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基于拉普拉斯特征映射的启发式Q学习

控制与决策 2014年第3期29卷 425-430页

作者：朱美强李明程玉虎张倩王雪松中国矿业大学信息与电气工程学院江苏徐州221116

在基于目标的强化学习任务中,欧氏距离常作为启发式函数用于策略选择,其用于状态空间在欧氏空间内不连续的任务效果不理想.针对此问题,引入流形学习中计算复杂度较低的拉普拉斯特征映射法,提出一种基于谱图理论的启发式策略选择方法.所... 详细信息

在基于目标的强化学习任务中,欧氏距离常作为启发式函数用于策略选择,其用于状态空间在欧氏空间内不连续的任务效果不理想.针对此问题,引入流形学习中计算复杂度较低的拉普拉斯特征映射法,提出一种基于谱图理论的启发式策略选择方法.所提出的方法适用于状态空间在某个内在维数易于估计的流形上连续,且相邻状态间的连接关系为无向图的任务.格子世界的仿真结果验证了所提出方法的有效性.

关键词：强化学习启发式策略选择 Q学习拉普拉斯特征映射

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基于属性关系图正则化特征选择的零样本分类

中国矿业大学学报 2015年第6期44卷 1097-1104页

作者：巩萍程玉虎王雪松中国矿业大学信息与电气工程学院江苏徐州221116 徐州医学院医学影像学院江苏徐州221004

为挖掘属性学习中属性与特征、属性与属性之间的关系,针对属性学习中存在的所有特征与属性被同等对待,底层特征与属性、属性与属性之间的先验知识被忽略的问题,提出一种基于属性关系图正则化特征选择的零样本分类方法.首先,根据训练样... 详细信息

为挖掘属性学习中属性与特征、属性与属性之间的关系,针对属性学习中存在的所有特征与属性被同等对待,底层特征与属性、属性与属性之间的先验知识被忽略的问题,提出一种基于属性关系图正则化特征选择的零样本分类方法.首先,根据训练样本和类别-属性矩阵计算属性之间的正负相关性,进而构建属性关系图;然后,基于属性关系图,对底层特征进行图正则化特征选择,并将选择后的特征用于直接属性预测(DAP)模型的训练;最后,通过直接属性分类器对测试样本进行零样本分类.AWA数据集上的实验结果表明,在40类训练10类测试的情况下,所提方法获得了0.692 6的属性预测平均AUC值及19.5%的零样本分类精度.

关键词：属性相关性图正则化特征选择直接属性预测零样本分类

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基于协同最小二乘支持向量机的Q学习

自动化学报 2009年第2期35卷 214-219页

作者：王雪松田西兰程玉虎易建强中国矿业大学信息与电气工程学院徐州221116 中国科学院自动化研究所北京100190

针对强化学习系统收敛速度慢的问题,提出一种适用于连续状态、离散动作空间的基于协同最小二乘支持向量机的Q学习.该Q学习系统由一个最小二乘支持向量回归机(Least squares support vector regression machine,LS-SVRM)和一个最小二乘... 详细信息

针对强化学习系统收敛速度慢的问题,提出一种适用于连续状态、离散动作空间的基于协同最小二乘支持向量机的Q学习.该Q学习系统由一个最小二乘支持向量回归机(Least squares support vector regression machine,LS-SVRM)和一个最小二乘支持向量分类机(Least squares support vector classification machine,LS-SVCM)构成.LS-SVRM用于逼近状态-动作对到值函数的映射,LS-SVCM则用于逼近连续状态空间到离散动作空间的映射,并为LS-SVRM提供实时、动态的知识或建议(建议动作值)以促进值函数的学习.小车爬山最短时间控制仿真结果表明,与基于单一LS-SVRM的Q学习系统相比,该方法加快了系统的学习收敛速度,具有较好的学习性能.

关键词：强化学习 Q学习协同最小二乘支持向量机映射

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基于RBF网络的机械手迭代学习控制器

北京理工大学学报 2004年第6期24卷 512-515页

作者：王雪松彭光正程玉虎北京理工大学信息科学技术学院自动控制系北京100081 中国科学院自动化研究所复杂系统与智能科学实验室北京100080

针对迭代学习控制用于机械手轨迹跟踪时存在的收敛速度慢的问题,提出了一种基于RBF网络的迭代学习控制器,利用先前跟踪不同期望轨迹所得的经验构造新的初始控制量以加快收敛速度.将给定的期望跟踪轨迹分解成多个查询点,然后用RBF网络对... 详细信息

针对迭代学习控制用于机械手轨迹跟踪时存在的收敛速度慢的问题,提出了一种基于RBF网络的迭代学习控制器,利用先前跟踪不同期望轨迹所得的经验构造新的初始控制量以加快收敛速度.将给定的期望跟踪轨迹分解成多个查询点,然后用RBF网络对每个查询点周围最邻近的k个数据点进行拟合以建立系统的逆动力学特性估计,进而预测相应于查询点的初始控制输入.为验证所提方法的有效性,对一平面双连杆机械手进行了仿真研究.

关键词： RBF网络机械手迭代学习控制收敛速度

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基于未知类语义约束自编码的零样本图像分类

控制与决策 2023年第12期38卷 3499-3506页

作者：王雪松张淳程玉虎中国矿业大学信息与控制工程学院江苏徐州221116

为缓解传统零样本图像分类模型中存在的领域偏移问题,提出一种基于未知类语义约束自编码的零样本图像分类模型.首先,利用预训练的ResNet101网络提取所有已知类和未知类图像的视觉特征;其次,通过编码器将提取的图像深度视觉特征从视觉空... 详细信息

为缓解传统零样本图像分类模型中存在的领域偏移问题,提出一种基于未知类语义约束自编码的零样本图像分类模型.首先,利用预训练的ResNet101网络提取所有已知类和未知类图像的视觉特征;其次,通过编码器将提取的图像深度视觉特征从视觉空间映射到语义空间;然后,通过解码器将映射后得到的语义向量重构为视觉特征向量,在语义自编码器的训练过程中,利用未知类图像的聚类视觉中心和未知类语义类原型的分布对齐施加约束,以缓解领域偏移问题;最后,基于经编码器预测得到的测试图像语义向量和各测试类语义类原型之间的相似性,采用最近邻算法实现零样本图像分类.在AwA2和CUB数据集上的实验结果表明,所提出模型具有较高的分类准确度.

关键词：零样本图像分类语义约束领域偏移自编码器

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基于语义属性的肺结节良恶性分类

电子学报 2015年第12期43卷 2476-2483页

作者：巩萍程玉虎王雪松中国矿业大学信息与电气工程学院江苏徐州221116 徐州医学院医学影像学院江苏徐州221004

现有肺结节良恶性计算机辅助诊断的依据通常为肺部CT图像的底层特征,而临床医生的诊断依据为高级语义特征.为克服这种图像底层特征和高级语义特征之间的不一致性,提出一种基于语义属性的肺结节良恶性判别方法.首先,利用阈值概率图方法... 详细信息

现有肺结节良恶性计算机辅助诊断的依据通常为肺部CT图像的底层特征,而临床医生的诊断依据为高级语义特征.为克服这种图像底层特征和高级语义特征之间的不一致性,提出一种基于语义属性的肺结节良恶性判别方法.首先,利用阈值概率图方法提取肺结节图像;其次,一方面提取肺结节图像的形状、灰度、纹理、大小和位置等底层特征,组成样本特征集.另一方面,根据专家对肺结节属性的标注,提取结节属性集;然后,根据特征集和属性集建立属性预测模型,实现两者之间的映射;最后,利用预测的属性进行肺结节的良恶性分类.LIDC数据库上的实验结果表明所提方法具有较高的分类精度和AUC值.

关键词：底层特征语义属性属性预测模型肺结节分类

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基于优先采样模型的离线强化学习

自动化学报 2024年第1期50卷 143-153页

作者：顾扬程玉虎王雪松中国矿业大学信息与控制工程学院徐州221116

离线强化学习通过减小分布偏移实现了习得策略向行为策略的逼近,但离线经验缓存的数据分布往往会直接影响习得策略的质量.通过优化采样模型来改善强化学习智能体的训练效果,提出两种离线优先采样模型:基于时序差分误差的采样模型和基于... 详细信息

离线强化学习通过减小分布偏移实现了习得策略向行为策略的逼近,但离线经验缓存的数据分布往往会直接影响习得策略的质量.通过优化采样模型来改善强化学习智能体的训练效果,提出两种离线优先采样模型:基于时序差分误差的采样模型和基于鞅的采样模型.基于时序差分误差的采样模型可以使智能体更多地学习值估计不准确的经验数据,通过估计更准确的值函数来应对可能出现的分布外状态.基于鞅的采样模型可以使智能体更多地学习对策略优化有利的正样本,减少负样本对值函数迭代的影响.进一步,将所提离线优先采样模型分别与批约束深度Q学习(Batch-constrained deep Q-learning,BCQ)相结合,提出基于时序差分误差的优先BCQ和基于鞅的优先BCQ.D4RL和Torcs数据集上的实验结果表明:所提离线优先采样模型可以有针对性地选择有利于值函数估计或策略优化的经验数据,获得更高的回报.

关键词：离线强化学习优先采样模型时序差分误差鞅批约束深度Q学习

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基于混合属性的零样本图像分类

电子学报 2017年第6期45卷 1462-1468页

作者：程玉虎乔雪王雪松中国矿业大学信息与控制工程学院江苏徐州221116

对于具有相似属性的类别而言,在有限维度的语义属性下,基于属性的零样本图像分类器难以对它们进行正确区分.考虑到语义属性描述类别的有限性,在直接属性预测(Direct Attribute Prediction,DAP)模型的基础上,提出一种基于混合属性的零样... 详细信息

对于具有相似属性的类别而言,在有限维度的语义属性下,基于属性的零样本图像分类器难以对它们进行正确区分.考虑到语义属性描述类别的有限性,在直接属性预测(Direct Attribute Prediction,DAP)模型的基础上,提出一种基于混合属性的零样本图像分类模型(Hybrid Attribute-Based DAP,HA-DAP).首先,对样本的底层特征进行稀疏编码并利用编码后的非语义属性来辅助现有的语义属性;将非语义属性与语义属性构成混合属性并将其作为DAP模型的属性中间层,利用属性预测模型的思想进行混合属性分类器的训练;最后,根据预测的混合属性以及属性与类别之间的关系进行测试样本类别标签的预测.在OSR、Pub Fig以及Shoes数据集上的实验结果表明,HA-DAP的分类性能优于DAP,不仅能够取得较高的零样本图像分类精度,而且还获得了较高的AUC值.

关键词：零样本图像分类混合属性语义属性非语义属性稀疏编码

基于自注意力生成对抗网络的图像超分辨率重建

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控制与决策 2021年第6期36卷 1324-1332页

作者：王雪松晁杰程玉虎中国矿业大学地下空间智能控制教育部工程研究中心江苏徐州221116 中国矿业大学信息与控制工程学院江苏徐州221116

针对如何恢复重建后超分辨率图像的纹理细节问题,提出基于自注意力生成对抗网络的图像超分辨率重建模型(SRAGAN).在SRAGAN中,基于自注意力机制和残差模块相结合的生成器用于将低分辨率图像变换为超分辨率图像,基于深度卷积网络构成的判... 详细信息

针对如何恢复重建后超分辨率图像的纹理细节问题,提出基于自注意力生成对抗网络的图像超分辨率重建模型(SRAGAN).在SRAGAN中,基于自注意力机制和残差模块相结合的生成器用于将低分辨率图像变换为超分辨率图像,基于深度卷积网络构成的判别器试图区分重建后的超分辨率图像和真实超分辨率图像间的差异.在损失函数构造方面,一方面利用Charbonnier内容损失函数来提高图像的重建精度,另一方面使用预训练VGG网络激活前的特征值来计算感知损失以实现超分辨率图像的精确纹理细节重构.实验结果表明,SRAGAN在峰值信噪比和结构相似度分数上均优于当前流行算法,能够重构出更为真实和具有清晰纹理的图像.

关键词：图像超分辨率重建自注意力机制生成对抗网络损失函数