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基于Adaboost学习的ICN自适应缓存算法 预览
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作者 蔡凌 汪晋宽 +1 位作者 王兴伟 胡曦 《东北大学学报:自然科学版》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第1期21-25,共5页
针对信息中心网络(ICN)中缓存内容优化放置的问题,提出一种基于Adaboost学习的自适应缓存算法ACAL.该算法首先将提取的节点和内容数据流作为网络资源,然后利用集成学习算法Adaboost对数据流进行分析挖掘,利用挖掘出的状态属性与缓存匹... 针对信息中心网络(ICN)中缓存内容优化放置的问题,提出一种基于Adaboost学习的自适应缓存算法ACAL.该算法首先将提取的节点和内容数据流作为网络资源,然后利用集成学习算法Adaboost对数据流进行分析挖掘,利用挖掘出的状态属性与缓存匹配之间的函数映射关系对未来时间段内的节点与内容间的匹配关系进行预测,该预测结果用于指导缓存的部署.实验结果表明,ACAL在延时、缓存命中率和链路利用率等指标方面,与CEE策略、LCD策略、prob0.5策略和OPP策略相比有显著的优势. 展开更多
关键词 信息中心网络 缓存网络 缓存策略 学习算法 ADABOOST算法
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基于软件定义网络的卫星网络容错路由机制 预览
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作者 贾梦瑶 王兴伟 +2 位作者 张爽 易波 黄敏 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2019年第6期1772-1779,共8页
鉴于卫星网络对安全性和应对故障的能力有很高的要求,引入了软件定义网络(SDN)技术,在网络中放置中央控制器来增强网络对故障的应对能力。首先,基于SDN的思想设计了一种卫星网络模型,计算了三层轨道上卫星运行的参数并构建星座;然后,采... 鉴于卫星网络对安全性和应对故障的能力有很高的要求,引入了软件定义网络(SDN)技术,在网络中放置中央控制器来增强网络对故障的应对能力。首先,基于SDN的思想设计了一种卫星网络模型,计算了三层轨道上卫星运行的参数并构建星座;然后,采用分层路由的方法,设计了一种针对卫星网络的容错路由机制;最后,在Mininet平台上进行了仿真实验,将容错路由算法(FTR)的实验结果与基于链路感知的星间路由算法(LRSR)和多层卫星网络路由算法(MLSR)的实验结果进行了对比。对比结果表明,在网络中无损坏节点和链路的情况下,FTR的路由总延时比LRSR平均降低了6.06%,说明了引入SDN集中控制的有效性;FTR的丢包率比同样以最小延时为目标的MLSR降低了25.79%,说明了在网络模型中为中轨道(MEO)卫星设计临时存储路由机制的有效性。而当网络中节点和链路的失效情况比较严重时,FTR的路由总延时比LRSR降低了3.99%,比MLSR降低了19.19%;其丢包率比LRSR降低了16.94%,比MLSR降低了37.95%,说明了FTR的容错有效性。实验结果验证了基于SDN的卫星网络路由机制具有更好的容错能力。 展开更多
关键词 卫星网络 网络模型 软件定义网络 容错 路由
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基于深度卷积神经网络的语义地图构建
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作者 胡美玉 张云洲 +1 位作者 秦操 刘桐伯 《机器人》 EI CSCD 北大核心 2019年第4期452-463,共12页
本文将图像语义分割与即时定位与地图构建(SLAM)技术相结合构建环境的3维语义地图.输入的图像序列经过ORB-SLAM进行关键帧筛选.提出了一种基于DeepLab算法改进的图像语义分割方法.在卷积网络的最后一层后面引入上采样卷积层,改善双线性... 本文将图像语义分割与即时定位与地图构建(SLAM)技术相结合构建环境的3维语义地图.输入的图像序列经过ORB-SLAM进行关键帧筛选.提出了一种基于DeepLab算法改进的图像语义分割方法.在卷积网络的最后一层后面引入上采样卷积层,改善双线性插值过于粗糙的问题.关键帧的深度图作为门控信号控制不同卷积操作的选择,从而在对远处的物体保持细节的同时对近处的物体保持较大视野.然后,对齐分割后的图像与深度图,利用相邻关键帧之间的空间对应关系构建3维稠密语义地图.实验结果表明,对于室内和室外场景,本文算法可以实现准确的语义分割,反投影到3维空间中也能形成效果良好的语义地图:与当前大多数基于DeepLab与反卷积算法的方法相比,本文算法可以得到更好的语义地图. 展开更多
关键词 语义地图 语义分割 深度卷积神经网络 ORB-SLAM DeepLab算法
磨矿破碎过程粒度分布的分布式参数蒙特卡洛动力学模拟及加速方法 预览
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作者 卢绍文 蔚润琴 崔玉洁 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2019年第9期1655-1665,共11页
本文针对磨矿破碎过程,提出一种分布式参数蒙特卡洛动力学方法的粒度分布预测模型和模拟算法.该算法采用了分段思想,将磨机沿着轴向分为若干个虚拟的子磨机;根据破裂、前向和后向移动三类微观事件定义了倾向函数和系统状态矩阵,并设计... 本文针对磨矿破碎过程,提出一种分布式参数蒙特卡洛动力学方法的粒度分布预测模型和模拟算法.该算法采用了分段思想,将磨机沿着轴向分为若干个虚拟的子磨机;根据破裂、前向和后向移动三类微观事件定义了倾向函数和系统状态矩阵,并设计了分布式算法的调度策略.此外,针对蒙特卡洛动力学算法效率低的问题,提出了基于τ-leap的磨矿过程分布式参数蒙特卡洛模拟加速算法.为了解决分布式参数更新过程中状态不一致的问题,创新性地提出了一种基于缓冲区的同步方法.通过对仿真案例的分析表明,本文提出的分布式参数蒙特卡洛动力学算法具有较高的精度,提出的基于τ-leap的加速算法能够显著提高计算效率,同时保持较好的精度. 展开更多
关键词 磨矿破碎过程 分布式参数模型 粒度分布 蒙特卡洛动力学模拟 模拟加速
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交变磁场曝露对大鼠心电信号多尺度熵的影响 预览
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作者 龙哲 王旭 杨丹 《东北大学学报:自然科学版》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第6期766-770,共5页
为研究电磁场对生物体心电信号复杂度的影响,在20 mT,50 Hz交变电磁场环境中曝露大鼠,连续曝露7 d,采集大鼠磁场曝露前、磁场曝露10,20和30 min心电信号(ECG),利用经验模态分解(EMD)重构信号,计算各信号多尺度熵(MSEn).实验结果表明,20 ... 为研究电磁场对生物体心电信号复杂度的影响,在20 mT,50 Hz交变电磁场环境中曝露大鼠,连续曝露7 d,采集大鼠磁场曝露前、磁场曝露10,20和30 min心电信号(ECG),利用经验模态分解(EMD)重构信号,计算各信号多尺度熵(MSEn).实验结果表明,20 mT,50 Hz交变磁场对大鼠心电信号多尺度熵的影响具有时间效应,通过心脏的自我调控可以降低交变磁场对大鼠心脏的影响. 展开更多
关键词 大鼠心电信号 磁场曝露 经验模态分析方法 多尺度熵 交变磁场
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遗传算法在装配序列规划中的应用 预览
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作者 胡玉兰 张瑞龙 +1 位作者 王欢 娄家培 《电子世界》 2019年第15期165-166,共2页
装配序列规划是数字化制造中非常重要的一个阶段,在实际的产品生产中是一个比较重要的技术难题。本文以装配模型作为研究对象,基于装配模型零件之间的关系,总结其装配规则,以遗传算法作为解决装配序列规划的关键技术,提出了基于遗传算... 装配序列规划是数字化制造中非常重要的一个阶段,在实际的产品生产中是一个比较重要的技术难题。本文以装配模型作为研究对象,基于装配模型零件之间的关系,总结其装配规则,以遗传算法作为解决装配序列规划的关键技术,提出了基于遗传算法的装配序列规划方法。最后以某控制舱为例进行了实例应用,验证其有效性,并且提出了此算法的不足,以便后续进行改进。 展开更多
关键词 装配序列规划 装配模型 遗传算法 数字化制造 控制舱 关键技术 实例应用 有效性
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有混合数据输入的自适应模糊神经推理系统 预览
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作者 张宇献 郭佳强 +1 位作者 钱小毅 王建辉 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2019年第9期1743-1755,共13页
现有数据建模方法大多依赖于定量的数值信息,而对于数值与分类混合输入的数据建模问题往往根据分类变量组合建立多个子模型,当有多个分类变量输入时易出现子模型数据分布不均匀、训练耗时长等问题.针对上述问题,提出一种具有混合数据输... 现有数据建模方法大多依赖于定量的数值信息,而对于数值与分类混合输入的数据建模问题往往根据分类变量组合建立多个子模型,当有多个分类变量输入时易出现子模型数据分布不均匀、训练耗时长等问题.针对上述问题,提出一种具有混合数据输入的自适应模糊神经推理系统模型,在自适应模糊推理系统的基础上,引入激励强度转移矩阵和结论影响矩阵,采用基于高氏距离的减法聚类辨识模型结构,通过混合学习算法训练模型参数,使数值与分类混合数据对模糊规则的前后件参数同时产生作用,共同影响模型输出.仿真实验分析了分类数据对模型规则后件的作用以及结构辨识算法对模糊规则数的影响,与其他几种混合数据建模方法对比表明本文所提出的模型具有较高的预测精度和计算效率. 展开更多
关键词 自适应模糊推理系统 结构辨识 激励强度转移矩阵 后件影响矩阵 混合属性数据
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BIRI:支持信息中心范型的BBO启发式MSN路由算法 预览
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作者 涂盼鹏 王兴伟 +1 位作者 李婕 黄敏 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2019年第9期1918-1926,共9页
智能移动终端的普及大大推动了移动社交网络(mobile social networks, MSNs)的发展.人类作为终端设备的载体具备频繁的移动性,导致网络拓扑的动态变化,并给MSN路由带来了时延长、投递率低、开销大等诸多难题.为提升路由效率,基于信息中... 智能移动终端的普及大大推动了移动社交网络(mobile social networks, MSNs)的发展.人类作为终端设备的载体具备频繁的移动性,导致网络拓扑的动态变化,并给MSN路由带来了时延长、投递率低、开销大等诸多难题.为提升路由效率,基于信息中心网络(information centric networking, ICN)以内容为中心的思想以及生物地理优化(biogeography-based optimization, BBO)算法,设计了一种高效的支持信息中心范型的BBO启发式MSN路由算法(BBO-inspired MSN routing algorithm with information-centric paradigm support, BIRI).首先,该机制基于重定义的社交度量——社会关系强度和中心度——使用BBO算法进行社区划分.其次,设计了内容聚集、数据缓存以及桥节点选取策略,支持高效的内容检索和访问.基于上述策略,提出了优化的社区间和社区内路由过程,缓解终端移动性对数据传输带来的影响.在机会网络环境(opportunistic network environment, ONE)中,仿真实现BIRI机制,并且与其他3种MSN路由机制从投递率、平均时延、网络开销比率3个指标进行性能对比与分析,实验结果表明BIRI是一种可行且高效的MSN路由机制. 展开更多
关键词 移动社交网络 信息中心网络 生物地理优化 社区发现 社交度量 路由算法
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从文本中构建领域本体技术综述 预览 被引量:2
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作者 任飞亮 沈继坤 +1 位作者 孙宾宾 朱靖波 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2019年第3期654-676,共23页
本体是一种重要的知识库,其包含的丰富的语义信息可以为问答系统、信息检索、语义Web、信息抽取等领域的研究及相关应用提供重要的支持.因而,如何快速有效地构建本体具有非常重要的研究价值.研究者们分别从不同角度提出了大量有效地进... 本体是一种重要的知识库,其包含的丰富的语义信息可以为问答系统、信息检索、语义Web、信息抽取等领域的研究及相关应用提供重要的支持.因而,如何快速有效地构建本体具有非常重要的研究价值.研究者们分别从不同角度提出了大量有效地进行本体构建的方法.一般来讲,这些本体构建方法可以分为手工构建的方法和采用自动、半自动技术构建的方法.手工本体的方法往往需要本体专家参与到构建的整个过程,存在着构建成本高、效率低下、主观性强、移植不便等缺点,因而,此类方法正逐步被大量基于自动、半自动技术的本体构建方法所代替.自动、半自动构建的方法不需要(或仅需少量)人工参与,可以很方便地使用其它研究领域(如机器学习、自然语言处理等)的最新研究成果,也可以方便地使用不同数据源进行本体构建.其中,文本数据源具有数据量大、获取方便的优点.因而,越来越多的研究者开始关注如何有效地使用文本资源进行本体构建.该文全面分析了以文本为数据源,采用自动、半自动技术进行本体构建的国内外最新研究成果.该文首先介绍了当前一些具有代表性的关于以文本为数据源进行本体构建的技术综述文章.在这一部分内容中,该文重点关注了各个综述文章针对本体构建技术研究所得出的结论.接着,该文从“全局”与“局部”两个角度对本体构建方法进行了详细的介绍.在“全局”角度介绍中,该文根据本体构建过程中用到的主导技术,将本体构建方法分为统计主导的方法和语言分析主导的方法两类,分别对各类方法进行了详细的介绍,并分析了各类方法的优缺点.在“局部”角度介绍中,该文把本体构建过程分为以下子任务:术语抽取、概念抽取、关系(包括层次关系和非层次关系)抽取、本体形成.分别从每个任务所使用的技术,从“任务- 展开更多
关键词 本体构建 本体术语抽取 本体概念抽取 本体关系抽取 深度学习
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菱镁矿及其主要伴生矿物白云石的浮选动力学研究 预览
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作者 孙浩然 印万忠 +2 位作者 唐远 付亚峰 刘佳 《矿产保护与利用》 2019年第1期10-16,共7页
为了研究不同浓度的调整剂(碳酸钠、氯化钙和氯化镁)对菱镁矿和白云石单矿物浮选回收率及浮选速率的影响,在矿浆pH值为12、油酸钠浓度为0.25mmol/L的浮选体系下,针对-74+38μm粒级的菱镁矿和白云石,进行了分批刮泡浮选试验,并总结出二... 为了研究不同浓度的调整剂(碳酸钠、氯化钙和氯化镁)对菱镁矿和白云石单矿物浮选回收率及浮选速率的影响,在矿浆pH值为12、油酸钠浓度为0.25mmol/L的浮选体系下,针对-74+38μm粒级的菱镁矿和白云石,进行了分批刮泡浮选试验,并总结出二者最佳浮选分离流程。结果表明,氯化镁(2.0mmol/L)为调整剂时菱镁矿与白云石的浮游特性差异较显著,通过两次粗选,粗选1时间为1.0min,粗选2时间为4.0min的浮选流程实现二者浮选分离。对氯化镁(2.0mmol/L)为调整剂时单矿物浮选过程模拟分析可知,分速浮选模型可较好地模拟菱镁矿和白云石的浮选过程。 展开更多
关键词 菱镁矿 白云石 调整剂 分离流程 浮选动力学
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三相不平衡的单/三相交直流混合微网能量协同管理策略
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作者 马大中 王雪纯 +2 位作者 王昊 王睿 孙秋野 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2019年第14期190-199,共10页
针对三相不平衡的单/三相交直流混合微网,直流微网内分段下垂的自治分布储能系统和交直流微网接口变换器的区域电能均衡的能量管理策略被分别设计以实现均衡功率和提高可再生能源利用率.首先,单/三相交直流混合微网的拓扑结构及其功率... 针对三相不平衡的单/三相交直流混合微网,直流微网内分段下垂的自治分布储能系统和交直流微网接口变换器的区域电能均衡的能量管理策略被分别设计以实现均衡功率和提高可再生能源利用率.首先,单/三相交直流混合微网的拓扑结构及其功率交换模式被建立.然后,针对基于分段下垂曲线的储能系统易出现的局部环流、难以实现分布式电源和负载即插即用等问题,设计了一种动态均衡的荷电状态一致性策略.提出了计及恒功率交互、混合微网电压、频率稳定性,基于分段下垂的自治分布储能系统与区域电能均衡策略的协调控制方法.最后,通过仿真和实验验证了所提能量管理策略的有效性. 展开更多
关键词 单/三相交直流混合微网(微电网) 功率均衡 环流抑制 分布式储能系统
信息中心网络缓存节点位置选择算法 预览
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作者 王兴伟 王子健 +1 位作者 李福亮 黄敏 《国防科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第1期152-160,共9页
信息中心网络(Information-Centric Networking,ICN)“泛在缓存”的特性,引发数据副本率过高、缓存空间不能充分利用等问题。为了解决上述问题,分别从用户、服务提供商和网络运营商的角度出发,以最小化网络流量与网络费用开销为优化目... 信息中心网络(Information-Centric Networking,ICN)“泛在缓存”的特性,引发数据副本率过高、缓存空间不能充分利用等问题。为了解决上述问题,分别从用户、服务提供商和网络运营商的角度出发,以最小化网络流量与网络费用开销为优化目标建立两个单目标优化模型,并将二者结合为帕累托模型;基于帕累托求解方法中数学规划法的思想,详细描述缓存节点位置选择算法。仿真结果表明:在流量性价比方面,所提缓存节点选择算法优于ICN的默认缓存机制;在网络费用开销方面,所提算法更适用于只有少数内容较为流行的网络中,而在所有内容都流行的情况下,ICN中默认的“遍地缓存”机制更为适宜。 展开更多
关键词 信息中心网络 缓存节点位置选择 帕累托模型 数学规划法 内容流行度
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基于栈式卷积自编码的视觉SLAM闭环检测
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作者 张云洲 胡航 +2 位作者 秦操 楚好 吴运幸 《控制与决策》 EI CSCD 北大核心 2019年第5期981-988,共8页
同时定位与构图(SLAM)主要用于解决移动机器人在未知环境中进行地图构建和导航的问题,是移动机器人实现自主移动的基础.闭环检测是视觉SLAM的关键步骤,对构建一致性地图和减少位姿累积误差具有重要作用.当前的闭环检测方法通常采用传统... 同时定位与构图(SLAM)主要用于解决移动机器人在未知环境中进行地图构建和导航的问题,是移动机器人实现自主移动的基础.闭环检测是视觉SLAM的关键步骤,对构建一致性地图和减少位姿累积误差具有重要作用.当前的闭环检测方法通常采用传统的SIFT、SURF等特征,很容易受到环境影响,为了提高闭环检测的准确性和鲁棒性,提出基于无监督栈式卷积自编码(CAEs)模型的特征提取方法,运用训练好的CAEs卷积神经网络对输入图像进行学习,将输出的特征应用于闭环检测.实验结果表明:与传统的BoW方法及其他基于深度学习模型的方法相比,所提出的算法能够有效降低图像特征的维数并改善特征描述的效果,可以在机器人SLAM闭环检测环节获得更好的精确性和鲁棒性. 展开更多
关键词 机器人 同时定位与构图 闭环检测 深度学习 无监督学习 栈式卷积自编码
一种内容中心型车载社交网络路由机制 预览
14
作者 石峻岭 王兴伟 黄敏 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2019年第7期50-55,共6页
为满足车载社交网络(Vehicular Social Network,VSN)中用户对视频等多媒体内容的需求,基于内容中心网络(Information-Centric Networking,ICN)架构,提出一种内容中心型VSN路由机制(Content-centric routing scheme in VSN,CVSN)。在CVSN... 为满足车载社交网络(Vehicular Social Network,VSN)中用户对视频等多媒体内容的需求,基于内容中心网络(Information-Centric Networking,ICN)架构,提出一种内容中心型VSN路由机制(Content-centric routing scheme in VSN,CVSN)。在CVSN中,兴趣路由根据车辆节点的相似内容存储选择兴趣包转发节点;数据路由根据车辆节点间的同行率选择数据包转发节点。同时,基于VSN用户的兴趣偏好进行内容的网络内缓存管理,在缓存达到上限时,首先丢弃用户兴趣偏好低的内容。基于公交车应用场景对所提出的路由机制进行了仿真实验,通过与现有机制在包交付率、平均延迟、平均跳数和网络开销方面的性能对比表明了文中提出的机制是可行且有效的。 展开更多
关键词 车载社交网络 内容中心网络 路由机制 网络内缓存
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面向室内动态环境的半直接法RGB-D SLAM算法
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作者 高成强 张云洲 +2 位作者 王晓哲 邓毅 姜浩 《机器人》 EI CSCD 北大核心 2019年第3期372-383,共12页
为了解决室内动态环境下移动机器人的准确定位问题,提出了一种融合运动检测算法的半直接法RGB-D视觉SLAM(同时定位与地图创建)算法,它由运动检测、相机位姿估计、基于TSDF (truncated signed distance function)模型的稠密地图构建3个... 为了解决室内动态环境下移动机器人的准确定位问题,提出了一种融合运动检测算法的半直接法RGB-D视觉SLAM(同时定位与地图创建)算法,它由运动检测、相机位姿估计、基于TSDF (truncated signed distance function)模型的稠密地图构建3个步骤组成.首先,通过最小化图像光度误差,利用稀疏图像对齐算法实现对相机位姿的初步估计.然后,使用视觉里程计的位姿估计对图像进行运动补偿,建立基于图像块实时更新的高斯模型,依据方差变化分割出图像中的运动物体,进而剔除投影在图像运动区域的局部地图点,通过最小化重投影误差对相机位姿进行进一步优化,提升相机位姿估计精度.最后,使用相机位姿和RGB-D相机图像信息构建TSDF稠密地图,利用图像运动检测结果和地图体素块的颜色变化,完成地图在动态环境下的实时更新.实验结果表明,在室内动态环境下,本文算法能够有效提高相机位姿估计精度,实现稠密地图的实时更新,在提升系统鲁棒性的同时也提升了环境重构的准确性. 展开更多
关键词 动态环境 视觉SLAM(同时定位与地图创建) 半直接法 TSDF(truncated SIGNED DISTANCE function)模型 稠密地图
一种基于阳光的运动轨迹简化算法 预览
16
作者 茹敬雨 贾子熙 吴成东 《东北大学学报:自然科学版》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第8期1070-1074,1079共6页
阳光对运动轨迹的影响非常广泛高效地估算出轨迹的光照信息在简化冗余点的同时保留轨迹的阳光信息至关重要.本文提出一种基于阳光的运动轨迹简化算法结合市内道路的特性解决上述问题.首先提出一种方向模型用以抽象阳光和运动轨迹的关系... 阳光对运动轨迹的影响非常广泛高效地估算出轨迹的光照信息在简化冗余点的同时保留轨迹的阳光信息至关重要.本文提出一种基于阳光的运动轨迹简化算法结合市内道路的特性解决上述问题.首先提出一种方向模型用以抽象阳光和运动轨迹的关系同时提出一种与阳光方向相关的运动轨迹简化模型并利用遗传算法求取运动轨迹中需要保留的点.最后用美国明尼阿波利斯市的数据进行运动轨迹简化实验实验表明运动轨迹的点集数量可以在参数 Tmax的控制下有效地减少. 展开更多
关键词 智能交通 轨迹简化 太阳能 遗传算法 时空数据
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基于脑电信号深度迁移学习的驾驶疲劳检测 预览
17
作者 王斐 吴仕超 +2 位作者 刘少林 张亚徽 魏颖 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2019年第9期2264-2272,共9页
脑电信号一直被誉为疲劳检测的“金标准”,驾驶者的精神状态可通过对脑电信号的分析得到。但由于脑电信号具有非线性、非平稳性和空间分辨率低等特点,传统的机器学习方法在运用脑电信号进行疲劳检测时还存在识别率低,特征提取操作繁琐... 脑电信号一直被誉为疲劳检测的“金标准”,驾驶者的精神状态可通过对脑电信号的分析得到。但由于脑电信号具有非线性、非平稳性和空间分辨率低等特点,传统的机器学习方法在运用脑电信号进行疲劳检测时还存在识别率低,特征提取操作繁琐等不足。为此,该文基于脑电信号的电极-频率分布图,提出运用深度迁移学习实现的驾驶疲劳检测方法,即搭建深度卷积神经网络,并利用SEED脑电情绪数据集对其进行预训练,然后通过迁移学习方法将其用于驾驶疲劳检测。实验结果表明,卷积神经网络模型能够很好地从电极-频率分布图中获得与疲劳状态相关的特征信息,达到较好的识别效果。此外,基于迁移学习策略可以将训练好的深度网络模型迁移到其他识别任务上,有助于推动脑电信号在驾驶疲劳检测系统中的应用。 展开更多
关键词 脑电信号 疲劳检测 迁移学习 卷积神经网络 电极-频率分布图
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基于t-SNE算法的ICN缓存容量分配机制 预览
18
作者 陈香伊 王兴伟 +2 位作者 李婕 易波 黄敏 《郑州大学学报:理学版》 CAS 北大核心 2019年第3期22-27,共6页
针对现有ICN中节点负载不均衡、重要节点缓存利用率低、缓存开销大等问题,面向互联网主干网节点,提出了基于t-SNE算法的ICN缓存容量分配机制.首先,收集网络拓扑信息和流量特征信息并建立高维数据集;然后,通过构造K-近邻表征相似性的方... 针对现有ICN中节点负载不均衡、重要节点缓存利用率低、缓存开销大等问题,面向互联网主干网节点,提出了基于t-SNE算法的ICN缓存容量分配机制.首先,收集网络拓扑信息和流量特征信息并建立高维数据集;然后,通过构造K-近邻表征相似性的方式改进t-SNE算法,对数据集进行降维并对网络节点进行聚类划分;最后,基于聚类结果,将有限的缓存容量合理地分配给不同节点以平衡节点负载.仿真结果表明,本设计的缓存容量分配机制和基准机制相比,在保证路由成功率维持在约95%的前提下,缓存命中率提升了3%~4%,平均缓存开销减少了13.5%~23.4%. 展开更多
关键词 信息中心网络 容量分配 t-SNE算法 负载均衡
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基于非稳态随机过程的近红外反射率鲁棒估计算法
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作者 房卓群 于晓升 +3 位作者 贾同 吴成东 李永强 许茗 《控制与决策》 EI CSCD 北大核心 2019年第6期1151-1159,共9页
反射率估计在计算机视觉、计算机图形学等领域具有重要作用.为了精确获取反射率,提出一种基于非稳态随机过程的近红外反射率鲁棒估计算法(RENA).该算法以Kinect二代传感器采集结果计算初始反射率,并建立反射率加性噪声模型,同时提出光... 反射率估计在计算机视觉、计算机图形学等领域具有重要作用.为了精确获取反射率,提出一种基于非稳态随机过程的近红外反射率鲁棒估计算法(RENA).该算法以Kinect二代传感器采集结果计算初始反射率,并建立反射率加性噪声模型,同时提出光照度鲁棒估计的概念,简化反射率图像非稳态随机过程模型.实验表明, RENA算法的反射率估计结果优于其他去噪算法,适用于室内场景的反射率图像高精度估计. 展开更多
关键词 近红外光 反射率 鲁棒估计 随机过程 深度图像 红外图像
面向嵌入式平台的轻量级目标检测网络
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作者 崔家华 张云洲 +1 位作者 王争 刘及惟 《光学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第4期299-305,共7页
基于深度可分离卷积,提出了一种适用于嵌入式平台的小型目标检测网络MTYOLO(MobileNet Tiny-Yolo),它将待检测的图片平均分割成多个单元格,并采用深度可分离卷积代替传统卷积,减少了参数量和计算量。采用点卷积和特征图融合的方法来提... 基于深度可分离卷积,提出了一种适用于嵌入式平台的小型目标检测网络MTYOLO(MobileNet Tiny-Yolo),它将待检测的图片平均分割成多个单元格,并采用深度可分离卷积代替传统卷积,减少了参数量和计算量。采用点卷积和特征图融合的方法来提高检测精度。实验结果表明,所提MTYOLO网络模型大小为41 MB,约为Tiny-Yolo模型的67%,其在PASCAL VOC 2007数据集上的检测准确率可达到57.25%,检测效果优于Tiny-Yolo模型,更适合应用于嵌入式系统。 展开更多
关键词 机器视觉 目标检测 深度神经网络 嵌入式系统 实时性
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