在小样本分类任务中,每个类别可供训练的样本数量非常有限.因此在特征空间中同类样本分布稀疏,异类样本间边界模糊.提出一种新的基于特征变换和度量网络(Feature transformation and metric networks,FTMN)的小样本学习算法用于小样本...在小样本分类任务中,每个类别可供训练的样本数量非常有限.因此在特征空间中同类样本分布稀疏,异类样本间边界模糊.提出一种新的基于特征变换和度量网络(Feature transformation and metric networks,FTMN)的小样本学习算法用于小样本分类任务.算法通过嵌入函数将样本映射到特征空间,并计算输入该样本与所属类别中心的特征残差.构造一个特征变换函数对该残差进行学习,使特征空间内的样本特征经过该函数后向同类样本中心靠拢.利用变换后的样本特征更新类别中心,使各类别中心间的距离增大.算法进一步构造了一种新的度量函数,对样本特征中每个局部特征点的度量距离进行联合表达,该函数能够同时对样本特征间的夹角和欧氏距离进行优化.算法在小样本分类任务常用数据集上的优秀表现证明了算法的有效性和泛化性.展开更多
磷烯作为一种与石墨烯类似的新型单元素二维原子晶体材料,受到科研人员的广泛关注。但是,当前磷烯研究领域的研究发展动态仍缺少综述文献整体性和系统性概括。本文采用文献计量学方法和关键词共线网络方法对磷烯进行了较为完整的调研分...磷烯作为一种与石墨烯类似的新型单元素二维原子晶体材料,受到科研人员的广泛关注。但是,当前磷烯研究领域的研究发展动态仍缺少综述文献整体性和系统性概括。本文采用文献计量学方法和关键词共线网络方法对磷烯进行了较为完整的调研分析。以Web of Science为数据来源,利用VOSviewer软件和CiteSpace软件设计实验进行关联性分析和聚类分析,对2014年1月1日到2023年4月30日十年间磷烯有关领域文献进行定量评估,比较了近年来发文量、发行趋势、研究国家/机构等数据的变化,绘制了关键词共现网络图。主要结果如下:(1)推测磷烯的研究停留在平稳研究阶段;(2)磷烯的相关研究以磷烯的性质和结构为主;(3)未来磷烯领域可能的研究方向为在性质和结构上继续探索磷烯材料界面的物理、化学特性,将其与其他二维材料进行比较分析;在应用上扩大磷烯材料的功能性应用并逐渐实现其商业化应用。展开更多
文摘在小样本分类任务中,每个类别可供训练的样本数量非常有限.因此在特征空间中同类样本分布稀疏,异类样本间边界模糊.提出一种新的基于特征变换和度量网络(Feature transformation and metric networks,FTMN)的小样本学习算法用于小样本分类任务.算法通过嵌入函数将样本映射到特征空间,并计算输入该样本与所属类别中心的特征残差.构造一个特征变换函数对该残差进行学习,使特征空间内的样本特征经过该函数后向同类样本中心靠拢.利用变换后的样本特征更新类别中心,使各类别中心间的距离增大.算法进一步构造了一种新的度量函数,对样本特征中每个局部特征点的度量距离进行联合表达,该函数能够同时对样本特征间的夹角和欧氏距离进行优化.算法在小样本分类任务常用数据集上的优秀表现证明了算法的有效性和泛化性.
文摘磷烯作为一种与石墨烯类似的新型单元素二维原子晶体材料,受到科研人员的广泛关注。但是,当前磷烯研究领域的研究发展动态仍缺少综述文献整体性和系统性概括。本文采用文献计量学方法和关键词共线网络方法对磷烯进行了较为完整的调研分析。以Web of Science为数据来源,利用VOSviewer软件和CiteSpace软件设计实验进行关联性分析和聚类分析,对2014年1月1日到2023年4月30日十年间磷烯有关领域文献进行定量评估,比较了近年来发文量、发行趋势、研究国家/机构等数据的变化,绘制了关键词共现网络图。主要结果如下:(1)推测磷烯的研究停留在平稳研究阶段;(2)磷烯的相关研究以磷烯的性质和结构为主;(3)未来磷烯领域可能的研究方向为在性质和结构上继续探索磷烯材料界面的物理、化学特性,将其与其他二维材料进行比较分析;在应用上扩大磷烯材料的功能性应用并逐渐实现其商业化应用。