为了提升深度卷积神经网络对音乐频谱流派特征的提取效果，提出一种基于频谱空间域特征注意的音乐流派分类算法模型DCNN-SSA。DCNN-SSA模型通过对不同音乐梅尔谱图的流派特征在空间域上进行有效标注，并且改变网络结构，从而在提升特征提取效果的同时确保模型的有效性，进而提升音乐流派分类的准确率。首先，将原始音频信号进行梅尔滤波，以模拟人耳的滤波操作对音乐的音强及节奏变化进行有效过滤，所生成的梅尔谱图进行切割后输入网络；然后，通过深化网络层数、改变卷积结构及增加空间注意力机制对模型在流派特征提取上进行增强；最后，通过在数据集上进行多批次的训练与验证来有效提取并学习音乐流派特征，从而得到可以对音乐流派进行有效分类的模型。在GTZAN数据集上的实验结果表明，基于空间注意的音乐流派分类算法与其他深度学习模型相比，在音乐流派分类准确率和模型收敛效果上有所提高，准确率提升了5.36个百分点～10.44个百分点。
在复杂的非人脸成分干扰以及训练样本过大、训练样本之间相似度较高的条件下,原始稀疏表示分类(SRC)算法识别准确率较低。针对上述问题,提出一种基于主动表观模型的稀疏聚类(CS-AAM)人脸识别算法。首先,利用主动表观模型快速、准确地对人脸特征点进行定位,获取主要人脸信息;然后,对训练样本进行K-means聚类,将相似程度高的图像分为一类,计算聚类中心,将该中心作为原子构造过完备字典并进行稀疏分解;最后,计算稀疏系数和重构残差对人脸图像进行分类、识别。将该算法与最近邻(NN)、支持向量机(SVM)、稀疏表示分类(SRC)、协同表示分类(CRC)人脸识别算法在ORL和Extended Yale B人脸数据库上对不同样本数及不同维数的人脸图像分别进行识别率测试,在相同样本数或相同维数情况下CS-AAM算法识别率均高于其他算法。在ORL人脸库中选取样本数为210时,相同维数条件下CS-AAM算法识别率为95.2%;在Extended Yale B人脸库上选取样本数为600时,CS-AAM算法识别率为96.8%。实验结果表明,该算法能够有效地提高人脸图像的识别准确率。
针对采用线性逆卷积(LD)算法进行端元初选过程中,端元子集中存在相似端元光谱,影响解混精度的问题,提出了一种基于光谱信息散度(SID)与光谱角匹配(SAM)算法的端元子集优选光谱解混算法。通过在端元进行二次选择时,采用以光谱信息散度和光谱角(SID-SA)混合法准则作为最相似端元选择的判据,去除相似端元,降低相似端元对解混精度的影响。实验结果表明,基于SID与SAM的高光谱解混算法将重构影像的均方根误差(RMSE)降低到0.0104,该方法比传统方法提高了端元的选择精度,减少了丰度估计误差,误差分布更加均匀。
针对遥感影像数据量大,多用户并发请求造成服务器负载加重,使遥感影像传输效率逐渐降低的问题,提出一种在多线服务器环境下分块调度遥感影像资源的策略。该策略采用改进的蚁群优化(IACO)算法,通过引入一个线路等待因子γ动态选择当前最优的线路进行传输,从而提高传输效率。对IACO、ACO、Max-min、Min-min和Random算法进行了对比实验,IACO算法在客户端的任务完成时间和服务器端的执行时间与其他算法相比均是最少的,且随着任务数目的增加,效果更明显;同时IACO算法的线路资源的利用率也更高。仿真结果表明:多线服务器分块调度策略与改进蚁群算法相结合,使遥感影像传输速度和线路资源利用率均有一定提高。
在传统的ERP的基础上,增加专家系统模块,即基于人工神经网络技术的预测分析模 块,提出了ERP和专家系统的集成管理方法,完成复杂的非线性预测,以使ERP系统智能化、自动化 水平更高。该模块采用反向传输BP神经网络模型来实现,通过网络的自适应学习和训练,找出输入 和输出之间的内在联系,以求解问题。利用该专家系统对汽车制造企业市场销售量进行预测,结果表 明:该方法性能、实用性和通用性好。
