检索结果-内蒙古大学图书馆

控制与决策 2017年第9期32卷 1635-1641页

作者：韩红桂林征来乔俊飞北京工业大学电子信息与控制工程学院北京100124 北京工业大学计算智能与智能系统北京市重点实验室北京100124

为了提高模糊神经网络(FNN)的收敛速度和泛化能力,提出一种基于混合梯度下降算法(HG)的模糊神经网络(HG-FNN).HG-FNN通过设计FNN参数调整过程的自适应学习率,利用链式法则获取FNN参数学习过程的梯度,在实现FNN参数自校正的同时,给出HG-... 详细信息

为了提高模糊神经网络(FNN)的收敛速度和泛化能力,提出一种基于混合梯度下降算法(HG)的模糊神经网络(HG-FNN).HG-FNN通过设计FNN参数调整过程的自适应学习率,利用链式法则获取FNN参数学习过程的梯度,在实现FNN参数自校正的同时,给出HG-FNN的收敛性证明,保证HG-FNN的收敛速度和泛化能力.最后,将所设计的HG-FNN应用于非线性系统建模与污水处理过程关键水质参数预测,实验比较结果显示,HG-FNN不仅具有较快的收敛速度,而且具有较好的泛化能力.

关键词：模糊神经网络混合梯度自适应学习率非线性系统建模

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于集合覆盖的Wp方法测试集约简方法

引用

北京工业大学学报 2016年第9期42卷 1332-1337页

作者：崔玲张建标公备吴丽影北京工业大学计算机学院北京100124 北京工业大学可信计算北京市重点实验室北京100124 北京工业大学信息安全等级保护关键技术国家工程实验室北京100124

为了提高测试效率,提出一种基于集合覆盖的测试集约简方法.该方法对有限状态机(finite state machine,FSM)模型中经典的测试生成算法Wp方法(部分W方法)所生成的测试集进行冗余约简.通过分析Wp方法的特点,找出测试序列之间包含关系的规律... 详细信息

为了提高测试效率,提出一种基于集合覆盖的测试集约简方法.该方法对有限状态机(finite state machine,FSM)模型中经典的测试生成算法Wp方法(部分W方法)所生成的测试集进行冗余约简.通过分析Wp方法的特点,找出测试序列之间包含关系的规律,删除冗余的测试用例.理论分析和实验结果表明:该方法能够有效约简测试集,并且不改变故障检测能力.

关键词：有限状态机(FSM) Wp方法集合覆盖约简

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

乳腺近红外光谱断层成像系统研究进展

引用

中国激光 2024年第9期51卷 143-159页

作者：魏承朴冯金超栗雅轩胡婷孙中华贾克斌李哲北京工业大学信息学部计算智能与智能系统北京市重点实验室北京100124 先进信息网络北京实验室北京100876

近红外光谱断层成像是一种可以获得乳腺组织内部光学特性,弥补传统乳腺影像学检查方法的不足,具有无创无辐射、高特异性等特性,在乳腺成像中有重要应用价值的光学成像技术。近红外光谱断层成像系统对该技术在乳腺疾病临床诊断中的应用... 详细信息

近红外光谱断层成像是一种可以获得乳腺组织内部光学特性,弥补传统乳腺影像学检查方法的不足,具有无创无辐射、高特异性等特性,在乳腺成像中有重要应用价值的光学成像技术。近红外光谱断层成像系统对该技术在乳腺疾病临床诊断中的应用起着重要的作用。然而,近红外光谱断层成像系统的空间分辨率低,限制了其在乳腺成像中的应用。将连续波模式与频域或时域测量模式相结合,并融合临床用的数字乳腺断层摄影、超声或核磁共振成像等技术有助于解决上述问题。先对近红外光谱断层成像系统的测量模式、多模态系统和多模态融合技术进行梳理、对比,然后介绍了该技术在乳腺成像中的最新应用,进一步讨论了乳腺近红外光谱断层成像系统未来的发展方向。

关键词：成像系统生物光学近红外光谱断层成像乳腺成像多模态

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于近似消息传递的切伦科夫激发的荧光扫描断层重建

引用

中国激光 2020年第2期47卷 317-324页

作者：冯金超常迪李哲孙中华贾克斌北京工业大学信息学部计算智能与智能系统北京市重点实验室北京100124 北京先进信息网络实验室北京100124

切伦科夫激发的荧光扫描成像(CELSI)作为一种新兴分子成像技术,具有空间分辨率高和成像深度深的优点,在监测放疗过程中肿瘤的生理变化方面具有巨大潜力。前期工作基于Tikhonov方法成功实现了CELSI断层成像,但该方法无法对位置深度超过3... 详细信息

切伦科夫激发的荧光扫描成像(CELSI)作为一种新兴分子成像技术,具有空间分辨率高和成像深度深的优点,在监测放疗过程中肿瘤的生理变化方面具有巨大潜力。前期工作基于Tikhonov方法成功实现了CELSI断层成像,但该方法无法对位置深度超过3 cm或低对比度的荧光目标进行准确重建。为克服这一问题,提出了一种基于近似信息传递算法的断层CELSI稀疏重建方法。为说明该算法的优点,将其与传统的Tikhonov正则化算法以及3种基于稀疏的重建算法进行比较。实验结果表明,就均方误差和对比噪声比而言,本文算法可以获得最优的重建结果。

关键词：医用光学图像重建技术切伦科夫激发的荧光扫描成像断层成像近似消息传递稀疏重建

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于TG–LSTM神经网络的非完整时间序列预测

引用

控制理论与应用 2022年第5期39卷 867-878页

作者：陈中林杨翠丽乔俊飞北京工业大学信息学部计算智能与智能系统北京市重点实验室智能环保北京实验室北京市人工智能研究院北京100124

针对传统模型对含数据缺失的非完整时间序列预测精度不高的问题,利用长短期记忆(LSTM)神经网络强大的时序建模能力,提出一种带时间门的长短期记忆(TG-LSTM)神经网络.首先,提出一种能同时对输入值在线估计和输出值实时预测的TG-LSTM单元... 详细信息

针对传统模型对含数据缺失的非完整时间序列预测精度不高的问题,利用长短期记忆(LSTM)神经网络强大的时序建模能力,提出一种带时间门的长短期记忆(TG-LSTM)神经网络.首先,提出一种能同时对输入值在线估计和输出值实时预测的TG-LSTM单元结构;其次,基于TG-LSTM结构设计一种网络的前向传播算法,实现输入填补和输出预测同步进行;然后,建立TG-LSTM神经网络的学习算法来对输入填补和输出预测任务整体训练;最后,通过在Mackey-glass基准数据集,月平均气温数据集和污水处理出水氨氮预测中的实验结果表明:与传统方法相比,TG-LSTM神经网络模型能以更高精度对非完整时间序列进行填补和预测.

关键词：数据缺失非完整时间序列长短期记忆神经网络前向传播算法学习算法

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于迭代优化展开的Cherenkov激发的荧光扫描成像重建算法

引用

中国激光 2023年第15期50卷 50-60页

作者：耿梦凡张虎李哲胡婷贾克斌孙中华冯金超北京工业大学信息学部计算智能与智能系统北京市重点实验室北京100124 先进信息网络北京实验室北京100124

Cherenkov激发的荧光扫描成像(CELSI)是一种新型的光学成像技术,为监测体内恶性肿瘤的生物学特性提供了一种手段.为提高CELSI图像重建质量,本文提出了一种基于迭代优化展开的深度学习图像重建算法——ADMM-Net.在该算法中,交替方向乘子... 详细信息

Cherenkov激发的荧光扫描成像(CELSI)是一种新型的光学成像技术,为监测体内恶性肿瘤的生物学特性提供了一种手段.为提高CELSI图像重建质量,本文提出了一种基于迭代优化展开的深度学习图像重建算法——ADMM-Net.在该算法中,交替方向乘子法(ADMM)与卷积神经网络(CNN)相结合组成一个深度网络,网络中的所有参数通过端到端训练进行学习.实验结果表明:该算法可以有效提升重建图像的质量.当网络层数为5时,该算法重建的单荧光目标图像的平均峰值信噪比和结构相似性值分别可达到33.75dB和0.86.该算法不仅可以分辨出边沿距离最小为2 mm的双荧光目标,而且在多荧光目标和不同荧光量子产额比率下表现出了良好的泛化能力.

关键词：医用光学生物技术 Cherenkov激发的荧光扫描成像图像重建技术交替方向乘子法深度学习优化展开

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于Unet的切连科夫激发的荧光扫描断层重建

引用

中国激光 2021年第17期48卷 123-134页

作者：张文倩冯金超李哲孙中华贾克斌北京工业大学信息学部计算智能与智能系统北京市重点实验室北京100124 先进信息网络北京实验室北京100124

切连科夫激发的荧光扫描成像(CELSI)是一种新兴的成像技术,在生物医学领域有着广阔的应用前景。本课题组前期分别基于Tikhonov正则化和稀疏正则化实现了CELSI断层成像,但重建图像的质量仍有待提高。基于此,本文提出了一种基于Unet的图... 详细信息

切连科夫激发的荧光扫描成像(CELSI)是一种新兴的成像技术,在生物医学领域有着广阔的应用前景。本课题组前期分别基于Tikhonov正则化和稀疏正则化实现了CELSI断层成像,但重建图像的质量仍有待提高。基于此,本文提出了一种基于Unet的图像后处理算法。该算法将Tikhonov方法只迭代一次得到的低质量图像作为Unet网络的输入,通过网络学习对重建的图像进行一定的修正,以进一步提高重建图像的质量。实验结果表明,所提算法可以提高计算效率,而且当荧光目标在深度50 mm处时重建图像的峰值信噪比和结构相似度分别能达到28 dB和0.92。所提算法基于单荧光目标数据集训练的网络模型能够较好地重建出多荧光目标,表明了该算法具有较好的泛化能力。

关键词：医用光学切连科夫激发的荧光扫描成像断层成像 Tikhonov正则化 Unet神经网络

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于小波域的深度残差网络图像超分辨率算法

引用

软件学报 2019年第4期30卷 941-953页

作者：段立娟武春丽恩擎乔元华张韵东陈军成北京工业大学信息学部北京100124 可信计算北京市重点实验室北京100124 信息安全等级保护关键技术国家工程实验室北京100124 北京工业大学应用数理学院北京100124 数字多媒体芯片技术国家重点实验室(北京中星微电子有限公司) 北京100191

单幅图像超分辨率(SISR)是指从一张低分辨率图像重建高分辨率图像.传统的神经网络方法通常在图像的空间域进行超分辨率重构,但这些方法常在重构过程中忽略重要的细节.鉴于小波变换能够将图像内容的"粗略"和"细节"... 详细信息

单幅图像超分辨率(SISR)是指从一张低分辨率图像重建高分辨率图像.传统的神经网络方法通常在图像的空间域进行超分辨率重构,但这些方法常在重构过程中忽略重要的细节.鉴于小波变换能够将图像内容的"粗略"和"细节"特征进行分离,提出一种基于小波域的深度残差网络(DRWSR).不同于其他传统的卷积神经网络直接推导高分辨率图像(HR),该方法采用多阶段学习策略,首先推理出高分辨率图像对应的小波系数,然后重建超分辨率图像(SR).为了获取更多的信息,该方法采用一种残差嵌套残差的灵活可扩展的深度神经网络.此外,提出的神经网络模型采用结合图像空域与小波域的损失函数进行优化求解.所提出的方法在Set5、Set14、BSD100、Urban100等数据集上进行实验,实验结果表明,该方法的视觉效果和峰值信噪比(PSNR)均优于相关的图像超分辨率方法.

关键词：单幅图像超分辨率小波变换卷积神经网络残差块

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于特征聚类和等距映射的无监督特征选择算法

引用

北京工业大学学报 2024年第3期50卷 325-332页

作者：段立娟郭亚静解晨瑶张文博北京工业大学信息学部北京100124 可信计算北京市重点实验室北京100124 信息安全等级保护关键技术国家工程实验室北京100124

为了提高无标签场景下特征选择的准确率和稳定性,提出一种基于特征聚类和等距映射的无监督特征选择算法。特征聚类将相似性较高的特征聚成一类,然后结合等距映射和稀疏系数矩阵定义新的特征得分计量函数。该函数对各特征簇中的特征进行... 详细信息

为了提高无标签场景下特征选择的准确率和稳定性,提出一种基于特征聚类和等距映射的无监督特征选择算法。特征聚类将相似性较高的特征聚成一类,然后结合等距映射和稀疏系数矩阵定义新的特征得分计量函数。该函数对各特征簇中的特征进行打分,选择出每个类簇中得分最高的代表特征,构成特征子集。在14个广泛应用的数据集上的实验结果表明:本文所提算法能够选择出具有强分类能力的特征,且算法具有很强的泛化性。

关键词：特征选择方法多源数据集高维特征无标签场景特征聚类等距映射

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于萤火虫算法的脑效应连接网络学习方法

引用

哈尔滨工业大学学报 2019年第5期51卷 76-84页

作者：纪子龙冀俊忠刘金铎杨翠翠北京工业大学信息学部计算机学院多媒体与智能软件技术北京市重点实验室北京100124

脑效应连接网络学习是人脑连接组研究的一个重要研究课题,准确识别脑效应连接网络对于脑疾病的早期诊断以及病理研究具有重要意义.本文将萤火虫算法与贝叶斯网相结合,提出了一种带有繁殖机制的脑效应连接网络萤火虫学习方法.新方法使用K... 详细信息

脑效应连接网络学习是人脑连接组研究的一个重要研究课题,准确识别脑效应连接网络对于脑疾病的早期诊断以及病理研究具有重要意义.本文将萤火虫算法与贝叶斯网相结合,提出了一种带有繁殖机制的脑效应连接网络萤火虫学习方法.新方法使用K2评分作为目标函数来衡量萤火虫个体的绝对亮度,利用萤火虫种群的寻优来完成脑效应连接网络的学习,并利用繁殖机制对种群实施进一步的优化.首先将一种仅含少数边的脑效应连接网络表示成一个萤火虫个体,并通过萤火虫个体的定向移动操作以及随机移动操作逐步构建脑效应连接网络;然后每经过一定代数的寻优后,萤火虫种群执行一次繁殖过程,以优化效应连接网络的质量.最后,当算法收敛时,将萤火虫种群中绝对亮度最高个体所代表的网络结构作为学习到的最优脑效应连接网络.在多组模拟数据集上的实验结果验证了新算法中繁殖机制的有效性,且与其它算法相比,新算法具有明显优势.在真实数据上的实验也表明了算法的潜在实用性.

关键词：脑网络脑效应连接网络贝叶斯网萤火虫算法繁殖机制

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：

通借通还

建议与咨询 留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

请选择保存的检索档案： 新增检索档案 确定 取消

请选择收藏分类： 新增自定义分类 确定 取消

通借通还

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：