Gabor-CNN for object detection based on small samples

Object detection models based on convolutional neural networks (CNN) have achieved state-of-the-art performance by heavily rely on large-scale training samples. They are insufficient when used in specific applications, such as the detection of military objects, as in these instances, a large number of samples is hard to obtain. In order to solve this problem, this paper proposes the use of Gabor-CNN for object detection based on a small number of samples. First of all, a feature extraction convolution kernel library composed of multi-shape Gabor and color Gabor is constructed, and the optimal Gabor convolution kernel group is obtained by means of training and screening, which is convolved with the input image to obtain feature information of objects with strong auxiliary function. Then, the k-means clustering algorithm is adopted to construct several different sizes of anchor boxes, which improves the quality of the regional proposals. We call this regional proposal process the Gabor-assisted Region Proposal Network (Gabor-assisted RPN). Finally, the Deeply-Utilized Feature Pyramid Network (DU-FPN) method is proposed to strengthen the feature expression of objects in the image. A bottom-up and a top-down feature pyramid is constructed in ResNet-50 and feature information of objects is deeply utilized through the transverse connection and integration of features at various scales. Experimental results show that the method proposed in this paper achieves better results than the state-of-art contrast models on data sets with small samples in terms of accuracy and recall rate, and thus has a strong application prospect.     

上下文感知的深度弱监督图像哈希表示学习方法

针对现有深度监督图像哈希表示学习方法依赖于图像的类别信息,难以在现实中被广泛应用问题,利用与图像相关的标签信息作为监督信息,提出上下文感知的深度弱监督图像哈希表示学习方法。该方法一方面通过自适应捕获图像区域特征的相关上下文来增强它们的表示能力,另一方面通过引入判别损失来提高学习到的哈希码表示的判别性。在现有两个公开数据集上的大量实验结果证明了该方法的有效性。     

外语受蚀时间对语言学习策略使用频率的影响

调查外语受蚀时间对语言学习策略使用频率的影响。调查发现,学习者学习策略的使用频率,特别是记忆策略、认知策略和补偿策略的使用频率,随着受蚀时间的增加逐渐降低。     

有效运用信息交流技术提高外语学习效果浅探

当今社会,技术日新月异,彻底改变着经济、社会、政治和文化生活,也极大地影响着教育。那么,如何充分利用新技术为教学服务,已经成为当今教育工作者研究的一个重要课题。长期以来,技术只是作为一种辅助工具使用于教学中,对它的研究没有上升到教学法的角度。因此,它在外语教学中的巨大作用远远没有被开发和有效利用。本文旨在探讨如何有效利用信息交流技术（ICT）,极大地丰富教学和学习过程,使它更好地为教学对象服务,提高外语学习效果。     

判决特征选择的快速人脸识别算法

为了在确保识别精度的条件下提高人脸识别的速度,提出了判决特征选择算法(SVM-DFS).针对多类分类问题,判决特征选择算法根据统计学习理论使用支持向量机来实现特征选择,根据全概率定理把特征选择和多类分类集成到一个统一框架.在UMIST和FERET人脸数据库上的实验表明:SVM-DFS算法可以用来挑选对分类最有用的特征,这些挑选出来的特征具有明显的物理意义.使用判决特征选择方法不但可以加快分类器的响应速度,而且不降低分类器的泛化能力.     

增量式神经网络聚类算法

神经网络模型具有强大的问题建模能力,但是传统的反向传播算法只能进行批量监督学习,并且训练开销很大。针对传统算法的不足,提出全新的增量式神经网络模型及其聚类算法。该模型基于生物神经学实验证据,引入新的神经元激励函数和突触调节函数,赋予模型以坚实的统计理论基础。在此基础上,提出一种自适应的增量式神经网络聚类算法。算法中引入"胜者得全"式竞争等学习机制,在增量聚类过程中成功避免了"遗忘灾难"问题。在经典数据集上的实验结果表明:该聚类算法与K-means等传统聚类算法效果相当,特别是在增量学习任务的时空开销方面具有较大优势。     

基于火箭弹旋转运动的主子惯导在线标定方案研究

针对火箭炮在射前标定阶段不能进行线运动,只能进行两自由度的角运动,以及需要标定参数多,模型维数大导致标定实时性差等缺点。以火箭炮制导化改造为背景,首先利用旋转调制的原理建立了误差模型,将惯性器件的零偏误差分离,并且理论分析了旋转调制对惯性器件刻度系数误差标定的影响,分析结果表明,旋转运动对刻度系数误差的可观测性影响很大。但是,由于单独的横滚运动不能激励全部6个刻度系数误差,所以最后设计了新的火箭弹机动方案,以及滤波算法使全部刻度系数误差均可观测,并且结果表明除x轴陀螺刻度系数误差外,其余参数均能较快地收敛,与传统的方法相比,标定的实时性和精度都有了较大提高,充分体现了弹丸横滚运动对火箭炮射前标定的重要性。     

混合式学习背景下在线学习策略的缺失及补偿

混合式学习已经成为当前教育趋势,对于混合式学习中的在线学习研究成果越来越丰富。本文通过网络平台问卷调查了混合式学习模式下大一新生在线学习情况,发现在线学习的最主要障碍之一是在线学习策略缺失,导致学习过程不顺畅。文章指出,针对在线学习的管理策略和元认知策略两方面,教师可以通过教学管理的具体手段给予干预,培养学生的在线学习策略,提高其学习效率,真正实现课堂教学和在线学习的高效融合。     

面向射频指纹识别的高效IQ卷积网络结构

现有应用于射频指纹识别的卷积网络对时序同相正交(in-phase and quadrature-phase, IQ)信号的处理都是将其简单视为图像进行的,存在识别准确率低和计算量大的问题。针对以上问题,提出了一种基于IQ相关特征的卷积神经网络结构。该网络分步提取了IQ相关特征及时域特征,通过自适应平均池化获得了各通道特征均值,并用单个全连接层进行分类。实验结果表明,较传统卷积网络结构,所提网络在多种场景下的识别准确率更高,并且计算量更小。     

依据心理学原理激发学生的学习动机

学习动机是直接推动学生进行学习的内部动力,学习动机与学习成绩显著相关,是学生学业的一个重要决定因素。兴趣、自我效能感、学习的价值感等内在动机对学习的作用更直接有效,而目标、教师期望、表扬和奖励等外部激励如果使用得当同样可以对学习产生积极的影响。根据心理学原理,我们可以通过培养学生对学习的兴趣、帮助学生建立自我效能感、养成正确的学习价值观、树立有效的学习目标、给予学生合理的期望等方法,来培养和激发学生的学习动机。