检索结果-内蒙古大学图书馆

广西科学 2024年第1期31卷 100-109页

作者：张玲马士伦黎利辉文益民桂林电子科技大学广西图像与图形智能处理重点实验室广西桂林541004

概念漂移数据流分类是一个极具挑战性的问题。当新概念出现时,该概念下的学习样本过少,无法对分类器进行及时调整,进而导致分类精度不高。为了解决该问题,本文提出一种基于局部分类精度的概念漂移数据流分类算法——LA-MS-CDC。第一,LA-... 详细信息

概念漂移数据流分类是一个极具挑战性的问题。当新概念出现时,该概念下的学习样本过少,无法对分类器进行及时调整,进而导致分类精度不高。为了解决该问题,本文提出一种基于局部分类精度的概念漂移数据流分类算法——LA-MS-CDC。第一,LA-MS-CDC将k-means聚类和局部分类精度算法结合,从分类器池中挑选出最优源领域分类器;第二,将最优源领域分类器与目标领域分类器加权集成,进而对样本分类;第三,根据分类样本的真实标签分别计算各分类器的损失,并对目标领域和源领域的分类器权重进行更新;第四,再利用该分类样本对目标领域分类器、最优源领域分类器进行更新;最后,完成分类器池的更新。在公开数据集上的实验结果表明,LA-MS-CDC能够有效地将源领域知识迁移到目标领域,与现有方法相比,其分类效果具有显著性提升。算法代码可在https://***/ymw12345/LAMSCDC上获取。

关键词：概念漂移多源在线迁移学习局部分类精度集成学习多样性

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基于逆Radon变换的圆迹SAR三维成像算法

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火力与指挥控制 2024年第9期49卷 18-24页

作者：车俐欧阳龙华蒋留兵桂林电子科技大学信息与通信学院广西桂林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广西桂林541004

随着合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)的应用需求不断提高,出现了圆迹SAR的成像模式,解决传统直线轨迹SAR只能获取二维斜距图像的问题,在地形测绘、建筑物提取、灾害评估等领域具有较高应用潜力。现有的圆迹SAR三维成像算法... 详细信息

随着合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)的应用需求不断提高,出现了圆迹SAR的成像模式,解决传统直线轨迹SAR只能获取二维斜距图像的问题,在地形测绘、建筑物提取、灾害评估等领域具有较高应用潜力。现有的圆迹SAR三维成像算法还存在计算量大、实现复杂等问题,通过对圆迹SAR模型的斜距几何分析,结合回波信号模型设计波数域补偿函数,将距离压缩曲线矫正为基线为零的正弦曲线;结合逆Radon变换,实现对目标的正弦曲线的二维聚焦;通过逐高度平面二维成像结果的堆叠,实现目标的三维成像。通过仿真分析了所提算法的成像质量,验证了所提算法三维成像的有效性。

关键词：圆迹SAR 逆Radon变换三维成像算法

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AF-CenterNet:基于交叉注意力机制的毫米波雷达和相机融合的目标检测

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计算机应用研究 2024年第4期41卷 1258-1263页

作者：车俐吕连辉蒋留兵桂林电子科技大学信息与通信学院广西桂林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广西桂林541004

对于自动驾驶领域而言,确保在各种天气和光照条件下精确检测其他车辆目标是至关重要的。针对单个传感器获取信息的局限性,提出一种基于cross-attention注意力机制的融合方法(AF),用于在特征层面上融合毫米波雷达和相机信息。首先,将毫... 详细信息

对于自动驾驶领域而言,确保在各种天气和光照条件下精确检测其他车辆目标是至关重要的。针对单个传感器获取信息的局限性,提出一种基于cross-attention注意力机制的融合方法(AF),用于在特征层面上融合毫米波雷达和相机信息。首先,将毫米波雷达和相机进行空间对齐,并将对齐后的点云信息投影成点云图像。然后,将点云图像在高度和宽度方向上进行扩展,以提高相机图像和点云图像之间的匹配度。最后,将点云图像和相机图像送入包含AF结构的CenterNet目标检测网络中进行训练,并生成一个空间注意力权重,以增强相机中的关键特征。实验结果表明,AF结构可以提高原网络检测各种大小目标的性能,特别是对小目标的检测提升更为明显,且对系统的实时性影响不大,是提高车辆在多种场景下检测精度的理想选择。

关键词：自动驾驶目标检测毫米波雷达交叉注意力融合

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一种多任务学习的跨模态视频情感分析方法

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计算机工程与应用 2023年第12期59卷 141-147页

作者：缪裕青董晗张万桢周明蔡国永杜华巍桂林电子科技大学计算机与信息安全学院广西桂林541004 桂林电子科技大学广西图像图形与智能处理重点实验室广西桂林541004 桂林航天工业学院工程综合训练中心广西桂林541004 仲恺农业工程学院信息科学与技术学院广州510225 桂林海威科技股份有限公司广西桂林541004 桂林电子科技大学广西可信软件重点实验室广西桂林541004

针对现有跨模态视频情感分析模型中模态融合不充分、空间复杂度较高以及较少考虑说话人本身属性对情感影响等问题,提出了一种结合多头注意力与多任务学习的跨模态视频情感分析模型。对视频进行预处理,得到视频、音频、文本三个模态的特... 详细信息

针对现有跨模态视频情感分析模型中模态融合不充分、空间复杂度较高以及较少考虑说话人本身属性对情感影响等问题,提出了一种结合多头注意力与多任务学习的跨模态视频情感分析模型。对视频进行预处理,得到视频、音频、文本三个模态的特征表示。将得到的特征表示分别输入到GRU网络以提取时序特征。利用所提出的最大池化多头注意力机制,实现文本与视频、文本与音频的两两融合。将融合后的特征输入到情感分类与性别分类多任务网络得到说话人的情感极性与性别属性。实验结果表明,所提模型能够较好地利用模态间的差异信息与说话人性别属性,在有效提升情感识别准确率的同时降低了模型的空间复杂度。

关键词：视频情感分析模态融合多头注意力多任务学习模型复杂度

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基于强跟踪UKF的自适应PHD-SLAM算法

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信号处理 2024年第10期40卷 1875-1883页

作者：邹晗吴孙勇薛秋条李明桂林电子科技大学数学与计算科学学院广西桂林541004 广西密码学与信息安全重点实验室广西桂林541004 桂林长海发展有限责任公司广西桂林541004

传统概率假设密度同时定位与建图(Probability Hypothesis Density-Simultaneous Localization and Mapping,PHD-SLAM)方法缺乏在线自适应调整能力,容易受到不确定噪声、初始系统参数选择以及线性化近似误差的影响,从而导致粒子退化问题... 详细信息

传统概率假设密度同时定位与建图(Probability Hypothesis Density-Simultaneous Localization and Mapping,PHD-SLAM)方法缺乏在线自适应调整能力,容易受到不确定噪声、初始系统参数选择以及线性化近似误差的影响,从而导致粒子退化问题,进而影响机器人位姿和地图特征点的估计精度。针对这一问题,本文提出了一种基于强跟踪和无迹卡尔曼滤波(Unscented Kalman filter,UKF),并融合最新观测数据来产生重要性密度的PHD-SLAM算法(Strong Tracking UKF PHD-SLAM,SUPHD-SLAM)。所提算法在重要性采样阶段将上一时刻的机器人位姿和地图特征点增广为联合向量,为了避免传统PHD-SLAM中扩展卡尔曼滤波(Extended Kalman filter,EKF)引入的线性化误差,利用UKF对粒子进行预测,并通过引入强跟踪滤波中的渐消因子修正UKF预测后不精确的位姿状态协方差,保持量测新息正交,从而抑制不确定噪声和不精确初始系统参数设置对状态估计的影响。随后通过UKF更新每个位姿粒子,引导粒子向高似然区域移动,以获得更准确的位姿的重要性密度,从而避免粒子退化。从重要性密度中采样新的位姿粒子,针对每个位姿粒子使用基于UKF的PHD滤波计算地图特征点,并用单簇(Single-Cluster,SC)策略更新每个位姿粒子的权重。最后,提取权重最大的位姿粒子及其对应的地图作为状态估计。仿真实验表明,SUPHD-SLAM相较于PHD-SLAM 1.0和PHD-SLAM 2.0,保证计算效率的同时,能够有效的提高机器人位姿和地图特征点的估计精度。

关键词：无迹卡尔曼滤波强跟踪机器人位姿地图

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公平机器学习:概念、分析与设计

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计算机学报 2022年第5期45卷 1018-1051页

作者：古天龙李龙常亮罗义琴暨南大学信息科学技术学院广州510632 桂林电子科技大学广西可信软件重点实验室广西桂林541004

随着人工智能的发展,机器学习技术越来越多地应用于社会各个领域,用以辅助或代替人们进行决策,特别是在一些具有重要影响的领域,例如,信用程度评级、学生质量评估、福利资源分配、疾病临床诊断、自然语言处理、个性信息推荐、刑事犯罪... 详细信息

随着人工智能的发展,机器学习技术越来越多地应用于社会各个领域,用以辅助或代替人们进行决策,特别是在一些具有重要影响的领域,例如,信用程度评级、学生质量评估、福利资源分配、疾病临床诊断、自然语言处理、个性信息推荐、刑事犯罪判决、无人驾驶等.如何在这些应用中确保决策公平或者无偏见?如何在这些应用中保护弱势群体的利益?这些问题直接影响到社会和公众对机器学习的信任,影响到人工智能技术的应用与系统的部署.通过系统梳理和全面剖析近年来的工作,对机器学习公平性或公平机器学习的定义及度量进行了解释及对比;从机器学习的全生命周期出发,对不同环节中出现的各类偏见及其发现技术进行了归类及阐释;从预处理、中间处理和后处理三个阶段,对公平机器学习的设计技术进行了介绍和分析;从可信赖人工智能全局出发,对公平性与隐私保护、可解释性之间的关系、影响及协同解决方案进行了阐述;最后对公平机器学习领域中亟待解决的主要问题、挑战及进一步研究热点进行了讨论.

关键词：机器学习公平性隐私保护可解释人工智能伦理

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(Ti_(65)Fe_(35))_(100-x)V_(x)三元合金显微组织与置氢行为研究

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稀有金属 2025年第2期49卷 163-173页

作者：白金旺闫二虎马东帅王豪邹勇进褚海亮孙立贤桂林电子科技大学材料科学与工程学院、广西信息材料重点实验室广西桂林541004

在5B族金属(Nb,V和Ta)中,置氢在其性能改善方面有着明显的优势,但迄今为止尚未对V-TiFe合金开展相关研究。本文研究了(Ti_(65)Fe_(35))_(100-x)V_(x),x=0,2.5,5,10,15,25;x为V的原子分数)合金的显微组织演变规律、置氢行为和置氢后的力... 详细信息

在5B族金属(Nb,V和Ta)中,置氢在其性能改善方面有着明显的优势,但迄今为止尚未对V-TiFe合金开展相关研究。本文研究了(Ti_(65)Fe_(35))_(100-x)V_(x),x=0,2.5,5,10,15,25;x为V的原子分数)合金的显微组织演变规律、置氢行为和置氢后的力学性能。结果表明:当010时,合金由初生bcc-(V,Ti)固溶体相和少量Ti Fe相构成。所有合金的置氢量随氢流量和置氢时间的增加而增加,直至达到最大值;当氢流量和置氢时间保持恒定时,置氢量随置氢温度的升高而增加,两者呈正比关系。与置氢前相比,置氢后该体系所有合金的硬度变大,引起上述变化的原因主要是由于合金内部H原子的固溶强化以及氢化物的析出。

关键词： V-Ti-Fe合金置氢显微组织维氏硬度

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多智能体系统的实用-分量一致性

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广西师范大学学报（自然科学版） 2024年第1期42卷 139-146页

作者：隆紫庭马忠军李科赞桂林电子科技大学数学与计算科学学院广西桂林541004 广西应用数学中心(桂林电子科技大学) 广西桂林541004 广西密码学与信息安全重点实验室(桂林电子科技大学) 广西桂林541004

实用-分量一致性是指多智能体系统中所有状态变量的一些分量的偏差始终在一个有界区间内波动。本文基于有向网络拓扑探讨一阶非线性领导-跟随多智能体系统的实用-分量一致性问题。首先,对该系统构造一个分段式牵制控制协议;然后,利用置... 详细信息

实用-分量一致性是指多智能体系统中所有状态变量的一些分量的偏差始终在一个有界区间内波动。本文基于有向网络拓扑探讨一阶非线性领导-跟随多智能体系统的实用-分量一致性问题。首先,对该系统构造一个分段式牵制控制协议;然后,利用置换矩阵方法,将开始的偏差系统转化为一个新的偏差系统,将原系统的实用-分量一致性问题转化为新偏差系统中零解的强实用稳定性问题,并借助矩阵理论和稳定性理论等,导出该系统实现实用-分量一致性的充分条件;最后,通过数值模拟验证理论结果的正确性。

关键词：多智能体系统实用一致性部分分量一致性领导-跟随

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基于深度学习的知识追踪研究进展

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计算机研究与发展 2022年第1期59卷 81-104页

作者：刘铁园陈威常亮古天龙广西可信软件重点实验室(桂林电子科技大学) 广西桂林541004 桂林电子科技大学电子工程与自动化学院广西桂林541004 暨南大学信息科学与技术学院网络安全学院广州510632

知识追踪是教育数据挖掘领域的一个重要研究方向,其目标是通过建立学生知识状态随时间变化的模型,来判断学生对知识的掌握程度并从学生的学习轨迹中挖掘出潜在的学习规律,从而提供个性化的指导,达到人工智能辅助教育的目的.深度学习因... 详细信息

知识追踪是教育数据挖掘领域的一个重要研究方向,其目标是通过建立学生知识状态随时间变化的模型,来判断学生对知识的掌握程度并从学生的学习轨迹中挖掘出潜在的学习规律,从而提供个性化的指导,达到人工智能辅助教育的目的.深度学习因其强大的特征提取能力,已被证明能显著提升知识追踪模型的性能而越来越受到各方重视.以最基本的深度知识追踪模型为起点,全面回顾了该研究领域的研究进展,给出了该研究领域技术改进、演化脉络图,并从针对可解释问题的改进、针对长期依赖问题的改进、针对缺少学习特征问题的改进3个主要技术改进方向做了深入阐述和比较分析,同时对该领域中的已有模型做了归类,整理了可供研究者使用的公开数据集,考察了其主要应用,最后,对基于深度学习的知识追踪的未来研究方向进行了展望.

关键词：教育数据挖掘深度学习知识追踪循环神经网络人工智能辅助教育

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近场毫米波雷达非视距全息成像算法

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火力与指挥控制 2025年第1期50卷 33-40页

作者：蒋留兵黄乾超车俐桂林电子科技大学信息与通信学院广西桂林541004 广西无线带宽与信号处理重点实验室广西桂林541004

非视距雷达成像技术旨在重建障碍物干扰下的隐藏目标,在自动驾驶、区域安防等领域具有极大的应用潜力。基于多输入多输出毫米波雷达,提出一种利用多径反射信号反演雷达视线外隐藏目标散射特性的二维成像技术。该方案采用高精度导轨搭载M... 详细信息

非视距雷达成像技术旨在重建障碍物干扰下的隐藏目标,在自动驾驶、区域安防等领域具有极大的应用潜力。基于多输入多输出毫米波雷达,提出一种利用多径反射信号反演雷达视线外隐藏目标散射特性的二维成像技术。该方案采用高精度导轨搭载MIMO毫米波雷达扫描合成2-D等效均匀阵列,利用多径反射回波重构隐藏目标图像。此外,建立NLOS成像模型并提出一种基于2-D波数域算法和镜面对称的高精度成像方法。在该方法中通过对隐藏目标的横断面成像提取NLOS目标以及反射墙面的先验知识,利用先验知识结合镜面对称原理,实现NLOS目标冠状面高精度聚焦获得目标轮廓。通过NLOS毫米波成像系统验证了所提算法的有效性。

关键词：非视距成像毫米波雷达波数域成像合成孔径

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