Current Location:home > Browse

Institution

1. chinaXiv:202006.00019 [pdf]

陇中黄土丘陵沟壑区人工草地土壤水蚀预测模型

王钧; 李广; 聂志刚; 刘强
Subjects: Geosciences >> Geography

针对陇中黄土丘陵沟壑区土壤水蚀过程复杂且难以有效预测的问题,以定西市安家沟水土保持试验站2005-2016年1 }12月人工草地径流场试验数据为主要来源,将流域月降雨量、月侵蚀性降雨量、月径流量、月降雨强度、径流场面积、径流场坡度、土壤砂粒含量、土壤粘粒含量8个因子作为输入因子,月土壤水蚀量作为输出,运用偏最小二乘法(Partial Least-Squares Regression,PLSR)和长短期记忆(Long Short-Term Memory,LSTM)循环神经网络建立人工草地土壤水蚀预测模型,并利用BP ( Back Propagation ) , RNN ( Recurrent Neural Network ) , LSTM常见神经网络模型,对模型的有效性进行评估。结果表明:PLSR将模型8个输入因子减少为4个,从而有效解决LSTM神经网络模型对样本数量要求过高的问题;PLSR和LSTM神经网络模型的结合可以有效提高模型对人工草地土壤水蚀过程的预测精度和收敛速度,预测结果的平均相对误差小于4%,相关系数高于其他3种神经网络模型,而迭代次数、均方根误差和平均绝对误差均低于其他3种模型;研究发现坡度对人工草地土壤水蚀过程影响较为明显,降雨量小于25 mm时,人工草地土壤水蚀量不会随坡度增加而明显增长,但当降雨量超过25 mm时,人工草地土壤水蚀量会随坡度明显增加。PLSR-LSTM神经网络土壤水蚀预测模型可以准确预测陇中黄土丘陵沟壑区人工草地土壤水蚀量,为该地区水土流失的准确预报提供新的思路和方法。

submitted time 2020-06-02 From cooperative journals:《干旱区地理》 Hits20Downloads11 Comment 0

2. chinaXiv:202004.00031 [pdf]

基于主成分分析法搭建A型星有效温度的神经网络模型

李正泽; 赵刚
Subjects: Astronomy >> Astrophysical processes

大天区面积多目标光纤光谱天文望远镜(Large Sky Area Multi-Object Fiber Spectroscopy Telescope,LAMOST,又叫郭守镜望远镜)巡天项目提供了海量恒星光谱数据,DR5数据集中包含大量A型星谱线指数和有效温度的信息。机器学习算法例如可以发掘数据底层相互关系的神经网络模型广泛运用于多个学科。通过使用DR5数据集中的A型星19种谱线指数和有效温度数据,通过主成分分析法,给出了每种谱线指数占整个数据信息的百分比,并以此为基础,选取与有效温度关系最紧密的12种谱线指数数据,利用有效温度误差小于100K的数据训练得到有效温度的神经网络回归模型。模型在测试数据集上整体表现较好,程序给出的决定系数R^2为0.904,平均绝对误差为58.38K。对比相关研究的模型,测量准确度有了明显提升。此外,通过建立模型,对有效温度误差大于100K的原始数据重新进行测量,得到的有效温度数据绝对误差的平均值有了明显下降;同时 DR5数据集中A5型恒星数据缺少有效温度参数,通过模型的测量,对这一部分数据进行了补充,提供了一定程度的参考意义。

submitted time 2020-04-20 From cooperative journals:《天文研究与技术》 Hits1587Downloads388 Comment 0

3. chinaXiv:202004.00006 [pdf]

一种新的结合仿生学的人工神经网络模型评估研究.pdf

张锦; 舒炫煜; 黄昭彦; 易胜
Subjects: Computer Science >> Other Disciplines of Computer Science

人工神经网络的模型结构与功能分别朝着多样化、智能化趋势发展,但研究者仅从解决问题结果的优劣对模型进行评估是有所欠缺、过于片面的。因此在本文中提出从仿生学的角度构建评估人工神经网络仿生度的指标集,采用定性与定量的方式对模型的仿生度进行整体分析。在定性方面,对模型的神经元方程、网络结构、权重更新原理等方面进行比较分析;在定量方面,基于仿生的角度构建指标集即小世界特性、同步特性及混沌特性,对模型进行分析,分析结果表明,LeNet5模型及BP神经网络具备同步特性,但其与真实生物神经网络仍有一定的距离,而KIII模型在结构上具备一定的小世界特性,其网络内部也表现同步特性及混沌特性,与真实的生物神经网络更为接近。

submitted time 2020-03-29 Hits3245Downloads505 Comment 0

4. chinaXiv:202002.00003 [pdf]

基于极限学习机的极移中长期预报

赵丹宁; 雷雨
Subjects: Astronomy >> Astrophysical processes

传统的极移预报多是基于最小二乘外推和自回归等线性模型,但极移包含了复杂的非线性成分,线性模型的预报效果往往不甚理想。将一种新型神经网络—极限学习机(extreme learning machine,ELM) 用于极移中长期预报。首先利用最小二乘外推模型对极移序列进行拟合,获得趋势项外推值,然后采用ELM对最小二乘拟合残差进行预报,最终的极移预报值为趋势项外推值与残差预报值之和。将ELM的预报结果同反向传播(back propagation,BP)神经网络与地球定向参数预报比较活动(Earth Orientation Parameters Prediction Comparison Campaign,EOP PCC)的预报结果进行对比,结果表明:ELM用于极移中长期预报是高效可行的。

submitted time 2020-01-20 From cooperative journals:《天文研究与技术》 Hits4707Downloads293 Comment 0

5. chinaXiv:201909.00064 [pdf]

基于神经网络的玛纳斯河流域植被地上生物量反演

张媛; 王玲; 包安明; 刘海隆
Subjects: Geosciences >> Other Disciplines of Geosciences

植被生物量反映了生态系统获取能量的能力,分析其分布特征对了解生态系统结构和功能具有十分重要的意义。传统的反演植被地上生物量的方法往往由于样本的缺少,以及影响因子的不确定性而导致预估精度不高。本文选用ELM对105块实测样本的遥感因子(TM影像灰度值和植被因子等10个因子)进行训练,用余下34块样地进行验证,结果表明:ELM反演植被地上生物量,可以获得较高的精度,模型预测结果与实测结果的曲线拟合决定系数R2达0.89。此外,对2010—2015年玛纳斯河流域的植被地上生物量进行反演,认为流域内上游山区生物量大部分较为稳定,中游平原区生物量呈现增加趋势,下游荒漠区生物量则呈现退化趋势。

submitted time 2019-09-10 From cooperative journals:《干旱区研究》 Hits484Downloads297 Comment 0

6. chinaXiv:201905.00065 [pdf]

基于DenseNet的天体光谱分类方法

王奇勋; 赵刚; 范舟
Subjects: Astronomy >> Astrophysical processes

天体光谱数据的智能处理正由传统机器学习方法逐步转向深度学习,主要采用基于计算机视觉的技术手段。本文基于在计算机视觉领域广泛应用的DenseNet网络结构,针对光谱数据进行修改,建立了适用于光谱数据的一维卷积神经网络模型解决天体光谱数据分类任务。在验证数据集上,恒星、星系、类星体的F1分数达到了为0.9987、0.9127、0.9147,高于传统神经网络。光谱分类关注区域的可视化结果表明,本文模型可以学习到各类天体对应的特征谱线,具有较强的可解释性。本文的方法被用于阿里云天池天文数据挖掘大赛——天体光谱智能分类,并在843支参赛队伍的3次数据评比中获得了2次第一、1次第三的成绩,证明了该模型在保证分类精度的同时具有极强的鲁棒性、泛化性,适用于光谱的自动分类。

submitted time 2019-05-20 From cooperative journals:《天文研究与技术》 Hits5066Downloads441 Comment 0

7. chinaXiv:201905.00019 [pdf]

基于生成对抗网络的模糊密钥加密通信研究

李西明; 吴嘉润; 吴少乾; 郭玉彬; 马莎
Subjects: Computer Science >> Integration Theory of Computer Science

模糊密钥加密通信是指在通信方密钥具有一定差异的情况下实现安全的加密通信。生成对抗网络是一个通过对抗学习得到生成模型的新框架,通过生成模型和判别模型的博弈可实现生成模型对样本数据分布的准确估测,利用生成对抗网络实现了敌手存在情况下的安全通信。目的是解决模糊密钥加密通信问题,并利用生成对抗网络的方法初步实现了对称密钥下的模糊密钥加密通信方案。首先利用神经网络实现两方模糊密钥加密通信,实现16 bit特密钥对称加密通信中6 bit密钥差异的模糊密钥加密通信。在此基础上考虑敌手存在的模糊密钥加密通信模型,利用GAN思想对通信双方与敌手进行对抗训练,实现16 bit密钥对称加密通信中4 bit密钥差异的模糊密钥通信,实验所得模型中通信双方可正常通信而敌手在可获取密文情况下无法获取明文信息。实验证明了利用神经网络与生成对抗网络解决模糊密钥加密通信问题的可行性。

submitted time 2019-05-10 From cooperative journals:《计算机应用研究》 Hits1140Downloads428 Comment 0

8. chinaXiv:201905.00028 [pdf]

基于自学习近邻图策略的短文本匹配方法

付聪; 李六武; 杨振国; 刘文印
Subjects: Computer Science >> Integration Theory of Computer Science

针对自然语言处理中的文本匹配问题,提出一种基于自学习文本近邻图框架的深度学习模型,以处理短文本匹配问题。文本近邻图可使用词嵌入将文本转换为向量形式,再通过构建文本相似度关系矩阵获得,可表达文本样本的近邻关系。现有方法通常构造静态的近邻图,这些方法一方面依赖先验知识,另一方面难以获得句子对的最优表示。因此,提出了利用孪生卷积神经网络学习更优的动态更新的近邻图。该模型在Quora数据集上的准确率和F1值分别是84.15%和79.88%,在MSRP数据集上的准确率和F1值分别是74.55%和81.63%。实验表明,提出的模型能有效地提高文本识别和匹配的准确率。

submitted time 2019-05-10 From cooperative journals:《计算机应用研究》 Hits736Downloads235 Comment 0

9. chinaXiv:201905.00048 [pdf]

多模态深度学习综述

刘建伟; 丁熙浩; 罗雄麟
Subjects: Computer Science >> Integration Theory of Computer Science

模态是指事物发生或存在的方式,如文字、语言、声音、图形等。多模态学习是指学习多个模态中各个模态的信息,并且实现各个模态的信息的交流和转换。多模态深度学习是指建立可以完成多模态学习任务的神经网络模型。多模态学习的普遍性和深度学习的热度赋予了多模态深度学习鲜活的生命力和发展潜力。旨在多模态深度学习的发展前期,总结当前的多模态深度学习,发现在不同的多模态组合和学习目标下,多模态深度学习实现过程中的共有问题,并对共有问题进行分类,叙述解决各类问题的方法。具体来说,从涉及自然语言、视觉、听觉的多模态学习中考虑了语言翻译、事件探测、信息描述、情绪识别、声音识别和合成,以及多媒体检索等方面研究,将多模态深度学习实现过程中的共有问题分为模态表示、模态传译、模态融合和模态对齐四类,并对各问题进行子分类和论述,同时列举了为解决各问题产生的神经网络模型。最后论述了实际多模态系统,多模态深度学习研究中常用的数据集和评判标准,并展望了多模态深度学习的发展趋势。

submitted time 2019-05-10 From cooperative journals:《计算机应用研究》 Hits568Downloads140 Comment 0

10. chinaXiv:201904.00004 [pdf]

利用结构化SVM结合CNN的层次化目标检测与人体姿态估计方法

孙新领; 张皓; 赵丽
Subjects: Computer Science >> Integration Theory of Computer Science

针对现有姿态估计方法不能准确提取特征参数的问题,提出了一种基于结构化支持向量机(SSVM)与卷积神经网络(CNN)的层次化模型。首先,展示了一个基于PS部件模型的SSVM如何实现为一个两层的神经网络,其中第一层是卷积层,另一层是损失增强推理层;通过将模型的结构化形式转换为模型中的一个神经网络,提出的方法可以同时学习结构模型和外观模型,然后反向传播误差以学习底层的可学习参数,这些参数可从外观模型特征中提取出来;最后,将SSVM模型转换为神经网络模型,将误差反向传播到较低层,并计算确切的SSVM损失,同时通过基于次梯度的方法来学习原始SSVM。将该模型与当前较为先进的识别模型进行了对比,结果证明提出的层次化模型的识别成功率比对比方法平均高6%,具有更强的识别性能。

submitted time 2019-04-01 From cooperative journals:《计算机应用研究》 Hits3895Downloads528 Comment 0

12345678910  Last  Go  [14 Pages/ 131 Totals]