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智能机器狗作为人工智能端侧设备在生产生活中有广泛的应用场景。基于深度学习模型的智能巡线是机器狗的重要功能,训练巡线模型需要准备丰富的数据集,同时要求结合实际场景对数据集进行合理的预处理。首先,结合机器狗单向巡线功能应用场景指出了巡线图像数据集预处理时应注意的旋转、翻转问题,避免机器狗偏离航线问题;其次,结合图像设备采集数据质量较差的情况,指出图像增强的必要处理方法集,以及在硬件设备性能限制的情况下推荐图像增强方法;最后,根据ResNet50模型训练部署结果,对巡线图像数据集预处理存在的问题和改进空间作了分析。 相似文献
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为提高BP神经网络算法的运行效率,利用遗传算法和并行编程思想,提出了Hadoop平台下基于MapReduce的遗传算法优化BP神经网络的并行化设计及实现方法。利用遗传算法优化BP神经网络的初始权值和阈值,提高算法分类准确率;采用MapReduce并行编程模型实现算法的并行化处理,解决BP神经网络在处理大规模样本数据集时存在的硬件开销和通信开销大的问题。选用Caltech256图像数据集,与传统的串行遗传算法优化BP神经网络算法实验对比,验证了并行化GA BP神经网络算法的优越性。 相似文献
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对产后粮食损耗进行分析与研究,调查获得10多个省份的粮食损耗问卷,对问卷进行统计分析得到影响损耗的各个因素变量,同时进行数据预处理作为模型数据集。最后,将该数据集应用于提出的RDPSO-BP模型中。将随机粒子群（RDPSO）算法与BP神经网络相结合,并优化神经网络参数,从而得到粮食产后储藏环节损耗率预测模型。通过MATLAB仿真实验,发现优化后的RDPSO-BP模型相比传统BP神经网络,具有更高的预测精度,训练与测试误差分别降低了0.041%和0.055%。因此,该模型能够更好地预测粮食产后储藏环节的损失率,在实际粮食损耗分析中具有重要作用。 相似文献
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数字教育资源推荐是教育资源平台大数据分析和应用的核心功能,本文介绍了浙江教育资源公共服务平台资源推荐的四个算法:资源关联分析算法(FP-Growth)、用户聚类分析算法(K-Means)、资源相似性分析算法(ACS)、矩阵分解算法(ALS),同时阐述了算法模型在教育资源平台和网络学习空间中的应用及优化机制,为后续资源推荐算法进一步丰富、高效和精准提供了基础。 相似文献
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为实现教育信息化引领教育现代化发展，目前教育大数据平台建设在各地相继展开，实践过程中问题和挑战也随之出现。文章以国家开放大学“一路一网一平台”教学分析平台实践探索为例，探讨开放教育领域内教育大数据分析模型与平台建构，并提出了两种维度的大数据可视化展示模式，以期为我国开放大学体系内数据分析服务平台的建设提供参考。 相似文献
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为解决难以实现模型库及数据资源的一致性与共享存储、未能实现建模与求解的功能划分以及多领域仿真优化问题求解效率低的问题,引入了云计算理念和方法,建立了多领域物理系统的云端模型及仿真平台,阐述了该平台的基本求解过程,这样可以实现系统中模型资源、计算资源和数据资源的安全共享、优化及重用,并对系统的可行性作出了分析. 相似文献