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基于改进的LeNet-5卷积神经网络交通标志的识别被引量：6: 2020年; 针对目前现有交通标志识别算法耗时长、识别率低等问题,提出了一种改进的LeNet-5卷积神经网络模型(Improved LeNet-5 Convolutional Neural Network,ILN-CNN).首先,对原有的LeNet-5卷积神经网络模型构造2个相对独立的不同卷积核的子卷积网络,用于加快特征提取;其次,增加子网络中卷积核的个数,以增强网络区分不同交通标志的能力;最后,添加激活函数ReLU,增加Dropout层,以达到加快函数收敛,避免CNN过度拟合,降低神经元间互适应的效果.实验结果表明:与传统的系统结构相比,ILN-CNN对交通标志的识别准确率达到93.558%;比BP神经网络模型、支持向量机分类算法分别提高了12.206%和4.018%,并且在识别时间上具有一定的优势.; 张猛钱育蓉杜娇范迎迎; 关键词：交通标志识别卷积神经网络

嵌入式超高速数字图像实时存储系统设计被引量：1: 2017年; 传统超高速数字图像实时存储系统的可靠性和存储效率均偏低,无法满足各领域的应用需求。因此,提出嵌入式超高速数字图像实时存储系统。该系统由开采模块、拆运模块、数据流缓冲模块、实时存储模块和计算机构成,计算机对前4个模块实施全程监管。开采模块进行超高速数字图像的获取和输出显示,并将采集到的超高速数字图像传输到拆运模块。拆运模块将内存较大的超高速数字图像拆分成30 MB/s的数据流,数据流会被转换成64 b数据并传输到数据流缓冲模块进行缓冲,以避免数据流出现传输拥堵和丢失,再通过实时存储模块中的LM014硬盘保存数据流。软件设计给出了实现使用者自主存储所需超高速数字图像的流程,以及计算机对系统硬件进行监管过程的关键代码设计。实验结果表明,所设计的系统拥有较高的可靠性和存储效率。; 王磊; 关键词：嵌入式系统

基于特征整合的卷积神经网络草地分类算法被引量：6: 2019年; 为提高遥感影像草地分类的精度,分析了卷积神经网络中提取图像特征的特点,提出了一种基于特征整合深度神经网络的遥感影像特征提取算法。首先,将遥感影像数据进行PCA白化处理,降低数据之间的相关性,加快神经网络学习的速率;其次,将从卷积神经网络中提取到的浅层特征和深层特征进行双线性整合,使得整合后的新特征更加完善和优化;最后,对遥感数据进行训练,由于新特征中有效信息的增加,使得特征表达能力得到提高,达到提高草地分类准确率的目的。实验结果表明:该算法能够有效地提高草地分类的准确率,分类精度达到94.65%,相较于卷积神经网络、BP神经网络和基于SVM的分类算法分别提高了4.3%、10.39%和15.33%。; 张猛钱育蓉杜娇范迎迎; 关键词：遥感影像卷积神经网络

基于改进的自适应回归时序模型故障诊断被引量：3: 2014年; 汽车变速箱的故障诊断工作比较复杂,由于传统的诊断方法已不能满足复杂的故障现象,文中提出了一种基于改进的自适应回归时序模型故障诊断方法;方法采用了基于时间序列故障诊断技术,首先测取工作环境下的振动信号,然后建立被诊断对象的时间序列数学模型,最后用信息距离判别法诊断出故障类型,提高了诊断效率;最后在变速箱进行了实验研究;选用型号为621B40型ICP加速度传感器测取变速箱的振动信号,通过设置模型参数(n,m)来模拟故障检测,实验分析表明,提出的算法可以有效地识别变速箱系统中不同严重程度的故障,且与传统的故障诊断算法相比,提出的算法对提高识别率和降低计算复杂度都有着明显的优势。; 卞琛钱育蓉; 关键词：时间序列数学模型故障诊断

卷积神经网络在遥感影像中草地分类的应用被引量：1: 2019年; 为了提高遥感影像草地分类的精度,对卷积神经网络模型在遥感影像草地分类中的应用进行研究,提出一种基于主成分分析(PCA)白化的卷积神经网络草地遥感分类网络结构.通过对遥感影像数据进行PCA白化处理,能有效地降低数据之间的相关性,加快神经网络学习速率,加强特征学习的能力.在此基础上对采样层进行随机池化操作,提高了网络分类的泛化能力,达到提高草地分类准确率的目的.实验结果表明:该算法能够有效地提高草地分类的准确率,分类精度达到94.65%,比传统卷积神经网络、BP神经网络和SVM分类算法分别提高4.3%,10.39%和15.33%.; 张猛钱育蓉杜娇范迎迎; 关键词：遥感影像卷积神经网络

Haar整数频域变换耦合动态引力模型的加密算法被引量：4: 2016年; 目的实现数字图像与QR二维码信息的安全保密。方法基于频域-空域双重加密的思想,提出Haar整数频域变换耦合动态引力模型的图像无损加密认证算法,并将该算法应用于QR二维码的加密传输。首先引入Haar小波变换,定义频域系数修整模型,将明文分解为4个子带;随后基于256位外部密钥,迭代3D Chen系统,建立混沌序列择取与优化机制,有效消除瞬态效应,从而输出3个优化子序列,通过融合这些序列,输出一组密钥流,基于升序排列,形成位置扰乱源,对4个子带完成频域置乱,再利用Haar逆变换,形成置乱密文;构建像素点质量动态估计模型,改进引力模型,对置乱密文完成空域扩散;定义密文深度分段扩散机制,对初始密文完成二次扩散,提高密文的NPCR(Number of Pixels Change Rate)与UACI(Unified Average Change Insensitive)值;最后,引入HASH检测机制,赋予算法决策功能,对图像在传输中是否遭到攻击进行认证。结果与基于混沌理论的加密技术相比,文中算法具备更高的安全性与抗剪切攻击能力,且解密图像的失真度最小;同时,对QR二维码信息也具有较高的保密度和较低的解密失真度,在安全加密的同时,也较好地保留了QR二维码的原有结构信息。结论文中算法具有较高的安全性,能够安全保护图像与QR二维码在网络中安全传输,在包装与印刷防伪条码领域具有较好的实际应用价值。; 王磊; 关键词：HAAR小波变换引力模型

融合微聚集隐私保护的协同过滤算法研究被引量：2: 2018年; 现有的k-匿名隐私保护是一种安全有效的隐私保护算法,针对其对背景知识攻击和同质性攻击防范的不足,提出一种基于敏感属性多样性的微聚集隐私保护的协同过滤算法。算法在满足k-匿名的前提下,融入敏感属性的多样性,在微聚集算法中通过设置同一等价类中敏感属性的差异值,来避免敏感属性值过于接近而造成隐私泄露,从而达到保护隐私数据的目的,同时保证推荐的准确性。实验结果表明,该算法既能保证为用户提供高效的个性化推荐,又能够产生安全的信息表。; 鲜英于炯杨兴耀薛朋强; 关键词：推荐系统协同过滤 K-匿名化隐私泄露隐私保护

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国家自然科学基金(61363083)

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