Results 21 to 30 of about 2,242 (157)
Computer vision model for the detection of canine pododermatitis and neoplasia of the paw
Veterinary Dermatology, Volume 35, Issue 2, Page 138-147, April 2024.Background – Artificial intelligence (AI) has been used successfully in human dermatology. AI utilises convolutional neural networks (CNN) to accomplish tasks such as image classification, object detection and segmentation, facilitating early diagnosis.
Andrew Smith +7 more
wiley +1 more source
Improved BP neural network combined with semi-supervised algorithm and its application on text classification [PDF]
, 2017 随着大数据时代的来临，挖掘数据潜在的价值成为了各领域学者、工作者致力于研究的课题之一。文本数据承载着大量的信息，垃圾文本分类作为文本挖掘中经典的课题之一，虽然已经有了长足的发展，但提升垃圾文本分类器的精度一直都是人们追求的目标。BP神经网络模型是一种非常有效的非线性模型，它通过模拟生物神经网络，可以较好的拟合线性不可分的数据，是进行分类问题的常用模型之一。现今，文本数据呈爆炸式增长，呈现数据量大、高纬度、“有标签”数据少“未标签”数据多等特点，传统的BP神经网络已不能很好地解决这些问题。本篇论文中 ...
陈欣
core
Dizhen xuebao, 2021 本文以提高地震数据的成像质量为目标，提出一种智能的卷积神经网络降噪框架，从带有噪声的地震数据中自适应地学习地震信号。为了加速网络训练和避免训练时出现梯度消失现象，我们在网络中加入残差学习和批标准化的方法，并采用了ReLU激活函数和Adam优化算法优化网络。此外，Marmousi和F3数据集被用来对网络进行训练和测试，经过充分训练的网络不仅能在学习中保留地震数据特征，而且能去除随机噪声。首先充分地训练网络，从中提取出随机噪声，并保留学习到的地震数据特征，之后通过重建地震数据估算测试集中的波形特征 ...
Tian Chen, Yuanyuan Yi
doaj +1 more source
Gaoya dianqi, 2005 综合自适应遗传算法和BP算法各自的优点,构造了基于两者混合训练的神经网络,应用到GIS局部放电超高频的模式识别。分别用基于自适应遗传算法的神经网络、基于BP算法的神经网络,以及基于自适应遗传算法和BP算法混合训练的神经网络对用局部放电超高频检测系统检测到的GIS中4种模式的局部放电进行了识别。实验结果表明,基于自适应遗传算法和BP算法混合训练的神经网络提高了神经网络训练的收敛速度,保证了收敛的可靠性,具有较高的识别率和较强的泛化能力。
印华 +4 more
doaj
基于显著性信息的Fit CutMix数据增强算法在医学影像上的应用
智能科学与技术学报, 2023 深度卷积神经网络是图像分类领域的主流算法之一，但是其训练需要大量标注数据，在阿尔茨海默病医学影像等小数据集上易出现过拟合现象。数据增强算法可以用于扩充数据量，其中 CutMix 数据增强算法近来被广泛应用，但是现有方法生成的增强图像往往忽略原始图像显著区域，且增强图像的标签设计考虑的因素较为单一。针对这些问题，提出Fit CutMix数据增强算法。该算法一是利用基于显著性极值迁移的区域替换策略生成增强样本，集中源样本与目标样本中显著性高的区域；二是综合源样本与目标样本的面积和显著性信息赋予增强样本标签 ...
罗欣欢, 王奕璇, 李炜, 陈曦
doaj +1 more source
probability neural network based on particle swarm optimization algorithm [PDF]
, 2016 标签分布学习是近几年发展起来的解决多标签分类问题的方法。该方法基于这样的假设：属于不同标签的实例可能会存在部分的共同特征，因此在学习过程中，每个实例都可以对不同的标签做出贡献，这极大地降低了学习的难度。条件概率神经网络作为解决这个模型的算法，在进行分类时具有独特的优势，然而如何对其进行有效的训练，从而找到最优参数却是一个困难的问题。 本文对条件概率神经网络的优化进行了研究，在考虑标签分布的性质和条件概率神经网络的结构特点之后，从三个方面改进了条件概率神经网络，并将改进的条件概率神经网络应用于年龄估计问题，
徐骏捷
core
Gaoya dianqi, 2004 利用变压器的油色谱试验数据对神经网络进行训练,将训练后的神经网络用于变压器的状态诊断。同时利用遗传算法优化神经网络的结构。算例结果表明,利用遗传算法和神经网络相结合的人工智能方法可以有效地诊断变压器的状态。
戴仁昶, 赵寿生
doaj
Gaoya dianqi, 2018 针对BP神经网络在变压器故障诊断上存在的不足,提出基于ACS-SA文化基因算法的BP神经网络变压器故障诊断方法。在实际系统中,针对缺乏准确的变量参数估计,将边界变异策略和自适应步长策略引入标准布谷鸟算法中;提出一种在改进的布谷鸟算法中结合局部搜索策略的文化基因算法;建立BP神经网络变压器故障诊断模型,并用文化基因布谷鸟算法优化BP神经网络的权值和阈值。仿真实验及对比研究结果表明,该算法能准确有效地识别变压器的故障类型,较其他算法（CS-BP神经网络算法和POS-BP神经网络算法）有更高的准确率 ...
李笑竹 +5 more
doaj
Research on Energy Saving of Air-condition Control System [PDF]
, 2006 以自适应预测算法和BP人工神经网络算法为基础,对中央空调控制系统的控制算法作出改进,以提高节能效率。并在Atmel9200芯片上加以实现和优化。实验结果表明 ...
倪子伟, 林凡, 陈国武
core
Jixie chuandong, 2004 将模糊逻辑理论和遗传算法引入高阶BP神经网络中 ,讨论了高阶模糊BP神经网络的特征值的提取、结构、特点、二阶算法以及遗传算法 ,并将该神经网络模型用于齿轮的故障诊断中 ,试验表明基于遗传算法的高阶模糊BP神经网络对齿轮故障模式具有稳定、准确的识别能力 ,是一种行之有效的新型诊断方法。
戚晓利, 潘紫微
doaj