应用型人才创新能力培养

以食品科学与工程专业应用型人才创新能力培养为例，结合用人单位对应用型人才基本要求，重点论述了加强学生创新能力培养的措施。提出转变教育观念，树立创新教育思想，在教学计划中突出创新能力的培养，建立新型教学观，把传授知识与培养能力有机地结合起来，重视毕业设计(论)质量等措施，才能培养出社会需要的合格的应用型专业人才。     

突破传统建构实验教学新模式

本文分析了实验教学中常见的问题。运用建构主义学习理论，结合本院实验教学实际，强调了破除陈旧的传统教育思想和树立以学生为中心教育理念的重要性，从优化实验课程设置，更新实验教学内容，改革实验教学方法，应用先进教育手段，优化实验室资源配置等方面来建构新型实验教学模式。     

一种改进的深度卷积神经网络的精细图像分类

精细图像分类不同于传统的图像分类,由于精细图像自身的类间相似性和类内差异性,传统的基于手工特征和局部特征组合方法已经很难完整地表达精细图像的特征,因此提出了一种基于改进的深度卷积神经网络模型.由于深度卷积神经网络结构参数和神经元数量巨大,训练模型困难,所以采用高斯分布对前6层参数初始化,其中激活函数采用校正之后的Relus-Softplus函数,在花卉图像数据库OXford-102 flowers中TOP1准确率达到85.75%,TOP3准确率达到了94.50%.实验结果表明:该模型在中等规模数据集上比传统方法优势明显,且比未改进的CNN模型识别率高.     

基于改进MMI的HMM训练算法及其在面部表情识别中的应用

提出一种改进的最大互信息(MMI)准则函数并把它应用于隐马尔可夫模型(HMM)的参数估计,重新推导了HMM的迭代公式. 该准则函数相对于原来准则函数定义更为合理,能有效利用训练样本集中的鉴别信息,使得训练数据得到充分利用,提高了HMM的性能. 把这种改进的HMM算法应用于面部表情识别,利用改进的光流算法提取面部表情特征向量序列,并利用改进HMM算法和BP神经网络构建了面部表情混合分类器. 实验结果表明了该方法能有效提高面部表情识别率,有效解决HMM参数估计问题.     

基于卷积神经网络的人脸年龄估计方法

针对年龄估计算法中使用单一标签编码方式的问题,提出一种基于高斯分布的标签分布取代原有的编码方式,通过这种方式,一张人脸图像不仅可以用于它本身年龄的学习,也可用于其相邻年龄的学习。设计一种与之相适应的卷积神经网络,通过标签的概率分布与输出的类别概率之间的K-L距离对网络进行训练,网络结构较小,所需训练时间更短,即使在训练图片数量有限的情况下依然能保证较好的准确率。     

基于矩阵填充的肿瘤基因表达谱数据缺失点估计

为解决肿瘤基因表达谱数据后续研究需要完整数据矩阵的问题,针对包含缺失点的数据集。提出基于矩阵填充(matrix completion)与模糊C均值(fuzzy c-means algorithm,FCM)相结合的缺失点估计方法(FCM_MC)。该方法充分利用肿瘤基因表达谱数据的冗余信息,通过模糊C均值聚类得到具有良好的低秩特性的基因语义片段,再利用矩阵填充方法分别对每个语义片段进行缺失点的重建。在不同数据集上进行实验,与传统缺失点估计算法比较。实验表明FCM_MC算法在缺失数据估计准确度和类结构保持度上效果得到有效提升,同时运行效率较高。     

基于k-邻域相关性的多标签分类

多标签分类是指数据可以同属于多个类的分类问题,其数据特征和标签间相关性对分类结果存在影响。因此,提出一种融合前述两种因素的多标签分类算法。将数据用核函数进行特征映射,根据训练数据的k-邻域计算得到每个标签的最大后验概率;并将其加入到对应的数据特征中。用加入最大后验概率的数据特征训练分类器。通过在经典的yeast、scene和emotion数据库上实验,证明了算法的有效性。