库涛
- 作品数:63 被引量:131H指数:6
- 供职机构:中国科学院沈阳自动化研究所更多>>
- 发文基金:国家自然科学基金国家科技支撑计划沈阳市科技计划项目更多>>
- 相关领域:自动化与计算机技术金属学及工艺文化科学经济管理更多>>
- 基于路网探测的轨迹模式挖掘
- 2015年
- 针对现有的移动受限轨迹离散化方法效率低、不直观、易丢失移动模式等问题,提出了一种先进行路网结构探测,再基于道路匹配对轨迹进行离散化的方法.算法首先基于数学形态学理论从轨迹中提取出路网结构,然后将轨迹点匹配到路网中的网格中,以网格序列来表示连续的轨迹,最后使用最大频繁序列模式挖掘方法从中挖掘出轨迹模式.实验结果表明,该算法能够快速有效地对轨迹进行离散化,且能比其它算法挖掘出更多更细致的轨迹模式.
- 吴俊伟朱云龙库涛陈翰宁
- 关键词:数据挖掘
- 基于快速路网建模的多尺度时空热点路径探测方法
- 本发明涉及一种基于快速路网建模的多尺度时空热点路径探测方法,包括:利用大规模轨迹数据构造路网;基于所构造的路网对轨迹进行道路匹配:将轨迹点序列转化为覆盖在道路上的网格序列;进行热点路径探测。本发明给出了无路网拓扑支持下的...
- 吕赐兴朱云龙张丁一库涛陈瀚宁吴俊伟
- 感应网络环境下移动位置分析方法
- 本发明涉及感应网络环境下的移动定位数据分析技术领域,是一种面向移动设备采集定位数据,并结合其它附加信息对定位数据进行聚合分析和知识发现的感应网络环境下移动位置分析系统和方法。包括:接收一个或多个可定位设备发送的定位数据点...
- 库涛朱云龙吴俊伟王亮吕赐兴陈瀚宁张丁一
- 文献传递
- 一种基于生成对抗网络的机器人自主学习方法
- 本发明构建了一种基于生成对抗网络的机器人自主学习方法,并应用于工业场景中少样本或零样本的机器人自主学习。方法步骤为:1)基于马尔科夫链对机器人行为动作建立链式模型;2)根据已有样本或专家数据,利用生成对抗网络获取更多样本...
- 库涛俞宁林乐新刘金鑫李进
- RFID网格:连接物理世界和信息世界的桥梁
- 针对在Internet环境下,RFID的实时信息捕获、共享和决策的需求,本文结合面向服务体系和网格计算,提出了由网格服务运行基础设施和网格服务构件所组成的RFID网格体系结构-RFGrid,网格服务运行基础设施实现了基于...
- 库涛朱云龙胡琨元
- 关键词:无线射频识别网格计算信息共享
- 文献传递
- 基于全局交互的图像语义理解方法被引量:3
- 2020年
- 针对图像语义生成过程中图像信息易模糊的问题,提出基于双向门控循环单元(GRU)和图像信息全局交互相结合的图像语义生成模型,通过图像和文本数据进行正则化处理和文本向量映射方法,实现模型驱动的图像语义生成.实验结果表明,所提出模型能较好地解决数据稀疏和偏态问题,采用GUR单元可以进一步降低模型参数规模,加快算法收敛速度,有效抑制模型过拟合,提高图像内容的丰富度、准确性和逻辑性.
- 库涛熊艳彬杨楠杨楠朱珠
- 关键词:卷积神经网络循环神经网络
- 异构边缘设备多种复杂模式下的智能传输控制方法
- 本发明属于智能制造系统边缘侧设备数据采集技术领域,具体说是一种异构边缘设备多种复杂模式下的智能传输控制方法。主要包括三部分:(1)数据多协议采集部分,通过所述技术,工业现场支持OPCUA的设备和不支持OPCUA的设备均可...
- 库涛李进刘金鑫林乐新俞宁
- 一种基于注意力机制的全局交互的图像语义解析方法
- 本发明构建了一种基于注意力机制的全局交互的图像语义解析方法,并应用于图像语义标题的生成,具体步骤为:1)选择目标图像特征提取模型,对图像数据进行特征提取与编码;2)搭建全局交互的双向循环神经网络对图像特征进行解析;3)将...
- 库涛熊艳彬杨琦瑞南琳刘金鑫林乐新王海张志东马岩
- 文献传递
- 带RFID读写功能的标识卡喷印系统及其方法
- 本发明涉及带RFID读写功能的标识卡喷印系统,包括:标识卡供给器、光纤传感器、RFID读写器、喷墨打印头、UV固化灯、和标识卡收集器依次固定在传送辊上方,控制电路板与工控机、传送辊、光纤传感器、喷墨打印头、UV固化灯连接...
- 朱云龙张磊刘金鑫何茂伟库涛马连博
- 文献传递
- 基于深度学习的图像描述研究被引量:28
- 2018年
- 卷积神经网络(Convolution Neural Networks,CNN)和循环神经网络(Recurrent Neural Networks,RNN)在图像分类、计算机视觉、自然语言处理、语音识别、机器翻译、语义分析等领域取得了迅速的发展,引起了研究者对计算机自动生成图像描述的广泛关注。目前图像描述存在的主要问题有输入文本数据稀疏、模型存在过拟合、模型损失函数震荡难以收敛等问题。文中使用NIC作为基线模型,针对数据稀疏问题,改变了基线模型中的文本one-hot表示,使用word2vec对文本进行映射,为了防止过拟合,在模型中加入了正则项和使用Dropout技术,并在词序记忆方面取得创新,引入联想记忆单元GRU,用于文本生成。在试验中使用Adam Optimizer优化器进行参数迭代更新。实验结果表明:改进后的模型参数减少且收敛速度大幅加快,损失函数曲线更加平滑,损失最大降至2.91,模型的准确率比NIC提高了接近15%。实验有效地验证了在模型当中使用word2vec对文本进行映射可明显缓解数据稀疏问题,加入正则项和使用Dropout技术可有效防止模型过拟合,引入联想记忆单元GRU能够大幅减少模型训练参数,加快算法收敛速度,进而提高整个模型的准确率。
- 杨楠南琳张丁一张丁一
- 关键词:卷积神经网络循环神经网络自然语言处理图像描述