黄德双
- 作品数：110 被引量：351H指数：10
- 供职机构：同济大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金国家教育部博士点基金中国博士后科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信理学医药卫生更多>>
- 基于胶囊网络的RNA与蛋白质绑定偏好预测方法和系统
- 本发明公开了基于胶囊网络的RNA与蛋白质绑定偏好预测方法和系统，对原始胶囊网络进行修改使其能够同步从RNA序列数据和结构数据中学习特征信息，由于RNA序列数据和结构数据存在差异，因此模型分别使用独立的卷积层和主要胶囊层从...
- 黄德双申圳
- 一种基于光滑多示例学习的目标识别方法
- 本发明涉及一种基于光滑多示例学习的目标识别方法，包括样本训练步骤和目标识别步骤，样本训练步骤为：提取训练图片的示例特征；根据示例特征，进行光滑处理得到示例相关的连续概率模型；根据示例相关的连续概率模型进行训练，得到训练权...
- 黄德双李大元
- 径向基概率神经网络结构的遗传优化被引量：13
- 2003年
- 运用遗传算法 (GA)来优化设计径向基概率神经网络 (RBPNN)结构 ,优选了隐中心矢量和优化求取对应的核函数控制参数 .提出的染色体编码方式 ,充分体现了所选隐中心矢量在模式样本空间中的数量及位置分布 ,同时还包含了相适应的核函数控制参数信息 .新构造的适应度函数不仅有效地控制了网络输出的误差精度 ,而且还能够使得RBPNN结构优化趋于最简 .将IRIS分类问题用于检验该算法的有效性并与ROLSA和MKM进行了比较研究 ,结果表明 ,GA的优化效率最高 。
- 赵温波黄德双郭璘
- 关键词：遗传算法径向基概率神经网络结构优化
- 基于度量学习和深度特征学习的植物叶片识别系统及方法
- 本发明涉及一种基于度量学习和深度特征学习的植物叶片识别系统及方法。其中系统包括：IOS客户端，用于首先获取植物叶片图像后进行预处理，然后将预处理后的植物叶片图像通过IOS客户端的人机交互页面选取本地识别路径或服务器端识别...
- 黄德双杨宏伟
- 基于流形学习的植物叶片识别方法
- 基于流形学习的植物叶片识别方法，属于生物特征识别技术领域。本方法包括：(1)植物叶片数据的采集与预处理；(2)植物叶片数据的特征提取；(3)分类器训练和植物叶片数据的测试。首先，用一种装置采集植物叶片数据，并进行去噪、平...
- 黄德双李波杜吉祥王晓峰贾伟王超
- 输入向量控制细胞神经网络全局指数稳定
- 利用输入向量来控制细胞神经网络的稳定性,所得结果表明,当输入向量的绝对值大于某个仅仅只与细胞神经网络的物理参数有关的值时,不附加其它任何条件,细胞神经网络全局指数稳定．也讨论了输入向量的部分分量的绝对值大于某个仅仅只与细...
- 曾志刚廖晓昕黄德双
- 关键词：神经网络
- 一种融合随机批掩膜和多尺度表征学习的行人重识别方法
- 本发明涉及一种融合随机批掩膜和多尺度表征学习的行人重识别方法，包括：构建行人重识别训练网络；按照预设训练参数进行网络超参数调节，得到学习网络；屏蔽多尺度表征学习和随机批掩膜分支，得到测试网络，将测试集输入测试网络后得到对...
- 黄德双伍永
- 一种基于噪声通道的随机遮挡恢复的行人重识别方法
- 本发明涉及一种基于噪声通道的随机遮挡恢复的行人重识别方法，该方法包括以下步骤：步骤1：将基准数据集进行数据划分以及预处理后，构建CAN网络结构并利用其对基准数据集中经过数据划分以及预处理后得到的训练集进行数据扩充，利用数...
- 黄德双张焜
- 神经网络与统计学习的理论与应用研究
- 黄德双曾志刚郑春厚杜吉祥
- 该项目主要研究神经网络新模型及学习算法、统计学习的新理论，并研究其在植物图像识别、遥感图像处理与生物信息学等领域中的应用，为神经网络与统计学习理论的广泛应用打下了一定的基础。
- 关键词：
- 关键词：神经网络统计学习遥感图像处理
- 一种基于多支流融合模型的行人重识别方法
- 本发明涉及一种基于多支流融合模型的行人重识别方法，该方法使用深度学习技术，对训练集图片进行翻转、裁剪、随机擦除等预处理操作，然后经过基本网络模型进行特征提取，在使用多个支流损失函数进行融合联合训练网络，在第一、二条支流使...
- 黄德双李安东
