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基于迁移学习卷积神经网络的电缆隧道锈蚀识别算法被引量：13
《中国电力》2019年第4期104-110,共7页周自强 纪扬 苏烨 蔡钧宇 
国家自然科学基金资助项目(6157010854);国网浙江省电力科学研究院科技项目(5211DS16002R)~~
随着电力行业的不断发展,髙压电缆的铺排以及地下电缆隧道的建设与维护逐渐成为该领域中的热点问题之一。将迁移学习的核心思想与经典的卷积神经网络(LeNet5)相结合,提出了一种基于迁移学习卷积神经网络的电缆隧道锈蚀识别算法,实现了...
关键词：迁移学习 卷积神经网络 电缆隧道 锈蚀识别 Tensorflow框架 故障诊断与定位 
基于CNN的安全智能监测识别算法被引量：6
《电子设计工程》2020年第4期64-68,共5页卫潮冰 
广东电网有限责任公司科技项目(GDKJXM20162331)。
针对施工环境的复杂性,监管人员对施工人员着装的监督通常存在着一定的困难,较难实现及时、有效的监督等问题,文中提出了一种基于CNN的安全智能监测识别算法。该算法首先通过相关样本图像训练出所需要的安全帽、安全带等四种识别模型。...
关键词：深度学习 卷积神经网络 TensorFlow框架 电力施工安全 智能监测 
基于优化卷积神经网络的玉米螟虫害图像识别被引量：33
《华南农业大学学报》2020年第3期110-116,共7页李静 陈桂芬 安宇 
国家星火计划项目(2015GA660004);吉林省重点科技研发项目(20180201073SF)。
【目的】随着人工智能和大数据技术的不断发展,针对常规玉米虫害识别方法存在的准确率和效率低等问题,本文提出了一种基于改进GoogLeNet卷积神经网络模型的玉米螟虫害图像识别方法。【方法】首先通过迁移学习将GoogLeNet的Inception-v4...
关键词：优化卷积神经网络 Inception-v4模型 TensorFlow框架 图像识别 玉米螟 
基于条件生成式对抗网络的情感语音生成模型被引量：2
《计算机系统应用》2022年第1期322-326,共5页崔新明 贾宁 周洁美慧 
辽宁省教育厅校际合作项目(86896244);大连市科技计划(2019RQ120)。
提出了一种基于条件生成对抗网络的情感语音生成技术,在引入情感条件的基础上,通过学习语音库中的情感信息,能够自主生成全新的富有指定情感的语音.生成式对抗网络是由一个判别网络和一个生成器组成.使用TensorFlow作为学习框架,利用条...
关键词：条件生成式对抗网络 条件GAN模型 情感判别 语音生成模型 TensorFlow框架 
TensorFlow框架下的车削工件表面粗糙度预测方法被引量：1
《机械设计与制造》2021年第5期82-84,共3页田景海 陈江义 陈瑛琳 杨布尧 
河南省重大科技专项资助(171100210300-01)。
利用TensorFlow机器学习框架建立了前馈神经网络模型,以三个切削参数作为输入变量,分别是刀具切削深度ap、切削速度vc和进给量f,输出变量是表征工件表面粗糙度的三个指标,即轮廓算数平均偏差Ra、轮廓最大高度Ry或微观不平度十点高度Rz...
关键词：TensorFlow框架 机器学习 神经网络 表面粗糙度 预测方法 数控车床 
基于迁移学习的玉米病害图像识别被引量：2
《中国农业科技导报》2023年第10期119-125,共7页张彦通 苏前敏 
国家科技重大专项(2018ZX09711001-009-011);国家自然科学基金项目(61603242)。
传统的农作物病害检测多依靠人力和经验,信息化水平低。近年来,基于迁移学习的图像识别发展迅速,并在诸多领域取得了很好的应用效果。利用迁移学习的方法将MoblieNetV2模型对玉米病害图像数据集进行重新训练和微调,将优化后的玉米病害...
关键词：迁移学习 MobileNetV2 图像识别 TensorFlow框架 玉米病害 
OclDNN:一种可应用于TensorFlow的通用DNN库被引量：1
《计算机工程》2023年第4期138-148,共11页陈锐 孙羽菲 郭强 隋轶丞 周振辉 石昌青 张玉志 
国家重点研发计划(2021YFB0300104)。
深度学习模型的构建、训练以及推理离不开TensorFlow等机器学习框架中深度学习算子的支撑,对于卷积、池化等深度学习中被高频调用或计算量较大的算子,机器学习框架一般通过调用深度神经网络(DNN)库来提升计算效能。现有DNN库主要由英伟...
关键词：深度神经网络库 深度学习 开放计算语言 硬件加速器 TensorFlow框架 
基于多任务卷积神经网络的人脸识别技术研究被引量：9
《通信技术》2020年第3期718-723,共6页祝永志 苏晓云 
山东省自然科学基金(No.ZR2013FL015);山东省研究生教育创新资助计划(No.SDYY12060)。
深度神经网络是目前计算机机器学习领域的一个关键技术,可应用于图像处理。其中,多任务卷积神经网络(Multi-task Convolutional Neural Network,MTCNN)是一种基于卷积神经网络的多任务人脸检测框架,这里采用MTCNN人脸检测模型代替传统...
关键词：多任务卷积神经网络 灰度处理 TensorFlow框架 人脸识别 
新工科建设背景下高职嵌入式应用课程项目化设置研究
《中国新通信》2020年第3期121-123,共3页刘业 刘林峰 
CCF职业教育发展委员会职业教育科研课题(CCFVC2018019);全国工业和信息化职业教育教学指导委员会2018-2019年科研课题(工信行指委[2018]20号-37);国家自然科学基金项目(61872191)资助.
分析和归纳了现行的嵌入式应用课程的教学设置,针对当前高职类院校的学生特点,结合新工科建设在高职院校的落地行为,提出一种以兴趣驱动为导向,基于TensorFlow框架的嵌入式应用且具有探索性价值的课程内容项目化设置方案。通过该方法提...
关键词：新工科 嵌入式应用 课程体系 TensorFlow框架 
基于卷积神经网络的植物图像识别APP开发——“植鉴”被引量：3
《科技与创新》2020年第4期134-135,共2页董博华 韩笑 宋毅洲 安宁宁 刘韵婷 
沈阳理工大学国家级大学生创新创业训练项目(编号：201810144007)
由于植物在不同时期的生长形态不同,部分不同名称的植物也可能具有较高的相似性,为实现准确识别,需要提取其大量的特征信息。使用传统的机器学习方法已经不能实现大量细节特征提取训练,而深度学习可以有效地解决植物图像识别在准确度和...
关键词：深度学习 TensorFlow框架 Inception-v3网络模型 “植鉴”APP 
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