检索结果-南通市图书馆

基于相似性约束的面部幻象在人脸识别中的应用

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科学技术与工程 2013年第35期21卷 10538-10543页

作者：廖建锋王志忠河南经贸职业学院信息管理学院郑州450002 北京工业大学计算机学院北京100022 电子信息与控制工程学院北京100022

为了根据低分辨率(LR)人脸图像生成高分辨率(HR)图像以提高人脸识别率,设计了四个相似性约束函数,提出了基于相似性约束的面部幻象方法。首先利用LR-LR约束计算出输入的LR人脸图像与训练集中各LR人脸图像之间的相似性;然后利用LR-HR约... 详细信息

为了根据低分辨率(LR)人脸图像生成高分辨率(HR)图像以提高人脸识别率,设计了四个相似性约束函数,提出了基于相似性约束的面部幻象方法。首先利用LR-LR约束计算出输入的LR人脸图像与训练集中各LR人脸图像之间的相似性;然后利用LR-HR约束描述输入的LR人脸图像与HR训练图像之间的局部结构相似性,同时增强相邻幻象图像块之间的平滑约束;最后利用空间相似性约束减少远离幻象图像块的那些图像块的影响。在FERET、Yale及ORL三大通用人脸数据库上的实验结果表明,相比其它几种较为先进的面部幻象生成方法,所提方法得到的幻象图像分辨率更高,此外,所提方法得到了更高的识别率。

关键词：人脸识别相似性约束面部幻象局部线性滤波平滑约束

相似性约束下深度置信网络在图像数据特征提取中的应用

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北部湾大学学报 2024年第6期39卷 62-69页

作者：徐叶军苏州工业园区服务外包职业学院生物科技学院江苏苏州215123

针对在图像数据特征提取过程中,由于没有挖掘图像数据的流行结构,而导致的特征提取精准度与完整度不佳的问题,提出相似性约束下引入深度置信网络图像数据特征的提取方法。以引入的深度置信网络为基础,对图像数据信息进行标记。采用最近... 详细信息

针对在图像数据特征提取过程中,由于没有挖掘图像数据的流行结构,而导致的特征提取精准度与完整度不佳的问题,提出相似性约束下引入深度置信网络图像数据特征的提取方法。以引入的深度置信网络为基础,对图像数据信息进行标记。采用最近邻图结构对图像数据流行结构进行挖掘,通过矩阵优化技术对挖掘得到的图像数据进行降维,得到图像数据降维集合。采用小波包变换技术实现了图像数据特征的提取。实验结果表明,与传统图像数据特征提取方法相比,所提方法极大地提升了特征提取的精准度与完整度。

关键词：相似性约束深度置信网络图像数据特征提取

矩阵填充结合相似性约束的抗癌药物敏感性预测

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矩阵填充结合相似性约束的抗癌药物敏感性预测

作者：姚雪青燕山大学

学位级别：硕士

癌症的提前检测、快速诊断以及有效医治一向是现代医学的目标之一。药物基因组学与个性化医疗的结合,能够确保治疗的不良反应最小且功效最大。这种方法依赖于全基因组测序技术以及大量临床试验,其中抗癌药物反应数据(也称药物敏感性数据... 详细信息

癌症的提前检测、快速诊断以及有效医治一向是现代医学的目标之一。药物基因组学与个性化医疗的结合,能够确保治疗的不良反应最小且功效最大。这种方法依赖于全基因组测序技术以及大量临床试验,其中抗癌药物反应数据(也称药物敏感性数据)是治疗方案参考的重要数据之一。然而,实际获得的抗癌药物反应数据往往存在缺失、损坏以及失真等情况,不利于制定精准抗癌的个性化医疗方案。因此,准确预测肿瘤细胞系对药物的敏感性是一项重要的研究课题。论文以《Nature》期刊上发表的癌症基因组计划(CGP)和癌细胞百科全书(CCLE)两个项目研究结果的数据库为基础,进行抗癌药物敏感性预测。首先,基于相似性假设——基因表达程度相似的细胞系与化学结构相似的药物之间的敏感性也相似,提出了一种基于矩阵填充与相似性约束结合的抗癌药物敏感性预测模型——MS模型。该模型综合利用细胞系基因表达数据以及药物化学结构数据,提取了药物相似性信息与细胞系相似性信息。其次,通过十折交叉验证发现:MS模型中的药物相似性约束对预测贡献较大,而细胞系相似性约束对预测贡献很小。然后在不影响预测效果的前提下,为降低模型复杂度,删除了 MS模型中的细胞系相似性约束,得到MSD模型。最后,结果显示:MSD模型对两大数据库的预测性能优于部分已发表的经典模型。另外,将模型预测的敏感性结果用于二分类问题(细胞系对药物的反应值是敏感的还是耐药的),分类准确率在CCLE数据集上达到0.7,高于其他模型。再次验证了 MSD模型良好的预测性能。以上结果表明:在抗癌药物反应值预测问题上,MSD模型是可供选择的有效工具。

关键词：个性化医疗抗癌药物敏感性预测矩阵填充相似性约束 MS模型 MSD模型

恒模和相似性约束下机载MIMO雷达快速波形设计优化算法

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同方学位论文库

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舰船电子对抗 2019年第6期42卷 45-52页

作者：童日武张剑云周青松国防科技大学

针对机载多输入多输出(MIMO)雷达下视工作时面临强地杂波干扰的问题,考虑对发射波形和接收滤波器进行联合设计以进一步提高信干噪比(SINR)从而增强对地面动目标的检测性能。在波形设计阶段,以最大化SINR为指标,同时对波形施加恒模和相... 详细信息

针对机载多输入多输出(MIMO)雷达下视工作时面临强地杂波干扰的问题,考虑对发射波形和接收滤波器进行联合设计以进一步提高信干噪比(SINR)从而增强对地面动目标的检测性能。在波形设计阶段,以最大化SINR为指标,同时对波形施加恒模和相似性约束,最后提出了一种快速迭代优化算法求解非凸联合优化问题。在性能评估阶段,通过数值实验证明了所提算法能够起到恒模和相似性约束效果,另外与现有算法对比具有更低的运算复杂度。

关键词：机载多输入多输出雷达杂波波形设计接收滤波器信干噪比恒模约束相似性约束

矩阵填充结合相似性约束的抗癌药物敏感性预测

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佳木斯大学学报（自然科学版） 2019年第5期37卷 818-821页

作者：姚雪青刘传英燕山大学理学院河北秦皇岛066004 北京诺禾致源科技股份有限公司天津301700

为了进行抗癌药物敏感性预测,提出了一种基于矩阵填充与相似性约束的抗癌药物敏感性预测模型——MS模型。该模型综合利用细胞系基因表达数据以及药物化学结构信息,并结合药物与细胞系之间的相似性信息,对抗癌药物敏感性进行预测。将模... 详细信息

为了进行抗癌药物敏感性预测,提出了一种基于矩阵填充与相似性约束的抗癌药物敏感性预测模型——MS模型。该模型综合利用细胞系基因表达数据以及药物化学结构信息,并结合药物与细胞系之间的相似性信息,对抗癌药物敏感性进行预测。将模型应用于CCLE和GDSC这两个基准数据集,十倍交叉验证结果显示:MS模型的预测性能优于部分已发表的经典模型。

关键词：抗癌药物敏感性预测矩阵填充相似性约束 MS模型

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基于相似性约束的人脸超分辨率重建算法

计算机技术与发展 2015年第8期25卷 58-61,66页

作者：刘丹霞干宗良杨文峰南京邮电大学图像处理与图像通信江苏省重点实验室江苏南京210003

提出一种改进的基于相似性约束的人脸超分辨率重建算法,采用迭代计算的方式将训练过程和学习过程整合在一起。首先从训练集中遴选出与待重建人脸最相似的训练库人脸参与迭代过程,随着迭代次数的增加,重建得到的高分辨率人脸越来越接近... 详细信息

提出一种改进的基于相似性约束的人脸超分辨率重建算法,采用迭代计算的方式将训练过程和学习过程整合在一起。首先从训练集中遴选出与待重建人脸最相似的训练库人脸参与迭代过程,随着迭代次数的增加,重建得到的高分辨率人脸越来越接近于原始高分辨率人脸;其中每次迭代分别统计待重建低分辨率人脸和训练集本次迭代参与的低分辨率人脸的相似性以及与训练集本次迭代参与的高分辨率人脸在局部结构上的相似性,以减少流形学习中低维空间到高维空间的一对多映射的限制。实验结果表明,与其他算法相比,文中所提的人脸重建算法不仅具有较低的空间复杂度,并且具有更好的主观和客观效果。

关键词：迭代相似性约束流形学习人脸重建

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基于自适应图学习权重的多模态情感分析

智能系统学报 2025年

作者：曲海成徐波辽宁工程技术大学软件学院

在多模态情感分析任务中，由于不同模态表现方式的不一致性，模态间的情感信息密度具有较大的差异。为了平衡情感信息在不同模态中分布的不均匀性并减少多模态特征表示的冗余性，提出了一种基于自适应图学习权重的多模态情感分析方法。... 详细信息

在多模态情感分析任务中，由于不同模态表现方式的不一致性，模态间的情感信息密度具有较大的差异。为了平衡情感信息在不同模态中分布的不均匀性并减少多模态特征表示的冗余性，提出了一种基于自适应图学习权重的多模态情感分析方法。首先，采用不同的特征提取方法捕获单一模态内的特定信息；其次，将不同模态通过公共编码器映射到同一空间中，利用跨模态注意力机制来显式构建模态间的关联；然后，将每种模态对任务分类的预测值以及模态表示嵌入到自适应图中，通过模态标签学习不同模态对最终分类任务的贡献度来动态调整不同模态之间的权重，以适应主导模态的变化；最后，引入信息瓶颈机制进行去噪，旨在学习一种无冗余的多模态特征表示进行情感预测。在公开的多模态情感分析数据集上对所提出的模型进行了评估。实验结果表明，其有效提升了多模态情感分析的准确性。

关键词：多模态情感分析模态差异性信息冗余自适应图学习跨模态注意力相似性约束信息瓶颈

基于约束对抗卷积自编码记忆融合网络的故障诊断

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同方期刊数据库

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电机与控制学报 2023年第6期27卷 148-159页

作者：刘建华杨皓楠何静张昌凡陈泓润湖南工业大学轨道交通学院湖南株洲412007 湖南工业大学电气与信息工程学院湖南株洲412007

现有的基于多传感器融合技术的电机轴承故障诊断方法存在传感信号种类单一以及难以充分捕获不同数据间的分布不变性(模态不变性)问题。为此,在振动、电流数据上提出一种基于约束对抗卷积自编码记忆融合网络(CACAE-MFN)用于诊断电机轴承... 详细信息

现有的基于多传感器融合技术的电机轴承故障诊断方法存在传感信号种类单一以及难以充分捕获不同数据间的分布不变性(模态不变性)问题。为此,在振动、电流数据上提出一种基于约束对抗卷积自编码记忆融合网络(CACAE-MFN)用于诊断电机轴承故障。首先,在融合之前通过引入挤压激励模块(SE-Block)和模态鉴别器和中心矩偏差度量函数(CMD)来改进卷积自编码器(CAE),使其能够加强关键性特征提取的同时捕获不同数据间的模态不变性信息。然后,利用长短周期记忆网络(LSTM)融合所提取的特征以学习其上下文信息。最后,对比实验表明所提融合方法实现了97%的轴承故障诊断精度,优于非融合方法约5%~11%。消融实验、可视化实验和泛化性能实验的结果验证了模型的有效性和泛化性。

关键词：深度学习故障诊断对抗学习卷积自编码多模态数据融合相似性约束

维普期刊数据库博看期刊

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信号相关杂波背景中极化雷达发射波形优化

电子与信息学报 2021年第5期43卷 1275-1281页

作者：孙挺程旭周口师范学院网络工程学院周口466000 中山大学电子与通信工程学院深圳518107

波形优化可有效抑制干扰,显著改善雷达探测性能。针对全极化雷达,考虑发射波形满足能量和相似性双重约束,以最大化信杂噪比为准则,对发射波形和接收滤波器进行联合优化。该文设计了一种波形和滤波器的迭代优化算法,该方法序贯提高输出... 详细信息

波形优化可有效抑制干扰,显著改善雷达探测性能。针对全极化雷达,考虑发射波形满足能量和相似性双重约束,以最大化信杂噪比为准则,对发射波形和接收滤波器进行联合优化。该文设计了一种波形和滤波器的迭代优化算法,该方法序贯提高输出信杂噪比。算法的每一次迭代需要分别解决一个凸问题和隐凸问题,整个算法的计算量与迭代次数和接收滤波器长度分别呈线性和多项式关系。最后,通过仿真实验分析了算法的收敛性、优化波形的模糊度函数方面的性质,与其他算法进行了对比,结果表明:与现有方法相比,该文方法可实现信杂噪比的有效提升。

关键词：极化雷达波形优化波形设计相似性约束