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双路径合作的原型矫正小样本分类模型

计算机科学与探索 2024年第3期18卷 693-706页

作者：吕佳曾梦瑶董保森重庆师范大学计算机与信息科学学院重庆401331 重庆市数字农业服务工程技术研究中心重庆401331

基于度量的元学习在学习过程中存在由于稀缺数据分布导致习得的先验知识不足、从样本中提取到的单一视图特征易受弱相关或无关特征的干扰以及因分类造成的代表性特征偏差的问题。针对这些问题,提出了一种双路径合作的原型矫正小样本分... 详细信息

基于度量的元学习在学习过程中存在由于稀缺数据分布导致习得的先验知识不足、从样本中提取到的单一视图特征易受弱相关或无关特征的干扰以及因分类造成的代表性特征偏差的问题。针对这些问题,提出了一种双路径合作的原型矫正小样本分类模型。首先,通过双路径合作模块从多视图角度自适应地突出关键特征和弱化弱相关特征,充分利用特征信息获得先验知识来提升特征的表达能力;其次,通过基于查询集样本特征信息的原型矫正分类策略来解决类内原型的偏差问题;最后,通过损失函数反向更新模型参数,模型分类准确率得以提升。在五个公开的数据集上进行了5-way 1-shot和5-way 5-shot对比实验,较基准模型而言,在miniImageNet数据集上,准确率提升了5.57个百分点和3.90个百分点;在tieredImageNet数据集上,准确率提升了5.68个百分点和3.93个百分点;在CUB数据集上,准确率提升了6.93个百分点和3.13个百分点;在CIFAR-FS数据集上,准确率提升了8.03个百分点和1.65个百分点;在FC-100数据集上,准确率提升了4.25个百分点和4.89个百分点。实验结果表明,提出的双路径合作的原型矫正小样本分类模型能在小样本学习领域有良好的性能,且模型中的模块可迁移到其他模型中使用。

关键词：小样本学习元学习度量学习自适应双路径合作学习原型矫正

基于K-means聚类和特征空间增强的噪声标签深度学习算法

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智能系统学报 2024年第2期19卷 267-277页

作者：吕佳邱小龙重庆师范大学计算机与信息科学学院重庆401331 重庆市数字农业服务工程技术研究中心重庆401331

深度学习中神经网络的性能依赖于高质量的样本,然而噪声标签会降低网络的分类准确率。为降低噪声标签对网络性能的影响,噪声标签学习算法被提出。该算法首先将训练样本集划分成干净样本集和噪声样本集,然后使用半监督学习算法对噪声样... 详细信息

深度学习中神经网络的性能依赖于高质量的样本,然而噪声标签会降低网络的分类准确率。为降低噪声标签对网络性能的影响,噪声标签学习算法被提出。该算法首先将训练样本集划分成干净样本集和噪声样本集,然后使用半监督学习算法对噪声样本集赋予伪标签。然而,错误的伪标签以及训练样本数量不足的问题仍然限制着噪声标签学习算法性能的提升。为解决上述问题,提出基于K-means聚类和特征空间增强的噪声标签深度学习算法。首先,该算法利用K-means聚类算法对干净样本集进行标签聚类,并根据噪声样本集与聚类中心的距离大小筛选出难以分类的噪声样本,以提高训练样本的质量;其次,使用mixup算法扩充干净样本集和噪声样本集,以增加训练样本的数量;最后,采用特征空间增强算法抑制mixup算法新生成的噪声样本,从而提高网络的分类准确率。并在CIFAR10、CIFAR100、MNIST和ANIMAL-10共4个数据集上试验验证了该算法的有效性。

关键词：噪声标签学习深度学习半监督学习机器学习神经网络 K-means聚类特征空间增强 mixup算法

考虑性能稳定性的机械系统可靠性分配方法研究

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中国机械工程 2024年第5期35卷 821-828,850页

作者：李健王宏伟慕宗燚杜彦斌冉琰重庆工商大学智能装备绿色设计与制造重庆市重点实验室重庆400067 重庆工商大学机械工程学院重庆400067 重庆文理学院智能制造工程学院重庆402160 重庆大学机械与运载工程学院重庆400044

针对机械系统可靠性分配,提出了一种考虑性能稳定性的可靠性分配方法。引入元动作理论对机械系统进行结构分解,以元动作单元为分配对象,建立元动作可靠性二层综合评价指标模型,结合多准则决策(MCDM)方法,得到元动作可靠性分配系数;然后... 详细信息

针对机械系统可靠性分配,提出了一种考虑性能稳定性的可靠性分配方法。引入元动作理论对机械系统进行结构分解,以元动作单元为分配对象,建立元动作可靠性二层综合评价指标模型,结合多准则决策(MCDM)方法,得到元动作可靠性分配系数;然后建立机械传动系统稳定性模型,并计算各个元动作对系统性能稳定性的影响系数;最后,利用性能稳定性的影响系数对可靠性分配系数进行修正,实现机械系统可靠性的合理分配。通过与传统方法进行对比,验证了所提方法的有效性。

关键词：多准则决策机械系统可靠性分配性能稳定性元动作

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导热吸波一体化材料的研究进展

复合材料学报 2024年第5期41卷 2308-2320页

作者：苏蒸棠陈飞周致君陈刚蔡苇符春林重庆科技大学冶金与材料工程学院重庆401331 纳微复合材料与器件重庆市重点实验室重庆401331 重庆市鸿富诚电子新材料有限公司重庆402760

5G通信中电磁污染尤为严重,吸波材料可有效的吸收和衰减电磁波,将电磁能转换为热能的形式散失掉,已被广泛应用于航天航空、军事设施及电子通信等领域。然而,电子设备的小型化、集成化与高频化使电子设备无法及时将其产生的热能耗散掉,... 详细信息

5G通信中电磁污染尤为严重,吸波材料可有效的吸收和衰减电磁波,将电磁能转换为热能的形式散失掉,已被广泛应用于航天航空、军事设施及电子通信等领域。然而,电子设备的小型化、集成化与高频化使电子设备无法及时将其产生的热能耗散掉,从而影响设备的正常运行。因此,如何将导热材料高效的应用于电磁波吸收成为了当前吸波领域研究的重点和热点。基于此,本文综述了不同种类的导热材料在电磁波吸收中的应用及研究进展,首先按照组成成分介绍了导热材料的种类,并详细阐述了金属材料、陶瓷材料、碳材料及其复合物和导热高分子材料及其复合物的导热机制及不同导热材料在电磁波吸收中的作用机制与应用。最后对导热吸波一体化材料未来的研究方向及推广应用提出了见解。

关键词：导热材料电磁波吸收复合材料热导率吸波性能

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基于无波长偏移光学相位共轭的信号损伤补偿

光学学报 2024年第7期44卷 44-50页

作者：巩小雪肖汶玲张琦涵张天天尹星郭磊重庆邮电大学通信与信息工程学院重庆400065 东北大学计算机科学与工程学院辽宁沈阳110819

为了解决强度调制-直接检测正交频分复用(IM-DD OFDM)光通信系统中由光纤色散和非线性效应导致的传输性能下降的问题,提出利用正交偏振泵浦非简并四波混频(NFWM)产生的无波长偏移光学相位共轭(OPC)波对系统中的信号损伤进行光域补偿。... 详细信息

为了解决强度调制-直接检测正交频分复用(IM-DD OFDM)光通信系统中由光纤色散和非线性效应导致的传输性能下降的问题,提出利用正交偏振泵浦非简并四波混频(NFWM)产生的无波长偏移光学相位共轭(OPC)波对系统中的信号损伤进行光域补偿。首先在理论上推导了利用正交偏振泵浦NFWM生成OPC波的原理,基于上述原理,设计了无波长偏移OPC实现方式,在正交偏振态上得到与原信号波长完全一致的OPC波。然后对影响生成OPC波功率的因素进行了具体分析。最后依据优化参数设置,进行仿真验证,结果表明所提系统能够以114.375 Gbit/s的传输速率在长度为240 km的标准单模光纤链路中传输。

关键词：光通信强度调制-直接检测正交频分复用色散补偿非线性抑制光学相位共轭

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利用类内类间信息的原型补足小样本图像分类

南京大学学报（自然科学版） 2024年第4期60卷 600-612页

作者：吕佳郑小琪重庆师范大学计算机与信息科学学院重庆401331 重庆市数字农业服务工程技术研究中心重庆401331 重庆国家应用数学中心重庆401331

基于度量学习的小样本学习方法中模型没有充分挖掘类内样本与类间样本的联系,将单个样本特征视作独立特征用作训练,导致模型生成的原型不准确且特征表示能力差.提出利用类内类间信息的原型补足小样本图像分类模型.首先,将支持集样本的... 详细信息

基于度量学习的小样本学习方法中模型没有充分挖掘类内样本与类间样本的联系,将单个样本特征视作独立特征用作训练,导致模型生成的原型不准确且特征表示能力差.提出利用类内类间信息的原型补足小样本图像分类模型.首先,将支持集样本的特征送入类内信息提取分支,构造类内信息特征图,并提取特征获取类别描述信息为原型进行补足;然后,利用类间信息提取分支将不同类的查询样本融合生成新样本,并将该组查询样本的标签作为软标签;最后,使用补足后的原型对查询样本与新样本进行分类,并通过分类损失优化模型.在四个公开数据集上的实验结果表明,在MiniImageNet数据集上,准确率提升2.03%~5.48%;在TieredImageNet数据集上,准确率提升2.25%~8.55%;在CUB数据集上,准确率提升5.10%~8.82%;在CIFAR-FS数据集上,准确率提升2.61%~10.03%.证明与同类小样本图像分类方法相比,提出的模型获得了更优的分类性能与泛化性.

关键词：小样本学习度量学习元学习类内类间信息原型补足

基于改进多尺度卷积循环神经网络的滚动轴承故障研究

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振动与冲击 2024年第20期 94-105页

作者：董绍江黄翔夏宗佑邹松重庆交通大学机电与车辆工程学院

针对传统卷积神经网络故障诊断方法提取特征不丰富，容易丢失故障敏感信息，且在单一尺度处理方法限制实际复杂工况下故障特性的深度挖掘问题，提出了注意力机制的多尺度卷积神经网络和双向长短期记忆(bi-directional long short-term m... 详细信息

针对传统卷积神经网络故障诊断方法提取特征不丰富，容易丢失故障敏感信息，且在单一尺度处理方法限制实际复杂工况下故障特性的深度挖掘问题，提出了注意力机制的多尺度卷积神经网络和双向长短期记忆(bi-directional long short-term memory, BiLSTM)网络融合的迁移学习故障诊断方法。该方法首先应用不同尺寸池化层和卷积核捕获振动信号的多尺度特征；然后引入多头自注意力机制自动地给予特征序列中的不同部分不同的权重，进一步加强特征表示的能力；其次利用BiLSTM结构引入双向性质提取特征前后之间的内部关系实现信息的逐层传递；最后利用多核最大均值差异减小源域和目标域在预训练模型中各层上的概率分布差异并利用少量标记的目标域数据再对模型进行训练。试验结果表明，所提方法在江南大学(JNU)、德国帕德博恩大学(PU)公开轴承数据集上平均准确率分别为98.43%和97.66%,该方法在重庆长江轴承股份有限公司自制的轴承故障数据集上也表现出了极高的准确率和较快的收敛速度，为有效诊断振动旋转部件故障提供了实际依据。

关键词：故障诊断多尺度卷积神经网络双向长短期记忆(BiLSTM)网络多头自注意力多核最大均值差异

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针对模糊数据近似处理的阴影集研究综述

自动化学报 2024年第10期50卷 1906-1927页

作者：高满张清华王国胤姚一豫重庆邮电大学计算机科学与技术学院重庆400065 重庆邮电大学计算智能重庆市重点实验室重庆400065 “旅游多源数据感知与决策技术”文化和旅游部重点实验室重庆400065 网络空间大数据智能安全教育部重点实验室重庆400065 重庆师范大学重庆国家应用数学中心重庆401331 里贾纳大学计算机科学系加拿大里贾纳S4S 0A2

阴影集(Shadowed set,SS)是一种对模糊集进行三支近似处理的不确定性知识发现模型,其能够对模糊集中具有精确值的不确定性对象进行有效的近似和划分,从而减少模糊决策过程中不确定性对象的决策划分成本和计算损耗.首先,回顾阴影集的发... 详细信息

阴影集(Shadowed set,SS)是一种对模糊集进行三支近似处理的不确定性知识发现模型,其能够对模糊集中具有精确值的不确定性对象进行有效的近似和划分,从而减少模糊决策过程中不确定性对象的决策划分成本和计算损耗.首先,回顾阴影集的发展历程,并从四个方面介绍其研究现状及内容,即阴影集的模型构建、理论性质、数据分析以及应用研究.通过总结分析它们的核心思想、方法体系、相互关系和区别等,为该领域的后续研究提供借鉴.随后,讨论分析阴影集理论与其他不确定性问题处理理论模型的联系,尤其是阴影集与模糊集、粗糙集和三支决策理论之间的区别、联系以及互补性.最后,围绕上述四个研究方面,对当前若干具有挑战性的研究问题进行分析和展望.

关键词：阴影集模糊集三支决策不确定性粒计算

壳聚糖/聚乙烯醇/纳米碳粉复合物涂覆光纤布拉格光栅湿度传感器

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光学学报 2024年第4期44卷 336-345页

作者：陈鹏宇钟年丙何雪丰解泉华万波贺媛媛吴磊刘洋赖东重庆理工大学智能光纤感知技术重庆市高校工程研究中心重庆市光纤传感与光电检测重点实验室重庆400054 眉山三苏祠博物馆四川眉山620010 重庆自然博物馆重庆400711

为了实现相对湿度高灵敏、快速、准确的检测,本文提出了一种基于壳聚糖/聚乙烯醇/纳米碳粉复合物涂敷的光纤布拉格光栅湿度传感器。建立了传感器检测相对湿度的理论模型。实验研究了湿度敏感(简称湿敏)膜成分与厚度、温度及光辐射对传... 详细信息

为了实现相对湿度高灵敏、快速、准确的检测,本文提出了一种基于壳聚糖/聚乙烯醇/纳米碳粉复合物涂敷的光纤布拉格光栅湿度传感器。建立了传感器检测相对湿度的理论模型。实验研究了湿度敏感(简称湿敏)膜成分与厚度、温度及光辐射对传感器性能的影响。研究表明,当壳聚糖与聚乙烯醇中纳米碳粉掺杂的质量分数为10%、湿敏膜厚度为185μm时,相对湿度在20%RH~90%RH(相对湿度单位)范围内传感器灵敏度达到57.7 pm/(%RH),响应时间为420 s,恢复时间为540 s。将传感器封装在黑色聚四氟乙烯毛细管内,且通过引入温度补偿光纤布拉格光栅(FBG-T)的方法对温度进行解耦后,在温度为5~65℃、光辐射波长为220~1200 nm、光辐射强度为50 mW/cm^(2)时,传感器测量结果可免疫温度和光辐射的影响,测量结果准确性高、重复性好,且最大相对误差小于5.8%。

关键词：光纤布拉格光栅湿度传感器灵敏度响应时间准确度