检索结果-内蒙古大学图书馆

小型微型计算机系统 2011年第10期32卷 1967-1971页

作者：邝祝芳陈志刚邓晓衡中南林业科技大学计算机与信息工程学院长沙410004 中南大学信息科学与工程学院长沙410083

延迟容忍移动传感器网络(DTMSN)是一种广泛应用的数据采集网络.提出一种基于社会网络的数据传输策略SNBD(social network-based data delivery scheme)应用于***引入社会网络中的相互作用强度和相称机制,通过计算两传感器节点之间的相... 详细信息

延迟容忍移动传感器网络(DTMSN)是一种广泛应用的数据采集网络.提出一种基于社会网络的数据传输策略SNBD(social network-based data delivery scheme)应用于***引入社会网络中的相互作用强度和相称机制,通过计算两传感器节点之间的相互作用强度值和相称值,作为消息传输时选择下一跳的依据.为了优化节点队列,SNBD采用消息的重要因子和TTL决定队列中消息传递的优先顺序和丢弃原则.模拟实验表明,与现有的几种数据传输策略相比,SNBD不但具有较高的数据传输成功率,而且具有较低的数据传输能耗和传输延迟,并且通过分析发现SNBD的网络寿命是SRAD和FAD的8倍.

关键词：延迟容忍移动传感器网络数据传输相互作用强度相称机制队列管理

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

动态人脸图像序列中表情完全帧的定位与识别

引用

应用科学学报 2021年第3期39卷 357-366页

作者：司马懿易积政陈爱斌周孟娜中南林业科技大学人工智能应用研究所湖南长沙410004 中南林业科技大学智慧物流技术湖南省重点实验室湖南长沙410004 中南林业科技大学计算机与信息工程学院湖南长沙410004

考虑到人脸表情演变是一个持续过程,相比于静态图像,动态图像序列更适合作为人脸表情识别的研究对象。该文提出了一种基于嵌入网络的序列帧定位模型,利用加载预训练权重的Inception ResNet v1网络提取人脸表情序列各帧的特征向量,通过... 详细信息

考虑到人脸表情演变是一个持续过程,相比于静态图像,动态图像序列更适合作为人脸表情识别的研究对象。该文提出了一种基于嵌入网络的序列帧定位模型,利用加载预训练权重的Inception ResNet v1网络提取人脸表情序列各帧的特征向量,通过计算特征向量间的欧氏距离,定位出具有最大表情强度的完全帧,进而获取人脸表情序列数据;为了进一步验证定位模型的准确性,分别利用VGG16模型和ResNet50模型对定位的完全帧进行人脸表情识别。在CK+和MMI人脸表情数据库上进行了实验,所提的序列帧定位模型的定位平均准确率分别达到98.31%和98.08%;利用VGG16模型与ResNet50模型对定位的完全帧进行表情识别,在两个数据库上的实验结果分别达到了96.32%和96.5%,87.23%和87.88%,结果表明所提出的模型能够获取可靠的表情完全帧,并取得了令人满意的人脸表情识别效果。

关键词：人脸表情序列嵌入网络完全帧定位特征向量人脸表情识别

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于正弦注意力表征网络的环境声音识别

引用

应用科学学报 2021年第4期39卷 641-649页

作者：彭宁陈爱斌周国雄陈文洁刘晶中南林业科技大学人工智能应用研究所湖南长沙410004 中南林业科技大学智慧物流技术湖南省重点实验室湖南长沙410004 中南林业科技大学计算机与信息工程学院湖南长沙410004

将正弦注意力表征网络引入环境声音识别,首先提取梅尔频率倒谱系数(Melfrequency cepstral coefficient,MFCC)作为音频识别特征,使用门控循环单元提取MFCC每一帧的特征,根据正弦函数激活每一帧音频得分,并依照每一帧的音频得分为音频重... 详细信息

将正弦注意力表征网络引入环境声音识别,首先提取梅尔频率倒谱系数(Melfrequency cepstral coefficient,MFCC)作为音频识别特征,使用门控循环单元提取MFCC每一帧的特征,根据正弦函数激活每一帧音频得分,并依照每一帧的音频得分为音频重新分配权重,从而将注意力集中在音频重点区域。最后结合全连接层和Softmax分类器对环境声音类别进行判别。实验在公开数据集Urban Sound 8K上验证并与其他模型对比,结果表明所提出模型效果最好,在数据集上的识别率高达93.5%。

关键词：环境声音识别注意力机制梅尔频率倒谱系数门控循环单元正弦注意力表征网络

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于自注意力机制时频谱同源特征融合的鸟鸣声分类

引用

计算机应用 2022年第4期42卷 1260-1268页

作者：刘志华陈文洁陈爱斌中南林业科技大学计算机与信息工程学院长沙410004 中南林业科技大学人工智能应用研究所长沙410004

目前深度学习模型大都难以应对复杂背景噪声下的鸟鸣声分类问题。考虑到鸟鸣声具有时域连续性、频域高低性特点,提出了一种利用同源谱图特征进行融合的模型用于复杂背景噪声下的鸟鸣声分类。首先,使用卷积神经网络(CNN)提取鸟鸣声梅尔... 详细信息

目前深度学习模型大都难以应对复杂背景噪声下的鸟鸣声分类问题。考虑到鸟鸣声具有时域连续性、频域高低性特点,提出了一种利用同源谱图特征进行融合的模型用于复杂背景噪声下的鸟鸣声分类。首先,使用卷积神经网络(CNN)提取鸟鸣声梅尔时频谱特征;然后,使用特定的卷积以及下采样操作,将同一梅尔时频谱特征的时域和频域维度分别压缩至1,得到仅包含鸟鸣声高低特性的频域特征以及连续特性的时域特征。基于上述提取频域以及时域特征的操作,在时域和频域维度上同时对梅尔时频谱特征进行提取,得到具有连续性以及高低特性的时频域特征。然后,将自注意力机制分别用于得到的时域、频域、时频域特征以加强其各自拥有的特性。最后,将这三类同源谱图特征决策融合后的结果用于鸟鸣声分类。所提模型用于Xeno-canto网站的8种鸟类音频分类,并在分类对比实验中取得了平均精确率(MAP)为0.939的较好结果。实验结果表明该模型能应对复杂背景噪声下的鸟鸣声分类效果较差的问题。

关键词：深度学习鸟鸣声分类卷积神经网络自注意力机制同源谱图特征融合

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于BP神经网络的O-糖基化位点的预测和模式分析

引用

制造业自动化 2011年第2期33卷 94-97页

作者：王楚正谭晓凤陈延伟中南林业科技大学计算机与信息工程学院长沙410004 立命馆大学信息工程学院中南林业科技大学林学院长沙410004

糖基化是真核生物中最重要的蛋白质翻译后修饰过程之一,借助计算智能技术对糖基化位点进行预测和分析在蛋白质组学中具有十分重要的意义。对BP神经网络结构及其训练算法进行研究的基础上,提出了一种改进传统BP学习算法缺陷的动量梯度下... 详细信息

糖基化是真核生物中最重要的蛋白质翻译后修饰过程之一,借助计算智能技术对糖基化位点进行预测和分析在蛋白质组学中具有十分重要的意义。对BP神经网络结构及其训练算法进行研究的基础上,提出了一种改进传统BP学习算法缺陷的动量梯度下降算法,运用改进的BP神经网络对O-糖基化位点进行预测和分析。实验表明特征向量的维数(蛋白质序列编码长度)是影响预测性能的最主要因素,当窗口大小在一定范围时有较好的预测效果。

关键词： O-糖基化位置概率函数 BP神经网络模式分析

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于Inception-CSA深度学习模型的鸟鸣分类

引用

华中农业大学学报 2023年第3期42卷 97-104页

作者：李怀城杨道武温治芳王亚楠陈爱斌中南林业科技大学计算机与信息工程学院/人工智能应用研究所长沙410004

为进一步提高通过声音识别鸟类的精确度,本研究提出基于Inception-CSA深度学习模型的鸟鸣声分类方法,包含鸟鸣声音频样本预处理、特征提取、分类器分类等步骤。首先将鸟鸣声样本预处理成尺寸相同的梅尔频谱图,作为鸟鸣声特征图;其次利用... 详细信息

为进一步提高通过声音识别鸟类的精确度,本研究提出基于Inception-CSA深度学习模型的鸟鸣声分类方法,包含鸟鸣声音频样本预处理、特征提取、分类器分类等步骤。首先将鸟鸣声样本预处理成尺寸相同的梅尔频谱图,作为鸟鸣声特征图;其次利用Inception-CSA模型对鸟鸣声特征图进行特征提取,其中Inception模块提取鸟鸣声特征图中的多尺度局部时频域特征,CSA模块获取鸟鸣声特征图的全局注意力权重,将二者的输出结合得到更强的特征图,再次利用最大池化层对特征图进行下采样;最后利用全连接层进行分类,得到最终的分类结果。以采集的华南地区自然环境中的10种野生鸟类的鸣叫声构建数据集,用于实验部分以验证方法的有效性。结果表明,本研究提出的方法在自建数据集上准确率达到了93.11%,相比于基于其他经典模型的分类方法,基于Inception-CSA模型的分类方法在拥有较少模型参数量的同时达到了更高的准确率。

关键词：卷积神经网络鸟鸣声分类深度学习梅尔频谱图 Inception

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

一种小型PKI/CA系统的开发

引用

中南林业科技大学学报 2009年第4期29卷 198-201页

作者：吴向东中南林业科技大学计算机科学与信息工程学院湖南长沙410004

通过对PKI、SSL技术的研究,利用国际上流行的编码工具OpenSSL,并结合企业内部网Intranet的实际情况,开发了一套较为完善、适合企事业单位的PKI/CA系统,具有成本低、安全性高、能实现身份认证的特点.

关键词：计算机科学公钥基础设施认证中心数字证书安全套接层协议

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于单基因变异算子的进化策略(μ+λ+κ)-ES

引用

控制理论与应用 2009年第8期26卷 934-936页

作者：王湘中吴舒辞喻寿益中南林业科技大学计算机与信息工程学院湖南长沙410014 中南大学信息科学与工程学院湖南长沙410083

首先研究单基因变异进化策略(ES:evolution strategies)的变异步长控制,对变异步长与改进率的关系作理论分析,建立了基于单基因变异ES的变异步长控制策略.运用横向仿真方法比较分析了全基因变异算子和单基因变异算子对变异步长的适应性... 详细信息

首先研究单基因变异进化策略(ES:evolution strategies)的变异步长控制,对变异步长与改进率的关系作理论分析,建立了基于单基因变异ES的变异步长控制策略.运用横向仿真方法比较分析了全基因变异算子和单基因变异算子对变异步长的适应性,表明单基因变异算子可以在变异步长比较大时、在较大变化范围内获得良好的收敛速度,可见对变异步长具有很强的适应性.在全局收敛性分析基础上,引入均匀变异算子作为附加算子,增强了全局收敛性,建立了一种单基因Gauss变异与均匀变异相结合的(μ+A+κ)-ES,最后给出了仿真计算结果说明算法的有效性.

关键词：进化策略变异步长变异算子改进率

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

一种基于摄像机视角的立体视觉定位方法

引用

中南大学学报（自然科学版） 2009年第S1期40卷 80-83页

作者：陈爱斌蔡自兴安基程中南大学信息科学与工程学院湖南长沙410083 中南林业科技大学计算机与信息工程学院湖南长沙410004

提出一种基于摄像机视角的立体视觉定位方法,避免了摄像机标定环节,直接利用摄像机视角参数分析摄像机在不同位置对同一目标拍摄两幅图像,根据图像中目标点的象素坐标定位出该点在实际三维空间中的坐标。与传统方法相比,该方法没有利用... 详细信息

提出一种基于摄像机视角的立体视觉定位方法,避免了摄像机标定环节,直接利用摄像机视角参数分析摄像机在不同位置对同一目标拍摄两幅图像,根据图像中目标点的象素坐标定位出该点在实际三维空间中的坐标。与传统方法相比,该方法没有利用摄像机的焦距而是利用了视角信息,计算简单,从而使定位工作更简便。

关键词：视角立体视觉定位

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于Android平台和GDAL的遥感影像加载方法

引用

中南林业科技大学学报 2014年第11期34卷 124-129页

作者：阳德志林辉臧卓中南林业科技大学林业遥感信息工程研究中心湖南长沙410004 中南林业科技大学计算机与信息工程学院湖南长沙410004

使用GDAL在Android系统上浏览GB级的遥感影像，由于内存限制，通常比较困难，甚至难以实现。采用tif影像、0～1灰度影像和多波段的彩色影像，通过比较其加载方法的内存消耗、初次加载时间、最长加载时间、最短加载时间、平均加载时间和... 详细信息

使用GDAL在Android系统上浏览GB级的遥感影像，由于内存限制，通常比较困难，甚至难以实现。采用tif影像、0～1灰度影像和多波段的彩色影像，通过比较其加载方法的内存消耗、初次加载时间、最长加载时间、最短加载时间、平均加载时间和稳定性，研究最佳影像加载方法。实验结果表明：整块加载tif影像消耗内存最大，加载时间最长，稳定性最差；分块加载tif影像，浏览0～1灰度影像的内存消耗、加载时间能满足实际需求，但浏览多波段彩色影像的性能难以达到实际要求；分块加载jpg型压缩影像，平均消耗33MB的内存和1600ms的加载时间，加载速度最快，消耗内存最小，能满足野外工作的要求。

关键词：遥感影像移动GIS Android平台 GDAL 分块加载

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：

通借通还

建议与咨询 留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

请选择保存的检索档案： 新增检索档案 确定 取消

请选择收藏分类： 新增自定义分类 确定 取消

通借通还

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：