知识型视觉问答研究综述

视觉问答作为人工智能完备性和视觉图灵测试的重要呈现形式,加上其具有潜在的应用价值,受到了计算机视觉和自然语言处理两个领域的广泛关注。知识在视觉问答中发挥着重要作用,特别是在处理复杂且开放的问题时,推理知识和外部知识对获取正确答案极为关键。蕴含知识的问答机制被称为知识型视觉问答,目前还没有针对知识型视觉问答的系统性调查。面向视觉问答中的知识参与方式和表达形式的研究能够有效填补知识型视觉问答体系中在文献综述方面存在的缺口。文中对知识型视觉问答的各组成单元进行了调查,对知识的存在形态进行了研究,提出了知识层级概念。进一步地,针对视觉特征提取、语言特征提取和多模态融合过程中的知识参与方式和表达形式进行了归纳和总结,并对未来发展趋势及研究方向进行了探讨。

模糊聚类与最小二乘相结合建立非线性系统模型

提出—种模糊聚类与最小二乘相结合的辨识方法。该方法利用基于模糊似然函数的模糊聚类算法确定系统的模糊划分数目,进而对应聚类个数建立相应的Takagi-Sugeno局部线性化模型,并结合递推最小二乘法,完成系统的辨识。该方法可使模糊模型的结构辨识和参数辨识同时完成,从而实现模糊模型的在线辨识。该方法辨识速度快,精确度高。仿真结果验证了该方法的有效性。