【摘 要】
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传统的机器学习方法在对网络评论文本进行情感极性分类时，未能充分挖掘语义信息和关联信息，已有的深度学习方法虽能提取语义信息和上下文信息，但该过程往往是单向的，不能充分提取评论文本的深度语义信息。针对以上问题，提出了一种结合广义自回归预训练语言模型(XLNet)与循环卷积神经网络（RCNN）的文本情感分析。首先利用XLNet广义自回归预训练语言模型对文本进行特征表示，通过引入片段级递归机制和相对位置信
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传统的机器学习方法在对网络评论文本进行情感极性分类时，未能充分挖掘语义信息和关联信息，已有的深度学习方法虽能提取语义信息和上下文信息，但该过程往往是单向的，不能充分提取评论文本的深度语义信息。针对以上问题，提出了一种结合广义自回归预训练语言模型(XLNet)与循环卷积神经网络（RCNN）的文本情感分析。首先利用XLNet广义自回归预训练语言模型对文本进行特征表示，通过引入片段级递归机制和相对位置信息编码，充分利用了评论文本的语境信息，有效提升了文本特征的表达能力；然后利用RCNN神经网络对文本特征进
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人脸表情能够正确地反映人的内心活动,但由于表情的复杂性和微妙性,准确地识别人脸表情仍然是一大难题。本文设计了一种基于卷积神经网络(CNN)和长短期记忆神经网络(LSTM)的方法让计算机能够识别人脸的表情,损失函数采用Focal loss。该框架包括3个方面:采用两种不同的预处理技术处理光照变化,并保留图像的边缘信息;预处理后的图像被输入到两个独立的CNN层用于提取特征;将提取到的特征与LSTM层融
为实现微旋钮的智能调控,获取旋钮准确位姿为关键任务。基于此,提出了一种融合边缘检测与深度网络的旋钮位姿测量方法。首先,针对图像倾斜产生测量误差的问题,提出改进的Canny算法提取准确边缘,并结合透视变换对其矫正;其次,利用改进的YOLO-V4算法实现旋钮的精确分割;最后应用改进的Canny算法与双三次样条插值提取高精度旋钮凹槽亚像素轮廓,通过PCA算法拟合轮廓矩形并测量位姿。实验结果表明,所提改进
针对异源高分遥感影像变化检测中面临突出"伪变化"突出问题,提出了一种基于改进双边滤波和小目标抑制的变化检测方法。在传统基于全局像素的滤波策略的基础上,设计了一种分割对象边界约束条件下的改进双边滤波器,以提高对象内部像素间的空间结构一致性;此外,为进一步弱化局部异常值所导致的"伪变化",提出了一种基于高阶神经元on-off通道的小目标抑制策略;最后,采用大津法对差分信息进行分类,从而获得最终变化检测
随着工业化水平的不断提高,基于机器视觉的大尺寸零件测量技术成为研究的热点。首先阐述了机器视觉测量技术的研究背景以及国内外研究现状,指出目前视觉测量研究的难点,提倡通过研究图像处理算法来提高测量精度和效率。其次,对视觉测量中广泛运用的边缘检测技术进行了调研分析,其主要采用粗精定位相结合的边缘检测算法,并重点分析了精确边缘定位中的亚像素边缘检测算法。接着,对大尺寸零件测量中所用到的图像拼接技术进行了调
全球导航卫星系统(GNSS)精密单点定位(PPP)技术具有操作简单、成本低廉、定位精度高等优点，在精密授时领域得到了广泛应用。针对现有研究中消电离层PPP模型的组合噪声大、卫星系统多采用全球定位系统(GPS)及实时动态场景少等问题，该文采用非组合PPP模型对北斗卫星导航系统(BDS)精密授时精度开展了研究，并利用Kalman滤波静态模型和动态加速模型进行参数估计。给出了静态和实时动态场景PPP处理
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X波段T/R组件中,键合金丝的数量、长度、拱高、跨距、焊点位置等参数会对微波传输特性产生严重的影响。通过自动检测技术实现上述参数的自动检测,可以推断出X波段T/R组件键合质量是否合格。基于变焦显微测量技术,通过自主设计的图像采集平台,获取到键合金丝的一组图像,然后通过多聚焦图像融合、聚焦评价等图像处理技术,实现了键合金丝的拱高和跨度的微米级测量,测量结果相对误差小于0.7%。该方法该技术有利于提高
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