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基于DCGAN数据增强的水产动物分类方法
被引量:
7
1
作者
王德兴
秦恩倩
袁红春
《渔业现代化》
CSCD
2019年第6期68-75,共8页
针对公开大规模水产动物数据集少、人为采集数据工作量大以及传统数据增强方法对数据的特征提升有限的问题,提出一种基于深度卷积生成对抗网络的数据增强方法用于水产动物图像识别。首先,使用深度卷积生成对抗网络(DCGAN)对样本数据进...
针对公开大规模水产动物数据集少、人为采集数据工作量大以及传统数据增强方法对数据的特征提升有限的问题,提出一种基于深度卷积生成对抗网络的数据增强方法用于水产动物图像识别。首先,使用深度卷积生成对抗网络(DCGAN)对样本数据进行增强,然后分别使用VGG16、InceptionV3、ResNet50这三个训练模型,以微调的方式,对样本进行训练、识别。结果显示,所提出的方法在水产动物数据集上,与非生成式的数据增强方法相比,在3种模型上分类的准确率可分别提高9.8%、2.7%、1.2%。试验证实,DCGAN可有效增强水产动物图像数据,提高深度神经网络模型对水产动物图像分类的准确率。
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关键词
深度卷积生成对抗网络
数据增强
水产动物分类
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职称材料
基于特征编码和卷积神经网络的注意力状态检测
被引量:
3
2
作者
吴若有
王德兴
+2 位作者
袁红春
宫鹏
秦恩倩
《中国生物医学工程学报》
CAS
CSCD
北大核心
2020年第6期759-763,共5页
列车运行安全与列车驾驶员的注意力状态密切相关,为了快速准确检测驾驶员的注意力状态,提出一种基于特征编码和卷积神经网络(FECNN)的注意力状态检测方法。对从Kaggle数据集上下载的5名参与者的脑电图数据,用快速独立成分分析(Fast ICA...
列车运行安全与列车驾驶员的注意力状态密切相关,为了快速准确检测驾驶员的注意力状态,提出一种基于特征编码和卷积神经网络(FECNN)的注意力状态检测方法。对从Kaggle数据集上下载的5名参与者的脑电图数据,用快速独立成分分析(Fast ICA)和小波滤波方法进行去噪,从中提取微分熵(DE)特征,并进行最大最小归一化;然后将DE特征编码成对应的矩阵,转化为对应的彩色图,标上对应的状态类别。将数据预处理后的彩色图作为卷积神经网络的输入,通过对模型参数的不断优化,得到分类精度较好的注意力状态检测模型。对提取DE特征和没有提取DE特征的10个样本进行实验,平均检测精度分别为95.10%±2.88%和93.12%±3.38%,高于传统的DNN模型和Le Net-5模型,并且模型更具有稳定性。所提出的FECNN模型,可为注意力状态检测提供一种新的思路,在驾驶员疲劳检测系统的开发方面具有一定的应用价值。
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关键词
特征编码
卷积神经网络
脑电信号
注意力检测
去噪
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职称材料
题名
基于DCGAN数据增强的水产动物分类方法
被引量:
7
1
作者
王德兴
秦恩倩
袁红春
机构
上海海洋大学信息学院
出处
《渔业现代化》
CSCD
2019年第6期68-75,共8页
基金
国家自然科学基金资助项目(41776142)
上海市科学技术委员会支撑项目(1439190400)
文摘
针对公开大规模水产动物数据集少、人为采集数据工作量大以及传统数据增强方法对数据的特征提升有限的问题,提出一种基于深度卷积生成对抗网络的数据增强方法用于水产动物图像识别。首先,使用深度卷积生成对抗网络(DCGAN)对样本数据进行增强,然后分别使用VGG16、InceptionV3、ResNet50这三个训练模型,以微调的方式,对样本进行训练、识别。结果显示,所提出的方法在水产动物数据集上,与非生成式的数据增强方法相比,在3种模型上分类的准确率可分别提高9.8%、2.7%、1.2%。试验证实,DCGAN可有效增强水产动物图像数据,提高深度神经网络模型对水产动物图像分类的准确率。
关键词
深度卷积生成对抗网络
数据增强
水产动物分类
Keywords
deep convolutional generative adversarial network
data enhancement
classification of aquatic animals
分类号
S917.4 [农业科学—水产科学]
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职称材料
题名
基于特征编码和卷积神经网络的注意力状态检测
被引量:
3
2
作者
吴若有
王德兴
袁红春
宫鹏
秦恩倩
机构
上海海洋大学信息学院
出处
《中国生物医学工程学报》
CAS
CSCD
北大核心
2020年第6期759-763,共5页
文摘
列车运行安全与列车驾驶员的注意力状态密切相关,为了快速准确检测驾驶员的注意力状态,提出一种基于特征编码和卷积神经网络(FECNN)的注意力状态检测方法。对从Kaggle数据集上下载的5名参与者的脑电图数据,用快速独立成分分析(Fast ICA)和小波滤波方法进行去噪,从中提取微分熵(DE)特征,并进行最大最小归一化;然后将DE特征编码成对应的矩阵,转化为对应的彩色图,标上对应的状态类别。将数据预处理后的彩色图作为卷积神经网络的输入,通过对模型参数的不断优化,得到分类精度较好的注意力状态检测模型。对提取DE特征和没有提取DE特征的10个样本进行实验,平均检测精度分别为95.10%±2.88%和93.12%±3.38%,高于传统的DNN模型和Le Net-5模型,并且模型更具有稳定性。所提出的FECNN模型,可为注意力状态检测提供一种新的思路,在驾驶员疲劳检测系统的开发方面具有一定的应用价值。
关键词
特征编码
卷积神经网络
脑电信号
注意力检测
去噪
Keywords
feature encoding
convolutional neural networks
electroencephalograph
attention detection
denoising
分类号
R318 [医药卫生—生物医学工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于DCGAN数据增强的水产动物分类方法
王德兴
秦恩倩
袁红春
《渔业现代化》
CSCD
2019
7
下载PDF
职称材料
2
基于特征编码和卷积神经网络的注意力状态检测
吴若有
王德兴
袁红春
宫鹏
秦恩倩
《中国生物医学工程学报》
CAS
CSCD
北大核心
2020
3
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职称材料
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