模式识别与人工智能
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模式识别与人工智能
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2020年 33卷 4期 刊出日期 2020-04-25
论文与报告
研究与应用
 
论文与报告
287 基于字词特征自注意力学习的社交媒体文本分类方法
王晓莉, 叶东毅
社交媒体文本中突出的长尾效应和过量的词典外词汇(OOV)导致严重的特征稀疏问题,影响分类模型的准确率.针对此问题,文中提出基于字词特征自注意力学习的社交媒体文本分类方法.在字级别构建全局特征,用于学习文本中各词的注意力权值分布.改进现有的多头注意力机制,降低参数规模和计算复杂度.为了更好地分析字词特征融合的作用,提出OOV词汇敏感度,用于衡量不同类型的特征受OOV词汇的影响.多组社交媒体文本分类任务的实验表明,文中方法在融合字特征和词特征方面的有效性与分类准确度均有较明显的提升.此外,OOV词汇敏感度指标的量化结果验证文中方法是可行有效的.
2020 Vol. 33 (4): 287-294 [摘要] ( 657 ) [HTML 1KB] [PDF 654KB] ( 415 )
295 基于深度神经网络和加权隐反馈的个性化推荐
薛峰, 刘凯, 王东, 张浩博

改进的矩阵分解(SVD++)将用户和物品特征向量的内积作为用户对物品的评分,而内积无法捕捉用户与物品之间复杂的高阶非线性关系.此外,SVD++在融入用户隐式反馈时,未区分不同交互物品对于用户特征表达的贡献.针对上述问题,文中提出基于深度神经网络和加权隐反馈的推荐算法(DeepNASVD++),采用深度神经网络建模用户与物品之间的关系,使用注意力机制计算历史交互物品在建模用户隐式反馈时的权重.在公开数据集上的实验验证文中算法的有效性.
2020 Vol. 33 (4): 295-302 [摘要] ( 544 ) [HTML 1KB] [PDF 818KB] ( 416 )
303 高光谱图像分类的融合分层深度网络联合稀疏表示算法
王军浩, 闫德勤, 刘德山, 闫汇聪
在高光谱图像分类领域中每个像素的局部邻域一旦包含来自不同类别的样本,联合稀疏表示将受邻域内字典原子与测试样本之间同谱异类的影响,严重降低分类性能.根据高光谱图像的特点,文中提出融合分层深度网络的联合稀疏表示算法.在光谱和空间特征学习之间交替提取判别性光谱信息和空间信息,构建兼具空谱特征的学习字典,用于联合稀疏表示.在分类过程中将学习字典与测试样本间的相关系数与分类误差融合并决策.在两个高光谱遥感数据集上的实验验证文中算法的有效性.
2020 Vol. 33 (4): 303-312 [摘要] ( 414 ) [HTML 1KB] [PDF 2140KB] ( 253 )
313 融入局部几何特征的流形谱聚类图像分割
张荣国, 姚晓玲, 赵建, 胡静, 刘小君
为了改善谱聚类图像分割的精准性和时效性,文中提出融入局部几何特征的流形谱聚类图像分割算法.首先,考虑图像数据的流形结构,在数据点的K近邻域内执行局部PCA,得到数据间本征维数的关系.然后,引入流形学习中的局部线性重构技术,通过混合线性分析器得到数据间局部切空间的相似性,结合二者构造含有局部几何特征的相似性矩阵.再利用Nyström技术逼近待分割图像的特征向量,对构造的k个主特征向量执行谱聚类.最后,在Berkeley数据集上的对比实验验证文中算法的准确性和时效性优势.
2020 Vol. 33 (4): 313-324 [摘要] ( 405 ) [HTML 1KB] [PDF 1401KB] ( 382 )
325 融合参考图像的人脸超分辨率重构方法
付利华, 卢中山, 孙晓威, 赵宇, 张博
基于深度学习的图像超分辨率重构方法对低分辨率人脸图像进行超分辨率重构时,通常存在重构图像模糊和重构图像与真实图像差异较大等问题.基于此问题,文中提出融合参考图像的人脸超分辨率重构方法,可以实现对低分辨率人脸图像的有效重构.参考图像特征提取子网提取参考图像的多尺度特征,保留人脸神态和重点部位的细节特征信息,去除人脸轮廓和面部表情等冗余信息.基于提取的参考图像多尺度特征,逐级超分主网络对低分辨率人脸图像特征进行逐次填充,最终重构生成高分辨率的人脸图像.在数据集上的实验表明,文中方法可以实现对低分辨率人脸图像的有效重构,具有良好的鲁棒性.
2020 Vol. 33 (4): 325-336 [摘要] ( 444 ) [HTML 1KB] [PDF 2006KB] ( 405 )
研究与应用
337 基于多关系循环事件的动态知识图谱推理
陈浩, 李永强, 冯远静
针对现有动态知识图谱推理方法大多存在同时间多关系下推理能力有限的问题,文中提出基于多关系循环事件的动态知识图谱推理方法.利用改进的多关系邻近聚合器融合目标实体邻域信息,获得更准确的实体邻域向量表示,并通过优化信息融合简化文中方法.同时加入关系预测任务,扩大处理特定范围内两个实体间关系冲突的能力.在大型真实数据集上的实体预测和关系预测的实验表明,文中方法有效提升动态知识图谱的推理能力.
2020 Vol. 33 (4): 337-343 [摘要] ( 467 ) [HTML 1KB] [PDF 626KB] ( 588 )
344 隐式低秩稀疏表示的多视角子空间聚类
张茁涵, 曹容玮, 李晨, 程士卿
针对多视角子空间聚类问题,提出基于隐式低秩稀疏表示的多视角子空间聚类算法(LLSMSC).算法构建多个视角共享的隐式结构,挖掘多视角之间的互补性信息.通过对隐式子空间的表示施加低秩约束和稀疏约束,捕获数据的局部结构和稀疏结构,使聚类结果更准确.同时,使用基于增广拉格朗日乘子交替方向最小化算法高效求解优化问题.在6个不同数据集上的实验验证LLSMSC的有效性和优越性.
2020 Vol. 33 (4): 344-352 [摘要] ( 398 ) [HTML 1KB] [PDF 831KB] ( 317 )
353 基于三维激光雷达的道路边界提取和障碍物检测算法
王灿, 孔斌, 杨静, 王智灵, 祝辉
为了快速有效地提取智能车辆在不同环境下的道路环境信息,提出基于三维激光雷达的道路边界提取和障碍物检测算法.首先,对三维激光雷达点云数据进行栅格化滤波处理,利用单束激光点云空间邻域联合分割的方法进行空间分析,得到点云平滑度特征图像.然后,采用自适应方向搜索算法获取道路边界候选点,并进行聚类分析和曲线拟合.最后,对道路边界约束下可通行区域内点云进行聚类分割,获得道路内障碍物方位和距离信息.实验表明,文中算法能够实时准确地提取道路边界和障碍物位置信息,满足智能车环境建模和路径规划的需求.
2020 Vol. 33 (4): 353-362 [摘要] ( 726 ) [HTML 1KB] [PDF 3109KB] ( 992 )
363 基于并行对抗与多条件融合的生成式高分辨率图像修复
邵杭, 王永雄
现有的图像修复算法经常会有伪影、语义不准等问题出现,对于缺失较大、分辨率较高的图像,修复效果有限.为此,文中提出基于并行对抗与多条件融合的二阶图像修复网络.首先,利用改进的深度残差网络对缺失图像进行生成式像素填充,并利用第一阶对抗网络补全边缘.然后,提取填充图颜色特征,融合补全边缘图,将融合图作为第二阶对抗网络的条件标签.最后,通过带上下文注意力模块的第二阶网络得到修复结果.在多个数据集上的实验表明,文中算法可获得较逼真的修复效果.
2020 Vol. 33 (4): 363-374 [摘要] ( 365 ) [HTML 1KB] [PDF 7693KB] ( 289 )
375 基于最大空闲时间的分布式巡逻机器人数量优化
赵云涛, 李宗刚, 杜亚江
针对多机器人巡逻问题,提出基于全局平均最大空闲时间的分布式巡逻算法,确保每个巡逻顶点在一定时间内被机器人访问.在算法执行过程中,每个机器人利用共享信息估算全局平均最大空闲时间.机器人在当前顶点收集的信息用于决策、选择下一个被机器人访问的顶点.再根据全局平均最大空闲时间的大小估算在巡逻任务过程中多机器人团队的表现,确定完成此巡逻任务所需的最优机器人数量.仿真实验表明文中算法的收敛速度较快,全局平均最大空闲时间值较小,多机器人巡逻任务完成效果较佳.
2020 Vol. 33 (4): 375-382 [摘要] ( 489 ) [HTML 1KB] [PDF 714KB] ( 240 )
模式识别与人工智能
 

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主办：中国自动化学会
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　　　中国科学院合肥智能机械研究所
出版：科学出版社
 
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