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信息传递增强的神经机器翻译 认领
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作者 史小静 宁秋怡 +1 位作者 季佰军 段湘煜 《计算机工程与科学》 北大核心 2021年第1期134-141,共8页
神经机器翻译领域中多层神经网络结构能够显著提升翻译效果,但是多层神经网络结构存在信息传递的退化问题。为了缓解这一问题,提出了层间和子层间信息融合传递增强的方法,增强多层神经网络的层与层之间信息传递的能力。通过引入“保留... 神经机器翻译领域中多层神经网络结构能够显著提升翻译效果,但是多层神经网络结构存在信息传递的退化问题。为了缓解这一问题,提出了层间和子层间信息融合传递增强的方法,增强多层神经网络的层与层之间信息传递的能力。通过引入“保留门”机制来控制融合信息的传递权重,将融合信息与当前层的输出信息连接共同作为下一层的输入,使得信息传递更加充分。在目前最先进的多层神经网络Transformer上进行相关的实验,在中英和德英翻译任务上的实验结果表明,该信息传递增强方法相比于基线系统,BLEU得分分别提高了0.66和0.42。 展开更多
关键词 神经网络 神经机器翻译 信息传递 信息退化 残差网络 门机制
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基于IF-PGN模型的短文本摘要生成 认领
2
作者 孙岩 李晶 《佳木斯大学学报:自然科学版》 CAS 2021年第1期41-44,共4页
针对以往提出的模型生成的摘要准确性不够,且含有过多冗余信息的问题,提出一种生成式文本摘要模型--信息过滤-指针生成网络。该模型对神经网络编码解码结构进行扩展,引入信息过滤网络和指针生成网络,可以有效地捕获原文信息,免于无效信... 针对以往提出的模型生成的摘要准确性不够,且含有过多冗余信息的问题,提出一种生成式文本摘要模型--信息过滤-指针生成网络。该模型对神经网络编码解码结构进行扩展,引入信息过滤网络和指针生成网络,可以有效地捕获原文信息,免于无效信息的影响,且让指针网络的复制概率更加准确,生成的摘要内容更加丰富、连贯。在CNN/Ddily Mail数据集上的实验结果表明, ROUGE指标有明显提升。 展开更多
关键词 生成式摘要 神经网络 指针生成网络 信息过滤
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一种配电主设备分布式状态传感器可靠性评估方法 认领
3
作者 张世栋 左新斌 +3 位作者 孙勇 邵志敏 杨珊珊 李元诚 《华北电力大学学报:自然科学版》 CAS 北大核心 2021年第1期33-41,共9页
分布式状态传感器可用来实时监测配电主设备,提高电力系统稳定性和用户体验,其可靠性对电网安全稳定运行至关重要。提出一种配电主设备分布式状态传感器可靠性评估方法,基于自注意力机制的时空图卷积神经网络(Self-attention based spat... 分布式状态传感器可用来实时监测配电主设备,提高电力系统稳定性和用户体验,其可靠性对电网安全稳定运行至关重要。提出一种配电主设备分布式状态传感器可靠性评估方法,基于自注意力机制的时空图卷积神经网络(Self-attention based spatial-temporal graph convolutional networks,SASTGCN)。首先,从传感器装置形式、信号传输等方面开展可靠性研究,构建了主设备状态传感器可靠性评估指标体系。然后,基于自注意力机制更擅长捕捉数据或特征的内部相关性机制,将自注意力机制融入基于注意力机制的时空图卷积神经网络(Attention based spatial-temporal graph convolutional networks,ASTGCN)中,提出一种新的可靠性评估模型。最后,通过对比实验验证了所提模型的正确性和有效性。 展开更多
关键词 配电主设备 传感器 可靠性 神经网络 评估模型
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智能化服装搭配推荐研究进展 认领
4
作者 杨怡然 吴巧英 《浙江理工大学学报:自然科学版》 2021年第1期1-12,共12页
针对服装款式的个性化智能搭配推荐,从服装搭配推荐的基础算法、关键技术、个性化发展三个方面综述了该领域的研究进展,分析了提升推荐精准度与个性化程度的方法。通过对服装图像特征进行提取与筛选实现降维,并在传统推荐算法中融入深... 针对服装款式的个性化智能搭配推荐,从服装搭配推荐的基础算法、关键技术、个性化发展三个方面综述了该领域的研究进展,分析了提升推荐精准度与个性化程度的方法。通过对服装图像特征进行提取与筛选实现降维,并在传统推荐算法中融入深度学习,是提升系统运算速率和精准度的有效途径,结合低层传统特征与高级语义特征能使图像处理达最优效率;套装图像分割技术的优选、智能化服装搭配模型的结构优化与结果搭配度的衡量,是智能化服装搭配实现精准推荐的三个有效措施;个性化服装搭配推荐的研究现状表明,以用户为核心进行推荐具有指导性作用。若将用户需求与机器学习相结合,实现较高精准度的同时获得良好的个人体验感,将会多维度地提升系统推荐效果。 展开更多
关键词 服装搭配 款式推荐 机器学习 神经网络 特征提取
基于BP神经网络的锂电池剩余寿命预测 认领
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作者 王钟毅 姬晓 左思 《汽车实用技术》 2021年第1期8-9,共2页
准确的电池状态估算与剩余使用寿命预测能让用户及时获取电池信息并更新失效电池,保障整个电池组的安全高效运行。文章为精确地预测锂离子电池剩余寿命,引入了BP神经网络算法,并利用NASA电池循环寿命实验数据进行验证。
关键词 神经网络 锂电池 寿命预测
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智能电网电力大数据高性能处理方法优化 认领
6
作者 潘亮亮 刘志远 马静 《信息技术》 2021年第1期152-156,共5页
传统的电力大数据处理方法难以控制数据的全局变量,导致数据处理工作量过大,影响处理效率。为此,文中基于SaaS模式设计了新的智能电网电力大数据高性能处理方法。首先建立SaaS模式下的数据处理平台,并确认数据处理目标函数的最大值与最... 传统的电力大数据处理方法难以控制数据的全局变量,导致数据处理工作量过大,影响处理效率。为此,文中基于SaaS模式设计了新的智能电网电力大数据高性能处理方法。首先建立SaaS模式下的数据处理平台,并确认数据处理目标函数的最大值与最小值。在完成目标函数确认后,通过构建多维超立方数据模型控制数据全局变量,在此基础上,使用神经网络处理电力数据,通过消除数据偏差,保证处理后的电力数据可直接通过在平台上使用。实验结果表明,与传统处理方法相比,文中方法的载入和处理速度更快,充分证明了该方法的可行性。 展开更多
关键词 SAAS模式 电力大数据 目标函数 全局变量 神经网络
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基于忆阻神经网络的光伏面板清扫机器人PID控制器研究 认领
7
作者 张劲 应樱 +4 位作者 宋鹏 陈子琪 王绍安 高明煜 董哲康 《可再生能源》 CAS 北大核心 2021年第1期37-44,共8页
机器人清扫是光伏面板高效、便捷的清扫方式。文章研究了光伏面板清扫机器人的PID控制器的优化策略。文章基于忆阻器独特的纳米级电路特性,设计了一种新型的突触电路;然后,基于新型的突触电路,构建对应的神经元和神经网络电路,并将忆阻... 机器人清扫是光伏面板高效、便捷的清扫方式。文章研究了光伏面板清扫机器人的PID控制器的优化策略。文章基于忆阻器独特的纳米级电路特性,设计了一种新型的突触电路;然后,基于新型的突触电路,构建对应的神经元和神经网络电路,并将忆阻神经网络和光伏面板清扫机器人中的PID控制器相结合,提出一种新型PID控制方法,该方法在一定程度上解决了传统PID控制器体积大、功耗高和相关参数不可调的问题;最后,基于仿真结果验证了文章提出方案的可行性和有效性。 展开更多
关键词 忆阻器 神经网络 光伏面板清扫机器人 PID控制器
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基于注意力机制的兴趣网络点击率预估模型 认领
8
作者 许王昊 肖秦琨 《计算机工程》 CAS 北大核心 2021年第1期101-108,共8页
广告点击率(CTR)是互联网公司进行流量分配的重要依据,针对目前点击率预估精度较低的问题,结合通用的神经网络解决方案,构建一种基于注意力机制的深度兴趣网络(ADIN)模型。设计一个局部激活单元和自适应激活函数,根据用户历史行为和给... 广告点击率(CTR)是互联网公司进行流量分配的重要依据,针对目前点击率预估精度较低的问题,结合通用的神经网络解决方案,构建一种基于注意力机制的深度兴趣网络(ADIN)模型。设计一个局部激活单元和自适应激活函数,根据用户历史行为和给定广告自适应地学习用户兴趣。引入注意力机制,区分不同特征对预测结果的影响程度,从而增强模型的可解释性。在3个公开数据集上的实验结果表明,相对LR、PNN等CTR预估模型,ADIN模型具有更高的AUC值和更低的LogLoss值,其预测效果更优。 展开更多
关键词 点击率预估 神经网络 局部激活 自适应激活函数 注意力机制
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基于OpenPose的人体动作识别对比研究 认领
9
作者 杨君 张素君 +1 位作者 张创豪 黄晶晶 《传感器与微系统》 2021年第1期5-8,共4页
针对经典的人体动作对比识别方法有安装繁琐,设备需求量大,交互性不强,成本较高,数据量较大等不足,采用OpenPose可以提高动作识别对比的准确度,简易度以及交互性。利用OpenPose算法进行数据分析和挖掘,检测出图像中人体关键点信息并计... 针对经典的人体动作对比识别方法有安装繁琐,设备需求量大,交互性不强,成本较高,数据量较大等不足,采用OpenPose可以提高动作识别对比的准确度,简易度以及交互性。利用OpenPose算法进行数据分析和挖掘,检测出图像中人体关键点信息并计算距离,再计算出夹角,判断人体动作的不足之处并提示反馈。实验结果表明:该系统安装简单,设备需求量减小、交互性增强、成本降低、数据量减小,对噪声干扰有较强的鲁棒性。 展开更多
关键词 计算机视觉 神经网络 OpenPose算法
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基于神经网络的气压传感器非线性校正 认领
10
作者 贾克斌 王彦明 +1 位作者 杨加春 刘鹏宇 《北京工业大学学报》 CAS 北大核心 2021年第1期40-49,共10页
为了解决气压传感器非线性校正困难、校正结果精度低的问题,基于小波函数建立反向传播(back propagation,BP)神经网络模型,采用Levenberg-Marquardt算法进行网络参数更新,实现了气压传感器的非线性校正.实验结果表明:传统BP神经网络使... 为了解决气压传感器非线性校正困难、校正结果精度低的问题,基于小波函数建立反向传播(back propagation,BP)神经网络模型,采用Levenberg-Marquardt算法进行网络参数更新,实现了气压传感器的非线性校正.实验结果表明:传统BP神经网络使气压传感器均方根误差由最初的2.10降低到0.68,减少了67.6%的测量误差;而提出的小波BP神经网络则使其降低到0.28,进一步减少了19%的测量误差,更好地满足了高空探测的精度要求,具有良好的泛化能力,可以推广到类似传感器的非线性校正中. 展开更多
关键词 气压传感器 温漂 非线性校正 小波变换 Levenberg-Marquardt(LM)算法 神经网络
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考虑风电不确定性的电热系统经济调度 认领
11
作者 潘锋 陈炯 张乔林 《水电能源科学》 北大核心 2021年第1期206-210,共5页
随着风电等新能源大规模并网,其出力的不确定性给电力系统日前调度带来很大挑战。传统的研究方法多是假设风电功率预测误差服从某种概率分布,但风电功率预测误差受到多种因素影响,概率分布模型无法准确描述其特性。为此,采用基于神经网... 随着风电等新能源大规模并网,其出力的不确定性给电力系统日前调度带来很大挑战。传统的研究方法多是假设风电功率预测误差服从某种概率分布,但风电功率预测误差受到多种因素影响,概率分布模型无法准确描述其特性。为此,采用基于神经网络的组合预测方法对风电功率误差进行建模,再将预测的风电误差加入到包含热电机组、火电机组、风电、储热装置和电锅炉的热电联合优化调度模型中,最后以实际的10机系统为例进行仿真,分析了风电预测误差对机组出力、风电消纳及调度成本的影响。结果表明,与传统方法相比,所建模型可减少机组燃煤成本与旋转备用成本,降低了经济调度成本,提高了风电消纳水平。 展开更多
关键词 风电功率预测误差 神经网络 电热系统调度 风电消纳
水稻、小麦与土壤中重金属Cd含量的关系模拟研究 认领
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作者 于灏 苏智杰 +3 位作者 祝培甜 陈勇 杨侨 赵中秋 《地学前缘》 EI CAS 北大核心 2021年第1期438-445,共8页
土壤污染防治工作已成为提升耕地质量、保护国土生态安全的重要任务之一。为了科学预测我国大宗农作物(如水稻、小麦)与土壤重金属含量的关系,减少安全利用类农用地的大量农产品与土壤的协同监测,实现重金属污染农用地的安全利用,本研... 土壤污染防治工作已成为提升耕地质量、保护国土生态安全的重要任务之一。为了科学预测我国大宗农作物(如水稻、小麦)与土壤重金属含量的关系,减少安全利用类农用地的大量农产品与土壤的协同监测,实现重金属污染农用地的安全利用,本研究以重金属Cd为例,选取对水稻、小麦Cd含量影响较大的土壤Cd含量、土壤pH值、土壤阳离子交换量(CEC)和土壤有机碳(OC)含量作为输入因子,水稻、小麦Cd含量作为输出因子,分别建立了多元回归模型与神经网络模型。结果表明:水稻、小麦Cd含量与土壤Cd含量呈现正相关关系;模拟出的水稻、小麦与土壤Cd的多元线性回归模型的预测能力分别为67.8%和83.8%;利用神经网络构建了水稻、小麦Cd含量预测模型,在训练集、验证集和测试集中都表现出很好的预测能力,R值均大于多元线性回归模型,且MSE(均方误差)值较小,神经网络对水稻、小麦Cd含量预测具有很好的适用性,模拟精度总体优于多元回归预测模型。研究结果可为污染农用地的安全利用评价及优化配置提供一定的理论依据和参考。 展开更多
关键词 土壤 水稻 小麦 预测模型 神经网络
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基于深度学习的医学图像分割技术研究进展 认领
13
作者 闫超 孙占全 +2 位作者 田恩刚 赵杨洋 范小燕 《电子科技》 2021年第2期7-11,共5页
医学图像分割在临床诊断中发挥着重要作用,也是其他医学图像处理方法的基础。随着计算机硬件性能的提高,基于深度学习的图像分割技术已成为处理医学图像的有力工具,被广泛应用于各种医学图像分割任务中。文中介绍了常见的医学图像种类... 医学图像分割在临床诊断中发挥着重要作用,也是其他医学图像处理方法的基础。随着计算机硬件性能的提高,基于深度学习的图像分割技术已成为处理医学图像的有力工具,被广泛应用于各种医学图像分割任务中。文中介绍了常见的医学图像种类及其特点,对近些年涌现出的图像分割算法进行了分析和对比,部分算法已经成功应用到脑组织、肺部和血管等部位图像分割任务之中。文中还针对目前基于深度学习的医学图像分割技术在发展过程中所面临的问题给出了应对策略,并对今后的发展方向进行了展望。 展开更多
关键词 深度学习 医学图像 神经网络 卷积运算 分割算法 图像处理
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基于奖励引导的六足机器人自主步态学习 认领
14
作者 朱晓庆 陈璐 +3 位作者 冉登宇 钱义肇 王明超 别桐 《北京工业大学学报》 CAS 北大核心 2021年第2期120-126,共7页
为提高机器人自主学习能力,提出一种基于奖励引导的机器人自主步态学习算法.首先给出自主设计的机械式步态同步六足机器人的机械结构,其独特的多层钢堆叠腿部设计方案和特有的机械同步传动方案为机器人后续步态学习研究奠定良好基础;接... 为提高机器人自主学习能力,提出一种基于奖励引导的机器人自主步态学习算法.首先给出自主设计的机械式步态同步六足机器人的机械结构,其独特的多层钢堆叠腿部设计方案和特有的机械同步传动方案为机器人后续步态学习研究奠定良好基础;接下来提出一种基于奖励引导的机器人步态学习算法,该算法可以让机器人在未知环境中进行技能学习;最后,在MATLAB和ADAMS联合仿真平台上进行算法验证实验,实验结果显示以速度和高度分别为主评价指标会呈现出2种合理的收敛结果,且在该算法下六足机器人可以自主学习到翻越木块的高难度技能. 展开更多
关键词 强化学习 六足机器人 自主学习 奖励引导 神经网络 步态学习
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带传动装配张力的动态预测研究及其应用 认领
15
作者 林晓涵 王少杰 +2 位作者 侯亮 杨峥 穆瑞 《机电工程》 CAS 北大核心 2021年第1期9-16,共8页
目前,在某些装配生产中存在着与张力的测量和装配调整精度相关的问题,针对这一问题,提出了基于神经网络和振动信号分析的张力测量和预测方法。首先,进行了稳态张力测量及振动信号采集试验,实现了便捷、准确的工况测量和信号获取;然后,... 目前,在某些装配生产中存在着与张力的测量和装配调整精度相关的问题,针对这一问题,提出了基于神经网络和振动信号分析的张力测量和预测方法。首先,进行了稳态张力测量及振动信号采集试验,实现了便捷、准确的工况测量和信号获取;然后,通过带传动台架模拟试验获取了不同张力下的振动信号,并开展了基于BP、RBF、GRNN等3种神经网络的张力预测研究,实现了准确的张力预测;最后,将上述试验方法和预测网络模型应用于某带传动的张力预测上。研究结果表明:GRNN模型快速、精准,客车张力预测结果误差在合理范围内的概率为86.15%,所提方法是实现张力预测的有效途径,对优化装配工艺和提高产品性能有重要意义。 展开更多
关键词 带传动 皮带张力 装配质量 识别预测 神经网络
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基于改进型FaceBoxes的人头检测算法 认领
16
作者 张鹏举 严佩敏 朱秋煜 《微电子学与计算机》 北大核心 2021年第1期33-37,44,共6页
对于监控视频下的垂直视角,常常会出现人体遮挡,背景模糊等导致检测人体精度低的问题,本文提出以人头为目标代替人体进行检测的监控视频人数统计的方法.该方法对一种轻量型的网络FaceBoxes进行改进,并加入多尺度特征融合的方式,提升密... 对于监控视频下的垂直视角,常常会出现人体遮挡,背景模糊等导致检测人体精度低的问题,本文提出以人头为目标代替人体进行检测的监控视频人数统计的方法.该方法对一种轻量型的网络FaceBoxes进行改进,并加入多尺度特征融合的方式,提升密集人头检测的精度.由于监控视频中,人头目标比较小,一般不会出现特大目标,因此使用k-means方法对候选框的尺度进行聚类,再进行训练,并使用交叠区域检测方法提高预测框的精度.实验结果表明,改进型的FaceBoxes方法相比之前的网络精度提高了约4%,其速度稍有降低. 展开更多
关键词 FaceBoxes 人头检测 神经网络 特征融合
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基于深度学习的单幅图像超分辨率重建综述 认领
17
作者 李彬 喻夏琼 +2 位作者 王平 傅瑞罡 张虹 《计算机工程与科学》 北大核心 2021年第1期112-124,共13页
单幅图像超分辨率SISR重建指从单幅低分辨率图像恢复出高分辨率图像。深度学习方法越来越多地用于图像超分辨重建领域,由于深度网络模型可以自主学习低分辨率图像到高分辨率图像之间的映射关系,与传统方法相比在该领域展现出了更好的重... 单幅图像超分辨率SISR重建指从单幅低分辨率图像恢复出高分辨率图像。深度学习方法越来越多地用于图像超分辨重建领域,由于深度网络模型可以自主学习低分辨率图像到高分辨率图像之间的映射关系,与传统方法相比在该领域展现出了更好的重建效果,因而基于深度学习的方法已经成为目前图像超分辨率重建领域的主流方向。围绕现有的超分辨深度网络模型在重建方式、结构组成和损失函数方面展开的探索进行了综合论述,通过比较不同模型之间存在的异同点,分析了不同的模型构建方法存在的优缺点及适应的应用场景,同时比较不同网络模型在主流测试数据集上的重建效果,并对该领域的未来研究方向进行了展望。 展开更多
关键词 深度学习 超分辨率重建 神经网络 信息融合
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基于神经网络的智能驾驶模式识别研究 认领
18
作者 吴毅 夏志平 陈军源 《汽车技术》 北大核心 2021年第1期19-24,共6页
为满足智能驾驶汽车高级驾驶辅助系统(ADAS)功能研发和验证的需求,提高ADAS功能的准确性,设计了一款基于神经网络的智能驾驶模式识别程序,该程序由数据采集、目标检测、场景识别预测3个模块组成。数据采集模块利用ESR毫米波雷达、前置... 为满足智能驾驶汽车高级驾驶辅助系统(ADAS)功能研发和验证的需求,提高ADAS功能的准确性,设计了一款基于神经网络的智能驾驶模式识别程序,该程序由数据采集、目标检测、场景识别预测3个模块组成。数据采集模块利用ESR毫米波雷达、前置摄像头对交通环境及周围车辆的数据信息进行采集;目标监测模块通过控制算法选择判断触发各类ADAS功能场景的最可疑目标;场景识别处理模块以汽车制造商提供的大量自然驾驶数据的场景挖掘结果为依据,利用神经网络学习各类ADAS场景的特征行为,并通过约束条件对各类ADAS功能场景的识别结果进行实时判定。通过开放道路试验进行验证,结果表明,该程序的场景识别结果准确率可达到99.86%。 展开更多
关键词 智能驾驶 模式识别 神经网络 开放道路试验 智能网联
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机器学习在地震学中的应用进展 认领
19
作者 杨旭 李永华 盖增喜 《地球与行星物理论评》 2021年第1期76-88,共13页
理解并预测多尺度、高维度和非线性的地震学现象是一个极具挑战性的科学任务.与日俱增的海量观测数据降低了信息收集和信息解读之间的耦合程度,增加了信息解读的抽象性和不确定性.然而,伴随大数据一同来临的还有人工智能计算机技术——... 理解并预测多尺度、高维度和非线性的地震学现象是一个极具挑战性的科学任务.与日俱增的海量观测数据降低了信息收集和信息解读之间的耦合程度,增加了信息解读的抽象性和不确定性.然而,伴随大数据一同来临的还有人工智能计算机技术——机器学习.机器学习突出的隐式关系提取和复杂任务处理能力推动着研究学者们不断将机器学习的应用推向更广阔的领域.本文介绍了地震学中常用的机器学习算法及其应用范围,讨论了人工智能与地震数据相结合的发展方向. 展开更多
关键词 地震学 机器学习 特征提取 深度学习 神经网络
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卫星与雷达位置数据自适应关联 认领
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作者 熊振宇 崔亚奇 +1 位作者 熊伟 顾祥岐 《系统工程与电子技术》 EI 北大核心 2021年第1期91-98,共8页
卫星与雷达间的数据关联能够实现海上预警探测过程中由大范围预警向精细跟踪过渡转换,但传统关联模型关联速度慢且难以适应舰船编队目标的非刚性变换、虚警漏报等情形。对此,提出一种卫星与雷达位置数据自适应关联模型。首先,采用多层... 卫星与雷达间的数据关联能够实现海上预警探测过程中由大范围预警向精细跟踪过渡转换,但传统关联模型关联速度慢且难以适应舰船编队目标的非刚性变换、虚警漏报等情形。对此,提出一种卫星与雷达位置数据自适应关联模型。首先,采用多层神经网络提取卫星数据和雷达数据的整体差异参数。然后,将参数通过位移变换估计网络实现两类信源目标的匹配,解决不同信源间的时间间隔和定位误差导致的空间位置差异。最后,对匹配后的目标进行关联判决。仿真实验结果表明,该模型关联速度快,精度高,能够实时处理大规模多源数据关联任务。同时在应对非刚性变换、定位误差、虚警漏报等场景下有较好的鲁棒性。 展开更多
关键词 多源数据关联 舰船编队目标 神经网络 自适应模型 空间位置误差
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