模式识别与人工智能
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2020年 33卷 1期 刊出日期 2020-01-25
论文与报告
研究与应用
论文与报告
1
联合类间及域间分布适配的迁移学习方法
李萍, 倪志伟, 朱旭辉, 宋娟
在域间分布适配的过程中,容易丢失一些重要的域自身信息,在源域上难以训练获得一个有效的分类器,影响其在目标域上的泛化与标注性能.基于此种情况,文中提出联合类间及域间分布适配的迁移学习方法.通过学习一个公共投影矩阵,分别将源域与目标域映射到一个公共子空间上.采用最大均值差异方法分别度量类间及域间分布距离.在目标函数的优化过程中,不但显式地使域间分布差异变小,而且增大不同类别间的差异性,提高源域与目标域之间知识迁移的性能.在迁移学习数据集上的实验表明文中方法的有效性.
2020 Vol. 33 (1): 1-10 [
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11
局部可视对抗扰动生成方法
周星宇, 潘志松, 胡谷雨, 段晔鑫
深度神经网络极易受到局部可视对抗扰动的攻击.文中以生成对抗网络为基础,提出局部可视对抗扰动生成方法.首先,指定被攻击的分类网络作为判别器,并在训练过程中固定参数不变.再构建生成器模型,通过优化欺骗损失、多样性损失和距离损失,使生成器产生局部可视对抗扰动,并叠加在不同输入样本的任意位置上攻击分类网络.最后,提出类别比较法,分析局部可视对抗扰动的有效性.在公开的图像分类数据集上实验表明,文中方法攻击效果较好.
2020 Vol. 33 (1): 11-20 [
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21
基于矩阵的模糊-经典概念格属性约简
林艺东, 李进金, 张呈玲
基于模糊形式背景,文中研究模糊-经典概念的矩阵表示及属性约简的矩阵方法.首先,从矩阵视角提出模糊-经典概念的外延和内涵的矩阵表示,进一步给出属性粒矩阵的概念.为了得到模糊-经典概念格的最小生成组,研究交不可约元的矩阵判定定理.再在保持交不可约元外延不变的约简框架下,通过矩阵刻画属性子集之间的相似性,给出属性内外重要性的度量,提出模糊-经典概念格属性约简的矩阵方法.最后,通过数值实验验证文中方法的有效性.
2020 Vol. 33 (1): 21-31 [
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32
基于LU分解和交替最小二乘法的分布式奇异值分解推荐算法
李琳, 王培培, 谷鹏, 解庆
针对当前分布式潜在因子推荐算法存在时间复杂度较高、运行时间较长的问题,文中提出基于LU分解和交替最小二乘法(ALS)的分布式奇异值分解推荐算法,利用ALS利于分布式求解目标函数的特点,提出网格状分布式粒度分割策略,获取相互独立不相关的特征向量.在更新特征矩阵时,使用LU分解求逆矩阵,加快算法的运行速度.在KDD CUP 2012 Track1中的腾讯微博数据集上的实验表明,文中算法在确保一定推荐精度的前提下,大幅提升推荐速度和算法效率.
2020 Vol. 33 (1): 32-40 [
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41
基于正交约束的分块不完整多视角聚类
姜健伟, 殷俊
在处理数据特征提取问题时,已有的基于非负矩阵分解的不完整多视角聚类算法对局部特征的提取不够准确.针对此问题,文中提出基于正交约束的分块不完整多视角聚类(CIMVCO).利用非负矩阵分解获得所有视角的潜在特征矩阵,通过加入正交约束得到更好的局部特征.对于各个视角的缺失样本,CIMVCO给予较小的权重以减小缺失数据的影响.为了解决大规模数据的聚类问题,CIMVCO逐块处理数据以减少内存需求和处理时间.在Reuters和Digit数据集上的实验验证CIMVCO的有效性.
2020 Vol. 33 (1): 41-49 [
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研究与应用
50
基于卷积神经网络的仿鼠脑海马结构认知地图构建方法
于乃功, 魏雅乾, 王林
针对融合视觉信息的仿鼠脑海马模型闭环检测精度较低、地图构建不准确的问题,文中提出基于卷积神经网络的仿鼠脑海马结构认知地图构建方法.利用改进的卷积神经网络模型提取视觉输入特征,融合空间细胞计算模型得到位置信息,并构建认知地图.基于汉明距离计算视觉信息与视图库中图像的相似度,实现对复杂动态环境中熟悉场景的识别,完成机器人在环境中的定位及位置纠正.仿真与物理实验验证文中方法的有效性与鲁棒性.
2020 Vol. 33 (1): 50-58 [
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59
基于遮挡检测和多块位置信息融合的分块目标跟踪算法
储珺, 危振, 缪君, 王璐
目标跟踪无法有效判断目标何时被遮挡以及同时配合模板更新.针对这一问题,文中提出基于遮挡检测和多块位置信息融合的分块目标跟踪算法.首先,将目标区域分成4个子块,结合目标整体,利用遮挡具有从局部开始和方向性的特点,计算各分块间相关值的比值,判断目标是否遮挡及遮挡部位.再根据目标是否遮挡,采用不同的更新方式.最后,根据未被遮挡的各个分块位置信息确定最终目标的位置.在数据集上的实验表明,文中算法可以有效判定目标是否存在遮挡,并提升遮挡情况下的跟踪效果.
2020 Vol. 33 (1): 59-65 [
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66
多空间分辨率自适应特征融合的相关滤波目标跟踪算法
汤张泳, 吴小俊, 朱学峰
相关滤波算法因无法充分利用深度特征和浅层特征的互补特性而限制跟踪性能.针对该问题,文中提出多空间分辨率自适应特征融合的相关滤波目标跟踪算法.首先,使用更深的ResNet-50网络提取深度特征,提高特征表示在跟踪过程中的鲁棒性和鉴别性.再针对不同特征具有不同空间分辨率的特点,从视频帧中分割不同尺度的图像块作为搜索区域,更好地平衡边界效应和样本数目.最后,引入自适应特征融合方法,以自适应的权重融合两类特征的响应图,充分利用其互补特性.在多个标准数据集上的实验证实文中算法的有效性和鲁棒性.
2020 Vol. 33 (1): 66-74 [
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75
融合关系挖掘与协同过滤的物品冷启动推荐算法
任永功, 石佳鑫, 张志鹏
针对新物品缺乏(非完全冷启动)或没有(完全冷启动)评分信息,协同过滤无法为新物品进行个性化推荐的问题,文中提出融合关系挖掘与协同过滤的推荐算法.首先,利用关系挖掘提取物品关系特征,根据属性之间的多种二元关系构建关系属性,丰富可用属性信息.然后,提出基于关系挖掘的近邻选取方法,增加邻近物品的多样性.最后,融合协同过滤方法,同时解决完全和非完全新物品冷启动问题,实现新物品的个性化推荐.在两个真实数据集上的实验表明,文中方法可以系统解决推荐系统中新物品的冷启动问题.
2020 Vol. 33 (1): 75-85 [
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86
基于先验估计的传播中心溯源算法
于欢, 张孙贤, 刘子昂, 王志晓
针对多数信息传播溯源算法未考虑先验估计对溯源的作用和价值,造成溯源检测率较低、错误距离较大等问题,文中利用易感-感染模型(SI)模拟信息在加权网络上的传播过程,提出基于先验估计的传播中心溯源算法.算法综合考虑邻居节点中感染节点和未被感染节点,根据它们的数量关系作为源节点先验估计值,有效弥补现有溯源算法先验估计不足的缺陷.在人工网络和真实网络上的实验表明,文中算法检测率较高、错误距离较小、真实源节点排名精确度较高.
2020 Vol. 33 (1): 86-92 [
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模式识别与人工智能
主管:中国科学技术协会
主办:中国自动化学会
国家智能计算机研究开发中心
中国科学院合肥智能机械研究所
出版:科学出版社
版权所有 © 《模式识别与人工智能》编辑部
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