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不完整多视图聚类综述

计算机应用 2024年第6期44卷 1673-1682页

作者：董瑶付怡雪董永峰史进陈晨河北工业大学人工智能与数据科学学院天津300401 河北省大数据计算重点实验室(河北工业大学) 天津300401 河北省数据驱动工业智能工程研究中心(河北工业大学) 天津300401

多视图聚类是近年来图数据挖掘领域的研究热点。由于数据采集技术的限制或人为因素等原因常导致视图或样本缺失问题。降低多视图的不完整性对聚类效果的影响是多视图聚类目前面临的重大挑战。因此,综合研究不完整多视图聚类(IMC)近年的... 详细信息

多视图聚类是近年来图数据挖掘领域的研究热点。由于数据采集技术的限制或人为因素等原因常导致视图或样本缺失问题。降低多视图的不完整性对聚类效果的影响是多视图聚类目前面临的重大挑战。因此,综合研究不完整多视图聚类(IMC)近年的发展具有重要的理论意义和实践价值。首先,归纳分析不完整多视图数据缺失类型;其次,详细比较基于多核学习(MKL)、矩阵分解(MF)学习、深度学习和图学习这4类IMC方法,分析代表性方法的技术特点和区别;再次,从数据集类型、视图和类别数量、应用领域等角度总结22个公开不完整多视图数据集;继次,总结评价指标,并系统分析现有不完整多视图聚类方法在同构和异构数据集上的性能表现;最后,归纳分析不完整多视图聚类目前存在的问题、未来的发展方向和现有应用领域。

关键词：不完整性多视图聚类图数据挖掘缺失视图多视图学习

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基于机器学习和资产特征的投资组合选择研究

系统工程理论与实践 2024年第1期44卷 338-355页

作者：李斌屠雪永武汉大学经济与管理学院武汉430072 武汉大学金融研究中心武汉430072

随着可投资资产与资产信息的爆炸式增长,投资组合选择研究面临资产和特征双重高维挑战.为此,本文提出一个基于机器学习和资产特征的投资组合选择框架,该框架借助机器学习技术的天然优势,运用高维特征直接预测投资组合权重,避开了常规的... 详细信息

随着可投资资产与资产信息的爆炸式增长,投资组合选择研究面临资产和特征双重高维挑战.为此,本文提出一个基于机器学习和资产特征的投资组合选择框架,该框架借助机器学习技术的天然优势,运用高维特征直接预测投资组合权重,避开了常规的两步投资组合管理范式中的收益预测过程,并用于中国股票市场的资产配置研究.结果显示:1)基于此框架提出的投资策略能够捕捉高维特征中的增量信息,并挖掘资产特征与投资权重之间线性与非线性关系,大幅提升了投资绩效;2)交易摩擦类特征是投资权重预测中最为重要的资产特征;3)策略在套利限制较为严重的股票上回报更高,而对宏观经济状态变化的敏感性较低;在其他经济约束下,策略表现依然稳健.本文拓展了现代投资组合理论的研究框架,促进了人工智能与量化投资领域的交叉融合发展.

关键词：投资组合选择人工智能资产特征大维资产配置量化投资

车载GNSS/SINS/里程计分布式弹性融合导航方法

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测绘学报 2024年第3期53卷 425-434页

作者：穆梦雪赵龙北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院北京100191 北京航空航天大学数字导航中心北京100191 北京航空航天大学飞行器控制科学与技术实验室北京100191

为提升复杂环境下低成本车载导航系统的容错性能,本文研究了基于次优增益融合(SGF)算法的GNSS/SINS/里程计分布式弹性融合方法。该方法首先根据阿克曼转向几何建立了四轮里程计测速补偿模型,提升了惯性测量单元(IMU)安装中心处的前向和... 详细信息

为提升复杂环境下低成本车载导航系统的容错性能,本文研究了基于次优增益融合(SGF)算法的GNSS/SINS/里程计分布式弹性融合方法。该方法首先根据阿克曼转向几何建立了四轮里程计测速补偿模型,提升了惯性测量单元(IMU)安装中心处的前向和侧向测速精度;然后设计了基于卡方检验统计量的故障检测与分类准则,充分利用了可获取的观测信息;最后构建了随机模型和信息分配因子(ISF)弹性优化模型,分别从传感器层和决策层减少了异常观测的影响,实现了车载多源信息的弹性融合。通过实际跑车数据对GNSS/SINS/里程计分布式弹性融合方法进行测试验证。试验结果表明,本文方法能有效减少子系统故障对全局状态估计的影响,提升复杂环境下系统的容错性能。此外,与经典的联邦卡尔曼滤波(FKF)算法相比,SGF算法全局融合精度损失有限,计算效率却显著提升,有利于多源信息弹性融合的实际工程应用。

关键词：多源信息弹性融合 GNSS/SINS/里程计融合里程计测速补偿模型次优增益融合分布式滤波

基于噪声差异性的光谱全息重构图像的降噪方法

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光学学报 2024年第9期44卷 31-44页

作者：贺佳雪娄树理林超烟台大学物理与电子信息学院山东烟台264005 海军航空大学航空作战勤务学院山东烟台264000

将傅里叶变换光谱技术与数字全息技术相结合,基于噪声差异性原理,利用不同波长重构图像实现降噪,提出了基于波段优选的加权求和平均算法:分析不同波长重构图像的噪声水平,在给定波长范围内分别选取RGB三分量的中心波长,选择合适的区间半... 详细信息

将傅里叶变换光谱技术与数字全息技术相结合,基于噪声差异性原理,利用不同波长重构图像实现降噪,提出了基于波段优选的加权求和平均算法:分析不同波长重构图像的噪声水平,在给定波长范围内分别选取RGB三分量的中心波长,选择合适的区间半径,使用二值化权重因子来实现波长优选,并将三维块匹配(BM3D)算法与加权求和平均算法相结合,以进一步降低噪声。以光学密码系统的解密过程为例,分析降噪效果。结果表明,当RGB三分量中心波长分别为621、549、449 nm,区间半径为26,BM3D算法中噪声水平参数sigma为3时,降噪效果最优,此时降噪图像与原始彩色图像真值之间的彩色峰值信噪比(C-PSNR)为91.11 dB,所提算法在优选波段的基础上有效地降低了噪声,为彩色全息重构图像降噪提供了新思路。

关键词：傅里叶光学光谱全息技术图像降噪加权求和平均算法三维块匹配算法

雪衣藻叶绿素荧光特性及抗氧化系统对汞胁迫的响应

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水生生物学报 2024年第5期48卷 753-761页

作者：艾晓寒夏亦雪许萍萍涂晓杰毕永红中国科学院水生生物研究所淡水生态与生物技术国家重点实验室武汉430072 中国科学院大学北京100049

文章选用对汞(Hg)具有较强耐受性的雪衣藻(Chlamydomonas nivalis)为对象,探究藻细胞对汞胁迫的响应及其耐受机制。结果表明, Hg^(2+)对藻细胞的胁迫具有明显的时间依赖的量效关系, 48h半数效应浓度EC50为1.44 mg/L。与对照组相比, 1.0... 详细信息

文章选用对汞(Hg)具有较强耐受性的雪衣藻(Chlamydomonas nivalis)为对象,探究藻细胞对汞胁迫的响应及其耐受机制。结果表明, Hg^(2+)对藻细胞的胁迫具有明显的时间依赖的量效关系, 48h半数效应浓度EC50为1.44 mg/L。与对照组相比, 1.0和1.5 mg/L Hg^(2+)处理组能维持生长和光合活性;2.0 mg/L Hg^(2+)处理组生物量和色素含量在胁迫6h时无显著变化(P>0.05), 48h时均显著降低(P雪衣藻具有较强的Hg^(2+)耐受性,光系统Ⅱ是Hg^(2+)的作用靶标;光合能量分配及抗氧化系统是细胞对抗Hg^(2+)胁迫的重要解毒机制。

关键词：汞叶绿素荧光氧化应激雪衣藻

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结合三维边缘特征约束的网格模型优化方法

地球信息科学学报 2024年第5期26卷 1138-1150页

作者：张昊王竞雪谢潇辽宁工程技术大学测绘与地理科学学院阜新123000 中国科学院沈阳应用生态研究所辽宁省环境计算与可持续发展重点实验室沈阳110116

对于具有复杂几何结构特征的建筑物,三维网格模型重建结果易存在表面扭曲、边缘特征平滑的问题,无法较好地反映重建目标的真实信息。针对上述问题,本文提出一种结合三维边缘约束的网格模型优化方法。该方法以OpenMVS算法得到的初始网格... 详细信息

对于具有复杂几何结构特征的建筑物,三维网格模型重建结果易存在表面扭曲、边缘特征平滑的问题,无法较好地反映重建目标的真实信息。针对上述问题,本文提出一种结合三维边缘约束的网格模型优化方法。该方法以OpenMVS算法得到的初始网格为基础数据,利用变分原理构建能量函数,将网格模型优化问题转换为能量函数最小化问题。首先,从多视图像中提取三维边缘点,以三维边缘点构成的边缘轮廓来定位网格模型边缘区域;接着,利用灰度一致性测度构建数据项,利用顶点自身曲率构建平滑项,利用三维边缘轮廓约束构建附加约束项,将3个约束项构建为一个总体能量函数;最后,采用梯度下降法迭代求解总体能量函数最小值,将梯度变化量分配到网格模型的顶点上来驱动网格形变,以此优化模型。选取Strecha数据集中两个真实室外场景和ETH3D数据集中一个真实室内场景进行优化实验,使用ETH3D评估框架对实验结果进行评估。结果表明,经本文算法优化后的网格模型完整度和精度最高为89.76%、94.45%,本文算法在解决复杂几何结构建筑物模型边缘优化问题的基础上,提高了建筑物模型的准确程度。

关键词：网格模型优化灰度一致性正则化边缘约束能量函数变分法梯度下降法迭代求解

多层次特征融合与超图卷积的生成对抗壁画修复

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工程科学与技术 2024年第3期56卷 208-218页

作者：陈永陶美风赵梦雪兰州交通大学电子与信息工程学院甘肃兰州730070 甘肃省人工智能与图形图像处理工程研究中心甘肃兰州730070

针对现有壁画深度学习修复方法,存在上下文信息关注不足及结果欠佳的问题,提出了一种多层次特征融合与超图卷积的生成对抗修复模型。首先,利用金字塔特征分层对壁画进行多尺度层次特征提取,并采用混合空洞卷积单元扩大多层特征提取感受... 详细信息

针对现有壁画深度学习修复方法,存在上下文信息关注不足及结果欠佳的问题,提出了一种多层次特征融合与超图卷积的生成对抗修复模型。首先,利用金字塔特征分层对壁画进行多尺度层次特征提取,并采用混合空洞卷积单元扩大多层特征提取感受野,以克服单尺度卷积操作对于壁画特征提取能力不足的问题。然后,提出多分支短链融合层及门控机制融合多分支特征方法,将相邻分支间的特征信息进行融合,使融合后的壁画特征图中既有同分支的特征,又有相邻分支的特征,以提高特征信息的利用率;并引入门控机制对特征进行选择融合,以减少细节信息的丢失。接着,将融合特征通过卷积长短期记忆网络(ConvLSTM)特征注意力方法,增强对壁画上下文信息的关注。最后,设计超图卷积壁画长程特征增强模块,通过在编码器和解码器的跳跃连接之间建立超图卷积层,利用超图卷积捕获编码器的空间特征信息,并将其迁移到解码器中,有助于解码器更好地生成壁画图像,以加强特征的长程依赖关系,并与SN-PatchGAN判别器对抗博弈从而完成修复。通过敦煌壁画数字化修复实验,结果表明:所提方法客观评价优于对比算法,对于破损壁画修复结果更加清晰自然。

关键词：壁画修复多层次特征多分支短链融合超图卷积卷积长短期记忆网络

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秦岭雪墨迹

海内与海外 2024年第7期 104-105页

作者：秦岭雪中国书法家协会香港分会中国香港中国作协

迈向强有力的教师教育课程整合:知识基础与实现进路

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中国高教研究 2024年第1期 86-93页

作者：吕寒雪华东师范大学教师教育学院上海200062

教师教育课程整合是新时代高质量教师教育体系建设的重要一步,教师知识是教师教育课程从分离迈向整合的逻辑起点。重新审视教师教育课程的知识基础,发现教师教育课程知识作为认知、思维与价值观的内在勾连,强有力知识对师范生最有价值,... 详细信息

教师教育课程整合是新时代高质量教师教育体系建设的重要一步,教师知识是教师教育课程从分离迈向整合的逻辑起点。重新审视教师教育课程的知识基础,发现教师教育课程知识作为认知、思维与价值观的内在勾连,强有力知识对师范生最有价值,包含日常经验知识、科目理论知识和教学化知识。教师教育课程整合即通过知识强有力属性融通下的领域化课程体系,促进师范生对强有力知识的理解、运用和生产,增进教师教育课程作为一个整体的育人功能。在具体行动上,需立足项目导向的课程进阶,以多重场域联动的教学学术共同体为整合纽带,借助于学科概念、跨学科概念和本土话语,推动强有力教师教育课程图景的实现。

关键词：教师教育课程课程整合知识基础强有力知识