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基于图卷积及振幅约束的弱监督时序行为检测

华中科技大学学报（自然科学版） 2023年第2期51卷 77-81页

作者：桑农李致远华中科技大学人工智能与自动化学院图像信息处理与智能控制教育部重点实验室湖北武汉430074

针对弱监督时序行为检测缺乏精确的行为起始和结束时间标注,导致时间维度信息匮乏等问题,提出基于挖掘视频片段间联系的方法,捕获一定程度上的时间维度信息,提高行为检测能力,本研究采用图卷积建模弱监督时序行为检测任务,用图节点表达... 详细信息

针对弱监督时序行为检测缺乏精确的行为起始和结束时间标注,导致时间维度信息匮乏等问题,提出基于挖掘视频片段间联系的方法,捕获一定程度上的时间维度信息,提高行为检测能力,本研究采用图卷积建模弱监督时序行为检测任务,用图节点表达视频片段的特征,图的边表达视频片段间的联系,使得行为检测网络不仅考虑了各视频片段的特征,还考虑了视频片段之间的联系.此外,利用振幅约束和背景约束进一步建模视频片段特征.在公开数据集上的实验结果表明本文方法相对于已有方法具有一定的性能优势.

关键词：图卷积弱监督振幅约束背景约束行为检测

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通道修正均衡化的水下图像增强算法

控制理论与应用 2022年第11期39卷 2047-2056页

作者：覃贺权宋磊王成罡于文彬上海交通大学自动化系、系统控制与信息处理教育部重点实验室上海200240

水中介质和微粒的影响导致光波传播衰减和散射,在成像过程中水下图像会出现模糊和色偏等情况,这些水下成像退化的情况给水下的目标识别、目标跟踪、特征提取等应用带来困难.针对以上问题,本文提出了一种基于通道修正均衡化的暗通道先验(... 详细信息

水中介质和微粒的影响导致光波传播衰减和散射,在成像过程中水下图像会出现模糊和色偏等情况,这些水下成像退化的情况给水下的目标识别、目标跟踪、特征提取等应用带来困难.针对以上问题,本文提出了一种基于通道修正均衡化的暗通道先验(CCD)水下图像增强算法:首先是对色偏的水下图像进行通道修正均衡化,利用直方图强度中心做一个映射,并将映射的三通道信息融合到限制对比度自适应直方图均衡化中,改善了图像色偏和对比度不足的情况;其次是通过暗通道先验算法进行去模糊,通过水下增强图像数据集的实验表明, CCD比现有算法更有效地应对了水下图像成像退化问题,取得了更好的图像质量指标;此外,在特征检测预处理步骤中,本文方法能够将检测特征点数提高约1.88倍.

关键词：通道修正限制对比度自适应直方图均衡化暗通道先验水下图像增强

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基于PU学习的链接预测方法

模式识别与人工智能 2019年第9期32卷 793-799页

作者：李琦王智强梁吉业山西大学智能信息处理研究所计算智能与中文信息处理教育部重点实验室

基于分类的链接预测方法中,由于链接未知节点对的大规模性与不确定性,选择可靠负例成为构造链接预测分类器的难点问题.为此,文中提出基于正例和无标识样本(PU)学习的链接预测方法.首先,提取节点对的拓扑信息以构造样本集.再利用社区结... 详细信息

基于分类的链接预测方法中,由于链接未知节点对的大规模性与不确定性,选择可靠负例成为构造链接预测分类器的难点问题.为此,文中提出基于正例和无标识样本(PU)学习的链接预测方法.首先,提取节点对的拓扑信息以构造样本集.再利用社区结构确定候选负例的分布,基于分布进行多次欠采样,获得多个候选负例子集,集成多个负例集与正例集中构建的分类器选择可靠负例.最后基于正例与可靠负例构造链接预测分类器.在4个网络数据集上的实验表明文中方法预测结果较优.

关键词：链接预测正例和无标识样本(PU)学习社区结构集成学习

考虑依赖关系和能力约束的多对多供应链订单分配研究

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控制与决策 2020年第3期35卷 686-694页

作者：王剑周壮黄琦夏薇华中科技大学自动化学院武汉430074 图像信息处理与智能控制教育部重点实验室武汉430074

研究一种多对多供应链中的相互依赖订单分配问题.其中,来自需求方的需求由一系列相互依赖订单组成,并同时考虑供应商的能力约束以及订单多属性约束,包括完成时间、数量、成本等.为了消解由于制造商依赖订单和供应商同时订单所导致的冲突... 详细信息

研究一种多对多供应链中的相互依赖订单分配问题.其中,来自需求方的需求由一系列相互依赖订单组成,并同时考虑供应商的能力约束以及订单多属性约束,包括完成时间、数量、成本等.为了消解由于制造商依赖订单和供应商同时订单所导致的冲突,采用自动协商方法.在定义供应链相互依赖订单分配模型的基础上,提出一种两阶段协商协议和不同的协商策略.协商协议集成了投标和辩论两种协商流程,可以实现制造商与供应商之间的信息交流,规定协商双方的行为准则;而协商策略则确定了制造商和供应商的决策规则.仿真实验验证了自动协商方法的可行性,同时分析和比较不同供应链环境下的订单分配效果.实验结果表明,在不同供应链环境下,通过协商的方法能够有效地消解冲突,解决所研究的订单分配问题.

关键词：供应链多对多订单分配相互依赖能力约束自动协商

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基于池的无监督线性回归主动学习

自动化学报 2021年第12期47卷 2771-2783页

作者：刘子昂蒋雪伍冬睿华中科技大学人工智能与自动化学院图像信息处理与智能控制教育部重点实验室武汉430074

在许多现实的机器学习应用场景中,获取大量未标注的数据是很容易的,但标注过程需要花费大量的时间和经济成本.因此,在这种情况下,需要选择一些最有价值的样本进行标注,从而只利用较少的标注数据就能训练出较好的机器学习模型.目前,主动... 详细信息

在许多现实的机器学习应用场景中,获取大量未标注的数据是很容易的,但标注过程需要花费大量的时间和经济成本.因此,在这种情况下,需要选择一些最有价值的样本进行标注,从而只利用较少的标注数据就能训练出较好的机器学习模型.目前,主动学习(Active learning)已广泛应用于解决这种场景下的问题.但是,大多数现有的主动学习方法都是基于有监督场景:能够从少量带标签的样本中训练初始模型,基于模型查询新的样本,然后迭代更新模型.无监督情况下的主动学习却很少有人考虑,即在不知道任何标签信息的情况下最佳地选择要标注的初始训练样本.这种场景下,主动学习问题变得更加困难,因为无法利用任何标签信息.针对这一场景,本文研究了基于池的无监督线性回归问题,提出了一种新的主动学习方法,该方法同时考虑了信息性、代表性和多样性这三个标准.本文在3个不同的线性回归模型(岭回归、LASSO(Least absolute shrinkage and selection operator)和线性支持向量回归)和来自不同应用领域的12个数据集上进行了广泛的实验,验证了其有效性.

关键词：主动学习无监督学习线性回归支持向量回归 LASSO 岭回归

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基于序列对抗域适应的智能裁剪算法

模式识别与人工智能 2021年第8期34卷 677-688页

作者：王皓文桑农华中科技大学人工智能与自动化学院图像信息处理与智能控制教育部重点实验室武汉430074

智能裁剪任务一直受到缺乏训练数据的困扰,目前还局限于公开数据集中.因为实际应用场景与训练场景之间存在域迁移,文中提出基于序列对抗域适应的智能裁剪算法.首先,通过实验证实裁剪数据集GAICD和CPC之间存在域迁移问题.然后,构造由美... 详细信息

智能裁剪任务一直受到缺乏训练数据的困扰,目前还局限于公开数据集中.因为实际应用场景与训练场景之间存在域迁移,文中提出基于序列对抗域适应的智能裁剪算法.首先,通过实验证实裁剪数据集GAICD和CPC之间存在域迁移问题.然后,构造由美学评分模块和对抗域适应模块组成的算法.美学评分模块用于预测图像的美学评分,并辅助提取面向裁剪任务的不变特征.对抗域适应模块实现基于对抗的域适应学习.不同裁剪数据集之间的域迁移实验及室内/室外场景之间的域迁移实验均验证文中算法的有效性.

关键词：图像智能裁剪域迁移域适应对抗学习不变特征

基于Golay互补序列的压缩感知稀疏信道估计算法

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电子与信息学报 2016年第2期38卷 282-287页

作者：姚志强李广龙王仕果游志宏湘潭大学智能计算与信息处理教育部重点实验室湘潭411105

该文针对现有基于压缩感知的信道估计方法峰均功率比高、计算量大等问题,使用确定性格雷(Golay)序列作为训练序列对稀疏信道进行信道估计,在接收端实现了对信道冲激响应的估计,给出了估计模型和具体的算法推演,推导了该方法的峰均功率比... 详细信息

该文针对现有基于压缩感知的信道估计方法峰均功率比高、计算量大等问题,使用确定性格雷(Golay)序列作为训练序列对稀疏信道进行信道估计,在接收端实现了对信道冲激响应的估计,给出了估计模型和具体的算法推演,推导了该方法的峰均功率比,并与基于随机高斯序列的压缩感知信道估计方法的性能、峰均功率比和计算量进行了比较。仿真实验表明:格雷序列以及随机高斯序列两种序列都可以重构出稀疏信道非零抽头系数,但是格雷序列对稀疏信道冲激响应的确定性观测估计值的均方误差(MSE)和匹配度性能(Match Rate,MR)均优于随机高斯序列,计算量降低了许多,且在OFDM系统中峰均功率比大大降低。

关键词：信道估计压缩感知 Golay互补序列稀疏信道

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基于迁移学习的钙钛矿材料带隙预测

物理学报 2023年第21期72卷 360-367页

作者：孙涛袁健美湘潭大学数学与计算科学学院湘潭411105 湘潭大学智能计算与信息处理教育部重点实验室湘潭411105

针对快速获取钙钛矿材料带隙值的问题,建立特征融合神经网络模型(CGCrabNet),利用迁移学习策略对钙钛矿材料的带隙进行预测.CGCrabNet从材料的化学方程式和晶体结构两方面提取特征,并拟合特征和带隙之间的映射,是一个端到端的神经网络模... 详细信息

针对快速获取钙钛矿材料带隙值的问题,建立特征融合神经网络模型(CGCrabNet),利用迁移学习策略对钙钛矿材料的带隙进行预测.CGCrabNet从材料的化学方程式和晶体结构两方面提取特征,并拟合特征和带隙之间的映射,是一个端到端的神经网络模型.在开放量子材料数据库中数据(OQMD数据集)预训练的基础上,通过仅175条钙钛矿材料数据对CGCrabNet参数进行微调,以提高模型的稳健性.数值实验结果表明,CGCrabNet在OQMD数据集上对带隙的预测误差比基于注意力的成分限制网络(CrabNet)降低0.014 eV;本文建立的模型对钙钛矿材料预测的平均绝对误差为0.374 eV,分别比随机森林回归、支持向量机回归和梯度提升回归的预测误差降低了0.304 eV、0.441 eV和0.194 eV;另外,模型预测的SrHfO_(3)和RbPaO_(3)等钙钛矿材料的带隙与第一性原理计算的带隙相差小于0.05 eV,这说明CGCrabNet可以快速准确地预测钙钛矿材料的性质,加速新材料的研发过程.

关键词：特征融合神经网络回归模型带隙预测迁移学习

融合双通道音节特征的藏文La格例句自动分类模型

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北京大学学报（自然科学版） 2022年第1期58卷 91-98页

作者：班玛宝才让加张瑞色差甲卓玛扎西青海师范大学计算机学院西宁810016 藏语智能信息处理及应用国家重点实验室西宁810008 青海省藏文信息处理工程技术研究中心西宁810008 青海省藏文信息处理与机器翻译重点实验室西宁810008 藏文信息处理教育部重点实验室西宁810008

基于藏文La格(■)例句的自动分类在藏语自然语言处理领域的重要性,根据藏文La格的用法和添接规则,在对藏文La格例句进行分类并定义分类概念的基础上,提出一种融合双通道音节特征的藏文La格例句自动分类模型。该模型首先使用word2vec和Gl... 详细信息

基于藏文La格(■)例句的自动分类在藏语自然语言处理领域的重要性,根据藏文La格的用法和添接规则,在对藏文La格例句进行分类并定义分类概念的基础上,提出一种融合双通道音节特征的藏文La格例句自动分类模型。该模型首先使用word2vec和Glove构建双通道藏文音节嵌入,分别在每路卷积中融合双通道音节特征,丰富输入特征的表达和提高卷积层的空间表征能力;然后在每一路卷积均使用结合层级注意力机制的Bi-LSTM学习时序特征后,拼接多路特征,提高上下文时序特征的学习能力;最后通过全链接层和Softmax层实现藏文La格例句自动分类。实验结果表明,该模型在测试集上的藏文La格例句分类准确率达到90.26%。

关键词：自然语言处理双通道音节特征藏文La格例句自动分类