题名:
人工智能中的多标记、聚类及目标检测方法   [ 专著] ren gong zhi neng zhong de duo biao ji 、ju lei ji mu biao jian ce fang fa / 伊卫国,严羚玮,宋旭东著 ,
ISBN:
978-7-5229-2870-8 价格： CNY98.00
语种:
chi
载体形态:
137页 图 26cm
出版发行:
出版地： 北京 出版社： 中国纺织出版社有限公司 出版日期： 2025
内容提要:
本书系统探讨了聚类、多标记学习及目标检测的核心理论,并聚焦算法改进与场景应用。前三章梳理基础理论与技术现状,奠定研究框架。后续章节结合实际问题,提出基于SOINN的多标记学习算法,改进YOLOv5s、YOLOv7及YOLOv8n模型,应用于绝缘子缺陷检测、水下小目标识别等工业场景;优化VGG16实现图像分类,设计水质监测预警模型,并提出双分支卷积网络用于微表情分析。 
主题词:
人工智能   目标检测
中图分类法:
TP18 版次： 5
中图分类法:
C931.2 版次： 5
主要责任者:
伊卫国 yi wei guo 著
主要责任者:
严羚玮 yan ling wei 著
主要责任者:
宋旭东 song xu dong 著
责任者附注:
伊卫国,副教授,在计算机领域深耕22年,大连交通大学轨道智能工程学院教师,计算机科学与技术专业负责人,学术骨干。担任辽宁省企业科技特派员,多次进驻企业解决人工智能相关关键技术问题,助力企业研发。严羚玮,大连交通大学教师,长期投身人工智能前沿技术研究,发表多篇学术论文。主要方向涉及关联规则、聚类技术、深度学习目标检测等方面。宋旭东,教授、硕士生导师,辽宁省高校优秀青年骨干教师。全国计算机仿真大奖赛优秀辅导教师,大连市IT优秀教师,大连市人工智能与计算机辅助教育学会理事。