基于ANN的数字内容版权检索技术研究的中期报告_第1页
基于ANN的数字内容版权检索技术研究的中期报告_第2页
基于ANN的数字内容版权检索技术研究的中期报告_第3页
全文预览已结束

付费下载

下载本文档

版权说明：本文档由用户提供并上传，收益归属内容提供方，若内容存在侵权，请进行举报或认领

文档简介

基于ANN的数字内容版权检索技术研究的中期报告中期报告一、研究进展1.研究背景数字内容的快速发展与互联网技术的不断更新使得数字内容的传播途径变得更加丰富与便捷。但这也带来了一个问题：数字版权的保护。数字内容版权的保护需要依赖于版权检索技术。传统的基于关键词检索技术存在着检索精度低、难以应付同义词、易受论文抄袭等诸多问题。因此，人们开始研究基于人工神经网络（ANN）的数字内容版权检索技术。2.研究目的和意义本研究的目的是基于ANN设计一种数字内容版权检索技术，并通过实验验证其有效性和可行性。该研究的意义在于：-提高数字内容版权保护的质量和效率；-推动数字内容版权保护技术的更新和进步；-促进数字内容产业的可持续发展。3.研究方法和思路本研究采用实验验证法和比较分析法。具体思路如下：-收集数字内容的原始数据；-对数据进行处理和清洗，得到可用的训练数据；-设计ANN模型，进行训练和优化；-在测试集上进行实验，验证其预测准确率和效果；-和传统基于关键词检索技术进行比较，分析其优缺点。二、已完成工作1.数据收集和预处理我们从多个渠道（包括论文、网站、数据库等）收集了关于文本、音频和视频等多种数字内容的数据。经过数据清洗和预处理，我们从中筛选出了可用的训练数据。2.ANN模型设计和实现我们设计了一个基于多层感知机（MLP）结构的ANN模型。该模型包括输入层、多个隐藏层和输出层。其中输入层接受数字内容的相关特征，隐藏层进行特征转换和筛选，输出层给出判断结果。3.实验验证我们使用Python语言实现了ANN模型，并在测试集上进行了实验。实验结果显示，ANN模型在数字内容版权检索上具有较高的预测准确率和鲁棒性。同时，和传统基于关键词检索技术相比，ANN模型具有更高的检索精度和灵敏度。三、下一步工作计划1.继续完善ANN模型设计-尝试使用不同的激活函数和优化算法，提高ANN模型的效果；-尝试引入卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等结构，探索不同的深度学习模型。2.扩大训练数据集规模我们计划从更多渠道收集数字内容数据，并对其进行清洗和预处理，扩大训练数据集规模。这有助于提高模型的泛化能力和稳定性。3.进行更深入的实验比较分析我们计划

人人文库> 全部分类> 毕业设计 > 开题报告

温馨提示

  • 1. 本站所有资源如无特殊说明，都需要本地电脑安装OFFICE2007和PDF阅读器。图纸软件为CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.压缩文件请下载最新的WinRAR软件解压。
  • 2. 本站的文档不包含任何第三方提供的附件图纸等，如果需要附件，请联系上传者。文件的所有权益归上传用户所有。
  • 3. 本站RAR压缩包中若带图纸，网页内容里面会有图纸预览，若没有图纸预览就没有图纸。
  • 4. 未经权益所有人同意不得将文件中的内容挪作商业或盈利用途。
  • 5. 人人文库网仅提供信息存储空间，仅对用户上传内容的表现方式做保护处理，对用户上传分享的文档内容本身不做任何修改或编辑，并不能对任何下载内容负责。
  • 6. 下载文件中如有侵权或不适当内容，请与我们联系，我们立即纠正。
  • 7. 本站不保证下载资源的准确性、安全性和完整性, 同时也不承担用户因使用这些下载资源对自己和他人造成任何形式的伤害或损失。

最新文档

评论

0/150

提交评论