检索结果-内蒙古大学图书馆

生物化学与生物物理进展 2012年第12期39卷 1167-1173页

作者：武秋艳邓园中国科学院心理研究所行为科学重点实验室北京100101 中国科学院大学北京100049

本文主要探讨了人类统计学习研究的起源和发展、影响统计学习的因素及统计学习的脑神经基础.人类统计学习的研究起源于20世纪90年代关于婴儿听觉语音流切分的实验,之后,大量研究又考察了对听觉非语言信息及视觉图形的统计学习.这些研究... 详细信息

本文主要探讨了人类统计学习研究的起源和发展、影响统计学习的因素及统计学习的脑神经基础.人类统计学习的研究起源于20世纪90年代关于婴儿听觉语音流切分的实验,之后,大量研究又考察了对听觉非语言信息及视觉图形的统计学习.这些研究表明,统计学习是一种具有一般性的、涉及发现和提取规则的学习类型,但是不同范畴的统计学习又受到与特定范畴有关因素的制约.例如,语言统计学习受到语言因素的制约,而非语言统计学习与呈现刺激的特征以及呈现的通道有关.近些年,研究者开始采用事件相关电位(event-related potentials,ERPs)技术考察统计学习的时间进程,以及采用功能核磁共振成像(functional magnetic resonance imaging,fMRI)技术考察统计学习的脑激活模式.ERPs研究较一致地发现400 ms左右产生的负波与统计信息的提取有关,而脑成像研究结果表明,与统计学习相关的脑区有大脑左侧颞上回(superiortemporal gyrus)、右侧纹状体(right striatum)和右侧颞叶内侧记忆系统(right medial temporal memory system).

关键词：统计学习规则领域一般性组合概率 ERP fMRI

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基于统计学习的运动目标轨迹跟踪

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高技术通讯 2009年第12期19卷 1218-1221页

作者：束锋李兴伟王东明汪茂陆锦辉朱伟强南京理工大学电光学院南京210094 东南大学移动通信国家重点实验室南京210092 中国航天科工集团第8511研究所南京210094

为了更准确地跟踪被动辐射源的运动轨迹,提出了一种将到达时差(TDOA)最大似然定位方法与基于统计学习的算法相结合的轨迹跟踪算法。该算法利用TDOA最大似然网格搜索法对目标进行多次单独定位,获得目标初始轨迹,然后应用统计学习算法对... 详细信息

为了更准确地跟踪被动辐射源的运动轨迹,提出了一种将到达时差(TDOA)最大似然定位方法与基于统计学习的算法相结合的轨迹跟踪算法。该算法利用TDOA最大似然网格搜索法对目标进行多次单独定位,获得目标初始轨迹,然后应用统计学习算法对轨道进行学习和拟合,输出运动轨迹。仿真表明,同卡尔曼滤波器相比,该方法提供了更高的跟踪精度,当拟合点数达到300个点时,最终的跟踪精度同单次定位精度相比可提高一个数量级。

关键词：到达时差(TDOA) 运动目标跟踪精度卡尔曼滤波器统计学习

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采用群体统计学习的量子进化算法

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西安交通大学学报 2012年第2期46卷 51-58页

作者：钱洁郑建国东华大学旭日工商管理学院上海200051 湖北汽车工业学院经济管理学院湖北十堰442002

针对传统量子进化算法采用精英个体作为吸引子,存在种群学习范围窄、优秀基因易丢失的缺陷,提出了一种采用群体统计学习的量子进化算法.该算法抛弃了传统量子进化算法中的精英保留策略,通过截断、比例、竞赛选择等方式对进化过程中优秀... 详细信息

针对传统量子进化算法采用精英个体作为吸引子,存在种群学习范围窄、优秀基因易丢失的缺陷,提出了一种采用群体统计学习的量子进化算法.该算法抛弃了传统量子进化算法中的精英保留策略,通过截断、比例、竞赛选择等方式对进化过程中优秀群体统计分析后构建整个种群的吸引子,避免了以单一个体为单位的学习方式,能较为全面地从整个优秀种群学习知识,并保留群体的优秀基因信息.同时,吸引子每代更新,避免了采用精英保留策略易陷入局部极值的问题.通过测试实验表明,提出的算法搜索精度和效率提高,收敛速度更快,算法综合性能提高.

关键词：量子进化统计学习基因信息背包问题组合优化

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统计学习的认知神经机制及其与语言的关系

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心理科学进展 2020年第9期28卷 1525-1538页

作者：徐贵平范若琳金花暨南大学华文学院暨南大学应用语言学研究院广州510610 广东金融学院公共管理学院广州510521 教育部人文社会科学重点研究基地天津师范大学心理与行为研究院天津师范大学心理学部国民心理健康评估与促进协同创新中心天津300387

统计学习是指个体在连续刺激流中发现转移概率等统计规律的过程,在Saffran等(1996)的经典婴儿语音切分研究中首次被提出。大量研究证实了统计学习的普遍存在,近期学界开始关注统计学习的特异性及其对认知的影响,尤其是从学习过程及其特... 详细信息

统计学习是指个体在连续刺激流中发现转移概率等统计规律的过程,在Saffran等(1996)的经典婴儿语音切分研究中首次被提出。大量研究证实了统计学习的普遍存在,近期学界开始关注统计学习的特异性及其对认知的影响,尤其是从学习过程及其特异性两个方面阐述统计学习的认知神经机制并揭示其和语言的交互作用。未来应从脑和行为的多模态数据视角,丰富统计学习结果的行为和神经指标,考察不同类型统计学习过程的动态神经活动模式,建立统计学习行为和脑的关联,深化对统计学习认知神经机制的认识,在统计学习与语言交互作用的基础上,从成人二语学习切入结合音乐统计学习训练探讨促进语言学习的统计学习干预手段。

关键词：统计学习转移概率特异性语言多模态数据

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基于场景模型与统计学习的鲁棒行人检测算法

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自动化学报 2010年第4期36卷 499-508页

作者：杨涛李静潘泉张艳宁西北工业大学计算机学院陕西省语音与图像处理重点实验室西安710129 西安电子科技大学通信工程学院西安7100713 西北工业大学自动化学院西安710129

提出一种基于场景模型和统计学习的行人检测算法.针对训练行人检测器时面临的动态场景的复杂性和行人样本多样性等问题,通过背景建模,从场景的背景图像上提取有限的负样本用于训练,大幅度提高了分类器的检测率,同时降低了虚警;提出一种... 详细信息

提出一种基于场景模型和统计学习的行人检测算法.针对训练行人检测器时面临的动态场景的复杂性和行人样本多样性等问题,通过背景建模,从场景的背景图像上提取有限的负样本用于训练,大幅度提高了分类器的检测率,同时降低了虚警;提出一种快速弱分类器选择算法,根据正、负样本特征大小的分布和期望的检测率,直接求解特征大小的阈值范围,能够满足在线训练和更新检测器的要求;提出一种基于正样本错误率的训练算法,先根据正样本加权错误率选择弱分类器,快速提高检测率,在训练结束后调整最终分类器的加权系数,在保证检测率的同时尽可能降低虚警率.实验中构建了一个试验视频数据库和行人样本库,数据库包括雨、雪、阴影、季节变化、摄像机平移、旋转、缩放等情况,并设计实现了一个实时行人检测系统BMAT(Background modeling and Adaboost training),实验结果证明了算法的有效性.

关键词：行人检测背景建模统计学习智能视频监控

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基于统计学习的影像遗传学方法综述

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自动化学报 2018年第1期44卷 13-24页

作者：郝小可李蝉秀严景文沈理张道强南京航空航天大学计算机科学与技术学院印第安纳大学医学院美国印第安纳波利斯46202

近年来随着多模态神经影像技术和基因检测技术的发展,影像遗传学这一交叉学科的研究能够运用脑影像技术将人类大脑的结构与功能作为表型来评价基因对个体的影响,使得人们可以在脑的宏观结构上以更客观的测量手段理解基因对行为或精神疾... 详细信息

近年来随着多模态神经影像技术和基因检测技术的发展,影像遗传学这一交叉学科的研究能够运用脑影像技术将人类大脑的结构与功能作为表型来评价基因对个体的影响,使得人们可以在脑的宏观结构上以更客观的测量手段理解基因对行为或精神疾病的影响.而统计学习方法作为基于数据驱动的关联分析强有力工具,能够充分利用生物标志数据内在的结构信息构建模型来分析易感基因与大脑结构或者功能的相关性,从而更好地揭示脑认知行为或者相关疾病的产生机制.本文首先简要介绍了影像遗传学的研究背景和基本原理,然后回顾了单变量方法在影像遗传学研究中的应用,随后对基于多变量统计学习的基因–影像关联的研究思路和建模方法进行了归纳总结,最后对遗传影像学的未来研究发展方向进行了分析和展望.

关键词：影像遗传学统计学习结构化稀疏学习多变量分析关联分析

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基于统计学习分析多核间性能干扰

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软件学报 2013年第11期24卷 2558-2570页

作者：赵家程崔慧敏冯晓兵计算机体系结构国家重点实验室(中国科学院计算技术研究所) 北京100190 中国科学院大学计算机控制与工程学院北京100049

普遍认为,云计算和多核处理器将会统治计算领域的未来.但是,目前云计算数据中心的计算资源使用率非常低,其主要原因在于多核处理器上存在严重且不可预知的性能干扰.为了保证关键应用程序的QoS,只能禁止这些关键程序与其他程序共同运行,... 详细信息

普遍认为,云计算和多核处理器将会统治计算领域的未来.但是,目前云计算数据中心的计算资源使用率非常低,其主要原因在于多核处理器上存在严重且不可预知的性能干扰.为了保证关键应用程序的QoS,只能禁止这些关键程序与其他程序共同运行,导致了资源的过度分配.为了提高数据中心的利用率,分析多核间的性能干扰成为一个关键的问题.观察到程序遭受的核间性能干扰可以表示为内存子系统总压力的线性分段函数,而与构成压力的具体应用程序无关.以此观察为基础,提出了一种基于统计学习的多核间性能干扰分析方法,使用主成分线性回归的方法获得干扰模型,可以精确且定量地预测任意程序由于内存子系统资源竞争导致的性能下降.实验结果表明,平均预测误差仅为1.1%.

关键词：云计算多核核间性能干扰统计学习主成分分析线性回归

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基于统计学习的振动信号监测技术研究

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中国机械工程 2006年第S2期17卷 153-156页

作者：王典洪华遵刘成中国地质大学(武汉) 武汉430074 深圳市创为实技术发展有限公司深圳518057

介绍了一种集报警监测、统计学习以及历史数据存储为一体的灵敏监测技术。通过对历史数据的统计学习,该项技术能够自动确定各分频报警阈值,并在报警事件发生时触发存储机制,捕捉故障数据。此技术在在线状态监测系统S8000中发挥了相当重... 详细信息

介绍了一种集报警监测、统计学习以及历史数据存储为一体的灵敏监测技术。通过对历史数据的统计学习,该项技术能够自动确定各分频报警阈值,并在报警事件发生时触发存储机制,捕捉故障数据。此技术在在线状态监测系统S8000中发挥了相当重要的作用。

关键词：旋转机械状态监测统计学习灵敏监测故障诊断

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一种基于统计学习理论的最小生成树图像分割准则

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武汉大学学报（信息科学版） 2017年第7期42卷 877-883页

作者：王平魏征崔卫红林志勇国家海洋局南海规划与环境研究院广东广州510300 武汉大学遥感信息工程学院湖北武汉430079

根据基于区域增长的面向对象图像分割的本质特点,将统计学习理论与最小生成树算法相结合,提出了一种基于统计学习理论的最小生成树图像分割准则。将该图像分割准则应用于多种遥感影像数据进行分割实验,其结果表明基于统计学习理论的最... 详细信息

根据基于区域增长的面向对象图像分割的本质特点,将统计学习理论与最小生成树算法相结合,提出了一种基于统计学习理论的最小生成树图像分割准则。将该图像分割准则应用于多种遥感影像数据进行分割实验,其结果表明基于统计学习理论的最小生成树图像分割准则能通过简便的参数设置,即可以较好地实现不同尺度目标的图像分割,同时又能对纹理区域进行有效分割,能获得良好的区域边界和较好的抗噪声性能,并在海岸带大比例尺无人机正射影像的图像分割实践中得到了较好验证。

关键词：统计学习最小生成树图像分割准则

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统计学习理论及其在信息检索中的应用

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作者：兰艳艳中国科学院研究生院

学位级别：博士

随着互联网信息的快速增长，搜索引擎和信息检索技术成为人们获取信息的有效工具。在搜索引擎背后，则是一系列排序算法在起作用。其中最重要的一类方法是学习排序算法，也就是使用统计机器学习的方法，输出一个排序模型，用其对网页进... 详细信息

随着互联网信息的快速增长，搜索引擎和信息检索技术成为人们获取信息的有效工具。在搜索引擎背后，则是一系列排序算法在起作用。其中最重要的一类方法是学习排序算法，也就是使用统计机器学习的方法，输出一个排序模型，用其对网页进行排序。统计学习理论就是从本质上研究统计机器学习的理论框架，以及探讨学习算法的性能的研究课题。学习排序问题在近年来，已经成为机器学习和网络搜索领域非常重要的一个研究课题，然而关于它的理论研究却仅有少数工作，究其原因，是因为，排序问题要比传统的分类问题或者回归问题更加复杂，从而导致传统的统计学习理论无法直接应用。这就对创新和发展统计学习理论提出了更高的要求。本文立足于实际需求，根据学习排序问题的内在特征，提出了学习排序问题的理论框架，并在该框架下研究了推广性和一致性的统计学习理论问题，创新并发展了传统的统计学习理论，开启了一个新的理论分支，统计排序理论。\n 首先，我们发掘了学习排序问题的本质特征--查询词，创新的提出了两层的统计学习模型，将查询词看作外层独立同分布的随机变量，将文档看作是内层依赖于查询词的条件独立同分布的随机变量，从而自然的将查询词纳入到了学习排序问题的框架中，并很好的描述了学习排序问题的三种方法，单点型，点对型和列表型算法。在该框架下，我们定义了查询词级别损失和查询词级别风险，首次实现了学习目标与评价准则的一致性。\n 其次，我们在该框架下，研究了学习排序算法的推广性问题。对于单点型和点对型排序算法，我们提出了查询词级别稳定性的概念，给出了一个一般的查询词级别的泛化界，我们利用该结果对信息检索中经典算法Ranking SVM和新兴算法IRSVM进行了对比，对经典算法RankBoost和其变种算法进行了分析，并使用试验验证了我们的理论结果；对于列表型排序算法，我们使用统计中的Rademacher Average理论，给出了一个一般性的泛化界，并对三种现实中常用的列表型排序算法ListMLE，ListNet和RankCosine进行了讨论。这些结果不仅可以对算法进行理论分析，同时也为改进已有算法和设计新算法提供了理论指导。\n 再次，我们研究了学习排序方法的一致性问题。我们给出了学习排序问题的真实损失，讨论了最优排序的存在唯一性条件，并给出了学习排序方法一致性的一个充分条件。我们的结果比以前的工作更加广泛和一般，并且可以涵盖以前在分类问题中得到的一些结果，从内在揭示了排序问题与分类问题的关系。

关键词：机器学习统计学习学习排序网络搜索引擎信息检索一致性

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