检索结果-内蒙古大学图书馆

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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基于稠密网络的DNA结合蛋白质预测方法

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重庆科技学院学报（自然科学版） 2020年第5期22卷 81-85页

作者：李国斌杜秀全李新路吴志泽合肥学院人工智能与大数据学院合肥230601 计算智能与信号处理教育部重点实验室合肥230601 安徽大学计算机科学与技术学院合肥230601

提出了一种基于深度学习的DNA结合蛋白识别方法(DBP-DenseNet)。以稠密网络代替传统的金字塔式卷积神经网络(CNN)结构,将上一层的特征信息整合到下一层,利用层间的特征融合来学习整个氨基酸序列的综合特征;由双向长短期记忆网络(Bi-LSTM... 详细信息

提出了一种基于深度学习的DNA结合蛋白识别方法(DBP-DenseNet)。以稠密网络代替传统的金字塔式卷积神经网络(CNN)结构,将上一层的特征信息整合到下一层,利用层间的特征融合来学习整个氨基酸序列的综合特征;由双向长短期记忆网络(Bi-LSTM)负责在氨基酸序列上下文中获取长期依赖关系。实验结果表明,稠密连接可以有效提高模型的特征表达能力。

关键词： DNA结合蛋白预测词嵌入稠密网络双向长短期记忆网络

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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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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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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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基于Stacking集成学习的恒星/星系分类研究

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天文学报 2020年第2期61卷 102-111页

作者：李超张文辉李然王俊义林基明桂林电子科技大学信息与通信工程学院桂林541004 桂林电子科技大学认知无线电与信息处理教育部重点实验室桂林541004 桂林电子科技大学广西云计算与大数据协同创新中心桂林541004 桂林电子科技大学广西高校云计算与复杂系统重点实验室桂林541004 桂林电子科技大学广西无线宽带通信与信号处理重点实验室桂林541004 广西高校卫星导航与位置感知重点实验室桂林541004

机器学习在当今诸多领域已经取得了巨大的成功,但是机器学习的预测效果往往依赖于具体问题.集成学习通过综合多个基分类器来预测结果,因此,其适应各种场景的能力较强,分类准确率较高.基于斯隆数字巡天(Sloan Digital Sky Survey,SDSS)... 详细信息

机器学习在当今诸多领域已经取得了巨大的成功,但是机器学习的预测效果往往依赖于具体问题.集成学习通过综合多个基分类器来预测结果,因此,其适应各种场景的能力较强,分类准确率较高.基于斯隆数字巡天(Sloan Digital Sky Survey,SDSS)计划恒星/星系中最暗源星等集分类正确率低的问题,提出一种基于Stacking集成学习的恒星/星系分类算法.从SDSS-DR7(SDSS Data Release 7)中获取完整的测光数据集,并根据星等值划分为亮源星等集、暗源星等集和最暗源星等集.仅针对分类较为复杂且困难的最暗源星等集展开分类研究.首先,对最暗源星等集使用10折嵌套交叉验证,然后使用支持向量机(Support Vector Machine,SVM)、随机森林(Random Forest,RF)、XGBoost(eXtreme Gradient Boosting)等算法建立基分类器模型;使用梯度提升树(Gradient Boosting Decision Tree,GBDT)作为元分类器模型.最后,使用基于星系的分类正确率等指标,与功能树(Function Tree,FT)、SVM、RF、GBDT、XGBoost、堆叠降噪自编码(Stacked Denoising AutoEncoders,SDAE)、深度置信网络(Deep Belief Network,DBN)、深度感知决策树(Deep Perception Decision Tree,DPDT)等模型进行分类结果对比分析.实验结果表明,Stacking集成学习模型在最暗源星等集分类中要比FT算法的星系分类正确率提高了将近10%.同其他传统的机器学习算法、较强的提升算法、深度学习算法相比,Stacking集成学习模型也有较大的提升.

关键词：恒星:基本参数星系:基本参数技术:测光方法:数据分析

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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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融合引导滤波和迁移学习的薄云图像中地物信息恢复算法

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测绘学报 2018年第3期47卷 348-358页

作者：胡根生周文利梁栋鲍文霞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 安徽大学电子信息工程学院安徽合肥230601 偏振光成像探测技术安徽省重点实验室安徽合肥230031

薄云覆盖遥感图像使图像上的地物信息模糊。本文给出了一种融合引导滤波和迁移学习的薄云图像中地物信息恢复算法。首先利用多方向非抽样对偶树复小波变换对薄云目标图像和无云引导图像进行多分辨率分解,再对分解后的低频子带分别进行... 详细信息

薄云覆盖遥感图像使图像上的地物信息模糊。本文给出了一种融合引导滤波和迁移学习的薄云图像中地物信息恢复算法。首先利用多方向非抽样对偶树复小波变换对薄云目标图像和无云引导图像进行多分辨率分解,再对分解后的低频子带分别进行支持向量引导滤波和迁移学习,对分解后的高频子带利用修正的Laine增强函数进行增强,然后应用基于区域能量的选择和加权相结合的方法对引导滤波输出和迁移学习模型预测的低频子带进行融合,最后对增强后的高频子带和融合后的低频子带进行多方向非抽样对偶树复小波逆变换重构,获得地物信息恢复图像。Landsat-8 OLI多光谱图像的试验结果表明,支持向量引导滤波能够有效保留目标图像的地物细节信息,域自适应的迁移学习能有效扩展可利用的多源多时相遥感图像范围,通过融合引导滤波和迁移学习能有效去除遥感图像上的薄云,获得较好的地物信息恢复效果。

关键词：遥感图像信息恢复图像融合引导滤波迁移学习

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