期刊文献+
共找到5篇文章
< 1 >
每页显示 20 50 100
结合标签集语义结构的多标签特征选择算法 被引量:1
1
作者 潘敏澜 孙占全 +1 位作者 王朝立 曹高宇 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2023年第1期90-96,共7页
多标签特征选择是针对多标签学习的一种有效的降维技术.传统的基于互信息的多标签特征选择算法大多未考虑标签之间的相关性或只考虑标签和标签之间的两两相关性,未探讨标签集内在的语义结构.针对以上不足,本文利用标签之间的互信息与熵... 多标签特征选择是针对多标签学习的一种有效的降维技术.传统的基于互信息的多标签特征选择算法大多未考虑标签之间的相关性或只考虑标签和标签之间的两两相关性,未探讨标签集内在的语义结构.针对以上不足,本文利用标签之间的互信息与熵,构造出相关性矩阵,再通过相关性聚类分析挖掘出标签集的语义结构,并结合挖掘出的标签集语义结构信息进一步度量特征和标签集的相关性,构造出高效的筛选特征子集的指标.所提算法在6个多标签公开数据集上和近几年的同类算法进行对比实验.最终通过5个分类指标的结果比较,证明了本文所提算法的有效性. 展开更多
关键词 多标签特征选择 语义结构 互信息 聚类分析
下载PDF
浅析“无接触物流”发展存在的困难和对策 被引量:2
2
作者 孙占权 苗娟 《科技创新与生产力》 2020年第11期12-13,16,共3页
“无接触物流”是一种物流的发展趋势,一方面可以减少疾病的传播,另一方面减少了人身伤害事故的发生。本文阐述了“无接触物流”的概念及发展中存在的问题,分析了“无接触物流”的优势,探讨了“无接触物流”的发展趋势。“无接触物流”... “无接触物流”是一种物流的发展趋势,一方面可以减少疾病的传播,另一方面减少了人身伤害事故的发生。本文阐述了“无接触物流”的概念及发展中存在的问题,分析了“无接触物流”的优势,探讨了“无接触物流”的发展趋势。“无接触物流”配送模式,包括智能快件箱、无人机、无人车等各种形式,将成为快递末端服务的发展趋势之一。 展开更多
关键词 “无接触物流” 物流体系 无人机 配送
下载PDF
基于WGAN的图像识别方法 被引量:8
3
作者 胡龙辉 王朝立 +1 位作者 孙占全 杨爱俊 《控制工程》 CSCD 北大核心 2020年第12期2168-2175,共8页
当前用于深度学习中数据扩充的方法只是在原始图像上进行操作,没有改变图像的深层信息,因此对模型效果的提升有限。借鉴CGAN(Conditional Generative Adversarial Networks)的思想,提出一种基于WGAN(Wasserstein GAN)的图像识别方法。... 当前用于深度学习中数据扩充的方法只是在原始图像上进行操作,没有改变图像的深层信息,因此对模型效果的提升有限。借鉴CGAN(Conditional Generative Adversarial Networks)的思想,提出一种基于WGAN(Wasserstein GAN)的图像识别方法。将送入WGAN生成器的数据加上类别标签,然后训练生成器和判别器,使生成器最终可以输出指定类别样本,并使判别器的能力达到最优。同时,判别器最后一层添加Softmax分类器,可使其在输出样本真假性的同时输出类别。此方法可以提升模型分类的准确性和鲁棒性,并且加快网络收敛速度。通过在MNIST、SVHN和CIFAR-10数据集上进行实验,证明了所提出方法的有效性。 展开更多
关键词 卷积神经网络 类别标签 生成对抗网络 WGAN 图像识别
下载PDF
结合多分支结构与自注意力机制的医学图像分割模型及其应用 被引量:5
4
作者 闫超 孙占全 +1 位作者 田恩刚 胡川飞 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2021年第11期2375-2381,共7页
针对U-Net网络在图像特征提取的过程中易造成信息丢失而导致分割效果不理想的问题,本文提出了一种结合多分支结构与自注意力机制的U-Net模型(Self-attention Inception U-Net,SAIU-Net),并将其在医学影像分割方面进行应用.该模型融合了I... 针对U-Net网络在图像特征提取的过程中易造成信息丢失而导致分割效果不理想的问题,本文提出了一种结合多分支结构与自注意力机制的U-Net模型(Self-attention Inception U-Net,SAIU-Net),并将其在医学影像分割方面进行应用.该模型融合了Inception和Residual网络的优点,在基础的U-Net网络模型中嵌入多分支残差模块,拓展网络宽度,充分提取多尺度信息,避免网络退化问题.此外,所提模型在编码和解码网络之间引入自注意力机制模块,捕获特征之间位置的关联性,提高分割精度.通过对来自肺部、眼球血管、肾部3个医学图像数据集上的医学影像进行仿真实验,可以发现,改进的U-Net模型在DICE相似性系数、准确性、特异度等多项评价指标上均高于已有医学图像分割方法.实验结果表明,该算法能够有效的提高医学图像的分割精度. 展开更多
关键词 深度学习 卷积神经网络 医学图像分割 注意力机制
下载PDF
Correlation Analysis between TCM Syndromes and Physicochemical Parameters
5
作者 sun zhan-quan XI Guang-cheng +2 位作者 Li Hai-xia YI Jian-qiang WANG jie 《Chinese Journal of Biomedical Engineering(English Edition)》 2006年第3期93-102,共10页
Traditionally, differentiation of syndromes of Traditional Chinese Medicine (TCM) mainly depends on the information obtained from four diagnosis methods. Now many physicochemical parameters are available in clinic. Th... Traditionally, differentiation of syndromes of Traditional Chinese Medicine (TCM) mainly depends on the information obtained from four diagnosis methods. Now many physicochemical parameters are available in clinic. There exists great correlation between TCM syndromes and physicochemical parameters. The objective of the paper is to analyze the correlation between TCM syndromes and physicochemical parameters quantitatively. Correlation analysis has been widely studied and many analysis methods have been developed. Mutual information based on entropy can measure arbitrary dependence between variables. It has been applied to many kinds of fields, especially to pattern recognition. But most works are restricted to discrete variables and little work has been done to study the relation between discrete and continuous variables. A novel algorithm is proposed to calculate the mutual information between discrete and continuous variables. It is used to analyze the correlation between TCM syndromes and physicochemical parameters. 展开更多
关键词 Bayesian estimation CORRELATION Mutual information ENTROPY
下载PDF
上一页 1 下一页 到第
使用帮助 返回顶部