检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机科学 2020年第8期47卷 202-207页

作者：孟丽莎任坤范春奇黄泷北京工业大学信息学部北京100124 数字社区教育部工程研究中心北京100124 城市轨道交通北京实验室北京100124 计算智能与智能系统北京市重点实验室北京100124

图像修复是一项利用缺损图像中已知信息对缺损区域信息进行估计修复的技术。针对大面积语义信息缺失的图像进行修复时,若训练数据集较小且图像背景相对复杂,则基于生成模型的修复结果常出现模糊、伪影和视觉相似度差等问题。针对上述问... 详细信息

图像修复是一项利用缺损图像中已知信息对缺损区域信息进行估计修复的技术。针对大面积语义信息缺失的图像进行修复时,若训练数据集较小且图像背景相对复杂,则基于生成模型的修复结果常出现模糊、伪影和视觉相似度差等问题。针对上述问题,文中提出了一种基于密集卷积生成对抗网络的图像修复算法。该算法采用生成对抗网络作为图像修复的基本框架。首先,利用密集卷积块构建具有编解码结构的生成网络,不但加强了图像特征的提取,提高了图像修复能力,而且避免了深度增加引起的梯度消失问题。其次,在编码和解码结构之间引入跳跃连接,解决了网络层间信息传递丢失的问题。然后,在网络优化过程中,结合重建损失、对抗损失和TV损失来训练网络模型,增强了网络稳定性。最后,分别在CelebA和Car两个数据集上进行实验,所提算法的修复结果在视觉效果、峰值信噪比PSNR和结构相似度SSIM 3个方面均优于3种代表性图像修复算法,其有效性得到验证。

关键词：生成对抗网络图像修复密集卷积块跳跃连接损失函数

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基于自适应多核潜结构映射选择性集成模型的磨机负荷参数预测（英文）

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控制理论与应用 2019年第6期36卷 951-964页

作者：汤健乔俊飞刘卓周晓杰北京工业大学信息学部北京100124 计算智能与智能系统北京市重点实验室北京100124 东北大学流程工业综合自动化国家重点实验室辽宁沈阳110189

磨机负荷参数是影响选矿流程产品质量和产量的难以检测关键过程变量.磨机研磨产生的多源机械信号频谱与磨机负荷参数间存在复杂的非线性映射关系.核潜结构映射(KPLS)算法适合构建基于频谱数据的磨机负荷参数预测(MLPF)模型.针对上述难点... 详细信息

磨机负荷参数是影响选矿流程产品质量和产量的难以检测关键过程变量.磨机研磨产生的多源机械信号频谱与磨机负荷参数间存在复杂的非线性映射关系.核潜结构映射(KPLS)算法适合构建基于频谱数据的磨机负荷参数预测(MLPF)模型.针对上述难点,本文提出一种面向MLPF的自适应多核潜结构映射选择性集成(SEN)模型.首先,基于经验模态分解(EEMD)和时频变换技术处理多源机械信号,得到基于不同时间尺度候选子信号的频谱数据;接着,采用KPLS和分支定界选择性集成(BBSEN)算法,构建基于多尺度频谱的候选子子模型和SEN子模型;最后,从候选子子模型和SEN子模型中优选获得不同时间尺度的候选子信号模型,并再次采用BBSEN算法优选集成子信号模型并加权组合,构建最终的MLPF模型.基于实验球磨机的实际运行数据仿真验证了所提方法的有效性.

关键词：自适应多核选择核潜结构映射(KPLS) 选择性集成(SEN) 多尺度频谱数据磨机负荷参数预测(MLPF)

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基于核二次互信息的发酵过程质量预测模型

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计算机工程与设计 2021年第7期42卷 2016-2023页

作者：李征王普高学金齐咏生高慧慧北京工业大学信息学部北京100124 北京工业大学数字社区教育部工程研究中心北京100124 北京工业大学城市轨道交通北京实验室北京100124 北京工业大学计算智能与智能系统北京市重点实验室北京100124 内蒙古工业大学电力学院内蒙古呼和浩特010051

为提高对发酵过程中质量变量的预测精度,解决发酵数据非线性的问题,提出一种基于核二次互信息回归的质量预测模型。将非线性过程数据核映射至高维特征空间,使其线性可分;基于高维特征空间,使用Renyi二次熵与二次互信息定义目标函数提取... 详细信息

为提高对发酵过程中质量变量的预测精度,解决发酵数据非线性的问题,提出一种基于核二次互信息回归的质量预测模型。将非线性过程数据核映射至高维特征空间,使其线性可分;基于高维特征空间,使用Renyi二次熵与二次互信息定义目标函数提取过程特征,建立过程特征与质量变量间的回归模型;二次互信息可衡量变量间的非线性关系。仿真实验及大肠杆菌发酵生产数据的实验结果表明,该方法具有较高质量预测精度,对非线性数据有较强处理能力。

关键词：二次互信息特征提取 Renyi二次熵质量预测发酵过程

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基于深度学习的数字图像修复算法最新进展

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信号处理 2020年第1期36卷 102-109页

作者：范春奇任坤孟丽莎黄泷北京工业大学信息学部北京100124 北京工业大学数字社区教育部工程研究中心北京100124 北京工业大学城市轨道交通北京实验室北京100124 北京工业大学计算智能与智能系统北京市重点实验室北京100124

数字图像修复是一项利用计算机技术还原破损图像缺失信息实现自动图像修复的技术,其广泛应用于文物修复、电影特效制作、图像编辑等方面。早期数字图像修复算法可以对小区域缺失的图像进行近似真实的还原,而对大区域缺失图像的修复往往... 详细信息

数字图像修复是一项利用计算机技术还原破损图像缺失信息实现自动图像修复的技术,其广泛应用于文物修复、电影特效制作、图像编辑等方面。早期数字图像修复算法可以对小区域缺失的图像进行近似真实的还原,而对大区域缺失图像的修复往往相似度低,内容模糊。近年来深度学习生成模型的进展为数字图像修复提供了新的技术手段,基于生成对抗网络和自编码器的图像修复技术成为研究热点。本文对数字图像修复算法最新进展整理归纳,按照算法类型将新算法分为三类,详细介绍每类算法的特点和不足;并在此基础上分别从卷积模式和网络结构优化两个方面详细阐述了最新研究进展和成果;最后对未来的研究方向进行展望。

关键词：图像修复生成对抗网络自编码器卷积神经网络损失函数

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基于图像混合核的列生成PM2.5预测

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工程科学学报 2020年第7期42卷 922-929页

作者：李晓理张博杨旭北京工业大学信息学部北京100124 计算智能与智能系统北京市重点实验室北京100124 数字社区教育部工程研究中心北京100124 北京未来网络科技高精尖创新中心北京100124 北京科技大学自动化学院北京100083

传统PM(2.5)预测方法获取污染物浓度数据需要大型精密仪器,成本较高.本文尝试利用图像数据进行PM(2.5)浓度预测.大气PM_(2.5)浓度的变化与图像的暗通道强度、对比度和HSI(Hue-saturation-intensity)颜色差异有密切联系.大气中PM(2.5)浓... 详细信息

传统PM(2.5)预测方法获取污染物浓度数据需要大型精密仪器,成本较高.本文尝试利用图像数据进行PM(2.5)浓度预测.大气PM_(2.5)浓度的变化与图像的暗通道强度、对比度和HSI(Hue-saturation-intensity)颜色差异有密切联系.大气中PM(2.5)浓度的升高会导致非天空区域的暗通道强度值下降,图像对比度下降和HSI空间颜色差异变小.通过分析PM(2.5)浓度与图像特征的关系,提出了一种基于图像混合核的列生成空气质量PM(2.5)预测模型.首先,以1 h为采样周期,每日8:00~17:00为采样范围,采集多种天气条件下的景物图像,提取图像的对比度、暗通道强度和HSI颜色差异共5个图像特征.其次,数据存在样本规模大、样本不平坦分布等特点,单个核函数构成的预测模型难以满足预测精度需求,因此本文按照核结构从简单到复杂的原则,选择线性核函数、多项式核函数和高斯核函数三种核函数建立组合模型.然后计算每个核基于训练样本的Gram矩阵,并将所有Gram矩阵并列成一个混合核矩阵.利用列生成算法和混合核矩阵建立预测模型,求解模型参数.最后,进行仿真实验,实验结果表明本文提出的可满足预测精度要求,与单核预测模型相比,该预测模型预测精度更高,模型稳定性更好.计算复杂度分析结果显示基于图像混合核的列生成模型与单核预测模型相比计算量无明显增加.

关键词： PM_(2.5)预测混合核函数列生成算法图像特征预测模型

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基于跳跃连接金字塔模型的小目标检测

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智能系统学报 2019年第6期14卷 1144-1151页

作者：单义杨金福武随烁许兵兵北京工业大学信息学部北京100124 计算智能与智能系统北京重点实验室北京100124

随着深度学习的发展,目标检测已经获得了较高的精度和效率。但是小目标的检测仍然是一个挑战。小目标检测准确率较低的重要原因是没有充分利用高层特征的语义信息和低层特征的细节信息之间的关系。针对上述问题,本文提出一种基于跳跃连... 详细信息

随着深度学习的发展,目标检测已经获得了较高的精度和效率。但是小目标的检测仍然是一个挑战。小目标检测准确率较低的重要原因是没有充分利用高层特征的语义信息和低层特征的细节信息之间的关系。针对上述问题,本文提出一种基于跳跃连接金字塔模型的小目标检测方法。与其他的目标检测方法不同,本文提出利用跳跃连接金字塔结构来融合多层高层语义特征信息和低层特征图的细节信息。而且为了更好地提取不同尺度物体对应的特征信息,在网络模型中采用不同大小的卷积核和不同步长的空洞卷积来提取全局特征信息。在PASCAL VOC和MS COCO数据集上进行了实验,验证了算法的有效性。

关键词：跳跃连接金字塔全局感受野目标检测深度学习特征提取卷积神经网络空洞卷积图像处理

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基于图像质量分析的PM2.5空气质量预测

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北京工业大学学报 2020年第2期46卷 191-198页

作者：李晓理张山王康北京工业大学信息学部北京100124 计算智能与智能系统北京市重点实验室北京100124 数字社区教育部工程研究中心北京100124 北京未来网络科技高精尖创新中心北京100124

为了提高空气污染物PM质量浓度预测的准确性,提出了一种基于图像数据预测PM质量浓度的方法.2.52.5首先用手机或相机获取图像数据,然后用图像质量分析模型提取与PM质量浓度相关的特征向量作为输入,建立2.5一个基于粒子群优化(particle sw... 详细信息

为了提高空气污染物PM质量浓度预测的准确性,提出了一种基于图像数据预测PM质量浓度的方法.2.52.5首先用手机或相机获取图像数据,然后用图像质量分析模型提取与PM质量浓度相关的特征向量作为输入,建立2.5一个基于粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法的支持向量回归机(support vector regression,SVR)(PSO-SVR)预测模型来估计PM的质量浓度.实验结果表明,与SVR模型和用遗传算法(genetic algorithm,GA)2.5优化的支持向量回归机(GA-SVR)模型相比,PSO-SVR模型在预测准确性和实施效率方面具有更好的预测性能.

关键词： PM2.5质量浓度支持向量回归机粒子群优化算法特征提取图像质量评价

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从水稻病害识别出发探索农业数据共享新模式

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农业大数据学报 2023年第4期5卷 13-23页

作者：张濛濛王秀娟康孟珍华净王浩宇王飞跃中国科学院自动化研究所多模态人工智能系统全国重点实验室北京100190 中国科学院大学人工智能学院北京1000049 中国科学院自动化研究所北京市智能化技术与系统工程技术研究中心北京100190 澳门科技大学创新工程学院中国澳门999078 中国科学院自动化研究所复杂系统管理与控制全国重点实验室北京100190

准确高效地识别作物病害类型,有助于农户及时采取有效的针对性预防措施,从而降低因病虫害导致的减产风险和经济损失。然而,在其他领域能达到SOTA效果的识别模型,在农业领域特别是水稻病害识别的应用中,却面临目前已有的水稻病害数据量... 详细信息

准确高效地识别作物病害类型,有助于农户及时采取有效的针对性预防措施,从而降低因病虫害导致的减产风险和经济损失。然而,在其他领域能达到SOTA效果的识别模型,在农业领域特别是水稻病害识别的应用中,却面临目前已有的水稻病害数据量不足、种类不丰富以及数据质量不高等问题。本研究采用多种经典卷积神经网络,并利用迁移学习的方法在两个不同的数据集上进行训练。验证了除模型结构带来的优化外,训练数据集本身对于训练结果也具有重要影响。但目前农业领域开源数据较少,几乎没有综合性的数据开源平台可供利用。这一现象与高质量农业数据获取难度大且成本高、大多数从业人员教育水平相对较低、分布式训练系统不成熟、数据安全问题得不到保障等因素密切相关。针对农业领域训练中高质量数据缺乏的问题,在本文中提出了基于联邦学习框架构建农业数据共享平台的新思路。

关键词：水稻病虫害识别卷积神经网络分布式训练联邦学习开源数据共享平台

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人工智能的发展及应用

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北京工业大学学报 2020年第6期46卷 583-590页

作者：李晓理张博王康余攀北京工业大学信息学部北京100124 计算智能与智能系统北京市重点实验室北京100124 数字社区教育部工程研究中心北京100124 北京未来网络科技高精尖创新中心北京100124

为了更好地了解人工智能最新发展状况,从多个方面对人工智能进行分析和介绍.首先,简要介绍人工智能的发展历程,梳理人工智能发展历程中的重要事件;其次,概括人工智能的知识体系,介绍当下人工智能的热门技术领域,如计算机视觉、自然语言... 详细信息

为了更好地了解人工智能最新发展状况,从多个方面对人工智能进行分析和介绍.首先,简要介绍人工智能的发展历程,梳理人工智能发展历程中的重要事件;其次,概括人工智能的知识体系,介绍当下人工智能的热门技术领域,如计算机视觉、自然语言处理等;然后,分析人工智能在工业、医疗、金融、安防等领域的应用现状;最后,结合近几年我国人工智能发展现状,介绍我国人工智能的发展趋势,并进一步说明发展人工智能对我国科技发展的远大意义.

关键词：人工智能人工智能知识体系人工智能应用计算机视觉自然语言处理模式识别

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DANCE:一种面向云-端动态集成的服务适配方法

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计算机学报 2020年第3期43卷 423-439页

作者：张守利刘晨韩燕波李晓红天津大学智能与计算学部天津300072 北方工业大学大规模流数据集成与分析技术北京市重点实验室北京100144 北方工业大学计算机学院北京100144

边缘计算可以通过将计算移到边缘设备上来提高大型物联网流数据处理质量以及降低网络运行成本.对于流数据处理,边缘设备通常只有有限的计算能力和存储能力,显然不能支持所有的实时流数据查询和处理.本文尝试引入服务并在边缘和云之间灵... 详细信息

边缘计算可以通过将计算移到边缘设备上来提高大型物联网流数据处理质量以及降低网络运行成本.对于流数据处理,边缘设备通常只有有限的计算能力和存储能力,显然不能支持所有的实时流数据查询和处理.本文尝试引入服务并在边缘和云之间灵活地划分服务来实现云-端集成,云服务和端服务之间通过事件机制进行服务适配.物联网动态环境中,云-端服务的动态适配是使云基础设施和端设备间无缝集成的关键.动态集成背景下的服务适配需要把握适配时机来应对端服务适配请求的不确定性和非完全适配等难题.针对这一问题,论文提出了一种面向云-端动态集成的服务适配方法(Dynamic Adaption cloud Services with Edge Services,DANCE).这种方法的主要贡献在于:将云服务实例和端服务实例之间的适配问题建模为二分图顶点之间的动态匹配问题,同时结合排队论中的M/M/c/∞模型对二分图最优匹配Kuhn-Munkres算法进行了优化改进,保障适配过程中端服务实例的全局平均请求响应时间最小.最后,基于真实的电能质量监控案例和数据,验证了本文方法的有效性.

关键词：云-端集成云服务端服务流数据处理服务适配

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