基于卷积神经网络的多维特征微博文本情感研究

随着计算机网络技术的飞速发展,人们已不满足于被动阅读式的上网体验,快捷高效轻易发表自己的观点及创作,成为人们新的上网追求。而微博的出现,精准满足了人们的需求,人们可以在微博上发表长篇大论,也可以短短几个字,表达喜怒哀乐及对事物的看法。在微博上,人人既是浏览者,也是创作者。如何通过微博及时准确把握舆情动态,通过字里行间分析受众情感,成为网络监管者应该重视的问题。文章改变当前较为流行的机器学习算法,以基于卷积神经网络的多维特征微博文本情感研究作为主题,在深入分析研究背景的基础上,从构建关键词向量、构建卷积神经网络模型、算法设计三个方面论述了具体研究方法,随后从实验设计、结果分析、对比实验及分析三个方面全面分了实验结果,最后阐释了该算法研究的启示与建议。

卷积神经网络在车牌字符识别中的应用

随着机器学习、模式识别、人工智能等技术快速发展,促进了机器人、自动驾驶、虚拟现实等领域的快速发展。卷积神经网络是一种先进的机器学习技术,可以准确的、可靠的识别车牌字符,以便能够帮助人们实现智能交通、视频监控和自动驾驶。本文基于笔者多年的研究,详细地描述了卷积神经网络及其在车牌字符识别中的应用,分析了卷积神经网络识别车牌字符时存在的过度拟合问题,然后提出三个解决对策,进一步提高车牌字符识别的准确度和可靠性。

基于LeNet-5卷积神经网络的车牌字符识别

针对车牌字符类别多、背景复杂等特点,以卷积神经网络LeNet-5模型为基础,通过去除全连接层F6层以及增加卷积层C1和C3层特征图的数目改进网络结构,通过字符分割,大小归一化、去除噪声、二值化、字符区居中、去除复杂背景等预处理,构建神经网络模型。结果表明:简化后的LeNet-5神经网络模型比传统的LeNet-5神经网络模型更为简单,其车牌字符识别算法准确率为99.96%。该研究对提高车牌字符识别的准确性提供了一定的参考。

瓦斯灾害预警模型的Eclat算法

为了有效挖掘历史监测数据中各监测指标之间的隐含关系,提高关联规则挖掘的效率,以井下瓦斯浓度、温度、风速等多个监测数据作为研究对象,提出一种基于Eclat算法的瓦斯灾害预警及数据分析模型,将检测到的瓦斯浓度、温度、风速等大量的数据样本以及每条记录的标签作为模型输入,通过提取频繁项集、剪枝、置信度计算等操作生成关联规则,利用某煤矿部分监测数据验证该方法。结果表明,Eclat瓦斯灾害预警算法运行效率较高,能够表征关联规则说明各指标与瓦斯浓度的影响关系。

基于卷积神经网络的双行车牌识别过程分析

随着信息技术的发展,信息技术在社会中的应用越来越广泛,其中卷积神经网络技术凭借其较高的学习能力与适应能力被广泛应用于图像处理的相关工作当中[1]。在道路交通管理工作当中车牌识别一直是重点与难点,基于卷积神经技术发展的车牌折别系统不仅能够有效提高车牌识别的准确性,还能有效提高车牌识别的工作效率,对于推动我国道路交通的健康发展有重要作用。