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文本情感分析通过提取文本特征,根据文本中的情感倾向进行分类.研究表明,递归神经网络和卷积神经网络模型具有良好的性能.为提高文本情感分类性能,提出一种融合注意力和比较增强学习机制的混合网络情感分析模型,用比较增强学习机制进行分类来替代大量的复杂计算.该模型通过嵌入层向量化后,分别用CNN和双向门控循环单元提取不同特点的文... 相似文献
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在情感分析领域,仅依靠文本等单一模态进行情感分析,限制了从多模态数据中提取多样化特征的能力,限制了情感分析结果的准确度和鲁棒性。为此,提出了融合音频分析网络和文本分析网络的多模态情感分析方法。其中,利用预训练卷积神经网络(CNN)和迁移学习技术进行基于Mel频谱图的音频情感分类,通过改进的XLNet模型执行歌词文本的特征提取和情感分类任务。CNN和XLNet输出包含概率权重和不同情感值的情感预测矩阵,最后使用堆叠集成方法合并不同模态的输出结果,完成多模态情感分类。在自建民族音乐数据集的消融实验证明,多模态方法具有良好的互补性,在情感识别任务中的性能显著优于单模态方法。公开数据集结果表明,所提方法的分类准确度达到83.75%,优于其他先进方法。 相似文献
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针对复杂非线性多通道时变信号模式分类问题,提出了一种集成卷积神经网络（CNN）与随机森林（RF）相融合的方法。该方法以CNN为基学习器,自动提取信号样本的抽样特征,同时省去降维与人工选择特征的过程,以RF为次级学习器,增加样本扰动,同时增加属性扰动。为增强样本多样性,使得该模型尽可能充分利用信息,在训练集中随机抽取7份子训练集,再利用7份子训练集训练出7个不同的学习器;最后通过投票法和学习法建立集成模型,提高了识别精度。实验结果表明,在测量区间上,该方法对3种ECG信号类别的平均分类精度达94.60%,提高了1.1%,取得了良好结果,验证了模型和算法的有效性。 相似文献
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由于食物种类外观的多样性,针对食物图像的自动识别颇具挑战性。提出一种基于DCNN和迁移学习的食物图像识别方法。该方法采用在ImageNet图像数据集上预训练好的DCNN模型进行网络参数初始化,然后利用微调的训练方式在自建的小规模食物图像数据库集上进行迁移学习,以便获取食物图像高层次的属性特征。最后,将DCNN学习到的高层次属性特征输入到线性支持向量机进行食物图像的分类。实验测试结果表明,该方法取得的食物图像识别性能达到了94. 20%,优于梯度方向直方图和Gabor小波变换等手工类特征。可见,采用DCNN和迁移学习方法用于食物图像的自动识别是一种可行的方法。 相似文献
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轴承作为电动机的核心部件,主要起到支撑引导轴、减小设备摩擦、连接不同设备等作用,准确判断其故障类型并评估其健康状态对于合理安排设备的检修具有重大意义。为此,设计了一套基于LabVIEW平台的电动机轴承实时故障诊断和性能退化评估系统。利用卷积神经网络(CNN)的特征挖掘能力,自主学习原始振动信号中的故障特征,在LabVIEW平台上构建故障诊断模型,实现轴承运行状态的实时诊断;对原始振动信号小波降噪后,提取信号时域特征,通过对所提取的特征进行主元分析(PCA)来获取表征轴承性能退化的综合指标;在LabVIEW平台上开发电动机轴承的故障诊断与性能退化评估系统软件。在线故障诊断和性能评估实验结果验证了该系统的实时性和有效性。 相似文献
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基于迁移学习的遥感影像树种类型分类 总被引：1，自引：0，他引：1
《实验室研究与探索》2019,(9)
提出了基于迁移学习思想的卷积神经网络遥感影像树种类型分类算法。采用ImageNet上训练的Inception-v3模型对树种影像特征进行提取,使用AID标准数据集和自行采集的东北林业大学实验林场数据集训练一个新的全连接层和Softmax层,更改输出层的节点数量;引入Dropout函数改善过拟合现象;通过反向传播优化模型。实验结果显示,模型在两种数据集上总体分类精度分别达到了98. 8%和97. 2%,Kappa系数分别为0. 987和0. 984,表明实验算法不仅降低了卷积神经网络的参数数量,还提高了目标分类识别的准确性。与传统方法相比,实验算法无需进行复杂的预处理技术即可实现树种的自动特征提取,同时解决了只有依赖大规模样本才可达到较高分类精度问题,在树种类型分类上具有很高的应用价值。 相似文献
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在输电线路中绝缘子的状态直接影响整个输电系统的可靠性,然而复杂背景和不同光照条件下对于绝缘子的状态检测十分困难。如今计算机视觉辅助方法已被广泛应用于电力系统中。提出一种基于深度学习模型与稀疏表示进行绝缘子状态分类的方法,对于待检测的绝缘子图像,通过Faster-RCNN定位后,采用深度残差网络（ResNet）提取图像特征,最后利用稀疏表示进行绝缘子状态分类。该方法与传统方法相比,对于绝缘子的状态分类具有更高的准确率,准确率可达98.67%。 相似文献
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针对唇语识别过程中唇部特征提取和时序关系存在的问题,提出一种卷积神经网络（CNN）和双向长短时记忆网络（Bi-LSTM）相结合的深度学习模型。利用CNN学习唇部特征,并将学习到的唇部特征送入Bi-LSTM进行时序编码,通过Softmax进行分类。建立NUMBER DATASET和PHRACE DATASET两个大型汉语数据集以解决汉语唇语数据缺失问题。将该模型与传统的唇语识别方法在两个数据集上进行实验对比,发现在NUMBER DATASET上识别准确率为81.3%,比传统方法提高了8.1%,在PHRACE DATASET上识别准确率为83.5%,比传统方法提高了9%。实验结果表明该模型能有效提高唇语识别的准确率。 相似文献
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《赣南师范学院学报》2020,(6):22-26
三维空间滤波能够同时利用光谱和空间信息提取图像中的光谱和空间特征,提高高光谱图像(hyperspectral image,HSI)的分类性能.本文提出了一种用于HSI分类的三维全卷积神经网络(3D Fully convolutional neural network,3D-FCNN)框架.该框架能够在不需要任何数据预处理及后处理的情况下有效地提取高光谱特征,实现对地物类型的分类.在Indian Pines高光谱数据集上进行的实验表明,与支持向量机、浅层神经网络及其他卷积神经网络算法相比,所提出的框架在总体分类能够有效提高高光谱图像的分类精度. 相似文献
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《东南大学学报》2016,(4)
为解决跨数据库语音情感识别领域中实验数据集特征不匹配的问题,提出一种基于时频原子的听觉注意特征提取模型.首先,为了提取频谱特征,引入听觉注意模型对多类情感特征进行有效的探测.然后,利用选择注意机制改进了提取的语谱图特征,其中包含的显著性信息与跨库识别性能有紧密联系.再引入Chirplet时频原子,通过形成的过完备原子库提高语谱图特征的信息量.来自多个数据库的样本具有多成分分布的特征,据此所提模型中的Chirplet扩大了特征向量在时频域上的尺度.实验结果显示,相比传统特征模型,所提方法性能有显著提升.此外,该方法在训练集和测试集来源不一致情况下具有更好的鲁棒性. 相似文献
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深度神经网络模型通常使用注意力机制或融合卷积神经网络来提取特征,但由于注意力机制抓取的特征过于单一,存在提取特征不完善的问题。 将循环机制引入卷积神经网络中,构建了具有双循环结构的网络模型(DRCNN),从而改善模型的特征提取能力,将其与双向长短期记忆网络结合,提出一种带有注意力机制、特征提取能力更强的混合模型(BiLSTM-DRCNN)并应用于情感分类任务中。通过情感分类的实验分析表明,BiLSTM-DRCNN 神经网络模型具有比较好的性能,与融合卷积神经网络(CNN)和双循环长短期记忆神经网络(BiLSTM)模型相比,综合评价指标提高2%以上;与BiLSTM-CNN、Fusion Model 模型相比,综合评价指标提高了近1%,且收敛速度更快。 相似文献
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为提高癫痫脑电图(electroencephalography, EEG)信号识别的准确率,提出了一种将一维卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)与长短期记忆网络(long short-term memory network, LSTM)相结合的新模型(CNN-LSTM模型)。首先采用3个卷积块来搭建CNN,用于提取EEG序列的局部内在特征;然后利用LSTM学习长期序列依赖关系;最后利用具有Softmax激活函数的全连接神经网络实现癫痫EEG信号的自动识别。采用德国波恩大学癫痫研究室的癫痫数据库中的数据进行实验分析。结果表明,CNN-LSTM模型具有良好的分类性能,平均分类准确率达到99.1%。 相似文献
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传统的人脸识别多采用浅层结构提取人脸特征,这类方法提取人脸图像能力有限,效果相对较差。针对上述缺陷,提出基于卷积神经网络的高效识别人脸方法。该方法所设计的模型,结合了VGGNet模型的层次结构优势并融合跨层次结构的上采样特征,大大提高了人脸识别的准确性及识别精度。该模型在Caffe下训练出样本集后在MATLAB上得到了验证。 相似文献
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情感分析在业界被广泛应用于产品分析、商品推荐等方面,具有很高的商业价值。目前常用的研究方法主要基于机器学习算法和基于词典的方法,该类方法通常需依赖复杂的人工规则和特征工程。针对传统情感分类方法需要人工干预的问题,总结目前已有可用于情感分析的深度学习方法,提出将卷积神经网络（CNN）和双向长短时记忆网络（BLSTM）进行组合,并将融合后的特征添加至注意力机制,设计出CBLSTM-Attention模型。实验表明,该模型在中文数据集上准确率达0.965 0,在NLPCC英文数据集上准确率达0.942 2,证明该方法不仅可提高文本情感倾向性分析的准确率,而且可有效解决人工干预问题。 相似文献
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传统语音情感识别算法模型结构较为简单,需要足够量级的训练数据才能使其具有一定的实用性.然而,在实际应用中可供训练的数据集较少.为解决上述问题,提出了一种语音情感深度迁移识别算法.通过属性分析表构建、特征提取、相关性计算等操作确定源域数据集,并在此基础上训练迁移学习并构建预训练模型,最终构成语音情感分类模型.实验结果表明... 相似文献
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对于网络运行过程中产生的海量日志信息,传统故障诊断方法很难进行实时而全面的日志分析。针对该问题,提出一种基于卷积神经网络（Convolutional Neural Network,CNN）的网络故障诊断模型,利用Skip-gram模型进行词向量训练,并将词向量作为卷积神经网络输入,最终通过Softmax回归进行分类。实验结果表明,该模型可以有效处理网络故障诊断任务,且优于传统机器学习方法,对于网络运行日志的故障诊断准确率可达73.2%以上。 相似文献
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为了提高视频中人体行为识别的准确率,更好地利用视频中的原始信息,提取出更具有代表性的特征,提出一种基于3D卷积神经网络的人体行为识别方法。该方法构建了一个深层三维卷积神经网络模型,使用三维卷积核进行卷积操作,提取视频中人体行为的时域和空域特征,通过多层卷积操作对底层特征进行再组合,得到抽象的高维特征。在KTH数据集上的实验结果表明,该方法有较好的识别效果。 相似文献
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传统的车型识别需要消耗大量的人力资源和时间成本,无法及时有效地对复杂背景下中低分辨率车型进行精确识别.随着硬件设备的提升和新型分类理论的出现,针对这一情况提出了一种基于改进卷积神经网络的多层深度特征融合算法,利用卷积神经网络的特征学习,首先对低层特征进行学习,其次通过卷积运算将低层车型特征卷积到一定维度,最后利用特征融合策略对多个特征进行融合,提升车型识别的有效性.同时为了避免参数过多、模型复杂度上升出现过拟合现象,使用稀疏原理对模型进行优化分类.通过实验仿真,验证本文算法可以对中低分辨率车型进行精确识别,且对复杂背景及快速移动具有一定的抗干扰性. 相似文献