基于卷积神经网络的机票低价预测

准确的机票低价预测有助于民航需求与供给的灵活对接及民航资源的充分利用.机票价格波动性大、随机性强、易受到诸多因素的影响,使得机票价格预测成为了一个极具挑战的问题.充分考虑机票价格自身特点,设计了二维"机票价格时间片"结构,并基于时间片充分挖掘、利用机票价格数据的规律与关系,设计了以卷积神经网络为核心的两阶段机票价格预测模型,对未来机票最低价格进行预测.在某在线订票网站的真实价格数据集上进行了验证,并与4种流行的基准模型进行了对比.结果表明:本文的方法明显优于其他模型,MAE效果提升了13.67%,MAPE数值降低了1.52%.     

预测竞争性和非竞争性剪接位点对

基于剪接位点竞争机制,剪接位点对分成竞争性剪接位点对和非竞争性剪接位点对.并且竞争性和非竞争性剪接位点对的分类是一个很重要的工作.结合位置权重矩阵、离散量和支持向量机,提出了预测竞争性和非竞争性剪接位点对的新方法.独立检验集中90%以上的剪接位点对能被正确地分类成竞争性和非竞争性剪接位点对.此预测成功率高于其它方法.     

利用条件随机场实现DNA剪接位点的预测

为解决传统的基因识别算法主要关注编码区的整体特性,而并不着重考虑个别位点的信息,因此难以准确地识别出剪接位点的缺点,提出了基于条件随机场的剪接位点预测方法,条件随机场能够更好的处理标记数据之间的依赖关系,并且能够避免数据标记偏置的问题。实验结果表明基于条件随机场的剪接位点预测方法是一种合适的方法,能够取得更好的效果。     

真核基因剪接位点二级结构特征

利用RNA二级结构的预测程序,通过对148个人类基因由EST验证的发生剪接的784个供体位点和受体位点以及101个人类基因由EST验证的发生选择性剪接的418个供体位点和受体位点附近的二级结构的预测,寻找真核基因剪接位点及选择性剪接位点的二级结构特征。通过详细研究剪接位点及选择性剪接位点在RNA二级结构中的结构分布,获得了一些剪接位点及选择性剪接位点在RNA二级结构中结构分布的规律性。结果表明,在RNA剪接及选择性剪接过程中,顺式作用元件具有结构特定性。这种结构特定性可以从结构上对真核基因剪接及选择性剪接机制进行一些合理的解释,有利于对真核基因剪接位点的识别及其表达调控机理的进一步理解。     

基于卷积神经网络的辣椒识别

农产品检测技术一直以来都是农业领域研究的热点问题,但以往的识别的错误率都居高不下,该文采用了基于有深度学习机制的卷积神经网络方法来提高识别率.首先对采集到的图像进行预处理得到规范化的二值化图像,再利用Matlab软件进行神经网络的建模,利用其网络自学习能力进行训练与测试,通过仿真验证卷积神经网络对辣椒图像的精确识别率.并与传统BP神经网络进行比较,表明其具有很好的鲁棒性和泛化能力.     

基于卷积神经网络的掌纹识别方法

为避免在处理掌纹识别时人工提取掌纹特征,提出使用卷积神经网络(CNN)来处理掌纹识别问题。首先根据掌纹的几何形状特点进行预处理,切割出掌纹的感兴趣区域(ROI);然后将感兴趣区域进行归一化并组成一个二维矩阵作为卷积神经网络的输入;再使用批量随机梯度下降算法对网络进行训练,得到最优的网络参数;最后对测试掌纹进行分类识别,分类器使用Softmax。应用于香港理工大学掌纹数据库(v2)的掌纹识别率达到99.15%,单张掌纹的识别时间小于0.01 s,验证了方法的有效性。     

基于HMM的基因剪接供体位点识别改进研究

本文对人类基因供体剪接位点的数据进行词频统计,分析了位点序列的特征及其特征碱基之间的关系。通过改进传统隐马尔可夫模型（HMM）,使其能将各特征碱基以相应权值关联识别位点。结果显示改进模型的识别能力要强于传统模型。同时对特征位点较相似的序列有了更好的区分度。     

一种基于综合信息的剪接位点识别方法

为提高剪接位点识别的精度,提出一种基于综合信息的剪接位点识别方法.通过分析供体位点与受体位点的剪接信号、剪接序列、位点附近序列的二级结构,以及剪接因子作用过程等特征,分别为供体位点与受体位点建立信号模型和序列模型;应用Vienna软件中的Mfold包预测每个剪接位点附近序列最稳定的二级结构,将传统的四字符核酸表转化为八字符核酸表,每个序列用八字符进行描述,用结合了结构信息的序列对信号模型和序列模型进行训练学习;最后用训练好的模型进行剪接位点的识别.实验结果证明:该方法对剪接位点的识别取得了很好的效果,其识别精度可达95%以上.     

基于卷积神经网络的交通标志识别方法

针对卷积神经网络(CNN)在交通标志识别过程中出现的梯度弥散而引起的识别率低的问题,给出了基于改进CNN结构的交通标志识别方法.实验结果表明:该方法能够有效提高识别精度,防止梯度弥散.     

卷积神经网络的研究进展综述

深度学习(deep learning,DL)强大的建模和表征能力很好地解决了特征表达能力不足和维数灾难等模式识别方向的关键问题,受到各国学者的广泛关注.而仿生物视觉系统的卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)是DL中最先成功的案例,其局部感受野、权值共享和降采样三个特点使之成为智能机器视觉领域的研究热点.对此,本文综述CNN最新研究成果,介绍其发展历程、最新理论模型及其在语音、图像和视频中的应用,并对CNN未来的发展潜力和发展方向进行了展望和总结.     

基于卷积神经网络的钳剪工具痕迹识别

钳剪工具痕迹识别对法庭审判和侦查破案有着重要的参考价值,是物证分析识别的重要组成部分。针对该类工具种类繁多,现场痕迹复杂多样的特点,本文提出了一种基于卷积神经网络识别的钳剪痕迹分析方法。使用断线钳、线缆钳等10类常用钳剪工具,采集制作了300枚钳剪样本,在此基础上对特征区域进行录制,共200余段视频,提取钳剪痕迹特征图像共120 000张。提出TpsNet,以钳剪断头的侧面图片为识别分类对象,通过图片的分类实现对钳剪痕迹的分析识别。结果表明,TpsNet模型在钳剪痕迹数据集上的分类精度达到97.56 %,可作为钳剪痕迹分析与识别的重要依据。     

基于自适应神经网络的云资源预测模型

为了避免容器云资源因资源供求不均衡而导致的资源利用率差等问题,需要对未来时刻的资源需求情况进行预测来进行更精准的调度和分配资源,因此,结合神经网络的高效学习能力与自适应调整的学习率,提出一种基于自适应神经网络的云资源预测模型。首先,融合卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)和长短期记忆(long short-term memory, LSTM)网络的特点去挖掘历史数据的特征,预测未来的资源需求;然后,根据模型预测情况自适应调整学习率,提高模型预测的精度。使用Microsoft Azure公开数据集进行测试,相较于单一模型CNN、LSTM和未加入自适应学习率的神经网络模型,均方根误差分别下降了17.74%、18.27%和6%,证明了模型的有效性。     

基于并行残差卷积网络的图像超分辨重建

针对VDSR模型卷积核单一和DRRN模型不能全局利用的问题,提出了基于并行残差卷积神经网络的联合卷积图像超分辨重建模型。模型首先利用原始卷积层和扩张卷积层融合,建立联合卷积层,然后利用跳跃链接,将多种抽象层次的特征进行融合,最后完成整个超分辨网络的模型构建。提出的模型具有以下优点：①扩张卷积神经网络与原始卷积神经网络融合,在计算机复杂度不变的情况下,可以获取更多尺度的信息,因此具有更强的表达能力;②跳跃链接方式,将抽象层度较低与较高抽象层次的信息融合,获取更多的信息,使得模型具有更强的学习能力。通过在多个数据集上进行实验,模型在大多数任务中与VDSR、DRRN和SRCNN等先进模型相比,IFC值取得了大于0.1的提升。     

变负载轴承故障诊断卷积神经网络模型

针对轴承故障在实际环境中存在负载变化导致故障难以诊断的问题,提出一种基于一维卷积神经网络的变负载适应轴承故障诊断模型,卷积结构使用小卷积核卷积层堆叠的形式,训练时对输入层进行均匀分布失活率的随机失活,以提高网络的变负载适应能力,且采用全局平均池化降低模型计算量和减轻过拟合程度;在实验验证阶段,提出以两种近邻负载条件的轴承数据构成变负载数据集,充分验证轴承故障诊断的变负载适应性。实验结果表明:本文模型在各测试集均能达到96%以上的准确率且平均准确率达到98.36%,能够在变负载环境下实现准确、稳定的轴承故障诊断,具有良好的泛化能力。     

基于卷积神经网络的入侵检测算法

作为深度学习的一种有效算法,深度卷积网络已成功应用在处理图像、视频和音频等领域.通过建立一卷积神经网络模型并应用于网络入侵检测,选取的卷积核与数据进行卷积操作提取特征的局部相关性从而提高特征提取的准确度.采集到的网络数据通过多层"卷积层-下采样层"的处理对网络中正常行为和异常行为的特征进行深度刻画,最后通过多层感知机进行正确分类.KDD 99数据集上的实验表明,文中提出的卷积神经网络模型与经典BP神经网络、SVM算法等相比,有效提高了入侵检测识别的分类准确性.      

基于多模集成神经网络的蛋白质二级结构预测

为提高蛋白质二级结构预测的精度,提出了一个由5个子网络集成的多模神经网络模型,预测结果由5个子网络综合得到。对于每个子网络采用神经网络分级思想分为二级网络,一级网络采用含进化信息的profile编码蛋白质序列作为输入,二级结构作为输出。二级网络编码一级网络输出结果作为输入,并将蛋白质序列用改进正交编码方式作为另一输入来提高二级网络的预测精度,输出仍为二级结构。采用子网络差异方式进行单独训练,结果表明该方法最终的预测精度达到71.3%,较大提高了蛋白质二级结构的预测精度。     

基于全卷积神经网络的多尺度人脸检测

如何快速而准确地定位到人脸,针对这个问题,提出了一种基于全卷积神经网络的多尺度人脸检测方法.首先用全卷积层替换VGG网络中的全连接层,然后用二分类代替分类层,最后进行该算法下的人脸检测,通过对待检测的图片进行多尺度变换并将其输入到全卷积神经网络中,得到相应的概率矩阵,人脸图框通过非极大值抑制法获取.试验结果表明,该算法的准确率较高,检测时间短,性能较好.     

基于二向注意力循环神经网络的PM2.5浓度预测

针对PM2.5浓度预测模型效果不稳定、泛化能力差的问题,以循环神经网络和注意力机制为基础,提出了二向注意力循环神经网络（TDA RNN）。首先,TDA-RNN模型通过注意力机制获取输入数据的时序注意力和类别注意力,并将其进行融合;然后通过特征编码器对融合后的数据进行编码,获得中间特征;最后将中间特征与PM2.5浓度的历史信息融合,并通过特征解码器获取预测值。对北京地区的PM2.5浓度进行了预测。结果表明,相比前向型神经网络、长短期记忆神经网络、门控循环单元模型和滑动平均模型,TDA-RNN模型预测精度更高;在抗干扰测试中,当输入数据存在无关因素时,TDA RNN模型的预测精度出现轻微下降,但仍高于其他模型。该二向注意力循环神经网络特征提取能力强,预测精度高,同时可适用于其他场景的多变量时间序列预测。     

基于混沌算法神经网络的高校师资预测

本文提出一种基于混沌算法神经网络的师资预测模型,该算法通过在前馈式神经网络连接权空间学习算法的动力学方程中引进一非线性自反馈项,使得网络具有良好的函数近似能力,应用这种算法的神经网络对我国高等院校的师资需求进行预测,为我国有关高等院校的教育决策提供依据.