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深度学习认知计算综述 总被引:6,自引:8,他引:6
随着大数据和智能时代的到来,机器学习的研究重心已开始从感知领域转移到认知计算(Cognitive computing,CC)领域,如何提升对大规模数据的认知能力已成为智能科学与技术的一大研究热点,最近的深度学习有望开启大数据认知计算领域的研究新热潮.本文总结了近年来大数据环境下基于深度学习的认知计算研究进展,分别从深度学习数据表示、认知模型、深度学习并行计算及其应用等方面进行了前沿概况、比较和分析,对面向大数据的深度学习认知计算的挑战和发展趋势进行了总结、思考与展望. 相似文献
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入侵检测系统中特征匹配的改进 总被引:5,自引:0,他引:5
有效的入侵检测是保证系统安全所必不可少的。特征匹配是现有入侵检测系统所使用的基本方法。网络的高速发展,现有的特征匹配方法已成了高速网络环境下入侵检测的瓶颈。文章论述了通过在现有匹配方法的基础上引入协议分析的多层次入侵检测匹配,能减小目标匹配范围,提高系统检测效率。 相似文献
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提出了一种基于小生境遗传算法的SVM和Gabor参数优化的车辆检测方法。充分考虑SVM的模型选择和前期的特征提取有着紧密联系的特点,将SVM的参数和Gabor的参数优化有效结合,利用分类精度、惩罚因子以及支持向量个数构造适应度函数,运用小生境遗传算法训练SVM模型,可有效提高SVM的分类精度,减少特征量的个数,降低时间复杂度。实验结果表明,车辆检测平均实验精度可达到98.675%,仅需30个特征量,基本可以满足实时性的要求。 相似文献
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针对基于分块的图像融合中分块裂痕和实际融合特征的不确定等问题,提出一种结合支持向量机(SVM)和模糊神经网络(FNN)的多聚焦图像融合新方法。首先,通过模糊C均值聚类(FCM)和SVM获得FNN的网络参数,利用构建的模糊神经网络,将分割的图像块分成清晰区域、模糊区域和过渡区域三类;然后用模糊神经网络的反模糊化输出作为权值因子对三类区域进行加权融合,输出融合的多聚焦图像。最后,通过均方根误差、平均绝对误差和峰值信噪比等指标对多种融合算法进行融合质量评价。实验结果表明,提出的融合算法鲁棒性和计算性能较好,基本满足实际图像融合的需求,且融合质量评价也表明本文方法优于现有的融合算法。 相似文献
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电子考试中动态抽题算法的应用研究与实现 总被引:1,自引:0,他引:1
有效、公正、公平的考试是现代电子考试系统所必不可少的。运用项目反应理论的参数模型,建立了一种动态抽题算法,并在此基础上设计了一种基于动态抽题算法的考试系统。该系统能有效地提高电子考试系统的公正性、公平性。 相似文献