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1. chinaXiv:201801.00508 [pdf]

面向视觉跟踪的目标特征表达研究

陈永志; 韩守东; 黄飘; 陈阳
分类: 计算机科学 >> 计算机应用技术

视觉跟踪是计算机视觉中的一个重要课题,近年来随着它在无人机、智能交通、人机交互等方面的深入应用,受到了研究者的广泛关注与研究,并取得众多的研究成果。在视觉跟踪中,目标特征表达作为最基础也是最重要的部分,直接关系着最终的跟踪效果,合适的目标特征表达可大大提升结果的准确性。本文对视觉跟踪中常用的目标特征表达方法进行了整理与归纳,将其分为了三类,分别为视觉特征、数学特征和以卷积神经网络为主的语义特征,并对它们进行了详细地分析和比较。其中,相对于视觉特征和数学特征,语义特征能够更加有效地体现物体内在类别信息,对形变、遮挡等均有较高的鲁棒性。同时,本文还提出了目标特征表达在复杂性、准确性和鲁棒性方面所存在的问题。

提交时间: 2018-01-23 点击量289下载量60 评论 0

2. chinaXiv:201801.00117 [pdf]

着眼新时代发展 铸信息安全战略之盾

马双荣; 绪光; 弥纶
分类: 计算机科学 >> 信息安全

[目的/意义]信息技术发展高速迅猛,在人们享受科技带来的便利同时,随之而来的是日益严峻的信息安全形势。这也给我国从网络大国向网络强国迈进提出了新的挑战。[方法/过程]本文分析了当前新时代形势下所面临的非传统安全问题:“外联网”威胁网络疆域;大数据技术驱动或引发新的危机;依赖开源谨防关键技术发展受制于人。[结果/结论]基于此,本文对国家信息安全发展给出了一些可供参考的对策性建议。

提交时间: 2018-01-11 来自合作期刊:《智库理论与实践》 点击量454下载量67 评论 0

3. chinaXiv:201712.00240 [pdf]

多SoftMax卷积神经网络及其在行星齿轮箱复杂故障诊断中的应用

单建华; 吕钦; 张神林; 孟瑞; 王孝义
分类: 机械工程 >> 机械工程其他学科

现有行星齿轮箱故障诊断方法存在不足:一是传统方法复杂,且不能有效诊断行星齿轮故障类型。二是基于卷积神经网络的方法主要用于诊断齿轮箱故障,很少用来诊断行星齿轮箱。为有效诊断复杂的故障类型和变工况,本文首次提出了故障树形结构、工况并列结构和多SoftMax卷积神经网络。故障树形结构能统一处理各种复杂故障类型,还能查看各个节点的诊断效果。工况并列结构能处理变工况,预测转速和载荷。采用实验室行星齿轮箱的振动数据,进行了一系列测试,表明了本方法能够准确诊断行星齿轮箱复杂故障和变工况,准确率达97%,验证了多SoftMax卷积神经网络强的泛化能力,以及故障树形结构的优势

提交时间: 2017-12-26 点击量305下载量233 评论 0

4. chinaXiv:201801.00001 [pdf]

多属性卷积神经网络及其在轴承故障诊断中的应用

单建华; 吕钦; 张神林; 郑近德; 王孝义
分类: 机械工程 >> 机械工程其他学科

现有轴承故障诊断方法存在不足:传统方法数学计算复杂,诊断效果不佳,且一般只诊断故障位置,难以诊断载荷及故障大小。现有的利用卷积神经网络的方法,使用传统卷积神经网络,一个网络只能输出一个属性,不能同时诊断多个属性,为了同时诊断故障位置、故障大小及载荷,首次提出了一种多属性卷积神经网络,并应用于轴承故障诊断,直接利用一维振动信号对多属性卷积神经网络进行训练。优势在于克服了传统方法的缺点:能获得故障属性任意组合的诊断结果,网络参数更少,方法简洁,泛化能力强,准确率高。采用西储大学的轴承数据,进行了一系列测试,表明本文方法能准确地诊断轴承故障的多个属性,准确率高,同时有很好的泛化能力。

提交时间: 2017-12-26 点击量141下载量119 评论 0

5. chinaXiv:201710.00001 [pdf]

Network of Recurrent Neural Networks

Wang, Chao-Ming
分类: 计算机科学 >> 自然语言理解与机器翻译

We describe a class of systems theory based neural networks called "Network Of Recurrent neural networks" (NOR), which introduces a new structure level to RNN related models. In NOR, RNNs are viewed as the high-level neurons and are used to build the high-level layers. More specifically, we propose several methodologies to design different NOR topologies according to the theory of system evolution. Then we carry experiments on three different tasks to evaluate our implementations. Experimental results show our models outperform simple RNN remarkably under the same number of parameters, and sometimes achieve even better results than GRU and LSTM.

提交时间: 2017-10-02 点击量582下载量390 评论 0

6. chinaXiv:201709.00019 [pdf]

“一带一路”沿线国家或地区的个人主义文化地图

吴胜涛; 周阳; 朱廷劭
分类: 心理学 >> 社会心理学

目的 随着文化心理学和大数据分析技术的发展,绘制区域内不同国家或地区的文化地图、进而预测其行为价值观。 方法 利用社交媒体结合世界价值观(World Value Survey WVS)数据库建立个人主义对个性解放与社会信任的预测模型。 结果 “一带一路”沿线国家或地区在独立性、独特性这等个人主义文化指标上存在较大的变异。 局限 自主、选择、言论自由等个性解放价值观以及针对陌生人、外国人的普遍信任及则不能通过个人主义指标来预测。 结论 “一带一路”沿线国家或地区的文化是多样的,我们可以通过社交媒体计算的个人主义指标来快速预测相应国家或地区的价值观与社会信任指标。

提交时间: 2017-09-13 点击量1389下载量531 评论 0

7. chinaXiv:201708.00369 [pdf]

基于卷积神经网络的轴承故障定性诊断

单建华; 吕钦; 张神林
分类: 机械工程 >> 机械工程其他学科

轴承定性诊断的传统方法需要复杂难懂的数学知识和高深的领域知识;基于深度置信网络的方法虽然克服了传统方法的缺点,但网络参数规模巨大,训练困难;基于时频图的卷积神经网络方法需用小波变换得到时频图。由于卷积神经网络具有强大的特征学习能力和泛化能力,提出了一种基于卷积神经网络的轴承故障定性诊断方法,直接利用一维振动信号对卷积神经网络进行训练。优势在于克服了传统方法的缺点;相比深度置信网络,网络参数少很多,训练高效;也无需小波变换得到时频图。采用西储大学和本实验室轴承数据,进行了一系列全面测试,表明本文方法能准确地定性诊断轴承故障,准确率高于其他所有方法;首次通过利用西储大学的轴承数据训练的卷积神经网络准确诊断了本实验室待测轴承的故障类型,这表明该方法能实际工程运用。

提交时间: 2017-08-29 点击量1465下载量1184 评论 0

8. chinaXiv:201708.00367 [pdf]

内网IDS蜜罐型集成系统

孙韬
分类: 计算机科学 >> 信息安全

为了应对当前日益严峻的内网安全问题,我们制作了内网蜜罐集成系统,该集成系统应用第三代蜜网部署为基础,配合IDS和防火墙来构建,使用蜜网网关转移攻击流量,建立多台蜜罐服务器,能够第一时间检测并警告管理员,使应急响应满足P2DR模型的防护时间大于检测加响应时间,分析并记录攻击手段,实现了证据留存安全迅速和内网其他主机的安全。

提交时间: 2017-08-28 点击量1218下载量717 评论 0

9. chinaXiv:201706.00748 [pdf]

基于改进BP神经网络的A股投资实证研究

闫昱; 李皓辰; 王燕飞; 经玲
分类: 计算机科学 >> 计算机应用技术

量化投资一直是国内外学者关注的热点问题,针对使用BP神经网络预测股票市场的相关问题,本文在对数据进行统计学上的数据预处理后,交替采用了遗传算法和模拟退火算法优化了BP神经网络的参数,并对A股市场中的股票进行预测。在此基础上,进行了为期十年的模拟交易,最终获得了24.1%的年化收益率。

提交时间: 2017-06-22 点击量1789下载量553 评论 0

10. chinaXiv:201703.00895 [pdf]

Sharing deep generative representation for perceived image reconstruction from human brain activity

Du, Changde; Du, Changying; He, Huiguang
分类: 计算机科学 >> 计算机应用技术

Decoding human brain activities via functional magnetic resonance imaging (fMRI) has gained increasing attention in recent years. While encouraging results have been reported in brain states classification tasks, reconstructing the details of human visual experience still remains difficult. Two main challenges that hinder the development of effective models are the perplexing fMRI measurement noise and the high dimensionality of limited data instances. Existing methods generally suffer from one or both of these issues and yield dissatisfactory results. In this paper, we tackle this problem by casting the reconstruction of visual stimulus as the Bayesian inference of missing view in a multiview latent variable model. Sharing a common latent representation, our joint generative model of external stimulus and brain response is not only ``deep" in extracting nonlinear features from visual images, but also powerful in capturing correlations among voxel activities of fMRI recordings. The nonlinearity and deep structure endow our model with strong representation ability, while the correlations of voxel activities are critical for suppressing noise and improving prediction. We devise an efficient variational Bayesian method to infer the latent variables and the model parameters. To further improve the reconstruction accuracy, the latent representations of testing instances are enforced to be close to that of their neighbours from the training set via posterior regularization. Experiments on three fMRI recording datasets demonstrate that our approach can more accurately reconstruct visual stimuli.

提交时间: 2017-05-20 点击量8419下载量1021 评论 0

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