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刘昊天姜海燕舒欣徐彦伍艳莲郭小清 《数据采集与处理》2017,32(6):1239-1247
针对多物种鸟声识别中多物种鸟声样本不足的问题,尝试采用单物种鸟声样本训练多物种鸟声识别模型,并提出一种基于特征迁移的多物种鸟声识别方法。该方法引入特征迁移学习算法,利用最大均值差异(Maximum mean discrepancy,MMD)度量鸟声样本特征分布差异,将不同分布的单物种鸟声和多物种鸟声的音频特征映射为同分布的潜在音频特征,再基于同分布的音频特征构造识别模型。使得单物种鸟声样本训练的识别模型也能够适用于多物种鸟声识别
。在自然形成的多物种鸟声数据集上,算法在4项多标记评价指标上都取得了较好的识别效果;在人工构造的多物种鸟声数据集上对比试验表明,基于特征迁移的识别算法在单个物种上的正确识别率相较于对比算法最高提升了20%。 相似文献
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强化学习是解决自适应问题的重要方法,被广泛地应用于连续状态下的学习控制,然而存在效率不高和收敛速度较慢的问题.在运用反向传播(back propagation,BP)神经网络基础上,结合资格迹方法提出一种算法,实现了强化学习过程的多步更新.解决了输出层的局部梯度向隐层节点的反向传播问题,从而实现了神经网络隐层权值的快速更新,并提供一个算法描述.提出了一种改进的残差法,在神经网络的训练过程中将各层权值进行线性优化加权,既获得了梯度下降法的学习速度又获得了残差梯度法的收敛性能,将其应用于神经网络隐层的权值更新,改善了值函数的收敛性能.通过一个倒立摆平衡系统仿真实验,对算法进行了验证和分析.结果显示,经过较短时间的学习,本方法能成功地控制倒立摆,显著提高了学习效率. 相似文献
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脉冲神经元是一种新颖的人工神经元模型,其有监督学习的目的是通过学习使得神经元激发出一串通过精确时间编码来表达特定信息的脉冲序列,故称为脉冲序列学习。针对单神经元的脉冲序列学习应用价值显著、理论基础多样、影响因素众多的特点,对已有脉冲序列学习方法进行了综述对比。首先介绍了脉冲神经元模型与脉冲序列学习的基本概念;然后详细介绍了典型的脉冲序列学习方法,指出了每种方法的理论基础和突触权值调整方式;最后通过实验比较了这些学习方法的性能,系统总结了每种方法的特点,并且讨论了脉冲序列学习的研究现状和进一步的发展方向。该研究结果有助于脉冲序列学习方法的综合应用。 相似文献
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目的 2014年3月19日顺义区某工地食堂,多人午餐后短时间内陆续出现胃部灼烧感、恶心、呕吐等症状到医疗机构就诊。顺义区疾病预防控制中心应急人员为查明致病原因,控制疾病发展,减小疾病造成的危害,开展流行病学调查工作。方法运用描述性流行病学方法,结合食品卫生学调查和实验室检验对致病原因进行调查,同时开展溯源调查。结果调查显示患者临床症状主要为恶心、呕吐、头晕、胃部灼烧感,潜伏期为18 min,符合化学性物质造成中毒的特征;19日午餐为可疑餐次;厨师午餐制作前5道菜所用"盐"状白色粉末为引起本次中毒可疑物质;对白色粉末化学成分进行分析为氟硅酸镁。结论本次事故是一起厨师误将工业化学品当食盐引起的食物中毒,中毒人数32人。 相似文献
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