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针对深度Q学习算法在机器人路径规划中的过估计问题,提出一种动态融合深度双Q算法(dynamic target doub-le deep Q network,DTDDQN).通过动态融合DDQN和平均DQN的先验知识进行网络参数训练,前期以较大权重的DDQN优化目标对估计网络进行网络训练和先验知识的积累,随着学习的深入,... 相似文献
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对基于机器视觉的人体动作识别的成果进行研究,为提高视频数据集中人体动作的识别率,提出一种改进的深度网络模型。采用稠密光流方法处理数据,结合二维卷积神经网络(2DCNN)、三维卷积神经网络(3DCNN)和长短期记忆神经网络(LSTM)对动作特征进行提取,利用Softmax分类器识别分类。通过KTH数据集进行实验对比验证,分析结果表明,改进模型相比其它已有模型具有更高的识别率,动作识别效果更优。 相似文献
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传统Canny算子因良好的边缘检测效果得到了广泛应用. 在钛合金叶片边缘检测过程中,由于复杂的周围环境,导致处理后的图像容易出现检测结果不连续的情况. 为此提出基于部分非极大值抑制的改进Canny算子. 在梯度非极大值抑制过程中,将极大值点作为候选边缘点;将非极大值二次筛选,保留8邻域内候选边缘点不相邻的非极大值点;采用最大类间方差法(Otsu)进行阈值选取,增加自适应性. 结果表明,处理时间保持不增加的情况下,连续性得到提高,连通点占边缘点总数量的比例由0.686提升到0.904,边缘检测效果良好. 相似文献
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为解决在线学习当中,学习者行为的数量远少于在线课程的样本总数所产生的数据稀疏问题,提出一种基于多任务自编码器的课程推荐模型(multi-task autoencoder course recommendation model,MAEM)。通过分析学习者的学习行为,将总体任务分为两个子任务:任务一是学习者浏览课程章节列表行为,任务二是完成课程50%的学习行为,通过共享网络底部的隐藏层提高泛化能力。模型总体划分为共享嵌入、自编码器与分解预测、任务组合3个模块,3个模块协同工作,旨在突破训练数据稀疏问题。将MAEM与7种常用的推荐算法比较,实验结果表明,MAEM算法优于7种热门的推荐算法,验证了其在课程推荐中的有效性。 相似文献
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分离工程实验课程是药学、农学、生物学、食品科学等自然科学专业的一门重要本科专业实践课程。以吉林化工学院生物制药专业为例,通过增设自主设计试验、合理调整实验和生产实习方案、增加综合性实验比重、注重实验原理和过程考核,使学生在实验中变被动为主动,以衔接本科毕业后的下一个阶段学习或工作。 相似文献
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发酵工程实验是生物制药专业核心实验教学课程,是以多门理论课为基础实验课。本文以吉林化工学院生物制药专业实验教学为观察对象,拟对发酵工程实验的教学内容、方式和考核进行改革探索。研究结果表明:优化教学内容,有效构建了应用型课程体系;调整教学方式,有效建立了多元化教学模式;改革考核方式,客观评价了学生综合素质。发酵工程实验教学改革实践有机契合了工程师成长摇篮的教学特色。 相似文献