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厦门大学信息科学与技术学院福建省仿脑智能系统重点实验室: 作品数：12 被引量：41H指数：4; 相关作者：谢立东杨肖方赵建强唐超张月更多>>; 相关机构：华侨大学计算机科学与技术学院集美大学理学院更多>>; 发文基金：国家自然科学基金福建省自然科学基金厦门市科技计划项目更多>>; 相关领域：自动化与计算机技术理学环境科学与工程天文地球更多>>

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一种改进的不动点存在唯一性定理被引量：1: 2014年; 非线性方程求根的问题可转化为求不动点的问题,后者常采用迭代法求解.不动点存在唯一性判定定理是其重要定理.通常的不动点存在唯一性判定定理基于Banach不动点定理,需要判定迭代函数是否具备两个条件:映内条件和压缩条件.指出对于非线性方程求根的问题,映内条件可用边界条件代替,并提出改进的不动点存在唯一性判定定理.改进的定理用边界条件取代了映内条件,从而不必考虑迭代函数在整个区间上的情形,而仅需考虑其在区间边界上的函数值,因此更便于应用,且适用范围更广.; 施明辉江敏晁飞周昌乐; 关键词：不动点定理迭代法存在唯一性

基于部分连接神经网络的场景识别: 2010年; 目前基于图像的场景识别的方法都依赖于对图像特征的选取及特征数目的精简.提出了一种基于部分连接演化神经网络模型来进行图像场景识别的新方法:不对图像进行特征提取,而是将待识别图像的每个像素都作为神经网络的输入.为了克服新方法由于大量神经元引起的模型训练时间过长问题,将基于C语言计算架构的演化神经网络模型创造性地移植到基于图形处理器(GPU)的通用并行计算构架(CUDA),神经网络的演化训练速度提高200倍以上.在实验中,尽管输入的图像大小达到300×400像素(120 000个输入神经元),但CUDA的部分连接演化神经网络对场景图像有较强的识别能力,对亮度、缩放、旋转等变化也有较好的鲁棒性.; 张月潘伟陈晓熹; 关键词：CUDA

一种具有自适应迁移能力的多粒子群协同优化算法被引量：4: 2010年; 基于群熵的概念提出了一种具有自适应迁移能力的多种群PSO算法.对2个著名的基准函数进行测试,结果表明:与经典PSO和多种群协同PSO等算法相比,新算法能更有效地控制粒子群的多样性,从而提高了算法的收敛精度,改善了算法的优化性能.; 蔡国榕陈水利李绍滋吴云东; 关键词：粒子群优化迁移算子种群熵

基于本征维数和置信度的行为序列分割: 2013年; 人机交互研究领域中行为分析与识别是当前研究的一个热点,行为序列分割是行为分析与识别的基础.鉴于强度摄像机视频在进行行为分割时对光线、视角变化过于敏感,提出了一种由深度视频提取的骨架信息,基于本征维数与置信度二次判断的无监督行为序列分割算法.首先,通过Kinect跟踪人体20个骨骼关节点数据,获得视频中人的姿态,通过提取关节点极坐标位置信息来描述行为特征;然后通过奇异值分解(sigular value decomposition,SVD)估计行为序列的本征维数,确定数据对应的低维流形,通过检测特征数据在该流形上投影误差的突变来找到分割帧,并对分割出来的行为序列进行类别标记.每找到一个分割帧就对当前标记类包含样本和当前标记类的前一类包含样本进行基于置信度的二次判断,找到前一类最优分割帧并初始化继续分割.最后采用随机森林模型对分割结果进行识别验证.实验结果表明采用本文算法可以明确分割出代表不同模式的行为片段.; 熊心雨潘伟唐超; 关键词：本征维数置信度

基于多结构估计的建筑物激光雷达点云特征线提取算法被引量：9: 2015年; 建筑物激光雷达(light detection and ranging,LiDAR)点云特征线对于多视角点云配准、建筑物对称性检测、建筑物三维重建等应用具有十分重要的意义.由于LiDAR点云具有数据量庞大的特点,传统的算法难以实现建筑物特征线的快速提取.针对这个问题,提出一种基于多结构鲁棒估计的建筑物特征线提取算法,该算法利用历史模型信息进行条件采样,并通过迭代搜索符合所有特征线性质的模型.根据建筑物LiDAR数据的实验结果表明,该方法与传统的RANSAC(random sample consensus)、MLESAC(maximum likelihood estimation sample consensus)等算法相比,避免了无效、重复的特征线采样过程,在相同时间内可获取更多的直线内点,从而有效提高了建筑物特征线的提取效率.; 江静蔡国榕陈水利李绍滋吴云东; 关键词：相似函数

多信息融合中文关系抽取技术研究被引量：2: 2011年; 实体关系抽取是信息抽取的重要组成部分.描述了一种融合多信息的实体语义关系抽取方法,充分利用中文的各种特征和信息来提高关系抽取的性能.该方法主要结合特征向量和树核函数两种方法;特征向量表示了文本的语言信息,树核方法表示了文本的结构化信息.并且在2005年的自主内容抽取(automatic content extraction,ACE)基准语料上进行关系检测和6个关系大类抽取的实验.实验结果表明,该方法能识别出大部分的非关系实例,各种关系类型识别的精确率和召回率也有一定提高.; 林如琦陈锦秀杨肖方许红磊; 关键词：关系抽取树核函数

基于特征自动选择方法的汉语隐喻计算被引量：1: 2016年; 汉语隐喻计算是中文信息处理中的棘手难题之一.已有的隐喻识别研究多以人工方式分析和抽取隐喻特征,存在着主观性强、难以扩充的缺点,并且对于专业背景知识要求比较严格.本文基于大规模语料库的机器学习,利用最大熵分类模型,提出了一种最优特征模板自动抽取的隐喻识别算法,讨论了3种不同层次的特征模板,既包含了经典的简单特征,又将跨多个词的远距离上下文信息,以及描述语义信息的词语相似性引入特征模板进行考察.实验结果表明,该算法提高了隐喻识别准确率,是一种对于汉语隐喻计算行之有效的机器学习方法.; 曾华琳周昌乐陈毅东史晓东

一种基于深度学习的人体交互行为分层识别方法被引量：4: 2016年; 本文把人体交互行为分解为由简单到复杂的4个层次:姿态、原子动作、复杂动作和交互行为,并提出了一种分层渐进的人体交互行为识别方法.该方法共有3层:第1层通过训练栈式降噪自编码神经网络把原始视频中的人体行为识别为姿态序列;第2层构建原子动作的隐马尔科夫模型(hidden Markov model,HMM),并利用估值定界法识别第1层输出的姿态序列中包含的原子动作;第3层以第2层输出的原子动作序列为输入,采用基于上下文无关文法(contextfree grammar,CFG)的描述方法识别原子动作序列中的复杂动作和交互行为.实验结果表明,该方法能有效地识别人体交互行为.; 尹坤阳潘伟谢立东徐素霞; 关键词：人体行为识别

短期禅修效果的脑电图多尺度排列熵分析被引量：1: 2016年; 立足于短期禅修的实践,运用脑电图(EEG)检测手段,采用多尺度排列熵的方法,同期对照实验组和控制组脑电活动的差异,从神经科学的角度对短期禅修的效果进行了研究.通过分析θ节律和α节律在禅修前后的变化,发现θ节律的排列熵在禅修后呈减小趋势,而α节律的排列熵则呈增大趋势,表明短期禅修提升了脑神经元电活动的同步化现象,从而有助于禅修人员的精神放松、注意力的提升以及焦虑的释放.; 赵建强周昌乐; 关键词：Θ节律 Α节律

基于半监督的中文关系类型发现: 2012年; 本文介绍了利用半监督学习方法自动发现标注语料中丢失的关系类型。针对候选关系样例,我们采用混合模型来表示,即利用关系类型的语言信息和结构化信息来表示一个关系样例。我们利用半监督学习算法Bootstrapping和标签传播算法标注语料中已存在关系类型的样例。对于剩下的关系样例,我们采用聚类的方法,得到的结果对应到标注语料中丢失的关系类型。本实验的实验数据是ACE2005中文语料,实验表明我们的模型取得了良好的效果。; 杨肖方陈锦秀张加臻; 关键词：关系抽取半监督学习

厦门大学信息科学与技术学院福建省仿脑智能系统重点实验室

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