检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机辅助设计与图形学学报 2018年第2期30卷 217-224页

作者：赵鹏刘杨刘慧婷姚晟安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室合肥230039 安徽大学计算机科学与技术学院合肥230601

针对现有基于深度学习的手绘草图识别方法直接从整体上提取手绘草图的图像特征,而忽略了草图中笔画的顺序信息的问题,利用手绘草图的笔画顺序信息,将深度卷积神经网络与递归神经网络相结合,提出一种基于深度卷积-递归神经网络的手绘草... 详细信息

针对现有基于深度学习的手绘草图识别方法直接从整体上提取手绘草图的图像特征,而忽略了草图中笔画的顺序信息的问题,利用手绘草图的笔画顺序信息,将深度卷积神经网络与递归神经网络相结合,提出一种基于深度卷积-递归神经网络的手绘草图识别方法.首先按照绘画草图时的笔画顺序提取笔画,生成多幅子笔画草图,并形成一个笔画数依次递增的子笔画草图序列;然后采用深度卷积神经网络依次提取该序列中每一幅子笔画草图的图像特征,并将提取的图像特征按照原先子笔画草图排列的顺序进行排序,作为递归神经网络的输入;最后利用递归神经网络来构建不同图像特征间的时序关系,以提高手绘草图的识别准确率.在现有最大的手绘草图数据集TU-Berlin Sketch数据集上的实验结果表明,文中方法能有效地提升手绘草图的识别准确率.

关键词：手绘草图识别深度学习笔画顺序信息深度卷积神经网络递归神经网络

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基于L_(2,1)模和图正则化的低秩迁移子空间学习

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控制理论与应用 2018年第12期35卷 1738-1749页

作者：屈磊方怡熊友玲唐俊安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室安徽合肥230601 安徽大学电子信息工程学院安徽合肥230601

本文提出一种基于L_(2,1)模和图正则化的低秩迁移子空间学习方法.首先,在低秩重构过程中通过对重构矩阵施加具有旋转不变性的L_(2,1)模约束,可在挖掘目标域数据的关键特征的同时提高算法对不同姿态图片分类的鲁棒性.其次,在目标函数中... 详细信息

本文提出一种基于L_(2,1)模和图正则化的低秩迁移子空间学习方法.首先,在低秩重构过程中通过对重构矩阵施加具有旋转不变性的L_(2,1)模约束,可在挖掘目标域数据的关键特征的同时提高算法对不同姿态图片分类的鲁棒性.其次,在目标函数中引入图结构的正则化,使得迁移时数据中的局部几何结构信息得以充分利用,进一步提高了分类性能.最后,为解决源域数据较少导致的欠完备特征空间覆盖问题,在公共子空间中利用源域数据和目标域数据联合构造字典,保证了重构的鲁棒性.在Caltech256, Office, CMU–PIE, COIL20, USPS, MNIST, VOC2007和MSRC数据库上的大量对比实验验证了本文方法的有效性和鲁棒性.

关键词：迁移学习低秩重构 L2 1模图正则化

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基于正相关和负相关最近邻居的协同过滤算法

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工程科学与技术 2018年第5期50卷 189-195页

作者：徐怡唐一民王冉安徽大学计算机科学与技术学院安徽合肥230601 计算智能与信号处理教育部重点实验室(安徽大学) 安徽合肥230039

协同过滤算法是应用最广泛和最成功的推荐算法之一。针对传统协同过滤算法在预测评分时仅考虑正相关最近邻居,没有考虑负相关最近邻居对评分预测的影响而导致的预测结果准确性及多样性较低的问题,提出一种基于正相关和负相关最近邻居的... 详细信息

协同过滤算法是应用最广泛和最成功的推荐算法之一。针对传统协同过滤算法在预测评分时仅考虑正相关最近邻居,没有考虑负相关最近邻居对评分预测的影响而导致的预测结果准确性及多样性较低的问题,提出一种基于正相关和负相关最近邻居的协同过滤算法。该算法首先计算用户之间的相似度,再通过用户评分与其平均评分等信息计算出用户之间的变异系数,利用变异系数修正相似度的值,从而缓解因为用户共同项目数不足而导致的相似度计算结果可信度较低的问题。然后分别对与目标用户相似度为正及与目标用户相似度为负的用户进行排序,并利用动态加权参数α及训练得到的阈值口分别选取正相关最近邻居和负相关最近邻居,基于选取的正相关最近邻居和负相关最近邻居分别进行预测评分。最后,将基于正相关最近邻居和负相关最近邻居的预测评分进行加权,作为最终的预测评分。在MovieLens数据集上利用3种评价标准进行对比实验,结果表明本文算法有效地提高了推荐的准确性和多样性。

关键词：协同过滤正相关邻居负相关邻居

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单词和字符表示的协同学习

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华南理工大学学报（自然科学版） 2018年第8期46卷 122-129页

作者：刘慧婷凌超安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室安徽合肥230039 安徽大学计算机科学与技术学院安徽合肥230601

当前的词嵌入模型多数基于分布假设理论,这类模型将单词作为最基本语义单元,然后利用词的外部上下文信息学习词表示.然而,在类似于汉语的语言中,单词经常由多个字符组成,这些字符包含了丰富的内部信息,同时单词的语义也和这些字符的语... 详细信息

当前的词嵌入模型多数基于分布假设理论,这类模型将单词作为最基本语义单元,然后利用词的外部上下文信息学习词表示.然而,在类似于汉语的语言中,单词经常由多个字符组成,这些字符包含了丰富的内部信息,同时单词的语义也和这些字符的语义息息相关.考虑到当前常用词模型均忽略了字符信息,文中以中文为例,提出了单词与字符表示的协同学习模型.为了解决汉语中存在的单字符多语义和多字符单语义情况,文中提出了基于多原型的单词协同学习模型,并使用词相似任务和类比推理任务对该模型进行评估.结果显示,文中模型的词表示质量均优于其他词嵌入模型.

关键词：词表示外部上下文内部信息协同学习

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卷积神经网络在异常声音识别中的研究

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信号处理 2018年第3期34卷 357-367页

作者：胡涛张超程炳吴小培安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室安徽合肥230039

卷积神经网络(CNNs)已广泛应用于语音识别领域中以改善传统声学模型存在的鲁棒性弱、实时性差、识别性能低等缺点。本文对卷积神经网络在异常声音识别任务中的适用性及其识别性能进行了研究,针对日常常见的6种不同异常声音样本,分析了... 详细信息

卷积神经网络(CNNs)已广泛应用于语音识别领域中以改善传统声学模型存在的鲁棒性弱、实时性差、识别性能低等缺点。本文对卷积神经网络在异常声音识别任务中的适用性及其识别性能进行了研究,针对日常常见的6种不同异常声音样本,分析了不同声音特征的维度对卷积神经网络识别性能的影响,还将卷积神经网络分别与高斯混合模型、BP神经网络进行比较。实验结果表明,无噪声条件下,一维特征在卷积神经网络中的平均识别率比二维特征相对提升了2.91%,且误差收敛速度更快,但在有噪声条件下,二维特征的平均识别率比一维特征相对提升了3.41%。同时卷积神经网络比其他两种识别模型在对噪声的鲁棒性和误差收敛速度等方面均有明显的优势。

关键词：卷积神经网络异常声音识别鲁棒性声音特征维度

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动态选择消息更新的SCMA多用户检测算法

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信号处理 2018年第7期34卷 811-817页

作者：谢欢胡艳军蒋芳安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室安徽合肥230039

稀疏码多址接入(SCMA)是上行链路(UP)无线空口技术之一,消息传递算法(MPA)是SCMA多用户检测的主要方法。MPA算法迭代更新所有码字消息,所有消息概率收敛后迭代结束。因此,MPA算法复杂度较高。针对这一问题,本文利用各消息概率收敛速度... 详细信息

稀疏码多址接入(SCMA)是上行链路(UP)无线空口技术之一,消息传递算法(MPA)是SCMA多用户检测的主要方法。MPA算法迭代更新所有码字消息,所有消息概率收敛后迭代结束。因此,MPA算法复杂度较高。针对这一问题,本文利用各消息概率收敛速度不同的特点,提出了一种动态选择消息更新的SCMA多用户检测算法。在每次迭代中找出收敛最快的码字消息,由于这些消息已接近收敛值,剩余迭代将不再更新这些消息,从而减少了复杂度。从仿真结果看,选择合适的比重因子,本文算法误比特率(BER)性能与MPA算法基本相同,算法复杂度明显降低。

关键词：稀疏码多址接入消息传递算法码字消息动态选择比重因子

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双频带电磁超材料单元设计及仿真

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压电与声光 2018年第6期40卷 927-930页

作者：刘艳阳李民权沈纯纯汪善栋李玄玄安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室安徽合肥230601

该文基于谐振型左手理论,提出一种将2种不同的多开口谐振环左手结构单元分别印刷在介质板的正、反面,这种复合结构实现了双频带左手特性。在微波频率范围内采用等效参数(NRW)提取算法,验证了该多开口谐振环的复合结构能实现负的介电常... 详细信息

该文基于谐振型左手理论,提出一种将2种不同的多开口谐振环左手结构单元分别印刷在介质板的正、反面,这种复合结构实现了双频带左手特性。在微波频率范围内采用等效参数(NRW)提取算法,验证了该多开口谐振环的复合结构能实现负的介电常数和磁导率,同时采用LC谐振电路进行分析并解释其产生的机理。数值和仿真结果表明,存在2个介电常数、磁导率和折射率的实部都为负的频带。其负频带频率范围分别为16.5～18.96GHz和22.8～24GHz,负双频带带宽为3.66GHz。由于其带宽性能良好的双负特性,可用于多频带或宽带微波器件的设计。

关键词：左手材料负介电常数负磁导率双频带复合结构

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粒计算中基于属性分类的形式概念属性约简

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控制与决策 2018年第12期33卷 2203-2207页

作者：徐怡王泉霍思林安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室合肥230039 安徽大学计算机科学与技术学院合肥230601

针对目前已有的形式概念属性约简算法的不足(如属性约简的时间复杂度偏高、属性及属性值比较过程中存在冗余计算、存储开销大等问题),结合粒计算思想,提出基于属性分类的形式概念属性约简模型.首先,通过定义两个算子来划分属性之间分类... 详细信息

针对目前已有的形式概念属性约简算法的不足(如属性约简的时间复杂度偏高、属性及属性值比较过程中存在冗余计算、存储开销大等问题),结合粒计算思想,提出基于属性分类的形式概念属性约简模型.首先,通过定义两个算子来划分属性之间分类关系;然后,由属性分类关系制定约简规则,并在此基础上提出基于属性分类的形式概念约简算法,该算法在保持目前最低时间复杂度不变的情况下,减少了冗余计算和存储开销,提高了属性约简的计算效率;最后,通过实例和仿真实验对基于属性分类关系的形式概念属性约简算法的有效性进行了验证.

关键词：形式概念分析粒计算属性分类属性约简

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多角度倾斜光调制下的相位恢复技术

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华南理工大学学报（自然科学版） 2018年第8期46卷 142-150页

作者：程鸿邓会龙徐姗姗高要利韦穗安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室安徽合肥230039 陆军炮兵防空兵学院十一系安徽合肥230031

基于强度传输方程的非干涉相位恢复技术可以通过求解方程从强度测量中计算出丢失的相位信息.但在实际成像中,成像系统中透镜孔径的限制会对恢复相位的分辨率产生一定的影响.为此,文中将倾斜光照的思想引入到基于强度传输方程的相位恢复... 详细信息

基于强度传输方程的非干涉相位恢复技术可以通过求解方程从强度测量中计算出丢失的相位信息.但在实际成像中,成像系统中透镜孔径的限制会对恢复相位的分辨率产生一定的影响.为此,文中将倾斜光照的思想引入到基于强度传输方程的相位恢复中,在空间光调制器上加载调制函数,将平面波以不同的波矢倾斜入射到物体上,使透镜孔径的通带覆盖不同的频率空间.对这些通带所覆盖的场进行求和,从而获得具有更大通带的合成场,以提高系统在高频领域的成像能力.分别构建了基于4f和单透镜的多角度倾斜光调制系统,并由系统采集的强度图像结合强度传输方程求解出相位结果.实验结果表明,文中提出的方法在有效提高恢复相位分辨率的同时保证了恢复相位的精度.

关键词：分辨率相位恢复强度传输方程空间光调制器倾斜光照

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采用L1/2稀疏约束的梅尔倒谱系数语音重建方法

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声学学报 2018年第6期43卷 991-999页

作者：周健刘荣敏窦云峰路成陶亮安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室合肥230039 安徽大学媒体计算研究所合肥230601 东南大学信息科学与工程学院南京210096

提出了一种利用L1／2稀疏约束从梅尔倒谱系数重建语音时域信号方法。从梅尔倒谱系数估计语音幅度谱是一个欠定问题，现有的方法均采用幅度谱最小均方误差估计或采用L1正则化进行幅度谱的稀疏约束。相比于L1正则化模型，L1／2的稀疏约束... 详细信息

提出了一种利用L1／2稀疏约束从梅尔倒谱系数重建语音时域信号方法。从梅尔倒谱系数估计语音幅度谱是一个欠定问题，现有的方法均采用幅度谱最小均方误差估计或采用L1正则化进行幅度谱的稀疏约束。相比于L1正则化模型，L1／2的稀疏约束特性更强，为此，本文在从梅尔倒谱系数估计语音幅度谱时引入L1／2正则化约束，并利用求解的稀疏幅度谱估计相位谱，最后利用估计的频谱重建时域语音信号。实验结果表明，与幅度谱最小均方误差法相比，本文算法所估计出的语音信号具有更高的语音质量；在噪声环境下进行语音重建实验，与L1正则化幅度谱估计方法相比，本文算法重建的语音质量更好，表现出更好抗噪性。

关键词：语音信号稀疏约束倒谱系数重建方法最小均方误差估计谱估计方法梅系数估计

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