检索结果-内蒙古大学图书馆

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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一种增强型基于失败者淘汰的多模态烟花算法

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系统仿真学报 2020年第1期32卷 9-19页

作者：申晓宁王谦黄遥游璇南京信息工程大学自动化学院南京210044 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技术重点实验室南京210044

提出一种增强型基于失败者淘汰制的多模态烟花算法。该算法采用一种新型的考虑位置特征的映射规则,把超出爆炸空间上边界的爆炸火花映射到爆炸空间上边界附近的区域、把低于爆炸空间下边界的爆炸火花映射到爆炸空间下边界附近的区域。... 详细信息

提出一种增强型基于失败者淘汰制的多模态烟花算法。该算法采用一种新型的考虑位置特征的映射规则,把超出爆炸空间上边界的爆炸火花映射到爆炸空间上边界附近的区域、把低于爆炸空间下边界的爆炸火花映射到爆炸空间下边界附近的区域。所提算法引入了自适应调整爆炸火花数量参数的策略,以更好地平衡算法的全局和局部搜索能力。选取CEC2013标准测试函数集中的28个函数进行测试,实验结果表明所提算法具有更优的搜索性能。

关键词：映射规则自适应爆炸火花数量爆炸幅度

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基于病理穿刺切片组织形态学分析的乳腺癌新辅助化疗疗效预测

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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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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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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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基于改进舰尾流模型和多层耦合分析的机载雷达测量建模

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自动化学报 2024年第3期50卷 617-639页

作者：葛泉波王远亮李宏南京信息工程大学自动化学院南京210044 江苏省大气环境与装备技术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 上海海事大学物流工程学院上海200135 中国飞行试验研究院西安710089

为提高复杂海洋环境中无人舰载机(Unmanned carrier-based aircraft, UCA)自动着舰时导航定位的准确性,研究舰尾流对机载雷达测量过程的动态影响问题,建立一种基于多层级耦合性分析的测量影响动态建模分析方法.首先,利用直接分解法和前... 详细信息

为提高复杂海洋环境中无人舰载机(Unmanned carrier-based aircraft, UCA)自动着舰时导航定位的准确性,研究舰尾流对机载雷达测量过程的动态影响问题,建立一种基于多层级耦合性分析的测量影响动态建模分析方法.首先,利用直接分解法和前向差分法建立一种基于离散化状态空间的时变舰尾流模型,以克服传统传递函数方法存在的局限性;其次,基于舰尾流各分量均与飞机飞行速度相关的客观事实,通过在时变系统中考虑舰尾流分量间的相互作用关系来构建一种更符合实际系统特征的分量自耦合舰尾流模型;紧接着,采用UCA姿态角变化能够改变坐标转换矩阵的思想,研究舰尾流与UCA位姿变化间的耦合联系,提出一种准确性更高的舰尾流对UCA位姿的深度影响模型;然后,以航母姿态变化对舰载雷达测量结果的影响模型为基础,通过考虑本研究场景的内在特性,建立UCA姿态变化对雷达测量结果的影响模型分析方法;紧接着,采用示意图方式获得位移变化对机载雷达测量结果的影响模型;最后,针对舰船受海洋大气(风、浪、流)干扰而出现失速这一现象,建立实际海洋环境中舰尾流对机载雷达测量结果的非线性非高斯影响分析模型.仿真实验研究验证了上述模型分析方法的有效性和优越性.

关键词：舰尾流机载雷达状态空间耦合性非线性非高斯

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基于多车道加权融合的短时交通流预测研究

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公路交通科技 2021年第1期38卷 121-127页

作者：杨春霞秦家鹏王庆李欣栩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

短时交通流预测是改善交通规划与管理效率的一个重要因素,为了提高交通运输管理和调度能力,从路段多车道交通流隐含的交互关系,引入一种基于多车道加权融合的短时交通流预测方法。用该方法分析了加州高速公路某五车道单检测点各车道交... 详细信息

短时交通流预测是改善交通规划与管理效率的一个重要因素,为了提高交通运输管理和调度能力,从路段多车道交通流隐含的交互关系,引入一种基于多车道加权融合的短时交通流预测方法。用该方法分析了加州高速公路某五车道单检测点各车道交通流与聚合交通流之间的相关性,发现每个车道交通流与聚合交通流都呈现高度关联性。基于此,构建一种能够学习交通流上下关联性的双向长短时记忆模型。基于3种时间间隔数据,选取某一间隔交通流进行归一化及预处理,将各车道交通流和聚合交通流数据分别构成相对应的一组,采用几十组同"星期几"相应数据分别输入双向长短时记忆模型进行训练,利用各部分模型分别预测同一天相应车道和聚合的交通流。最后对预测的各部分交通流采用岭回归算法计算融合权重。通过权重融合预测的各车道交通流和聚合交通流作为最终预测的交通流,进一步在三车道检测点的3个时间间隔交通流进行试验。结果表明:本预测方法相对于未考虑各车道交通流与聚合交通流相关性传统预测模型的MAE、RMSE值均有一定程度降低,具有更高的预测精度和鲁棒性,是一种有效的交通流预测方法。

关键词：智能交通预测方法多车道关联性短时交通流双向长短时记忆

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采用类心密度策略的多目标微分自动聚类算法

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计算机应用研究 2019年第11期36卷 3224-3229页

作者：申晓宁孙毅薛云勇孙帅南京信息工程大学自动化学院江苏省天气环境与装备技术协同创新中心南京210044 南京信息工程大学自动化学院江苏省大数据分析技术重点实验室南京210044

针对聚类过程中,由于类心选取的随机性导致所选类心偏离数据集,或者类心过于集中而带来的错误聚类这一缺陷,提出一种算法对类心的选取进行两次筛选,即将类心密度过小的以及两两类心之间距离过小的类心分别筛选出来,不让其参与聚类,此后... 详细信息

针对聚类过程中,由于类心选取的随机性导致所选类心偏离数据集,或者类心过于集中而带来的错误聚类这一缺陷,提出一种算法对类心的选取进行两次筛选,即将类心密度过小的以及两两类心之间距离过小的类心分别筛选出来,不让其参与聚类,此后算法对筛选后剩余的类心再进行聚类。为了使算法能较快地得到最优类心,提出了改进的聚类准则函数,对聚类数目进行动态惩罚。为了评估所提算法在聚类问题上的应用性能,选择两种不同类型的数据集进行了仿真实验。与其他三种现有的自动聚类算法的比较结果表明,所提算法能够获得更好的聚类结果,从而验证了算法所提策略的有效性。

关键词：自动聚类类心密度策略类心筛选多目标优化微分进化

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多尺度时频融合与稀疏网络的长时预测方法

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计算机工程 2024年

作者：杨春霞翟雪彤蒋耀周媛媛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江苏省大气环境与装备技术协同创新中心

长期时序预测旨在辅助决策者进行长期规划与战略制定，然而现有预测模型在进行长时预测任务时忽视了经独立变量通道进行特征提取的重要性，且未能有效融合多尺度时频信息进行深层特征提取。针对上述问题，该文提出一种多尺度时频融合与... 详细信息

长期时序预测旨在辅助决策者进行长期规划与战略制定，然而现有预测模型在进行长时预测任务时忽视了经独立变量通道进行特征提取的重要性，且未能有效融合多尺度时频信息进行深层特征提取。针对上述问题，该文提出一种多尺度时频融合与稀疏网络的长期时序预测模型(WDNet)。该模型通过重塑嵌入模块将一维时序数据分块后转换为二维时序图，并经过连续小波变换得到时频信息图，对时频信息图进行不规则稀疏卷积以获取融合的时频特征；与时序数据的原有模式融合后，在集成了多层特定卷积的模块中，经独立变量通道分别从块内和块间提取深层特征；后经全局线性和局部非线性预测头合并输出最终结果。在六个真实公开数据集上的实验结果显示，相较于先进的TimesNet模型在不同预测长度下的平均MSE下降了4.8-5.6个百分点，与表现次优的DLinear和FEDformer模型相比，WDNet在不同预测长度下的平均MSE分别下降了10.7-11.9和12.9-14.3个百分点；与其他代表性模型相比，WDNet模型的预测误差均有明显下降。实验结果表明，WDNet能有效捕捉时序数据中的复杂依赖关系，并在长期时序预测任务上有较好的预测效果。

关键词：长期时序预测时频融合稀疏网络双预测头策略深度学习

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基于改进人工蜂群算法的柔性作业车间调度

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组合机床与自动化加工技术 2021年第3期 159-163,168页

作者：王玉芳马铭阳葛嘉荣缪昇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 南京信息工程大学自动化学院南京210044 南京信息工程大学江苏省大数据分析技术重点实验室南京210044

针对柔性作业车间调度(Flexible Job Shop Scheduling)问题,建立了以最小化最大完工时间为目标的数学模型,提出了一种改进的人工蜂群算法。采用随机选择和按规则选择相结合的方法产生优质初始解,针对雇佣蜂搜索过程,提出了改进的IPOX交... 详细信息

针对柔性作业车间调度(Flexible Job Shop Scheduling)问题,建立了以最小化最大完工时间为目标的数学模型,提出了一种改进的人工蜂群算法。采用随机选择和按规则选择相结合的方法产生优质初始解,针对雇佣蜂搜索过程,提出了改进的IPOX交叉方法,在继承父代优秀个体的同时,又能平衡算法的开发和探索能力;在观察蜂阶段,采用变步长策略来增强算法的全局搜索能力,避免陷入局部最优;通过增加侦查蜂的数量来保持种群的多样性;在算法迭代过程中采用贪婪策略保留精英解。最后通过求解柔性作业车间通用测试集验证算法性能,仿真结果表明改进的人工蜂群算法局部搜索能力突出,收敛性和鲁棒性优良,不仅避免算法陷入"早熟",而且收敛代数显著降低。

关键词：作业车间调度人工蜂群算法 IPOX交叉变步长策略

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