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高等学校学科创新引智计划(B07048)

作品数:19 被引量:177H指数:9
相关作者:焦李成刘芳杨淑媛林耀海戚玉涛更多>>
相关机构:西安电子科技大学西安理工大学福建农林大学更多>>
发文基金:国家自然科学基金高等学校学科创新引智计划长江学者和创新团队发展计划更多>>
相关领域:自动化与计算机技术电子电信更多>>

文献类型

  • 19篇中文期刊文章

领域

  • 15篇自动化与计算...
  • 4篇电子电信

主题

  • 6篇图像
  • 5篇优化算法
  • 4篇多目标
  • 4篇多目标优化
  • 4篇聚类
  • 4篇极化
  • 3篇多目标优化算...
  • 3篇遥感
  • 3篇遥感图像
  • 3篇正则
  • 3篇孔径雷达
  • 3篇雷达
  • 3篇合成孔径
  • 3篇合成孔径雷达
  • 2篇人工免疫
  • 2篇人工免疫算法
  • 2篇相干斑
  • 2篇免疫算法
  • 2篇免疫优化
  • 2篇免疫优化算法

机构

  • 19篇西安电子科技...
  • 2篇西安理工大学
  • 1篇福建农林大学
  • 1篇西北大学
  • 1篇教育部

作者

  • 14篇焦李成
  • 7篇刘芳
  • 3篇杨淑媛
  • 2篇戚玉涛
  • 2篇尚荣华
  • 2篇林耀海
  • 2篇马文萍
  • 2篇刘红英
  • 2篇胡朝旭
  • 2篇刘璐
  • 2篇刘坤
  • 1篇卢山
  • 1篇常伟远
  • 1篇王蓉芳
  • 1篇谢雪梅
  • 1篇马晶晶
  • 1篇万红林
  • 1篇余景景
  • 1篇石光明
  • 1篇王爽

传媒

  • 4篇电子学报
  • 3篇软件学报
  • 2篇计算机学报
  • 2篇华中科技大学...
  • 2篇兵工学报
  • 2篇西安电子科技...
  • 1篇电子与信息学...
  • 1篇自动化学报
  • 1篇测绘学报
  • 1篇控制与决策

年份

  • 1篇2022
  • 1篇2017
  • 3篇2016
  • 2篇2015
  • 3篇2014
  • 3篇2013
  • 4篇2012
  • 1篇2011
  • 1篇2010
19 条 记 录,以下是 1-10
排序方式:
嵌入标签语义的元特征再学习和重加权小样本目标检测
2022年
小样本目标检测(Few-Shot Object Detection,FSOD)中新类相对基类样本少,且新类和基类目标类别不同,导致FSOD方法存在学习到的新类特征判别性不强的问题.为了增强新类元特征的可分性,本文提出了一种嵌入标签语义的元特征再学习和重加权小样本目标检测方法.在小样本训练阶段,本文构建了一个词向量标签语义图产生模块.该产生模块引入标签语义信息生成了词向量标签语义图,用于建模基类和新类间的语义关联.同时,本文构建了一个标签语义嵌入模块.该嵌入模块融入基类和新类间的语义关联,对支持集样本的元特征进行再学习.该再学习过程能够将基类中与新类相关联的特征传递给新类,从而在只有少量新类样本的情况下学习到较好的新类元特征.通过端到端(End-to-End)的训练模型,本文方法增强了新类元特征的可分性,从而提升了新类目标的检测精度.在PASCAL VOC和COCO数据集上的对比和消融实验表明了本文方法的可行性与有效性.与FSODFR方法相比,在PASCAL VOC数据集上2-shot和5-shot下,我们方法的目标检测精度分别提高了2.2%和4.3%.
李鹏芳刘芳刘芳刘旭李玲玲焦李成刘旭
关键词:目标检测元学习
基于和谐管理理论的免疫信息网络优化算法
2013年
受经济管理学中"和谐管理"理论的思想启发,提出一种全新的免疫进化信息网络模型,即和谐进化信息网络(HEIN).在该模型中,将优化问题的求解看作是信息网络能量最大化的过程,通过"和则"与"谐则"二个规则集的有机结合来有效控制和管理进化过程,实现了比单纯模拟生物免疫响应或自然进化更加完备和高效的和谐进化.实验结果表明,所提出算法可更好地保持种群多样性,收敛速度快,求解精度高.
孙奕菲焦李成公茂果吴建设
关键词:免疫优化算法信息网络和谐管理理论组合优化
基于截断完全最小二乘法的生物发光断层成像
2010年
提出了一种基于截断完全最小二乘法(TTLS)的生物发光断层成像(BLT)重建算法,并在扩展广义交叉验证(GCV)的基础上,设计了一种用于确定最佳截断水平的混合广义交叉验证方案(HGCV).与现有的只考虑测量噪声的重建算法不同,这种TTLS结合HGCV的重建算法可将模型离散、解剖结构获取以及光学参数测定中的误差与表面测量误差同时处理,仿真及物理仿体实验验证了该算法的有效性和鲁棒性.
余景景刘芳焦李成贺小伟
关键词:医学图像图像重建正则化
基于子空间类标传播和正则判别分析的单标记图像人脸识别被引量:6
2014年
针对单标记图像人脸识别问题,该文提出一种基于子空间类标传播和正则判别分析的半监督维数约简方法。首先,基于子空间假设设计了一种类标传播方法,将类标信息传播到无类标样本上。然后,在传播得到的带类标数据集上使用正则判别分析对数据进行维数约简。最后,在低维空间使用最近邻方法对测试人脸完成识别。在3个公共人脸数据库CMU PIE,Extended Yale B和AR上的实验,验证了该方法的可行性和有效性。
殷飞焦李成杨淑媛
关键词:人脸识别
基于子视数据相关性的极化合成孔径雷达图像噪声抑制被引量:1
2015年
基于极化合成孔径雷达(Pol SAR)的子视数据相关性提出了一种新的非局部滤波器。非局部算法在一个较大的空域中搜寻待滤波元素所在图像块的相似图像块,并以基于它们的相似程度来对图像数据进行加权滤波。因而相似度计算在非局部滤波器里起到至关重要的作用。PolSAR图像子视数据之间的相关性包含有较对应的多视数据点之间更多的信息,这些信息有利于更加精准的计算非局部滤波器中相似度的估计。新提出的滤波器通过假设检验来估计两组子视数据集是否同质,并以此为依据估计图像块之间的相似性。通过对同质区域的加权滤波实现对Pol SAR数据的噪声抑制。对比实验证实了新提出的滤波器的有效性和优异性能。
刘坤马文萍刘红英
关键词:信息处理技术遥感图像极化合成孔径雷达相干斑非局部
多稀疏空间下的压缩感知图像重构被引量:16
2013年
提出了一种基于多稀疏特征空间的压缩感知图像恢复算法,将全变差最小化特征和分段自回归模型(PAR)残差系数的稀疏特征同时作为信号的联合稀疏特征约束,根据信号局部特性自适应地选取与图像特征相适应的特征空间,并建立了包含多项1范数和2范数混合优化的目标函数.为了求解该目标函数,采用了一种基于交替方向法的高效优化算法.实验证明,利用多空间稀疏特征的重构图像相比单个特征的重构图像,在客观质量和主观视觉效果上都有很大提升.对于图像信号在一定的采样率下,文中算法的峰值信噪比与全变差最小化方法和基于PAR残差系数稀疏算法的峰值信噪比相比,分别有7dB和1dB的提高.
王良君石光明李甫谢雪梅林耀海
关键词:压缩感知交替方向法
自适应动态控制种群规模的自然计算方法被引量:15
2012年
提出了一种种群规模自适应动态控制策略,实现了种群规模根据进化过程自适应的动态变化.该策略的实现不依赖于算法进化操作的具体步骤,因而适用于各种基于种群优化的自然计算方法.首先给出了动态控制策略的框架;然后,在此框架下,充分利用动态种群规模反馈的有用信息,提出了基于Logistic模型的增加/删除数目自适应变化的方法,设计了自适应地兼顾有效性和多样性的增加算子和基于多样性的删除算子.将该策略应用到两种不同的自然计算方法中,采用经典测试函数和新型CEC05测试函数验证其性能.实验结果均表明,结合了所提出的种群规模自适应动态控制策略的新算法,比原算法在求解精度和收敛速度上均有明显的提升.
王蓉芳焦李成刘芳杨淑媛
关键词:自然计算种群规模动态控制LOGISTIC模型
基于合作模型的协同免疫多目标优化算法被引量:9
2014年
本文针对多目标优化问题Pareto最优解集合(PS)的分布特点,构造了一种基于新的子任务划分方法的合作型协同进化模型,并将该模型引入人工免疫系统中,提出了一种基于合作模型的协同免疫多目标优化算法(A Cooperative Immune Coevolutionary Algorithm for Multiobjective Optimization,CICAMO).CICAMO算法运用Tchebycheff分解方法进行子种群划分,然后对各个子种群建立线性概率统计模型分段逼近整个PS,在抗体繁殖上结合了克隆选择和模型采样两种方式.实验结果表明,CICAMO算法在求解质量和收敛速度上均表现良好,尤其对于决策变量非线性相关的多目标优化问题,性能尤为突出.
戚玉涛刘芳任元刘静乐焦李成
关键词:多目标优化人工免疫算法协同进化
基于小波融合和PCA-核模糊聚类的遥感图像变化检测被引量:24
2015年
本文提出了一种变化检测方法以提高算法的鲁棒性、检测精度以及抗噪性.首先对差值法构造的差异图和比值法构造的差异图进行小波融合.然后将融合图像分成互不重叠的小块,并用主成分分析得到图像块的正交基.通过将融合图像中每个像素的邻域小块映射到正交基上使得每个像素用一个特征向量来表示.最后用基于核的模糊C均值对特征向量进行聚类.实验结果显示与使用单一类型差异图的聚类方法相比,本方法由于采用了图像融合的策略而增强了鲁棒性,且由于采用了核模糊聚类,进一步提高了变化检测精度.此外由于使用了特征提取的技术,本方法具有一定的抗噪性能.
慕彩红霍利利刘逸刘若辰焦李成
关键词:遥感图像变化检测特征提取核模糊聚类小波融合
采用联合域字典稀疏表示的极化SAR图像分类被引量:2
2016年
针对传统字典学习算法难以有效保持极化SAR图像的空间结构以及难以处理大规模数据的问题,提出了一种基于空域和极化域的联合域字典学习和稀疏表示的分类方法.该方法采用基于联合域流形距离的快速AP聚类进行字典学习.利用局部线性编码对极化SAR图像进行空域和极化域的联合域稀疏表示,充分利用了极化SAR数据集潜在的信息,有效保持极化SAR数据结构的同时降低了算法的时间复杂度.试验结果表明:所提算法适应性强,收敛速度快,能够提高极化SAR图像的分类精度.
刘璐刘帅焦李成靳少辉
关键词:极化SAR图像分类字典学习流形距离近邻传播聚类线性支持向量机
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