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1. chinaXiv:201812.00108 [pdf]

拟合矩阵与两阶融合迭代加速推荐算法

王帅; 孙福振; 王绍卿; 张进; 方春
分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论

传统的矩阵分解模型无法充分探索用户与物品在均值、偏置和特征之间的内在联系,提出拟合矩阵模型,通过构建用户与物品矩阵分别代表用户与物品特性,提高预测性能。矩阵分解模型在推荐系统领域有精度优势,但求解模型参数最常用的梯度下降法收敛速度缓慢。针对梯度下降法的上述缺陷,考虑与拟牛顿法进行融合,使得收敛速度加快。提出的算法命名为拟合矩阵与两阶融合迭代加速推荐算法(fitting matrix and two orders fusion iterative,FAST)。实验表明,FAST算法比传统的非负矩阵分解(NMF),奇异值矩阵分解(SVD),正则化奇异值矩阵分解(RSVD)在平均绝对误差(MAE)与均方根误差(RMSE)上有下降,在迭代效率上有显著提高,缓解了精度与迭代效率难以平衡的问题。

提交时间: 2018-12-13 来自合作期刊:《计算机应用研究》 点击量26下载量18 评论 0

2. chinaXiv:201805.00397 [pdf]

基于深度学习的大蒜鳞芽朝向识别研究

方春; 孙福振; 任崇广
分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论

针对目前大蒜自动播种机难于解决直立播种的问题,而已有鳞芽朝向识别算法过于复杂,提出了基于深度学习的方法来解决大蒜鳞芽朝向识别问题。该方法不用特意提取蒜瓣的轮廓特征,也不用计算蒜尖和质心位置,而是直接将蒜瓣图像作为输入,模型自行抽取图像特征,隐式地从训练数据中进行学习来自动识别大蒜鳞芽朝向。实验结果表明,当使用1 700张蒜瓣图片作为训练集时,模型在400张图片组成的独立测试集上的识别准确率达到97.5%。此方法简单、高效、可靠,为大蒜直立播种问题提供了一种新的解决方案,同时也可以用于农业选种等其他模式识别问题上。

提交时间: 2018-05-18 来自合作期刊:《计算机应用研究》 点击量100下载量50 评论 0

3. chinaXiv:201804.02130 [pdf]

一种基于日期码的快速缺陷检测算法

冯玮; 方春; 孙福振
分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论

日期码缺陷检测仍然以人工为主,现有的用于检测日期码缺陷的算法受限于时间复杂度和准确率,无法在工业界获得较大范围的应用。针对这样的情况,提出了一种新的基于迭代配准的post-rotate iterative closest point(PRICP)算法。该算法把日期码抽象为点特征,通过对模板和特征点进行配准来快速检测日期码的缺陷,引入机器学习进一步提高了该算法的准确性、鲁棒性及缺陷分类能力。该算法已经成功应用于青岛啤酒厂流水线喷码日期的缺陷检测,现场运行结果显示该算法在鲁棒性和效率方面明显优于其他方法。适用于多个连通域的信息码的快速缺陷检测,同时不受条件及背景约束,抗噪声能力强,可直接应用与其他的视觉领域。

提交时间: 2018-04-17 来自合作期刊:《计算机应用研究》 点击量116下载量83 评论 0

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