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131.
冯畅 《计算机工程与设计》2015,(3):759-762,801
针对深度神经网络中常用的激活函数具有非线性和计算复杂度高的特点,提出使用正线性函数代替常用非线性函数作为深度神经网络的激活函数。基于正线性激活函数建立的深度神经网络模型计算复杂度低,能得到稀疏表示,与人类大脑信息感知具有一致性。通过图像分类任务验证了正线性激活函数在深度神经网络中应用的有效性。 相似文献
132.
133.
134.
Ob ject recognition has many applications in human-machine interaction and multimedia retrieval. However, due to large intra-class variability and inter-class similarity, accurate recognition relying o... 相似文献
135.
136.
目标多属性序列类数据不能直接与数据库中的区间类数据融合识别, 对此, 提出一种基于云变换的序列-区间异类数据识别算法. 对目标多属性序列数据进行频数计算形成频率分布函数, 并进行虚警检测, 实施云变换形成云簇, 提取云簇特征, 再根据3 En 准则形成云滴区间, 实现了序列型数据的区间化表示. 进一步, 利用一种区间多属性识别判定准则进行识别判定, 得到识别结果, 解决了序列-区间异类数据的识别问题. 仿真实验结果验证了该算法对序列-区间异类数据识别的有效性.
相似文献137.
138.
在人脸识别领域应用张量奇异值分解( TSVD)来进行人脸特征的表示和提取,克服了过去的提取方法,如主成分分析法( PCA)等过于依赖拍摄条件的缺点。 TSVD将数据转换成三维线性模型,所以能避免二维线性方法中条件改变则精确度下降的问题,使得识别算法在变化的条件下获得了相对稳定的结果。在此基础上对算法进行了优化,利用矩阵分解,在不影响算法正确率的情况下,有效减少计算量,提高算法效率。基于Matlab对该算法进行了四组实验,并将结果与用PCA方法得到的结果对比,验证了该识别算法在变化条件下显著的正确性以及稳定性;同时,对优化的TSVD算法进行了实验验证,在数据量较大的情况下,该算法速度明显提高。 相似文献
139.
王雪飞 《计算机工程与应用》2015,(10)
以古民居的分布与发展演变为变量参数所形成的古村落拓扑图,通过对Lebesgue测度计算形成几何拟合数值曲线,在引入优美图优美标号的基础上,形成对村落优美度η的勒贝格测度值,在古村落发育(时间增长)过程中,η值是单调变化的。以徽州地区存在1000年古村落google卫星图像为基础,结合历史文献获得不同年代民居拓扑图,依据上述方法对村落拓扑中优美图进行统计量化,定义出村落优美度值η。结论认为η介于8000左右时,村落民居年代人文分布丰富;而低于6000时村落民居数量发展上升,但人文资料零乱;在700年左右的村落中,η值稳定在9600附近,呈现出古村落的明显拓扑特征。通过村落优美度按年代变化的η值曲线,对村落的(年代)演变做了分析。 相似文献
140.
加强汉语复句信息处理研究对中文信息处理具有重要意义。该文介绍了汉语复句信息工程的概况,将复句知识建模、关系标记识别、非分句识别、复句句法语义关系判定、复句知识库建设等成果条理化,结合已有成果的研究视角、方法及关注焦点来分析复句信息处理的研究现状,并对其发展趋势进行了展望。 相似文献