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张楠: 作品数：11 被引量：33H指数：3; 供职机构：中国矿业大学计算机科学与技术学院更多>>; 发文基金：国家自然科学基金国家重点基础研究发展计划安徽省自然科学基金更多>>; 相关领域：自动化与计算机技术经济管理更多>>

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拉普拉斯多层极速学习机被引量：8: 2017年; 极速学习机不仅仅是有效的分类器,还能应用到半监督学习中.但是,半监督极速学习机和拉普拉斯光滑孪生支持向量机一样,是一种浅层学习算法.深度学习实现了复杂函数的逼近并缓解了以前多层神经网络算法的局部最小性问题,目前在机器学习领域中引起了广泛的关注.多层极速学习机(ML-ELM)是根据深度学习和极速学习机的思想提出的算法,通过堆叠极速学习机-自动编码器算法(ELM-AE)构建多层神经网络模型,不仅实现了复杂函数的逼近,并且训练过程中无需迭代,学习效率高.把流形正则化框架引入ML-ELM中,提出拉普拉斯多层极速学习机算法(Lap-ML-ELM).然而,ELM-AE不能很好地解决过拟合问题.针对这一问题,把权值不确定引入ELM-AE中,提出权值不确定极速学习机-自动编码器算法(WU-ELM-AE),可学习到更为鲁棒的特征.最后,在前面两种算法的基础上提出权值不确定拉普拉斯多层极速学习机算法(WUL-ML-ELM),它堆叠WU-ELM-AE构建深度模型,并用流形正则化框架求取输出权值.该算法在分类精度上有明显提高并且不需花费太多的时间.实验结果表明,Lap-ML-ELM与WUL-ML-ELM都是有效的半监督学习算法.; 丁世飞张楠史忠植; 关键词：极速学习机半监督学习流形正则化

受限玻尔兹曼机研究综述被引量：17: 2019年; 概率图模型是目前机器学习研究的热点,基于概率图模型构造的生成模型已广泛应用于图像和语音处理等领域。受限玻尔兹曼机(restricted Boltzmann machines,简称RBMs)是一种概率无向图,在建模数据分布方面有重要的研究价值,RBMs既可以结合卷积算子构造深度判别模型,为深度网络提供统计力学的理论支持,也可以结合有向图构建生成模型,提供具有多峰分布的先验信息。主要综述了以RBMs为基础的概率图模型的相关研究。首先介绍了基于RBMs的机器学习模型的基本概念和训练算法,并讨论了基于极大似然估计的各训练算法的联系,比较了各算法的log似然损失;其次,综述了RBMs模型最新的研究进展,包括在目标函数中引入对抗损失和W距离,并构造基于RBMs先验的变分自编码模型(variational autoencoders,简称VAEs)、基于对抗损失的RBMs模型,并讨论了各实值RBMs模型之间的联系和区别;最后,综述了以RBMs为基础的模型在深度学习中的应用,并讨论了神经网络和RBMs模型在研究中存在的问题及未来的研究方向。; 张健张健丁世飞杜鹏张楠张楠; 关键词：神经网络概率图模型

无约束手写数字识别研究: 该文主要讨论无约束、强噪声情况下脱机手写数字字符识别的一般方法.脱机手写数字识别是一个经典的模式识别问题,在银行、会计等行业的票据录入、海量数据输入方面有着重在的应用价值.同时,脱机手写数字识别也为很多新的理论提供了一个...; 张楠; 关键词：模式识别神经网络特征提取; 文献传递

基于自适应极速学习机的遥感图像目标识别: 2014年; 随着遥感技术的突飞猛进,遥感图像目标识别在军事方面以及民用方面都有重要的应用.但是在对遥感图像目标识别的过程中,由于遥感图像的高分辨率等客观条件限制,无法实现对目标实时和精确的识别.极速学习机具有很快的学习速度并且是一次完成的,在小样本学习的问题中得到了广泛的应用.可以先对遥感图像进行特征提取,然后用极速学习机的神经网络方法对遥感图像目标进行识别,这是解决问题的一种有效方法.本文首先在极速学习机的基础上针对极速学习机隐层神经元过多的问题进一步提出隐层神经元数目自动确定的自适应极速学习机的算法,然后介绍了遥感图像特征提取的方法,最后通过实验仿真验证自适应极速学习机算法在遥感图像目标识别上的准确性和实用性.; 张楠丁世飞许新征; 关键词：遥感图像极速学习机不变矩

一种基于可重构计算的汉字模糊匹配算法与硬件实现: 本文针对网络信息中，中文信息过滤的需要，设计并实现了一个基于可重构计算的硬件汉字模糊匹配系统。系统通过并行结构提高数据处理能力，利用FPGA的可重构特性保证了系统灵活性和可扩展性。在检测技术方面，我们采用基于动态规划的S...; 张楠; 关键词：信息过滤可重构计算; 文献传递

基于节点属性和信息价值的V-UKIR传播模型研究及仿真被引量：1: 2020年; 为更有效地在网络中进行广告信息推广和谣言控制,针对真实社交网络信息传播的特点,对信息传播机制进行了研究。首先,在传统SIR模型的基础上,将节点状态分为未知、阅读、感染、免疫状态。然后,考虑节点自身属性的差别和不同信息在不同社区中的价值,定义了自适应节点状态转移概率函数,建立了更加符合社交网络真实传播特点的V-UKIR模型。最终,通过不同信息传播过程对比,验证了该模型的有效性。同时,通过在不同模型下的实际传播对比,证明了该模型在新浪微博和Twitter上有较好的信息推广和谣言控制效果。; 张楠刘厚泉蒋乐乐; 关键词：社交网络广告推广谣言控制

基于长短期记忆网络的社区演化预测: 2020年; 现实生活中的网络通常是动态的,网络结构随着时间的推移而改变,检测社区演化可以深入了解网络的基本行为。针对动态社区演化预测问题,提出一种结合演化树和长短期记忆网络的社区演化预测方法,从动态网络中提取社区的多元特征,并使用长短期记忆网络对特征进行学习分类,最终预测社区下一时间段的变化情况。在两个真实数据集上进行了实验,实验结果证明该方法可以有效地预测社区演化行为,与其他方法相比具有较好的准确性。; 蒋乐乐刘厚泉张楠; 关键词：动态网络

结合滤波和深度玻尔兹曼机重构的指纹增强被引量：4: 2019年; 指纹图像增强,是自动指纹识别系统中的重要环节.为弥补传统指纹图像增强算法的缺陷,提出一种指纹图像增强算法.在指纹块质量分级机制和复合窗口策略下,指纹图像首先在频域被具有方向选择性的方向高斯带通滤波器滤波增强;随后,二值增强指纹中的误增强区域在空域被具有方向选择性的深度玻尔兹曼机(DBM)重构.提出的方法结合了传统指纹增强算法与深度学习算法的优点,拥有很强的容错能力,能够完成对低质量指纹图像的有效增强.为了验证提出算法的性能,在公开的指纹数据库 FVC2004 上进行了大量实验,实验结果表明,相比于传统的指纹增强算法,提出的方法具有很强的鲁棒性,对高质量和低质量指纹均有不俗的增强表现.; 卞维新丁世飞张楠张健张健; 关键词：指纹增强

一个概念聚合和文档资源分类的计算模型: 对文档资源的分类是知识管理研究领域的主要问题。从不同的认识出发，研究工作集中在如何对文档资源进行语义表述和统计度量两个方面。本文结合以上两种思路的特点，给出了一个对文档资源分类的新方法。本文从分析文档资内在的语义表述入手...; 张楠; 关键词：知识网格语义互联形式概念分析贝叶斯估计知识管理; 文献传递

基于噪声数据与干净数据的深度置信网络被引量：1: 2019年; 建立以受限玻尔兹曼机(restricted Boltzmann machine,简称RBM)为基石的深度网络模型,是深度学习研究的热点领域之一.Point-wise Gated受限玻尔兹曼机(point-wise gated RBM,简称pgRBM)是一种RBM的变种算法.该算法能够在含噪声的数据中自适应地找到数据中与分类有关的部分,从而实现较好的分类结果.假设一组数据中有噪声数据和干净数据,如何应用不含噪声的数据提升pgRBM的性能,是一个重要的研究问题.针对这一问题,首先,在传统的pgRBM基础上提出一种基于随机噪声数据与干净数据的Point-wise Gated受限玻尔兹曼机(pgRBM based on random noisy data and clean data,简称pgrncRBM)方法,其网络中与分类有关权值的初值是通过不含噪声的数据学习得到的,所以pgrncRBM在处理随机噪声数据时可以学习到更为“干净”的数据.在pgrncRBM中,与分类有关的数据与噪声都是使用RBM建模.如果噪声是图片,pgrncRBM就不能很好地去除噪声.Spike-and-Slab RBM(ssRBM)是一种处理实值数据的RBM变种模型,其定义两种不同类型的隐层用来学习实值数据的分布特性.因此,将ssRBM与pgRBM相结合,提出一种基于图像噪声数据与干净数据的Point-wise Gated受限玻尔兹曼机(pgRBM based on image noisy data and clean data,简称pgincRBM)方法.该方法使用ssRBM对噪声建模,其在处理图像噪声数据时可以学习到更为“干净”的数据.然后,通过堆叠pgrncRBM、pgincRBM和传统的RBM构建出深度网络模型,并探讨了权值不确定性方法在提出网络模型中的可行性.最后,在含噪声的手写数据集上进行MATLAB仿真实验.实验结果表明,pgrncRBM和pgincRBM都是有效的神经网络学习方法.; 张楠丁世飞张健赵星宇

张楠

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