Results 71 to 80 of about 2,013 (147)
Predictive modeling of the development height of water-conducting fracture zones in mines in Shandong mining area [PDF]
Predicting the development height of the hydraulic fracture zone is vital to safe coal mining. This study first analyzed the development patterns of hydraulic fracture zones under similar mining conditions.
DOU Xuan, LI Ye, XIA Zhicun, XU Dongjing
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Modulation recognition method based on multi-inputs convolution neural network [PDF]
, 2019 In order to identify the main modulation modes adopted in current satellite communication systems,a signal modulation recognition algorithm based on multi-inputs convolution neural network was proposed.With the prior information of the signals and ...
Guang LI +4 more
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野生动物学报, 2023 针对使用粪便显微分析法时对食草动物粪便中植物表皮细胞人工分类困难且效率低的问题，提出一种基于多轴注意力的双通道神经网络分类方法，用于自动识别显微镜下食草动物粪便中残留的植物表皮细胞种类。首先，获取粪便中残留的植物表皮细胞图像，作为神经网络模型的输入；引入多轴注意力机制提高网络特征提取能力，同时降低注意力导致的计算复杂度；构建局部和全局通道，提高网络对植物表皮细胞图像信息的获取能力；最后将2个通道提取的特征进行融合，完成对植物种类的识别。此外，应用移动倒置瓶颈卷积（MBConv）模块进行模型的轻量化处理 ...
马光凯 +4 more
doaj
, 2018 图像分类问题包含两个重要的部分:特征提取器和分类器.多年来研究人员一直将精力投入到特征表示中,对于分类器却仅进行局部调参.基于一个性能优异的分类器与特征表示对图像分类系统同等重要的思想,提出了基于卷积特征的栈自编码器(stacked autoencoder on convolutional feature maps,SACF)的分类系统,并在数据集CUB-200和VGGflower上进行了实验,对比了SACF与基于卷积特征和多层感知机的卷积神经网络(CNN)分类系统的分类效果 ...
曹冬林 +4 more
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Review of Deep Learning Applications in Unmanned Aerial Vehicle Remote Sensing Images of Grass Plants [PDF]
The invasion of grass species competes for resources necessary for the growth of crops, significantly affecting crop yield and quality. Grasses such as the Artemisia genus release allergenic pollen, causing allergic reactions and impacting human health ...
LI Shaobo, WANG Xiaoqiang, GUO Libiao, HONG Ying, WANG Zhiguo
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, 2018 由于姿态、光照、尺度等原因,卷积神经网络需要学习出具有强判别力的特征才能应对复杂场景下的人脸检测问题。受卷积神经网络中特定特征层感受野大小限制,单独一层的特征无法应对多姿态多尺度的人脸,为此提出了串联不同大小感受野的多层特征融合方法用于检测多元化的人脸;同时,通过引入加权降低得分的方法,改进了目前常用的非极大值抑制算法,用于处理由于遮挡造成的相邻人脸的漏检问题。在FDDB和WiderFace两个数据集上的实验结果显示,文中提出的多层特征融合方法能显著提升检测结果 ...
李绍滋, 王成济, 罗志明, 钟准
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Deep Spherical Panoramic Representation for 3D Shape Recognition [PDF]
, 2017 三维形状识别是近年来较为热门的研究方向,针对其中的三维模型形状的表达方法和识别问题,提出一种多分支卷积神经网络下的三维模型识别方法.该方法通过对; 三维模型进行球面深度投影得到球面全景图;为了提高识别精度,将每个模型的球面全景图从多个角度展开,创建多幅平面图像作为识别系统的输入;识别系统使用; 多分支的卷积神经网络,并将多幅全景图进行整合分析,最终得到一个三维模型的识别结果.对三维模型进行分类和检索的实验结果表明,文中方法的识别效果优于; 近年来的前沿方法 ...
冯元力 +5 more
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MLICP-CNN:基于CNN与ICP的多标记胸片置信诊断模型 [PDF]
, 2019 针对胸片的多标记预测集缺少可校准性的缺陷,提出一种基于卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)与归纳一致性预测器(Inductive Conformal Prediction,ICP)的多标记胸片置信诊断模型MLICP-CNN。该模型将学习数据划分为训练集和校准集,通过使用CNN从训练集中学习出规则D。基于规则D和校准集使用算法随机性对被测数据进行置信预测,即为每个被测数据提供附带置信度的多标记预测集。在对Chest X-ray14胸片数据集的实验结果表明 ...
何霆 +5 more
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Convolutional neural network model over encrypted data based on functional encryption [PDF]
Currently, homomorphic encryption, secure multi-party computation, and other encryption schemes are used to protect the privacy of sensitive data in outsourced convolutional neural network (CNN) models.However, the computational and communication ...
Chen WANG, Jian XU, Jiarun LI
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Dianci bileiqi, 2022 由于许多输电线路处于强风沙区域，其对绝缘子的破坏尤为严重，因此对输电线路绝缘子进行检测无疑是重中之重。笔者针对现阶段强风沙环境下基于深度学习的球机远程检测精确度不高的问题进行了研究。为提高强风沙环境下绝缘子检测的精确度，提出一种基于卷积神经网络的Ms-Net绝缘子目标识别算法。Ms-Net网络为提高目标检测精确度以及缩短训练时间，将Mask R-CNN的101层卷积层改进为56层，并且在特征提取的第2至第5阶段的每个残差块前引入基于注意力机制的挤压与激励网络(SENet)结构 ...
金维旭 +4 more
doaj