检索结果-内蒙古大学图书馆

兵工学报 2021年第9期42卷 1987-1997页

作者：周颖谢振平蒋晓军江南大学人工智能与计算机学院江苏无锡214122 江苏省媒体设计与软件技术重点实验室江苏无锡214122 近地面探测与感知技术国防科技重点实验室江苏无锡214035

针对典型自然环境下军事装备的隐蔽问题,提出一种新颖的演化计算策略,将其与图像仿真设计手段相结合,根据环境状况,构建一种快速仿真计算进而给出迷彩目标隐蔽策略的新方法。该方法主要包括迷彩目标与场景图像的融合仿真计算,引入视错... 详细信息

针对典型自然环境下军事装备的隐蔽问题,提出一种新颖的演化计算策略,将其与图像仿真设计手段相结合,根据环境状况,构建一种快速仿真计算进而给出迷彩目标隐蔽策略的新方法。该方法主要包括迷彩目标与场景图像的融合仿真计算,引入视错觉条带覆盖的迷彩目标隐蔽计算,基于粒子群优化算法和概率分布采样的搜索计算,以及基于深度神经网络图像特征的融合度计算。运用深度神经网络图像分割模型,结合迷彩目标的分割识出率,评估新方法的性能。仿真实验结果表明:在林地和荒漠环境中获得的隐蔽仿真图像平均融合度可达0.99以上,平均分割识出率低于0.90;新方法能够为设计给定目标在场景图像中的隐蔽策略提供有效的依据,具有较高的实用价值和可扩展性。

关键词：迷彩目标隐蔽策略演化计算概率分布采样深度神经网络

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基于动态赋权近邻传播的数据增量采样方法

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软件学报 2021年第12期32卷 3884-3900页

作者：陈晓琪谢振平刘渊詹千熠江南大学人工智能与计算机学院江苏无锡214122 江苏省媒体设计与软件技术重点实验室(江南大学) 江苏无锡214122

数据采样是快速提取大规模数据集中有用信息的重要手段,为更好地应对越来越大规模的数据高效处理要求,借助近邻传播算法的优异性能,通过引入分层增量处理和样本点动态赋权策略,实现了一种能够非常有效地平衡处理效率和采样质量的新方法... 详细信息

数据采样是快速提取大规模数据集中有用信息的重要手段,为更好地应对越来越大规模的数据高效处理要求,借助近邻传播算法的优异性能,通过引入分层增量处理和样本点动态赋权策略,实现了一种能够非常有效地平衡处理效率和采样质量的新方法.其中的分层增量处理策略考虑将原始的大规模数据集进行分批处理后再综合;而样本点动态赋权则考虑在近邻传播过程中对样本点进行合理的动态赋权,以获得采样的数据空间上更好的全局一致性.实验中,分别使用人工数据集、UCI标准数据集和图像数据集进行性能分析,结果表明:新方法与现有相关方法在采样划分质量上可达到同等水平,而计算效率则可实现大幅提升.进一步将新方法应用于深度学习的数据增强任务中,相应的实验结果表明:在原始数据增强方法上结合进高效增量采样处理后,在保持总训练数据集规模的情况下,所获得的模型性能可实现显著的提升.

关键词：数据采样近邻传播动态赋权增量采样数据增强

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融合BERT词嵌入表示和主题信息增强的自动摘要模型

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计算机科学 2022年第6期49卷 313-318页

作者：郭雨欣陈秀宏江南大学人工智能与计算机学院江苏无锡214122 江苏省媒体设计与软件技术重点实验室江苏无锡214122

自动文本摘要能够帮助人们快速筛选、辨别信息,掌握新闻关键内容,缓解信息过载问题。主流的生成式自动文摘模型主要基于编码器-解码器架构。针对解码器端在预测目标词时未充分考虑文本主题信息,并且传统的Word2Vec静态词向量无法解决一... 详细信息

自动文本摘要能够帮助人们快速筛选、辨别信息,掌握新闻关键内容,缓解信息过载问题。主流的生成式自动文摘模型主要基于编码器-解码器架构。针对解码器端在预测目标词时未充分考虑文本主题信息,并且传统的Word2Vec静态词向量无法解决一词多义问题的现状,提出了一种融合BERT词嵌入表示和主题信息增强的中文短新闻自动摘要模型。编码器端联合无监督算法获取文本主题信息并将其融入注意力机制中,提升了模型的解码效果;解码器端将BERT预训练语言模型抽取出的BERT句向量作为补充特征,以获取更多的语义信息,同时引入指针机制来解决词表外的单词问题,并利用覆盖机制有效抑制重复。在训练过程中,为了避免暴露偏差问题,针对不可微指标ROUGE采用强化学习方法来优化模型。在两个中文短新闻摘要数据集上的多组对比实验结果表明,该模型在ROUGE评价指标上有显著的提升,能有效融合文本主题信息,生成语句流畅、简明扼要的摘要。

关键词：生成式摘要 BERT 主题信息注意力机制强化学习

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鲁棒联合稀疏不相关回归

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计算机科学 2022年第2期49卷 191-197页

作者：李宗然陈秀宏陆赟邵政毅江南大学人工智能与计算机学院江苏无锡214122 江苏省媒体设计与软件技术重点实验室江苏无锡214122

常见的无监督特征选择方法考虑的只是选择具有判别性的特征,而忽略了特征的冗余性,并且没有考虑到小类问题,故而影响到分类性能。基于此背景,提出鲁棒不相关回归算法。首先,对不相关回归进行研究,使用不相关正交约束,以便找出不相关但... 详细信息

常见的无监督特征选择方法考虑的只是选择具有判别性的特征,而忽略了特征的冗余性,并且没有考虑到小类问题,故而影响到分类性能。基于此背景,提出鲁棒不相关回归算法。首先,对不相关回归进行研究,使用不相关正交约束,以便找出不相关但具有判别性的特征,不相关约束使得数据结构保持在Stiefel流形中,使模型具有封闭解,避免了传统的岭回归模型引发的可能的平凡解。其次,损失函数与正则化项使用L_(2,1)范数,保证模型的鲁棒性,得到具有稀疏性的投影矩阵;同时将小类问题考虑进去,使投影矩阵数量不受类别数的限制,得到足够多的投影矩阵,从而提升模型的分类性能。理论分析和多个数据集上的实验结果表明,所提出的方法比其他特征选择方法具有更好的性能。

关键词：特征选择鲁棒联合不相关回归小类问题

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基于共享隐空间的多视角SVM

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控制与决策 2021年第3期36卷 534-542页

作者：姜志彬周洁张远鹏王士同江南大学数字媒体学院江苏无锡214122 南通大学医学信息学系江苏南通226019 江苏省媒体设计与软件技术重点实验室江苏无锡214122

传统的单视角方法对来自不同场景不同形式的多视角样本难以获得较好的分类性能,因此多视角学习成为近年来的热门研究课题并被广泛研究.在多视角学习中,可能存在这样一种特殊现象,即来自不同视角相同类的样本间的差异比来自同一视角不同... 详细信息

传统的单视角方法对来自不同场景不同形式的多视角样本难以获得较好的分类性能,因此多视角学习成为近年来的热门研究课题并被广泛研究.在多视角学习中,可能存在这样一种特殊现象,即来自不同视角相同类的样本间的差异比来自同一视角不同类的样本间的差异大,这给多视角学习带来很大挑战,并导致多视角学习效果变差.鉴于此,首先利用Parzen窗技术构建共享隐空间,并将共享隐空间联合原始空间得到扩展空间,进行多视角学习,能够很好应对上述特殊现象;然后利用支持向量机(SVM),提出一种新型的多视角学习方法,即基于共享隐空间的多视角SVM;最后通过在人工和真实的多视角数据集上的实验验证了所提方法在应对上述挑战时具有很好的实验效果.

关键词：多视角学习 Parzen窗共享隐空间扩展空间支持向量机

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基于波环粒子的实时水波仿真方法

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计算机应用 2022年第12期42卷 3876-3883页

作者：顾浩杰张军江南大学人工智能与计算机学院江苏无锡214122 江苏省媒体设计与软件技术重点实验室江苏无锡214122

为了降低水波模拟过程中的计算成本并提高其扩散现象的逼真度,提出一种基于波环粒子包的实时二维平面水波仿真方法。该方法采用波环粒子为基本计算单元,粒子内部继承“波包”的概念,使用多个频段水波叠加的方式再现水波视觉效果。在计... 详细信息

为了降低水波模拟过程中的计算成本并提高其扩散现象的逼真度,提出一种基于波环粒子包的实时二维平面水波仿真方法。该方法采用波环粒子为基本计算单元,粒子内部继承“波包”的概念,使用多个频段水波叠加的方式再现水波视觉效果。在计算水波反射过程时,通过添加镜像波源的形式减少碰撞计算,避免复杂几何判定。为适应不同硬件的计算性能差异,该方法提供额外的计算精度参数,可针对不同硬件计算能力调节水波反射计算复杂度。实验结果表明,该方法可使用较少的粒子模拟出较为真实的水波运动,且避免了碰撞反射后水波断裂的问题。在相同硬件平台上的性能测试显示,所提波环仿真方法的渲染帧率比传统波包算法高出至少60%,在一些水波状态特别复杂的情况下可达到400%以上的加速效果。

关键词：水波仿真波环粒子波包粒子系统渲染帧率

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基于双通道深度CNN的烟雾浓度测量方法

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模式识别与人工智能 2021年第9期34卷 844-852页

作者：莫鸿飞谢振平江南大学人工智能与计算机学院无锡214122 江南大学江苏省媒体设计与软件技术重点实验室无锡214122

现有基于视频图像测量烟雾浓度的方法主要通过人工提取特征,需要已知环境的大气光、背景等外界条件.为了提高烟雾浓度测量方法的直接性和实用性,文中通过烟雾化方程,建立烟雾图像与其浓度数值的对应关系,进而提出基于双通道深度卷积神... 详细信息

现有基于视频图像测量烟雾浓度的方法主要通过人工提取特征,需要已知环境的大气光、背景等外界条件.为了提高烟雾浓度测量方法的直接性和实用性,文中通过烟雾化方程,建立烟雾图像与其浓度数值的对应关系,进而提出基于双通道深度卷积神经网络(DCCNN)的烟雾浓度测量方法,实现端到端的烟雾浓度直接测量.DCCNN中采用1×1卷积进行通道数据融合,引入跳跃连接解决网络层数较深时梯度消失问题,加快训练过程.同时引入自注意力机制,自动学习隐含特征的重要程度,再合并两个通道提取的特征,获得综合测量结果.实验表明,DCCNN测量烟雾浓度的平均绝对误差较低,综合性能较优.

关键词：烟雾浓度深度卷积神经网络深度学习烟雾化方程注意力机制

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基于异构邻域聚合的协同过滤推荐算法

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模式识别与人工智能 2021年第8期34卷 712-722页

作者：夏鸿斌陆炜刘渊江南大学人工智能与计算机学院无锡214122 江南大学江苏省媒体设计与软件技术重点实验室无锡214122

传统的协同过滤算法使用one-hot编码生成的特征向量信息量稀少,对异构行为数据仅挖掘不同行为间的联系而忽略用户间行为的联系.针对上述问题,文中提出基于异构邻域聚合的协同过滤推荐算法.首先,使用图对用户和项目的异构交互进行建模,... 详细信息

传统的协同过滤算法使用one-hot编码生成的特征向量信息量稀少,对异构行为数据仅挖掘不同行为间的联系而忽略用户间行为的联系.针对上述问题,文中提出基于异构邻域聚合的协同过滤推荐算法.首先,使用图对用户和项目的异构交互进行建模,并利用图的连通特性构建邻域.然后,使用轻量级图卷积方法整合邻域信息,融入目标用户和目标项目的特征向量.最后,将融合邻域信息的用户与项目的特征向量输入多任务异构网络进行训练,通过丰富特征向量信息的方法缓解数据稀疏问题.在数据集上的实验证实文中算法的性能较优.

关键词：异构数据邻域聚合协同过滤推荐系统图神经网络

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面对类别不平衡的增量在线序列极限学习机

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智能系统学报 2020年第3期15卷 520-527页

作者：左鹏玉周洁王士同江南大学数字媒体学院江苏无锡214122 江苏省媒体设计与软件设计重点实验室江苏无锡214122

针对在线序列极限学习机对于类别不平衡数据的学习效率低、分类准确率差的问题,提出了面对类别不平衡的增量在线序列极限学习机(IOS-ELM)。该算法根据类别不平衡比例调整平衡因子,利用分块矩阵的广义逆矩阵对隐含层节点数进行寻优,提高... 详细信息

针对在线序列极限学习机对于类别不平衡数据的学习效率低、分类准确率差的问题,提出了面对类别不平衡的增量在线序列极限学习机(IOS-ELM)。该算法根据类别不平衡比例调整平衡因子,利用分块矩阵的广义逆矩阵对隐含层节点数进行寻优,提高了模型对类别不平衡数据的在线处理能力,最后通过14个二类和多类不平衡数据集对该算法有效性和可行性进行验证。实验结果表明:该算法与同类其他算法相比具有更好的泛化性和准确率,适用于类别不平衡场景下的在线学习。

关键词：类别不平衡学习增量无逆矩阵在线学习极限学习机分类多类不平衡神经网络

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基于密度的模糊代表点聚类算法

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控制与决策 2020年第5期35卷 1123-1133页

作者：周洁姜志彬张远鹏王士同江南大学数字媒体学院江苏无锡214122 江苏省媒体设计与软件技术重点实验室江苏无锡214122

结合密度聚类和模糊聚类的特点,提出一种基于密度的模糊代表点聚类算法.首先利用密度对数据点成为候选聚类中心点的可能性进行处理,密度越高的点成为聚类中心点的可能性越大;然后利用模糊方法对聚类中心点进行确定;最后通过合并聚类中... 详细信息

结合密度聚类和模糊聚类的特点,提出一种基于密度的模糊代表点聚类算法.首先利用密度对数据点成为候选聚类中心点的可能性进行处理,密度越高的点成为聚类中心点的可能性越大;然后利用模糊方法对聚类中心点进行确定;最后通过合并聚类中心点确定最终的聚类中心.所提出算法具有很好的自适应性,能够处理不同形状的聚类问题,无需提前规定聚类个数,能够自动确定真实存在的聚类中心点,可解释性好.通过结合不同聚类方法的优点,最终实现对数据的有效划分.此外,所提出的算法对于聚类数和初始化、处理不同形状的聚类问题以及应对异常值等方面具有较好的鲁棒性.通过在人工数据集和UCI真实数据集上进行实验,表明所提出算法具有较好的聚类性能和广泛的适用性.

关键词：聚类密度聚类模糊聚类代表点聚类聚类中心鲁棒性

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