楼主: 能者818
143 0

[计算机科学] 基于信念学习的专家融合和多层感知器 声纳图像分类 [推广有奖]

  • 0关注
  • 6粉丝

会员

学术权威

79%

还不是VIP/贵宾

-

威望
10
论坛币
10 个
通用积分
34.3688
学术水平
0 点
热心指数
1 点
信用等级
0 点
经验
24952 点
帖子
4198
精华
0
在线时间
0 小时
注册时间
2022-2-24
最后登录
2022-4-15

楼主
能者818 在职认证  发表于 2022-3-3 17:54:00 来自手机 |只看作者 |坛友微信交流群|倒序 |AI写论文

+2 论坛币
k人 参与回答

经管之家送您一份

应届毕业生专属福利!

求职就业群
赵安豆老师微信:zhaoandou666

经管之家联合CDA

送您一个全额奖学金名额~ !

感谢您参与论坛问题回答

经管之家送您两个论坛币!

+2 论坛币
摘要翻译:
声纳图像提供了海底的快速视图,以确定其特征。然而,在这样不确定的环境中,真实的海底是未知的,我们唯一能获得的信息,是不同的人类专家的解释,有时会发生冲突。在本文中,我们提出管理这种冲突,以便为分类算法的学习步骤提供一个鲁棒的现实。分类采用多层感知器进行,在学习阶段考虑了现实的不确定性。这种海底特征的结果是在真实的声纳图像上提出的。
---
英文标题:
《Experts Fusion and Multilayer Perceptron Based on Belief Learning for
  Sonar Image Classification》
---
作者:
Arnaud Martin (E3I2), Christophe Osswald (E3I2)
---
最新提交年份:
2008
---
分类信息:

一级分类:Computer Science        计算机科学
二级分类:Computer Vision and Pattern Recognition        计算机视觉与模式识别
分类描述:Covers image processing, computer vision, pattern recognition, and scene understanding. Roughly includes material in ACM Subject Classes I.2.10, I.4, and I.5.
涵盖图像处理、计算机视觉、模式识别和场景理解。大致包括ACM课程I.2.10、I.4和I.5中的材料。
--
一级分类:Computer Science        计算机科学
二级分类:Artificial Intelligence        人工智能
分类描述:Covers all areas of AI except Vision, Robotics, Machine Learning, Multiagent Systems, and Computation and Language (Natural Language Processing), which have separate subject areas. In particular, includes Expert Systems, Theorem Proving (although this may overlap with Logic in Computer Science), Knowledge Representation, Planning, and Uncertainty in AI. Roughly includes material in ACM Subject Classes I.2.0, I.2.1, I.2.3, I.2.4, I.2.8, and I.2.11.
涵盖了人工智能的所有领域,除了视觉、机器人、机器学习、多智能体系统以及计算和语言(自然语言处理),这些领域有独立的学科领域。特别地,包括专家系统,定理证明(尽管这可能与计算机科学中的逻辑重叠),知识表示,规划,和人工智能中的不确定性。大致包括ACM学科类I.2.0、I.2.1、I.2.3、I.2.4、I.2.8和I.2.11中的材料。
--

---
英文摘要:
  The sonar images provide a rapid view of the seabed in order to characterize it. However, in such as uncertain environment, real seabed is unknown and the only information we can obtain, is the interpretation of different human experts, sometimes in conflict. In this paper, we propose to manage this conflict in order to provide a robust reality for the learning step of classification algorithms. The classification is conducted by a multilayer perceptron, taking into account the uncertainty of the reality in the learning stage. The results of this seabed characterization are presented on real sonar images.
---
PDF链接:
https://arxiv.org/pdf/0806.2007
二维码

扫码加我 拉你入群

请注明:姓名-公司-职位

以便审核进群资格,未注明则拒绝

关键词:感知器 学习的 Presentation Intelligence Recognition 确定 声纳 provide 提出 多层

您需要登录后才可以回帖 登录 | 我要注册

本版微信群
加JingGuanBbs
拉您进交流群

京ICP备16021002-2号 京B2-20170662号 京公网安备 11010802022788号 论坛法律顾问:王进律师 知识产权保护声明   免责及隐私声明

GMT+8, 2024-5-1 16:24