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卷积神经网络(CNN)在脱机手写汉字识别领域取得了杰出的研究成果。采用更深层卷积神经网络可取得更高识别准确率,但是模型容量和计算复杂度也会增加,将模型部署到存储资源和计算力有限的移动设备上变得更加困难。为解决上述问题,提出一种基于深度可分离卷积的残差卷积神经网络。深度可分离卷积将标准卷积操作分离成特征提取和特征融合,逐深度卷积被用于特征提取,特征融合采用逐点卷积实现。使用深度可分离卷积改进残差网络,实现较深层的残差网络。模型使用联合的中心损失函数和softmax损失函数进行监督训练,可使模型学习具有判别性特征,提高了模型识别准确率。采用CASIA-HWDB数据集进行实验,结果表明该方法具有较低的模型容量和计算复杂度,能够达到96.50%的主流识别率。 相似文献
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《绵阳师范学院学报》2016,(6):66-71
近年来,台湾入闽地年旅游人次数呈上升趋势,而合理的旅游人次数预测能够为政府相关部门以及旅游企业的决策提供一定的数据参考。本文以2007-2014年台湾同胞入闽地旅游年人次数为样本,采用残差修正的GM(1,1)模型对未来五年间台湾入闽地区旅游人次数进行了预测。并通过残差检验、相关度检验及后验检验等检验显示,修正GM(1,1)模型是合格的,预测结果具有合理性。 相似文献
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灰色预测模型的研究及应用 总被引：1，自引：0，他引：1
在介绍灰色系统理论的基础上,讨论了灰色预测原理,以中国总人口为例,进行了灰色预测模型的建立和求解,提出了中国人口动态模型;以城市的年供电量为例,利用历史数据,并对电力系统各年的日最大负荷的预测建立了基于残差修正的灰色预测模型.该预测模型是一种基于残差CM预测法的改进灰色模型进行优化的组合方法,能够实现在线预测模型参数,最终的预测结果误差可基本控制在3%之内.经过实例计算,基于残差修正的灰色预测模型在对电力系统的日最大负荷进行预测时,与传统的系统理论方法相比较,该方法计算简捷,具有较高的预测精度,具有很好的实用性. 相似文献
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目前我国建设项目成本管理大多重视事中事后控制,而忽视成本预测决策。加强成本预测决策在现实条件下有非常重要的意义,应通过建立项目法人责任制,对方案进行可行性分析,建立专门的预测决策评估队伍,选定预测方法,对建设项目进行准确预测,实现建设项目成本的事前控制。 相似文献
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针对目前车载MEMS陀螺仪含有较多异常测量数据的情况,提出了一种基于时间序列分析的辨识和修正方法.根据MEMS陀螺仪测量数据的自相关函数和偏相关函数特征初步确定自回归移动平均(ARI-MA)模型,再引入AIC准则确定最优模型,并采用最小二乘估计法对模型参数进行估计.当此模型的有效性检验通过时,即用该模型对测量数据的变化趋势进行预测.当某个测量值与其预测值之差大于设定的阈值时,则判定此测量值为异常数据并用预测值进行修正.为了验证所提算法的效果,对MEMS陀螺仪测量的横摆角速度数据进行了实验.结果表明,所提方法可以有效地识别出车载MEMS陀螺仪的异常测量数据,并能进行合理的修正. 相似文献
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针对近年来时常出现的上市公司财务数据造假及暴雷情况，建立适用于中国市场不同行业的上市公司财务数据造假识别和预测模型.应用一系列数据分析与机器学习算法筛选出财务造假识别关键指标，并进行参数调优，最终选择决策树算法作为最佳的造假识别预测方法，其精确率在测试集中达0.949.同时将数据样本较少的行业所属聚类簇作为特征选择与造假识别，实现了不同行业上市公司财务造假识别和预测. 相似文献
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本文应用灰色预测法对江苏省用电量进行预测。通过对2004———2009年江苏省用电量原始数据进行生成处理来寻找系统的规律,生成有较强规律性的数据序列,然后建立相应的微分方程模型,从而预测用电量的未来发展趋势,并通过残差修正模型使得模型的精确程度有所提高。 相似文献
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面向云计算系统,结合生物免疫系统的记忆功能以及不完全匹配性,通过对关键云服务可生存态势的分析,提出了一种云计算系统可生存性的形式化建模与分析方法.首先,在SAIR模型、SEIRS模型和分布式虚拟化系统脆弱性扩散模型的基础上,将病毒演化状态分为6种类型,然后分析了病毒在云计算系统服务域内的扩散规则和服务域间的传播规则.最后,基于Bio-PEPA对关键云服务可生存性态势演化进行形式化建模,得到SLIRAS模型.基于随机模拟和Bio-PEPA模型的ODEs模拟,从病毒的域间传播速率、修复能力、记忆能力3个方面对模型敏感参数进行了试验分析.结果表明,所建立的模型与实际云计算系统的可生存性态势近似拟合度高,能够很好地反映系统可生存性的变化. 相似文献
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探讨了基于大数据的定性数据流聚类优化模型,设计了一个函数作为评价聚类模型有效性的目标函数,同时考虑了聚类模型的确定性和与上一个聚类模型的连续性.根据概念漂移的检测指标,提出了一种综合检测指标和优化模型的定性数据流聚类结构演化趋势的检测方法.通过对几个真实数据集的实验研究,验证了该算法在定性数据流聚类中的有效性,并与现有的数据流聚类算法进行了比较. 相似文献
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针对常规有效信息过滤算法对数据间关联规则识别能力较弱等问题,提出物联网环境下大数据流中有效信息过滤算法。该算法根据数据权重向量维度,通过余弦夹角构建目标相似的大数据推荐模型;设置表层关联与隐含关联预测规则,利用预测函数确定数据间的关联程度;按照数据间的衔接性质,将数据集合划分成若干子集,模糊聚类物联网中的有效信息;根据用户主观倾向设置偏好函数,以协同过滤方式,得到有效信息过滤算法。实验结果表明,与常规有效信息过滤算法相比,该算法对数据关联规则识别能力提升 14.97%,满足当前物联网大数据流中对有效数据的过滤要求。 相似文献
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在云计算环境下,对高职院校信息管理系统中的虚拟化云数据进行优化融合处理,以提高数据的访问和调度性能。传统方法采用模糊C均值算法进行数据融合处理,随着数据特征之间的模糊性增强,导致对虚拟化云数据的融合和识别能力下降。提出一种基于面向服务构架中心聚类的高职院校信息管理系统中的虚拟化云数据融合算法。首先构建高职院校信息管理虚拟化云数据分布存储结构模型,然后进行数据的状态特征提取和数据聚类处理。实验结果表明,采用面向服务构架中心聚类方法能实现对虚拟化云数据的中心融合处理,提高数据的访问和调度性能。 相似文献
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刘虹 《绵阳师范学院学报》2010,29(8):98-101
无线传感器网络的节点欺骗和虚假信息易造成传感器网络在物理上的不安全性,给系统带来不利影响。故设计了面向传感器网络的节点安全聚类成簇算法,借鉴随机密钥预分配模型,采取有效的密钥管理技术在传感器网络成簇阶段进行恶意节点的识别和剔除,同时,通过节点定位技术对恶意节点进行定位、增加链路有效性认证反馈环节以及重新分簇等手段实现面向传感器网络节点的安全性设计。仿真实验与分析证明该成簇算法能够保证对于恶意节点的有效去除及数据的安全传输,有较强的适用性和推广价值。 相似文献
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郭浩 《洛阳师范学院学报》1999,(1)
企业会计工作从传统的事后核算,即只提供事后结果信息,向为企业进行事前预测、决策,革中控制,事后考核提供有用的管理信息转变,要求企业会计系统必须准确、及时、有效地传递会计信息。现在完全手工的会计核算系统已很难满足上述要求。要解决这个问题最有效的途径就是实现会计电算化。当前我国企业会计电算化的普及率和应用水平都比较低。影响会计电算化普及和应用水平提高的因素很多,但从总体上看最主要的是物质条件和人的因素两个方面。一、会计电算化人才问题与会计电算化直接相关的人员主要有两类。一是会计电算化系统开发人员,二… 相似文献
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基于3层不同节点关系提出3种树型结构层次模型,最底层节点是原子服务,采用应用层服务的共同特征属性作为原子服务,第2层是应用层服务,采用基于信息熵来表征应用层服务系统的可生存性.第3层是增值服务,是应用层服务的组合,直接面向用户的节点.最后,讨论3种模型在DDo S攻击强度变化时的信息熵和信息熵的变化率,以及各属性的变化情况,从而为管理员提供决策和依据. 相似文献
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《宜宾学院学报》2019,(12):110-116
对我国2004-2015年国内游客数据建立模型,用2016年和2017年的数据检验模型的预测精度.首先对其建立灰色GM(1,1)模型并预测,模型精度为97.465%,预测平均绝对残差为182.986 4.利用无偏灰色模型对其进行修正,与灰色模型相比,预测平均绝对残差减少了0.629 4.然后又建立了传统灰色马尔科夫模型和无偏灰色马尔科夫模型,两种模型的精度都达到了99%,预测平均绝对残差分别为11.022 3和7.105 6,因此,两种模型的拟合和预测效果都大大提高.最后利用相对最优模型无偏灰色马尔科夫模型预测我国2018-2020年的国内游客数分别为:5 639.366 8百万人次、6 363.854百万人次、7 181.415 7百万人次. 相似文献
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传统的集中式聚类算法不适宜对传感器网络的分布式数据进行聚类,用遗传进化机制对传统k-means的分布式聚类算法进行优化,可得出遗传k-means聚类算法。遗传k-means聚类算法即在传感器网络中sink节点传送随机选取的初始k个簇心到各个传感器节点,在这些节点上分别用遗传k-means聚类算法将本地的数据划分到距离最近的簇,然后将簇信息在无线传感器网络里通过路由逐层上传合并汇聚到sink节点,计算k个簇心的平均值,再往下传送k个簇心,反复迭代更新直至聚类目标函数值达到最小为止。实验表明,遗传k-means聚类算法的聚类效果较好,收敛速度较快。 相似文献
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《河南职业技术师范学院学报(职业教育版)》2018,(6)
粮食产量是一个非平稳的时间序列,结合经典灰色理论和Markov模型所产生的修正残差的G-Markov模型,能较好地对非稳定时间序列的状态转移行为进行预测.以河南省小麦产量预测为例,在传统GM(1,1)模型的基础上,对其预测值与实际值的残差序列进行Markov模型预测,更好地发挥了两个模型的优势.经检验证明,修正残差的G-Markov模型在小麦产量预测方面比传统的灰色GM(1,1)模型具有更高的精确度. 相似文献
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检索结果聚类能够有效帮助提高获取信息的效率和质量。针对传统文本聚类模型存在数据维数过高、缺乏语义理解等问题,提出一种面向检索结果聚类的融合共现分析主题建模算法。基于改进的LDA模型,对得到的“文档-主题”概率分布进行聚类分析,采用K-means算法完成聚类过程,最后提出根据聚类中心提取主题词作为类簇标签。实验结果表明,改进的LDA算法在检索结果聚类应用上不仅获得了很好的聚类效果,类簇标签也有良好的可读性。 相似文献