搜索结果: 16-30 共查到“知识库 人工智能”相关记录5317条 . 查询时间(2.357 秒)
由于点云的非结构性和无序性,目前已有的点云分类网络在精度上仍然需要进一步提高.通过考虑局部结构的构建、全局特征聚合和损失函数改进三个方面,构造一个有效的点云分类网络.首先,针对点云的非结构性,通过学习中心点特征与近邻点特征之间的关系,为不规则的近邻点分配不同的权重,以此构建局部结构;然后,使用注意力思想,提出加权平均池化(Weighted average pooling,WAP),通过自注意力方式...
基于语义引导特征聚合的显著性目标检测网络
显著性目标检测 混合注意力 多层次融合 深度学习
2024/1/16
在显著性目标检测网络的设计中,U型结构使用广泛.但是在U型结构显著性检测方法中,普遍存在空间位置细节丢失和边缘难以细化的问题,针对这些问题,提出一种基于语义信息引导特征聚合的显著性目标检测网络,通过高效的特征聚合来获得精细的显著性图.该网络由混合注意力模块(Mixing attention module,MAM)、增大感受野模块(Enlarged receptive field module,ER...
网络安全建模辅助工具试运行絮语(图)
网络安全 建模工具 试运行 知识工程
2023/11/18
基于突触巩固机制的前馈小世界神经网络设计
小世界神经网络 突触巩固机制 网络正则化 重连规则 Wilcoxon符号秩检验
2024/1/16
小世界神经网络具有较快的收敛速度和优越的容错性,近年来得到广泛关注.然而,在网络构造过程中,随机重连可能造成重要信息丢失,进而导致网络精度下降.针对该问题,基于Watts-Strogatz(WS)型小世界神经网络,提出了一种基于突触巩固机制的前馈小世界神经网络(Feedforward small-world neural network based on synaptic consolidatio...
时滞取值概率未知下的线性时滞系统辨识方法
系统辨识 参数估计 时变时滞 时滞取值概率未知
2024/1/16
在大多数系统辨识方法中,通常假设时变时滞在其可能的取值范围内服从均匀分布.但是这种假设是非常受限的且在实际过程中常常无法得到满足.因此在时滞取值概率条件未知的情况下,针对一类线性时变时滞系统提出有效的辨识方法.利用期望最大化(Expectation maximization,EM)算法将拟研究的辨识问题公式化,期望最大化算法通过不断地迭代执行期望步骤和最大化步骤得到优化的参数估计.在期望步骤中,将...
在个体观点演化过程中,由于通讯技术和实际环境的限制,个体之间往往不能进行充分的交流.另一方面,由于社会群体的从众压力影响,个体会改变已形成的观点.为此,研究了具有遗忘个体和从众压力的拟强连通社会网络中表达/私人观点演化问题.为刻画不同话题之间表达/私人观点的相互影响,提出一个新的多维观点动力学模型.根据逻辑矩阵和网络影响子矩阵的正则性,给出表达观点和私人观点收敛的充分条件.应用本文所提出的观点动力...
基于模糊核估计的图像盲超分辨率神经网络
模糊图像 模糊核估计 卷积神经网络 盲超分辨率
2024/1/16
模糊图像的超分辨率重建具有挑战性并且有重要的实用价值.为此,提出一种基于模糊核估计的图像盲超分辨率神经网络(Blurred image blind super-resolution network via kernel estimation,BESRNet).该网络主要包括两个部分:模糊核估计网络(Blur kernel estimation network,BKENet)和模糊核自适应的图像重建...
基于通用逆扰动的对抗攻击防御方法
深度学习 通用逆扰动 对抗样本 通用防御
2024/1/16
现有研究表明深度学习模型容易受到精心设计的对抗样本攻击,从而导致模型给出错误的推理结果,引发潜在的安全威胁.已有较多有效的防御方法,其中大多数针对特定攻击方法具有较好防御效果,但由于实际应用中无法预知攻击者可能采用的攻击策略,因此提出不依赖攻击方法的通用防御方法是一个挑战。
针对全球城市固废(Municipal solid waste,MSW)的高增长率导致城市环境持续恶化以至于“垃圾围城”现象日益增多等问题,MSW焚烧(MSW incineration,MSWI)技术能够通过发酵、燃烧、换热和净化等工艺实现废物变能源(Waste-to-energy,WTE).在当前“双碳战略”和“蓝天净土”的新环保背景下,作为未来长时期内MSW处理主流方式和生态文明建设与循环经济体...
基于可解释注意力部件模型的行人重识别方法
行人重识别 注意力机制 可解释深度学习 部件模型
2024/1/16
大多数行人重识别(Person re-identification,ReID)方法仅将注意力机制作为提取显著特征的辅助手段,缺少网络对行人图像关注程度的量化研究.基于此,提出一种可解释注意力部件模型(Interpretable attention part model,IAPM).该模型有3个优点:1)利用注意力掩码提取部件特征,解决部件不对齐问题;2)为了根据部件的显著性程度生成可解释权重,设计...
山东省农业机械科学研究院研究领域农业装备智能化技术(图)
研究领域 农业装备 智能化
2023/10/17