基于广义回归神经网络的网络信息资源个性化推荐方法。首先，获取初始兴趣偏好特征数据，分配相应权重进行归一化处理；其次，确定训练样本的收敛范围，调整权值得到不同层神经元之间的连接权值和阈值，并输出匹配结果；最后，运用过滤推荐算法计算环境网络信息资源偏好和用户网络关系，得到训练样本相似度，生成近似数据集，根据偏好完成个性化推荐。实验结果表明，该方法的召回率最低，推荐准确程度高。     

基于TS模糊神经网络的Fuzzy规则自动获取研究

Fuzzy规则的获取一直是模糊智能系统的一个瓶颈。醉在深入研究TS模糊神经网络的物理意义的基础上,给出了使用遗传算法优化模糊规则集的算法并提出了从训练后的TS模糊神经网络中抽取Fuzzy规则的可操作方法。分析和实验证明,这种方法可以实现且是有效的,对于Fuzzy规则自动获取的研究具有积极的借鉴意义。     

基于用户评价的自动评分方法

提出了一种基于用户评价内容的自动评分方法；分析了常见词语相似度计算方法在情感倾向判断中的不足，并提出了相应的解决方法；分析了情感修饰词对情感倾向的影响，利用社会网络分析中的仿真软件UNICET选择出基准词。实验表明，该自动评分方法与用户实际的评分非常接近，具有一定的合理性。     

基于LM算法的企业资信网络评估模型研究

针对当前企业资信评估方法的不足,提出将基于Levenberg-Marquard(LM)算法的前向多层神经网络用于企业资信评估,并通过MATLAB神经网络工具对其进行模拟计算。实验结果表明,该方法稳定、快捷、预测准确,对企业资信评估有着良好的性能。     

基于视频推荐技术的无线网络视频服务器设计

无线网络视频服务器中视频推荐技术已成为重要技术之一,视频推荐技术是为了用户在使用无线网络是视频务器时,更快的找到感兴趣的视频;采用当前方法对用户进行视频推荐时,未考虑用户的兴趣偏好是否随着时间有所变化,使视频推荐出现偏差;为此,提出一种基于视频推荐技术的无线网络视频服务器设计方法;该方法首先使用无线网络视频服务器硬件部分的MPEG-4进行视频数据采集,并对MPEG-4采集的视频数据进行整理;在由软件部分把采集到的视频数据储存到缓冲区,进行视频缓冲,并建立视频数据队列进行视频数据输送;以计算无线网络视频的相似度来搜索相近视频,将搜索到的视频与目标用户观看过的视频进行对比,对比相似度越接近1,则说明用户对推荐视频感兴趣的几率大,反之越接近-1用户对推荐视频越不感兴趣;此计算方法能有效的从海量视频数据中快速的搜索出目标用户感兴趣视频;实验结果表明,将视频推荐技术应用到无线网络视频中可以迅速准确的搜索出目标用户感兴趣视频。     

一种基于FPGA的高速图像采集及显示电路设计

为了实现高速图像采集和显示,采用CamLink接口和DVI接口来完成视频采集和显示。详细介绍了基于FPGA采集和显示的系统组成,给出了CamLink接口采样模块和DVI显示模块的工作流程及硬件电路实现方式。该硬件电路基于CPCI总线设计,实现了计算机与图像电路之间的高速数据交换。设计中使用的FPGA是Altera公司的EP2S30F672I4,用该FPGA进行配置和验证,测试表明该设计不仅实现了图像高速采集和显示,且使图像清晰、系统稳定可靠。     

武器系统输出数据的视频采集与恢复

为了提取显示器的显示数据,提出一种自动提取视频中显示区域的方法,该方法利用多帧视频图像信息,根据录取的视频图像的特点,采用帧间差分方法,分割出显示区域.然后,针对由于摄像头和显示器刷新率不同带来的阴影问题,采用一种保持对比度的灰度变换方法,消除了阴影的影响,同时增强了视频信息,为后续的图像处理扫清了障碍.     

基于FPGA的高速多路视频数据采集系统

针对同时处理高速多路视频数据的需求,以NiosII软核CPU为核心,通过在FPGA上构建可编程片上系统（Sys—ternOnProgrammableChip,SOPC）,利用SOPC系统自定义外设接口,配合DMA技术,完成对A／D转换后的多路视频数据的同时解码采集。视频解码模块采用滑动窗法快速检测定时基准信号。FPGA可重构的特性可以使系统根据实际应用需要在原方案基础上扩展、裁减功能模块,并根据资源情况重构系统,达到资源与效率的最优匹配。     

CPLD在视频采集系统中的应用和设计

主要描述了CPLD(Complex Programmable Logic Device)在电子系统设计中的应用。文章介绍了CPLD的基本概念，然后通过CPLD在视频采集系统中的具体应用设计，对如何利用CPLD进行设计进行了阐述，最后是在设计中的一些体会。     

基于ARM的视频数据采集传输系统的设计与实现

对基于ARM的视频数据采集传输系统进行研究及设计,通过ARM新一代嵌入式开发平台,与现在流行的互联网及无线传输技术相结合,实现视频数据的采集和远程数据的传输。设计中采用嵌入式Linux系统通过USB摄像头进行视频数据的采集,解决图像的格式转换和MJPEG编码压缩的数据处理,以及通过软件的设计实现MJPEG格式文件到流媒体输出等问题,最终实现视频数据采集和传输。本系统有以下几个方面的应用:家庭环境的实时监测、家居的智能化控制、高危车间厂房无线监控与控制、中长距离的家庭视频通讯、企业实时视频监控等。     

视频图像边缘实时检测系统的DSP实现

在研究视频图像实时处理系统的基础上,以TI公司的DSP芯片（TMS320C5000）为硬件开发平台,以Code Composer Studio为软件开发环境,通过硬件设计和软件编程实现视频图像中动态目标的获取、边缘检测;针对传统实现方法的长延时实时处理性差等不足,文章利用CCS对程序中的关键代码进行了优化,并在仿真系统的实验平台上进行了调试;结果证明系统的软件的运行效率得到了提高,达到了实时性的要求;该系统结合了软件算法的灵活性和硬件DSP的高速度,能够对视频图像进行真正意义上的实时处理。     

实时全自动视频拼接方法

在视频拼接中,配准的误差和运动物体都会给拼接结果带来鬼影,简单的融合方法会带来图像高频内容的丢失,复杂的融合算法则难以满足实时性。针对上述问题,使用一种改进的快速检测Harris算子以及改进的RANSAC算法来减少图像配准误差,结合捆绑调整进行全局调整,并提出新的融合方法。通过对重叠区域边界的求取和形态学腐蚀运算,确定需要融合的像素,结合三角函数作为权值来进行融合。大量的实验结果表明,该方法具有良好的实时拼接效果。     

视频延长信号的自动校色方法

针对视频延长设备在工程现场装配调节的不使,提出了一种视频延长信号的自动校色方法.通过颜色传感器探头在标定模式与校正模式下的交替工作,与接收器、显示器形成闭环反馈回路,结合时间最优PID算法实现红绿蓝等视频参数的自动调节,使视频信号在非延长状态和延长后达到画面色彩的一致.