学报简介

    智能系统学报(CAAI Transactions on Intelligent Systems)由中国人工智能学会和哈尔滨工程大学联合主办,是中国人工智能学会会刊之一。主要刊登神经网络与神经计算、智能信息处理、自然语言理解、智能 ...

学报详情

刊名: 智能系统学报
CAAI Transactions on Intelligent Systems
主办:  中国人工智能学会;哈尔滨工程大学
周期:  双月
出版地:黑龙江省哈尔滨市
语种:  中文
开本:  大16开
ISSN: 1673-4785
CN:   23-1538/TP
复合影响因子: 0.874
综合影响因子: 0.479
历史沿革:
现用刊名:智能系统学报
创刊时间:2006
中文核心期刊(2014)

02

您所在的位置:首页 > 学报导读 > 2020 > 02 >

基于Capsule网络的甲骨文构件识别方法

作者:鲁绪正 蔡恒进 林莉

关键词: 甲骨文; 甲骨文构件识别; 卷积神经网络; Capsule网络; 动态路由算法; 迁移学习; 多目标识别; 图像识别;

摘要:

甲骨文作为中国最早的成形文字系统,具有重要的文化和学术价值。研究甲骨文构件和其构形系统是破译未识别的甲骨文的重要方向,但是甲骨文构件的标记工作只能由资深专家来完成,并且需要耗费大量时间和精力。针对这些问题,提出了一种基于Capsule网络和迁移学习的模型OracleNet,可以自动识别并标记甲骨文字形中包含的构件;同时,构建了包含标记的甲骨文字形和构件数据集,用于模型的训练和评估。实验结果显示,OracleNet模型对甲骨文构件的预测精确度达到了60%以上,其中Top5精确度达到了71.56%,验证了模型的有效性。 

上一篇:基于位置-文本关系的空间对象top-k查询与排序方法
下一篇:基于自适应神经模糊推理系统的船舶航向自抗扰控制