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基于深度认知神经网络的跨媒体情报大数据智能处理技术
  • ISSN号:1000-3290
  • 期刊名称:《物理学报》
  • 时间:0
  • 分类:TP183[自动化与计算机技术—控制科学与工程;自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
  • 作者机构:国防科学技术大学信息系统工程重点实验室,湖南长沙410073
  • 相关基金:武器装备预研基金(9140A06040115KG01001); 国防科学技术大学校预研基金(ZK16-03-37); 国家自然科学基金(NSFC 61571453); 湖南省自科基金(14JJ3010)资助
中文摘要:

深入分析网络空间中跨媒体数据特点及其应用需求,提出一种新的深度认知神经网络方法框架.在此基础上构建基于深度认知神经网络的跨媒体信息处理框架,并归纳总结其中涉及的关键技术,提出解决方案.实现网络空间中跨媒体情报大数据的综合、归纳和过滤,辅助从海量数据中搜索发现有价值的情报信息,进而提供"从数据到决策"的各种智能信息服务.

英文摘要:

This paper analyzes the characteristics of cross-media data in network space and its application requirement, and proposes a new framework of deep cognition neural networks. Then it constructs a framework of cross-media information processing based on deep cognition neural networks, summarizes related key technologies and proposes solutions. This paper aims to realize the synthesizing,summarizing and filtering of cross-media intelligence big data, and assist in discovering and searching valuable intelligence information,and further, providing various intelligent information services from data to decision-making.

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期刊信息
  • 《物理学报》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:中国科学院
  • 主办单位:中国物理学会 中国科学院物理研究所
  • 主编:欧阳钟灿
  • 地址:北京603信箱(中国科学院物理研究所)
  • 邮编:100190
  • 邮箱:apsoffice@iphy.ac.cn
  • 电话:010-82649026
  • 国际标准刊号:ISSN:1000-3290
  • 国内统一刊号:ISSN:11-1958/O4
  • 邮发代号:2-425
  • 获奖情况:
  • 1999年首届国家期刊奖,2000年中科院优秀期刊特等奖,2001年科技期刊最高方阵队双高期刊居中国期刊第12位
  • 国内外数据库收录:
  • 美国化学文摘(网络版),荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,美国科学引文索引(扩展库),英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:49876