第４５卷第４期２０２３年７月沈　阳　工　业　大　学　学　报ＪｏｕｒｎａｌｏｆＳｈｅｎｙａｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙＶｏｌ ４５Ｎｏ ４Ｊｕｌ ２０２３收稿日期：２０２２－０５－２０．基金项目：国家自然科学基金项目（５１７７７０２７）；国家电网冀北公司科技项目（７１０１０３１９００ＴＤ）．作者简介：刘　敏（１９８７－），男，山西朔州人，高级工程师，硕士，主要从事输电巡检管理等方...

如何解决机器学习中的离点检测问题在机器学习中，离点检测是一个重要的问题，它指的是识别出与大多数数据点显著不同的异常值。这些异常值可能是由于测量误差、系统故障、异常行为或其他原因导致，但它们对于数据分析和模型训练来说可能是具有干扰性的。解决机器学习中的离点检测问题是一个具有挑战性的任务，因为离点的定义是模糊的，而且它们在不同的领域和数据集中可能具有不同的意义。然而，下面我将介绍一些常用的方法...

第23卷第1期重庆科技学院学报(自然科学版)2021年2月基于ABC、XGBoost与迁移学习的入侵检测方法黄清兰游贵荣(福建商学院信息技术中心，福州350012)摘要：传统的入侵检测机器学习算法，面对有差异的新旧数据尤其是未知的攻击行为，会出现检测准确率较低、漏检率较高的问题。为此，提出了一种将人工蜂(ABC)算法、XGBoost模型与迁移学习相结合的ABC-XGBTri算法。首先通过使用少量...

Yolov5是一种用于目标检测的深度学习算法，其在图像识别领域有着广泛的应用。在Yolov5中，置信度损失函数是一个非常重要的组成部分，它对最终的检测结果起着至关重要的作用。本文将从以下几个方面对Yolov5的置信度损失函数进行介绍和分析。一、置信度损失函数的定义在Yolov5中，置信度损失函数的定义主要是以目标检测的置信度为标准。置信度损失函数的计算是通过对模型预测的置信度和真实标签的置信度进行...

MMDetection损失函数计算原理引言在目标检测任务中，损失函数是训练过程中非常重要的一部分，它用于度量模型预测值与真实值之间的差距，并通过优化算法来最小化这个差距。MMDetection是一个用于多目标检测的开源框架，它提供了多种损失函数用于训练神经网络模型。本文将介绍MMDetection框架中常用的损失函数计算原理。一、平滑L1损失函数平滑L1损失函数是目标检测任务中常用的损失函数之一。...

基于逻辑回归的异常检测算法研究随着大数据时代的到来，数据的处理变得越来越重要。而异常检测作为一种数据挖掘技术，可以帮助我们到那些不符合规律的数据，从而帮助我们更好地了解数据，并采取相应的措施。本次文章将介绍基于逻辑回归的异常检测算法，其中包括算法基本原理、算法实现步骤、算法效果分析等多个方面，希望能启发更多人对数据挖掘技术的探索。正则化逻辑回归一、算法基本原理逻辑回归是一种常用的二分类算法，其基...

收稿日期：２０１０－１２－１８基金项目：国家自然科学基金（５０６７７０５８）通讯作者：刘桂英（１９６４－），女，副教授，主要从事电能质量监控、谐波抑制及无功补偿等方面的研究；Ｅ－ｍａｉｌ：ｌｉｕｇｕｉ－ｙｉｎｇ＠１６３．ｃｏｍ第２６卷第１期２０１１年３月电力科学与技术学报ＪＯＵＲＮＡＬ　ＯＦ　ＥＩＥＣＴＲＩＣ　ＰＯＷＥＲ　ＳＣＩＥＮＣＥ　ＡＮＤ　ＴＥＣＨＮＯＬＯＧＹＶｏｌ．２６Ｎｏ．１Ｍａｒ．２０...

图像匹配点对的检测方法图像匹配在计算机视觉领域中起着重要的作用，它可以用于目标跟踪、图像识别、三维重建等各种应用。而图像匹配的关键在于确定图像中的对应点对，即到两个图像中具有相似语义的特征点。本文将介绍几种常用的图像匹配点对的检测方法。一、SIFT算法SIFT（Scale Invariant Feature Transform）算法是一种图像特征提取算法，广泛应用于图像匹配之中。该算法的主要思想...

第 22卷第 12期2023年 12月Vol.22 No.12Dec.2023软件导刊Software Guide大数据背景下基于PCA-DELM的入侵检测研究王振东，王思如，王俊岭，李大海（江西理工大学信息工程学院，江西赣州 341000）摘要：恶意攻击类型及形式不断变化，攻击量逐渐增加，传统神经网络模型架构在提高模型精度、减少模型计算量、提高推理速度等方面起着重要作用，然而，传统模型架构搜索时...

摘要随着生物认证技术的飞速发展，近年来人脸识别在许多行业都已经得到商用。然而不容忽视的是，人脸识别系统极易受到非法用户的虚假攻击，目前市面上的人脸识别系统还不具备识别出真实用户和非法用户的功能。因此，人脸防欺骗技术成为计算机视觉中的一项重要的研究课题。现有的人脸防欺骗方法往往有计算复杂度高、需要用户配合检测效果不好等缺点。基于此，本文提出了两种改进型的人脸活体检测方法，并且优化了传统的人脸检测方法...

基于机器学习的异常行为检测与预警研究引言：随着科技的快速发展，我们日常生活中产生的数据也急剧增长。大量的数据对于人类来说很难穷尽分析，而其中隐藏的异常行为可能给我们的生活和工作带来严重的影响。因此，为了及时发现和预测异常行为，机器学习技术被应用于异常行为检测与预警研究中。本文将探讨机器学习在异常行为检测与预警方面的应用，并就其方法、挑战以及未来发展进行讨论。一、机器学习在异常行为检测与预警中的应用...

基于YOLOv5的目标检测算法研究一、本文概述随着技术的不断发展，目标检测作为计算机视觉领域的关键技术之一，其应用场景也日益广泛。从智能安防、自动驾驶，到医疗影像分析、工业自动化等领域，目标检测都发挥着不可或缺的作用。其中，YOLOv5（You Only Look Once version 5）作为近年来备受关注的目标检测算法，其高效性和准确性得到了业界的广泛认可。本文旨在深入研究YOLOv5目标...

第 38 卷第 8 期2023 年 8 月Vol.38 No.8Aug. 2023液晶与显示Chinese Journal of Liquid Crystals and Displays基于改进YOLOv7的口罩佩戴检测正则化改进算法付惠琛1，2，高军伟1，2*，车鲁阳1，2（1.青岛大学自动化学院，山东青岛 266071；2.山东省工业控制技术重点实验室，山东青岛 266071）摘要：佩戴好口罩...

第38卷第1期2021年1月计算机应用与软件Computer Applications and SoftwareVol.38 No.1Jan.2021基于PDSSD改进型神经网络的小目标检测算法王鹏1陆振宇1詹天明2戴玉亮1芦佳11(南京信息工程大学电子与信息工程学院江苏南京210044)2(南京审计大学信息工程学院江苏南京211815)摘要SSD卷积神经网络一直对较小目标检测精度不佳。对此在SS...

机器学习算法在恶意代码检测中的应用教程恶意代码是指有恶意目的的计算机程序，它可以对计算机系统和用户的信息造成损害。恶意代码检测是一项关键的安全任务，旨在及早发现和阻止恶意代码的传播和影响。随着恶意代码的不断增加和演变，传统的基于规则的检测方法逐渐变得不够高效。因此，机器学习算法在恶意代码检测中得到了广泛的应用。在本文中，我们将介绍机器学习算法在恶意代码检测中的应用，并提供一个简单的教程，帮助读者了...

- 21 -高 新 技 术我国民航正进入高速发展关键时期，国内各机场航班数量逐渐呈现井喷增势，大型机场地面交通基本处于密集型高位运行。为了能够适应逐渐增加的运输压力，提高机场的整体运作管理效率，打造适用于机场的检测系统至关重要。计算机视觉技术成为场景检测的重要方法，而目标检测作为主要技术研究方向之一，可以对画面中目标所在位置进行精准定位，还拥有识别目标所属种类的技术能力[1]。智能技术不断创新，研...

检测数据是否符合正态分布（R语⾔）st<-function(input.data,alpha=0.05,pic=TRUE){if(pic==TRUE){#画图形正则化统计w()par(mfrow=c(2,1))qqnorm(input.data,main="qq图")qqline(input.data)hist(input.data,frep=F,main="直⽅图...

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 202111394627.6(22)申请日 2021.11.23(71)申请人 西安理工大学地址 710048 陕西省西安市碑林区金花南路5号(72)发明人 赵志强　王耀中　黑新宏　何文娟　赵钦　(74)专利代理机构 西安弘理专利事务所 61214代理人 王丹(51)Int.Cl.G06...

Autoencoder 异常检测原理1. 异常检测简介异常检测（Anomaly Detection）是机器学习中的一个重要领域，用于识别与正常行为不一致的数据点。在许多实际应用中，异常数据可能是潜在问题的标志，因此及早检测和识别这些异常数据点对于预防和解决问题非常重要。2. Autoencoder 简介Autoencoder（自编码器）是一种无监督学习算法，用于数据的降维和特征提取。它由一个编码器...

基于深度学习图像配准的燃调表面缺陷检测算法1. 内容概要本文档介绍了一种基于深度学习图像配准的燃调表面缺陷检测算法。该算法首先通过对燃调表面进行图像配准，将不同时间、不同角度的图像进行对齐，以便于后续的缺陷检测。采用卷积神经网络(CNN)作为特征提取器，从对齐后的图像中提取关键特征。通过比较不同时间点的图像特征，利用分类器进行缺陷检测。为了提高算法的准确性和鲁棒性，我们采用了多种预处理方法，如图像...

计算机工程与设计COMPUTER  ENGINEERING  AND  DESIGNApr72021Vol.42 No.42021年4月第42卷第4期融合残差模块的Y-Net 肺结节检测算法马巧梅12，梁昊然12，郎雅琨12(1中北大学软件学院，山西太原030051；2.山西省军民融合软件技术工程研究中心，山西太原030051)摘 要：为解决现有肺结节检测模型精度低、...

2018，54（20）1引言随着网络技术的飞速发展，互联网、云计算、移动通信、物联网等已深入到生产和生活中的各个方面，成为像水电气一样必不可少的基础设施，全球互联网用户已经突破了40亿[1]，每月的互联网流量已经达到了121694PB [2]。伴随网络技术迅速发展和普及的是层出不穷的安全事高性能正则表达式匹配算法综述付哲1，2，李军2FU Zhe 1，2,LI Jun 21.清华大学自动化系，北京...

2021⁃04⁃10计算机应用,Journal of Computer Applications2021,41(4):1153-1159ISSN 1001⁃9081CODEN JYIIDU http ：//www.joca基于单快拍信号到达角估计算法的室内入侵检测任晓奎，刘鹏飞*，陶志勇，刘影，白立春（辽宁工程技术大学电子与信息工程学院，辽宁葫芦岛125105）（∗通信作者55062...

1  研究背景近年来，AIGC（AI Generated Content）技术已经成为人工智能技术新的增长点。2023年，AIGC开启了人机共生的时代，特别是ChatGPT的成功，使得社会对AIGC的应用前景充满了期待。但AIGC在使用中也存在着诸多的风险隐患，主要表现在：利用AI生成不存在的虚假内容或篡改现有的真实内容已经达到了以假乱真的效果，这降低了人们对于虚假信息的判断力。例如，...

基于改进YOLOv3的目标检测方法研究作者：王继千 刘唤唤 廖涛 朱小东正则化目的来源：《现代信息科技》2022年第16期        摘 要：针对目标检测算法YOLOv3检测精度低、目标识别效果差等问题，从特征提取和特征融合的角度提出一种改进的YOLOv3目标检测算法。采取连续残差结构和深度卷积双路特征提取来扩展感受野，在深度卷积模块中以改进的混合池化来...

山东农业大学学报(自然科学版),2023,54(5):700-709VOL.54NO.52023 Journal of Shandong Agricultural University(Natural Science Edition)doi:10.3969/j.issn.1000-2324.2023.05.009基于YOLO v2的辣椒叶部蚜虫图像识别邹玮1，岳延滨1*，冯恩英1，彭顺正1，张爱民...

浅谈SAR图像模式识别作者：魏媛 周冬梅 许秀富来源：《中国新通信》2015年第24期        【摘要】 介绍了SAR图像模式识别系统及SAR图像模式识别与普通光学图像模式识别的区别。        【关键词】 SAR图像正则化损伤识别matlab 模式识别 区别      &nbs...

异常点检测 matlab    异常点检测(matlab)是一种基于数据分析的技术，用于识别数据集中的异常值或离点。这些异常值可能是由数据损坏、测量误差、数据录入错误或其他原因引起的。在matlab中，可以使用各种方法来检测异常点，包括基于统计学的方法、基于距离的方法、基于机器学习的方法等。其中一些方法包括：    1. Z-score方法：该方法通过计算...

【交通标志识别】基于matlabGUIBP神经⽹络雾霾天⽓交通标志识别（带⾯板）【含Mat。。。⼀、BP神经⽹络交通标志识别简介道路交通标志⽤以禁⽌、警告、指⽰和限制道路使⽤者有秩序地使⽤道路, 保障出⾏安全.若能⾃动识别道路交通标志, 则将极⼤减少道路交通事故的发⽣.但是由于道路交通错综复杂, 且智能识别技术尚未成熟, 为了得到⾼效实⽤的道路标志识别系统, 仍需进⾏⼤量的研究.限速交通标志的检测...

MATLAB的边缘检测函数中隐含的细化（⾮极⼤值抑制）算法前段时间做了⼀个车牌检测识别的项⽬，我的任务是将MATLAB中的算法移植成C++代码。在车牌区域提取的过程中，⽤到了⽔平⽅向的Sobel算⼦检测垂直边缘，⼀开始我直接把MATLAB中的bw = edge(I, 'sobel', 'vertical');语句改写成OpenCV中的cv::Mat sobel_kernel = (cv::Mat_...