检索结果-内蒙古大学图书馆

作者：刘铭瑀合肥工业大学

学位级别：硕士

根据艾瑞iUserTracker监测数据显示,2017年1月PC端网站类别中,搜索引擎类稳居月度覆盖人数榜首位置,占比为98.4%。可见,虽然如今互联网呈现出爆炸式、多元式的增长,搜索引擎作为第一大流量入口的地位仍不可动摇,值得人们投入更多的关注... 详细信息

根据艾瑞iUserTracker监测数据显示,2017年1月PC端网站类别中,搜索引擎类稳居月度覆盖人数榜首位置,占比为98.4%。可见,虽然如今互联网呈现出爆炸式、多元式的增长,搜索引擎作为第一大流量入口的地位仍不可动摇,值得人们投入更多的关注。然而,搜索引擎多存在领域漂移的问题。所谓领域漂移,即指网页内容与查询关键词领域无关的现象,严重影响了用户的使用。文本数据是在网络这个庞大的信息库中占信息比重最大的,且多数用户使用搜索引擎时都是根据关键字进行搜索。基于此,本文对网页文本信息进行深入挖掘,结合文本分类相关技术,为解决领域漂移及相关改进算法需要人工建立领域向量的问题,提出了基于文本分类的网页搜索排序算法。论文主要工作如下:(1)本文研究了基于堆叠自编码器的文本分类方法。该方法通过堆叠自编码器的降维建模,解决了传统机器学习方法在处理文本问题时会出现的维数灾难问题。实验结果表明,该方法减少了原始数据的维度,提取出了更高阶的特征,获得了更高的分类准确率;(2)本文提出了基于文本分类的网页搜索排序算法。该算法首先对网页文本进行数据预处理并利用词袋模型进行网页文本的向量表示,之后通过少量的网页数据来训练softmax回归分类模型,训练好的模型用来预测测试网页数据的类别分数,并与BM25信息检索的分数结合在一起,得到最终的网页排序结果。实验结果表明,该检索算法无需人工建立领域向量,即可达到较好的网页排序结果。

关键词：领域文本分类 softmax回归分类网页排序堆叠自编码器

来源：评论

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基于SVD和SAE的医学图像多功能零水印算法

引用

电信科学 2017年第11期33卷 102-111页

作者：赵彦霞孙洁丽周增慧邢胜河北经贸大学信息技术学院河北石家庄050061 河北大学管理学院河北保定071002 河北经贸大学教务处河北石家庄050061 沧州师范学院计算机科学与工程学院河北沧州061001

针对医学图像的版权保护和篡改定位问题,提出了一种多功能零水印算法。获取构造零顽健水印和半脆弱水印的信息矩阵,并分别与原始顽健和半脆弱水印进行异或运算,构造零顽健和零半脆弱水印图像。实验结果证明,提取的水印效果较好,算法能... 详细信息

针对医学图像的版权保护和篡改定位问题,提出了一种多功能零水印算法。获取构造零顽健水印和半脆弱水印的信息矩阵,并分别与原始顽健和半脆弱水印进行异或运算,构造零顽健和零半脆弱水印图像。实验结果证明,提取的水印效果较好,算法能很好地抵抗常见攻击,特别是抵抗强度较大的攻击的效果较好。

关键词：医学图像多功能零水印离散小波变换奇异值分解堆叠自编码器

来源：评论

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基于改进的深度信念网络的人脸表情识别

引用

计算机工程与设计 2017年第6期38卷 1580-1584,1601页

作者：黄寿喜邱卫根广东工业大学计算机学院广东广州510006

针对目前人脸表情识别鲁棒性较差的问题,提出一种结合改进的深度信念网络DBNs(deep belief networks)和堆叠自编码器SAE(stacked Auto-encoder)的人脸表情识别方法。采用改进的深度信念网络作为提取人脸表情特征的检测器,堆叠自编码器... 详细信息

针对目前人脸表情识别鲁棒性较差的问题,提出一种结合改进的深度信念网络DBNs(deep belief networks)和堆叠自编码器SAE(stacked Auto-encoder)的人脸表情识别方法。采用改进的深度信念网络作为提取人脸表情特征的检测器,堆叠自编码器作为识别表情的分类器,实现在人脸表情识别研究中深度信念网络与堆叠自编码器的结合。在JAFFE(Japanese female facial expression)数据库和CK+(extended Cohn-Kanade)数据库上的人脸表情的识别率有明显提高,该方法可以较准确地识别人脸表情。

关键词：人脸表情识别深度信念网络堆叠自编码器检测器分类器鲁棒性

来源：评论

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Offline Handwritten Sindhi Character Recognition Using Neural Network

Offline Handwritten Sindhi Character Recognition Using Neura...

引用

作者： Jakhro Abdul Naveed 电子科技大学

学位级别：硕士

如今，手写字符识别（HCR)是图像处理与模式识别领域中亟待研究的方向之一。在过去的几十年中，众多研究者已经研究并提出了多种手写字符识别系统，这些系统适用于多种语言，如英语、汉语、日语、乌尔都语、阿拉伯语、普什图语、孟加拉... 详细信息

如今，手写字符识别（HCR)是图像处理与模式识别领域中亟待研究的方向之一。在过去的几十年中，众多研究者已经研究并提出了多种手写字符识别系统，这些系统适用于多种语言，如英语、汉语、日语、乌尔都语、阿拉伯语、普什图语、孟加拉语、天城体等。这些语言通过字符识别系统得到了丰富和提高，但是在信德语领域少有研究成果。信德语是巴基斯坦信德省的主要语言，在巴基斯坦、印度的许多邦以及世界各地不同区域约有六千万人使用信德语交流。如今，使用标准字体打印的信德语可以被有效的识别，但是由于每个人的书写风格迥异、字符集过大以及同一个字符中点的位置差异微小等原因，手写的信德语识别依然相当困难。手写识别系统在当今世界扮演了重要的角色，生活中的诸多领域都需要识别手写字符、单词和语句。有许多的应用场景都需要能够识别手写的信德语，如语言辨识、银行支票识别、包裹地址识别、表格处理、签名验证等相关领域。在本文中，所有在实验中使用的数据集都是作者自创的数据集，数据集的样本采集自分属不同年龄组的5 3个本地信德语使用者。整个数据集由2756张手写信德语文本图片组成。在原始数据采集完成后，本文针对这些数据使用不同的处理技术进行了加工。本文采用了支持向量机，卷积神经网络和堆叠自动编码器这三类技术对数据进行处理。在使用支持向量机技术时，平均识别率达到了 62.42% ，使用卷积神经网络则可以达到4 4%，而使用堆叠自编码器的准确率为50.14%。

关键词：手写字符识别支持向量机卷积神经网络堆叠自编码器图像处理

来源：评论

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第3讲深度学习中的经典网络模型及训练方法

引用

军事通信技术 2016年第1期37卷 90-97页

作者：韩伟张雄伟张炜吴从明吴燕军解放军理工大学指挥信息系统学院研究生2队解放军理工大学指挥信息系统学院中国卫星海上测控部中国人民解放军73615部队

深度学习依靠其良好的复杂特征提取表达能力,在诸多研究领域都引起了强烈的反响,并越来越受到关注。网络模型结构是深度学习的重要组成内容,模型的训练方法则决定着网络的性能。文章以深度学习中的经典网络模型和训练方法来展开研究,首... 详细信息

深度学习依靠其良好的复杂特征提取表达能力,在诸多研究领域都引起了强烈的反响,并越来越受到关注。网络模型结构是深度学习的重要组成内容,模型的训练方法则决定着网络的性能。文章以深度学习中的经典网络模型和训练方法来展开研究,首先简单介绍了深度学习中常用的网络模型,然后针对经典的深度置信网络和堆叠自编码器的基本组成模型及基本模型的训练算法,由基本模型构建的深度网络及其训练方法,模型的常见变型等方面进行了详细研究,最后展望了网络模型及其训练方法的发展方向。

关键词：深度学习网络模型训练方法深度置信网络堆叠自编码器

来源：评论

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