基于图像分割和EM算法的PolSAR地物分类方法

在极化合成孔径雷达（PolSAR）地物分类研究中,基于卷积神经网络的图像分割算法存在高维特征信息冗余而导致的分类边界模糊、分类精度低、计算复杂等不足,提出一种基于卷积神经网络和EM算法的轻量化图像分割网络,称为低秩重构网络（low-rank-reconstruction-net,LRR-Net）,应用于全极化SAR图像的地物分类。LRR-Net从极化目标分解的思想出发,利用EM算法对特征进行低秩重构,将特征从高维空间映射到低维空间,在减少参数的同时实现更精确的分类。用高分三号全极化图像数据对模型进行训练测试并评估,结果表明模型在保证分类精度的前提下,降低了模型复杂度。     

基于CPN网络的Web正文抽取技术研究

 通过研究使用CPN神经网络进行页面正文抽取,针对传统抽取技术在通用性、可扩展性和可维护性方面的不足提出一种解决问题的思路。     

基于文本的信息过滤模型

信息过滤技术用于帮助用户在动态信息流中过滤出用户感兴趣的信息。通过对信息过滤概念的阐述,抽象出这类系统的一般模型。介绍了布尔模型、向量空间模型、潜在语义索引模型和神经网络模型等四种信息过滤模型,并就其特点进行了分析。     

基于概率神经网络的文本自动分类研究

本文提出了将一种径向基网络的重要变形———概率神经网络应用于文本自动分类的研究 ,与常用的K 最邻近法相比 ,具有一定的优势 ,特别是在训练集中各类的训练样本数很不平衡时 ;与BP等其他神经网络相比 ,其特点是需调节的参数少 ,不需确定隐层数、隐层中的神经元数量等网络结构 ,比较容易使用。此外 ,从研究中的不同特征选择的评价函数来看 ,它们对分类有一定的影响 ,应用X2 统计进行特征选择的分类正确率最高 ,其次是文本证据权 ,而期望交叉熵的效果最差 ,说明特征选择在文本自动分类中也是非常重要的。     

基于神经网络的信息检索课程多媒体教学质量评价体系

本文阐述基于BP算法的人工神经网络模型对信息检索课程多媒体教学质量评价的设计思想、评价模型和实现方法，较好地避免了传统方法人为计取权值和相关系数过程中的主观影响和不确定性，为信息检索课程多媒体教学质量评价开辟新的方法。     

手稿辨识——档案人员应当具备的能力

近日接到友人信函，内有笔者所需要张自忠将军的档案资料及友人的编研心得。我思年轻人打字速度快，便嘱在我室实习的一名大学生录入电脑。谁知半小时过去，只录入数行，其间还不断向我询问这个字是什么，那个字怎么读。搅得我刚刚成文的思绪几次被打断，真后悔当初还不如自己录入省事。是友人的字难于辨识吗?非也。那么原因何在?我想最大的可能是：     

论期刊的核心竞争力

伴随着"知识经济"、"网络时代"的大步走来,出版业正在"改制转业",如何紧跟形势,研究市场规律,适应竞争激流,谋求新的发展,应是每个期刊人义不容辞的责任.在市场竞争日趋白热化的今天,辨识期刊核心竞争力,尤显意义重大.正像企业需要培植自己的核心竞争力一样,期刊也应有自身的核心竞争力.何谓期刊的核心竞争力?即期刊独具的长期积累形成的并融入期刊内质中的支撑期刊竞争优势,使期刊能在竞争中取得可持续性生存与发展的核心性竞争能力.     

基于级联深度卷积神经网络的档案图像真伪鉴别算法

针对档案数字图像内容的真实性鉴别问题,提出了基于级联深度卷积神经网络的图像真伪鉴别算法。该算法首先利用深度学习中的卷积神经网络模型自动提取特征点,然后构建协方差描述子作为特征点描述符并进行匹配,最后通过匹配的特征点判定篡改区域。实验证明,该算法能够准确地鉴别出图像的真伪。     

一类具比例时滞双向联想记忆神经网络的平衡点的存在性及唯一性

应用非线性测度方法讨论了一类具比例时滞双向联想记忆神经网络的平衡点的存在性、唯一性的充分条件。     

变电站倒闸操作票专家系统的推理机制

倒闸操作票专家系统的推理机制是专家系统的重要组成部分,在此着重介绍RBF神经网络和模糊控制相结合的推理原理,这种推理机制能显著提高倒闸操作票专家系统推理机的推理效率。