基于CNN-BiLSTM的自动睡眠分期方法

针对目前睡眠分期存在的依赖人工特征提取、无法识别长时关联数据中的时序模式、模型对EEG时序数据分期不准确等问题，提出一种基于CNN-BiLSTM的自动睡眠分期方法.将原始数据通过改进MSMOTE算法进行过采样形成类平衡数据，再通过CNN表达其高级特征，并馈送至BiLSTM中挖掘各睡眠阶段间的依赖关系，实现睡眠数据分期特征的自动学习和睡眠周期判定.在Sleep-EDF公开数据集上的实验结果表明，CNN-BiLSTM模型的分类准确率为92.21%.同时引入改进的MSMOTE过采样技术缓解因数据不平衡所导致的少数类睡眠期判定不准确问题.在原始数据集类不平衡的情况下，实现了睡眠数据自动分期，有效提高了睡眠分期模型的准确率，具有一定的实用价值.      

基于精细复合多尺度熵与支持向量机的睡眠分期

提出将脑电信号与眼动信号的精细复合多尺度熵作为睡眠分期依据,利用多层次支持向量机的机器学习算法对睡眠进行自动分期.利用精细复合多尺度熵对睡眠信号进行特征提取,选用脑电以及眼电通道的信号,以保证输入特性的可靠性,并通过3层支持向量机实现了睡眠的自动分期.结果表明,分类器的输入参数可由熵值曲线的变化特征来确定.基于精细复合多尺度熵的多层次支持向量机算法的睡眠分期准确率达到85.3%,与已有的分类算法相比,所提出的算法更加均衡,且整体分类效果更佳.     

小样本域自适应的皮肤病临床影像识别方法

针对公开数据集训练所得模型无法直接应用于临床上不同设备的辅助诊断,而临床获取的数据又缺少足够人力进行标注的问题,提出了一种面向皮肤病临床影像识别的小样本域自适应方法。以ISIC皮肤病公开数据集作为标签已知的源域,以实际临床采集的数据作为待识别的目标域,通过医生对极少量临床数据进行标注,建立由卷积神经网络实现的特征提取器和分类器,构建小样本域自适应模型。引入最大相关熵准则来提高识别模型的精度和泛化能力,在每类只有少量带标签目标域样本的情况下,通过交替最大最小化条件熵,在提取区别性特征的同时减小不同域之间的分布差距,提高了分类器在新域上的准确率,实现了模型的跨域迁移。对所提方法在日光性角化病和脂溢性角化病分类问题上进行了实验验证,结果表明:相比于非域自适应方法,所提方法克服了不同采集设备造成的数据分布差异问题,取得了更高的识别准确率;相比于无监督域自适应方法,所提方法通过加入极少量标注的临床数据实现了域自适应,识别准确率为93.94%。     

采用小波变换和双向长短期记忆网络的脑电睡眠分期模型

针对睡眠生理信号采集难度大、睡眠分期精度低的问题,提出一种采用小波变换和双向长短期记忆网络的脑电睡眠分期模型。首先使用连续小波变换提取睡眠脑电的时频图;然后使用卷积神经网络从脑电信号的时频图中提取睡眠相关的脑电特征,作为单个睡眠片段的分期依据,再使用双向长短期记忆网络进一步提取睡眠片段之间的状态转换规则;最后利用深度学习方法建立特征、规则与睡眠阶段的映射,使用数据扩充和两步训练法训练模型,削弱数据不均衡的影响,完成连续片段的睡眠分期。采用SHHS公开数据库的5 793名被试者的睡眠脑电数据对该模型进行验证,实验结果表明,睡眠分期准确率达到85.82%,整体F1达到78.39,Kappa系数达到0.799,和现有方法相比性能明显提升。     

基于贝叶斯相关向量机的脑电睡眠分期

针对支持向量机(SVM)计算复杂度高和参数不易确定的局限性,提出一种基于稀疏贝叶斯相关向量机(RVM)的脑电数据睡眠分期方法.给出二分类RVM的参数推理和优化,并确定了二叉树多分类RVM模型.基于8例健康成年人的MIT/BIH睡眠脑电实测数据,根据已有的专家人工睡眠分期注释,首先提取清醒期和睡眠各期脑电数据的样本熵值作...     

基于样本熵的睡眠脑电分期

运用样本熵从波士顿Beth Israel睡眠脑电实验数据中提取睡眠特征值,对睡眠分期进行研究.针对脑电属于微弱非平稳随机信号、难于提取特征的特点,利用小波变换先有效地消除脑电信号中的噪声,再计算其样本熵用以表征睡眠各分期.计算结果表明,由清醒期到非快速眼动的Ⅳ期过程中,其样本熵值呈规律性逐渐变小,与该库中专家评定的结果相符.这说明经过小波消噪和样本熵处理的脑电信号能准确地反映睡眠各期的变化特征,比用近似熵表征睡眠分期更准确、运算速度更快,完全适用于非平稳随机信号的处理.     

基于优化损失函数的YOLOv2目标检测器

针对基于深度学习的单阶段目标检测器在训练过程中的样本不均衡问题,设计了一种新型的基于Softmax分类的动态调制交叉熵损失函数。此损失函数能够高效地降低训练过程中的易分负样本的损失权重,相应地提高困难样本的损失权重,从而可以使模型的整个训练过程变得高效。将基于Softmax分类的动态调制交叉熵损失函数代替标准的交叉熵损失函数用于YOLOv2训练中关于类别预测的损失计算,能够一定程度上提升YOLOv2的检测准确率。     

PNN在移动学习策略分类研究中的应用——以外语学习为例

测试了不同分布密度常数对于模型分类的影响,并与标准BP神经网络的分类结果进行对比.仿真结果表明,所建立的PNN模型的分类平均准确率为96.00%,标准BP网络模型的分类平均准确率为87.33%,PNN模型的分类准确率高、泛化能力强、模型建立过程简单且训练无须太多样本.验证了将PNN用于移动学习策略分类方案的可行性.     

基于图像去噪和图像生成的对抗样本检测方法

针对现有对抗样本检测方法存在检测准确率低和训练收敛速度慢等问题,提出一种基于图像去噪技术和图像生成技术实现的对抗样本检测方法.该检测方法将对抗样本检测问题转换为图像分类问题,无须事先得知被攻击模型的结构和参数,仅使用图像的语义信息和分类标签信息即可判定图像是否为对抗样本.首先,采用基于swin-transformer和vision-transformer实现的移动窗口式掩码自编码器去除图像中的对抗性噪声,还原图像的语义信息.然后,使用基于带有梯度惩罚的条件生成式对抗网络实现的图像生成部分根据图像分类标签信息生成图像.最后,将前两阶段输出的图像输入卷积神经网络进行分类,通过对比完成去噪的图像和生成图像的分类结果一致性判定检测图像是否为对抗样本.在MNIST、GTSRB和CIAFAR-10数据集上的实验结果表明,相比于传统检测方法,本文提出的对抗样本检测方法的平均检测准确率提高6%~36%,F1分数提高6%~37%,训练收敛耗时缩减27%~83%,存在一定优势.     

FrFT-Bark域特征提取与CNN残差收缩网络心音分类算法

为充分挖掘心音信号的生理、病理信息，提高心音自动分类的准确率，提出一种不依赖于分割和去噪的心音自动分类新算法.首先提取心音信号Bark域分数傅里叶变换的时频特征，然后将深度残差收缩网络引入卷积神经网络中构建新的分类模型，该模型能够自动去除与当前任务无关的特征信息，提高模型预测的准确率及稳定性.研究所用心音样本5 000例，其中1 000例用于测试.实验结果表明，提出算法的准确率、灵敏度、特异度分别为0.925、0.902、0.948,F1值为0.923.该方法整体性能较以往方法有明显提升，具有较强的鲁棒性和泛化能力，有望应用于先心病的临床筛查.     

一种基于S变换及样本熵组合特征的癫痫脑电信号分类方法

癫痫脑电信号的自动检测对癫痫的临床诊断与治疗具有重要意义。为了解决脑电信号采用单一特征识别率不高的问题,提出了一种基于S变换与样本熵组合的癫痫脑电信号自动识别方法。首先对原始信号进行S变换;然后对变换后脑电信号各节律的幅值分别求其波动指数,将其与原始信号计算得到的样本熵组合为特征向量;最后采用支持向量机进行癫痫脑电信号自动识别。实验结果表明:方法的分类准确率明显提高,准确率可达到98.94%。     

岩溶区灰岩溶蚀程度卷积神经网络识别及敏感性分析

为了解决岩溶区不同溶蚀程度灰岩合理、高效识别问题，以桂林七星区灰岩为研究对象，开展不同pH、不同循环次数的酸性干湿循环试验，构建不同溶蚀程度灰岩识别的卷积神经网络模型(CNN),分析不同pH值、不同循环次数对模型识别效果的影响，探讨样本数量、网络参数设置对模型影响的敏感性.研究表明，伴随酸液pH值的降低、干湿循环次数的增加，岩样表面溶蚀纹路及溶蚀产生的孔隙越明显，模型分类准确率越高；学习样本、预测样本数量较小时，准确率随着样本数量增加而增高，当学习样本、预测样本数量接近4∶1时，模型预测效果最佳，随后准确率随着样本数量增加而降低；模型对不同网络参数敏感性不同，学习率为0.1,迭代次数与样本更新数为50时，准确率最高.CNN模型预测准确率最高为97.6%,为岩溶区灰岩溶蚀程度有效识别提供一条新途径.     

基于深度学习的音乐情绪分类研究

为解决传统音乐情感分类特征单一，导致训练效果差的问题，提出了一种多模态注意力融合网络模型，首先将执行情感分类使用的歌词和音频分离，将上下文特征提取方法与分类器相结合，从而提高特征提取效率；其次通过注意机制融合多模态特征，从而加快模型训练效率及情感分类准确率；接着提出了一种自适应孤立森林噪声方法增强模型对不均衡样本的适应性，并在一定程度上缓解模型过拟合问题.最后，将模型与LSTM、GRU、BI-LSTM、BI-GRU等模型进行仿真比较，结果表明所提模型性能最优，情绪分类准确率可达96.46%.     

基于正态逆高斯和特征贡献度的睡眠分期实验研究

针对自动睡眠分期任务,提出了一种基于正态逆高斯和特征贡献度的睡眠分期实验框架.提取睡眠脑电信号特征,并对信号进行可调Q因子小波分解（TQWT）,针对TQWT子带提取正态逆高斯参数特征;基于SVM模型实现特征贡献度排序与筛选,针对高贡献度特征,比较多种分类器的分期结果并设计多分类器组合自动睡眠分期算法.采用PhysioBank的Sleep-EDF数据集进行验证,取得了89.88%的平均睡眠分期准确率,相较于单一分类器的分期准确率有较大提升,对睡眠障碍的临床诊断与研究具有较大价值.      

基于肌音信号的步态动作模式识别研究

通过采集腿部肌肉5个通道的肌音信号,利用3层决策树对跑步、上楼、下楼、走路、静止5种步态动作进行模式识别研究。在决策树的第1层和第2层,应用双阈值门限法识别静止和跑步两种步态模式,在第3层,提出基于步态信号的自适应不等长分割算法以及改进的模糊熵算法,利用线性分类器对走路、上楼、下楼进行分类识别。结果表明:双门限阈值法可有效地对静止和跑步进行识别,当采用改进的模糊熵特征时,对走路、上楼、下楼3种步态模式的分类准确率达到了94.87%;而当综合利用近似熵、样本熵和改进的模糊熵3种特征时,其分类准确率达到了98.76%。     

融合特征增强模块的小样本农业害虫识别

基于深度学习的图像识别技术在具体应用前必须先经过大量带标签样本的训练,然而在实际场景中目标域样本可能非常稀缺,小样本图像识别技术应运而生.为了提升小样本场景下的图像识别准确率,本文提出一个通用的两阶段训练模型以融合现行主流方法并增强其表现.首先,针对训练时不同害虫种类背景相似度过高的问题提出融合双注意力机制的特征加强模块;其次,针对小样本情况下预测可能产生的过拟合问题提出基于高斯分布的特征生成模块以提高泛化能力;最后,将三种典型小样本识别方法统一成两阶段训练模型以融入提出的方法.将该思路及改进首次应用于传统害虫分类数据集IP102,识别准确率可以在基准方法上取得2.11%到6.87%的提升.为了进一步验证本文方法的有效性,在小样本领域公开数据集Mini Imagenet也进行了相应的实验,提升效果同样显著.     

基于TF-IDF与word2vec的台词文本分类研究

为提高文本分类的准确性,针对健康节目台词文本各类别之间样本数量及各样本之间词数不平衡的特点,提出了一种基于word2vec均值算法及改进的词频-逆文本频率(TFIDF)算法的分类方法 .该方法通过引入信息熵及修正因子,缓解了数据不平衡对分类准确率及召回率造成的不良影响.实验结果表明:所提出的分类方法在准确率及召回率上与word2vec均值模型相比,分别提高7.3%及10.5%.     

引入Huber损失函数的睡眠脑电数据增强模型研究

针对目前睡眠脑电数据的标记仍以专家评判为主,导致数据标记不足,以及影响睡眠状态自动评估的不同阶段睡眠脑电数据类不平衡等问题,提出了一种基于生成式对抗网络（generative adversarial network,GAN）的数据增强模型,用以扩充不同睡眠阶段的脑电数据．通过引入Huber函数来改进辅助分类器生成式对抗网络（auxiliary classifier GAN,ACGAN）模型的损失函数,解决数据模糊等品质问题．该模型无须对数据进行特征提取,其生成和判别网络都采用一维卷积神经网络(one-dimensional convolutional neural network,1D-CNN),并以一维噪声和类别向量为生成器输入信号．分别采用手写体数字图像数据集与睡眠脑电数据集评估该模型的性能．将改进前的模型与其他损失函数模型进行了对比试验,结果表明改进模型的数据增强效果与睡眠分期效果,从可视化评估到定量评估均优于其他模型．研究结果以期为深度学习引入睡眠脑电分析中提供一种行之有效的方法．      

基于可逆网络的对抗样本防御算法的设计与研究

深度学习模型极容易受到对抗样本的攻击。为了提高模型的鲁棒性，提升相关技术在现实生活中应用的安全性，提出一种轻型可逆网络(lightweight reversible network, LRNet)用于有效去除对抗样本中的对抗扰动。首先，将哈尔小波变换与可逆网络相结合，获得更丰富的特征；其次，将特征通道分离，利用干净样本的高低频特征指导学习，从随机数中重采样替换高频信息去除对抗扰动；再次，提出特征分离模块，去除非鲁棒特征，提高分类准确率。结果表明：LRNet防御模型能显著提高防御准确率，其分类准确率在MNIST,CIFAR-10数据集上较防御模型ARN分别从91.62%和67.29%提升到97.65%和78.55%;模型的参数大小降低至0.48 MiB,是APE-GAN模型的20%;防御模型的迁移能力得到极大提高，为对抗样本的防御提供了一种新方法。     

二次样本筛选的高光谱图像分类研究

主动学习能够在有标记样本较少的分类任务中得到较好的分类结果,其中熵值装袋算法最为常用,其利用熵值来衡量样本的不确定性,但熵值并不能完全地代表样本的不确定度.针对这一问题,本文提出二次样本筛选的分类算法,通过超像素分割进行边缘区域样本筛选,选择出不确定度较高的样本.利用熵值装袋算法对区域筛选样本进行二次筛选,选择信息量较...