公开(公告)号：CN109857867A

公开(公告)日：2019-06-07

申请号：CN201910056795.0

申请日：2019-01-22

Applicant: 南京邮电大学 ,  南京邮电大学南通研究院有限公司

Inventor： 于舒娟 ,  李润琦 ,  高冲 ,  杨杰 ,  张昀

IPC: G06F16/35 ,  G06F17/27 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于循环神经网络的激活函数参数化改进方法，包括步骤：步骤一，以长短期记忆网络为基础，构建双向长短期记忆网络Bi-LSTM；步骤二，将Bi-LSTM网络中各个隐藏层串联，在网络中最后一层隐藏层之后加入平均池化层，在平均池化层之后连接一个归一指数化函数层，建立密集连接的双向长短期记忆网络DC-Bi-LSTM；步骤三，运用参数化Sigmoid激活函数，在数据集上进行训练，记录密集连接的双向长短期记忆网络对句子分类的精确度，得到最佳精确度对应的参数化激活函数。本发明通过参数化激活函数模块，使得S型激活函数的非饱和区域得到扩展，同时避免函数的导数过小，防止梯度消失现象的发生。

公开(公告)号：CN112837366A

公开(公告)日：2021-05-25

申请号：CN202110087340.2

申请日：2021-01-22

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 于舒娟 ,  高冲 ,  张昀 ,  毛新涛

IPC: G06T7/73 ,  G06K9/62 ,  G06T7/80 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于双目相机和卷积神经网络的目标识别及定位方法，本方法包括以下步骤：(1)进行准备工作；(2)控制相机拍摄图片；(3)卷积神经网络完成目标识别；(4)计算目标像素坐标；(5)结合相机参数计算空间坐标。本发明将双目相机和神经网络结合，极大地提升了目标识别和空间位置计算精度；将神经网络引入，增加了本方法的普遍性和鲁棒性；数据计算量和内存占用空间小、处理速度快。