基于多目标优化策略的结构损伤识别智能算法

针对结构损伤识别问题, 提出一种基于多目标优化策略的结构损伤识别智能算法. 该算法利用极端学习机为损伤参数指标与每一阶频率建立非线性函数表达式, 先将结构的每一阶实际测量频率与函数表达式相减, 再把形成的每个表达式作为优化目标, 进而得到结构损伤识别的高维多目标优化模型. 为提高模型的求解精度, 提出了灰色多粒子群协同的多目标优化算法. 实验结果表明, 该方法能较好地处理结构损伤识别问题.     

基于跨域字典学习算法的人体行为识别

将一种跨域字典学习算法应用于人体行为识别中, 通过引入辅助域数据集, 与原始训练集（目标域）共同进行字典学习, 获得字典对, 进而得到动作类的稀疏编码, 有效扩充了训练集的类内多样性. 该算法为字典学习与训练分类相结合的学习框架, 可利用字典对学习过程中的重建误差进行分类. 实验在MATLAB仿真条件下进行, 将UCF YouTube数据集作为原始训练集, 将HMDB51数据集作为辅助域数据集, 选取两个数据集动作类别一致的7个动作, 根据提出的算法流程进行识别. 将该方法与其他两种人体行为识别算法进行对比. 结果表明, 该方法识别率显著提高, 证明了跨域字典学习算法在人体行为识别上的有效性.     

基于张量罚偏最小二乘的自动图像标注

如何有效地挖掘变量与标签之间的相互关系和处理高维数据是自动图像标注的两个具有挑战性的问题。以往的自动图像标注都是基于向量模式的学习算法,这样一方面产生高维数据,另一方面破坏了图像数据的高阶结构和内在相关性,导致信息丢失。向量模式下的罚偏最小二乘算法(penalized partial least square,PPLS)可以在获取变量和标签相关性的同时,进行维度约简。在PPLS的基础上,提出基于张量罚偏最小二乘算法(tensor-PPLS)。首先构造图像的张量数据形式,然后采用多线性主成分分析(MPCA)进行降维预处理,最后用tensor-PPLS进行图像标注。在图像标注的三个标准数据集上,提出的算法标注结果明显优于传统的基于向量模式的学习算法。     

基于三重注意力机制的新冠肺炎病灶分割模型

为了解决感染区域比正常组织对比度低的问题,提出了一种基于三重注意力机制(triple attention mechanism,TAM)的新冠肺炎(corona virus disease 2019,COVID 19)病灶分割模型——TM-Net,并将其应用于条件生成对抗网络.MultiConv模块可以自动提取肺部切片中...     

网络教学资源自组织构建方法探索

在互联网技术发展突飞猛进的当今社会,网络资源的应用已逐渐进入到了教学领域。在网络教学资源建设方面,国内的许多高校已经取得了长足的进步,然而问题也是显而易见的,比如资源缺乏针对性和实用性,资源更新缓慢等,致使师生的教学要求无法得到有效的满足,原因是一直以来教学资源的建设都是以教师为主导的。为此,我们将自组织理论引入到网络教学资源的构建当中,提出一种网络教学资源自组织构建方案,以期能够将教学资源匮乏的问题予以解决。     

带准备时间的任务单机学习效应排序问题

具有学习效应的任务的加工时间和带有准备时间的任务问题是排序论中的重要研究内容,它们对任务的完工时间有重要影响．研究了具有学习效应且带有准备时间的任务单机排序问题,其中学习效应指的是任务的实际加工时间是该已经排好的任务对数加工时间的递减函数,目标函数为最小化总完工时间．这个问题是NP-难问题．用分支定界法给出了此问题的最优解,为了提高分支定界法的运行效率,同时给出了一个启发式算法、几个优势性质和两个下界．计算结果表明分支定界法和启发式算法求解此问题非常有效．     

基于粒子群优化支持向量回归机的黄金价格预测模型

为了克服神经网络存在的收敛速度慢、容易陷入局部极值等缺点,提出基于粒子群优化支持向量机(PSO-SVM)的黄金价格预测方法,以影响黄金价格的美元走势、世界黄金储备、石油价格等因素为输入,黄金价格为输出.用粒子群优化算法选择合适的支持向量机参数,对支持向量回归机进行训练.应用训练完成的支持向量回归机预测下一年的黄金价格.结果证明,PSO-SVM的预测精度高于BP神经网络,PSO-SVM适用于黄金价格预测.     

基于不相关局部敏感鉴别分析的新生儿疼痛表情识别

针对新生儿疼痛表情识别中的特征提取问题,提出一种不相关局部敏感鉴别分析（Uncorrelated Locality Sensitive Discriminant Analysis,ULSDA）算法.首先,在局部敏感鉴别分析（LSDA）算法的基础上,通过附加投影向量正交性的约束条件,定义了ULSDA的目标函数;然后,推导出求解特征子空间正交投影向量的迭代公式;最后,将输入的高维图像数据投影到这个特征子空间,求出特征向量.ULSDA算法不仅继承了LSDA算法所具有的有监督、局部流形结构保持等特性,而且消除了LSDA算法所提取出的鉴别特征的相关性,从而增强了特征的鉴别能力,比LSDA算法具有更好的分类识别能力.在新生儿表情图像库上的疼痛表情识别实验结果表明,提出的ULSDA方法是有效可行的.当每类表情的训练样本图像为150幅时,采用ULSDA算法获得的平均识别率达到了82.07％,优于主成分分析（PCA）、线性鉴别分析（LDA）、局部敏感鉴别分析（LSDA）等特征提取方法.     

基于稀疏表示模型的SAR图像目标检测算法

针对合成孔径雷达（synthetic aperture radar,SAR）图像可视性差、目标区域小以及特征不明显等特性对目标检测造成的困难,将稀疏表示模型应用于SAR图像目标检测,提出一种基于稀疏表示模型的SAR图像目标检测算法。首先,利用K—SVD算法训练样本提取对样本最具描述能力的SIFT特征形成字典;其次,通过将进化机制和稀疏表示结合,逐步提取整幅图像中含有目标的图像块;最后,输出稀疏表示误差小于阈值的图像块的位置作为目标检测的结果。实验结果表明,与传统目标检测算法相比,该算法在检测率和运行效率方面均有一定的提高,取得了较好的效果。     

基于双空间特征提取的变压器故障诊断模型

为了提高基于油中溶解气体分析(dissolved gas analysis, DGA)的变压器故障诊断正确率,弥补单子空间特征提取的局限性,提出了基于双子空间特征提取的变压器故障分层诊断模型.首先,将DGA测试样本在一个子空间内进行特征提取后,为避免核函数及其参数的选择难题,以及利用多核支持向量机(multiple-kernel support vector machine, MKSVM)鲁棒性强和精度高的特点,采用MKSVM作为分类器对测试样本进行预测.依据预测结果将测试样本分为难分类和易分类样本,对易分类样本直接进行分类识别;对难分类样本则将该样本再次投影到另一子空间进行特征提取后,同样采用MKSVM作为分类器对难分类样本进行预测,综合两次预测结果进行分类识别,实现两分类MKSVM的双子空间特征提取算法.最后,根据故障特征,建立基于双子空间特征提取算法的变压器故障分层诊断模型.诊断实例表明,该模型具有较高的诊断正确率和推广能力.