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传统基于支持向量机的不平衡数据分类算法包含矩阵运算,无法应用于大规模的不平衡数据集。针对这种情况,提出基于差分孪生卷积神经网络的大规模不平衡数据分类算法。设计差分卷积机制增强卷积神经网络的深度结构表示能力,在不改变滤波器数量的情况下提高模型的判别能力。通过差分孪生卷积神经网络分别优化每个类的特征图,每个类关联多个超平面,根据输入样本与超平面的距离决定输出样本的类标签。基于多组不平衡数据集的实验结果表明,该算法实现了较好的分类性能。 相似文献
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提升卷积神经网络的泛化能力和降低过拟合的风险是深度卷积神经网络的研究重点。遮挡是影响卷积神经网络泛化能力的关键因素之一,通常希望经过复杂训练得到的模型能够对遮挡图像有良好的泛化性。为了降低模型过拟合的风险和提升模型对随机遮挡图像识别的鲁棒性,提出了激活区域处理算法,在训练过程中对某一卷积层的最大激活特征图进行处理后对输入图像进行遮挡,然后将被遮挡的新图像作为网络的新输入并继续训练模型。实验结果表明,提出的算法能够提高多种卷积神经网络模型在不同数据集上的分类性能,并且训练好的模型对随机遮挡图像的识别具有非常好的鲁棒性。 相似文献
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针对目前服装分类算法在解决多类别服装分类问题时分类精度一般的问题,提出了一种基于残差的优化卷积神经网络服装分类算法,在网络中使用了如下三种优化方法:(1)调整批量归一化层、激活函数层与卷积层在网络中的排列顺序;(2)"池化层+卷积层"的并行池化结构;(3)使用全局均值池化层替换全连接层。经过由香港中文大学多媒体实验室提供的多类别大型服装数据集(DeepFashion)和标准数据集CIFAR-10上的实验表明,所提出的网络模型在处理图片的速度和分类精度方面都优于VGGNet和AlexNet,且得到了目前为止已知的在DeepFashion数据集上最好的分类准确率。该网络也可以更好地应用于目标检测和图像分割领域。 相似文献
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张婷 《计算技术与自动化》2022,(3):71-76
以提升非平衡大数据集群数据调度的高效性、准确性、安全性为目的,提出基于无限深度神经网络的非平衡大数据集群匿名化调度算法。数据采集模块利用传感器采集非平衡大数据集群中各节点服务器的数据信息,传输至数据分类模块的深度最小最大概率机中,通过卷积神经网络的端对端方式,训练获得的非平衡大数据,提取原始大数据高级特征,以最小最大概率机作为分类器,实现非平衡大数据的分类;应用数据匿名化模块的K-匿名化算法匿名化处理分类后的数据信息,经数据调度模块中基于蚁群算法的负载均衡调度方法,进行非平衡大数据集群各节点、任务的实时调度。实验结果表明:该算法可提升非平衡大数据的分类准确度,降低信息损失率、泄密风险,并可充分调度优势节点与空闲节点实现任务的均衡分配,提升非平衡大数据集群的任务调度能力。 相似文献
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肺部的检查是每年体检的重要一部分。体检中有成百上千的病例,而每个病例中含有许多的肺部横切面CT图像。这些都需要专业医生去逐个筛查出存在肺结节的病例,不仅工作量大而且存在误筛的可能。针对上述问题,把卷积神经网络(CNN)引入筛查存在肺结节的CT图像诊断,提出一种基于CNN的分类算法。在LIDC数据库的实验结果表明,对比应用广泛的lenet-5网络和传统方法等,使用自定义的卷积神经网络将分类的正确率提升了4到10个百分点不等。AUC值为0.821?6,也是几个分类器中最大的。相比于其他方法,该方法能较为准确地识别肺部CT图像,可以为临床诊断提供较为客观的参考。 相似文献
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纺织品起毛起球等级难以做到精确评定,且主观因素会影响判定结果,为了实现纺织品起毛起球的人工智能评定,论文设计了一种基于卷积神经网络算法的纺织品毛球评定方法.建立了11层结构的CNN毛球评定模型,通过合理设计卷积层和池化层,实现了对纺织品毛球的有效智能评定.实验结果表明该评定模型综合准确率达到84.87%,具有客观性和实用性. 相似文献
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非平衡问题是数据挖掘领域中普遍存在的一个问题,数据的偏态分布会使得分类器的分类效果不理想.卷积神经网络作为一种高效的数据挖掘工具,被广泛应用于分类任务,但其训练过程若受到数据非平衡的不利影响,则将导致少数类的分类准确率下降.针对二分类非平衡数据分类问题,文中提出了一种基于代价敏感卷积神经网络的非平衡问题混合方法.首先将... 相似文献
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以卷积神经网络(CNN)为代表的深度学习模型主要面向图像、语音等均匀采样的同质欧氏空间数据,通常不适用于大量存在于工业等领域的异质、非均匀稀疏采样的结构化数据。针对异质、非均匀稀疏采样结构化数据集的预测任务,提出一种基于k近邻(kNN)算法和CNN的超球卷积神经网络学习模型。通过kNN预处理建立各样本在高维属性空间中的结构关系,将样本邻域内各样本的标记作为其属性重构样本集合,实现数据属性集从异质到同质的转化,进而通过合理设计CNN的卷积窗,有效提取和利用各样本的邻域空间中样本的标记分布特征,完成对未知样本的预测。在不同邻域尺度、软硬标记以及混淆非混淆等条件下进行实验,结果表明,该模型预测准确率达到98.04%,其准确率和召回率较FC-CNN、CNN、kNN和Radar-CNN算法分别提升0.28%~1.66%和4.78%~31.92%。 相似文献
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针对复杂卷积神经网络(CNN)在中小型人脸数据库中的识别结果容易出现过拟合现象,提出一种基于改进CNN网络与集成学习的人脸识别算法。改进CNN网络结合平面网络和残差网络的特点,采用平均池化层代替全连接层,使得网络结构简单且可移植性强。在改进CNN网络的基础上,利用基于投票法的集成学习策略将所有个体学习器结果凸组合为最终结果,实现更准确的人脸识别。实验结果表明,该算法在Color FERET、AR和ORL人脸数据库上的识别准确率分别达到98.89%、99.67%和100%,并且具有较快的收敛速度。 相似文献
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目前而言,我国标识识别技术正处于飞速发展阶段,具体体现在处理精度、再现性、灵活性、适用面、信息压缩等方面,但是,在实际发展过程中,该技术的发展还是受到了实际需求的限制.深度学习模型运算量大,难以在轻量级嵌入式设备上运行,工业生产中噪声种类繁多复杂,影响识别准确性.针对上述问题,本文提出一种基于卷积神经网络的标识识别技术,利用改进的Canny边缘检测算法,来增强对边缘信息提取时的鲁棒性,实现在高噪声环境下对标识牌精准提取.另外为了进一步提高识别准确率,本文利用CNN和椭圆拟合相结合的思路,把模型识别结果和椭圆拟合结果相结合来判别识别的准确性,在增加少量运算量的同时提高识别准确率. 相似文献
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传统的图像融合算法多有计算复杂程度高、不能有效提取图像纹理等不足,为了弥补以上传统算法,提出了一种基于孪生卷积神经网络(Siamese Convolutional Neural Network,Siamese CNN)的图像融合方法.首先,用孪生卷积神经网络生成一个权重图,该权重图包含了来自两个待融合图像的全部像素信息.然后,用图像金字塔对像素以多尺度的方式进行融合,并且采用了局部相似性策略自适应调整分解系数的融合模式.最后,和现存的几种图像融合的方法进行了对比.实验证明,该方法有较好的融合效果,具有一定的可实用性. 相似文献
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