检索结果-内蒙古大学图书馆

哈尔滨商业大学学报（自然科学版） 2019年第3期35卷 322-326页

作者：康兵兵党鑫天津工业大学计算机科学与软件学院

提出了使用深度栈式自编码模型进行空气质量预测.选择了PM2.5、PM10等污染物数据作为样本.本模型基于Java平台构建,进行了训练和参数调整,建立了最优的空气预测模型.根据北京市的实验结果表明,该模型具有良好的精度.与支持向量回归(SVR... 详细信息

提出了使用深度栈式自编码模型进行空气质量预测.选择了PM2.5、PM10等污染物数据作为样本.本模型基于Java平台构建,进行了训练和参数调整,建立了最优的空气预测模型.根据北京市的实验结果表明,该模型具有良好的精度.与支持向量回归(SVR)模型和线性回归模型相比,本文提出的模型具有优越的性能.

关键词：栈式自编码网络空气质量预测深度学习机器学习神经网络

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基于电梯监控视频的轿厢中狗识别的算法研究

引用

机械设计与制造工程 2018年第3期47卷 103-107页

作者：张媛臧坤华志超李岩安婷婷章国宝江苏省特种设备安全监督检验研究院无锡分院江苏无锡214174 东南大学自动化学院江苏南京210096

提出了一种基于电梯监控视频、用于检测轿厢中是否存在狗的算法。该算法结合栈式自编码网络(SAE),使用梯度方向直方图(HOG)来表征狗的特征。首先,采集大量电梯轿厢中狗的正负样本进行训练并提取梯度特征;然后构建栈式自编码网络并将梯... 详细信息

提出了一种基于电梯监控视频、用于检测轿厢中是否存在狗的算法。该算法结合栈式自编码网络(SAE),使用梯度方向直方图(HOG)来表征狗的特征。首先,采集大量电梯轿厢中狗的正负样本进行训练并提取梯度特征;然后构建栈式自编码网络并将梯度特征输入其中进行无监督学习来获取更深层特征模型;最后训练Softmax分类器得到最终的电梯中狗识别的模型。此外,该算法通过对视频的背景差分处理能够精准地定位待识别的区域,从而极大提高算法效率。最终实现了电梯轿厢中狗的实时检测,识别率达到89%左右。

关键词：电梯环境狗检测栈式自编码网络梯度直方图 Softmax分类器背景差分

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机器学习和深度学习在遥感影像分类中的对比研究

引用

测绘与空间地理信息 2024年第7期47卷 72-75页

作者：陈香天津市测绘院有限公司天津300381

遥感影像分类是遥感技术应用的一个重要环节;机器学习和深度学习能够实现精确、自动化、迅速、可定义和规模化的遥感影像分类。本文选取机器学习算法支持向量机和深度学习算法卷积神经网络、深度置信网络、栈式自编码网络共计4种分类算... 详细信息

遥感影像分类是遥感技术应用的一个重要环节;机器学习和深度学习能够实现精确、自动化、迅速、可定义和规模化的遥感影像分类。本文选取机器学习算法支持向量机和深度学习算法卷积神经网络、深度置信网络、栈式自编码网络共计4种分类算法进行对比研究,并对支持向量机核函数的参数以及深度学习算法的神经元数量开展寻优以到达最高分类精度。实验结果表明,深度学习算法栈式自编码网络的总体分类精度最高,分类效果最好,在地物复杂多样地区开展遥感地物分类时具有较好的适用性和推广价值。

关键词：遥感影像分类支持向量机卷积神经网络深度置信网络栈式自编码网络

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