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使用传统协同过滤的方式进行推荐往往会忽视音乐底层特征.通过将音乐的音频特征与歌词信息进行多模态融合,并将融合后的特征信息作为协同过滤推荐的补充,提出了一种基于多模态的音乐推荐系统.主要探讨了音频特征与歌词信息的提取,并在提取歌词信息时利用LDA主题模型进行特征降维.针对多模态融合问题,使用一种特征级联早融合法（EFFC）融合方式,并将多模态融合后的结果与单模态结果进行了比较.对于结果的推荐,以多模态特征信息为依据建立用户兴趣模型,并将该模型通过LSTM神经网络,以过滤与优化协同推荐的用户组.结果表明,基于多模态的音乐推荐系统将推荐结果的误差项平方和（SSE）由传统的2.009降至0.388 6,验证了该方法的有效性. 相似文献
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针对如何快速有效地对音乐信息进行查询、检索和组织的问题,提出了一种基于生成对抗网络模型的多标签音乐自动标注系统.通过音乐自动语义标注技术,可以提高音乐检索系统的性能.利用LDA方法对音乐标签进行聚类以获取主题类别,再通过生成对抗网络,找到音乐的音频特征与语义特征之间的映射关系.应用于CAL500数据集的5次交叉验证实验结果表明,该方法的综合性能指标与现有方法相比有较大的提升. 相似文献
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为了实现近实时公里级的高速公路能见度监测,提出了一种基于多尺度融合网络的能见度估计方法。首先,从道路监控视频中提取道路场景图像,并对图像进行质量控制;分别采用引导滤波、光谱滤波、景深估计模型从路面场景图像中提取细节结构特征、光谱特征与场景深度特征;然后,构建多尺度融合网络自适应融合结构特征、光谱特征与场景深度特征,并从中提取能见度特征;最后在网络末端输出图像场景所对应的能见度等级。此外,为了训练与测试模型,构建了真实道路场景图像数据集,共包含18 000张标注图像。实验结果表明,多尺度融合网络可显著提升高速公路能见度估计的准确性,能见度等级分类准确率可达81.76%。 相似文献
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针对视频序列中人体动作识别存在信息冗余大、准确率低的问题,提出基于关键帧的双流卷积网络的人体动作识别方法.该方法构建了由特征提取、关键帧提取和时空特征融合3个模块构成的网络框架.首先将空间域视频的单帧RGB图像和时间域多帧叠加后的光流图像作为输入,送入VGG16网络模型,提取视频的深度特征;其次提取视频的关键帧,通过不断预测每个视频帧的重要性,选取有足够信息的有用帧并汇聚起来送入神经网络进行训练,选出关键帧并丢弃冗余帧;最后将两个模型的Softmax输出加权融合作为输出结果,得到一个多模型融合的人体动作识别器,实现了对视频的关键帧处理和对动作的时空信息的充分利用.在UCF-101公开数据集上的实验结果表明,与当前人体动作识别的主流方法相比,该方法具有较高的识别率,并且相对降低了网络的复杂度. 相似文献
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由于网络上每天有海量的新闻报道产生,新闻推荐已经成为减轻用户信息负载、实现个性化新闻信息获取的重要途径,并被广泛用于新闻网站和新闻APP中以提升用户体验.不同于传统的商品推荐,在新闻推荐中新的新闻文章产生速度很快,而且新闻的语义信息需要结合整体新闻文本去理解,给传统的基于ID和基于特征的推荐算法带来了很大的挑战.此外,用户的新闻阅读兴趣存在高度多样性和动态性的特点,使得准确的用户建模变得非常困难.本文介绍了一些基于深度学习的个性化新闻推荐算法,并探讨了新闻推荐未来的一些可行的方向. 相似文献
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传统的推荐系统主要针对单个用户,但随着社会和电子商务的快速发展,人们越来越多地以多个用户的形式一起参与活动,而群组推荐旨在为多个用户组成的群组提供服务,已成为当前研究的热点之一.针对目前群组推荐准确率低,群组成员之间偏好冲突难以融合的问题,本文提出了一种新的共识模型策略,融合了群组领袖影响因子和项目热度影响因子,基于K近邻为目标群组寻找邻居群组,借鉴邻居群组的偏好,设计了基于偏好融合的群组推荐算法.在MovieLens数据集上的实验结果表明,本文所提的融合策略较传统的偏好融合策略有着更优越的表现,推荐准确率（nDCG）的总体平均性能约提高13%,推荐列表多样性指标的总体平均性能约提高10%. 相似文献
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针对解决图像描述生成中对浅层图像特征利用不充分、图像目标间关系提取不足的问题,提出一种基于注意力图像特征提取的图像描述生成算法.通过语言模型上下文信息对不同深度图像特征进行自适应注意力权重分配,使带有注意力的图像特征参与指导图像描述生成,提升了图像描述生成的效果.在MSCOCO测试集中所提算法的BLEU-1和CIDEr得分分别达到0.752和0.934,从而验证了所提算法的有效性. 相似文献
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CCA与SVD分析方法比较研究 总被引：5，自引：0，他引：5
文中从理论分析、方法比较以及实例计算几方面,对目前气象资料处理分析中常用的CCA与SVD分析方法进行了比较,结果表明(1) 对同样的变量组X,Y分别用CCA和SVD方法进行相关分析,得到了完全不同的分析结果,CCA所得到的相关就是原始变量组之间的相关;SVD所得到的相关是组合变量L,M5"BZ〗间的相关而不是原始变量组X,Y之间的相关.理论分析和实例计算都表明,两种方法分析得到的最大相关有非常显著的差别,CCA明显比SVD要大得多,且CCA收敛快而SVD收敛慢.所以SVD不能有效地提取两组变量或两个变量场之间相关关系的主要特征,只有CCA才能最大限度地提取它们之间相关关系的主要特征.(2) CCA所得出的两变量组的变量是独立正交变量,所以通过分析CCA组合变量间的相关来表示原变量组间的相关关系是有意义的.而SVD所得到的两变量组的变量不具有独立性和正交性,信息提供重复,存在共线性,所以通过分析SVD组合变量来表示两变量组的相关关系没有CCA方法有意义.(3)CCA是在考虑了各个变量场自身变化的情况下来分解两个变量场间的关系;而SVD是在没有考虑各个变量场自身变化的情况下来分解两个变量场间的协方差关系.很显然,CCA比SVD更全面、更完整和更准确.(4)凡用SVD方法分析得到的结论,由于总可以重新应用CCA方法找到相关更好的不同结果,所以有值得进一步深讨的必要. 相似文献
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推荐系统是电子商务领域最重要的技术之一,而协同过滤算法又是推荐系统用得最广泛的.提出了一种基于加权三部图网络的协同过滤算法,用户、产品及标签都被考虑到算法中,并且研究了标签结点的度对用户相似性计算的影响.实验结果表明,此算法在解决用户冷启动问题的同时,还具有较高的推荐准确性. 相似文献
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用c语言编写程序调用micaps2.0,利用micaps2.0在后台能自动生成JPG格式图像的原理生成图像,将图像制作成网页,提供给在外办工的预报员访问网站,浏览网页分析天气图做预报,可使预报员不受工作地点的限制,提高预报员的工作效率. 相似文献
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多阈值和神经网络卫星云图云系自动分割试验 总被引：18，自引：2，他引：18
卫星云图自动分割是实现卫星云图云系自动识别的基础.选用1992~1994年和1997~1998年夏季有典型天气系统的177幅GMS红外云图建立了云系模型库, 云系分类样本3079个, 包含16类云系, 云系分割样本2764个.利用云系分割样本集进行神经网络试验, 训练集为从32幅云图中抽取的484个样本, 测试集为从145幅云图中抽取的2280个样本, 神经网络模型训练正确率达到98.8%, 测试正确率为86.4%.用1997年7月18~21日和1998年6月15~17日的两组卫星云图做自动分割应用试验, 结果经专家判识, 正确率达到90%以上.本文的工作表明:用多阈值和人工神经网络相结合方法对卫星云图进行云分割在实际应用中是可行的. 卫星云图自动分割系统的输入是GMS红外云图, 输出是分割出的每一个云区, 同时还包括云区的边界链码、起始点、周长、面积, 并保留了原始图像数据.在下一步的云系识别过程中, 可以在此基础上进行云系分类识别试验. 相似文献
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新一代中尺度自动气象站网络监测系统 总被引：1，自引：3，他引：1
介绍了新一代监测系统的通讯方式、系统构成和软件实现.该系统采用CAWS系列自动气象站作为研究对象,通讯方式采用以无线为主有线为辅的新型通讯传输,利用3层C/S结构和B/S结构相结合的方式实现功能设计;通过基于SQL Server 2000关系型数据库的二次开发,新一代中尺度自动气象站网络监测系统利用自动气象站采集的数据资料进行了各种气象观测方法以及数据应用的研究,是综合地面观测、分析、预测预警、网络发布等功能为一体的新一代监测系统. 相似文献
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面向食品领域的图像检索和分类等方面的研究成为多媒体分析和应用领域越来越受关注的研究课题之一.当前的主要研究方法基于全图提取视觉特征,但由于食品图像背景噪音的存在使得提取的视觉特征不够鲁棒,进而影响食品图像检索和分类的性能.为此,本文提出了一种基于Faster R-CNN网络的食品图像检索和分类方法.首先通过Faster R-CNN检测图像中的候选食品区域,然后通过卷积神经网络（CNN）方法提取候选区域的视觉特征,避免了噪音的干扰使得提取的视觉特征更具有判别力.此外,选取来自视觉基因库中标注好的食品图像集微调Faster R-CNN网络,以保证Faster R-CNN食品区域检测的准确度.在包括233类菜品和49 168张食品图像的Dish-233数据集上进行实验.全面的实验评估表明：基于Faster R-CNN食品区域检测的视觉特征提取方法可以有效地提高食品图像检索和分类的性能. 相似文献
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Sining C. Cuevas 《Climate Policy》2018,18(4):499-511
Understanding the institutional dimensions of climate change adaptation (CCA) is critical to the adaptation process. The institutional changes that follow the introduction of a CCA measure affect certain areas of governance, including social, political, policy, and other domains that are already exposed to prevailing institutions. Thus, understanding CCA necessitates analysis of the interplays between and among institutions that exist within a hierarchical structure, as well as the examination of how institutions across different scales define the challenges in CCA implementation. This article contributes to this discussion by investigating the challenges in mainstreaming CCA into local land use planning in Albay, Philippines. It applies a four-stage mixed methodology and uses a modified Institutional Analysis and Development framework as its primary analytical guide. Its findings imply that: (1) mainstreaming CCA is a multi-scale, multi-setting endeavour; (2) mainstreaming CCA operationalization involves networks of interacting institutions and institutional arrangements; and (3) addressing the challenges in mainstreaming needs extensive institutional transformations that reach across the various institutional settings within these networks.
POLICY RELEVANCE
This article advocates that, in designing strategies to address the challenges in mainstreaming CCA, analysts, planners, and policy makers must understand that the challenges exist within a network of institutional settings, and that these challenges encompass a chain of institutional interactions or interplays within this network. Accordingly, overcoming these challenges necessitates broad institutional reforms that go beyond the institutional setting where CCA is to be mainstreamed. Moreover, this article suggests that CCA policy making and analysis must focus on the vertical, horizontal, and network linkages and relationships created by institutional arrangements, as well as on the interplays facilitated by these arrangements. More importantly, there is a need to determine whether the institutional interplays between and among existing and planned institutions are complementary, counterproductive, conflicting, overlapping, neutral, or coexisting. Such knowledge will assist policy makers and analysts to understand the existing and potential barriers to, as well as identify opportunities for, adaptation. Consequently, the solutions to address the barriers, and the strategies that can take advantage of the opportunities, can be formulated effectively. 相似文献
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如何从脑活动数据中发现具有生物学意义的知识及规律,正成为当今神经信息学理论与实践研究的热点与难点.基于脑电的情绪识别和情绪及其脑机制的关联研究已经成为神经工程和生物医学工程领域的热门课题.本研究基于脑电信号评价情绪状态,尝试借助脑电耳机来监测"毫无头绪"的脑电波,重点开展了听觉激励对改善焦虑情绪状态的实验研究.借助特定中国古风纯音乐产生听觉信号激励,激发出被试者平静放松的情绪状态,从而改善焦虑,发现音乐和情绪之间可能存在的关系.将来在BCI技术研究的基础之上,情绪识别可以进一步满足患有特定疾病（ALS症、脑瘫、脑干中风、脊髓损伤等）的患者人群的某些更高级的需求,即通过脑电分析出其对事物的喜好度,比如音乐的选择,从而设计出更加友善和智能的BCI系统,在医疗康复领域具有很好的应用前景. 相似文献