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面向深度学习的公平性研究综述 认领
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作者 陈晋音 陈奕芃 +4 位作者 陈一鸣 郑海斌 纪守领 时杰 程瑶 《计算机研究与发展》 EI 北大核心 2021年第2期264-280,共17页
深度学习是机器学习研究中的一个重要领域,它具有强大的特征提取能力,且在许多应用中表现出先进的性能,因此在工业界中被广泛应用.然而,由于训练数据标注和模型设计存在偏见,现有的研究表明深度学习在某些应用中可能会强化人类的偏见和... 深度学习是机器学习研究中的一个重要领域,它具有强大的特征提取能力,且在许多应用中表现出先进的性能,因此在工业界中被广泛应用.然而,由于训练数据标注和模型设计存在偏见,现有的研究表明深度学习在某些应用中可能会强化人类的偏见和歧视,导致决策过程中的不公平现象产生,从而对个人和社会产生潜在的负面影响.为提高深度学习的应用可靠性、推动其在公平领域的发展,针对已有的研究工作,从数据和模型2方面出发,综述了深度学习应用中的偏见来源、针对不同类型偏见的去偏方法、评估去偏效果的公平性评价指标、以及目前主流的去偏平台,最后总结现有公平性研究领域存在的开放问题以及未来的发展趋势. 展开更多
关键词 深度学习 算法公平性 去偏方法 公平性指标 机器学习
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基于等价输入干扰滑模观测器的磁悬浮球系统模型预测控制 认领
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作者 王军晓 陈林杰 俞立 《控制理论与应用》 EI CAS 北大核心 2021年第1期137-146,共10页
本文针对系统不确定性和外部干扰引起的磁悬浮球系统控制性能下降的问题,提出了一种基于等价输入干扰滑模观测器的模型预测控制(MPC+EIDSMO)方法.首先将原系统转化为EID系统,采用等价输入干扰滑模观测器对EID系统状态变量及等价输入干... 本文针对系统不确定性和外部干扰引起的磁悬浮球系统控制性能下降的问题,提出了一种基于等价输入干扰滑模观测器的模型预测控制(MPC+EIDSMO)方法.首先将原系统转化为EID系统,采用等价输入干扰滑模观测器对EID系统状态变量及等价输入干扰进行估计;然后基于状态估计值设计模型预测控制器,并将等价输入干扰估计值以前馈的方式补偿后得到最终的复合控制律,实现对参考位置跟踪的快速性,准确性以及对总扰动的鲁棒性.值得注意的是,与传统EID结构中的龙伯格观测器相比,等价输入干扰滑模观测器中增加的非线性观测误差反馈项有助于提高状态估计的快速性和精确性.从理论上证明了该系统是全局一致毕竟有界的.仿真和实验结果表明,相较于基于EID观测器的模型预测控制方法和基于龙伯格观测器的积分模型预测控制方法,所提方法提高了磁悬浮球系统的跟踪性能,并且有效的抑制了系统不确定性和外部干扰. 展开更多
关键词 磁悬浮球系统 模型预测控制 滑模观测器 等价输入干扰 扰动抑制
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自主网联车辆时滞反馈预测巡航控制 认领
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作者 何德峰 罗捷 舒晓翔 《吉林大学学报:工学版》 EI CAS 北大核心 2021年第1期349-357,共9页
考虑车联网环境下的车辆自适应巡航控制问题,提出一种针对前车信息传输存在有界长时延的自主车辆时滞反馈预测巡航控制策略。首先建立自主网联车辆自适应巡航系统的增量控制时滞模型,再考虑车辆行驶安全性、舒适性和燃油经济性等指标,... 考虑车联网环境下的车辆自适应巡航控制问题,提出一种针对前车信息传输存在有界长时延的自主车辆时滞反馈预测巡航控制策略。首先建立自主网联车辆自适应巡航系统的增量控制时滞模型,再考虑车辆行驶安全性、舒适性和燃油经济性等指标,结合滚动优化原理定义时滞反馈预测巡航控制器。进一步,利用Lyapunov稳定性定理和线性矩阵不等式技术,建立保证自主车辆预测巡航控制系统闭环稳定性的时滞相关充分性条件。最后,通过与PID控制比较仿真验证本文方法的有效性。 展开更多
关键词 控制科学与工程 自主网联车辆 预测巡航控制 时延 滚动时域控制 稳定性
基于虚拟矢量调制的T型并网变换器模型预测控制 认领
4
作者 叶登峰 陈浩 《电气传动》 北大核心 2021年第1期28-33,共6页
针对传统有限集模型预测控制(FCS-MPC)开关频率不固定、寻优过程计算量大等缺点,提出了一种新型基于离散空间矢量调制的改进型模型预测控制算法,该方法通过采用由实矢量线性组合生成虚拟矢量的方式,实现了在单开关周期内输出多个实矢量... 针对传统有限集模型预测控制(FCS-MPC)开关频率不固定、寻优过程计算量大等缺点,提出了一种新型基于离散空间矢量调制的改进型模型预测控制算法,该方法通过采用由实矢量线性组合生成虚拟矢量的方式,实现了在单开关周期内输出多个实矢量和固定的开关频率;通过引入虚拟矢量调制增加了矢量控制集,有效减小了网侧电流纹波,改善了并网电流质量。给出了离散矢量调制的实现方案,并基于一台7 kW的实验样机平台进行了必要的实验验证分析。实验结果表明,与传统的FCS-MPC方法相比,所设计的虚拟矢量调制方法有效提高了网侧电流输出质量,有效抑制了网侧电流纹波并改善了系统动态响应性能。 展开更多
关键词 T型并网整流器 有限集模型预测控制 虚拟矢量 固定开关频率
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基于同态高低通滤波与多尺度Retinex的低照度彩色图像增强 认领
5
作者 张江鑫 杨惠 《计算机应用与软件》 北大核心 2021年第1期232-237,共6页
针对低照度条件下彩色图像的细节丢失与视觉效果不佳等问题,提出一种改进的低照度彩色图像增强算法。对三个颜色分量图像分别进行同态高低通滤波处理,在提取高频成分的同时,保留部分低频成分。对其中高频图像进行多尺度Retinex算法、指... 针对低照度条件下彩色图像的细节丢失与视觉效果不佳等问题,提出一种改进的低照度彩色图像增强算法。对三个颜色分量图像分别进行同态高低通滤波处理,在提取高频成分的同时,保留部分低频成分。对其中高频图像进行多尺度Retinex算法、指数变换及量化等处理,加强图像细节;对低频图像进行量化和线性伸缩变换处理,避免图像过度增强。MATLAB仿真结果表明,该算法不仅改善了低照度图像的视觉效果,而且在信息熵、峰值信噪比和对比度等性能指标上也有较大提升。 展开更多
关键词 低照度彩色图像 同态高低通滤波 多尺度RETINEX 线性伸缩变换
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自主车辆高效滚动时域轨迹规划与跟踪控制 认领
6
作者 何德峰 徐广琪 李海平 《浙江工业大学学报》 CAS 北大核心 2021年第1期16-23,81,共9页
针对自主车辆轨迹规划与跟踪控制问题,提出一种基于模型预测控制的自主车辆高效滚动时域轨迹规划与跟踪控制方法。首先,引入人工势场法为不同障碍物和道路结构分配不同的势场函数;其次,将这些表征安全性的势场函数作为轨迹规划与跟踪的... 针对自主车辆轨迹规划与跟踪控制问题,提出一种基于模型预测控制的自主车辆高效滚动时域轨迹规划与跟踪控制方法。首先,引入人工势场法为不同障碍物和道路结构分配不同的势场函数;其次,将这些表征安全性的势场函数作为轨迹规划与跟踪的优化目标函数,同时考虑车辆动力学特性、运动学约束和舒适性要求,使规划的轨迹易于车辆跟踪;最后,针对势场函数的非凸非线性造成在线优化计算量大问题,引入阶梯式控制策略,参数化预测时域内的控制增量,降低模型预测控制的在线计算量。针对典型交通场景进行CarSim与Matlab/Simulink联合仿真,结果表明该方法有效并具有优越的实时性能。 展开更多
关键词 自主车辆 轨迹规划 轨迹跟踪控制 人工势场法 模型预测控制
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可穿戴的智能矫姿系统设计与实现 认领
7
作者 董辉 敖文聪 +2 位作者 罗强 吴祥 沈佳阳 《浙江工业大学学报》 CAS 北大核心 2021年第1期24-29,93,共7页
针对长时间的坐姿不良对伏案人群的身体健康造成严重危害的问题,提出了矫正姿势和久坐提醒双管齐下的解决方案,设计了一套可穿戴的智能矫姿系统。通过对人体脊柱生理结构的分析,采用双惯性传感器协同采集的方式提高了数据采集精度。当... 针对长时间的坐姿不良对伏案人群的身体健康造成严重危害的问题,提出了矫正姿势和久坐提醒双管齐下的解决方案,设计了一套可穿戴的智能矫姿系统。通过对人体脊柱生理结构的分析,采用双惯性传感器协同采集的方式提高了数据采集精度。当系统监测到人体出现不良坐姿时,通过自动触发语音和震动提醒的方式辅助用户纠正当前不良坐姿。利用姿态检测技术,建立了基于动作状态变化的智能计时模型,改善了目前只能周期性计时提醒的方法。利用手机APP的数据可视化显示和相关参数设置,改善了系统的人机交互体验。测试表明:该系统具有矫正姿势效果良好和久坐提醒灵敏的特点,可有效缓解久坐带来的危害。 展开更多
关键词 惯性传感器 安卓 姿态解算 姿态检测 坐姿矫正 久坐提醒
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深度学习的烟叶烘干状态识别算法 认领
8
作者 杨海清 刘永辉 《浙江工业大学学报》 CAS 北大核心 2021年第1期30-33,87,共5页
针对传统的烟叶烘烤系统模式单一,只能按照固定的程序运行,无法根据烟叶状态实时改变烘烤模式的问题,提出了一种改进的残差神经网络算法。该算法首先通过宽通道提取烟叶的色彩特征,通过深度卷积提取烟叶纹理的高维空间特征,其次模型输... 针对传统的烟叶烘烤系统模式单一,只能按照固定的程序运行,无法根据烟叶状态实时改变烘烤模式的问题,提出了一种改进的残差神经网络算法。该算法首先通过宽通道提取烟叶的色彩特征,通过深度卷积提取烟叶纹理的高维空间特征,其次模型输出的特征值进行正则化转化为概率值为0~1的概率分布,最后根据概率加权确定相应的烟叶状态。实验结果表明:该算法在烟叶状态识别方面有良好的表现。 展开更多
关键词 深度学习 卷积神经网络 特征提取 特征分类 烟叶烘烤
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基于自适应BM3D的侧扫声纳图像散斑降噪 认领
9
作者 陈朋 蔡烜伟 +2 位作者 赵冬冬 梁荣华 郭新新 《光电工程》 CAS CSCD 北大核心 2020年第7期69-78,共10页
侧扫声纳(SSS)是一种利用声波的水下传播特性完成水下探测的电子设备。因为侧扫声纳利用回波强度成像,所以不可避免地引入散斑噪声。本文针对散斑噪声,提出了基于自适应三维块匹配滤波(BM3D)的侧扫声纳图像散斑降噪方法。该算法首先对SS... 侧扫声纳(SSS)是一种利用声波的水下传播特性完成水下探测的电子设备。因为侧扫声纳利用回波强度成像,所以不可避免地引入散斑噪声。本文针对散斑噪声,提出了基于自适应三维块匹配滤波(BM3D)的侧扫声纳图像散斑降噪方法。该算法首先对SSS图像进行幂变换和对数变换,采用小波变换估计整体图像噪声,同时用局部噪声估计结果更新BM3D算法的参数。然后本文算法比较全局估计和局部估计的结果,选择最合适的参数解决噪声分布不均匀的问题。实验结果表明,本文改进的BM3D算法能有效地降低SSS图像中的散斑噪声,获得良好的视觉效果。本文算法的等效视数至少提高了6.83%,散斑抑制指数低于传统方法,散斑抑制和平均保存指数至少减少了3.30%。该方法主要用于声纳图像降噪,对于超声、雷达或OCT图像等受散斑噪声污染的信号也有一定的实用价值。 展开更多
关键词 侧扫声纳 散斑噪声 图像降噪 BM3D
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三维场景的实时无人机航迹规划方法 认领 被引量:1
10
作者 陈朋 汤粤生 +1 位作者 俞天纬 江勇奇 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2020年第9期1800-1805,共6页
针对无人机在三维复杂场景中自主规划航迹存在实时性和安全性不高的问题,本文提出了一种基于关键航点的实时无人机航迹规划方法.该方法可分成以下两个阶段:首先,改进A*算法的启发函数,使其更适应无人机的三维运动特征,基于栅格地图用改... 针对无人机在三维复杂场景中自主规划航迹存在实时性和安全性不高的问题,本文提出了一种基于关键航点的实时无人机航迹规划方法.该方法可分成以下两个阶段:首先,改进A*算法的启发函数,使其更适应无人机的三维运动特征,基于栅格地图用改进后的A*算法寻找无碰撞的栅格路径,并利用梯度信息筛选关键航点,生成初始路径;其次,优化碰撞代价函数,并显式地引入无人机动力可行约束,构建二次规划模型来优化初始路径,确保航迹的安全、平滑、适合无人机飞行.实验结果表明,本文方法在保证实时性的同时具有更短的航迹长度和更高的成功率,在障碍物密度小于0.5个/m~2的情况下,达到了100%的成功率. 展开更多
关键词 三维场景 无人机 A*算法 关键航点 航迹规划
基于PCA和BP神经网络的硝酸盐氮浓度检测方法 认领
11
作者 陈朋 严宪泽 +2 位作者 韩洋洋 吴晨阳 昝昊 《应用光学》 CAS CSCD 北大核心 2020年第4期761-768,共8页
针对紫外分光光度法(UV法)检测混有干扰物质的硝酸盐氮溶液浓度精度不高的问题,提出一种基于主成分分析(principal component analysis,PCA)和BP神经网络的硝酸盐氮浓度检测方法。通过微型光谱仪物质成分检测系统测得硝酸盐氮试剂在196 ... 针对紫外分光光度法(UV法)检测混有干扰物质的硝酸盐氮溶液浓度精度不高的问题,提出一种基于主成分分析(principal component analysis,PCA)和BP神经网络的硝酸盐氮浓度检测方法。通过微型光谱仪物质成分检测系统测得硝酸盐氮试剂在196 nm~631 nm波段的吸光度数据,分为测试集和训练集。通过PCA计算训练集,得到主成分。根据BP算法搭建三层人工神经网络。将所得主成分除以8后输入网络展开训练。训练过程中采用留一法交叉验证。用该模型计算训练集和测试集,所得值与真实浓度的平均相对误差分别为2.4115%和1.553%。实验结果表明,该方法能较好检测出混有干扰物质的硝酸盐氮溶液浓度。 展开更多
关键词 光谱分析 浓度 神经网络 硝酸盐氮 主成分分析
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基于U-Net的掌纹图像增强与ROI提取 认领
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作者 陆展鸿 单鲁斌 +3 位作者 苏立循 焦雨欣 王家骅 王海霞 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第9期1807-1816,共10页
掌纹因稳定性、唯一性、难复制性及易获取等特点,是极具应用潜力的生物识别特征。针对掌纹识别中,获取掌纹感兴趣区域(ROI)与增强掌纹信息普遍存在的时间成本大,方法之间有依赖关系等问题,提出了一种基于U-Net神经网络结构的掌纹图像预... 掌纹因稳定性、唯一性、难复制性及易获取等特点,是极具应用潜力的生物识别特征。针对掌纹识别中,获取掌纹感兴趣区域(ROI)与增强掌纹信息普遍存在的时间成本大,方法之间有依赖关系等问题,提出了一种基于U-Net神经网络结构的掌纹图像预处理方法。通过香港理工大学掌纹库进行实验对比,结果表明,所提方法能消除预处理方法之间的相互影响,实现对掌纹图像的去噪与增强处理,并能快速、高精度提取感兴趣区域。 展开更多
关键词 U-Net 感兴趣区域(ROI)增强 深度学习 感兴趣区域(ROI)提取 掌纹
基于单光源频域荧光寿命的水体溶解氧浓度检测方法 认领 被引量:1
13
作者 陈朋 赵智 +2 位作者 赵冬冬 韩洋洋 梁荣华 《光子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第3期134-143,共10页
现有的光学溶解氧浓度检测方法中光路及电路结构复杂,本文提出了一种单路光源的频域荧光寿命的溶解氧检测方法.采用单路光源的光学结构实现水体溶解氧浓度的检测,简化了光路及电路结构,改进了溶解氧浓度检测算法,降低了整体检测过程的... 现有的光学溶解氧浓度检测方法中光路及电路结构复杂,本文提出了一种单路光源的频域荧光寿命的溶解氧检测方法.采用单路光源的光学结构实现水体溶解氧浓度的检测,简化了光路及电路结构,改进了溶解氧浓度检测算法,降低了整体检测过程的计算量.设计对比实验对方法进行验证,实验结果表明:单光源的频域荧光寿命的检测方法与DOP1光学溶解氧分析仪相比,在0~9mg/L范围内,实际检测误差降低至0.04mg/L;衡量稳定性的检测标准偏差为0.007mg/L,同比降低了36%;采用快速傅里叶变换以及改进的溶解氧浓度计算方法,配合优化的电路及光路结构,在达到90%稳态时响应时间平均缩短了12s,浓度上升和下降时的响应速度分别提升为40%和28%.该方法具有较好的检测精度、稳定性以及响应速度. 展开更多
关键词 环境光学 荧光淬灭 荧光检测 溶解氧浓度 频域分析 快速傅里叶变换 响应时间
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基于移动最小二乘法的微型光谱仪标定方法 认领
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作者 陈朋 韩洋洋 +1 位作者 严宪泽 昝昊 《计算机测量与控制》 2020年第5期246-251,共6页
针对现有微型光谱仪缺少一种统一、可靠标定方法的问题,提出了一种基于移动最小二乘法(Moving Least Squares,MLS)的微型光谱仪标定方法;首先,微型光谱仪分别获取汞氩灯和氖灯的标准光谱图;然后对含有高频噪声的原始光谱图进行小波去噪... 针对现有微型光谱仪缺少一种统一、可靠标定方法的问题,提出了一种基于移动最小二乘法(Moving Least Squares,MLS)的微型光谱仪标定方法;首先,微型光谱仪分别获取汞氩灯和氖灯的标准光谱图;然后对含有高频噪声的原始光谱图进行小波去噪,之后通过峰值定位算法找到特征峰并筛选出需要参与拟合的特征峰所对应的像元序号,最后筛选出一定数量的标定点使用MLS进行拟合;选取一定数量的未参与标定的特征峰代入到拟合函数中进行精度验证;实验表明:基于MLS拟合标定后,标定集的误差标准差为0.136 nm,测试集的误差标准差为0.192 nm,高于传统的最小二乘法曲线拟合,该方法实现了快速、准确地对微型光谱仪进行标定,在实际工程应用中具有重要的指导意义。 展开更多
关键词 微型光谱仪 移动最小二乘法 小波去噪 标定方法
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微生物数字全息显微图像的嵌入式分类系统 认领
15
作者 陈朋 戴陈统 +1 位作者 宫平 王海霞 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2020年第12期2595-2600,共6页
微生物识别对于水质检测及污水处理领域具有重要意义,传统方法效率低下,需要大型仪器、人工干预.针对上述问题,本文提出一种嵌入式平台下微生物数字全息显微图像分类系统.本文使用数字全息显微镜采集微生物图像,引入卷积神经网络进行分... 微生物识别对于水质检测及污水处理领域具有重要意义,传统方法效率低下,需要大型仪器、人工干预.针对上述问题,本文提出一种嵌入式平台下微生物数字全息显微图像分类系统.本文使用数字全息显微镜采集微生物图像,引入卷积神经网络进行分类计算,利用Tengine架构在嵌入式平台部署神经网络算法,构建实现了GoogLeNet、AlexNet、VGG16Net等模型,实现在Whoi微生物数据集上的分类检测.使用精简的GoogLeNet-Lite网络在国产嵌入式平台RK3399达到94.15%的准确率,以及12.7fps的运算速度.实验结果说明,采用卷积神经网络,在嵌入式平台RK3399上进行数字全息图像分类,既满足了快速检测的要求,同时也解决了系统体积问题,验证了本方法的有效性. 展开更多
关键词 嵌入式系统 数字全息显微 卷积神经网络 微生物分类
分段式线性LED照明驱动电路的比较 认领
16
作者 陈怡 陈信勇 +1 位作者 谢路耀 张有兵 《浙江工业大学学报》 CAS 北大核心 2020年第2期159-164,共6页
针对数瓦级的LED照明应用,分段式线性驱动电路比传统开关式驱动电路具有更高的性价比。分段式线性LED照明驱动电路因结构组成不同,性能也会存在差异。对两种典型的分段式线性LED照明驱动电路进行了比较研究。宽电压范围输入的实验样机... 针对数瓦级的LED照明应用,分段式线性驱动电路比传统开关式驱动电路具有更高的性价比。分段式线性LED照明驱动电路因结构组成不同,性能也会存在差异。对两种典型的分段式线性LED照明驱动电路进行了比较研究。宽电压范围输入的实验样机均采用了输入电压自适应以及输入电压静态和动态滞回区域相结合的电流控制策略,实验结果表明:当满足相同的电气要求时,多电流源型分段式线性LED照明驱动电路主电路效率更高、成本较低,而单电流源型分段式LED照明驱动电路输入电流谐波表现更优、电路段数更易扩展以及控制程序较容易编写。 展开更多
关键词 LED照明 分段式线性驱动电路 宽电压范围输入 输入电压自适应 静态和动态相结合的滞回区域
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航天器全状态约束输出反馈控制 认领
17
作者 陈中天 陈强 +1 位作者 孙明轩 何熊熊 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第2期355-364,共10页
针对无角速度测量的刚性航天器姿态跟踪问题,提出一种全状态约束输出反馈控制方法.建立修正罗德里格参数描述的系统模型,提出能够适用于约束与非约束情况的改进型障碍李雅普诺夫函数(MBLF),拓展传统对数型障碍李雅普诺夫函数的适用范围... 针对无角速度测量的刚性航天器姿态跟踪问题,提出一种全状态约束输出反馈控制方法.建立修正罗德里格参数描述的系统模型,提出能够适用于约束与非约束情况的改进型障碍李雅普诺夫函数(MBLF),拓展传统对数型障碍李雅普诺夫函数的适用范围.构造二阶辅助系统,将控制输入和饱和输入之间的差作为构造系统的输入,进而产生信号以补偿饱和的影响.设计状态观测器估计未知状态量,并结合反步法设计输出反馈控制律,保证系统全状态约束性能和姿态跟踪精度.通过李雅普诺夫稳定性分析证明姿态观测误差和跟踪误差能够达到一致最终有界.仿真结果验证所提方法的有效性. 展开更多
关键词 全状态约束 障碍李雅普诺夫函数 输出反馈控制 姿态跟踪
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面向差异化MTC场景需求的随机接入方案 认领
18
作者 吴哲夫 杨鑫源 +1 位作者 翟文超 韩会梅 《通信学报》 EI CSCD 北大核心 2020年第11期176-184,共9页
针对机器类通信(MTC)中大规模机器类通信(mMTC)和超可靠低时延通信(URLLC)的混合场景下差异化的随机接入需求,提出了一种面向差异化MTC场景需求的随机接入方案。该方案根据设备定时提前(TA)信息进行分组:对于URLLC设备,基站为组内核心... 针对机器类通信(MTC)中大规模机器类通信(mMTC)和超可靠低时延通信(URLLC)的混合场景下差异化的随机接入需求,提出了一种面向差异化MTC场景需求的随机接入方案。该方案根据设备定时提前(TA)信息进行分组:对于URLLC设备,基站为组内核心设备预留前导码资源并通过非竞争方式接入网络,进而满足URLLC场景的高可靠低时延接入需求;对于mMTC设备,基站利用不同设备组TA信息的差异来区分选择相同前导码设备,并利用迭代干扰消除(SIC)检测设备数据信息,进而满足mMTC场景的海量接入需求。仿真结果表明,本方案能够显著提升成功接入设备数。 展开更多
关键词 机器类通信 设备分组 迭代干扰消除 时间提前量 海量接入
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面向人脸年龄估计的选择性多层融合神经网络 认领
19
作者 李超 童林 +2 位作者 刘永辉 朱道萌 马延臣 《传感技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2020年第9期1313-1319,共7页
针对使用传统神经网络算法进行人脸年龄估计可能会带来梯度弥散或梯度爆炸引起网络退化的风险,提出了选择性多层融合的卷积神经网络结构(SMLF-Net,Selective multilayer fusion convolutional neural network)。首先在SMLF-Net设计中融... 针对使用传统神经网络算法进行人脸年龄估计可能会带来梯度弥散或梯度爆炸引起网络退化的风险,提出了选择性多层融合的卷积神经网络结构(SMLF-Net,Selective multilayer fusion convolutional neural network)。首先在SMLF-Net设计中融合了类似SE(Squeeze-and-Excitation Networks)结构增强了模型的非线性和特征重标定,其次为了提高深层网络模型的分类精度,引入了类似RE(ResNets)结构解决网络退化问题,最后根据卷积核移动步长动态选择网络结构避免网络参数过多。该方法通过构建RE与SE结构提取人脸的高维、中维、低维特征,并使用BN(Batch Normalization)操作降低网络训练难度。结果在扩充亚洲数据后的IMDB-WIKI数据集上对本文方法进行训练,并在树莓派上进行测试,结果显示SMLF-Net方法能够取得平均绝对误差(MAE)为3.09的估计精度,优于Google InceptionNet方法(MAE)为3.32和ShuffleNet方法(MAE)为3.54,充分证实了本文所提方法的先进性和有效性。 展开更多
关键词 深度学习 卷积神经网络 人脸检测 激活函数 年龄估计
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基于改进动态配置的FPGA卷积神经网络加速器的优化方法 认领
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作者 陈朋 陈庆清 +3 位作者 王海霞 张怡龙 刘义鹏 梁荣华 《高技术通讯》 EI CAS 北大核心 2020年第3期240-247,共8页
卷积神经网络(CNN)已广泛应用于各种计算机视觉任务,基于GPU的卷积神经网络加速器往往存在功耗较高、体积较大和成本较高的问题。针对上述问题,文中提出一种基于改进动态配置的现场可编程门阵列(FPGA)卷积神经网络加速器的优化方法。使... 卷积神经网络(CNN)已广泛应用于各种计算机视觉任务,基于GPU的卷积神经网络加速器往往存在功耗较高、体积较大和成本较高的问题。针对上述问题,文中提出一种基于改进动态配置的现场可编程门阵列(FPGA)卷积神经网络加速器的优化方法。使用高层次综合工具,在引入分割参数的基础上,通过在资源约束情况下基于流水线结构的层间模块复用,采用8-16位动态定点设计方案,以有限的硬件资源实现性能优化的卷积神经网络硬件结构,提升计算效率的同时缩短了开发周期。利用该方法在ZCU102平台上构建实现了AlexNet网络和VGG网络。在最大精度损失0.63%的条件下,将加速器性能分别从46.3fps和37.2fps提高到290.7fps和54.4fps,计算能效分别达到了TITAN-X的1.78倍和3.89倍。实验数据充分说明,采用改进动态配置的优化方法,利用高层次综合工具进行开发的FPGA卷积加速器,既满足了计算实时性的要求,同时也解决了功耗和体积问题,验证了本方法的有效性。 展开更多
关键词 卷积神经网络(CNN) 现场可编程门阵列(FPGA) 模块复用 流水线 动态定点
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