- 年份
- 2019(1)
- 2018(1)
- 2013(1)
- 核心收录
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- 刊名
- 农业机械学报(1)
- 湖北汽车工业学院学报(1)
- 计算机工程与应用(1)
- 作者单位
- 湖北汽车工业学院(1)
- 西京学院(1)
- 语种
- 汉语(3)
- 关键词
- 加权支持向量数据描述(3)
- 人体姿态估计(1)
- 卷积神经网络(1)
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- 深孔镗削(1)
- 深度卷积神经网络(1)
- 深度学习(1)
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- 作者
- 周学良(1)
- 张学敏(1)
- 李欣欣(1)
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- 胡根生(1)
- 韩贵金(1)
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已找到 3 条结果
- 基于CNN和WSVDD的深孔镗削加工过程状态评估与监测摘要:针对深孔镗削加工过程中易出现颤振以及传统监测方法监测效率低的问题,提出了一种将深度卷积神经网络和加权支持向量数据描述法相结合的深孔镗削加工过程颤振评估与监测方法.首先基于深度卷积神经网络提取加工过程状态内振动信号的特征矢量,然后以正常加工状态下的特征矢量训练加权支持向量数据描述模型,得到相应的描述加工正常状态下的超球体模型,再计算当前加工过程状态特征矢量与超球体之间的相对距离,作为加工过程状态的评估指标,并对稳定度阈值进行设定.结果表…查看全部>>
- 基于加权支持向量数据描述的遥感图像病害松树识别北大核心CSCDCSTPCD摘要:利用安装在无人机平台上的双光谱相机所获取的可见光和近红外遥感图像,采用改进的加权支持向量数据描述多分类算法,实现病害松树识别.首先根据不同内容信息图像的特点,提取双光谱相机所获取的可见光图像和近红外图像各颜色分量作为相应像素点的颜色特征,再通过提取加窗图像块的灰度共生矩阵得到中心像素点的纹理特征,然后利用权重系数为每类样本分别作加权支持向量数据描述,实现松树状态的多输出分类识别,其中权重系数是通过建立关于训练样本中心距离的权重函…查看全部>>
- 基于改进CNN和加权SVDD算法的人体姿态估计北大核心CSCDCSTPCD摘要:卷积神经网络是人体姿态估计中应用最成功的深度学习模型,但仍存在着提取图像特征时不同图像区域和提取出的不同抽象特征被平等对待的缺陷.为此,提出了一种基于改进卷积神经网络和加权支持向量数据描述算法的关节外观模型,并用其设计了一种人体姿态估计算法.卷积神经网络卷积层中不同图像区域的卷积操作被赋以不同的权值系数以体现其不同作用;采用加权支持向量数据描述算法对每一种抽象特征都构造关节子外观模型,将所有关节子外观模型按不同权值进行线性组合建…查看全部>>