基于时频融合卷积神经网络的股票指数预测

传统的股票指数预测方法是在含噪声、非平稳以及非线性的原始股指序列数据上实施的,这将导致预测精度的下降。为了解决这个问题,提出了一种基于时频融合卷积神经网络的股指预测方法。首先通过引入变分模态分解(VMD)将原始序列数据分解到频域特征上,使得分解后的股指数据具有低信噪比,同时具有更明显的趋势性和平稳性。进一步结合时序卷积神经网络(TCN),构建了时频融合的卷积神经网络模型。最后在6个实际数据集上与8个基准方法进行比较,实验结果表明该方法具有更高的预测精度和更好的解释性。     

卷积神经网络优化算法研究

为了解决卷积神经网络结构复杂,样本训练神经网络时间过长的问题,本文提出了采用分数阶理论优化卷积神经网络中的节点函数,使Sigmoid函数的收敛速度加快,在不影响卷积神经网络进行音频识别的正确率的前提下,减少了训练所需时间,达到提高整个神经网络的训练效率的目的。实验结果表明,在保证正确率的前提下该方法有效的减少了训练所花的时间,并可广泛应用于虚拟人运动控制系统中。     

基于可视化的卷积神经网络优化方法研究

随着计算机算力的提升,深度学习的应用范围越来越广,深度学习模型的设计和调优变得困难,对于复杂模型,只对一层网络进行调整可能就导致差异显著的结果.众多研究者往往根据历史经验调参,进行了大量试错,耗费了大量的时间精力.为此根据卷积神经网络模型的数据特征,提出一种基于可视化的辅助调参的方法.通过可视化手段剖析卷积神经网络内部数据,分析其代表的信息,从而快速定位模型故障,实现有针对性地调参,降低了研究者在调参时的工作难度,提升了工作效率.     

基于非洲秃鹫算法优化卷积神经网络的重叠峰解析方法

利用光谱仪器检测土壤中重金属时,由于仪器分辨率较低,峰位相近元素的特征峰会产生重叠。光谱重叠峰严重影响定量分析结果的准确性,为了得到准确的重金属含量需要进行光谱重叠峰分解。本文提出利用非洲秃鹫算法优化卷积神经网络(AVOA_CNN)的重叠峰解析方法。首先,利用高斯函数模型模拟出150个双高斯含噪光谱重叠峰和43个三高斯含噪光谱重叠峰,选择不同小波基函数进行光谱数据去噪,以信噪比和均方根误差(RMSE)为评价指标,最终确定coif3小波基函数,使用导数法进行光谱重叠峰预处理。然后,使用AVOA_CNN获得卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)预测结果,解析结果表明,AVOA_CNN成功分解重叠峰且准确率高,双高斯光谱重叠峰和三高斯光谱重叠峰参数(峰强度,峰位,峰宽)的最大相对误差平均值分别为3.15%和5.90%。最后对比麻雀搜索算法优化CNN、CNN与AVOA_CNN,结果显示AVOA_CNN模型预测准确率最高。     

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%.     

基于贝叶斯算法的神经网络优化方法

提出了一种近似建模的前馈网络训练算法一贝叶斯算法,该方法能对模型中的未知量构造其后验分布,提高网络的泛化性能,获取对应于后验分布最大值的权值向量．结果表明,贝叶斯算法所建立的神经网络近似模型具有更高、更稳定的精度．     

基于卷积神经网络的手势识别算法

手势识别是人机交互、智能假肢、医疗康复等领域的研究热点。为了满足手势识别实时性和准确性的需求,本文以成本较小的加速度信号作为数据,在对LeNet-5卷积神经网络进行分析的基础上,提出了一种适合加速度信号的LeNet-A网络。该网络针对基于加速度的手势分类特有的复杂性,增加Dropout层,改变卷积核大小、卷积核数量、激活函数以及分类器。在Ninapro数据集上的实验结果表明,该网络在正常受试者和截肢者的识别率上均表现出很大的优势,平均精度分别为90.37%和79.99%,比目前最佳分类器提升了12%和31%左右。该网络还具有较好的实时性和抗噪性。     

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.      

基于卷积神经网络的文本分类算法

为了解决分类算法在文本分类时出现特征维度过高和数据稀疏的间题,提出了一种基于卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)的文本分类算法,该算法结合卷积神经网络论中的邻接矩阵对文本分类进行动态建模。对文本的词向量进行训练,并且通过分类邻接矩阵得到群的结构和个数分类。在提取出文本抽象特征的基础上用CNN分类器来进行分类。仿真分析表明:该算法在在进行文本分类效果显著。     

基于区域卷积神经网络的多目标跟踪算法

深度学习在目标识别、场景分割及图像内容理解上取得了不错的研究成果,但在目标跟踪的应用还较少。提出区域选择算法,先产生原始候选区域,再计算其中邻近区域对的颜色、纹理相似性,对原始候选区域进行过滤,在此基础上,将最终的候选区域作为基于区域的卷积神经网络的输入,通过深度学习的方法提取目标区域的特征,并将提取的特征通过线性支持向量机进行相似度判断,最终计算出跟踪目标的位置信息,同时,利用采样算法进行跟踪目标正负样本的采样,更新卷积神经网络和支持向量机。实验结果表明,基于区域的卷积神经网络算法在目标跟踪的准确率及算法的鲁棒性两方面均有不错的表现。     

基于卷积神经网络的图像识别算法研究

针对卷积神经网络在自然图像识别上的局限性,提出一种适用于自然图像识别的卷积神经网络算法,使其在自然图像识别的准确率和速度上取得更好的效果.首先利用MAPREDUCE实现算法的并行化,并利用GPU技术对该算法进行加速;再次利用多区域的逻辑回归计算方法提高图像识别的准确率.在实验环境下验证了改进算法的正确性和有效性.     

基于卷积神经网络的多光谱与全色遥感图像融合算法

地理信息数据具有不同分辨率、不同精度、不同覆盖范围等多尺度特征,在应用中往往需要同时具备高光谱分辨率和高空间分辨率两种信息的图像.为提高多光谱图像和全色图像融合的准确性,提出了基于卷积神经网络的多光谱与全色遥感图像融合算法.首先,对训练集内图像进行预处理,构建适用于本算法的图像数据集;然后,拓展卷积神经网络卷积层,提高...     

利用卷积神经网络的显著性区域预测方法

针对神经网络的显著性区域预测存在数据采集代价大、处理繁琐等问题,提出2种卷积神经网络,即从头开始训练的浅层卷积神经网络,以及前三层源自另一个网络的深层卷积神经网络。其中,浅层网络结构简单,可避免过拟合问题;深层网络可以充分利用最底层的模型参数,收敛更快,效果更好。所提卷积神经网络应用于回归问题,均没有直接训练特征图的线性模型,而是在迁移层上训练了一堆新的卷积层。从端到端的角度解决显著性预测,将学习过程演化为损失函数的最小化问题。测试和训练在SALICON,SUN和MIT300数据集上进行,实验结果验证了所提方法的有效性。其中,深层网络和浅层网络在SALICON和SUN数据上的结果相似,深层网络在MIT300上的结果更优,与其他方法相比,所提方法具有不错的表现,而且具有跨数据集的鲁棒性。     

基于多层特征深度融合的卷积神经网络人脸识别方法

针对传统神经网络在人脸图像的训练过程中没有将高低卷积层信息进行融合,为充分利用图像各层特征信息,提出一种基于三层特征融合的全连接卷积神经网络模型,算法将原有网络最后三层特征结合,并将提取的特征信息与最后一层全连接层结合,从而增加了浅层特征的表达,加强了深层特征的提取效果,促使改进后的卷积神经网络提取的信息更加完备;同时将损失函数和中心函数加权联合,以提高人脸图像的识别率和区分性.在CASIA-webface人脸数据库进行的实验结果表明,改进后的网络模型识别率达到98. 7%,优于DCNN等算法,并将训练好的网络模型应用到YALE、PERET、LFW-A等人脸库上,相比其他方法识别率都有所提升.     

基于反卷积算法的超声图像优化方法

超声成像技术因其无侵入、低成本、快速、可便携化的特性,成为医学成像领域的一大研究热点.然而,受限于声波的传播特性、成像算法的弊端以及硬件发展,超声图像存在成像深度小、大量伪影、分辨率低等问题.针对超声图像中的目标混叠和分辨率低下问题,提出了一种基于信号处理的超声图像优化方法,通过反卷积算法对超声探头采集到的原始信号进行处理,再将处理后的信号按照延时求和成像算法重建为图像.提出的方法可以减轻信号间的混叠,最终减轻图像中的混叠,令图像中原本难以辨认的微小结构和细节信息得以展现.通过仿真和实验证明,经过处理后的信号所重建的图像质量优于原始信号所重建的图像,验证了提出的信号处理方法的有效性.     

基于卷积神经网络与特征选择的 医疗图像误差预测算法

针对传统医疗图像误差预测算法无法很好的选择图像特征,存在图像误差预测值与实际值拟合度低、预测耗时长等问题,提出基于卷积神经网络与特征选择的医疗图像误差预测算法.首先,选取5种集成规则构建自适应多分类器,对医疗图像区域进行分类;其次,训练卷积神经网络,利用训练完成的神经网络提取不同类别医疗图像区域特征,以此为基础计算区域距离,寻找出相似度最小的区域,完成图像可疑区域定位;再次,融合多评价标准生成特征子集,从中搜索得到最优特征子集,完成可疑区域图像特征选择;最后,以选择得到的特征区域像素点作为训练样本,建立预测样本与训练样本之间的多元线性回归矩阵,实现误差预测.实验结果表明,所提算法的集成规则适应度较高,分类性能好,区域距离计算准确率高达95％左右,特征选择的AUC值(Area Under Curve)高,且预测结果拟合度和预测耗时均优于传统算法.     

基于神经网络算法的公路货运量预测方法

以陕西省为例,运用灰色关联分析法确定公路货运量的影响因素分别为地区生产总值、第一产业增加值、第二产业增加值、工业增加值、人均地区生产总值、全社会固定资产投资和社会消费品零售总额.将所确定的因素作为公路货运量的预测指标,建立基于BP神经网络的公路货运量预测模型,并对模型进行应用测试.结果表明:该模型具有较高的精度,最大误差为5.3%,可以提高公路货运量预测的准确度,为我国公路货运量的预测研究提供方法支撑.     

一种基于一维卷积神经网络的烟叶霉变预测方法

构建了基于一维卷积神经网络的仓储烟叶霉变预测模型,以烟叶样本霉变过程中产生的特征气体浓度为学习数据,对仓储烟叶霉变进行预测;实验结果表明:与传统的BP神经网络模型相比,所构建的模型预测效果更好.     

基于卷积神经网络的基因剪接位点预测

研究剪接位点可以更深入地探索剪接机制和基因预测方法,准确预测剪接位点至关重要。基于深度学习技术提出一种新的预测方法,无需人工提取样本特征,以基因序列的K-MER编码向量作为输入,采用训练后的卷积神经网络(CNN)模型进行预测。基于人类基因HS3D供体数据集,与传统机器学习方法进行预测比较,结果表明预测模型的主要性能指标,包含马修斯相关系数(MCC)、灵敏度(SN)均超过传统的机器学习方法。