检索结果-南通市图书馆

基于深度学习网络的神经元自适应投影分类方法

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

电子学报 2020年第7期48卷 1321-1329页

作者：蔺想红郑鉴洋王向文马慧芳西北师范大学计算机科学与工程学院甘肃兰州730070

传统的基于几何形态的神经元分类方法依赖于神经元空间结构特征的提取与选择,会损失大量有用的神经元分类信息.应用自适应投影算法将三维神经元进行转换,不需要提取神经元的几何特征,提出了一种基于深度学习网络的神经元几何形态分类方... 详细信息

传统的基于几何形态的神经元分类方法依赖于神经元空间结构特征的提取与选择,会损失大量有用的神经元分类信息.应用自适应投影算法将三维神经元进行转换,不需要提取神经元的几何特征,提出了一种基于深度学习网络的神经元几何形态分类方法.该方法将原始神经元数据进行三维体素重建,经过自适应投影过程构成二维神经元图像数据,并构建了基于双卷积门限循环神经网络的深度学习模型对神经元进行分类.将该方法应用于三种神经元分类数据集,通过与基于特征提取的神经元分类方法相比,实验结果表明该方法具有更高的分类准确率和良好的适应能力.

关键词：神经元分类自适应投影卷积神经网络门限循环单元

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

基于自适应投影的指纹模板生成算法

计算机应用研究 2020年第10期37卷 3091-3095页

作者：党力张雪锋赵强西安邮电大学网络空间安全学院西安710121

针对现有指纹模板生成算法存在的准确性较低、安全性较差的问题,提出一种基于自适应投影的指纹模板生成算法。该算法将有效细节点对之间的距离垂直投影到自适应圆上,并对投影后的向量进行量化得到比特串。此外,为增强数据的安全性及隐私... 详细信息

针对现有指纹模板生成算法存在的准确性较低、安全性较差的问题,提出一种基于自适应投影的指纹模板生成算法。该算法将有效细节点对之间的距离垂直投影到自适应圆上,并对投影后的向量进行量化得到比特串。此外,为增强数据的安全性及隐私性,采用异或和随机索引置乱变换对比特串进行处理,最终生成指纹模板。在数据库FVC2002 DB1和DB2中的实验结果表明,该算法相较于对比算法,具有较高的准确性和安全性。

关键词：指纹模板自适应投影异或置乱

基于自适应投影学习算法的RBF神经网络多用户检测方法

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

信号处理 2002年第6期18卷 518-521.页

作者：王焱滨胡志恒虞厥邦大电子科技大学光电子技术系成都610054

自适应投影学习算法是一种简单有效的构造和训练径向基函数神经网络的方法,该方法能迭代地确定径向基函数的个数,中心的位置以及网络的权系数。本文将基于自适应投影学习算法的径向基函数神经网络应用于CDMA系统多用户检测,仿真表明:这... 详细信息

自适应投影学习算法是一种简单有效的构造和训练径向基函数神经网络的方法,该方法能迭代地确定径向基函数的个数,中心的位置以及网络的权系数。本文将基于自适应投影学习算法的径向基函数神经网络应用于CDMA系统多用户检测,仿真表明:这种方法对远近问题不敏感,具有良好的误码率性能和抗多址干扰性能。

关键词：自适应投影学习算法 RBF神经网络多用户检测方法移动通信码分多址多址干扰径向基函数

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

基于自适应投影及比特串的指纹模板保护算法

基于自适应投影及比特串的指纹模板保护算法

作者：党力西安邮电大学

学位级别：硕士

随着低成本、高精度数据采集和识别技术的发展,以生物特征为基础的身份识别技术在人们的日常生活中迅速普及,并在访问控制、权限管理等领域中得到了广泛应用。但近年来的研究成果表明,生物特征识别系统也面临着如被暴力破解和社会工程... 详细信息

随着低成本、高精度数据采集和识别技术的发展,以生物特征为基础的身份识别技术在人们的日常生活中迅速普及,并在访问控制、权限管理等领域中得到了广泛应用。但近年来的研究成果表明,生物特征识别系统也面临着如被暴力破解和社会工程攻击等缺陷,识别的安全性和有效性仍有待提升。与口令、令牌等身份识别信息不同,生物特征数据是不可替代的,一旦发生泄露,将会对用户的个人隐私造成极大的危害。为了解决该问题,研究人员提出生物特征模板保护技术,即通过采用某种加密或变换算法生成生物特征模板,并对原始生物特征模板进行替换,该技术能够在确保识别准确性的前提下,使原始生物特征信息得到有效保护。本文在对现有指纹模板保护算法进行分析的基础上,分别提出了一种基于比特串异或和置乱变换的指纹模板保护算法和一种基于自适应投影的指纹模板保护算法。具体工作如下:1.为了降低生物特征比特串数值分布规律对指纹识别系统准确性产生的影响,提出一种基于比特串异或和置乱变换的指纹模板保护算法。该算法在确保准确性的前提下,通过对二维网格量化后的比特串进行异或操作和随机索引置乱,将线性和非线性变换相结合,扩展了密钥空间,增强了指纹模板的安全性。实验仿真结果表明,该算法具有较好的识别性能,针对密钥泄露场景也具有较好的准确性和安全性。2.针对传统直线投影算法存在准确性较低、安全性较差的问题,提出一种自适应投影的指纹模板保护算法。该算法无需对指纹中心点进行精确定位,通过几何变换,将有效细节点对之间的距离垂直投影到自适应圆上,并对投影后的向量进行量化得到比特串。此外,为增强数据的安全性和隐私性,采用异或操作和随机索引置乱变换对比特串进行处理,最终生成指纹模板。理论分析和仿真结果表明,相较于传统的投影算法,本文算法具有更好的准确性和安全性。

关键词：安全性指纹模板保护异或置乱自适应投影

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

基于自适应投影的三维人体运动图像智能检测

吉林大学学报（信息科学版） 2023年第1期41卷 151-157页

作者：宋红毅榆林学院体育学院陕西榆林719000

针对目前采用的方法对三维人体运动图像进行检测时,无法准确获取图像中的目标区域,导致算法存在检测完整度低、检测准确率低、误检率高和检测效率低的问题,提出基于自适应投影的三维人体运动图像智能检测算法。首先构建背景粗提取模型,... 详细信息

针对目前采用的方法对三维人体运动图像进行检测时,无法准确获取图像中的目标区域,导致算法存在检测完整度低、检测准确率低、误检率高和检测效率低的问题,提出基于自适应投影的三维人体运动图像智能检测算法。首先构建背景粗提取模型,利用该模型提取三维人体运动图像的背景区域,获取图像的人体运动目标区域;其次采用自适应投影方法提取目标区域的特征,在支持向量机的基础上构建最优分类函数,将目标区域特征输入到最优分类函数中,完成三维人体运动图像的智能检测。实验结果表明,所提算法的检测完整度高、检测准确率高、误检率低、检测效率高。

关键词：自适应投影三维人体运动图像背景粗提取模型支持向量机图像检测

维普期刊数据库博看期刊

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

基于三维空间旋转平移的自适应知识表示方法

计算机应用研究 2024年第1期41卷 59-64页

作者：李子茂汤先毅尹帆王灿姜海中南民族大学计算机科学学院武汉430074 农业区块链与智能管理湖北省工程研究中心武汉430074 湖北省制造企业智能管理工程技术研究中心武汉430074

现有知识图谱表示学习研究中普遍存在忽视特定关系的语义空间、难以建模非单射复杂关系或多种关系模式等问题,尤其是在不可交换的组合以及子关系两种关系模式上表现不佳。针对该问题,在对实体自适应投影的基础上,利用罗德里格斯旋转公... 详细信息

现有知识图谱表示学习研究中普遍存在忽视特定关系的语义空间、难以建模非单射复杂关系或多种关系模式等问题,尤其是在不可交换的组合以及子关系两种关系模式上表现不佳。针对该问题,在对实体自适应投影的基础上,利用罗德里格斯旋转公式将旋转操作从二维空间拓展到三维空间并进行平移优化,提出一种新的具有强表征能力的模型ATR3DKRL。通过理论推导可以证明该模型能够建模非单射复杂关系以及多种关系模式。在多个通用数据集上的实验结果表明,该模型可以有效提高链接预测精度,在数据集DB100K与FB15K-237中四个指标上领先现有基线模型,其中在DB100K上评价指标MRR和H@1相较于基线模型RotatE分别大幅提高了3.3%以及6.5%。

关键词：知识图谱表示学习自适应投影旋转平移

一种投影仪-摄像机系统的简易高精度标定方法

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

微电子学与计算机 2015年第2期32卷 28-32页

作者：宋玮郑毅谢翔李国林清华大学微电子学研究所北京100084 清华大学电子工程系北京100084

提出了一种投影仪-摄像机系统的简易高精度标定方法.系统标定的难点在于如何精确地建立投影仪和标定板平面之间的坐标对应关系.为了消除标定板图案对投影图案的干扰,提出了一种自适应的两步图案生成以及投影方法来建立坐标对应关系,提... 详细信息

提出了一种投影仪-摄像机系统的简易高精度标定方法.系统标定的难点在于如何精确地建立投影仪和标定板平面之间的坐标对应关系.为了消除标定板图案对投影图案的干扰,提出了一种自适应的两步图案生成以及投影方法来建立坐标对应关系,提高了坐标对应关系的精度.该方法操作方便、简单,仅仅需要一个摄像机标定中常用的棋盘格标定板即可实现高精度标定,并不需要任何其他高精度设备.实验结果显示标定的最大重投影误差为0.554 2像素,均方根重投影误差为0.181 0像素.

关键词：投影仪-摄像机系统标定自适应投影角点检测

飞机蒙皮铆接型面质量三维数字化检测技术研究

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

飞机蒙皮铆接型面质量三维数字化检测技术研究

作者：国荣辉南京航空航天大学

学位级别：硕士

铆接作为一种具有优良性能的连接方式,被广泛应用于飞机结构和部件的连接中。随着现代飞机生产制造方式的自动化、数字化程度越来越高,对铆接质量检测方式的自动化和数字化的研究提出了更加迫切的需求。铆接质量的检测主要面向的是铆接... 详细信息

铆接作为一种具有优良性能的连接方式,被广泛应用于飞机结构和部件的连接中。随着现代飞机生产制造方式的自动化、数字化程度越来越高,对铆接质量检测方式的自动化和数字化的研究提出了更加迫切的需求。铆接质量的检测主要面向的是铆接后铆钉外形的三维尺寸,面结构光三维测量技术作为一种非接触式的、精确、高效的检测手段适用于铆接质量的检测。本文针对面结构光测量技术在对飞机蒙皮表面铆接质量检测中面临的系统参数标定、型面测量、铆钉区域的点云分割及铆接质量参数的提取等问题开展相关研究与实验验证。主要研究内容如下:(1)构建相机、投影仪及测量与投影反馈系统模型,研究系统参数的标定方法。(2)针对铆钉表面高反光特性,研究面向高反光表面的自适应投影测量技术并对其进行改进,提出了一种基于对极几何约束与相位匹配相结合的相机-投影仪图像坐标匹配方法,减少了自适应投影测量过程中的预投影图像数量。(3)针对蒙皮表面点云数据中铆钉区域的分割,首先采用基于随机采样一致性与欧式聚类相结合的方法对铆钉区域实现了分割。进一步地,提出了一种更为高效的基于图像-点云映射策略的铆钉区域分割方法,并针对图像中铆钉轮廓的检测设计了一种提取算法。(4)搭建检测系统并设计标准件验证系统的测量精度。针对铆钉平齐度及墩头高度质量参数的检测提出了一种两步式的计算方法,对蒙皮件表面的铆接质量进行了实验测试,并实现了检测结果向蒙皮表面的投影反馈。

关键词：铆接质量结构光自适应投影点云分割投影反馈

基于深度学习网络的神经元几何形态分类方法研究

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

基于深度学习网络的神经元几何形态分类方法研究

作者：郑鉴洋西北师范大学

学位级别：硕士

大脑的结构和功能非常复杂,人类脑计划结合神经科学与信息科学对大脑的结构特征和认知功能进行研究,其目标是利用现代化信息工具,建立神经信息学数据库的通用标准,并在不同层次上对神经信息学数据进行检索、分析、整合和建模。神经元作... 详细信息

大脑的结构和功能非常复杂,人类脑计划结合神经科学与信息科学对大脑的结构特征和认知功能进行研究,其目标是利用现代化信息工具,建立神经信息学数据库的通用标准,并在不同层次上对神经信息学数据进行检索、分析、整合和建模。神经元作为神经系统的基本组成和计算单元,具有丰富多样的空间几何形态结构,根据神经元的几何形态对神经元的类型进行合理划分,可以更好地了解神经元的特征和信息传递过程,同时理解大脑的结构与功能关系。然而神经元具有种类和特征数量多、极为复杂的特点,使得目前对神经元进行准确的几何形态分类仍然非常困难。深度学习是一种能够从复杂的数据中自动提取出抽象、非线性的高维特征,从而解决问题的机器学习算法。深度学习在图像理解、语音识别、自然语言处理等领域取得了重大进展,为复杂模式识别问题提供了全新的计算方式。本文使用所提出的深度学习网络模型来对不同的神经元数据做特征学习和提取,以更好地进行神经元的几何形态分类研究。首先,构建了神经元几何形态分类研究中的神经元分类数据集,当选取的神经元差异较大时会导致神经元几何形态分类难度过低、泛化能力验证不足的问题,本文构建了线虫和斑马鱼体内不同神经元种类数据集,以验证本文提出方法的分类准确率和泛化性。这两种神经元数据集中的神经元具有较高的几何形态相似性,要对其进行准确的分类非常具有挑战性。其次,为了实现对神经元几何形态的有效分类,先对全连接深度神经网络和深度残差神经网络进行研究,将深度残差神经网络中的跳跃连接思想应用到全连接深度神经网络中,接着使用局部累加的思想来改进深度残差神经网络,提出基于局部累加连接深度神经网络的神经元分类方法。将该方法应用于两种神经元数据集的几何形态分类,并分析模型相关参数对分类性能的影响。通过和所选用的多个经典的机器学习方法进行对比,实验结果表明该方法具有更高的分类准确率。最后,传统的基于几何形态的神经元分类方法依赖于神经元空间结构特征的提取与选择,会损失大量有用的神经元分类信息。应用三维神经元的几何形态信息,提出了一种基于深度学习网络的神经元几何形态分类方法。该方法的特点是不需要提取神经元的几何形态量化特征,可以直接对卷积型深度学习模型输入神经元图像信息来实现神经元几何形态的分类识别。该方法将原始神经元数据进行三维体素重建,经过自适应投影过程构成二维神经元图像数据,并构建了基于双卷积门限循环神经网络的深度学习模型对神经元进行分类。将该方法应用于两种神经元分类数据集,通过与基于特征提取的神经元分类方法相比,实验结果表明该方法具有更高的分类准确率和良好的适应能力。

关键词：神经元分类深度学习几何形态特征局部累加连接体素重建自适应投影