检索结果-内蒙古大学图书馆

智能系统学报 2020年第2期15卷 289-295页

作者：吴莹莹丁肇红刘华平赵怀林孙富春上海应用技术大学电气与电子工程学院上海201418 清华大学计算机科学与技术系北京100084 清华大学智能技术与系统国家重点实验室北京100084

针对在复杂非结构化环境下如何协调多个无人机发现静态或动态目标的问题,建立了自组织目标搜索算法框架。结合磁探仪等效平均探测宽度模型,受昆虫协调方式和鸟群效应的生物机制启发,提出了基于仿生集群算法的无人机集群分布式目标搜索模... 详细信息

针对在复杂非结构化环境下如何协调多个无人机发现静态或动态目标的问题,建立了自组织目标搜索算法框架。结合磁探仪等效平均探测宽度模型,受昆虫协调方式和鸟群效应的生物机制启发,提出了基于仿生集群算法的无人机集群分布式目标搜索模型;采用改进的自适应差分进化算法帮助无人机集群模型在环境中平衡勘探和探索,实现无人机群体的协同搜索优化。该自组织目标搜索算法旨在以最短时间实现跟踪目标数量的最大化。基于仿真平台的实验测试了该策略的性能,验证了算法对具有未知目标的非结构化复杂环境的适用性。

关键词：自组织算法目标搜索差分进化仿生集群无人机非结构化环境鸟群效应动态目标

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基于级联宽度学习的多模态材质识别

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智能系统学报 2020年第4期15卷 787-794页

作者：王召新续欣莹刘华平孙富春太原理工大学电气与动力工程学院山西太原030600 清华大学计算机科学与技术系北京100084 清华大学智能技术系统国家重点实验室北京100084

材质识别在机器人与周围环境的相互作用中起着至关重要的作用,视觉、触觉和听觉模式可以提供不同材质的不同特性,如何利用不同模态的信号快速、高效地完成材质识别任务是亟待解决的问题。并且在现实应用中,传感器收集的数据量不大,无法... 详细信息

材质识别在机器人与周围环境的相互作用中起着至关重要的作用,视觉、触觉和听觉模式可以提供不同材质的不同特性,如何利用不同模态的信号快速、高效地完成材质识别任务是亟待解决的问题。并且在现实应用中,传感器收集的数据量不大,无法为深度神经网络提供足够的数据进行学习训练。为此,本文将级联宽度学习这种泛化性能好的算法应用在小样本的材质识别任务上。首先,将两组同构多模态数据进行特征融合,之后使用级联特征节点的宽度学习进行特征学习,最终得到材质分类结果。最后,针对公开数据开展实验评估。结果表明,本文提出的方法与其他算法相比,在完成材质识别任务的同时,降低了训练时间,提高了分类性能。

关键词：级联结构宽度学习方法多模态融合材质识别光谱数据同构数据特征提取神经网络

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把握机会窗口期减缓气候变化对中国居民健康影响

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科学通报 2023年第15期68卷 1899-1905页

作者：蔡闻佳张弛张诗卉艾思奇白玉琪鲍俊哲常楠陈彬陈慧琪程亮亮崔学勤戴瀚程 Bawuerjiang Danna 底骞董伟董文轩窦德景范维澄范星房小怡高仝高源耿阳关大博郭亚菲 Ian Hamilton 胡艺馨华峻翊黄存瑞黄弘黄建斌蒋俏蕾姜晓朋柯丕煜 Gregor Kiesewetter Pete Lampard 李传玺李瑞奇李双利梁璐林波荣林华亮刘欢刘起勇刘小波刘心远刘昱甫刘钊刘竹楼书含鲁晨曦罗勇罗震宇马伟 Alice McGushin 牛彦麟任超阮增良 Wolfgang Schöpp 单钰理苏婧孙韬淳王灿王琼文三妹谢杨熊辉徐冰徐朦颜钰杨军杨廉平杨秀俞乐岳玉娟曾仪娉张镜张少辉张曜张仲宸赵继尧赵亮赵梦真赵琦赵哲周景博朱征宏陈冯富珍宫鹏清华大学地球系统科学系北京100084 北京理工大学管理与经济学院北京100081 中山大学公共卫生学院广州510080 郑州大学公共卫生学院郑州450001 南京医科大学公共卫生学院南京211166 北京师范大学环境学院北京100875 北京大学环境工程学院北京100871 清华大学新闻与传播学院北京100084 清华大学万科公共卫生学院北京100084 浙江大学地球科学学院杭州310058 清华大学公共安全研究所北京100084 清华大学工程物理系北京100084 百度研究院北京100091 山东师范大学环境与生态研究院济南250013 中国气象科学研究院气象影响与风险研究中心北京100086 山东师范大学商学院济南250013 中国疾病预防控制中心传染病预防控制所传染病预防控制国家重点实验室北京102206 清华大学建筑学院北京100084 中国疾病预防控制中心环境与人群健康重点实验室环境与健康相关产品安全所北京102206 Energy Institute University College LondonLondon WC1E 6BTUK 南方科技大学统计与数据科学系深圳518055 香港大学建筑学院中国香港999077 世界卫生组织驻华代表处北京100600 Pollution Management Research Group EnergyClimateand Environment ProgramInternational Institute for Applied Systems Analysis(IIASA)Schlossplatz 1-A-2361 LaxenburgAustria Department of Health Sciences University of YorkYork YO105DDCanada 山东大学齐鲁医学院公共卫生学院流行病学系济南250002 中国科学技术大学计算机科学与技术学院合肥230027 Department of Geography and the Environment University of North TexasDenton TX 76203-5017USA 清华大学环境学院北京100084 Geography College of Life and Environmental SciencesUniversity of ExeterExeter EX12LUUK 山东大学气候变化与健康研究中心济南250002 Institute for Global Health University College LondonLondon WC1H 0ALUK School of Geography Earth and Environmental SciencesUniversity of BirminghamBirmingham B152TTUK 清华大学人文学院北京100084 北京航空航天大学经济与管理学院北京100083 香港科技大学(广州)信息枢纽人工智能学域广州511443 暨南大学环境与气候研究所广州510632 清华大学气候变化与可持续发展研究院北京100084 清华大学苏世民学院北京100084 清华大学体育学部北京100084 中国科学院大气物理研究所大气科学和地球流体力学数值模拟国家重点实验室北京100029 香港大学地球科学系和地理系中国香港999077

随着中国总人口的不断增加以及改革开放以来经济的飞速发展,中国面临来自气候变化的健康威胁也在不断上升.与此同时,中国也处于一个独特的机遇窗口期,如果能够有效应对气候变化带来的健康风险,将造福今后几代人的健康.反之,如果没有及... 详细信息

随着中国总人口的不断增加以及改革开放以来经济的飞速发展,中国面临来自气候变化的健康威胁也在不断上升.与此同时,中国也处于一个独特的机遇窗口期,如果能够有效应对气候变化带来的健康风险,将造福今后几代人的健康.反之,如果没有及时、充分的应对措施,气候变化对中国居民健康和生命的威胁将与日俱增.为了推动更及时且有利于改善人群健康的气候应对行动,由清华大学牵头建立的柳叶刀倒计时亚洲中心在全球柳叶刀倒计时工作的基础上[1,2],从2020年开始,聚焦气候变化对中国人群健康的影响进行全面且系统的评估[3,4].

关键词：减缓气候变化人群健康柳叶刀居民健康窗口期倒计时应对措施把握机会

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动态场景下如何实现高效技能学习

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前沿科学 2020年第3期14卷 18-23页

作者：孙富春杨超荆明轩清华大学计算机科学与技术系、北京信息科学与技术国家研究中心、智能技术与系统国家重点实验室、清华大学人工智能研究院

人工智能正从深度监督学习主导的场景智能,逐步向深度强化学习主导的行为智能发展.行为智能除强调模拟人脑信息感知处理层面外,更加强调脑体协同,解决智能作业中行为的动态性、交互性与适应性等问题.而作为行为智能的核心,智能体操作的... 详细信息

人工智能正从深度监督学习主导的场景智能,逐步向深度强化学习主导的行为智能发展.行为智能除强调模拟人脑信息感知处理层面外,更加强调脑体协同,解决智能作业中行为的动态性、交互性与适应性等问题.而作为行为智能的核心,智能体操作的技能学习是当前研究的难点和热点问题.但现有的技能学习方法对示教样本的利用率不高,无法达到高效地策略学习;同时操作模仿学习算法对示教偏好特性、操作空间局部性等条件较为敏感.针对上述问题,本文研究了复杂动态环境下智能体的技能学习方法,提出了基于人类偏好的智能体技能学习框架,并利用现有欠佳示教样本下的引导性,给出了基于示教模仿的强化学习优化方法,提高了高维空间下技能学习的样本利用率和策略学习性能,为复杂动态场景下智能体技能学习提供理论基础.

关键词：动态场景智能体技能学习技能示教人类偏好

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基于词、句、实体协同的关键实体抽取算法

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信息工程大学学报 2020年第3期21卷 304-309页

作者：刘媛媛史佳欣李响李涓子数学工程与先进计算国家重点实验室河南郑州450001 清华大学计算机科学与技术系知识工程研究室北京100084 清华大学智能技术与系统国家重点实验室北京100084

关键实体是指单篇文档中较为重要、与文档主题关联度较大、可以概括文章主题的实体。关键实体的抽取可以帮助搜索引擎和问答系统去除无关实体,更加精准地匹配用户需求。目前已有的方法一般只考虑来自实体层次的同质影响关系,忽略了词、... 详细信息

关键实体是指单篇文档中较为重要、与文档主题关联度较大、可以概括文章主题的实体。关键实体的抽取可以帮助搜索引擎和问答系统去除无关实体,更加精准地匹配用户需求。目前已有的方法一般只考虑来自实体层次的同质影响关系,忽略了词、句等异质影响关系。因此提出Multi-Rank,一种词、句、实体协同的计算框架,利用词、实体、句子之间的互增强关系,迭代计算实体的重要度,并从理论上证明了迭代过程的收敛性。实验表明,相较于经典TextRank算法,该算法在准确率、召回率指标均上升了2%,提高了关键实体的抽取质量。

关键词：实体抽取互增强关系图排序

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基于神经网络的集句诗自动生成

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中文信息学报 2019年第3期33卷 126-135页

作者：梁健楠孙茂松矣晓沅杨成陈慧敏刘正皓清华大学计算机科学与技术系北京100084 清华大学人工智能研究院北京100084 清华大学智能技术与系统国家重点实验室北京100084

集句诗是中国古典诗歌的一种特殊体裁。是从前人的诗篇中选取已有诗句,再将其巧妙组合形成一首新诗,是一种艺术的再创造形式。集句诗的生成要求集辑而成的诗不仅合辙押韵,且有完整的内容、连贯的上下文和新颖的主旨意境,对创作者的知识... 详细信息

集句诗是中国古典诗歌的一种特殊体裁。是从前人的诗篇中选取已有诗句,再将其巧妙组合形成一首新诗,是一种艺术的再创造形式。集句诗的生成要求集辑而成的诗不仅合辙押韵,且有完整的内容、连贯的上下文和新颖的主旨意境,对创作者的知识储备和诗词鉴赏能力有极高的要求。该文基于计算机的海量存储和快速检索能力,以及神经网络模型对文本语义较强的表示和理解能力,提出一种新颖的集句诗自动生成模型。该模型以数十万首古诗作为基础,利用循环神经网络(RNN)自动学习古诗句的语义表示,并设计了多种方法自动计算两句诗句的上下文关联性。根据用户输入的首句,模型能够自动计算选取上下文语义最相关连贯的诗句进行集辑,从而形成一首完整的集句诗。自动评测和人工评测的实验结果都表明,该文模型能够生成质量较好的集句诗,远远超过基线模型的效果。

关键词：神经网络中国古典诗歌自动诗歌生成

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文本飘红策略对搜索引擎用户行为的影响

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清华大学学报（自然科学版） 2018年第8期58卷 703-709页

作者：张辉苏宁刘奕群马少平清华大学计算机科学与技术系智能技术与系统国家重点实验室

搜索用户根据搜索引擎结果页面的搜索结果来决定他们是否点击特定的网页,其展示形式在用户整个搜索交互过程中起到重要作用。查询词飘红是目前商业搜索引擎结果文本主要采用的展现形式,存在着满篇红和缺乏有用信息的现象,该文旨在提出... 详细信息

搜索用户根据搜索引擎结果页面的搜索结果来决定他们是否点击特定的网页,其展示形式在用户整个搜索交互过程中起到重要作用。查询词飘红是目前商业搜索引擎结果文本主要采用的展现形式,存在着满篇红和缺乏有用信息的现象,该文旨在提出一种新的飘红策略,从而提高用户的搜索效率。该文基于人工标注的结果提出了3种文本飘红策略,分别是缩减查询词飘红策略、任务级飘红策略和结果级飘红策略,通过实验分析了4种不同的摘要飘红策略对用户搜索行为的影响,结果表明：该文提出的3种文本飘红策略,其性能均优于目前商业引擎采用的查询词飘红策略,通过控制飘红次数、飘红比例和提供有价值的信息,可以对用户搜索行为产生非常积极的影响。

关键词：搜索用户行为文本飘红搜索引擎结果页面搜索结果摘要

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基于宽度学习方法的多模态信息融合

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智能系统学报 2019年第1期14卷 150-157页

作者：贾晨刘华平续欣莹孙富春太原理工大学电气与动力工程学院山西太原030600 清华大学计算机科学与技术系北京100084 清华大学智能技术与系统国家重点实验室北京100084

多模态机器学习通过有效学习各个模态的丰富特征来解决不同模态数据的融合问题。考虑到模态间的差异性,基于宽度学习方法提出了一个能够学习和融合两种模态特征的框架,首先利用宽度学习方法分别提取不同模态的抽象特征,然后将高维特征... 详细信息

多模态机器学习通过有效学习各个模态的丰富特征来解决不同模态数据的融合问题。考虑到模态间的差异性,基于宽度学习方法提出了一个能够学习和融合两种模态特征的框架,首先利用宽度学习方法分别提取不同模态的抽象特征,然后将高维特征表示在同一个特征空间进行相关性学习,并通过非线性融合得到最后的特征表达,输入分类器进行目标识别。相关实验建立在康奈尔大学抓取数据集和华盛顿大学RGB-D数据集上,实验结果验证了相比于传统的融合方法,所提出的方法具有更好的稳定性和快速性。

关键词：宽度学习方法多模态融合相关性分析特征提取非线性变换目标识别神经网络 RGB-D图像分类

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无人平台复杂地形探测的视触融合方法

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飞控与探测 2020年第2期3卷 52-58页

作者：王召新刘华平续欣莹孙富春太原理工大学电气与动力工程学院太原030024 清华大学计算机科学与技术系北京100084 清华大学智能技术与系统国家重点实验室北京100084

为提高无人平台在复杂环境中的地形探测能力以及解决在小样本数据下识别地形困难的问题,提出了一种无人平台复杂地形探测的视触融合方法。在原始宽度学习的基础上,建立了多模态级联特征节点宽度学习框架。首先进行触觉和视觉初步特征提... 详细信息

为提高无人平台在复杂环境中的地形探测能力以及解决在小样本数据下识别地形困难的问题,提出了一种无人平台复杂地形探测的视触融合方法。在原始宽度学习的基础上,建立了多模态级联特征节点宽度学习框架。首先进行触觉和视觉初步特征提取和融合特征提取,随后将融合特征矩阵经宽度学习分类器得到地形识别的结果。最后,在自建的视觉-触觉地形(V-T2)数据集进行了实验验证。结果表明,相比于传统的融合算法,提出的融合算法有很好的准确性和鲁棒性,为无人平台地形探测提供了有效的策略。

关键词：视触融合无人平台地形探测级联特征节点宽度学习核典型相关分析

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基于泛化空间正则自动编码器的遥感图像识别

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清华大学学报（自然科学版） 2018年第2期58卷 113-121页

作者：杨倩文孙富春清华大学计算机科学与技术系信息科学与技术国家实验室(筹)智能技术与系统国家重点实验室

为了解决遥感图像中的合成孔径雷达（synthetic aperture radar,SAR）图像的样本稀缺问题,该文提出了针对这一小样本问题的泛化空间和泛化样本理论,将机器学习的分类问题转化为泛化空间中的样本密度估计问题。首先,通过研究泛化空间方法... 详细信息

为了解决遥感图像中的合成孔径雷达（synthetic aperture radar,SAR）图像的样本稀缺问题,该文提出了针对这一小样本问题的泛化空间和泛化样本理论,将机器学习的分类问题转化为泛化空间中的样本密度估计问题。首先,通过研究泛化空间方法,针对有限样本的识别分类问题建立了样本密度估计模型,并从理论上验证了泛化空间方法的可行性;其次,在正则化自动编码器模型中,加入了泛化规则作为新的正则化因子对图像重构误差进行约束,针对有限样本问题建立泛化正则自动编码器（generalized autoencoders,GAE）,并提出利用该算法进行图像识别的模型;最后,将该模型应用于遥感图像小样本目标识别问题中。实验结果表明：GAE在SAR图像中具有最优的小样本学习能力,在样本数量有限的情况下,该方法表现出最小的重构误差和测试错误率。在小样本输入情况下,GAE模型实现了对MSTAR图像以及船舶SAR图像的识别分类,进一步证明了该算法相比于同类算法在SAR图像小样本识别问题中更具有优势。

关键词：泛化空间正则化自动编码器(GAE) 合成孔径雷达(SAR) 有限样本无监督学习

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