国家自然科学基金(61273225)
- 作品数：15 被引量：82H指数：4
- 相关作者：张晓龙陈东方王晓峰李涛邓俊锋更多>>
- 相关机构：武汉科技大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金湖北省教育厅人文社会科学研究项目国家重点实验室开放基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术生物学电子电信更多>>
- 基于自动编码器组合的深度学习优化方法被引量：42
- 2016年
- 为了提高自动编码器算法的学习精度,更进一步降低分类任务的分类错误率,提出一种组合稀疏自动编码器(SAE)和边缘降噪自动编码器(m DAE)从而形成稀疏边缘降噪自动编码器(Sm DAE)的方法,将稀疏自动编码器和边缘降噪自动编码器的限制条件加载到一个自动编码器(AE)之上,使得这个自动编码器同时具有稀疏自动编码器的稀疏性约束条件和边缘降噪自动编码器的边缘降噪约束条件,提高自动编码器算法的学习能力。实验表明,稀疏边缘降噪自动编码器在多个分类任务上的学习精度都高于稀疏自动编码器和边缘降噪自动编码器的分类效果;与卷积神经网络(CNN)的对比实验也表明融入了边缘降噪限制条件,而且更加鲁棒的Sm DAE模型的分类精度比CNN还要好。
- 邓俊锋张晓龙
- 关键词：卷积神经网络
- 基于危险理论的分布式服务异常检测模型
- 2015年
- 在分布式环境下,对于大量服务的海量行为数据导致服务异常检测效率低以及服务的动态组合导致服务的不确定性这两个问题,基于危险理论提出了一种分布式服务的异常检测模型。首先,借鉴人工免疫识别异常的生物学过程,利用微分来描述海量服务行为数据的变化,通过构造特征三元组的方法检测异常源;然后,借鉴云模型的思想,通过构造服务的状态云,计算服务间隶属度的方法解决服务的不确定性问题,从而计算出危险区域;最后,通过模拟学生登录选课服务进行了实验。实验结果表明,该模型不仅动态地实现了对服务的异常检测,而且准确地描述了服务之间的依赖关系,提高了异常检测的效率。实验结果证明了该模型的可行性与正确性。
- 李锦民李涛徐凯
- 关键词：云模型数值微分人工免疫
- 基于多尺度反向投影的图像超分辨率重建算法被引量：6
- 2020年
- 为解决当前主流图像超分辨率重建算法对低分辨率图像中细节信息利用不够充分的问题,提出一种基于多尺度反向投影的图像超分辨率重建算法。使用多个不同尺度的卷积核从浅层特征提取层中提取出不同维度的特征信息,输入到反向投影模块后,交替使用升采样和降采样来优化高分辨率和低分辨率图像的投影误差,同时运用残差学习的思想将升采样和降采样阶段提取到的特征使用级联的方式进行连接,从而提升图像的重建效果。实验结果表明,在Set5、Set14和Urban100数据集上,与Bicubic、SRCNN、ESPCN、VDSR和LapSRN 5种主流算法相比,该算法的峰值信噪比和结构相似性均有所提高。
- 熊亚辉陈东方王晓峰
- 关键词：多尺度
- 基于图的服务起源追踪机制被引量：1
- 2016年
- 针对服务起源数据存储在关系型数据库和文档型数据库中无法提供高效的服务追踪以及采用图形数据库存储无法进行快速聚合运算等问题,提出了一种基于图的服务起源追踪机制。该机制以图形数据库存储服务起源数据为基础,重新定义服务起源在图形数据库中的存储结构,并提供基于此存储结构的聚合操作。然后提出了基于静态权值、基于混合操作与基于实时任务三种不同的服务起源追踪模型。实验结果表明该服务起源追踪机制能够满足聚合、追踪等不同类型的服务起源数据的查询需求,减少了服务追踪耗时,提高了服务起源数据的追踪效率。
- 罗波李涛李涛
- 关键词：图形数据库
- 一种基于锚框质量分布的动态标签分配策略被引量：1
- 2023年
- 传统的标签分配策略根据锚框与ground-truth之间的交并比(IoU)是否超过阈值来划分正负样本,但确定IoU阈值需要依靠大量的经验和实验,并且在不同的网络结构中需要重新设定新的阈值;其次固定的阈值无法保证正负样本数量变化的平缓,过多或过少的正样本都将影响网络训练的稳定性。为解决这些问题,提出一种自适应标签分配策略。根据中心先验原则设计中心权重,通过联合分类得分和定位得分表示锚框质量,组成一个统一的锚框评分方案便于简化划分步骤。为了使网络能够根据训练程度自适应调整IoU阈值,保证网络训练的稳定性,利用锚框质量高斯函数模拟锚框总体质量得分的分布情况,使用极大似然估计算法获取最优参数,根据统计结果动态预测最佳IoU阈值。实验结果表明,该算法在基于锚框和基于无锚框的检测算法中均使检测性能得到有效提升,在PASCAL VOC数据集上分别提升3.1和6.6个百分点,并且可以有效降低漏检率。
- 王璐璐陈东方王晓峰
- 关键词：目标检测
- 基于多任务分支SSD的目标检测算法被引量：2
- 2022年
- 针对原始SSD算法各检测特征层没有关联导致特征融合较差,使得检测效果不佳,而现有改进算法DSSD以及RSSD等检测速度太慢的问题,提出一种基于多任务分支的SSD目标检测算法。对特征金字塔进行研究,构建语义与定位级联模块和融合分裂模块用于两个不同分支,在通过两个分支模块之后得到两组多尺度特征,构建多尺度通道聚合模块进行融合和加权,得到最终用于检测的特征金字塔。实验结果表明,在PASCAL VOC 2007数据集上达到79.6%的检测精度,与SSD、DSSD相比具有更好的准确率,检测速度优于DSSD,具有实时检测的能力。
- 洪哲昊陈东方王晓峰
- 关键词：目标检测实时检测
- 基于残差网络和随机森林的音频识别方法被引量：8
- 2019年
- 环境声音分类(ESC)是音频处理领域的重要分支之一,在未来多媒体应用中有重要的作用。音频识别是提取音频中特定的声学特性,将音频分类至样本对应的正确场景,有助于感知和理解周围环境。现阶段音频识别主要是通过信号处理技术和机器学习方法达成。随着人工智能飞速发展,传统的音频处理技术以及机器学习方法面临着巨大的挑战,ESC的识别准确性有待进一步提高。结合残差网络和随机森林两种方法,将一维时域信号的音频数据转换为二维数据形式的梅尔声谱图,预训练残差网络获得一个精度较高的网络模型作为特征提取器,利用该网络模型提取音频中的深层特征,再利用随机森林对深层特征进行分类。该方法在ESC任务上识别率提升了近10%,取得了较好的分类结果。
- 张晓龙张晓龙
- 非对称策略下基于前景信息的TIoU回归损失计算
- 2023年
- 回归损失函数是目标检测网络的重要组成部分之一。现有的回归损失中,无论是L范式损失还是基于IoU的损失都采用一种对称策略处理输入的两个边界框,这使得它们对前景信息的利用不够充分,影响了回归的质量。为此,提出了一种非对称策略,用以增强前景信息在回归损失中的作用,并在该策略的指导下设计了TIoU(Target-IoU)损失来保证网络对真值框内的特征予以有效利用,使得边界框的回归更贴近真实值。实验结果表明,TIoU损失在Faster R-CNN和RetinaNet下精度分别提升了0.2个百分点和0.5个百分点,实验数据集采用的是PASCAL VOC数据集。
- 邵容陈东方王晓峰
- 关键词：目标检测
- 蛋白质相互作用热点残基的预测被引量：1
- 2013年
- 氨基酸突变扫描实验揭示了在蛋白质相互作用的结合过程中大部分的结合自由能是由极少数热点残基贡献的,通常定义结合自由能变化△△G≥2.0 kcal/mol的蛋白质残基为热点残基。热点残基对蛋白质相互作用具有重要意义。因此,如何有效进行热点残基的预测,仍然是一个研究课题。综合蛋白质氨基酸理化属性的加权疏水性、加权残基接触数、结构属性溶剂可接近面积和残基突出指数等特征,提出利用机器学习支持向量机算法来预测热点残基的方法。所提方法在丙氨酸热力学数据库数据和结合界面数据库选定的数据集上有很好的效果。在一定程度上对以后的研究发展有所帮助。
- 张少辉张晓龙
- 关键词：蛋白质相互作用支持向量机
- 基于密度聚类和社区探测的蛋白质相互作用热区的预测方法
- 2015年
- 在蛋白质相互作用基础上,热点残基有聚集在一起形成模块的倾向,这样的模块被定义为热区。热区对揭示生物体的生命活动起着重要的作用,因此,如何有效而精确地对热区进行预测,是一个重要的研究方向。作者结合热区空间密度普遍大于非热区空间密度的特性,先采用聚类算法得到簇集,而后利用相关计算模型得到的结合自由能值过滤掉簇中非热点残基及某些不符合条件的簇。最后,使用社区探测技术处理过滤后的簇集,从而得到最终的预测热区。实验结果显示该热区预测方法具有较好的预测效果。
- 叶静张晓龙
- 关键词：蛋白质相互作用热区密度聚类
