检索结果-内蒙古大学图书馆

四川大学学报（医学版） 2021年第2期52卷 279-285页

作者：徐春燕谢嘉伟杨春霞蒋燕妮张智弘徐军江苏省大数据分析技术重点实验室南京信息工程大学自动化学院南京210044 江苏省人民医院影像科南京210029 江苏省人民医院病理科南京210029

目的利用深度学习的方法对乳腺癌患者接受新辅助化疗(NAC)前的穿刺切片进行肿瘤区域和细胞核的自动分割,提取肿瘤区域细胞群特征,从而对乳腺癌NAC病理缓解程度进行预测。方法收集在江苏省人民医院接受NAC治疗前的68位乳腺癌患者的术前穿... 详细信息

目的利用深度学习的方法对乳腺癌患者接受新辅助化疗(NAC)前的穿刺切片进行肿瘤区域和细胞核的自动分割,提取肿瘤区域细胞群特征,从而对乳腺癌NAC病理缓解程度进行预测。方法收集在江苏省人民医院接受NAC治疗前的68位乳腺癌患者的术前穿刺HE染色切片,两位病理医生对其中12张穿刺切片进行了肿瘤区域的标记,其中8张作为训练集,4张作为测试集,剩余的56张由训练好的肿瘤区分割模型进行肿瘤分割。运用UNet++建立分割模型,分别对乳腺癌病理穿刺切片肿瘤区域和细胞核进行自动分割;然后,根据自动分割的肿瘤区域内细胞核,构建肿瘤内细胞层次的特征;最后运用特征选择方法选择有效的特征,通过五折交叉验证训练分类器模型预测NAC的病理缓解程度的高低。结果基于68位患者的病理穿刺切片进行预测,最大相关最小冗余(m RMR)的特征选择方法筛选出的10个维度特征和随机森林(RF)分类器结合训练的模型预测结果的准确率最高,准确率达到82.35%,曲线下面积(AUC)值达到0.9082。结论本模型能够在切片病理图像上自动分割肿瘤区域和细胞核,构建的肿瘤区域细胞核群的特征能够预测患者对NAC的病理缓解程度,方法可靠且可重复性较高,同时发现肿瘤区域细胞核纹理特征在预测中效果较好,进一步证实了肿瘤区域细胞核群对疗效预测具有重要意义。

关键词：病理穿刺切片乳腺癌新辅助化疗病理完全缓解 UNet++网络机器学习

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基于Adam局部优化的分布式近似牛顿深度学习模型训练

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计算机应用与软件 2021年第10期38卷 278-283页

作者：毕常遥袁晓彤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

分布式学习是减轻现代机器学习系统中不断增加的数据和模型规模压力的有效工具之一。DANE算法是一种近似牛顿方法,已被广泛应用于通信高效的分布式机器学习。其具有收敛速度快且无须计算Hessian矩阵逆的优点,从而可以在高维情况下显著... 详细信息

分布式学习是减轻现代机器学习系统中不断增加的数据和模型规模压力的有效工具之一。DANE算法是一种近似牛顿方法,已被广泛应用于通信高效的分布式机器学习。其具有收敛速度快且无须计算Hessian矩阵逆的优点,从而可以在高维情况下显著减少通信和计算开销。为了进一步提高计算效率,就需要研究如何加快DANE的局部优化。选择使用最流行的自适应梯度优化算法Adam取代常用的随机梯度下降法来求解DANE的局部单机子优化问题是一种可行的方法。实验表明,基于Adam的优化在收敛速度上可以明显快于原始的基于SGD的实现,且几乎不会牺牲模型泛化性能。

关键词：深度学习近似牛顿法分布式优化 Adam算法随机抽样

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基于分组学习粒子群算法的众包软件项目调度

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计算机集成制造系统 2024年第6期30卷 2056-2068页

作者：申晓宁徐继勇姚铖滨宋丽妍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 南方科技大学广东省类脑智能计算重点实验室广东深圳518055

为解决众包软件项目调度问题中的开发者选择、任务分配和投入度确定3个强耦合子问题,引入开发者信誉度,考虑技能、工作时长、开发团队规模等约束,以项目完成质量和工期为目标建立数学模型。提出一种采用三段式混合编码的分组学习粒子群... 详细信息

为解决众包软件项目调度问题中的开发者选择、任务分配和投入度确定3个强耦合子问题,引入开发者信誉度,考虑技能、工作时长、开发团队规模等约束,以项目完成质量和工期为目标建立数学模型。提出一种采用三段式混合编码的分组学习粒子群算法求解所建模型。所提算法根据适应度排序将种群划分为3组,不同分组的粒子数量随进化代数自适应变化,且各组根据不同的适应度采用不同的更新策略。将所提算法与10种具有代表性的算法在12个不同规模的众包软件项目调度算例中进行对比,结果表明,所提算法能够获得精度更高的调度方案。

关键词：众包软件项目调度粒子群优化分组学习混合编码信誉度

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融合对比学习的对抗式无监督领域自适应图像分类方法

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计算机辅助设计与图形学学报 2024年

作者：王婷季繁繁崔绍君袁晓彤南京信息工程大学计算机学院数字取证教育部工程研究中心南京信息工程大学江苏省大数据分析技术重点实验室南京信息工程大学自动化学院

提出一种融合对比学习的对抗式无监督领域自适应图像分类方法(CADA)，旨在将从标记良好的源域训练得到的模型推广到未标记的目标域时仍然保持良好的泛化性能. 针对于以往的基于对抗的无监督领域自适应方法中存在的只在整体上对齐源域... 详细信息

提出一种融合对比学习的对抗式无监督领域自适应图像分类方法(CADA)，旨在将从标记良好的源域训练得到的模型推广到未标记的目标域时仍然保持良好的泛化性能. 针对于以往的基于对抗的无监督领域自适应方法中存在的只在整体上对齐源域和目标域的特征，而忽略了两个领域在全局分布对齐的同时属于同一类的特征是否对齐的问题，以及对无标签的目标域样本利用不充分的问题，将对比学习的思想引入到基于对抗的无监督领域自适应方法中，通过不断地拉近目标域中相似样本在特征空间中的距离，同时不断地推离不相似的样本，使得无标签的目标域样本的分类边界更加清晰，从而使得源域和目标域样本在全局对齐的同时也实现类内对齐; 将目标域的样本经过数据增强后送入对比学习模块，使得目标域无标记的样本得到了更充分的利用. 与原有的基于对抗的无监督领域自适应方法相比，提出的CADA在Office-31、Office-Home、VisDA-2017数据集上的平均准确率比原有方法提高了2～6个百分点.

关键词：无监督领域自适应自监督学习对比学习类对比知识图像分类

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AI方法在地面气温观测资料质量控制中的应用

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气候与环境研究 2016年第1期21卷 1-7页

作者：叶小岭施林红熊雄王璐南京信息工程大学信息与控制学院南京210044 南京信息工程大学气象灾害预报预警与评估协同创新中心南京210044 江苏省大数据分析技术重点实验室南京210044

提出一种基于自回归与反距离加权的空间质量控制方法——AI方法,该方法能够在时间维度和空间维度对气象资料进行质量控制。选择不同地区4个地面气象观测站(南京58238站,连云港58044站,无锡58353站,徐州58027站)2007年逐时气温观测数据... 详细信息

提出一种基于自回归与反距离加权的空间质量控制方法——AI方法,该方法能够在时间维度和空间维度对气象资料进行质量控制。选择不同地区4个地面气象观测站(南京58238站,连云港58044站,无锡58353站,徐州58027站)2007年逐时气温观测数据作为被控对象,检验该方法在气温资料质量控制中的适用性。通过对添加的随机人为误差的检验发现,该方法能够有效地标记出存疑数据,相对于反距离加权和空间回归,该方法具有更好的检验效果,稳定性高、适应性强,适用于平原或丘陵地带。

关键词：大气探测地面气温质量控制自回归反距离加权空间回归

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图像情感分析的层次图卷积网络模型

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计算机科学 2023年第12期50卷 203-211页

作者：谈钱辉温佳璇唐继辉孙玉宝南京信息工程大学数字取证教育部工程研究中心南京210044 江苏省大数据分析技术重点实验室南京210044

图像情感分析任务旨在运用机器学习模型自动预测观测者对图像的情感反应。当前基于深度网络的情感分析方法广受关注,主要通过卷积神经网络自动学习图像的深度特征。然而,图像情感是图像全局上下文特征的综合反映,由于卷积核感受野的尺... 详细信息

图像情感分析任务旨在运用机器学习模型自动预测观测者对图像的情感反应。当前基于深度网络的情感分析方法广受关注,主要通过卷积神经网络自动学习图像的深度特征。然而,图像情感是图像全局上下文特征的综合反映,由于卷积核感受野的尺寸限制,无法有效捕捉远距离情感特征间的依赖关系,同时网络中不同层次的情感特征间未能得到有效的融合利用,影响了图像情感分析的准确性。为解决上述问题,文中提出了层次图卷积网络模型,分别在空间和通道维度上构建空间上下文图卷积(SCGCN)模块和动态融合图卷积(DFGCN)模块,有效学习不同层次情感特征内部的全局上下文关联与不同层级特征间的关系依赖,能够有效提升情感分类的准确度。网络结构由4个层级预测分支和1个融合预测分支组成,层级预测分支利用SCGCN学习单层次特征的情感上下文表达,融合预测分支利用DFGCN自适应聚合不同语义层次的上下文情感特征,实现融合推理与分类。在4个情感数据集上进行实验,结果表明,所提方法在情感极性分类和细粒度情感分类上的效果均优于现有的图像情感分类模型。

关键词：图像情感分析图卷积全局上下文关联层次特征关联融合分类

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基于距离加权重叠度估计与椭圆拟合优化的精确目标跟踪算法

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计算机应用 2021年第4期41卷 1100-1105页

作者：王宁宋慧慧张开华江苏省大数据分析技术重点实验室(南京信息工程大学) 南京210044 江苏省大气环境与装备技术协同创新中心(南京信息工程大学) 南京210044

为解决判别式相关滤波(DCF)跟踪算法在跟踪目标旋转或非刚性形变时的模型漂移、尺度粗糙、跟踪失败问题,提出一种基于距离加权重叠度估计与椭圆拟合优化的精确目标跟踪算法(DWOP-EFO)。首先,同时采用矩形框之间的重叠度和中心距离作为... 详细信息

为解决判别式相关滤波(DCF)跟踪算法在跟踪目标旋转或非刚性形变时的模型漂移、尺度粗糙、跟踪失败问题,提出一种基于距离加权重叠度估计与椭圆拟合优化的精确目标跟踪算法(DWOP-EFO)。首先,同时采用矩形框之间的重叠度和中心距离作为动态锚框质量评价的依据,能够缩小预测结果与目标区域之间的空间距离,缓解模型漂移问题;其次,为了进一步提高跟踪精度,采用轻量化的目标分割网络将目标从背景中分割出来,再利用椭圆拟合算法对分割轮廓进行优化并输出稳定的旋转矩形框,实现对目标尺度的精确估计;最后,通过尺度置信度优化策略对置信度高的尺度结果实现门控输出。所提算法能缓解模型漂移问题,同时有利于增强跟踪器的鲁棒性和提升跟踪精度。在两个最为流行的评测数据集VOT2018和OTB100上进行了实验,结果表明:在VOT2018数据集上,所提算法的期望平均重叠率(EAO)指标比基于重叠度最大化准确跟踪算法(ATOM)提高2.2个百分点,相较于基于可学习的判别模型跟踪器(DiMP)提高1.9个百分点;同时,所提算法在OTB100评测数据集上的成功率指标比ATOM高出1.3个百分点,特别是在非刚性形变属性上效果显著。所提算法在评测数据集上的平均运行速率均超过25 frame/s实现了实时跟踪。

关键词：判别式相关滤波视觉跟踪目标分割距离加权椭圆拟合

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基于快速密度聚类的电力通信网节点重要性评估

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电力系统保护与控制 2016年第13期44卷 90-95页

作者：狄立郑征夏旻胡凯国网河南省电力公司经济技术研究院河南郑州450052 江苏省大数据分析技术重点实验室南京信息工程大学江苏南京210044

电力通信网的节点重要性评估是电力通信研究的一个重要议题。针对目前电力通信网节点重要性评估存在的连接权值单一以及评价指标单一等问题,利用电力通信网的带宽和距离作为权值,计算电力通信网节点的多种评价指标:节点强度、节点紧密... 详细信息

电力通信网的节点重要性评估是电力通信研究的一个重要议题。针对目前电力通信网节点重要性评估存在的连接权值单一以及评价指标单一等问题,利用电力通信网的带宽和距离作为权值,计算电力通信网节点的多种评价指标:节点强度、节点紧密度以及节点的介数。基于电力通信网节点的多种评价指标,利用快速密度聚类方法建立电力通信网的节点重要性评估模型,为电网通信的规划做支撑。通过快速密度聚类方法进行无监督的分类,将节点分为若干个重要性等级。该方法可以有效地改善基于距离的无监督分类方法的不足。利用某省的实际电网通信数据进行检验,验证了该方法在电力通信网中的实用性。

关键词：电力通信网节点重要性快速密度聚类无监督分类节点特性

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神经网络与激光诱导击穿光谱技术结合的烧结矿中硅元素定量分析方法探究

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冶金分析 2021年第1期41卷 24-29页

作者：陈雨娟丁宇朱绍农邓凡陈非凡江苏省大气环境与装备技术协同创新中心南京信息工程大学江苏省气象能源利用与控制工程技术研究中心南京信息工程大学江苏省大数据分析技术重点实验室南京信息工程大学

烧结矿中二氧化硅的含量对高炉炉渣产量以及冶炼能耗有重要影响,因此探索一种能够快速、准确地分析烧结矿中硅元素含量的方法具有重要的研究意义。拟采用激光诱导击穿光谱技术(LIBS)对30个烧结矿实际样品进行快速分析,收集其190～300nm... 详细信息

烧结矿中二氧化硅的含量对高炉炉渣产量以及冶炼能耗有重要影响,因此探索一种能够快速、准确地分析烧结矿中硅元素含量的方法具有重要的研究意义。拟采用激光诱导击穿光谱技术(LIBS)对30个烧结矿实际样品进行快速分析,收集其190～300nm范围的光谱信号,先建立特征线(Si 288.16nm)的标准曲线,分析特征线信号强度与元素浓度之间的关系;再以不同数量的特征作为输入,建立神经网络预测模型,分析不同模型的预测性能。实验结果表明,标准曲线法预测性能较差,相关系数为0.230 9;以55个特征建立的神经网络预测模型出现了过拟合现象,无法满足检测需求;以5个特征建立的神经网络预测模型为3个模型中最优,针对测试集,相关系数为0.886 3,均方根误差为0.209 0,相对误差为1.42%。此外,随着特征数的减少,模型平均训练时间从11.9s缩短至0.3s。LIBS技术结合神经网络方法能够有效地分析烧结矿中硅元素的含量,将为冶金过程快速调整配料提供数据支撑。

关键词：烧结矿激光诱导击穿光谱(LIBS) 神经网络硅

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深浅层表示融合的半监督视频目标分割

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计算机应用 2022年第12期42卷 3884-3890页

作者：吕潇宋慧慧樊佳庆江苏省大数据分析技术重点实验室(南京信息工程大学) 南京210044 江苏省大气环境与装备技术协同创新中心(南京信息工程大学) 南京210044

为了解决半监督视频目标分割任务中,分割精度与分割速度难以兼顾以及无法对视频中与前景相似的背景目标做出有效区分的问题,提出一种基于深浅层特征融合的半监督视频目标分割算法。首先,利用预先生成的粗糙掩膜对图像特征进行处理,以获... 详细信息

为了解决半监督视频目标分割任务中,分割精度与分割速度难以兼顾以及无法对视频中与前景相似的背景目标做出有效区分的问题,提出一种基于深浅层特征融合的半监督视频目标分割算法。首先,利用预先生成的粗糙掩膜对图像特征进行处理,以获取更鲁棒的特征;然后,通过注意力模型提取深层语义信息;最后,将深层语义信息与浅层位置信息进行融合,从而得到更加精确的分割结果。在多个流行的数据集上进行了实验,实验结果表明:在分割运行速度基本不变的情况下,所提算法在DAVIS 2016数据集上的雅卡尔(J)指标相较于学习快速鲁棒目标模型的视频目标分割(FRTM)算法提高了1.8个百分点,综合评价指标为J和F得分的均值J&F相较于FRTM提高了2.3个百分点;同时,在DAVIS 2017数据集上,所提算法的J指标比FRTM提升了1.2个百分点,综合评价指标J&F比FRTM提升了1.1个百分点。以上结果充分说明所提算法能够在保持较快分割速度的情况下实现更高的分割精度,并且能够有效区别相似的前景与背景目标,具有较强的鲁棒性。可见所提算法在平衡速度与精度以及有效区分前景背景方面的优越性能。

关键词：视频目标分割注意力融合深层语义信息浅层位置信息

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