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第二十三届全国心理学学术会议

作者：郑宇洁忻可云李峙浙江大学心理与科学行为系

视觉搜索是我们在日常生活中十分常见的行为。直觉告诉我们,搜索过程中对于搜寻过的物体,我们会保留记忆痕迹以免重复搜索。然而早期研究显示(Horowitz&Wolfe, 1998),视觉系统可能会采取无记忆的搜索模式,即重复搜索已拒绝过的干扰项。... 详细信息

视觉搜索是我们在日常生活中十分常见的行为。直觉告诉我们,搜索过程中对于搜寻过的物体,我们会保留记忆痕迹以免重复搜索。然而早期研究显示(Horowitz&Wolfe, 1998),视觉系统可能会采取无记忆的搜索模式,即重复搜索已拒绝过的干扰项。近期研究(Li, Xin, Lou,&Li, 2019)进一步对无记忆的视觉搜索模式进行拓展,发现即使是视觉搜索的目标也未必需要存入工作记忆。Li等人(2019)的研究中设计了"目标记忆"和"目标呈现"两种视觉搜索条件。"目标记忆"条件下,视觉搜索的目标提前呈现并在搜索阵列出现前移除;而在"目标呈现"条件下,视觉搜索目标与搜索阵列同时呈现且始终可见。实验结果显示,"目标呈现"条件下的视觉搜索效率(即刺激最短呈现时间与搜索集大小的线性函数的斜率)约为"目标记忆"条件下的一半,暗示"目标呈现"条件下被试并非一次性记忆目标,而是在每次识别搜索项时再次识别目标项,因而耗时翻倍。本研究实验一更换实验刺激(中文数字和阿拉伯数字)对"目标记忆"和"目标呈现"两种条件进行重复,发现阿拉伯数字刺激重复了两倍效率差的结果;但对于中文数字刺激,发现"目标记忆"条件的搜索效率出现明显分界,而当项目数较大时,两种条件下的搜索速率相同。前人提出的注意分配双阶段模型(Theeuwes, 2010)认为注意分配存在两个阶段,前期(自刺激出现150毫秒左右)纯粹由自下而上的刺激驱动,效率较高;后期由自上而下的方式目标主导,效率较低。据此我们认为,"目标记忆"条件由于用时较短,可能包含两个阶段,且后期才表现出记忆对视觉搜索的引导作用;"目标呈现"条件由于用时较长,只包含后期阶段。两种条件在项目数量较大时效率相同,说明"目标呈现"条件下被试仍利用记忆帮助搜索。实验二用不同的视觉刺激(色块与数字)验证了搜索效率存在由快变慢的转折点。本研究对搜索目标的无记忆搜索模式提出质疑,同时,结合实验一与实验二,我们发现搜索效率转折点发生时的时间基本相同,进一步支持了双阶段模型的假设。

关键词：视觉注意工作记忆视觉搜索双阶段模型

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基于双阶段生成增强网络模型的不平衡问题

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计算机集成制造系统 2024年

作者：王晓霞李雷孝林浩内蒙古工业大学数据科学与应用学院内蒙古自治区基于大数据的软件服务工程技术研究中心天津理工大学计算机科学与工程学院

为解决工业等场景下不平衡数据对预测模型带来的样本偏斜和性能下降等问题，提出基于迁移学习的双阶段生成增强网络模型。首先，在第一阶段利用启发式算法改进合成少数类过采样技术(SMOTE)优化噪声处理并确定少数类样本的最佳采样率组... 详细信息

为解决工业等场景下不平衡数据对预测模型带来的样本偏斜和性能下降等问题，提出基于迁移学习的双阶段生成增强网络模型。首先，在第一阶段利用启发式算法改进合成少数类过采样技术(SMOTE)优化噪声处理并确定少数类样本的最佳采样率组合。第二阶段在生成对抗网络(GAN)中嵌入自编码器（AE），将编码器作为生成器的一部分，深入提取样本特征，实现更优特征学习。随后，将第一阶段生成的样本输入GAN进行二次生成，从而对样本进行再增强。最后分别在UCI基准数据集和工业交通领域的真实数据集上的实验结果表明，所提方法在精确率、F值和G-m值上指标上均表现出良好效果。在真实数据集上的结果显著优于目前9种流行的不平衡处理方法。

关键词：不平衡数据双阶段模型样本增强 SMOTE 自编码器生成对抗网络

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基于双阶段网络模型的改进多变量广义预测控制

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计算机测量与控制 2022年第7期30卷 141-147页

作者：丁海丽陈宽文刘朋远胡婷婷梁飞杨杨国网宁夏电力有限公司营销服务中心(国网宁夏电力有限公司计量中心) 银川750002 南京邮电大学自动化学院、人工智能学院南京210023

针对多变量非线性时滞系统存在多变量间复杂的耦合情况,多输入多输出系统转化为多个多输入单输出系统,并构建多变量双阶段神经网络时滞预测模型;在考虑耦合关系的基础上,将改进比例性能指标型广义预测控制器引入到多变量系统中;该控制... 详细信息

针对多变量非线性时滞系统存在多变量间复杂的耦合情况,多输入多输出系统转化为多个多输入单输出系统,并构建多变量双阶段神经网络时滞预测模型;在考虑耦合关系的基础上,将改进比例性能指标型广义预测控制器引入到多变量系统中;该控制器含有预测控制增量表征系统未来变化趋势,将其作为当前控制量的补偿,优化控制性能;通过300 MW单元机W型火焰直吹式燃煤锅炉系统的仿真研究验证了控制方案的有效性。

关键词：多变量系统广义预测控制双阶段模型非线性系统神经网络

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55 nm SONOS闪存单元的1/f噪声特性研究

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微电子学 2019年第6期49卷 852-857页

作者：陈丹旸季兰龙李梅李博毕津顺刘明中国科学院大学北京100049 中国科学院微电子研究所北京100029

基于55 nm ULP CMOS工艺来制备SONOS闪存单元,并通过1/f噪声测试等方式对测试单元的器件特性进行表征。基于1/f噪声表征和转移特性,分析了编程态和擦除态下SONOS闪存单元内部缺陷水平的变化规律与机制。针对1/f噪声与亚阈值特性的缺陷... 详细信息

基于55 nm ULP CMOS工艺来制备SONOS闪存单元,并通过1/f噪声测试等方式对测试单元的器件特性进行表征。基于1/f噪声表征和转移特性,分析了编程态和擦除态下SONOS闪存单元内部缺陷水平的变化规律与机制。针对1/f噪声与亚阈值特性的缺陷水平出现矛盾的现象,引入NBTI中的双阶段模型进行阐述,进一步分析1/f噪声测试环节对SONOS器件的影响。

关键词： 1/f噪声转移特性缺陷双阶段模型

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肺部CT图像多病种自动检测及分类

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应用科技 2022年第2期49卷 27-32页

作者：吴优张睿张文强复旦大学计算机科学技术学院上海200011

针对医学影像预处理复杂、病灶位置分散检测困难、医院等实际应用场景的设备条件难以满足庞大影像数据量对设备的高性能要求等难点,本文采用卷积神经网络的方法训练双阶段模型,对肺结节、索条和动脉硬化钙化3种病灶进行检测,第一阶段目... 详细信息

针对医学影像预处理复杂、病灶位置分散检测困难、医院等实际应用场景的设备条件难以满足庞大影像数据量对设备的高性能要求等难点,本文采用卷积神经网络的方法训练双阶段模型,对肺结节、索条和动脉硬化钙化3种病灶进行检测,第一阶段目标是检测查全率,第二阶段目标是检测查准率。实验结果表明本文方法在设备有限时,检测时间约为DeepLung等3D模型的10%,检测准确性比YOLOv3等2D模型要高,在实际应用场景中具有较高的实用性。

关键词：医学影像肺部多病种检测卷积神经网络 CT图像病灶检出人工智能医疗 2D模型 3D模型双阶段模型

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