为了提高情感识别的分类准确率，提出一种将栈式自编码神经网络（SAE）和长短周期记忆单元循环神经网络（LSTM RNN）融合的多模态融合特征情感识别方法。该方法通过SAE对不同模态的生理特征进行信息融合和压缩，随后用LSTM RNN对长时间周期的融合进行情感分类识别。通过将该方法用到开源数据集中进行验证，得到情感分类准确率达到0.792 6。实验结果表明，SAE对多模态生理特征进行了有效融合，LSTM RNN能够有效地对长时间周期中的关键特征进行识别。
2021-11-03 15:23:21
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晶圆表面的缺陷通常反映了半导体制造过程存在的异常问题，通过探测与识别晶圆表面缺陷模式，可及时诊断故障源并进行在线调整。提出了一种晶圆表面缺陷模式的在线探测与自适应识别模型。首先该模型对晶圆表面的缺陷模式进行特征提取，基于特征集对每种晶圆模式构建相应的隐马尔科夫模型（Hidden Markov Model，HMM），并提出基于HMM动态集成的晶圆缺陷在线探测与识别方法。提出的模型成功应用于WM-811K数据库的晶圆缺陷检测与识别中，实验结果充分证明了该模型的有效性与实用性。
2021-10-12 19:55:55
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深度学习在语音识别、图像理解等许多应用领域取得了突破性成果。针对基于深度学习的静态 人脸图像表情识别方法进行研究，首先介绍了深度学习的原理，并归纳了目前公开且常用的面部表情数据集；然后 介绍了基于深度学习的表情识别的三个步骤，归纳了图像预处理和表情分类的主要方法，重点总结了目前性能较好 用来提取特征的深度学习框架以及这些方法的基本原理和优劣势比较；最后指出了目前面部表情识别存在的问题和 未来可能的发展趋势。
2021-10-12 09:02:52
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互联网中信誉欺诈行为严重影响了C2C电子商务的发展。如何有效识别互联网上的信誉欺诈商户是当前的研究热点。阐述了将基于交易历史的社会网络分析用于构建C2C电子商务信誉欺诈识别指标体系的原理及过程，通过使用LVQ神经网络对雅虎奇摩拍卖网采集的大量用户交易数据进行分类，有效识别出控制多个虚假账户以达到信用累计目的的信誉欺诈商户，对维护C2C电子商务交易的稳定性具有重要意义。
2021-10-10 13:22:08
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激光诱导击穿光谱技术结合神经网络和支持向量机算法的人参产地快速识别研究.pdf
2021-09-25 17:06:13
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