检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机与现代化 2021年第12期 58-64,71页

作者：陈勋豪杨莹黄俊茹孙玉宝南京信息工程大学江苏省大数据分析技术重点实验室江苏南京210044

视频快照压缩感知基于压缩感知理论,仅在一次曝光过程中将多帧画面投影至二维快照测量,进而实现高速成像。为了从二维快照测量信号恢复出原视频信号,经典的重建算法基于视频的稀疏性先验进行迭代优化求解,但重建质量较低,且耗时过长。... 详细信息

视频快照压缩感知基于压缩感知理论,仅在一次曝光过程中将多帧画面投影至二维快照测量,进而实现高速成像。为了从二维快照测量信号恢复出原视频信号,经典的重建算法基于视频的稀疏性先验进行迭代优化求解,但重建质量较低,且耗时过长。深度学习因优异的学习能力而受到广泛关注,基于深度学习的视频快照压缩重建方法也得到关注,但现有深度方法缺乏对于时空特征的有效表达,重建质量仍有待进一步提高。本文提出视频快照压缩感知重建的多尺度融合重构网络(MSF-Net),该网络从横向的卷积深度和纵向的分辨率2个维度展开,分辨率维度利用三维卷积进行不同尺度的视频特征的提取,横向维度利用伪三维卷积残差模块对同分辨率尺度的特征图进行层级提取,并通过不同尺度下的特征交叉融合来学习视频的时空特征。实验结果表明,本文方法能够同时提升重建质量与重建速度。

关键词：视频快照压缩感知深度学习多尺度融合

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智能水产养殖无人船系统的设计与实现

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计算机工程与设计 2020年第8期41卷 2352-2359页

作者：申晓宁游璇黄遥华昭杰蒋星宇南京信息工程大学自动化学院江苏省大气环境与装备技术协同创新中心江苏省大数据分析技术重点实验室江苏南京210044

为改善传统水产养殖系统的不足,促进水产养殖科学化、信息化和现代化发展,提出一种模块化的智能水产养殖无人船系统,搭载定位器、传感器、图像采集装置、采样与投放装置,结合4G通信、云计算等技术,完成巡航和避障、水质检测、水面异物... 详细信息

为改善传统水产养殖系统的不足,促进水产养殖科学化、信息化和现代化发展,提出一种模块化的智能水产养殖无人船系统,搭载定位器、传感器、图像采集装置、采样与投放装置,结合4G通信、云计算等技术,完成巡航和避障、水质检测、水面异物检测、远程控制水样采集和物料投放等任务,设计客户端软件显示无人船路线、水质检测实时数据和水面图像,通过云端保存数据。以基于最近邻策略的改进禁忌搜索算法和Mask R-CNN网络为核心实现无人船的路径规划和自主巡航,提高航行效率和精度。实验结果表明,该无人船能精准航行,对养殖环境进行实时监控,有效地收集并保存数据,为生产和科研提供了有价值的信息。

关键词：水产养殖无人船水质监测路径规划图像采集云服务器采样与投放

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基于近似牛顿法的分布式卷积神经网络训练

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计算机科学 2019年第7期46卷 180-185页

作者：王雅慧刘博袁晓彤南京信息工程大学信息与控制学院南京210044 江苏省大数据分析技术重点实验室南京210044 罗格斯大学计算机科学学院新泽西州08854

大多数机器学习问题可以最终归结为最优化问题(模型学习)。它主要运用数学方法研究各种问题的优化途径及方案,在科学计算和工程分析中起着越来越重要的作用。随着深度网络的快速发展,数据和参数规模也日益增长。尽管近些年来GPU硬件、... 详细信息

大多数机器学习问题可以最终归结为最优化问题(模型学习)。它主要运用数学方法研究各种问题的优化途径及方案,在科学计算和工程分析中起着越来越重要的作用。随着深度网络的快速发展,数据和参数规模也日益增长。尽管近些年来GPU硬件、网络架构和训练方法均取得了重大的进步,但单一计算机仍然很难在大型数据集上高效地训练深度网络模型,分布式近似牛顿法作为解决这一问题的有效方法之一被引入到分布式神经网络的研究中。分布式近似牛顿法将总体样本平均分布到多台计算机,减少了每台计算机所需处理的数据量,使计算机之间互相通信,共同协作完成训练任务。文中提出了基于近似牛顿法的分布式深度学习,在相同的网络中利用分布式近似牛顿法训练,随着GPU数目呈2的指数次幂增加,训练时间呈近乎2的指数次幂减少。这与研究的最终目的一致,即在保证估计精度的前提下,利用现有分布式框架实现近似牛顿法,分布式训练神经网络,从而提升训练效率。

关键词：最优化问题近似牛顿法分布式框架神经网络

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基于全局和局部特征融合的车型识别

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计算机工程与设计 2016年第4期37卷 1051-1055页

作者：金炎孙伟唐慧强张小瑞陈胜南京信息工程大学信息与控制学院江苏南京210044 南京信息工程大学江苏省大数据分析技术重点实验室江苏南京210044 南京信息工程大学计算机与软件学院江苏南京210044

针对车型识别中计算时间过长、识别精度低的问题,提出基于整体与局部特征融合的车型识别方法。利用Sobel算子、Gabor滤波器组分别提取车辆的整体特征以及局部特征,结合灰关联分析对维数较高的局部特征进行优化;为减少稀疏表示中字典维... 详细信息

针对车型识别中计算时间过长、识别精度低的问题,提出基于整体与局部特征融合的车型识别方法。利用Sobel算子、Gabor滤波器组分别提取车辆的整体特征以及局部特征,结合灰关联分析对维数较高的局部特征进行优化;为减少稀疏表示中字典维度过高带来的计算耗时问题,提出双层串行分类策略,第一层中以整体特征为依据对车型进行粗略划分,第二层中以局部特征为依据实现最终的车型辨识。实验结果表明,该方法能有效提高车型识别的正确率,减少高维特征带来的计算时间消耗。

关键词： Sobel算子 Gabor滤波器灰关联分析稀疏表示车型辨识

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基于离散混合蛙跳算法的地震应急物资调度

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系统仿真学报 2024年第1期36卷 97-109页

作者：申晓宁葛忠佩姚铖滨宋丽妍王玉芳南京信息工程大学自动化学院江苏南京210044 江苏省大气环境与装备技术协同创新中心江苏南京210044 江苏省大数据分析技术重点实验室江苏南京210044 广东省类脑智能计算重点实验室(南方科技大学) 广东深圳518055

建立震后应急物资调度数学模型。该模型根据各灾区的受灾情况评估其救援紧急程度,并设计一种需求拆分供应的运输机制,提高车辆的利用效率。为求解该模型,提出一种多源信息学习的离散混合蛙跳算法。所提算法引入多种信息源以扩展算法的... 详细信息

建立震后应急物资调度数学模型。该模型根据各灾区的受灾情况评估其救援紧急程度,并设计一种需求拆分供应的运输机制,提高车辆的利用效率。为求解该模型,提出一种多源信息学习的离散混合蛙跳算法。所提算法引入多种信息源以扩展算法的搜索方向,降低种群的同化速度。同时,让子组最差个体学习种群中的有效信息,提高算法的收敛精度。实验结果表明,所提算法能够搜索到精度更优的调度方案,对问题规模具有良好的可扩展性。

关键词：应急物资调度混合蛙跳算法灾区紧急程度需求拆分供应车辆路径问题

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面向方面级情感分析的加权依存树卷积网络

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中文信息学报 2022年第5期36卷 125-132页

作者：杨春霞宋金剑姚思诚南京信息工程大学自动化学院江苏南京210044 江苏省大数据分析技术重点实验室江苏南京210044 江苏省大气环境与装备技术协同创新中心江苏南京210044

面向方面级情感分析,现有基于规则的依存树修剪方法存在删除部分有用信息的问题。另外,如何利用图卷积网络获取图结构中丰富的全局信息也是现阶段面临的一个重要问题。针对第一个问题,该文通过多头注意力机制自动学习如何有选择地关注... 详细信息

面向方面级情感分析,现有基于规则的依存树修剪方法存在删除部分有用信息的问题。另外,如何利用图卷积网络获取图结构中丰富的全局信息也是现阶段面临的一个重要问题。针对第一个问题,该文通过多头注意力机制自动学习如何有选择地关注对分类任务有用的结构信息,将原始依存树转变为完全连接的边加权图。针对第二个问题,该文将紧密连接引入图卷积网络中,使图卷积网络能够捕捉丰富的局部和全局信息。三个公开数据集上的实验结果表明,该文模型相比基线模型其准确率和F_(1)值均有提升。

关键词：依存树多头注意力紧密连接图卷积网络

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基于深度极限学习机的卫星云图云量计算

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计算机科学 2018年第4期45卷 227-232页

作者：翁理国孔维斌夏旻仇学飞南京信息工程大学江苏省大气环境与装备技术协同创新中心南京210044 南京信息工程大学江苏省大数据分析重点实验室南京210044

卫星云图云量计算是卫星气象应用的基础,现阶段对其的研究未能充分利用卫星云图的特征,导致云检测及云量计算的效果不好。针对该问题,利用多层神经网络进行卫星云图的特征提取,并通过大量实验寻找到最优的深度学习的网络结构。基于度极... 详细信息

卫星云图云量计算是卫星气象应用的基础,现阶段对其的研究未能充分利用卫星云图的特征,导致云检测及云量计算的效果不好。针对该问题,利用多层神经网络进行卫星云图的特征提取,并通过大量实验寻找到最优的深度学习的网络结构。基于度极限学习机对卫星云图的云进行检测和分类,再利用"空间相关法"计算云图中的总云量。实验结果表明,基于传统极限学习机的深度极限学习机能够充分提取云图的特征,在进行云分类时能够较清晰地区分厚云和薄云间的界限。相比于传统阈值法、极限学习机模型以及卷积神经网络,深度极限学习机的云识别率以及云量计算准确率更高,且所提方法比卷积神经网络的效率更高。

关键词：云量计算深度极限学习机云检测空间相关法卫星图像

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基于标签平滑正则化的行人重识别研究

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电脑知识与技术 2019年第3Z期15卷 150-152,162页

作者：倪旭南京信息工程大学江苏省大数据分析技术重点实验室江苏南京210044

文章采用一种标签平滑正则化方法,分别把该方法应用到交叉熵损失函数和中心损失函数(center loss)中,实验结果表明,在Market1501,CUHK03,Dukemtmc-reID行人重识别数据集上,利用该算法可以有效防止模型过拟合,提高模型的泛化能力,提高行... 详细信息

文章采用一种标签平滑正则化方法,分别把该方法应用到交叉熵损失函数和中心损失函数(center loss)中,实验结果表明,在Market1501,CUHK03,Dukemtmc-reID行人重识别数据集上,利用该算法可以有效防止模型过拟合,提高模型的泛化能力,提高行人重识别率。

关键词：行人重识别标签平滑正则化 CMC center loss ResNet50

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基于全局信息优化的USV-VIO算法

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控制工程 2024年

作者：孟晓晴葛泉波黄岩军南京信息工程大学计算机学院南京信息工程大学自动化学院江苏省大数据分析技术重点实验室大气环境与装备技术协同创新中心同济大学汽车学院

为解决水面反射和光照等因素造成的视觉特征稀少致使USV(Unmanned Surface Vehicles)定位精度和定位稳定性下降的问题，研究提出了一种基于全局信息优化的USV-VIO(Visual-Inertial Odometry)算法。该算法通过设计一种自适应多角度匹配... 详细信息

为解决水面反射和光照等因素造成的视觉特征稀少致使USV(Unmanned Surface Vehicles)定位精度和定位稳定性下降的问题，研究提出了一种基于全局信息优化的USV-VIO(Visual-Inertial Odometry)算法。该算法通过设计一种自适应多角度匹配点提纯方法，有效消除光照影响下的特征点误匹配，并通过基于RANSAC(Random Sample Consensus)优化的视觉位姿计算方法降低计算复杂度，提高系统实时性，此外，结合直接法和五点法的视觉惯导联合初始化算法保证了系统在特征匹配稀疏场景下的稳定性，最后设计基于非关键帧的视觉惯导融合定位方法优化惯导数据，通过提高预积分精确度，实现定位精度提升。实验结果表明，该算法在多组EuRoc公开数据集和现场采集的USV航行数据集中表现出更好的适应性和定位精度，有效提升了水面场景下的系统性能。

关键词：多传感器融合运动估计组合导航非线性优化

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基于深度BLSTM和分类元数据的自定义情感分类

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小型微型计算机系统 2020年第9期41卷 1853-1857页

作者：杨春霞李欣栩瞿涛秦家鹏南京信息工程大学自动化学院南京210044 江苏省大数据分析技术重点实验室南京210044 江苏省大气环境与装备技术协同创新中心南京210044

在传统的情感分类任务中,存在无法有效捕捉文本深层特征的问题,同时也存在不考虑如用户信息和产品信息等分类元数据而直接进行粗糙建模的问题.针对第一个问题,本文首先通过深度BLSTM(DBLSTM)来识别上下文词义联系和获取文本深层特征;其... 详细信息

在传统的情感分类任务中,存在无法有效捕捉文本深层特征的问题,同时也存在不考虑如用户信息和产品信息等分类元数据而直接进行粗糙建模的问题.针对第一个问题,本文首先通过深度BLSTM(DBLSTM)来识别上下文词义联系和获取文本深层特征;其次利用自注意力机制网络层捕获文本中重要的特征.针对第二个问题,本文融合分类元数据自定义分类器,该分类器利用上下文感知注意力为分类元数据配制特定参数,这使得分类器可以参考文本中存在的不同分类元数据来对网络层提取到的特征做出综合评价分类.在Yelp2013、Yelp2014、IMDB等三个数据集上测试,实验结果显示,本文构建的模型与现有的多个基线情感分类模型相比效果均有一定的提高.

关键词：情感分类文本特征提取注意力机制分类元数据深度BLSTM

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