适用于样本分布差异的迁移学习调制识别算法

针对大量有标签样本的数据驱动模型方法存在数据分布不完备问题,结合实际环境中通信信号样本差异大的特点,提出一种对抗域适应迁移算法.通过类判别器和域判别器对抗训练,使特征提取器能够提取到既具有类差异性又具有域不变性的特征.以无监督学习方式对目标域信号进行分类,以提升调制识别算法在实际环境中拟合存在分布差异数据集的自适应能力...     

基于迁移学习的小样本轴承故障诊断方法研究

针对实际应用中训练样本严重不足的问题,提出了一种改进迁移学习方法,将模型在源域上学习的故障诊断知识迁移至目标域,并将其用于小样本轴承故障诊断研究。采用全局均值池化层代替卷积神经网络中的全连接层进行分类输出,减少了网络的待训练参数量。采用预训练微调的迁移学习方法,使用数量充足的源域样本来训练网络,避免了数据不足导致的过拟合现象。将网络结构和参数迁移至目标域后,微调较深层的网络参数,使得网络适应目标域样本的数据分布。在凯斯西储大学轴承数据集和实验室轴承数据集上进行了迁移学习实验和轴承分类诊断,结果表明:在跨工况和跨型号的情况下,仅使用1%目标域训练集数据进行微调时,所使用的方法获得了92.25%的平均分类准确率。所提方法完成了小样本下的滚动轴承故障迁移诊断任务,对迁移学习理论在轴承故障诊断中的研究应用具有一定价值。     

基于迁移学习的卷积神经网络电网故障诊断

电网拓扑结构复杂、分支众多、潮流分布不平衡、故障样本较少且难以获取。为提高配电网的故障诊断准确性,提出将迁移学习的思想与卷积神经网络(convolutional neural networks, CNN)相结合,以此来解决目标域样本不足导致训练效果差的问题,同时利用主成分分析(principal component analysis, PCA)对时序数据进行降维,提升运行速率,形成配电网故障诊断方法。首先对PCA和CNN的结构特点进行分析;然后通过仿真模拟不同的故障条件,生成面向CNN的时序数据。再通过最大均值差异法(MMD)选择出最适合迁移的源域数据,建立源域故障识别的预训练模型。最后使用目标域数据,在预训练模型的基础上进行迁移微调训练,得到故障诊断模型。仿真结果表明,该方法能够在小样本的情况下迅速完成对故障类型的精准预测。     

基于增量非负矩阵分解的SAR目标识别

随着SAR数据的快速增长,传统的目标识别方法由于不具备增量学习的能力,导致计算代价逐渐增加,从而越来越无法满足实时信息处理的需求。在识别过程中关键的特征提取环节,非负矩阵分解能够获取目标基于部分的特征表示,已被成功应用于SAR目标识别领域。然而面对新增样本,采用非负矩阵分解描述SAR目标特征的过程中,会产生重复训练,从而大大降低了识别效率。本文提出基于增量非负矩阵分解的SAR目标识别方法,实现了基于非负矩阵分解的SAR目标特征表示的增量学习能力,从而大大降低计算代价。针对MSATR数据集的仿真试验结果表明,在保证识别率的基础上,本文提出的方法能够降低样本训练时间74.7%以上。因此该方法能够适应数据增加的现实需求,并能够为建立具有自主学习能力的SAR目标识别系统提供有效的技术支撑。     

基于多尺寸特征叠加的SAR舰船目标检测方法

针对SAR图像中舰船目标的检测问题,单纯基于深度学习的图像处理技术难以达到检测准确性和实时性要求.SAR图像中目标尺寸较小,且易受噪声、光斑干扰,传统方法难以提取精细特征并克服复杂条件下的背景干扰.针对以上问题,设计基于YOLOv3检测框架的端到端检测模型,借鉴了残差模块结构来避免网络退化问题.同时结合深层与浅层的不同尺寸特征图检测,使用目标基础特征提取网络参数来避免重复训练初始化过程.针对SAR图像中海上舰船成像小目标的特点改进优化了神经网络结构,实现SAR海面广域舰船目标识别分类算法,并对检测模型进行轻量化压缩处理.构建SAR图像舰船目标数据集并进行了多次目标检测识别分类实验,体现了提出的检测方法在复杂场景下有可靠的抗干扰能力和准确的目标检测识别性能.     

基于增量非负矩阵分解的合成孔径雷达目标识别

随着合成孔径雷达(SAR)数据的快速增长,传统的目标识别方法由于不具备增量学习的能力,导致计算代价逐渐增加,从而越来越无法满足实时信息处理的需求。在识别过程中关键的特征提取环节,非负矩阵分解能够获取目标基于部分的特征表示,已被成功应用于SAR目标识别领域。然而面对新增样本,采用非负矩阵分解描述SAR目标特征的过程中,会产生重复训练,从而大大降低了识别效率。提出基于增量非负矩阵分解的SAR目标识别方法,实现了基于非负矩阵分解的SAR目标特征表示的增量学习能力,从而大大降低计算代价。针对MSATR数据集的仿真试验结果表明,在保证识别率的基础上,提出的方法能够降低样本训练时间74.7%以上。因此该方法能够适应数据增加的现实需求,并能够为建立具有自主学习能力的SAR目标识别系统提供有效的技术支撑。     

跨模态域自适应SAR图像舰船检测与识别

针对合成孔径雷达(SAR)数据成像质量差和标注不足的问题,提出一种跨模态域自适应端到端的SAR图像舰船目标检测与识别方法．首先,针对SAR舰船检测中目标特征辨识度低和背景信息复杂度高的问题,设计了融合多尺度特征和局部上下文信息及背景抑制来改进兴趣区域变换网络(RoITransformer)的特征表达能力;然后,针对SAR数据属性标签标注困难及样本缺乏的问题,设计了域适应模块在全局和实例级别实现对齐特征,将属性知识从光学数据跨模态迁移到SAR数据上．自建了近岸区域高分辨率SAR舰船数据集(HRSSRD),结果表明：所提方法在HRSSRD上实现了88.5%的检测精度,在舰船检测和军民识别任务上具有良好的性能．     

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%。     

基于无监督迁移成分分析和深度信念网络的轴承故障诊断方法

针对轴承故障样本少导致识别精度低的问题,提出一种基于无监督迁移成分分析(unsupervised transfer component analysis,UTCA)和深度信念网络(deep belief network,DBN)的故障诊断方法。首先利用UTCA的核函数将不同工况样本特征映射到一个共享再生核Hilbert空间中,使得源域和目标域样本集更加相似,并通过最大均值偏差嵌入法(maximum mean discrepancy embedding,MMDE)判断能够迁移的源域数据,将源域样本迁移到目标域中,为深度学习提供充足的训练样本,解决了实际故障样本较少的问题;然后采用DBN模型对源域样本进行训练,再对映射后无标记的目标域样本进行故障诊断分析。利用不同工况下的滚动轴承实验数据进行算法验证,结果表明,与普通DBN、SVM、BPNN以及传统机器学习-UTCA融合方法相比,本文方法对滚动轴承故障的诊断精度更高。     

深度子领域迁移学习：一种细粒度主动迁移视角

迁移学习能以相关领域中的标注数据为基础，提升目标领域的学习效果。当领域间的数据分布差异很大时，会导致严重的负迁移问题。如何充分捕获源域和目标域之间的相似性，进一步挖掘更多有效信息，最终提高目标域的预测精度，是一个值得探索的问题。该文从细粒度主动迁移的视角，提出一种深度子领域迁移学习(Deep subdomain transfer learning, DSTL)算法，能迭代优化源域和目标域之间的相似性，提升模型预测性能。该文首先提出一种伪标签生成策略，对所有样本进行子领域的划分；制定中心+边缘的主动查询策略，获得关键代表性实例的真实标签；设计一种迭代分布优化策略，实现源域和目标域的子领域对齐，避免负迁移。将DSTL算法与传统迁移学习算法以及当前最新的深度迁移学习算法在主流的基准数据集上进行了测试。统计分析的结果表明，该文所提算法能实现性能的有效提升，扩大模型在实际应用中的适用范围。     

Markedness and its Interpretation in Language Use

Language markedness is a common phenomenon in languages, and is reflected from hearing, vision and sense, i.e. the variation in the three aspects such as phonology, morphology and semantics. This paper focuses on the interpretation of markedness in language use following the three perspectives, i.e. pragmatic interpretation, psychological interpretation and cognitive interpretation, with an aim to define the function of markedness.     

Features of Women's language

Language is a means of verbal communication. People use language to communicate with each other. In the society, no two speakers are exactly alike in the way of speaking. Some differences are due to age, gender, statue and personality. Above all, gender is one of the obvious reasons. The writer of this paper tries to describe the features of women＇s language from these perspectives： pronunciation, intonation, diction, subjects, grammar and discourse. From the discussion of the features of women＇s language, more attention should be paid to language use in social context. What＇s more, the linguistic phenomena in a speaking community can be understood more thoroughly.     

低渗透非均质砂岩油藏启动压力梯度研究

理论推导与室内实验相结合,建立了低渗透非均质砂岩油藏启动压力梯度确定方法。首先借助油藏流场与电场相似的原理,推导了非均质砂岩油藏启动压力梯度计算公式。其次基于稳定流实验方法,建立了非均质砂岩油藏启动压力梯度测试方法。结果表明:低渗透非均质砂岩油藏的启动压力梯度确定遵循两个等效原则。平面非均质油藏的启动压力梯度等于各级渗透率段的启动压力梯度关于长度的加权平均;纵向非均质油藏的启动压力梯度等于各渗透率层的启动压力梯度关于渗透率与渗流面积乘积的加权平均。研究成果可用于有效指导低渗透非均质砂岩油藏的合理井距确定,促进该类油藏的高效开发。     

On Tragic Consciousness In The Works By Ernest Hemingway

As an American modern novelist who were famous in the literary world, Hemingway was not a person who always followed the trend but a sharp observer. At the same time, he was a tragedy maestro, he paid great attention on existence, fate and end-result. The dramatis personae's tragedy of his works was an extreme limit by all means tragedy on the meaning of fearless challenge that failed. The beauty of tragedy was not produced on the destruction of life, but now this kind of value was in the impact activity. They performed for the reader about the tragedy on challenging for the limit and the death.     

Achieving Unusual States of Matter Under High Pressure

正The periodicity of the elements and the non-reactivity of the inner-shell electrons are two related principles of chemistry,rooted in the atomic shell structure.Within compounds,Group I elements,for example,invariably assume the+1 oxidation state,and their chemical properties differ completely from those of the p-block elements.These general rules govern our understanding of chemical structures and reactions.Using first principles calcula-     

Exchange-Correlation and Electronic Excitation Energies from Pairing Matrix Fluctuations

We have developed an adiabatic connection to formulate the ground-state exchange-correlation energy in terms of pairing matrix linear fluctuations.This formulation of the exchange-correlation energy opens a new channel for density functional approximations based on the many-body perturbation theory.We illustrate the potential of such approaches with an approximation based on the particle-particle Random Phase Approximation(pp-RPA).This re-     

Density Functional Theory for the Response of Periodic Systems to Electric Fields Based on the Vector Potential Approach

正The electronic and nuclear(structural/vibrational)response of 1D-3D nanoscale systems to electric fields gives rise to a host of optical,mechanical,spectral,etc.properties that are of high theoretical and applied interest.Due to the computational difficulty of treating such large systems it is convenient to model them as infinite and periodic(at least,in first approximation).The fundamental theoretical/computational problem in doing so is that     

On the Thermodynamic Limit for Responses to Static Electromagnetic Fields

For molecular systems,the quantum-mechanical treatment of their responses to static electromagnetic fields usually employs a scalar-potential treatment of the electric field and a vector-potential treatment of the magnetic field.Although the potential for each field separately is associated with the choice of an(unphysical)origin,the precise choice of the origin for the electrostatic field has little consequences for the results.This is different for the     

Call for Papers

<正>"The Journal of Shanghai Normal University:Mathematics"is published by Shanghai Normal University as regular issues of The Journal of Shanghai Normal University each year from 2014 in English.The editors-in-chief of the issues are professors Yuhao Cong and Maoan Han.The Journal of Shanghai Normal University was started in 1958 with     

Journal of Donghua University ( English Edition) Contents of Volume 31

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