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基于局部变分贝叶斯推断的分布式交互式多模型估计

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控制理论与应用 2024年第4期41卷 681-690页

作者：胡振涛杨诗博侯巍河南大学人工智能学院河南郑州450000 南开大学人工智能学院天津300381

针对目前部分多模型算法预先设定运动模型转移概率矩阵对状态估计精度的不利影响,本文提出了一种基于局部变分贝叶斯推断的分布式交互式多模型估计算法.不同于传统交互式多模型估计中运动模型转移概率矩阵为先验已知的假设条件,在分布... 详细信息

针对目前部分多模型算法预先设定运动模型转移概率矩阵对状态估计精度的不利影响,本文提出了一种基于局部变分贝叶斯推断的分布式交互式多模型估计算法.不同于传统交互式多模型估计中运动模型转移概率矩阵为先验已知的假设条件,在分布融合估计框架下,首先基于最小化Kullback-Leibler散度准则的递归优化策略实现对运动模型转移概率矩阵的预测与更新;在此基础上,结合变分贝叶斯推断实现对当前时刻目标状态与模型概率的联合估计;最后依据协方差交叉融合策略完成对局部状态估计融合.仿真结果表明:新算法通过对运动模型转移概率矩阵以及模型概率自适应在线估计,有效提升了机动目标的状态估计精度.

关键词：机动目标跟踪变分贝叶斯推断模型转移概率矩阵分布式融合协方差交叉融合

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无人机系统安全控制研究综述:控制障碍函数

控制与决策 2024年第10期39卷 3169-3180页

作者：姚绍杰闫帅明张浩石磊石华光周毅河南大学人工智能学院郑州450046

近年来,控制障碍函数因其具有实时性强、兼容性强、约束性强、鲁棒性强等优势,已成为无人机安全领域的一个重要研究分支.由于无人机系统多以非线性控制系统为主,且保障无人机飞行安全至关重要,首先以非线性控制系统为基础,展开介绍控制... 详细信息

近年来,控制障碍函数因其具有实时性强、兼容性强、约束性强、鲁棒性强等优势,已成为无人机安全领域的一个重要研究分支.由于无人机系统多以非线性控制系统为主,且保障无人机飞行安全至关重要,首先以非线性控制系统为基础,展开介绍控制李雅普诺夫函数、控制障碍函数、安全屏障证书的基本概念;然后围绕基于控制障碍函数构成的二次规划控制器差异的角度梳理其在无人机系统中的应用现状,多无人机系统相比单无人机系统拥有更高的任务效率和适应性,因此进一步梳理集中式和分散式两种类型安全屏障证书在成对无人机中的应用;最后针对当前控制障碍函数在无人机系统应用中存在的技术难题进行分析,并提出未来需要进一步发展的研究方向.

关键词：无人机系统控制障碍函数控制李雅普诺夫函数安全屏障证书二次规划安全控制

Hybrid-Gird:遥感图像细粒度分类可解释方法

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遥感学报 2024年第7期28卷 1722-1734页

作者：朱凯雯尤亚楠曹婧宜孟钢乔媛媛杨洁北京邮电大学人工智能学院北京100876 北京市遥感信息研究所北京100192

基于遥感图像的目标细粒度分类深度神经网络已技术日益成熟,网络决策的可解释性研究是当前细粒度分类深度学习算法进一步提高决策可信度的关键问题。为精确表征对模型决策起决定性作用的本质特征,本文基于博弈竞争理论对遥感图像目标细... 详细信息

基于遥感图像的目标细粒度分类深度神经网络已技术日益成熟,网络决策的可解释性研究是当前细粒度分类深度学习算法进一步提高决策可信度的关键问题。为精确表征对模型决策起决定性作用的本质特征,本文基于博弈竞争理论对遥感图像目标细粒度分类任务进行建模,分析了IG、SmoothGrad、Grad-CAM等可解释性方法在遥感图像目标细粒度分类网络上的适用性,提出了一种尺度自适应的目标细粒度分类本质特征可解释性分析方法Hybrid-Grid,使用像素级与局部特征关系融合算法提高对支撑网络决策的目标本质特征的精确描述能力。结果表明:本文提出的Hybrid-Grid对目标细粒度分类网络的解释效果在ADCC量化评估指标上达到78.87,相较Score-CAM有大幅提升;与SmoothGrad、Grad-CAM的解释结果相对比,本文方法在删除及精度损失实验上表现最好,使EFM-Net的Top-1准确率、Top-5准确率、F1得分分别损失了16.92%、1.61%、17.21%,证明Hybrid-Grid准确解释了对细粒度分类网络决策贡献最大的目标本质特征。本文提出的可解释性分析方法能够更精准地揭示当前目标细粒度分类网络的决策特征依据。

关键词：遥感图像可解释性分析方法目标细粒度分类网络可解释人工智能合作博弈理论本质特征

用于组织病理图像分类的端到端注意力池化方法

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武汉大学学报（信息科学版） 2024年第7期49卷 1070-1078,F0002页

作者：刘娟左志群陈玉琦肖笛庞宝川曹得华武汉大学计算机学院人工智能研究所湖北武汉430072 武汉大学兰丁病理诊断人工智能中心湖北武汉430072

近年来,有很多基于深度学习的分类模型被提出。由于组织病理图像的尺寸极大,现有方法一般先将其切割为很多等尺寸的小图像块(切块),再构建分类模型。分类模型首先提取各切块的特征,然后采用池化等方法将各切块特征融合为整个病理组织图... 详细信息

近年来,有很多基于深度学习的分类模型被提出。由于组织病理图像的尺寸极大,现有方法一般先将其切割为很多等尺寸的小图像块(切块),再构建分类模型。分类模型首先提取各切块的特征,然后采用池化等方法将各切块特征融合为整个病理组织图像的特征表示,并对图像进行分类。其中切块特征的提取与后续的特征融合与分类过程互相独立,导致模型无法根据后续的分类结果反馈自适应学习切块特征,因此无法确保得到最有利于图像分类的特征。为解决上述问题,提出了一种基于切块打分模型的端到端注意力池化的病理图像分类方法。首先,基于多示例学习方法构造一个切块打分模型对每个切块进行打分,根据得分选择部分切块;然后,再采用注意力池化机制融合被选的部分切块的特征构建分类模型。同时,根据病理图像特点,提出在注意力池化机制中采用自定义的平方平均函数进行权重归一化,使阳性病理图像中得分高的切块获得更多关注,让分类结果具有更好的可解释性。在公开的CAMELYON16和BACH数据集上分类的F1分数分别达到了0.644和0.593,结果表明,深度学习模型中采用所提出的端到端注意力池化方法比采用其他池化方法可达到更优的分类性能,这证明了所提方法在病理图像分类应用中的有效性。

关键词：组织病理图像分类注意力池化端到端模型切块打分归一化函数

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翼伞系统自主归航的关键技术研究综述

国防科技大学学报 2024年第4期46卷 1-15页

作者：孙青林杨金山孙昊陈增强南开大学人工智能学院天津300350

探究翼伞系统的建模、航迹规划和轨迹跟踪控制三项关键技术,以支撑翼伞系统的自主归航在大规模装备空投补给、运载火箭助推器回收和自然灾难救援等场合的广阔应用前景。通过调研国内外翼伞系统的发展,对其三项关键技术的基本原理、常用... 详细信息

探究翼伞系统的建模、航迹规划和轨迹跟踪控制三项关键技术,以支撑翼伞系统的自主归航在大规模装备空投补给、运载火箭助推器回收和自然灾难救援等场合的广阔应用前景。通过调研国内外翼伞系统的发展,对其三项关键技术的基本原理、常用方法和前沿技术进行对比分析和归纳概括,重点包括翼伞系统在复杂环境下的柔性建模技术和障碍空间内的航迹规划技术以及基于智能控制策略的轨迹跟踪技术。对翼伞系统自主归航关键技术的未来发展趋势进行总结和展望,有助于对翼伞系统的自主归航研究形成总体性认知并掌握其发展动向,将对后续翼伞系统自主归航的研究具有启示作用和借鉴价值。

关键词：翼伞系统自主归航航迹规划轨迹跟踪控制

基于深度主动学习与CBAM的细粒度菊花表型识别

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农业机械学报 2024年第2期55卷 258-267页

作者：袁培森丁毅飞徐焕良南京农业大学人工智能学院南京210095

针对菊花种类繁多,花型差别细微,准确标注比较困难的问题,基于深度主动学习与混合注意力机制模块(Convolutional block attention module,CBAM),提出了一种标号数据不足情况下的菊花表型智能识别方法和框架。首先,通过主动学习策略基于... 详细信息

针对菊花种类繁多,花型差别细微,准确标注比较困难的问题,基于深度主动学习与混合注意力机制模块(Convolutional block attention module,CBAM),提出了一种标号数据不足情况下的菊花表型智能识别方法和框架。首先,通过主动学习策略基于最优标号和次优标号法(Best vs second-best,BvSB)在未标记菊花样本中选取信息量较大的样本进行标记,并将标记后的样本放入训练样本中;其次,使用深度卷积神经网络ResNet50作为本文的主干网络训练标记样本,引入混合注意力机制模块CBAM,使模型能够更为准确地提取细粒度图像中的高层语义信息;最后,用更新后的训练样本继续训练分类模型,直到模型达到迭代次数后停止。实验结果表明,该方法在少量菊花标记样本下,精确率、召回率和F1值分别达到93.66%、93.15%和93.41%。本文方法可为标号数据不足情况下的菊花等花卉智能化识别提供技术支撑。

关键词：菊花表型细粒度图像识别主动学习 ResNet50 注意力机制模块

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基于多模态模糊特征融合的脑龄协同预测算法

模式识别与人工智能 2024年第7期37卷 613-625页

作者：王静丁卫平尹涛鞠恒荣黄嘉爽南通大学人工智能与计算机学院南通226019

深度神经网络可通过训练从大脑图像中预测年龄,作为识别衰老相关疾病的生物标志物.传统的脑龄预测方法往往依赖于单一模态的图像数据,而多模态数据可提供更全面的信息,提高预测精度.然而,现有的多模态融合方法往往不能充分利用不同模态... 详细信息

深度神经网络可通过训练从大脑图像中预测年龄,作为识别衰老相关疾病的生物标志物.传统的脑龄预测方法往往依赖于单一模态的图像数据,而多模态数据可提供更全面的信息,提高预测精度.然而,现有的多模态融合方法往往不能充分利用不同模态之间的相关性和互补性.为了克服上述问题,文中提出基于多模态模糊特征融合的脑龄协同预测算法(CMFF),设计模糊融合模块和多模态协同卷积模块,可有效利用多模态信息之间的相关信息和互补信息.首先,利用卷积神经网络从多模态脑图中提取特征张量,径向拼接后整合到一个全局特征张量中.然后,利用模糊融合模块学习被模糊化的特征,再将特征应用到多模态协同卷积模块,通过特定的卷积层增强模态间的互补信息.最后,基于性别信息和经过模糊协同处理的特征执行年龄预测回归任务,得到准确的预测年龄.在SRPBS多重障碍MRI数据集上的实验表明,CMFF性能较优.

关键词：模糊融合协同卷积脑龄预测多模态医学影像深度学习

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基于多波束训练的毫米波信道混合预编码方法

北京邮电大学学报 2024年第1期47卷 13-18页

作者：聂益芳何希平唐亮贵李余杨军超重庆工商大学人工智能学院重庆400067

无线毫米波通信具有大量可用带宽,为了降低系统成本和功耗,又支持多个数据流传输,提出了一种采用多波束训练和迭代更新的方式设计无线毫米波信道混合预编码器的方法。为了最大化频谱效率,所提方法首先采用多波束训练的方式估计信道主要... 详细信息

无线毫米波通信具有大量可用带宽,为了降低系统成本和功耗,又支持多个数据流传输,提出了一种采用多波束训练和迭代更新的方式设计无线毫米波信道混合预编码器的方法。为了最大化频谱效率,所提方法首先采用多波束训练的方式估计信道主要来波角度并形成备选波束集合;其次,采用迭代更新的方式优化设计射频域模拟预编码器;根据已经确立的等效信道,建立频谱效率满足一定限制条件下的凸优化数学模型并进行求解,从而确立最优的等效信道和数字基带预编码器。数值仿真与实验结果表明,在用户信道相似度较高的情况下,所提方法具有比现有混合预编码方法更优的频谱效率。

关键词：无线毫米波信道混合预编码迭代多波束训练等效信道优化设计

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面向图像识别的公平性研究进展

中国图象图形学报 2024年第7期29卷 1814-1833页

作者：王玫邓伟洪苏森北京师范大学人工智能学院北京100875 北京邮电大学人工智能学院北京100876

在过去的几十年里,图像识别技术经历了迅速发展,并深刻地改变着人类社会的进程。发展图像识别技术的目的是通过减少人力劳动和增加便利来造福人类。然而,最近的研究和应用表明,图像识别系统可能会表现出偏见甚至歧视行为,从而对个人和... 详细信息

在过去的几十年里,图像识别技术经历了迅速发展,并深刻地改变着人类社会的进程。发展图像识别技术的目的是通过减少人力劳动和增加便利来造福人类。然而,最近的研究和应用表明,图像识别系统可能会表现出偏见甚至歧视行为,从而对个人和社会产生潜在的负面影响。因此,图像识别的公平性研究受到广泛关注,避免图像识别系统可能给人们带来的偏见与歧视,才能使人完全信任该项技术并与之和谐相处。本文对图像识别的公平性研究进行了全面的梳理回顾。首先,简要介绍了偏见3个方面的来源,即数据不平衡、属性间的虚假关联和群体差异性;其次,对于常用的数据集和评价指标进行汇总;然后,将现有的去偏见算法划分为重加权(重采样)、图像增强、特征增强、特征解耦、度量学习、模型自适应和后处理7类,并分别对各类方法进行介绍,阐述了各方法的优缺点;最后,对该领域的未来研究方向和机遇挑战进行了总结和展望。整体而言,学术界对图像识别公平性的研究已经取得了较大的进展,然而该领域仍处于发展初期,数据集和评价指标仍有待完善,针对未知偏见的公平性算法有待研究,准确率和公平性的权衡困境有待突破,针对细分任务的独特发展趋势开始呈现,视频数据的去偏见算法逐渐受到关注。

关键词：公平性偏见去偏见学习图像识别深度学习