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风格强度可变的人脸风格迁移网络

中国图象图形学报 2023年第12期28卷 3784-3796页

作者：廖远鸿钱文华曹进德云南大学信息学院昆明650504 东南大学数学学院南京214135

目的针对人脸风格迁移算法StarGAN(star generative adversarial network)、MSGAN(mode seeking genera⁃tive adversarial network)等存在细节风格学习不佳、迁移效果单一和生成图像失真等缺点,提出一种能够降低失真并生成不同风格强度... 详细信息

目的针对人脸风格迁移算法StarGAN(star generative adversarial network)、MSGAN(mode seeking genera⁃tive adversarial network)等存在细节风格学习不佳、迁移效果单一和生成图像失真等缺点,提出一种能够降低失真并生成不同风格强度图像的人脸风格迁移算法MStarGAN(multilayer StarGAN)。方法首先,通过特征金字塔网络(feature pyramid network,FPN)构建前置编码器,生成蕴含有图像细节特征的多层特征向量,增强生成图像在风格传输时能学习到的风格图像的细节风格;其次,使用前置编码器对原图像及风格图像各生成一个风格向量并进行组合,利用组合后的风格向量进行风格传输,使生成图像具有不同的风格迁移强度;最后,采用权重解调算法作为生成器中的风格传输模块,通过对卷积权重的操作代替在特征图上的归一化操作,消除特征图中的特征伪影,减少生成图像中的失真。结果在Celeba_HQ数据集上进行实验,与MSGAN、StarGAN v2等对比算法相比,在参考引导合成实验中,MStarGAN的FID(Frechét inception distance score)指标分别降低了18.9和3.1,LPIPS(learned perceptual image patch similarity)指标分别提升了0.094和0.018。在潜在引导合成实验中,MStarGAN的FID指标分别降低了20.2和0.8,LPIPS指标分别提升了0.155和0.92,并能够生成具有不同风格强度的结果图像。结论提出的算法能够传输图像的细节风格,生成具有不同强度的输出图像,并减少生成图像的失真。

关键词：人脸风格迁移网络 StarGAN 风格强度特征金字塔网络(FPN) 权重解调

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变时滞神经网络指数稳定性条件

南京师大学报（自然科学版） 2007年第2期30卷 6-10页

作者：蒋秋浩曹进德中国药科大学数学系江苏南京210009 东南大学数学系江苏南京210096

基于时滞细胞神经网络(DCNNs)在图像处理等领域的广泛应用,有关它的研究引起了越来越多学者和专家的关注.早期DCNNs稳定性的结果大多由网络权矩阵的分量构成的代数不等式来表示.运用Lyapunov-Krasovsk ii泛函的方法,研究了DCNNs的指数... 详细信息

基于时滞细胞神经网络(DCNNs)在图像处理等领域的广泛应用,有关它的研究引起了越来越多学者和专家的关注.早期DCNNs稳定性的结果大多由网络权矩阵的分量构成的代数不等式来表示.运用Lyapunov-Krasovsk ii泛函的方法,研究了DCNNs的指数稳定性,所得充分条件以矩阵的(半)正定形式出现,在实际应用中更加便于验证.与文献中的结果相比较,所得判据适用范围更广.

关键词：细胞神经网络指数稳定性变时滞

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时延细胞神经网络的全局稳定性分析

生物数学学报 1999年第1期14卷 65-71页

作者：曹进德周冬明云南大学成人教育学院昆明650091 云南大学信息与电子科学系昆明650091

本文利用Ｌｙａｐｕｎｏｖ泛函方法和一些分析技巧得到了一类时延细胞神经网络ＤＣＮＮ全局渐进稳定性的若干新的判据；这些判据可用于设计出全局稳定的各种动态网络，且在信号处理，特别是动态图象处理中具有重要的意义．

关键词：细胞神经网络 DCNN 时延稳定性信号处理

基于准ARX多层学习网络模型的非线性系统自适应控制

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应用数学和力学 2019年第11期40卷 1214-1223页

作者：王兰谢达董宜平曹进德无锡职业技术学院基础课部江苏无锡214121 东南大学数学学院南京211189 中科芯集成电路有限公司江苏无锡214063

建立了准ARX多层学习网络预测模型,并用于非线性系统自适应控制问题.该模型的内核部分为一个改进的神经模糊网络(NFNs):一部分为三层非线性网络结构,采用自联想网络进行离线训练;另一部分为三层NFNs,采取在线调整.据此对参数进行分类,... 详细信息

建立了准ARX多层学习网络预测模型,并用于非线性系统自适应控制问题.该模型的内核部分为一个改进的神经模糊网络(NFNs):一部分为三层非线性网络结构,采用自联想网络进行离线训练;另一部分为三层NFNs,采取在线调整.据此对参数进行分类,给出相应调整算法.然后,基于模型宏观结构的优势给出控制器设计方案.仿真分析给出该建模方法的有效性.

关键词：准ARX模型多层学习网络自适应控制

基于指数Laplace损失函数的回归估计鲁棒超限学习机

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应用数学和力学 2019年第11期40卷 1169-1178页

作者：王快妮曹进德刘庆山西安石油大学理学院西安710065 东南大学数学学院南京211189

实际问题的数据集通常受到各种噪声的影响,超限学习机(extreme learning machine,ELM)对这类数据集进行学习时,表现出预测精度低、预测结果波动大.为了克服该缺陷,采用了能够削弱噪声影响的指数Laplace损失函数.该损失函数是建立在Gaus... 详细信息

实际问题的数据集通常受到各种噪声的影响,超限学习机(extreme learning machine,ELM)对这类数据集进行学习时,表现出预测精度低、预测结果波动大.为了克服该缺陷,采用了能够削弱噪声影响的指数Laplace损失函数.该损失函数是建立在Gauss核函数基础上,具有可微、非凸、有界且能够趋近于Laplace函数的特点.将其引入到超限学习机中,提出了鲁棒超限学习机回归估计(exponential Laplace loss function based robust ELM for regression,ELRELM)模型.利用迭代重赋权算法求解模型的优化问题.在每次迭代中,噪声样本点被赋予较小的权值,能够有效地提高预测精度.真实数据集实验验证了所提出的模型相比较于对比算法具有更优的学习性能和鲁棒性.

关键词：神经网络超限学习机鲁棒指数Laplace损失函数迭代重赋权算法

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非真实感绘制技术研究现状与展望

中国图象图形学报 2020年第7期25卷 1283-1295页

作者：钱文华曹进德徐丹吴昊云南大学信息学院昆明650504 东南大学自动化学院南京210009

非真实感绘制技术(non-photorealistic rendering,NPR)主要用于模拟艺术风格、表现艺术特质和传达用户情感等,是计算机图形学的重要组成部分,其研究对象逐渐丰富,研究方法不断创新。本文从基于图像建模的绘制方法、基于深度学习的绘制... 详细信息

非真实感绘制技术(non-photorealistic rendering,NPR)主要用于模拟艺术风格、表现艺术特质和传达用户情感等,是计算机图形学的重要组成部分,其研究对象逐渐丰富,研究方法不断创新。本文从基于图像建模的绘制方法、基于深度学习的绘制方法、中国特有艺术作品的数字化模拟、非真实感情感特征识别以及非真实感视频场景绘制等5个方面概述目前研究进展,然后从扩展非真实感研究对象、增强视频绘制帧间连贯性、提取艺术风格情感特征以及评价非真实感绘制结果等4个角度讨论需要进一步研究的问题。针对需要深入研究的问题,指出提高算法的通用性和绘制效率,以及提高深度学习网络的泛化性,有助于扩展研究对象,模拟艺术风格的多样性,同时减小视频场景的帧间跳变;对艺术风格作品具有的情感特征、内在机理特征进行模拟,有助于提高绘制结果与艺术风格图像的相似度;结合主观和客观评价模型,可以更准确地对绘制结果进行评价,同时有利于优化网络模型参数,提高绘制效率。非真实感绘制在计算机视觉、文化遗产保护等领域具有重要的应用前景,但其研究对象、绘制算法、绘制效率仍然存在很多亟待解决的问题,随着硬件设备的不断改进,综合运用学科交叉知识、扩展应用领域将进一步推动非真实感绘制技术的发展。

关键词：非真实感绘制图像建模数字化模拟情感识别评价标准

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一类具有连续分布时滞模型的稳定性

生物数学学报 1998年第3期13卷 292-295页

作者：周冬明曹进德云南大学昆明650091

本文利用一些分析技巧和Lyapunov泛函方法，研究一类具有连续分布时滞模型x'_i(t)=-b_ix_i(t)+sumfromj=1to∞()ω_ijf_j(integralfromn=0to∞()k_j(s)x_j(t-s)ds)+p_i,i=1,2,……,n平衡点的全局渐近稳定性，并获得了一个新的充分条件．

关键词：连续分布时滞模型稳定 Lyapunov泛函神经网络

时滞BAM神经网络周期解的存在性和全局指数稳定性

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应用数学学报 2005年第2期28卷 193-209页

作者：陈安平曹进德黄立宏湘南学院数学系郴州423000 东南大学数学系南京210096 湖南大学数学与计量经济学院长沙410082

本文利用迭合度理论,通过构造适当的Lyapunov泛函并结合Yang不等式分析技巧,获得了具周期系数的时滞BAM神经网络周期解的存在性和全局指数稳定性的充分条件,这些结果对设计全局指数稳定的BAM神经网络与周期振荡的BAM神经网络具有重要的... 详细信息

本文利用迭合度理论,通过构造适当的Lyapunov泛函并结合Yang不等式分析技巧,获得了具周期系数的时滞BAM神经网络周期解的存在性和全局指数稳定性的充分条件,这些结果对设计全局指数稳定的BAM神经网络与周期振荡的BAM神经网络具有重要的指导意义.

关键词： BAM神经网络全局指数稳定性解的存在性时滞 Lyapunov泛函分析技巧充分条件周期系数周期振荡度理论不等式

网络博弈在智能电网供需互动策略问题中的应用

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南通大学学报（自然科学版） 2023年第2期22卷 20-28页

作者：周展曹进德东南大学数学学院江苏南京211189

博弈理论应用于智能电网需求响应方案设计中,可以控制消费者耗电量,使电力市场中能源配置更加合理。文章给出零售商的收益函数和消费者的效用函数,并在零售商之间建立合作博弈模型、在零售商联盟与消费者之间建立Stackelberg博弈模型,... 详细信息

博弈理论应用于智能电网需求响应方案设计中,可以控制消费者耗电量,使电力市场中能源配置更加合理。文章给出零售商的收益函数和消费者的效用函数,并在零售商之间建立合作博弈模型、在零售商联盟与消费者之间建立Stackelberg博弈模型,分析了零售商与消费者之间的交易互动。当Stackelberg博弈达到均衡时各消费者的电力需求可以得到满足且零售商联盟实现收益最大化,同时零售商联盟的收益将依据Shapley值法进行分配。数值仿真结果表明,采用博弈均衡策略时耗电量曲线明显平缓,达到有效降低峰谷比的效果。

关键词：智能电网需求响应 Stackelberg博弈合作博弈 Shapley值法

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