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基于样本扩充的小样本车牌识别

南京师大学报（自然科学版） 2019年第3期42卷 1-10页

作者：尤鸣宇韩煊同济大学电子与信息工程学院

车牌识别技术作为智能交通系统的核心课题之一,一直受到广泛的关注.近年来深度学习技术的迅速发展,更是为其提供了一种良好的解决方案.但实际场景下,研究者有时很难收集到足够的数据以支持模型训练.本文聚焦于小样本车牌识别问题,提出... 详细信息

车牌识别技术作为智能交通系统的核心课题之一,一直受到广泛的关注.近年来深度学习技术的迅速发展,更是为其提供了一种良好的解决方案.但实际场景下,研究者有时很难收集到足够的数据以支持模型训练.本文聚焦于小样本车牌识别问题,提出了使用生成对抗网络生成车牌图像,辅助后续模型训练的方法.本文方法先使用CycleWGAN合成大量带标签车牌图像;之后用合成图像对识别模型进行预训练;最后使用原始真实数据微调模型,进一步提高模型的准确率.本文在多个数据集上验证此方法,均获得了明显的效果增益,特别是当真实数据相对有限时,本文方法将准确率从已经较高的基线上又提升了7.5%.另外,在较困难的双动态车牌图像上,本文方法也取得了不俗的效果.最后,引入模型压缩技术,在原方法的基础上设计并实现了LightRCNN,使识别速度提升近1倍.

关键词：小样本车牌识别生成对抗网络卷积神经网络双向循环神经网络

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基于稳定性优化的三维装配补全方法

南京大学学报（自然科学版） 2023年第5期59卷 742-751页

作者：姚启皓王伟昊尤鸣宇同济大学电子与信息工程学院上海201804

三维装配补全是一项重要的交互式装配任务,对于一个半成品装配体,机器人需要明确其缺失部件,从候选部件中挑选正确部件,计算准确的拼装位姿,最后将半成品补全.稳定性是椅子、桌子等实际装配体设计的首要原则,也是三维装配补全的重要目标... 详细信息

三维装配补全是一项重要的交互式装配任务,对于一个半成品装配体,机器人需要明确其缺失部件,从候选部件中挑选正确部件,计算准确的拼装位姿,最后将半成品补全.稳定性是椅子、桌子等实际装配体设计的首要原则,也是三维装配补全的重要目标,现有的装配补全工作多根据部件的几何关系来优化装配补全过程,没有考虑补全后装配体的稳定性,导致补全结果的正确率不高,难以满足机器人实际装配的需求.针对上述问题,提出一种基于稳定性优化的三维装配补全方法(Finishing the Incomplete 3D Assembly with Transformer,StableFiT),定义了一种装配体稳定性验证方法 .基于NVIDIA Isaac Sim仿真平台训练了一个装配体稳定性判别器,并基于稳定性判别器提供的稳定性反馈,优化了三维装配体的补全.在PartNet数据集上开展实验验证,结果表明StableFiT能够有效提升补全的装配体的正确性和稳定性.

关键词：自动装配三维装配补全稳定性验证稳定性优化

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多标记学习的嵌入式特征选择

南京大学学报（自然科学版） 2009年第5期45卷 671-676页

作者：葛雷李国正尤鸣宇上海大学计算机工程与科学学院上海200072 同济大学控制科学与工程系上海201804

维数约减是数据挖掘领域的关键技术.传统的降维方法主要解决单标记学习问题.由于多标记学习问题的复杂性,多标记降维方法很少.直接应用未监督的降维方法到多标记学习中,忽略了类标信息.而通过分解多标记问题为单标记问题,应用现有的有... 详细信息

维数约减是数据挖掘领域的关键技术.传统的降维方法主要解决单标记学习问题.由于多标记学习问题的复杂性,多标记降维方法很少.直接应用未监督的降维方法到多标记学习中,忽略了类标信息.而通过分解多标记问题为单标记问题,应用现有的有监督降维方法到多标记学习中,忽略了类标间的关系.现有的多标记有监督的降维方法是基于依赖最大化的维数约简(multi-label dimensionalityreduction via depen dence maximization,MDDM),它是一种特征抽取的方法.目前还没有多标记的特征选择方法.因为在多标记学习中如何评估特征,是一个很有挑战性的问题.本文提出一个嵌入式的特征选择方法MEFS(multi-label embedded feature selection),其中采用预报风险准则作为特征的评价准则.在公开评测的yahoo网页分类数据集上进行了两个实验:(1)分析多标记学习的性能指标对特征评估的影响;(2)比较MEFS与MDDM,PCA(主成份分析),LPP(局部保留投影)的降维效果,实验显示MEFS的性能优于新近提出的MDDM等一些流行的多标记降维方法.

关键词：多标记学习特征选择预报风险准则 k近邻主成分分析

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不均衡问题中的特征选择新算法:Im-IG

山东大学学报（工学版） 2010年第5期40卷 123-128页

作者：尤鸣宇陈燕李国正同济大学电子与信息工程学院上海201804

机器学习中各类别样本数目不等是普遍存在且备受关注的不均衡问题。广泛用于特征选择的信息增益IG(information gain)算法,在这类不均衡问题中的表现却极少被研究。本文在讨论IG算法在不同均衡度数据集上性能的基础上,提出了一种新的解... 详细信息

机器学习中各类别样本数目不等是普遍存在且备受关注的不均衡问题。广泛用于特征选择的信息增益IG(information gain)算法,在这类不均衡问题中的表现却极少被研究。本文在讨论IG算法在不同均衡度数据集上性能的基础上,提出了一种新的解决不均衡问题的特征选择算法Im-IG(imbalanced-information gain)。Im-IG通过提高小类分布在信息熵计算中的权重,优先选入有利于小类正确分离的特征。在提升整体分类性能的同时,着眼于提高小类的正确率。在多个不均衡数据集上的实验结果表明,Im-IG算法能较好地解决IG算法在不均衡问题中的不适应性,是一种有效的不均衡问题特征选择算法。

关键词： Im-IG算法不均衡问题特征选择

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不均衡故障诊断数据上的特征选择

小型微型计算机系统 2009年第5期30卷 924-927页

作者：刘天羽李国正尤鸣宇上海电机学院电气学院上海200240 同济大学控制科学与工程系上海201804

不均衡数据在实际应用中广泛存在,它们已对机器学习领域构成了一个挑战,如何有效处理不均衡数据也成为目前的一个新的研究热点.在故障诊断数据集中,故障样本数通常比非故障样本数要少很多,由此引发了数据不均衡问题下故障诊断的问题.以... 详细信息

不均衡数据在实际应用中广泛存在,它们已对机器学习领域构成了一个挑战,如何有效处理不均衡数据也成为目前的一个新的研究热点.在故障诊断数据集中,故障样本数通常比非故障样本数要少很多,由此引发了数据不均衡问题下故障诊断的问题.以往的研究很少关注这种数据不均衡问题对故障诊断的影响.此外,在故障数据集中有一些冗余甚至是不相关的特征,这些特征降低了学习器的泛化能力.为解决这类问题,提出了一种基于嵌入式特征选择的EasyEnsemble算法来解决故障诊断中的数据不均衡问题.在UCI数据集和柴油发动机数据集上的实验结果表明新算法提高了分类器在不均衡数据集上的分类性能和预报能力.

关键词：特征选择不均衡数据集集成学习故障诊断柴油发动机

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基于高频子带特征的咳嗽检测方法

南京大学学报（自然科学版） 2015年第1期51卷 157-164页

作者：陈冲尤鸣宇刘家铭王峥李国正徐镶怀邱忠民同济大学控制科学与工程系上海201804 同济大学附属同济医院呼吸内科上海200065

咳嗽是呼吸道疾病中一种常见的症状,基于模式识别算法可以对语音信号中咳嗽对象的频度和强度进行客观化分析,进而帮助临床咳嗽的诊断及病程跟踪.在临床录制的连续语音信号中检测出咳嗽对象是咳嗽诊断及分析的基础.本文将咳嗽检测视为模... 详细信息

咳嗽是呼吸道疾病中一种常见的症状,基于模式识别算法可以对语音信号中咳嗽对象的频度和强度进行客观化分析,进而帮助临床咳嗽的诊断及病程跟踪.在临床录制的连续语音信号中检测出咳嗽对象是咳嗽诊断及分析的基础.本文将咳嗽检测视为模式识别中的二分类问题,借助于分类器将咳嗽对象从背景信号中分离.在深入研究咳嗽频谱分布的基础上,提出一种新的基于高频子带的特征提取方法(High-frequency subband features method),在提取咳嗽信号特征之前,使用高频滤波器获取高频部分信号.在合成实验数据的过程中使用了不同的噪声类型和信噪比来组成不同的实验环境,并且在每种实验环境下对几种特征提取方法进行了评价与分析.实验结果表明,相比于常见的语音信号特征,结合基于高频子带特征的咳嗽检测方法在检测正确率等性能指标上有显著地提升.

关键词：子带咳嗽检测特征提取 gammatone滤波器组模式识别

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基于偏最小二乘法的咳嗽信号检测

计算机工程 2014年第6期40卷 281-284,290页

作者：王峥尤鸣宇刘家铭李国正同济大学电子与信息工程学院上海201804

咳嗽中包含丰富的病理信息,可以为临床诊断提供重要支持。自动咳嗽检测方法有助于提高检测结果的可靠性,并减少人为工作量。但在自然记录的语音信号中,非咳嗽信号的数量远多于咳嗽,语音流中咳嗽信号的自动检测是个典型的类别不均衡问题... 详细信息

咳嗽中包含丰富的病理信息,可以为临床诊断提供重要支持。自动咳嗽检测方法有助于提高检测结果的可靠性,并减少人为工作量。但在自然记录的语音信号中,非咳嗽信号的数量远多于咳嗽,语音流中咳嗽信号的自动检测是个典型的类别不均衡问题。针对该问题,提出一种基于偏最小二乘分类法的咳嗽信号检测模型APLSCX。利用非对称偏最小二乘分类器处理类别不均衡数据的能力,对归一化的特征向量进行特征抽取,同时基于低维数据的方差调整分类平面。实验结果显示,与LCM、SVM等主流模型相比,APLSCX兼顾了小类的召回率和精度指标,具有较高的检出率和较低的误警率,更适用于自然语流中咳嗽信号的检测。

关键词：咳嗽信号检测类别不均衡偏最小二乘法 APLSCX模型端点检测

电力大数据的应用价值及其共享平台分析与设计

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经营与管理 2017年第7期 104-108页

作者：瞿海妮庞徐玮尤鸣宇徐志宇国网上海市电力公司电力科学研究院同济大学电子与信息工程学院

数据共享,是解决大数据资源分布不均衡,实现其合理配置的重要手段。随着智能电网的迅猛发展,电力大数据的管理、共享和二次价值挖掘,成为电力企业亟待解决的问题。根据电力大数据在电力生产、经营管理、优质服务领域共16项典型应用场景... 详细信息

数据共享,是解决大数据资源分布不均衡,实现其合理配置的重要手段。随着智能电网的迅猛发展,电力大数据的管理、共享和二次价值挖掘,成为电力企业亟待解决的问题。根据电力大数据在电力生产、经营管理、优质服务领域共16项典型应用场景,以美国能源数据共享平台Open EI为例,分析电力大数据的结构、内容、共享模式,并结合我国国情,提出了一套电力大数据共享平台的启发式设计框架及流程。

关键词：电力大数据典型应用场景数据共享平台设计

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同方期刊数据库

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面向未来智能电网的电力大数据交易

经营与管理 2018年第2期 121-124页

作者：李莉华徐志宇尤鸣宇国网上海市电力公司电力科学研究院同济大学电子与信息工程学院

随着智能电网的迅速发展,大数据已深入渗透电力行业,产生了覆盖发、输、变、配、用、调六大领域的电力大数据。电力大数据的合理配置和价值实现,可通过交易的形式达成。将数据交易的一般规律与电力大数据的具体特征相结合,研究电力大数... 详细信息

随着智能电网的迅速发展,大数据已深入渗透电力行业,产生了覆盖发、输、变、配、用、调六大领域的电力大数据。电力大数据的合理配置和价值实现,可通过交易的形式达成。将数据交易的一般规律与电力大数据的具体特征相结合,研究电力大数据的使用价值、交易内容与模式、所有权归属、信息安全等问题,以期为电力企业应对大数据浪潮,探索数据共享和交易提供决策参考。

关键词：智能电网电力大数据数据交易