检索结果-内蒙古大学图书馆

智能计算机与应用 2020年第1期10卷 294-300,303页

作者：闵腾飞臧天仪哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院哈尔滨150001

癫痫是一种常见的神经系统疾病,影响着全世界近1%的人。越来越多的人认识到,采用癫痫发作预警的闭环治疗策略,可以在一定程度上控制癫痫的发作。本文主要基于Kaggle癫痫预测EGG数据集,同时采用深度学习模型,对预测癫痫发作前片段的概率... 详细信息

癫痫是一种常见的神经系统疾病,影响着全世界近1%的人。越来越多的人认识到,采用癫痫发作预警的闭环治疗策略,可以在一定程度上控制癫痫的发作。本文主要基于Kaggle癫痫预测EGG数据集,同时采用深度学习模型,对预测癫痫发作前片段的概率问题进行了实验性的研究。研究通过离散傅里叶变换(DFT)对数据集进行了预处理,并提出了利用两层卷积神经网络(CNN)提取频域和时间序列数据特征的模型,最终AUC指标为0.786,在504个队伍中排到第11位。同时,本文采用线性判别分析(LDA)和基本的递归神经网络(RNN)模型对此数据集进行了对比实验与分析。

关键词：癫痫离散傅里叶变换(DFT) 卷积神经网络(CNN) 递归神经网络(RNN)

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视频中动作识别任务综述

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智能计算机与应用 2020年第3期10卷 406-411页

作者：卢修生姚鸿勋哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院哈尔滨150001

随着移动通讯技术的发展,网络上视频数据呈爆炸性增长,对于智能视频分析技术的需求日益增加。随着深度学习技术的应用,视频理解和分析领域近年来得到了快速发展。作为视频分析领域的核心任务,对动作识别的研究不但能够提供更好的视频表... 详细信息

随着移动通讯技术的发展,网络上视频数据呈爆炸性增长,对于智能视频分析技术的需求日益增加。随着深度学习技术的应用,视频理解和分析领域近年来得到了快速发展。作为视频分析领域的核心任务,对动作识别的研究不但能够提供更好的视频表达模型,也能够促进其它视频相关任务的进展。在本文中,首先给出了视频中动作识别任务的定义,并区分了短时动作、动作、行为、事件等概念。其次,从传统方法和深度学习方法两方面介绍了动作识别任务的研究进展,其中传统方法又包括了基于全局表示与局部表示的识别方法。最后,介绍了具有代表性的动作识别数据集,并着重阐述了数据集的发展趋势。

关键词：视频理解动作识别行为分析深度学习

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IPv6网络拓扑测量目标选择技术

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智能计算机与应用 2020年第9期10卷 36-42页

作者：产毛宁张宇哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院哈尔滨150001

由于IPv6地址空间巨大,使得IPv6网络拓扑测量成为一个巨大的挑战。本文基于IPv6存活地址列表,提出了一种IPv6网络拓扑测量目标选取技术,来提高IPv6网络拓扑测量的有效性和完整性。首先,收集并融合了不同来源的IPv6存活地址列表;其次,分... 详细信息

由于IPv6地址空间巨大,使得IPv6网络拓扑测量成为一个巨大的挑战。本文基于IPv6存活地址列表,提出了一种IPv6网络拓扑测量目标选取技术,来提高IPv6网络拓扑测量的有效性和完整性。首先,收集并融合了不同来源的IPv6存活地址列表;其次,分析了IPv6存活地址列表的特征,接着提出了IPv6存活地址前缀列表预测算法PrefixPrediction,对比Entro⁃py/IP评估了算法的正确率;最后,给出了IPv6网络拓扑测量目标选取的综合方案。

关键词： IPv6网络拓扑测量 IPv6存活地址列表 IPv6存活地址前缀列表预测

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面向观测任务的无人艇路径规划策略

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智能计算机与应用 2020年第8期10卷 76-83页

作者：孟祥根哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院哈尔滨150000

随着无人技术和机器人技术的发展,作为其重要环节的全覆盖路径规划技术越发关键。与普通的机器人全覆盖路径规划不同,由于海况、天气等环境因素的影响,水面全覆盖路径规划需要考虑路径完成时间、路径平滑度、路径安全性等问题。目前对... 详细信息

随着无人技术和机器人技术的发展,作为其重要环节的全覆盖路径规划技术越发关键。与普通的机器人全覆盖路径规划不同,由于海况、天气等环境因素的影响,水面全覆盖路径规划需要考虑路径完成时间、路径平滑度、路径安全性等问题。目前对于机器人全覆盖路径规划问题已经有许多算法,如基于A星算法的路径规划、基于改进蚁群算法的路径规划、基于回溯法的路径规划,但这些算法在水面路径规划上存在路径转弯点过多的问题。本文针对一种水面全覆盖路径规划问题,提出一种路径规划算法,通过全局规划和局部规划两阶段确定路径。全局规划路径确定大致运动路线,保证覆盖率;局部规划在使用传感器探测到目标后,聚类处理并根据目标规划出新路径,保证路径的安全性。

关键词：水面路径规划全覆盖问题聚类算法卡尔曼滤波

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基于病理特征和改进随机森林的肺结节分类

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智能计算机与应用 2020年第1期10卷 274-280页

作者：孟晋洁程远志哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院哈尔滨150001

针对基于小样本训练的机器学习模型对肺结节良恶性分类精确度不高的问题,本文提出了一种基于病理特征和改进随机森林的肺结节良恶性分类方法。首先利用灰度级转换、两次区域生长和一次腐蚀膨胀,将肺结节周围的CT图像数据完整地分割出来... 详细信息

针对基于小样本训练的机器学习模型对肺结节良恶性分类精确度不高的问题,本文提出了一种基于病理特征和改进随机森林的肺结节良恶性分类方法。首先利用灰度级转换、两次区域生长和一次腐蚀膨胀,将肺结节周围的CT图像数据完整地分割出来,保留了特征细节,然后提取了语义特征、形态学特征、图形学特征、临床特征组合而成的病理特征,接着选取不同的特征分别训练2种随机森林分类器,最后将2种分类器进行集成加权得到肺结节良恶性的分类结果。通过ROC曲线、AUC值和其他机器学习方法进行对比,表明本文的方法能有效提升肺结节良恶性的分类精确度。

关键词：肺结节良恶性分类肺结节病理特征改进随机森林计算机辅助诊断

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面向健康医疗的分类关联规则挖掘研究

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智能计算机与应用 2020年第2期10卷 1-6,11页

作者：孙明瑞臧天仪哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院哈尔滨150001

数据的爆炸式增长使知识和规则隐式地存在于数据中不被发现,形成资源孤岛,造成资源浪费。关联分析用以挖掘大规模、海量数据中隐式的关联规则模式。提出一种面向健康医疗的分类关联规则挖掘算法,用以挖掘大规模个人健康数据间隐藏的分... 详细信息

数据的爆炸式增长使知识和规则隐式地存在于数据中不被发现,形成资源孤岛,造成资源浪费。关联分析用以挖掘大规模、海量数据中隐式的关联规则模式。提出一种面向健康医疗的分类关联规则挖掘算法,用以挖掘大规模个人健康数据间隐藏的分类关联规则模式,对健康医疗及其它领域中基于关联规则的推荐具有新价值。

关键词：关联分析频繁项集分类关联规则健康医疗

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面向大规模网络的实时高可靠消息分发技术

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智能计算机与应用 2020年第1期10卷 285-289,293页

作者：刘飞扬叶麟余翔湛赵俊达哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院哈尔滨150001

随着互联网规模的飞速发展,网络传输的数据量也在不断增加,日益增长的网络数据对网络带宽和服务器性能提出越来越高的要求,所以解决网络数据分发的实时性与可靠性是一个需要解决的问题。本文提出了一种基于AMQP技术与P2P技术,更好地解... 详细信息

随着互联网规模的飞速发展,网络传输的数据量也在不断增加,日益增长的网络数据对网络带宽和服务器性能提出越来越高的要求,所以解决网络数据分发的实时性与可靠性是一个需要解决的问题。本文提出了一种基于AMQP技术与P2P技术,更好地解决网络数据在分发过程中无法兼顾实时性与可靠性的问题,提升数据分发的速率的架构。文章中对现有的AMQP与P2P等相关技术进行分析,通过采用将AMQP技术与P2P技术相融合的方法,将不同规模的文件分配给不同的传输方式分发,提升分发的速率,实现分发的实时性与高可靠性。

关键词： AMQP P2P 网络分发

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基于深度强化学习的群体对抗策略研究

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智能计算机与应用 2020年第5期10卷 291-296,F0003页

作者：刘强姜峰哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院哈尔滨150000

多智能体强化学习方法之前一直在博弈论和控制论的基础上进行研究,但是实验结果表明,这一类多智能体强化学习方法无法处理现实生活中的复杂问题。直到最近几年深度强化学习技术的成熟,给群体智能的研究带来了新的解决方案。通过深度神... 详细信息

多智能体强化学习方法之前一直在博弈论和控制论的基础上进行研究,但是实验结果表明,这一类多智能体强化学习方法无法处理现实生活中的复杂问题。直到最近几年深度强化学习技术的成熟,给群体智能的研究带来了新的解决方案。通过深度神经网络来拟合策略函数,使得智能体有更强的处理复杂问题的能力。本文主要研究多智能体强化学习方法在对抗与协作环境下的应用,以及算法稳定性的提升和智能体规模的扩大,使得智能体能够像人类一样在复杂环境下互相协作地与其他智能体进行对抗。

关键词：深度强化学习多智能体强化学习深度神经网络

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基于TD-error自适应校正的深度Q学习主动采样方法

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计算机研究与发展 2019年第2期56卷 262-280页

作者：白辰甲刘鹏赵巍唐降龙哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院模式识别与智能系统研究中心哈尔滨150001

强化学习中智能体与环境交互的成本较高.针对深度Q学习中经验池样本利用效率的问题,提出基于TD-error自适应校正的主动采样方法.深度Q学习训练中样本存储优先级的更新滞后于Q网络参数的更新,存储优先级不能准确反映经验池中样本TD-erro... 详细信息

强化学习中智能体与环境交互的成本较高.针对深度Q学习中经验池样本利用效率的问题,提出基于TD-error自适应校正的主动采样方法.深度Q学习训练中样本存储优先级的更新滞后于Q网络参数的更新,存储优先级不能准确反映经验池中样本TD-error的真实分布.提出的TD-error自适应校正主动采样方法利用样本回放周期和Q网络状态建立优先级偏差模型,估计经验池中样本的真实优先级.在Q网络迭代中使用校正后的优先级选择样本,偏差模型在学习过程中分段更新.分析了Q网络学习性能与偏差模型阶数和模型更新周期之间的依赖关系,并对算法复杂度进行了分析.方法在Atari 2600平台进行了实验,结果表明,使用TD-error自适应校正的主动采样方法选择样本提高了智能体的学习速度,减少了智能体与环境的交互次数,同时改善了智能体的学习效果,提升了最优策略的质量.

关键词：样本优先级 TD-error校正自适应主动采样深度Q学习强化学习

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夜晚图像增强方法综述

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智能计算机与应用 2020年第3期10卷 394-403页

作者：姜雪松姚鸿勋哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院哈尔滨150001

夜晚图像增强作为图像增强领域的一个重要分支,一直受到学者们的关注。夜晚图像增强的目标是提升夜晚图像的整体质量,包括提升亮度和细节可见度、抑制噪声等方面。本文收集了大量真实夜晚图像,并通过人工合成大量低照度图像,使用这些数... 详细信息

夜晚图像增强作为图像增强领域的一个重要分支,一直受到学者们的关注。夜晚图像增强的目标是提升夜晚图像的整体质量,包括提升亮度和细节可见度、抑制噪声等方面。本文收集了大量真实夜晚图像,并通过人工合成大量低照度图像,使用这些数据对多种夜晚图像增强方法进行分析,比较各种方法在夜晚图像增强任务中的表现,对这些方法的原理、优点和存在的不足加以分析。研究使用主观评价和客观评价两种图像质量评价方法同时评价不同方法的性能,主观评价从视觉感知方向直接评价增强图像的质量,客观评价方法则分为有参考的图像质量评价和无参考的图像质量评价,本文分别使用生成低照度图像和真实夜晚图像测试所有算法性能,为了保证对比实验的公正性,所有算法的参数都按照原论文参数设置。分析和实验结果表明,基于图像处理方法的夜晚图像增强方法能够有效提升图像亮度,但也发现了传统图像处理在夜晚图像增强问题中存在的瓶颈,而基于机器学习的夜晚图像增强方法能够改变夜晚图像的亮度分布情况,更好地提升夜晚图像质量,夜晚图像增强的进一步发展必然使用机器学习方法。

关键词：夜晚图像增强图像处理 Retinex模型图像分解深度学习

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