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基于浅层视觉几何组网络的参数迁移学习及其在运动想象分类中的应用
1
作者
许冬芹
李明爱
《生物医学工程学杂志》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第1期28-38,共11页
迁移学习在基于运动想象脑电信号(MI-EEG)的脑机接口(BCI)康复系统中具有潜在的研究价值和应用前景,而源域分类模型及迁移策略是直接影响目标域模型性能与迁移效率的两个重要方面。为此,本文提出一种基于浅层视觉几何组网络(sVGG)的参...
迁移学习在基于运动想象脑电信号(MI-EEG)的脑机接口(BCI)康复系统中具有潜在的研究价值和应用前景,而源域分类模型及迁移策略是直接影响目标域模型性能与迁移效率的两个重要方面。为此,本文提出一种基于浅层视觉几何组网络(sVGG)的参数迁移学习(PTL)方法(PTL-sVGG)。首先,基于皮尔逊相关系数法对源域受试者进行筛选,并对优选的受试者MI-EEG数据进行短时傅里叶变换,获得时频谱图(TFSI);然后,对视觉几何组网络-16(VGG-16)进行结构简化与模块化设计,并利用源域TFSI完成改进的sVGG模型预训练;进而,设计基于模块的冻结—微调迁移策略,快速寻找并冻结sVGG模型中贡献最大的某个模块,再基于目标受试者TFSI微调其余模块,获得目标域分类模型。基于公开脑电信号(EEG)数据库进行实验研究,PTL-sVGG取得的平均识别率和卡帕(Kappa)值分别为94.9%和0.898。结果表明,源域受试者优选有利于改善源域模型性能,基于模块的迁移策略有效提升了迁移效率,实现了基于不同导联数的数据库跨受试者间模型参数的快速有效迁移。这将有利于减少BCI系统的校准时间,促进BCI技术在康复工程中的应用。
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关键词
运动想象
参数迁移学习
视觉几何组网络
皮尔逊相关系数
迁移
策略
原文传递
迁移学习在热轧钢带表面缺陷分类中应用研究
被引量:
5
2
作者
张立
王桂棠
+1 位作者
陈建强
王国桢
《机械设计与制造》
北大核心
2022年第5期220-224,共5页
为了提高热轧钢带表面缺陷分类的检测准确率和速度,同时鉴于热轧钢带缺陷的数据库规模较小,提出结合参数迁移学习的卷积神经网络模型,来解决少量样本导致网络过拟合和精度低的问题。使用源域的最优参数作为模型的参数初始化,节省训练的...
为了提高热轧钢带表面缺陷分类的检测准确率和速度,同时鉴于热轧钢带缺陷的数据库规模较小,提出结合参数迁移学习的卷积神经网络模型,来解决少量样本导致网络过拟合和精度低的问题。使用源域的最优参数作为模型的参数初始化,节省训练的周期;构建训练目标域的神经网络模型,使用预训练模型网络中的参数和结构,对目标域进行特征迁移;进行finetune,结合inception-v3结构的全连接层映射到目标域所需要的特征向量维度。实验使用现有热轧钢带表面缺陷数据库中的图片,有6类缺陷。通过对比改进AlexNet模型和结合迁移学习的模型,在测试集的实验平均准确率分别约为96.6%,99.8%,分类效果优于传统视觉分类算法。并且在实验中观察到结合参数迁移学习的损失更小和权重收敛速度更快。
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关键词
参数迁移学习
卷积神经网络
热轧钢带
AlexNet
finetune
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职称材料
题名
基于浅层视觉几何组网络的参数迁移学习及其在运动想象分类中的应用
1
作者
许冬芹
李明爱
机构
北京工业大学信息学部
北京市计算机智能和智能系统重点实验室
教育部数字社区工程研究中心
出处
《生物医学工程学杂志》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第1期28-38,共11页
基金
国家自然科学基金项目(62173010,11832003)
北京市自然科学基金项目(4182009)。
文摘
迁移学习在基于运动想象脑电信号(MI-EEG)的脑机接口(BCI)康复系统中具有潜在的研究价值和应用前景,而源域分类模型及迁移策略是直接影响目标域模型性能与迁移效率的两个重要方面。为此,本文提出一种基于浅层视觉几何组网络(sVGG)的参数迁移学习(PTL)方法(PTL-sVGG)。首先,基于皮尔逊相关系数法对源域受试者进行筛选,并对优选的受试者MI-EEG数据进行短时傅里叶变换,获得时频谱图(TFSI);然后,对视觉几何组网络-16(VGG-16)进行结构简化与模块化设计,并利用源域TFSI完成改进的sVGG模型预训练;进而,设计基于模块的冻结—微调迁移策略,快速寻找并冻结sVGG模型中贡献最大的某个模块,再基于目标受试者TFSI微调其余模块,获得目标域分类模型。基于公开脑电信号(EEG)数据库进行实验研究,PTL-sVGG取得的平均识别率和卡帕(Kappa)值分别为94.9%和0.898。结果表明,源域受试者优选有利于改善源域模型性能,基于模块的迁移策略有效提升了迁移效率,实现了基于不同导联数的数据库跨受试者间模型参数的快速有效迁移。这将有利于减少BCI系统的校准时间,促进BCI技术在康复工程中的应用。
关键词
运动想象
参数迁移学习
视觉几何组网络
皮尔逊相关系数
迁移
策略
Keywords
Motor imagery
Parameter transfer learning
Visual geometry group network
Pearson correlation coefficient
Transfer strategy
分类号
R318 [医药卫生—生物医学工程]
TN911.7 [电子电信—通信与信息系统]
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
原文传递
题名
迁移学习在热轧钢带表面缺陷分类中应用研究
被引量:
5
2
作者
张立
王桂棠
陈建强
王国桢
机构
广东工业大学机电工程学院
广州沧恒自动控制科技有限公司
北京师范大学-香港浸会大学联合国际学院计算机学院
出处
《机械设计与制造》
北大核心
2022年第5期220-224,共5页
基金
智能高效发动机活塞环联合检测生产线技术及产业化研发(201806010128)
光纤传输器件智能制造和检测装备研发及产业化(201802010021)。
文摘
为了提高热轧钢带表面缺陷分类的检测准确率和速度,同时鉴于热轧钢带缺陷的数据库规模较小,提出结合参数迁移学习的卷积神经网络模型,来解决少量样本导致网络过拟合和精度低的问题。使用源域的最优参数作为模型的参数初始化,节省训练的周期;构建训练目标域的神经网络模型,使用预训练模型网络中的参数和结构,对目标域进行特征迁移;进行finetune,结合inception-v3结构的全连接层映射到目标域所需要的特征向量维度。实验使用现有热轧钢带表面缺陷数据库中的图片,有6类缺陷。通过对比改进AlexNet模型和结合迁移学习的模型,在测试集的实验平均准确率分别约为96.6%,99.8%,分类效果优于传统视觉分类算法。并且在实验中观察到结合参数迁移学习的损失更小和权重收敛速度更快。
关键词
参数迁移学习
卷积神经网络
热轧钢带
AlexNet
finetune
Keywords
Parameter Transfer Learning
Convolutional Neural Network
Hot-Rolled Steel Strip
AlexNet
Finetune
分类号
TH16 [机械工程—机械制造及自动化]
TG339 [金属学及工艺—金属压力加工]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于浅层视觉几何组网络的参数迁移学习及其在运动想象分类中的应用
许冬芹
李明爱
《生物医学工程学杂志》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022
0
原文传递
2
迁移学习在热轧钢带表面缺陷分类中应用研究
张立
王桂棠
陈建强
王国桢
《机械设计与制造》
北大核心
2022
5
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职称材料
已选择
0
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参考文献
引证文献
统计分析
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