检索结果-内蒙古大学图书馆

自动化学报 2021年第7期47卷 1679-1688页

作者：何斌刘全张琳琳时圣苗陈红名闫岩苏州大学计算机科学与技术学院苏州215006 苏州大学江苏省计算机信息处理技术重点实验室苏州215006 吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室长春130012 软件新技术与产业化协同创新中心南京210000

时间差分算法(Temporal difference methods,TD)是一类模型无关的强化学习算法.该算法拥有较低的方差和可以在线(On-line)学习的优点,得到了广泛的应用.但对于一种给定的TD算法,往往只能通过调整步长参数或其他超参数来加速收敛,这也就... 详细信息

时间差分算法(Temporal difference methods,TD)是一类模型无关的强化学习算法.该算法拥有较低的方差和可以在线(On-line)学习的优点,得到了广泛的应用.但对于一种给定的TD算法,往往只能通过调整步长参数或其他超参数来加速收敛,这也就造成了加速TD算法收敛的方法匮乏.针对此问题提出了一种利用蒙特卡洛算法(Monte Carlo methods,MC)来加速TD算法收敛的方法(Accelerate TD by MC,ATDMC).该方法不仅可以适用于绝大部分的TD算法,而且不需要改变在线学习的方式.为了证明方法的有效性,分别在同策略(On-policy)评估、异策略(Off-policy)评估和控制(Control)三个方面进行了实验.实验结果表明ATDMC方法可以有效地加速各类TD算法.

关键词：强化学习时间差分算法蒙特卡罗算法加速收敛

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基于机器学习的跨患者癫痫自动检测算法

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吉林大学学报（理学版） 2021年第1期59卷 101-106页

作者：杨舒涵李博周丰丰吉林大学计算机科学与技术学院长春130012 吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室长春130012 吉林大学软件学院长春130012

针对目前癫痫自动检测算法多集中于为单个患者建立检测模型,泛化能力较弱的问题,提出一种基于机器学习的跨患者癫痫自动检测算法.该算法使用多个癫痫患者的脑电数据,先对数据进行预处理后分析脑电数据间存在的特征,再对特征进行筛选,训... 详细信息

针对目前癫痫自动检测算法多集中于为单个患者建立检测模型,泛化能力较弱的问题,提出一种基于机器学习的跨患者癫痫自动检测算法.该算法使用多个癫痫患者的脑电数据,先对数据进行预处理后分析脑电数据间存在的特征,再对特征进行筛选,训练出一个跨患者的癫痫自动检测模型.该算法不需为每个患者建立单独的检测模型,实现了仅使用一个检测模型即可对不同患者进行癫痫检测.实验结果准确率为0.8774,敏感性为0.8548,特异性为0.9.

关键词：癫痫检测机器学习脑电数据滤波器特征提取特征选择

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面向残差网络多元特征的轻量级虹膜分类

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吉林大学学报（理学版） 2021年第4期59卷 877-882页

作者：丁通刘元宁朱晓冬刘帅张齐贤张阔吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室长春130012 吉林大学软件学院长春130012 吉林大学计算机科学与技术学院长春130012

针对传统虹膜分类需手工设计滤波器提取虹膜特征,提取特征单一,且通常需大量手工调参,泛化能力较差的问题,提出一种面向残差网络下多元特征的虹膜分类算法.一方面将虹膜图像与Gabor特征相结合,另一方面在网络结构中使用多个尺度的卷积核... 详细信息

针对传统虹膜分类需手工设计滤波器提取虹膜特征,提取特征单一,且通常需大量手工调参,泛化能力较差的问题,提出一种面向残差网络下多元特征的虹膜分类算法.一方面将虹膜图像与Gabor特征相结合,另一方面在网络结构中使用多个尺度的卷积核,使学习到的虹膜特征更丰富,从而提高图像特征的表征能力.实验结果表明,在固定类别中,使用Softmax分类器进行多分类,该算法在JLU虹膜数据库中的分类准确率可稳定在98.90%以上,不低于DeepIrisNet和Resnet等网络结构,且该算法的网络结构参数更少,学习速度更快.

关键词：残差网络多元特征虹膜分类轻量级

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结合故障逻辑关系的极小冲突集求解方法

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计算机研究与发展 2020年第7期57卷 1472-1480页

作者：欧阳丹彤高菡徐旖旎张立明吉林大学软件学院长春130012 吉林大学计算机科学与技术学院长春130012 符号计算与知识工程教育部重点实验室(吉林大学) 长春130012

基于模型诊断是人工智能研究与发展中的重要方向之一,而求解极小冲突集(minimal conflict set, MCS)是模型诊断的关键步骤.MCS-SFFO(minimal conflict set-structural feature of fault output)方法以反向深度的方式遍历集合枚举树(set ... 详细信息

基于模型诊断是人工智能研究与发展中的重要方向之一,而求解极小冲突集(minimal conflict set, MCS)是模型诊断的关键步骤.MCS-SFFO(minimal conflict set-structural feature of fault output)方法以反向深度的方式遍历集合枚举树(set enumeration tree, SE-Tree),然后针对故障输出无关元件的组合进行剪枝.在MCS-SFFO方法的基础上,结合电路的故障逻辑关系提出求解极小冲突集的进一步剪枝方法MCS-FLR(minimal conflict set-fault logic relationship):首先提出单元件非冲突集定理,对单元件集合进行剪枝,避免了对无解空间中单元件节点的访问;其次,提出非极小冲突集定理,推证得出故障输出相关元件集的超集都是冲突集,故对有解空间中的非极小解进行剪枝.MCS-FLR方法在MCS-SFFO方法基础上减少了大量有解空间和部分无解空间调用SAT求解器的次数,节省了求解时间.实验结果表明:相比于MCS-SFFO方法,MCS-FLR方法求解效率有显著提高.

关键词：基于模型诊断非极小冲突集合枚举树故障输出相关元件集有解剪枝

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结合改进差分进化和模块密度的社区发现算法

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计算机科学与探索 2020年第6期14卷 1070-1080页

作者：冯勇张冰茹徐红艳王嵘冰张永刚辽宁大学信息学院沈阳110036 吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室长春130012

社区发现是个性化推荐、群体特征归集、社会网络分析等领域研究的基础与核心,而现有社区发现算法在处理日益复杂的社会网络时,存在准确性不高、收敛速度慢、模块度分辨率受限等问题。为此,将差分进化和模块密度思想引入社区发现中,提出... 详细信息

社区发现是个性化推荐、群体特征归集、社会网络分析等领域研究的基础与核心,而现有社区发现算法在处理日益复杂的社会网络时,存在准确性不高、收敛速度慢、模块度分辨率受限等问题。为此,将差分进化和模块密度思想引入社区发现中,提出了一种结合改进差分进化和模块密度的社区发现算法。该算法首先调整差分进化的变异策略和参数,再将模块密度作为适应度函数以克服模块度分辨率限制;然后根据社区结构进行修正操作,以提高种群中的个体质量,加快全局收敛速度。在计算机生成网络数据集及5个具有代表性的真实世界网络数据集上,与多个应用较为广泛的社区发现算法进行对比实验。实验结果表明所提算法具有更高的准确性和更优的收敛性能。

关键词：社区发现社会网络差分进化模块密度变异策略

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自然进化策略的特征选择算法研究

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软件学报 2020年第12期31卷 3733-3752页

作者：张鑫李占山吉林大学计算机科学与技术学院吉林长春130012 符号计算与知识工程教育部重点实验室(吉林大学) 吉林长春130012

特征选择是一种NP-难问题,旨在剔除数据集中不相关及冗余的特征来减少模型训练的时间,提高模型的精确度.因此,特征选择在机器学习、数据挖掘和模式识别等领域中是一种重要的数据预处理手段.提出一种新的基于自然进化策略的特征选择算法... 详细信息

特征选择是一种NP-难问题,旨在剔除数据集中不相关及冗余的特征来减少模型训练的时间,提高模型的精确度.因此,特征选择在机器学习、数据挖掘和模式识别等领域中是一种重要的数据预处理手段.提出一种新的基于自然进化策略的特征选择算法——MCC-NES.首先,算法采用了基于对角协方差矩阵建模并通过梯度信息自适应调整参数的自然进化策略;其次,为了使算法有效地处理特征选择问题,在初始化阶段引入了一种特征编码方式;之后,结合分类准确率和维度缩减给出了算法的适应度函数;此外,面对高维数据引入了合作协同进化的思想,将原问题分解为相对较小的子问题并分别对每个子问题独立求解,然后,通过所有子问题相互联系来优化原问题的解决方案;进一步引入分布式种群进化的概念,实现多个种群竞争进化来增加算法的探索能力,并设计了种群重启策略以防止种群陷入局部最优解.最后将提出的算法与几种传统的特征选择算法在一些UCI公共数据集上进行对比实验,实验结果显示:所提出的算法可以有效地完成特征选择问题,并且与经典特征选择算法相比有一定的竞争力,尤其是在处理高维数据时有着出色的表现.

关键词：进化策略特征选择合作协同进化竞争进化高维

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基于LBP和GLCM的肠道肿瘤图像特征提取方法

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吉林大学学报（理学版） 2022年第4期60卷 911-918页

作者：杨波张立娜韩霄松长春财经学院信息工程学院长春130122 吉林农业大学信息技术学院长春130118 吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室长春130012 吉林大学计算机科学与技术学院长春130012

针对肠道肿瘤图像样本有限导致肿瘤识别率低和收敛速度慢的问题,提出一种基于局部二值模式(LBP)和灰度共生矩阵(GLCM)的肠道肿瘤图像特征提取方法.首先,利用最大类间方差法自动计算图像灰度阈值,进行感兴趣区域的提取;然后,采用LBP+GLC... 详细信息

针对肠道肿瘤图像样本有限导致肿瘤识别率低和收敛速度慢的问题,提出一种基于局部二值模式(LBP)和灰度共生矩阵(GLCM)的肠道肿瘤图像特征提取方法.首先,利用最大类间方差法自动计算图像灰度阈值,进行感兴趣区域的提取;然后,采用LBP+GLCM对肠道肿瘤部分图像进行特征提取,并利用支持向量机识别.对1500张肠道肿瘤图像进行实验的结果表明,该方法可达到94.84%的识别准确率,能有效辅助医学诊疗.

关键词：肠道肿瘤感兴趣区域局部二值模式灰度共生矩阵支持向量机

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基于生成对抗网络的二次屏柜交直流侵入信号检测方法

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东北电力大学学报 2024年第4期44卷 21-27页

作者：尹清青何涛吴馨金照盈高筱婷国网安徽省电力有限公司马鞍山供电公司安徽马鞍山243000 辽宁大学轻型产业学院辽宁沈阳110036 吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室吉林长春130000

变电站继电保护二次屏柜接线端子存在因人为操作失误或检测设备故障导致的交直流侵入情况,针对该情况特有的数据样本数量少、质量差的问题,文中提出基于生成对抗网络和主成分分析的侵入信号检测方法。采用高斯核平滑对接线端子电压、电... 详细信息

变电站继电保护二次屏柜接线端子存在因人为操作失误或检测设备故障导致的交直流侵入情况,针对该情况特有的数据样本数量少、质量差的问题,文中提出基于生成对抗网络和主成分分析的侵入信号检测方法。采用高斯核平滑对接线端子电压、电流、频率等数据进行预处理,滤除干扰,再将清洗后的数据经过生成对抗网络进行扩增,以对交直流侵入信号进行主成分分析和故障检测识别。所提出方法识别准确率达到95%,实现了对二次屏柜接线端子小样本故障数据的精确检测。

关键词：生成对抗网络主成分分析二次屏柜端子排交直流侵入检测高斯核平滑

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一种基于QPSO优化的流形学习的视频人脸识别算法

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自动化学报 2020年第2期46卷 256-263页

作者：刘宇琦赵宏伟王玉吉林大学计算机科学与技术学院长春130012 吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室长春130012 吉林大学应用技术学院长春130012

视频场景复杂多变,视频采集设备不一致等原因,导致无约束视频中充斥着大量的遮挡和人脸旋转,视频人脸识别方法的准确率不高且性能不稳定.为解决上述问题,本文提出了一种基于QPSO优化的流形学习的视频人脸识别算法.该算法将视频人脸识别... 详细信息

视频场景复杂多变,视频采集设备不一致等原因,导致无约束视频中充斥着大量的遮挡和人脸旋转,视频人脸识别方法的准确率不高且性能不稳定.为解决上述问题,本文提出了一种基于QPSO优化的流形学习的视频人脸识别算法.该算法将视频人脸识别视为图像集相似度度量问题,首先帧图像对齐后提取纹理特征并进行融合,再利用带有QPSO优化的黎曼流形大幅度简约维度以获得视频人脸的内在表示,相似度则由凸包距离表示,最后利用SVM分类器获得分类结果.通过在Youtube Face数据库和Honda/UCSD数据库上与当前主流算法进行的对比实验,验证了本文算法的有效性,所提算法识别精度较高,误差较低,并且对光照和表情变化具有较强的鲁棒性.

关键词：视频人脸识别量子微粒群优化黎曼流形学习视频相似度

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一类多元Hermite型插值的离散化问题

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吉林大学学报（理学版） 2021年第5期59卷 1117-1123页

作者：姜雪崔凯沈阳师范大学数学与系统科学学院沈阳110034 吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室长春130012

利用离散逼近算法理论,研究一类特殊的多元Hermite型插值的离散化问题,即将给定的Hermite型插值问题离散为一列Lagrange插值问题的极限.当Hermite型插值问题的插值条件对应一个二阶微分不变子空间时,利用其空间的结构属性,给出该问题在... 详细信息

利用离散逼近算法理论,研究一类特殊的多元Hermite型插值的离散化问题,即将给定的Hermite型插值问题离散为一列Lagrange插值问题的极限.当Hermite型插值问题的插值条件对应一个二阶微分不变子空间时,利用其空间的结构属性,给出该问题在离散逼近算法思想下可被离散的充要条件,该条件对应的非线性方程组规模较小,计算效率较高.

关键词：多元Hermite型插值 Lagrange插值离散化二阶微分不变子空间

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