在传统知识蒸馏框架中，教师网络将自身的知识全盘传递给学生网络，而传递部分知识或者特定知识的研究几乎没有。考虑到工业现场具有场景单一、分类数目少的特点，需要重点评估神经网络模型在特定类别领域的识别性能。基于注意力特征迁移蒸馏算法，提出了三种特定知识学习算法来提升学生网络在特定类别分类中的分类性能。首先，对训练数据集作特定类筛选以排除其他非特定类别的训练数据；在此基础上，将其他非特定类别视为背景并在蒸馏过程中抑制背景知识，从而进一步减少其他无关类知识对特定类知识的影响；最后，更改网络结构，即仅在网络高层抑制背景类知识，而保留网络底层基础图形特征的学习。实验结果表明，通过特定知识学习算法训练的学生网络在特定类别分类中能够媲美甚至超越参数规模六倍于它的教师网络的分类性能。
在交通安全领域，道路抛洒物易引发交通事故，构成了交通安全隐患。针对传统抛洒物检测方式识别率低、对于多类抛洒物检测效果不佳等问题，提出了一种基于实例分割模型CenterMask优化的道路抛洒物检测算法。首先，使用空洞卷积优化的残差网络ResNet50作为主干神经网络来提取特征并进行多尺度处理；然后，通过距离交并比（DIoU）函数优化的全卷积单阶段（FCOS）目标检测器实现对抛洒物的检测和分类；最后，使用空间注意力引导掩膜作为掩膜分割分支来实现对于目标形态的分割，并采用迁移学习的方式实现模型的训练。实验结果表明，所提算法对于抛洒物目标的检测率为94.82%，相较常见实例分割算法Mask R-CNN，所提的道路抛洒物检测算法在边界框检测上的平均精度（AP）提高了8.10个百分点。
针对粘着全自动公开的区分计算机和人的图灵测试(CAPTCHA)的识别问题，提出了一种基于谱聚类递归神经网络(RNN)集成的识别算法。该算法首先使用不一致测度度量两个RNN之间的距离，构建出一张由多个候选RNN形成的图；然后基于谱图聚类理论，将多个RNN划分为不同的簇，并在每个簇上选择最佳RNN参与集成。实验结果表明：相对于单个候选RNN，该算法的识别率提高了约16%；相对于全部候选RNN构成的集成系统，该算法形成的集成规模更小，仅为原来的23%。
