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吉林大学学报（地球科学版） 2020年第6期50卷 1929-1938页

作者：孙立影杨晨赵海士常志勇吉林大学地球科学学院长春130061 吉林大学计算机科学与技术学院长春130012 吉林大学生物与农业工程学院/工程仿生教育部重点实验室(吉林大学) 长春130022 吉林大学油页岩地下原位转化与钻采技术国家地方联合工程实验室长春130021

地球化学勘查研究涉及大量采样工作,但在工作环境恶劣人们难以到达的地区,大范围、大比例尺的地球化学数据极难获取。本文基于极限学习机(ELM)构建遥感地球化学反演模型,弥补因为区域数据不足导致的找矿工作困难。依据偏最小二乘回归(PL... 详细信息

地球化学勘查研究涉及大量采样工作,但在工作环境恶劣人们难以到达的地区,大范围、大比例尺的地球化学数据极难获取。本文基于极限学习机(ELM)构建遥感地球化学反演模型,弥补因为区域数据不足导致的找矿工作困难。依据偏最小二乘回归(PLSR)方法选取与地球化学数据相关性强的遥感影像成分,并根据极限学习机建立地球化学数据与遥感影像之间的非线性对应关系来获取未知地球化学异常,以此来指导找矿工作。实验中,选取研究区铜元素1∶20万土壤地球化学数据与Landsat 8 OLI遥感影像进行反演分析。实验结果表明,基于ELM的遥感地球化学反演所取得的异常分布与已知矿点具有很好的对应度,验证了本文所提出模型的有效性。

关键词：极限学习机偏最小二乘回归遥感地球化学反演

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基于双深度网络的安全深度强化学习方法

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计算机学报 2019年第8期42卷 1812-1826页

作者：朱斐吴文伏玉琛刘全苏州大学计算机科学与技术学院江苏苏州215006 软件新技术与产业化协同创新中心南京210000 吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室长春130012 苏州大学江苏省计算机信息处理技术重点实验室江苏苏州215006 常熟理工学院计算机科学与工程学院江苏常熟215500

深度强化学习利用深度学习感知环境信息,使用强化学习求解最优决策,是当前人工智能领域的主要研究热点之一.然而,大部分深度强化学习的工作未考虑安全问题,有些方法甚至特意加入带随机性质的探索来扩展采样的覆盖面,以期望获得更好的近... 详细信息

深度强化学习利用深度学习感知环境信息,使用强化学习求解最优决策,是当前人工智能领域的主要研究热点之一.然而,大部分深度强化学习的工作未考虑安全问题,有些方法甚至特意加入带随机性质的探索来扩展采样的覆盖面,以期望获得更好的近似最优解.可是,不受安全控制的探索性学习很可能会带来重大风险.针对上述问题,提出了一种基于双深度网络的安全深度强化学习(Dual Deep Network Based Secure Deep Reinforcement Learning,DDN-SDRL)方法.DDN-SDRL方法设计了危险样本经验池和安全样本经验池,其中危险样本经验池用于记录探索失败时的临界状态和危险状态的样本,而安全样本经验池用于记录剔除了临界状态和危险状态的样本.DDN-SDRL方法在原始网络模型上增加了一个深度Q网络来训练危险样本,将高维输入编码为抽象表示后再解码为特征;同时提出了惩罚项描述临界状态,并使用原始网络目标函数和惩罚项计算目标函数.DDN-SDRL方法以危险样本经验池中的样本为输入,使用深度Q网络训练得到惩罚项.由于DDN-SDRL方法利用了临界状态、危险状态及安全状态信息,因此Agent可以通过避开危险状态的样本、优先选取安全状态的样本来提高安全性.DDN-SDRL方法具有通用性,能与多种深度网络模型结合.实验验证了方法的有效性.

关键词：强化学习深度强化学习深度Q网络安全深度强化学习安全人工智能经验回放

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基于双重注意力机制的异步优势行动者评论家算法

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计算机学报 2020年第1期43卷 93-106页

作者：凌兴宏李杰朱斐刘全伏玉琛苏州大学计算机科学与技术学院江苏苏州215006 苏州大学江苏省计算机信息处理技术重点实验室江苏苏州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 常熟理工学院计算机科学与工程学院江苏常熟215500

深度强化学习是目前机器学习领域发展最快的技术之一.传统的深度强化学习方法在处理高维度大状态的空间任务时,庞大的计算量导致其训练时间过长.虽然异步深度强化学习利用异步方法极大缩短了训练时间,但会忽略某些更具价值的图像区域和... 详细信息

深度强化学习是目前机器学习领域发展最快的技术之一.传统的深度强化学习方法在处理高维度大状态的空间任务时,庞大的计算量导致其训练时间过长.虽然异步深度强化学习利用异步方法极大缩短了训练时间,但会忽略某些更具价值的图像区域和图像特征.针对上述问题,本文提出了一种基于双重注意力机制的异步优势行动者评论家算法.新算法利用特征注意力机制和视觉注意力机制来改进传统的异步深度强化学习模型.其中,特征注意力机制为卷积神经网络卷积后的所有特征图设置不同的权重,使得智能体聚焦于重要的图像特征;同时,视觉注意力机制为图像不同区域设置权重参数,权重高的区域表示该区域信息对智能体后续的策略学习有重要价值,帮助智能体更高效地学习到最优策略.新算法引入双重注意力机制,从表层和深层两个角度对图像进行编码表征,帮助智能体将聚焦点集中在重要的图像区域和图像特征上.最后,通过Atari 2600部分经典实验验证了基于双重注意力机制的异步优势行动者评论家算法的有效性.

关键词：注意力机制双重注意力机制行动者评论家异步优势行动者评论家异步深度强化学习

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基于GA-SVM模型的虹膜质量评估方法

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吉林大学学报（理学版） 2022年第1期60卷 89-98页

作者：吴祖慷朱晓冬刘元宁王超群周智勇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

针对虹膜图像质量评价过程中存在的如何选取适量的评价因子、如何降低评价因子的计算量、如何对评价因子进行有效融合等问题,提出一种基于遗传算法-支持向量机(GA-SVM)模型和多测度评价指标的虹膜图像质量评估方法.首先对虹膜图像进行... 详细信息

针对虹膜图像质量评价过程中存在的如何选取适量的评价因子、如何降低评价因子的计算量、如何对评价因子进行有效融合等问题,提出一种基于遗传算法-支持向量机(GA-SVM)模型和多测度评价指标的虹膜图像质量评估方法.首先对虹膜图像进行清晰度质量评价,粗略筛除模糊图像;然后选用4个评价指标,利用GA-SVM模型对评价指标值进行有效融合,以综合评价虹膜图像质量;最后将该方法在吉林大学第六代虹膜库中进行验证,并与其他经典评价方法进行对比.实验结果表明,该方法能提高可用虹膜存活率,并达到较好的识别精度,同时提升系统运行速度.

关键词：虹膜图像质量评价支持向量机遗传算法多指标融合二分类

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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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基于主曲线的遥感图像河岸线提取

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通信学报 2016年第11期37卷 80-89页

作者：郭芸王宜怀刘纯平龚声蓉季怡苏州大学计算机科学与技术学院江苏苏州215006 江苏省软件新技术与产业化协同创新中心江苏南京210046 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130012 常熟理工学院计算机科学与工程学院江苏常熟215500

针对遥感图像中河岸线提取存在不光滑、容易发生间断等问题,提出一种基于主曲线的河岸线提取方法。该方法在学习过程中结合多边形线(PL,polygonal line)算法和误差反向传播(BP,back propagation)算法,首先学习河流中心骨架主曲线表达,... 详细信息

针对遥感图像中河岸线提取存在不光滑、容易发生间断等问题,提出一种基于主曲线的河岸线提取方法。该方法在学习过程中结合多边形线(PL,polygonal line)算法和误差反向传播(BP,back propagation)算法,首先学习河流中心骨架主曲线表达,然后再根据提出的左右河岸点集分割方法获得图像中河流的左岸点集和右岸点集,分别学习左右河岸线主曲线的光滑参数表达,最终实现遥感图像中河流中心骨架和河岸线的矢量化描述。主曲线表达解决了河岸线不光滑问题,而左右河岸线分开学习有效解决了因河道窄而导致河岸线间断的问题。在实际遥感图像河流提取实验中,与现有几种河岸线提取方法的对比分析结果表明:基于主曲线的河岸线提取方法提取的河岸线具有更好的光滑性,可以较好地解决在河流较窄处发生间断的问题,所得的河岸线矢量化描述更便于存储和重建,并可作为河流区域的形状特征用于检测与识别。

关键词：遥感图像河岸线提取主曲线 PL算法 BP算法

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自适应优化Log-Gabor滤波器与动态径向基函数神经网络的虹膜识别

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吉林大学学报（理学版） 2019年第2期57卷 331-338页

作者：刘帅刘元宁庄述鑫侯铭楷陈静张水涵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

首先,采用Log-Gabor滤波器提取虹膜幅度特征,根据虹膜库的种类,通过改进的遗传粒子群优化算法优化滤波器参数;其次,利用主成分分析法降低维数,进而减少噪声和冗余;再次,构建动态径向基函数神经网络,并通过虹膜幅度特征间的欧氏距离进行... 详细信息

首先,采用Log-Gabor滤波器提取虹膜幅度特征,根据虹膜库的种类,通过改进的遗传粒子群优化算法优化滤波器参数;其次,利用主成分分析法降低维数,进而减少噪声和冗余;再次,构建动态径向基函数神经网络,并通过虹膜幅度特征间的欧氏距离进行虹膜识别;最后,采用多种小型虹膜库与其他虹膜识别算法进行对比实验,实验结果表明,该算法在一对一虹膜识别中正确率更高,ROC曲线更贴近坐标轴,滤波器通用性更好,提高了小型虹膜库的识别率,解决了传统算法学习收敛速度慢、结构通用性差的问题.

关键词：虹膜识别 Log-Gabor滤波器遗传粒子群优化算法动态径向基函数神经网络欧氏距离

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基于分块搜索的虹膜定位算法

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计算机工程与应用 2018年第18期54卷 212-217页

作者：刘帅刘元宁朱晓冬冯家凯卢时旭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

针对传统虹膜定位算法识别效果不稳定,鲁棒性低的问题,提出基于分块搜索的虹膜定位算法。首先利用虹膜图像灰度变化差异将虹膜图像转换为二值图像,用基于边缘检测的hough圆检测法粗略定位虹膜内圆,再利用分块搜索二值图像对内圆进行精... 详细信息

针对传统虹膜定位算法识别效果不稳定,鲁棒性低的问题,提出基于分块搜索的虹膜定位算法。首先利用虹膜图像灰度变化差异将虹膜图像转换为二值图像,用基于边缘检测的hough圆检测法粗略定位虹膜内圆,再利用分块搜索二值图像对内圆进行精确定位。之后利用卷积运算粗略定位外圆,再对原图像进行分块搜索,观察截图的灰度直方图中的灰度变化精确定位外圆。将得到的虹膜与传统定位算法得到的虹膜用相同的虹膜识别算法处理,结果表明,该算法定位出的图像识别上效果更明显,并且具有很好的鲁棒性。

关键词：分块搜索虹膜定位 hough圆检测卷积运算灰度直方图

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基于GA-BP神经网络的序列虹膜质量评价算法

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吉林大学学报（理学版） 2020年第6期58卷 1382-1390页

作者：张齐贤朱晓冬刘元宁王超群吴祖慷李昕龙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

针对虹膜质量评价指标单一或过多的情形,提出一种基于GA-BP神经网络的序列虹膜质量评价算法.首先对虹膜图像进行粗质量评价,筛选掉大多数不合格的较差质量图像;然后对虹膜图像进行精质量评价,选用3个较重要的指标得出指标值;最后结合BP... 详细信息

针对虹膜质量评价指标单一或过多的情形,提出一种基于GA-BP神经网络的序列虹膜质量评价算法.首先对虹膜图像进行粗质量评价,筛选掉大多数不合格的较差质量图像;然后对虹膜图像进行精质量评价,选用3个较重要的指标得出指标值;最后结合BP神经网络融合精质量评价指标进行图像质量的最终评价.在JLU-6.0虹膜库中进行验证,并与其他算法进行对比测试,测试结果表明,该算法能保留较多的有效虹膜图像,且分类精确度较高.

关键词：虹膜质量评价序列虹膜 BP神经网络精确度

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基于GAN改进的人脸表情识别算法及应用

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吉林大学学报（理学版） 2020年第3期58卷 605-610页

作者：李婷婷胡玉龙魏枫林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 吉林大学软件学院长春130012

针对传统人脸表情识别算法存在的特征提取能力差、识别率低和误分类率较高等问题,提出一种基于生成对抗网络(GAN)改进的人脸表情识别算法.利用生成对抗网络的博弈思想,分别设计特征提取器、特征合成器和判别器,通过判别器与特征提取器... 详细信息

针对传统人脸表情识别算法存在的特征提取能力差、识别率低和误分类率较高等问题,提出一种基于生成对抗网络(GAN)改进的人脸表情识别算法.利用生成对抗网络的博弈思想,分别设计特征提取器、特征合成器和判别器,通过判别器与特征提取器之间的对抗训练,不断增强特征提取器提取特征的能力和分类器对人脸表情识别的准确率,并将其应用在工作人员工作状态智能监测中,根据表情识别结果判断工作状态,从而合理分配实验室资源,提高实验室资源利用率.改进算法在CK+数据集上多次实验的结果表明:该算法有较高的鲁棒性,能有效提高人脸表情识别率.

关键词：表情识别对抗生成网络卷积神经网络深度学习工作状态智能监测

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