使用Keras构建的神经网络模型对电信网络欺诈识别研究

本研究旨在探究电信网络欺诈识别中深度学习模型的应用。采用基于Keras构建的神经网络模型,对欺诈数据集进行了详细的数据准备和模型设计,并对模型训练方法进行了详细阐述。实验结果表明,本文设计的神经网络模型相较于基准模型,在准确率、精确率、召回率和F1分数等评估指标上均有显著提升,尤其是在处理不平衡数据集时表现更为优异。本研究为电信网络欺诈识别提供了一种有效的深度学习解决方案,为相关领域的进一步研究和实践提供了借鉴。

基于Keras卷积神经的肺炎识别研究应用

以TensorFlow为框架,以Keras为高阶应用程序接口,使用卷积神经网络作为训练模型,设计一套快速有效针对病毒性肺炎的识别系统。主要采用卷积神经网络模拟人的大脑不断学习辨别的过程,包括对图片的预处理、特征提取、数据归一化、模型搭建、TensorBoard集验证、图形化展示等。肺炎识别系统通过采集肺部CT图像,经过图片预处理后进入卷积神经网络训练,再经过验证集的验证,识别病毒性肺炎,其准确率高达90%。为了进一步提高检测精准度,通过调整Dropout参数,使病毒性肺炎识别的准确率提升到了98%左右,此改进方法取得了较大的进步。

基于Keras框架的油气管道缺陷分类应用研究

针对油气管道缺陷现代化检测问题,本文提出了一基于Keras框架的深度学习检测算法,采用Adam-S优化器算法应用到卷积神经网络,并融合了Environment-Cognition-Action (ECA)-Effi注意力机制,增强了卷积神经网络的特征表达能力,提高了有效验证数据的利用效率,并通过对比实验,分析比较了影响深度学习过拟合现象高度相关的学习率、Dropout两个参数,提取最优权重参数矩阵,建立验证集并导入到预测模型中,得到油气管道6种缺陷特征的预测结果,且预测结果与真实标签高度接近,验证了所搭建神经网络的表现及其有效性,最后,量化对比了目前应用较为普遍的ResNet18网络以及改进前的Adam-CNN算法,有效验证了Adam-S结合改进ECA-CNN算法的优越性能。

基于Keras卷积神经网络的分拣蔬菜识别的设计

一般识别模型参数量过大,难以运行在微算力的移动端和嵌入式设备,本文利用Python、Keras、OpenCV等技术,设计了基于卷积神经网络的智能蔬菜分拣。首先,基于11659张、22个种类的蔬菜图片,按照8:2的比例将数据集分成训练集和测试集,然后训练模型,搭建深度可分离卷积层的卷积神经网络,得到该训练模型的精度值和损失值。经测试,实现了识别模型在移动端和嵌入式设备的使用,蔬菜识别的正确率达到了96%,提高了蔬菜智能分类的准确性和效率。

基于Keras框架的普朗克常数计算方法研究

光电效应实验是物理学习过程中的一个重要实验,通过光电效应实验可以对普朗克常数进行计算。当数据量较少时,计算结果和真实值之间往往存在较大误差。随着机器学习和人工智能的快速发展,物理数值计算也可以使用不同的神经网络框架进行解决。文章介绍了光电效应方程对普朗克常数计算的理论依据,采用深度学习的Keras框架对110个数据样本进行了不同批次训练,研究了损失函数对普朗克常数计算精度的影响。基于深度学习Keras框架的普朗克常数计算方法研究为物理常数的计算提供了新的思路。

基于Keras和卷积神经网络CNN的手写数字识别研究

科技及信息化的应用在生活中随处可见,但也会带来一些问题,如手写试卷的文字识别精准度太低等。文章在深度学习中利用卷积神经网络完成手写数字识别模型的训练。为了构建出合理有效的模型结构,需要使用卷积网络在卷积层中安排适量的卷积核(也叫过滤器),并结合训练的数据得以让模型学习反映不同的手写数字卷积核心的10个卷积权重,最后通过全连接层使用softmax函数给出与每个数字的概率相对应的数字地图的预测概率。卷积神经网络的应用是将手写数字图像转化为数字标签,在MINST数据集上实现数据识别。首先,对数据进行预处理,要对WNIST数据集中将近60000个训练数据和10000个测试数据进行分析计算。数据的组成结构分为图像(数字图像)和标签.(实数)两部分。用6000*28x28x的二维矩阵形式把数字识别特征值演示出来。其次,利用深度学习框架Keras的特性训练MINST数据集,最终生成高精度识别模型,可以使手写数字的识别精准度达到99%,识别效果和速率大大提高。

基于Keras的图像分类模型的研究与应用

为提高图像识别的准确率,降低模型的损失,以及简化模型构建过程,文章提出一种基于Keras框架的图像分类神经网络模型。通过改进传统神经网络模型中损失函数以及增加DropOut过拟合技术,利用谷歌TensorFlow平台的Keras高级接口进行图像识别模型的搭建和训练,最终将模型应用于Fashion-MNIST多分类数据集,实验结果表明提出的基于Keras图像分类模型极大地简化了模型的复杂度,减少了模型过拟合现象的发生,并提高了图像分类的准确率。

一种基于Keras和CNN的人脸表情识别系统设计

采用深度学习算法的人脸表情识别系统需要较高的CPU或GPU硬件进行模型训练。实践中也需要将模型嵌入不同的硬件终端平台进行识别,工程化后的系统软硬件成本较高。该文提出一种B/S结构的低成本静态图片人脸表情识别系统,技术路线采用Bootstrap、Python、Anaconda、Tensorflow和Keras,采用CNN实现人脸检测定位和表情检测分类功能。模型训练集采用了CK+、Fer2013、日本的JAFFE等开放数据库。系统通过浏览器端上传人脸表情图片进行识别处理,将GPU训练好的CNN模型在单机低端硬件配置上实现了内存预先加载,单张识别速度小于0.002秒,总体表情识别率可以达到65%左右。

基于Keras的神经网络技术在柴油超深度加氢精制中的应用

采用高通量反应装置,在温度300~360℃、压力4.4~7.4 MPa、体积空速0.75~12 h^(-1)、氢油体积比200~800的条件下,使用不同柴油原料对NiMo/Al_(2)O_(3),CoMo/Al_(2)O_(3),NiMoW/Al_(2)O_(3)共3种催化剂进行性能评价。采用基于Keras的神经网络技术建立了适用于3种不同催化剂的柴油超深度加氢精制模型,实现了柴油产物中硫质量分数(WS)、氮质量分数(WN)、单环芳烃质量分数(WMA)和多环芳烃质量分数(WPA)的预测。结果表明,所建模型具有良好的预测性能和泛化能力,对WS和WN预测的平均相对误差均在10%以内,对WMA和WPA预测的平均相对误差分别在3%和6%以内。使用所建模型同时对3种催化剂适用的工艺条件进行了优化,在满足国Ⅵ柴油质量标准对WS及WPA的要求下,确定了不同催化剂适用的工艺条件范围。

基于Keras平台的LSTM模型的对流层延迟预测

对流层延迟是影响全球卫星导航系统(GNSS)测量精度的重要因素.针对现有对流层延迟模型稳定性差,精度较低等问题,在无实测气象参数条件下,提出一种基于Keras平台的长短期记忆神经网络(LSTM)的对流层延迟预测模型.选取全球均匀分布的8个测站,使用其2016年第90-131年积日共42天的整点对流层延迟数据预测其第132—136年积日的整点数据.以国际GNSS服务(IGS)中心提供的对流层产品为真值,分析比较LSTM模型和反向传播(BP)神经网络模型的预测效果.研究表明,LSTM模型预测结果的均方根误差基本达到mm级,其平均绝对误差和平均绝对百分比误差均比BP模型低,LSTM模型在精度和稳定性上较BP模型均有明显提高;LSTM模型在中高纬区域的均方根误差(RMSE)均值达到7.82 mm,中高纬地区更适合使用该模型.

基于Keras框架的身份证号码识别算法

用Python语言设计了一个基于Keras框架的卷积神经网络,完成身份证号码识别。首先对身份证图像进行预处理,确定身份证号码区域,进行字符分割,再用该神经网络对数据集进行训练,最后识别分割字符,输出身份证号码。实验表明,该算法训练速度较快,识别准确率较高,有一定的使用价值。

基于Keras手写数字识别模型的改进

针对结构设计不合理的卷积神经网络导致MNIST识别的准确率低、收敛速度慢和训练参数多等问题,提出卷积神经网络结构的改进模型。改进的模型采用2次卷积、2次池化和3次全连接、采用Relu激活函数和Softmax回顾函数相结合,加入Dropout层防止过拟合,加入Flatten层优化结构。为了缩减代码量,采用API功能强大的Keras模型替代Tensorflow。对MNIST的训练集和测试集数据的准确率进行仿真实验,实验结果表明:采用改进的结构在MNIST的训练中不仅收敛速度快、训练参数少、损失率低,而且在测试集上的准确率达到99.54%、高于改进前的99.25%,对后续手写数字的研究具有重要意义。

基于Keras模型的深度学习实验教学研究

深度学习模型正在各行各业中发挥着重要作用,为了便于学生快速获得深度学习框架的上手经验,以增加他们的信心和学习兴趣,开发了该教学实验。教学实验的主要内容是指导同学们利用Flask轻量级的Web应用框架以及Keras人工神经网络库在两节课时间内运行一个基于深度学习的网页端应用。由于安装环境以及框架较容易使用与理解,学生们短时间内完成一个深度学习项目,能让学生看到这个深度学习项目的可视化结果并且有了上手的体验,完成该实验后基于该项目展开深度学习课程的讲解,非常适用于高校基于深度学习综合设计课程的开展。

基于Keras和CNN的苹果自动分级

针对水果自动精确分级问题,提出了基于模块化Keras框架的卷积神经网络(CNN)模型,建立了小规模的苹果图像数据集,通过Keras接口,使用Tensorflow构建卷积神经网络模型,利用交叉熵损失函数和Adam优化算法实现卷积神经网络模型在水果分级训练数据集上的参数训练,并在测试集上验证。实验结果表明,经过训练后的模型能够有效实现对苹果级别的自动识别,达到93.78%的准确率,有助于降低人工成本,促进水果销售的智能化,具有一定的实际应用意义。

基于Keras的分类预测应用研究

人工神经网络是机器学习领域中的一个重要研究方向,它被引入机器学习使其更接近于最初的目标——人工智能。人工神经网络在搜索技术、数据挖掘等其他相关领域都取得了很多成果。Keras是一个由Python编写的开源人工神经网络库,可以作为Tensorflow、Microsoft-CNTK和Theano的高阶应用程序接口,进行深度学习模型的设计、调试、评估、应用和可视化。采用Keras对给定的某餐饮业的样本集合通过归纳分析进行训练,建立神经网络分类模型,得到分类规则,给出该分类预测的算法实现,并对得到的分类结果生成混淆矩阵图进行评价。

基于Keras的CNN的垃圾短信分类研究

运用python设计了一个基于Keras框架的卷积神经网络的垃圾短信分类算法.首先对数据做了正则化预处理以及词向量化,然后建立基于Keras的深度学习的模型.对训练集数据进行训练,对模型进行验证和测试,从实验结果看,垃圾短信的验证集的准确率达99.47%,测试集分类准确率为99.48%,为垃圾短信的过滤处理提供了一个可行的解决方案.

基于Keras框架下的航空公司评论数据的情感分析

长短时记忆网络(LSTM)模型可有效改善循环神经网络梯度消失,但在评论文本情感分类中未能达到一定普适性。针对此问题,文章基于Keras框架,采用模型融合的方法,对LSTM网络和反向循环神经网络结构进行融合和改进,即D-LSTM、BRNN以及M-BRNN。以航空公司评论数据集为例,采用改进的模型对文本进行分类,研究不同参数对模型性能的影响。经仿真对比分析结果表明,该模型较已有的文本分类模型鲁棒性更好,准确率比传统的方法提高了3.7%。

基于Keras框架的目标检测的研究与实践

Keras是一套高度模块化,扩展性好,同时支持卷积神经网络和循环神经网络的深度学习框架。本研究应用keras框架对10种不同品牌的车辆进行分类预测,并达到了预期的预测效果。文章给出了利用Keras框架进行分类检测的详细步骤以及主要API介绍,对深度学习目标检测方向的学习者提供了实践参考。

基于TensorFlow、Keras与OpenCV的图像识别集成系统

图像识别是人工智能一个重要技术方向,广泛应用于自动驾驶、目标识别、人脸检测、车牌识别等机器视觉领域,本文结合深度学习框架TensorFlow与Keras,实现了一种图像识别的深度学习网络,离线训练识别目标样本,得到深度神经网络结构,然后结合实际应用,采用OpenCV调用,实现了在线图像识别集成系统,可有效实现目标图像的分类与识别。

基于keras的卷积神经网络的图像分类算法研究

当前卷积神经网络应用于图像识别已成为研究的热点之一。相比于Tensorflow,Keras使用最少的程序代码、花费最少的时间就可以建立深度学习模型,进行训练、评估准确率,并进行预测。在Python的环境下输入CIFAR-10数据集,对图片进行归一化、数据增强等预处理后,利用Keras构造改进的VGG16卷积神经网络结构对CIFAR-10图像数据集进行建模和预测,最后通过比较不同的Batch Size来比较不同模型的准确率和损失,实验结果表明当Batch Size为128,CIFAR-10数据集识别正确率达到89%,明显高于其他方法。