【摘 要】
：
针对小样本数据集条件下深度学习算法的方案图像智能决策限制的问题，提出了一种基于胶囊网络的产品形态设计决策模型。应用人工智能方法搭建基于产品形态语义的多视角图像数据集，并将数据集图像进行预处理和特征提取。再利用卷积层学习得到图像特征，将不同卷积层中的若干特征划分为一组，生成具有丰富语义特征的主胶囊。利用动态路由算法获取一组数字胶囊，完成整个胶囊网络模型。最后，通过对数据集的训练提高模型识别性能，从而
论文部分内容阅读
针对小样本数据集条件下深度学习算法的方案图像智能决策限制的问题，提出了一种基于胶囊网络的产品形态设计决策模型。应用人工智能方法搭建基于产品形态语义的多视角图像数据集，并将数据集图像进行预处理和特征提取。再利用卷积层学习得到图像特征，将不同卷积层中的若干特征划分为一组，生成具有丰富语义特征的主胶囊。利用动态路由算法获取一组数字胶囊，完成整个胶囊网络模型。最后，通过对数据集的训练提高模型识别性能，从而提高产品形态设计决策准确率。并构建智能陪护机器人的小样本实例数据集，验证了所构建模型的有效性与可行性。
其他文献
针对宫颈细胞图像的相似性极高，其细粒度分类存在准确率低的问题，提出了一种基于双路径网络与局部判别损失函数的DRMNet算法。该算法在特征提取阶段以残差结构为主体，加入密集连接路径，结合两者优点，使网络对特征有着高复用率、低特征冗余度的同时，保持探索新特征的能力。在分类阶段，通过改进损失函数来挖掘图像中的细微特征，利用局部判别损失函数使网络寻找具有判别力的局部区域特征。该算法在Herlev数据集上的
微小故障的快速诊断是预防和减少重大显著性故障发生的关键。近年来，基于卷积神经网络(Convolutional neural network， CNN)的智能诊断方法已成为船舶机械领域研究的热点。然而，现行的基于图像处理框架的2D-CNN算法在处理多传感器、多通道故障数据时存在检测时间长、数据融合效率低的不足。为此，提出了一种改进的1DCNN-GAP的深度学习新算法，用于船舶旋转机械的故障快速诊断。
颅骨修复技术是对有缺损的颅骨补全对应的缺损部分，进而实现颅骨形状的完整性。针对高维颅骨数据，本文采用径向曲线来表示颅骨几何特征，结合最小二乘支持向量回归的方法构建颅骨修复模型。首先，提取完整的三维颅骨模型的径向曲线，将其分为已有径向曲线和缺失径向曲线两部分作为训练样本；然后采用最小二乘支持向量回归(LSSVR)统计模型复原出待修复颅骨的缺失径向曲线，进而合并生成待修复颅骨的完整径向曲线；最后，通过
【目的】目前利用测报灯，通过灯光诱捕昆虫，并由计算机完成昆虫图像的采集、计数和识别已逐步成为害虫测报的重要方法。为了减少昆虫在采样盘上重叠造成的计数和识别误差，基于害虫图像，根据昆虫密度研究采样盘中昆虫的收集方法，从而提高采集效率和精度。【方法】根据昆虫在采样盘上姿态特点，提出基于全局对比度的图像分割方法，结合阈值迭代分割获得昆虫区域，计算昆虫比例，并控制采样盘翻转完成对昆虫的收集。【结果】通过对
黑盒对抗样本生成过程中通常会指定一个攻击组，包括一个原始样本和一个目标样本，使得生成的对抗样本与原始样本差别不大，但其分类与目标样本一致。针对攻击组的攻击难度不同导致的攻击不稳定的问题，以图像识别领域为例，首先设计了基于决策边界长度的攻击距离度量方法，为攻击组的攻击难易程度提供了度量方法。并在此基础上设计了基于攻击距离的对抗样本攻击组筛选方法，在攻击开始前就筛去难以攻击的攻击组，从而实现在不修改攻
在耦合CLM4.5的区域气候模式RegCM4.7中分别应用原始土壤水热参数化方案与改进后的砾石参数化方案在青藏高原西部、中部与东南部区域进行模拟，并根据砾石分布特征在每个区域选取单点分析了两种方案模拟结果存在差异的原因。在此基础上利用中国陆面融合再分析数据（CRA-40）检验了砾石参数化方案在高原不同区域对于土壤含水量的模拟效果。结果表明：在应用砾石参数化方案的RegCM4.7模式中：地表水分输入
针对实际选煤生产中，原煤自身干湿状况以及受潮湿、雨淋、喷淋、冲洗等影响，导致煤和矸石表面含水量不同，煤矸图像特征变化大的问题，通过试验法研究了不同外在水分下煤和矸石图像灰度和纹理特征参数的变化规律。设计试验方案并搭建图像采集系统，分别建立煤、矸石外在水分由饱和至干燥7种不同状态下的图像样本库。选取干燥状态下煤矸图像特征差异较大的9种特征参数，提取各参数在不同外在含水率下的值分析得出，含水率较低时，
飞秒激光在微加工过程中衍生等离子体的亮度特征可作为实时反馈的测量信号，故研究光斑亮度特征并构造细节信息丰富的高质量亮度变化曲线异常重要。首先，针对光斑图像信噪比低，目标区域边缘模糊的情况，采用改进小波阈值去噪法对光斑图像进行滤波处理，在不改变光斑亮度水平的情况下，得到边缘对比度较高的平滑光斑。其次，采用K均值聚类方法分割光斑图像，将表现为噪声的光晕部分分割出去，只保留亮度有效区域。再次，提取光斑序
以黄河口潮间带芦苇湿地为研究对象，在夏、秋和春季分别采集0～10 cm、10～20cm、20～30 cm和30～50 cm的土壤样品，研究黄河口潮间带芦苇湿地土壤生源要素总氮（TN）、总磷（TP）、总硫（TS）和总钾（TK）含量及储量的时空动态变化特征及其影响因素。结果表明：研究区0～50cm土壤剖面中TN和TS含量变化范围分别为68.19～421.29mg·kg~(-1)和356.15～935.
为了解决在压敏电阻表面缺陷检测中缺陷样本采集困难以及检测精度差的问题，提出了一种采用深度卷积变分自编码器(Deep Convolutional Variational AutoEncoder，DCVAE)的无监督表面缺陷检测方法，用于压敏电阻表面缺陷的检测。预处理阶段利用去背景、规范化以及图像差分技术对原始图像进行处理，精准提取出了差分图像，消除了无关数据特征对算法的影响。为了提升缺陷检测的精度，