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刘永胜

作品数：11 被引量：1H指数：1
供职机构：电子科技大学更多>>
相关领域：文化科学自动化与计算机技术更多>>

合作作者

文献类型

  • 9篇专利
  • 2篇学位论文

领域

  • 3篇文化科学
  • 1篇自动化与计算...

主题

  • 6篇图像
  • 5篇神经网
  • 5篇神经网络
  • 3篇音乐
  • 2篇单音
  • 2篇音符
  • 2篇音乐数据
  • 2篇影评
  • 2篇用户
  • 2篇神经网络技术
  • 2篇数据稀疏
  • 2篇网络
  • 2篇网站
  • 2篇网站用户
  • 2篇节奏
  • 2篇卷积
  • 2篇卷积神经网络
  • 2篇灰度
  • 2篇灰度图
  • 2篇灰度图像

机构

  • 11篇电子科技大学

作者

  • 11篇刘永胜
  • 9篇屈鸿
  • 2篇杨舰
  • 2篇张晓敏
  • 2篇王晓斌
  • 2篇解修蕊
  • 2篇张帆
  • 2篇陈常乐
  • 1篇黄鹂
  • 1篇张云龙
  • 1篇贺强
  • 1篇陈珊
  • 1篇张书洲
  • 1篇张翮

年份

  • 1篇2023
  • 2篇2022
  • 1篇2021
  • 1篇2020
  • 1篇2019
  • 3篇2018
  • 1篇2017
  • 1篇2016
共 11 条 记 录，以下是 1-10
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排序方式：
一种基于深度神经网络的影评网站用户的属性预测方法
本发明公开了一种基于深度神经网络的影评网站用户的属性预测方法，属于数据挖掘、机器学习等领域。本发明对影评网站中稀疏的用户评分数据进行矩阵分解，将用户评分矩阵分解为用户‑特征矩阵和电影‑特征矩阵，利用这两个矩阵对用户向量进...
屈鸿刘永胜房展舒扬杨舰邓悟季江舟张晓敏
文献传递
基于深度强化学习的音乐生成研究及其应用
音乐是一门历史悠久的听觉艺术,它滋养着文化产业的各个角落,是其他文化产业的重要支撑。音乐创作是一个费时费力的过程,需要专业的乐理知识和相关的音乐技能。随着深度学习技术的发展,深度神经网络也被应用到了音乐生成中,以往单纯基...
刘永胜
基于深度神经网络的弱监督学习方法在图像领域的研究
近十年以来，深度神经网络飞速发展，在机器学习的各个应用领域都取得了令人瞩目的成就。特别是在图像领域，完全监督学习的相关理论和模型不断优化，日益成熟，其在各类图像识别任务均取得巨大的成功。但是，随着图像领域中各类应用任务越...
刘永胜
关键词：图像识别
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一种基于深度神经网络的影评网站用户的属性预测方法
本发明公开了一种基于深度神经网络的影评网站用户的属性预测方法，属于数据挖掘、机器学习等领域。本发明对影评网站中稀疏的用户评分数据进行矩阵分解，将用户评分矩阵分解为用户‑特征矩阵和电影‑特征矩阵，利用这两个矩阵对用户向量进...
屈鸿刘永胜房展舒扬杨舰邓悟季江舟张晓敏
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基于深度强化学习的单音轨MIDI音乐生成方法
本发明公开了一种基于深度强化学习的单音轨MIDI音乐生成方法，包括：S1、基于LSTM网络构建节奏生成网络，并基于强化学习Actor‑Critic算法构建音符生成网络；S2、获取原始MIDI音乐数据，并提取节奏数据和音符...
屈鸿刘永胜杨智友李虹伶张帆
基于深度强化学习的单音轨MIDI音乐生成方法
本发明公开了一种基于深度强化学习的单音轨MIDI音乐生成方法，包括：S1、基于LSTM网络构建节奏生成网络，并基于强化学习Actor‑Critic算法构建音符生成网络；S2、获取原始MIDI音乐数据，并提取节奏数据和音符...
屈鸿刘永胜杨智友李虹伶张帆
一种基于灰度图像的Spiking角点检测方法
本发明公开了一种基于灰度图像的Spiking角点检测方法，属于图像处理技术领域，重点解决现有技术在角点检测上的精度不高、操作复杂以及检测速度较慢等问题。本发明主要利用Spiking神经网络的特性，发明了一种利用检测模板来...
屈鸿王晓斌解修蕊刘永胜朱旦奇陈常乐汪一文王留帅
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一种基于灰度图像的Spiking角点检测方法
本发明公开了一种基于灰度图像的Spiking角点检测方法，属于图像处理技术领域，重点解决现有技术在角点检测上的精度不高、操作复杂以及检测速度较慢等问题。本发明主要利用Spiking神经网络的特性，发明了一种利用检测模板来...
屈鸿王晓斌解修蕊刘永胜朱旦奇陈常乐汪一文王留帅
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一种基于机器学习的身份证图像文本识别方法
本发明公开了一种基于机器学习的身份证图像文本识别方法，属于图像处理，机器视觉，神经网络等技术领域，解决现有技术中OCR识别在复杂背景下进行身份证图像自动识别时，识别时间长、识别的准确率低、抗旋转，扭曲性差的问题。本发明包...
屈鸿黄鹂高榕刘永胜张翮史冬霞陈珊汪一文
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一种基于区域卷积神经网络模型的品牌Logo检测与识别方法
本发明公开了一种基于区域卷积神经网络模型的品牌Logo检测与识别方法，方法步骤如下：步骤1、进行原始数据集扩充，得到规模达到进行区域卷积神经网络模型训练要求的扩充的数据集；步骤2、利用扩充后的数据集对区域卷积神经网络模型...
屈鸿刘永胜张书洲季江舟贺强张亦洲郝雪洁
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