一种结合知识图谱的变分自编码器零样本图像识别方法

    公开(公告)号:CN113505701A

    公开(公告)日:2021-10-15

    申请号:CN202110786235.8

    申请日:2021-07-12

    Inventor: 张海涛 苏琳

    Abstract: 本发明公开了一种结合知识图谱的变分自编码器零样本图像识别方法,步骤为:对视觉特征学习网络的训练,训练图像输入CNN卷积神经网络,将提取到的图像特征通过VAE编码成低维特征向量Zi,投入潜在特征空间;对语义特征学习网络的训练;对每个模态特定解码器的训练;利用学习好的网络融合未知类视觉和语义知识推断出样本的类别。本发明采用生成模型变分自编码器生成相应类别的潜在特征,减轻了可见类和不可见类之间的数据不平衡,在准确率上有一定的提高。本发明通过构建联合类别分级结构,类别文本描述和词向量的层次结构化知识图谱作为语义信息库,将知识图谱中丰富的语义知识结合到生成模型中,最大效果的提高分类准确度。

    螺旋管束全逆程螺旋流管壳式换热器

    公开(公告)号:CN201003918Y

    公开(公告)日:2008-01-09

    申请号:CN200720010547.5

    申请日:2007-02-06

    Abstract: 本实用新型属于工业用换热装置,特别涉及一种在能源、石油、化工等工业部门应用的螺旋管束全逆程螺旋流管壳式换热器,由筒体(1)、上封头(8)、下封头(13)和法兰(3)组成,在上封头内活动地装一个封头旋转螺旋片(9),封头旋转螺旋片(9)上端固定一个卡盘(4),上封头(8)内上端由环形凸台(7)与上封头(8)之间构成一个环形凹槽(6),卡盘(4)活动地装在环形凹槽(6)中,封头旋转螺旋片(9)下端担在卡环(10)上,卡环(10)固定在上封头(8)内的下端;该换热器传热性能好,换热效率高;体积小,重量轻,节省原材料和能源;具有防洁垢和自动除垢功能;管程压力低,安全可靠。

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