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  • 仿生模式识别技术研究与应用进展 免费阅读 下载全文
  • 回顾了仿生模式识别与传统模式识别的本质区别,与传统模式识别"分类划分"思想不同,仿生模式识别把模式识别问题看成是各类样本的"认识",并将"同源连续性"规律作为先验知识,用高维空间几何形体覆盖方法实现对同类事物的学习,因此克服了传统模式识别的缺点。其有效性逐渐受到学者的广泛关注。分析总结了目前已有的仿生模式识别方法的研究和应用,方法研究包括样本点分布的拓扑分析、覆盖算法和重叠空间中样本的归属;应用研究方面包括目标识别、生物特征识别、文本识别、近红外光谱定性分析等。分析表明仿生模式识别是创新、有效的模式识别方法。最后指出同类样本点分布流形的分析方法和高维空间拓扑理论与算法研究等是仿生模式识别未来重要的发展方向。
  • 书写机器人研究综述 免费阅读 下载全文
  • 通过分析书写机器人所具有的特征与实现意义,明确了机器人书写能力需要机器人能够自主控制机械手,实现灵活和准确的动作,并且观察动态环境变化。论文从3个方面回顾和分析了当前书写机器人的研究。首先介绍并分析了书写机器人硬件结构的知识,其次回顾了现有的控制机器人书写动作的相关算法,之后介绍了机器人书写过程中汉字信息的获取方式。此外,讨论了书写机器人在控制方法和字体获取方法方面的优劣,并指出了书写机器人可以利用智能控制技术与模仿学习方法来提高书写质量。最后展望了书写机器人的规模化应用领域。
  • 2016国际人工智能联合会议 免费阅读 下载全文
  • 蚁群优化算法的理论研究进展 免费阅读 下载全文
  • 蚁群优化算法的理论研究有助于更好地理解算法的原理以及指导算法应用。回顾了蚁群优化算法的收敛性分析、时间复杂度分析与近似性能分析等理论研究进展,分析了其理论研究的对象从简单的拟布尔函数转为组合优化问题以及实际应用问题。从蚁群算法理论分析方法和研究问题类型2个方面对蚁群算法的理论研究进行综述。介绍了适应值划分、漂移分析等最基本的数学分析工具,对时间复杂性及近似性能等重要问题进行了探讨。总结比较了蚁群算法求解各类问题的性能,指出这些研究能够更加深入了解蚁群算法的运行机制。最后,探讨了目前蚁群算法理论研究中亟待解决的问题,指出引入新的分析工具以及研究更为复杂的算法模型等是值得进一步研究的方向和内容。
  • 词边界字向量的中文命名实体识别 免费阅读 下载全文
  • 常见的基于机器学习的中文命名实体识别系统往往使用大量人工提取的特征,但特征提取费时费力,是一件十分繁琐的工作。为了减少中文命名实体识别对特征提取的依赖,构建了基于词边界字向量的中文命名实体识别系统。该方法利用神经元网络从大量未标注数据中,自动抽取出蕴含其中的特征信息,生成字特征向量。同时考虑到汉字不是中文语义的最基本单位,单纯的字向量会由于一字多义造成语义的混淆,因此根据同一个字在词中处于不同位置大多含义不同的特点,将单个字在词语中所处的位置信息加入到字特征向量中,形成词边界字向量,将其用于深度神经网络模型训练之中。在Sighan Bakeoff-3(2006)语料中取得了F189.18%的效果,接近当前国际先进水平,说明了该系统不仅摆脱了对特征提取的依赖,也减少了汉字一字多义产生的语义混淆。
  • 一种卷积神经网络的图像矩正则化策略 免费阅读 下载全文
  • 卷积神经网络的池化策略包含极大池化和平均池化,极大池化选择池化区域中的最大值,极易出现过抑合现象;平均池化对池化区域中所有元素赋予相同权重,降低了高频分量的权重。本文提出将矩池化作为卷积神经网络的正则化策略,矩池化将几何矩概念引入到卷积神经网络的池化过程中,首先计算池化区域的中心矩,然后根据类插值法依概率随机地从中心矩的4个邻域中选择响应值。在数据集MNIST、CIFAR10、CIFAR100上的实验结果表明随着训练迭代次数的增加,矩池化的训练误差和测试误差最低,矩池化的高差别性和强鲁棒性使其获得了比极大池化和平均池化更好的泛化能力。
  • 基于粒子群优化的Elman神经网络无模型控制 免费阅读 下载全文
  • 针对一类无法建模或是建模过程比较复杂的离散SISO非线性离散系统,提出了一种基于Elman神经网络和粒子群优化算法的无模型控制方法。该控制方法是在无需知道被控对象动力学模型的情况下,以Elman神经网络作为控制器结构,利用粒子群优化算法在线学习控制器中的所有权值参数,既而得到每一离散时刻的最优控制量。仿真研究表明,该方法控制下的非线性系统输出信号具有较快的反应速度和较小的跟踪误差,同时控制量信号有较好的收敛性与控制精度,这说明了所提出的基于粒子群的Elman神经网络无模型控制方法是有效与合理的。
  • 运用核聚类和偏最小二乘回归的歌唱声音转换 免费阅读 下载全文
  • 语音转换是计算机听觉领域的热点问题之一,将歌声运用于语音转换是一种新的研究方向,同时拓宽了语音转换的应用范围。经典的高斯混合模型的方法在少量训练数据时会出现过拟合的现象,而且在转换时并未有效利用音乐信息。为此提出一种歌唱声音转换方法以实现少量训练数据时的音色转换,并且利用歌曲的基频信息提高转换歌声的声音质量。该方法使用核聚类和偏最小二乘回归进行训练得到转换函数,采用梅尔对数频谱近似(MLSA)滤波器对源歌唱声音的波形直接进行滤波来获得转换后的歌唱声音,以此提高转换歌声的声音质量。实验结果表明,在少量训练数据时,该方法在相似度和音质方面都有更好的效果,说明在少量训练数据时该方法优于传统的高斯混合模型的方法。
  • ANFIS微波加热过程分段温度预测模型 免费阅读 下载全文
  • 在微波加热过程中加热介质在不同温度阶段有不同的内部特性,传统的温度预测方法难于同时对加热介质低温段与高温段温度取得满意的预测结果。为此提出了一种基于ANFIS的分段温度预测模型,该方法建立基于K均值聚类法的温度划分机制,并采用不同结构的ANFIS预测加热介质不同温度阶段的温度。低温阶段构建常规ANFIS预测温度,高温阶段利用减法聚类能从数据中确定模糊规则的特性构建ANFIS预测温度。仿真结果表明,与采用单一结构的ANFIS和BP(back propagation)神经网络的预测结果相比,ANFIS分段温度预测模型可同时在加热介质低温段与高温段取得较好的预测结果,模型效率可达到97.41%,显著提高了预测准确率,这有助于提高实际微波加热过程的生产效率和安全性。
  • 输电线路巡检图像智能诊断系统 免费阅读 下载全文
  • 随着电网系统对安全性的要求不断提高,机器人等自动化设备越来越多地应用到电力巡检中,人工手段对设备采集的图像进行缺陷检测存在效率低、检测结果不稳定的缺点。为此提出并开发了一种输电线路巡检图像智能诊断系统。在系统中构建了分层软件结构,基于Visual Studio 2010开发环境,开发了图像导入、数据库访问、文本输出等功能模块,使用了多种检测算法,且利用ADO技术以实现对数据库的访问和修改。软件测试的结果表明该系统具有工作效率高、错误率低、界面友好等优点,适用于输电线路巡检图像的检测工作。
  • 结合Copula理论与贝叶斯决策理论的分类算法 免费阅读 下载全文
  • 传统的贝叶斯决策分类算法易受类条件概率密度函数估计的影响,可能会对分类结果造成干扰。对此本文提出来一种改进的贝叶斯决策分类算法,即Bayesian-Copula判别分类器(BCDC)。该方法无需对类条件概率密度函数的形式进行假设,而是将Copula理论和核密度估计相结合进行函数构建,利用核密度估计平滑特征的概率分布,概率积分变换将特征的累计概率分布转化为均匀分布,Copula函数构建2个类别的边缘累积分布之间的相关性。随后,用极大似然估计方法确定Copula函数的参数,贝叶斯信息准则(BIC)用于选择最合适的Copula函数。通过生物电信号的仿真实验进行模型验证,结果表明相比传统的概率模型,提出的分类算法在分类精度和AUC两个性能指标上表现较好,鲁棒性更强,说明了BCDC模型充分利用Copula理论和核密度估计的优点,提高了估计的准确性和灵活性。
  • 基于最小最大概率机的迁移学习分类算法 免费阅读 下载全文
  • 传统的迁移学习分类算法利用源域中大量有标签的数据和目标域中少量有标签的数据解决相关但不相同目标域的数据分类问题,但对于已知源域的不同类别数据均值的迁移学习分类问题并不适用。为了解决这个问题,利用源域的数据均值和目标域的少量标记数据构造迁移学习约束项,对最小最大概率机进行正则化约束,提出了基于最小最大概率机的迁移学习分类算法,简称TL-MPM。在20 News Groups数据集上的实验结果表明,目标域数据较少时,所提算法具有更高的分类正确率,从而说明了算法的有效性。
  • 一种改进的自适应快速AF-DBSCAN聚类算法 免费阅读 下载全文
  • 基于密度的DBSCAN聚类算法可以识别任意形状簇,但存在全局参数Eps与Min Pts的选择需人工干预,采用的区域查询方式过程复杂且易丢失对象等问题,提出了一种改进的参数自适应以及区域快速查询的密度聚类算法。根据KNN分布与数学统计分析自适应计算出最优全局参数Eps与Min Pts,避免聚类过程中的人工干预,实现了聚类过程的全自动化。通过改进种子代表对象选取方式进行区域查询,无需漏检操作,有效提高了聚类的效率。对4种典型数据集的密度聚类实验结果表明,本文算法使得聚类精度提高了8.825%,聚类的平均时间减少了0.92 s。
  • 基于手指轮廓的手形识别算法 免费阅读 下载全文
  • 针对手形识别中手掌形状稳定性低的问题,设计了一种基于手指轮廓的手形识别算法。该算法首先从手形图像中分离出五指,然后拟合手指轮廓定位手指中轴线,接着依据手指中轴线重合注册手指和待识别手指,最后计算手指重合面积比。与已有的基于轮廓的手形识别算法相比,该算法的识别率高达99.890%,说明了提出的算法充分利用了手指轮廓的稳定性,规避了指根处轮廓的不稳定性。
  • 复杂基元相关网下的传导变换 免费阅读 下载全文
  • 由于复杂系统中相关性的存在,在处理其中的矛盾问题时,需关注相关性和传导变换。以复杂系统为背景,结合可拓学中的基元理论,研究基于不规则基元相关关系的传导变换理论,提出了基元相关矩阵和基元相关函数的概念,并在此基础上建立了复杂基元相关网下的传导推理规则以及相应的传导效应的计算模型。以企业的产品供销活动为例验证了所建立理论的有效性。这些成果可为解决复杂系统中的矛盾问题提供理论依据和可操作的方法,也为进一步研究利用计算机辅助进行复杂矛盾问题的策略生成作好基础性工作。
  • 2016机器学习国际会议 免费阅读 下载全文
  • 基于方向滤波器组的造影图像血管增强方法 免费阅读 下载全文
  • 为了便于医生观察冠脉造影图像,更准确地分析患者生病情况,根据冠脉造影图像中血管存在方向性的特点,提出了一种基于方向指数加权的无抽样方向滤波器组的图像合成方法。该方法首先通过使用无抽样方向滤波器组对血管图像进行方向分解,然后对方向图像分别进行基于Hessian矩阵的图像增强,最后将增强后的各方向图像结合生成增强图像。与传统的直接加和方向合成方法相比,改进的重构方法能够更充分地利用血管方向性的特点,增强主方向权重。实验结果表明,与传统的血管增强方法相比,该方法能够得到更为完整的血管树,取得了更好的增强效果。
  • 第八届亚洲机器学习会议 免费阅读 下载全文
  • 流形排序的交互式图像分割 免费阅读 下载全文
  • 针对显著目标检测难以获得有效的目标整体检测导致目标分割困难的问题,采用一种在初始显著图的指导下添加有效交互信息的方式来获得目标的准确分割。该方法利用边界先验对超像素进行流形排序获得初始显著图,参照显著图对不显著的目标部分添加目标标记,显著背景部分添加背景标记,利用标记信息对超像素重新进行流形排序,将获得的显著图与初始显著图融合,对融合后的显著图采用自适应阈值法来获得目标的分割。在BSD图像数据库中的实验得到的平均正确分割率(TPR)和平均错误分割率(FPR)优于经典的最大相似合并图像分割算法(MSRM),表明了该算法能有效分割出正确的目标。
  • 压缩感知W-HOG特征的运动手势跟踪 免费阅读 下载全文
  • 运用单一特征或较简单的特征进行手势跟踪容易产生跟踪偏差。为提高手势跟踪的精确性,将压缩感知运动目标跟踪运用到手势跟踪中,并提取运动区域的HOG特征替换原来广义的类Harr特征进行压缩感知目标跟踪。为减少不同图像块HOG特征等权值串联对手势跟踪所产生的累积跟踪误差,需计算HOG特征权值,并将特征权值与HOG特征进行有效融合,形成W-HOG压缩特征。实验数据统计结果表明本文所改进的算法在精确度方面较CT算法提高近16%,较HOG-CT算法提高6%左右。且在复杂背景下能够较精确地检测出运动手势,提高了手势跟踪在光照变化、背景存在类肤色物体等情况下的鲁棒性,减少手势跟踪漂移的发生。
  • 全国第15届可拓学年会征文启事 免费阅读 下载全文
  • 全国第15届可拓学年会定于2016年8月10-12日在浙江省宁波市浙江大学宁波理工学院召开。会议将交流近年来可拓学的理论和应用研究成果,讨论可拓学发展方向、学科建设和人才培养等问题。为此诚挚邀请国内外相关领域的专家学者、管理人员和工程技术人员参加这次会议。本次会议征文包括理论研究和应用研究成果两部分。
  • 基于知识粒度的不完备决策表的属性约简算法 免费阅读 下载全文
  • 知识粒度是属性约简的有效方法,但对于大型的决策表,计算知识粒度过于费时,算法效率不高。在引入粒度差别矩阵后,设计了一个计算粒度差别矩阵中条件属性出现频率的函数,有效地降低粒度差别矩阵的存储空间,根据此函数设计了一个高效属性约简算法。新算法使得时间复杂度与空间复杂度都降为O(K|C||U|)(其中K=max{|Tc(xi)|,xi∈U}和O(|U|)。最后通过实例仿真说明了此算法的高效性和可行性。
  • Efficient tracker based on sparse coding with Euclidean local structure-based constraint 免费阅读 下载全文
  • 2016年IEEE云计算与智能系统国际会议 免费阅读 下载全文
  • 仿生模式识别技术研究与应用进展(陈阳;覃鸿;李卫军;周新奇;董肖莉;张丽萍;李浩光)
    书写机器人研究综述(曾华琳[1,2];黄雨轩[1,2];晁飞[1,2];周昌乐[1,2])
    [信息交流]
    2016国际人工智能联合会议
    蚁群优化算法的理论研究进展(夏小云[1,2];周育人)
    词边界字向量的中文命名实体识别(姚霖[1,2,3];刘轶;李鑫鑫;刘宏)
    一种卷积神经网络的图像矩正则化策略(殷瑞[1,2];苏松志[1,2];李绍滋[1,2])
    基于粒子群优化的Elman神经网络无模型控制(张俊玲;陈增强[1,2];张青)
    运用核聚类和偏最小二乘回归的歌唱声音转换(方鹏[1,2,3];李贤[1,3];汪增福[1,2,3])
    ANFIS微波加热过程分段温度预测模型(王伟[1,2];周新志[1,2])
    输电线路巡检图像智能诊断系统(傅博;姜勇;王洪光;姜文东;宋屹峰;王灿灿;初金良;赵彦平)
    结合Copula理论与贝叶斯决策理论的分类算法(钱冬;王蓓;张涛;王行愚)
    基于最小最大概率机的迁移学习分类算法(王晓初[1,2];包芳[2,3];王士同;许小龙)
    一种改进的自适应快速AF-DBSCAN聚类算法(周治平;王杰锋;朱书伟;孙子文)
    基于手指轮廓的手形识别算法(李洋[1,2];刘富;康冰;高雷)
    复杂基元相关网下的传导变换(汤龙;杨春燕)
    2016机器学习国际会议
    基于方向滤波器组的造影图像血管增强方法(王文颖;尹清波;鲁明羽)
    第八届亚洲机器学习会议
    流形排序的交互式图像分割(曾宪华[1,2];易荣辉[1,2];何姗姗[1,2])
    压缩感知W-HOG特征的运动手势跟踪(史东承;倪康)
    全国第15届可拓学年会征文启事
    基于知识粒度的不完备决策表的属性约简算法(乔丽娟[1,2];徐章艳[1,2];谢小军[1,2];朱金虎[1,2];陈晓飞;李娟)
    Efficient tracker based on sparse coding with Euclidean local structure-based constraint(WANG Hongyuan;ZHANG Ji;CHEN Fuhua)
    2016年IEEE云计算与智能系统国际会议
    《智能系统学报》封面

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