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面向开集识别的稳健测试时适应方法

软件学报 2024年第4期35卷 1667-1681页

作者：周植张丁楚李宇峰张敏灵计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学) 江苏南京210023 东南大学计算机科学与工程学院江苏南京210096

开集识别旨在研究测试阶段突现未见类别对于机器学习模型的挑战,以期学习模型既能分类已见类别又可识别/拒绝未见类别,是确保机器学习模型能够在开放世界中高效稳健部署的重要技术.既有开集识别技术通常假设已见类别的协变量分布在训练... 详细信息

开集识别旨在研究测试阶段突现未见类别对于机器学习模型的挑战,以期学习模型既能分类已见类别又可识别/拒绝未见类别,是确保机器学习模型能够在开放世界中高效稳健部署的重要技术.既有开集识别技术通常假设已见类别的协变量分布在训练与测试阶段维持不变.然而在实际场景中,类别的协变量分布常不断变化.直接利用既有技术不再奏效,其性能甚至劣于基线方案.因此,亟需研究新型开集识别方法,使其能不断适应协变量分布偏移,以期模型在测试阶段既能稳健分类已见类别又可识别未见类别.将此新问题设置命名为开放世界适应问题(AOW),并提出了一种开放测试时适应方法(OTA).该方法基于无标注测试数据优化自适应熵损失与开集熵损失更新模型,维持对已见类的既有判别能力,同时增强了识别未见类的能力.大量实验分析表明,该方法在多组基准数据集、多组不同协变量偏移程度下均稳健地优于现有先进的开集识别方法.

关键词：开集识别测试时适应分布偏移图像识别流数据

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一种用于解析问答推理过程的多轮迭代检索算法研究

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数据分析与知识发现 2024年第3期8卷 120-131页

作者：周长顺应文豪钟珊龚声蓉苏州大学计算机科学与技术学院苏州215008 常熟理工学院计算机科学与工程学院常熟215500

【目的】针对当前阅读理解类问答推理过程中传统无监督检索方式句子关联性不足的问题,设计一种检索模型,研究问答任务的推理过程,探求问答任务的可解释性。【方法】提出一种新型无监督检索模型ISR,模型中融合皮尔逊相关系数、GloVe词嵌... 详细信息

【目的】针对当前阅读理解类问答推理过程中传统无监督检索方式句子关联性不足的问题,设计一种检索模型,研究问答任务的推理过程,探求问答任务的可解释性。【方法】提出一种新型无监督检索模型ISR,模型中融合皮尔逊相关系数、GloVe词嵌入、IDF加权等主要模块,ISR模型通过多轮迭代方式细粒度检索推理句。【结果】对比模型MSSwQ,ISR模型在MultiRC数据集上进行实验,P、R、F_(1)指标平均高出2.4、1.8、2.1个百分点;在HotPotQA数据集上进行实验,P、R、F_(1)指标平均高出4.8、2.6、3.7个百分点。【局限】检索采用硬匹配,可能存在过分匹配的情形。【结论】本文模型能够提升检索推理句的准确性,检索的推理句能够有效应用于问答任务的推理过程。

关键词：阅读理解问答无监督框架多轮迭代问答推理推理句检索

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基于可泛化模型的复杂商务场景数据分析

中国科学基金 2024年

作者：史颖欢郭金涛李泽昆祁磊高阳南京大学计算机软件新技术全国重点实验室东南大学计算机科学与工程学院

随着全球经济合作与竞争形势的快速发展,复杂商务场景日益涌现。其中,数据的规模和复杂性也呈现显著增长,在带来可利用数据资源的同时,也为有效挖掘和分析潜在商务模式带来挑战。本文首先针对复杂商务场景下的数据特点进行分析,其次调... 详细信息

随着全球经济合作与竞争形势的快速发展,复杂商务场景日益涌现。其中,数据的规模和复杂性也呈现显著增长,在带来可利用数据资源的同时,也为有效挖掘和分析潜在商务模式带来挑战。本文首先针对复杂商务场景下的数据特点进行分析,其次调研了商务分析方法的研究进展,包括:大规模商务数据集、多模态预训练与特征融合方法以及多场景下可泛化商务模型技术。此外,对复杂商务场景数据分析在未来的应用发展进行思考与总结,讨论了目前亟需解决的关键问题,包括:对更多模态的适应性、商务分析模型可解释性、动态环境下的分布变化鲁棒性等。进一步分析了复杂商务场景可泛化模型的研究现状和挑战,旨在为复杂商务分析领域的研究提供初步参考,实现复杂商务场景的全面智能化。

关键词：商务场景可泛化数据分析深度学习多模态融合

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基于标记适应的人脸年龄识别优化算法

计算机工程 2024年

作者：张会影圣文顺南京工业大学浦江学院计算机与通信工程学院东南大学计算机科学与工程学院

缺乏完整和足够的人脸年龄标记数据集是当前人脸年龄识别问题中最突出的挑战之一。由于相近年龄的面部具有相似性，在年龄识别中，可以学习并利用相邻年龄的面部信息，将每张人脸图像看作相关年龄的标记分布（label distribution，LD）... 详细信息

缺乏完整和足够的人脸年龄标记数据集是当前人脸年龄识别问题中最突出的挑战之一。由于相近年龄的面部具有相似性，在年龄识别中，可以学习并利用相邻年龄的面部信息，将每张人脸图像看作相关年龄的标记分布（label distribution，LD），从而有效缓解了训练和测试数据集不足的问题。但不同年龄阶段，人的面部衰老变化速度显著不同，如儿童和老年时期面部变化较快，而中年时期面部变化较平缓，当前常用的标记分布方法存在模式单一的缺点，难以适应不同年龄阶段人脸特征的变化规律。为提高人脸年龄识别算法的通用性，提出一种深度学习框架下基于标记适应的人脸年龄识别优化算法（improved facial age recognition based on label adaptation，IFAR-LA）。算法引入了标记适应机制，能够更好地学习特征表示，挖掘人脸图像数据中丰富的语义信息，从而有效提取不同年龄阶段面部变化的特征，大幅提升表示学习能力和泛化能力。改进后的算法既解决了数据集不足问题，同时，提升了算法普适性，能够适应不同年龄段人的面部衰老变化速度。在公开的人脸数据集MORPH和FG-NET上对改进后的算法进行训练和测试，实验结果表明，IFAR-LA算法相比改进前的人脸年龄识别方法平均绝对误差分别降低了6.5%和11.5%。

关键词：标记分布学习深度学习卷积神经网络人脸年龄识别平均绝对误差

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面向小样本学习的轻量化知识蒸馏

软件学报 2024年第5期35卷 2414-2429页

作者：陈嘉言任东东李文斌霍静高阳南京大学计算机科学与技术系江苏南京210023

小样本学习旨在模拟人类基于少数样例快速学习新事物的能力,对解决样本匮乏情境下的深度学习任务具有重要意义.但是,在诸多计算资源有限的现实任务中,模型规模仍可能限制小样本学习的广泛应用.这对面向小样本学习的轻量化任务提出了现... 详细信息

小样本学习旨在模拟人类基于少数样例快速学习新事物的能力,对解决样本匮乏情境下的深度学习任务具有重要意义.但是,在诸多计算资源有限的现实任务中,模型规模仍可能限制小样本学习的广泛应用.这对面向小样本学习的轻量化任务提出了现实的需求.知识蒸馏作为深度学习领域广泛使用的辅助策略,通过额外的监督信息实现模型间知识迁移,在提升模型精度和压缩模型规模方面都有实际应用.首先验证知识蒸馏策略在小样本学习模型轻量化中的有效性.并结合小样本学习任务的特点,针对性地设计两种新的小样本蒸馏方法:(1)基于图像局部特征的蒸馏方法;(2)基于辅助分类器的蒸馏方法.在miniImageNet和TieredImageNet数据集上的相关实验证明所设计的新的蒸馏方法相较于传统知识蒸馏在小样本学习任务上具有显著优越性.

关键词：深度学习小样本学习图像识别知识蒸馏模型轻量化

基于位置跟踪的机械臂多电机新型滑模控制策略

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吉林大学学报（工学版） 2024年第5期54卷 1443-1458页

作者：王宏志王婷婷兰淼淼徐硕长春工业大学计算机科学与工程学院长春130012

为了解决多电机驱动的机械臂系统在复杂环境运行时,其关节位置容易受到负载等外界干扰,导致位置的跟踪误差及同步误差较大,造成系统工作性能下降等问题,提出了一种新型多电机环形耦合控制策略(NRCC)。NRCC中设置了同步比例系数保证多电... 详细信息

为了解决多电机驱动的机械臂系统在复杂环境运行时,其关节位置容易受到负载等外界干扰,导致位置的跟踪误差及同步误差较大,造成系统工作性能下降等问题,提出了一种新型多电机环形耦合控制策略(NRCC)。NRCC中设置了同步比例系数保证多电机协调运行;设计了自抗扰补偿控制器和相邻平均误差处理器,自抗扰补偿控制器通过相邻平均误差信号对电机位置控制信号进行二次补偿,减小了多电机间的同步误差;同时,提出了一种自适应神经模糊推理系统(ANFIS)优化的新型指数趋近率滑模跟踪控制器(ANFIS-SMC)和扰动观测器保证电机的位置跟踪性能。仿真结果表明:该控制策略有效地减小了多电机间的同步误差,保证了电机的高精度跟踪性能。

关键词：控制理论与控制工程机械臂多电机环形耦合控制自适应神经模糊推理系统滑模跟踪控制器

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多副本分布式事务处理关键技术及典型数据库系统综述

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软件学报 2024年第1期35卷 455-480页

作者：黄纯悦彭起张拂晓王声溢罗成张岩峰于戈东北大学计算机科学与工程学院辽宁沈阳110169

数据复制是分布式数据库提高可用性的重要手段,通过在不同区域放置数据库的部分副本,还可以提高本地读写操作的响应速度,增加副本数量也会提升读负载的线性扩展能力.考虑到这些优良特性,近年来国内外都出现了众多多副本分布式数据库系统... 详细信息

数据复制是分布式数据库提高可用性的重要手段,通过在不同区域放置数据库的部分副本,还可以提高本地读写操作的响应速度,增加副本数量也会提升读负载的线性扩展能力.考虑到这些优良特性,近年来国内外都出现了众多多副本分布式数据库系统,包括Google Spanner、CockroachDB、TiDB、OceanBase等一系列主流的工业界系统,也出现了包括Calvin、Aria、Berkeley Anna等一系列优秀的学术界系统.然而,多副本数据库带来诸多收益的同时,也带来了一致性维护、跨节点事务、事务隔离等一系列挑战.总结分析现有的复制架构、一致性维护策略、跨节点事务并发控制等技术,对比几个代表性多副本数据库系统之间在分布式事务处理方面上的差异与共同点,并在阿里云环境下搭建跨区域的分布式集群环境,对几个代表性系统的分布式事务处理能力进行了实验测试分析.

关键词：分布式事务处理分布式数据库数据复制确定性数据库跨区域复制数据库

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非负拉格朗日松弛优化的子空间聚类算法

西安电子科技大学学报 2024年第1期51卷 100-113页

作者：朱东霞贾洪杰黄龙霞江苏大学计算机科学与通信工程学院江苏镇江212013

传统的子空间聚类和谱聚类中普遍使用谱松弛方法聚类,需要先计算拉普拉斯矩阵的特征向量。特征向量中包含负数,根据元素的正负可以直接得到二类聚类的结果。对于多类聚类问题,需要递归地进行二划分,或在特征向量空间中使用k-means算法聚... 详细信息

传统的子空间聚类和谱聚类中普遍使用谱松弛方法聚类,需要先计算拉普拉斯矩阵的特征向量。特征向量中包含负数,根据元素的正负可以直接得到二类聚类的结果。对于多类聚类问题,需要递归地进行二划分,或在特征向量空间中使用k-means算法聚类,分配类簇标签是间接的,这种后处理的聚类方式会增加聚类结果的不稳定性。针对谱松弛的问题,提出了一种非负拉格朗日松弛优化的子空间聚类算法,在目标函数中集成了自表示学习和秩约束。通过非负拉格朗日松弛来求解相似性矩阵和隶属矩阵,并保持隶属矩阵的非负性。在这种情况下,原来的隶属矩阵就变成了类簇的后验概率,当算法收敛时,只需将数据点分配给具有最大后验概率的类簇,即可得到聚类结果。与已有的子空间聚类和谱聚类方法相比,所提出的算法设计了新的优化规则,可以实现类簇标签的直接分配,不需要额外的聚类步骤。最后,给出了算法的收敛性证明。在5个基准聚类数据集上的大量实验表明,所提算法的聚类性能优于近几年来的子空间聚类方法。

关键词：聚类算法自表示优化非负拉格朗日松弛子空间聚类

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基于多尺度特征解析的放射学报告生成方法

北京大学学报（自然科学版） 2024年第1期60卷 71-78页

作者：王瑞梁建国花嵘山东科技大学计算机科学与工程学院青岛266590

在使用深度学习模型自动生成放射学报告时,由于数据的极度不平衡,当前的模型难以识别异常区域特征,从而导致对疾病的错判与漏判。为了提升模型对疾病的识别能力,提高放射学报告的质量,提出使用多尺度特征解析Transformer(MFPT)模型来生... 详细信息

在使用深度学习模型自动生成放射学报告时,由于数据的极度不平衡,当前的模型难以识别异常区域特征,从而导致对疾病的错判与漏判。为了提升模型对疾病的识别能力,提高放射学报告的质量,提出使用多尺度特征解析Transformer(MFPT)模型来生成放射学报告。构建一个关键特征强化注意力(KFEA)模块,以便加强对关键特征的利用;设计一个多模态特征融合(MFF)模块,以便促进语义特征与视觉特征的特征融合,缓解特征差异造成的影响;探索阶段感知(SA)模块在放射学报告任务中对初级特征的优化作用。最后,在流行的放射学报告数据集IU X-Ray上,与当前的主流模型进行对比实验,结果表明,所提模型取得当前最佳效果。

关键词：注意力机制特征融合放射学报告 Transformer 图像–文本生成