基于学生随身创新设备的时域信号基础实验

基于学生随身创新设备,软件和硬件相结合,设计与实现信号与系统课程的时域基础实验。将信号时域基础理论知识融入实验的动手实践中,在时域中观察及测试典型的信号,变简单验证性实验为复杂综合性实验,同时可克服传统实验室操作需要固定场所的缺陷,系统全面地掌握具体知识点和训练动手能力,有效提高理论教学和实验实践效果。     

基于联合损失函数的小规模数据人脸识别

小规模数据人脸识别的难点在于数据量少而变化多,直接用深度神经网络进行训练易出现过拟合现象.针对此问题,本文提出了基于联合损失函数的小规模数据人脸识别算法,即利用联合损失函数,在基于Softmax损失函数的大规模公开人脸数据集上得到的预训练模型上重新训练.该方法既能充分使用模型参数,也能够提高模型的特征表征能力.除此之外,本文中还使用了传统特征后处理方法进行对比评估,证明了该方法在小规模人脸数据集上的有效性.实验表明,本文方法能大幅度提高模型在学校新生人脸数据集的检索精度.      

基于稳定性优化的三维装配补全方法

三维装配补全是一项重要的交互式装配任务，对于一个半成品装配体，机器人需要明确其缺失部件，从候选部件中挑选正确部件，计算准确的拼装位姿，最后将半成品补全.稳定性是椅子、桌子等实际装配体设计的首要原则，也是三维装配补全的重要目标，现有的装配补全工作多根据部件的几何关系来优化装配补全过程，没有考虑补全后装配体的稳定性，导致补全结果的正确率不高，难以满足机器人实际装配的需求.针对上述问题，提出一种基于稳定性优化的三维装配补全方法（Finishing the Incomplete 3D Assembly with Transformer,StableFiT），定义了一种装配体稳定性验证方法 .基于NVIDIA Isaac Sim仿真平台训练了一个装配体稳定性判别器，并基于稳定性判别器提供的稳定性反馈，优化了三维装配体的补全.在PartNet数据集上开展实验验证，结果表明StableFiT能够有效提升补全的装配体的正确性和稳定性.     

多标记学习的嵌入式特征选择

维数约减是数据挖掘领域的关键技术.传统的降维方法主要解决单标记学习问题.由于多标记学习问题的复杂性,多标记降维方法很少.直接应用未监督的降维方法到多标记学习中,忽略了类标信息.而通过分解多标记问题为单标记问题,应用现有的有监督降维方法到多标记学习中,忽略了类标间的关系.现有的多标记有监督的降维方法是基于依赖最大化的维数约简(multi-label dimensionalityreduction via depen dence maximization,MDDM),它是一种特征抽取的方法.目前还没有多标记的特征选择方法.因为在多标记学习中如何评估特征,是一个很有挑战性的问题.本文提出一个嵌入式的特征选择方法MEFS(multi-label embedded feature selection),其中采用预报风险准则作为特征的评价准则.在公开评测的yahoo网页分类数据集上进行了两个实验:(1)分析多标记学习的性能指标对特征评估的影响;(2)比较MEFS与MDDM,PCA(主成份分析),LPP(局部保留投影)的降维效果,实验显示MEFS的性能优于新近提出的MDDM等一些流行的多标记降维方法.