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基于GoogLeNet模型的剪枝算法_彭冬亮

GoogLeNet包含多个并行的卷积层和池化层,极具表现力,但也导致其参数数量冗余和计算量大,解决该问题的根本途径是将网络稀疏化.剪枝算法通过训练网络、修剪低权重连接和再训练网络三步操作,只保留卷积层和完全连接层中的强相关连接,实现简化网络结构和参数数量的效果,获得近似的网络模型,不影响网络后验概率估计的准确性,达到压缩效果.传统计算方式不适合非均匀稀疏数据结构,所提出的阈值剪枝算法设定合适的阈值,将原始GoogLeNet模型中将近1040万参数减少到65万,大约压缩了16倍.原始网络在进行剪枝处理后,准确率会有所降低,但经过少数次迭代,网络的准确率与原始模型不相上下,达到了压缩模型的效果,验证了阈值剪枝算法对改进GoogLeNet模型训练过程的有效性.

  • 2021-05-06
  • 阅读366
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基于用户兴趣迁移的隐语义模型推荐算法_徐吉

协同过滤算法一般根据用户的评价信息来推测用户的喜好,但受到数据稀疏问题的影响,许多时候无法得到较为理想的推荐结果。除此之外,一般协同推荐算法忽略了用户兴趣的动态变化。本文所提出的基于改进的隐语义模型（TLFM算法）则将用户的兴趣喜好的改变考虑进来。具体的,在传统的隐语义模型的基础上加入对时间信息的权衡,选取适当的权重,有效地模拟用户兴趣随时间的变化状况,根据用户兴趣变化来决定推荐值,可以很好的提高推荐准确度。

  • 2021-05-06
  • 阅读365
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基于最小二乘法和高斯混合模型的语音转歌声算法_段伟博

为便于运维人员及时准确判断高压电缆缺陷类型,提出了一种基于关联规则和竞争凝聚算法的高压电缆缺陷识别模型。该方法基于现有在线监测、离线试验和运维系统等数据,利用关联规则挖掘出不同缺陷类型与状态数据的关联关系,并建立电缆缺陷关联规则库；针对现有关联规则算法只能处理布尔型数据局限,采用竞争凝聚算法对连续型数据进行离散化处理；最后通过实例对所提的模型进行分析验证,仿真结果表明该模型识别准确率高、求解效率高、解释性好,有助于运维人员对电缆进行及时动态的维护管理。

  • 2021-05-06
  • 阅读365
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双层集装箱运输配载模型与算法研究_杨广全

采用双层集装箱运输可以显著提高铁路运输能力,为保障双层集装箱列车的运行安全,针对人工编制双层集装箱运输配载方案费时费力技术难题,依据车辆、集装箱和双层集装箱连接锁技术参数,结合集装箱装载方式,推导车辆装载安全技术指标计算公式,建立双层集装箱运输配载模型,设计启发式遗传算法对该模型进行求解,并针对遗传编码设计交叉算子和变异算子,以保证生成可行解。案例计算结果表明,配载模型和求解算法能够得到合理的双层集装箱配载方案,满足双层集装箱装载技术要求,实现了双层集装箱装车配载的智能化。

  • 2021-05-06
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基于NSGA_算法的多目标公交调度优化模型_黄艳国

针对传统公交调度方案容易导致运营经济成本和乘客时间成本的不合理分配问题,提出了一种基于NSGA-Ⅱ算法的多目标公交调度优化模型。综合公交车辆运营成本、乘客出行成本及乘车舒适度三个目标函数,建立公交调度优化模型,通过非支配排序遗传算法对模型的pareto最优解进行计算。最后以深圳市某路公交为实例,通过采集线路参数,计算得到该线路最优发车间隔。验证了NSGA-Ⅱ优化算法在公交调度中的有效性,对公交运营与线路改善有一定的借鉴意义。

  • 2021-05-06
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基于VGG16模型的快速闭环检测算法_张学典

深度卷积神经网络在图像特征表示方面优于传统手工特征,将其用于闭环检测时还存在计算时间随着数据增长不断增加的问题。为了解决这一问题,提出了一种基于VGG16模型的快速闭环检测算法。该算法使用在ImageNet上预训练的VGG16网络模型提取图像卷积特征,并通过一种自适应粒子滤波方法得到闭环候选帧,以固定运算时间。在主流的闭环检测数据集City Centre和New College上对此算法进行测试,实验结果显示,该算法在两个数据集上可以分别达到92%准确率下70%召回率和96%准确率下61%召回率,超过了同类算法,并有效解决了计算时间增长的问题。

  • 2021-05-06
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基于随机森林算法的吸毒人员甄别模型研究_顾海艳

基于数据挖掘技术,利用脉搏波数据构建模型进行吸毒人员的甄别技术,是一项新技术研究.对采集的脉搏波数据,在数据预处理的基础上,运用随机森林算法构建吸毒人员甄别模型,该模型准确率虽然较高,但查全率、F1值均较低.为此提出了改进的随机森林算法,主要包括3种改进策略:采用划分多组训练集和测试集进行交叉验证,运用下采样方案来平衡样本分布,选用多评判指标选定模型构建参数.通过测试,根据准确率、查准率、查全率、F1值等多项指标的比较,发现改进的随机森林判别模型性能得到明显提升.

  • 2021-05-06
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基于关联规则和竞争凝聚算法的高压电缆缺陷识别模型_刘敏

为便于运维人员及时准确判断高压电缆缺陷类型,提出了一种基于关联规则和竞争凝聚算法的高压电缆缺陷识别模型。该方法基于现有在线监测、离线试验和运维系统等数据,利用关联规则挖掘出不同缺陷类型与状态数据的关联关系,并建立电缆缺陷关联规则库；针对现有关联规则算法只能处理布尔型数据局限,采用竞争凝聚算法对连续型数据进行离散化处理；最后通过实例对所提的模型进行分析验证,仿真结果表明该模型识别准确率高、求解效率高、解释性好,有助于运维人员对电缆进行及时动态的维护管理。

  • 2021-05-06
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