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利用图像类标信息的自调式字典学习方法被引量：1: 2015年; 字典学习是图像分类的关键研究问题之一.现有的字典学习方法大都假设所有训练样本同等重要.实际上,训练样本由于样本之间关联性作为一种"隐藏属性"是未知的,因此,训练样本的学习顺序也与学习效果密切相关.提出一种将自调学习机制融合于字典更新过程的新型字典学习方法,在字典学习中,学习的过程并不是一次处理所有训练样例,而是从简单的训练样例学起,通过迭代逐步扩展至整个训练数据集.针对自调式过程是一种无监督式的学习这一特点,融合类标机制,利用图像类标信息进行监督,得到一种更加高效的简单样本判别方法,从而提高学习过程中反复迭代的效率.在Caltech-101数据集上进行图像分类实验,并和其他几种字典学习算法进行了分析和比较,结果表明本文算法在字典表示以及分类效果上都取得了更好的效果.; 王喆正唐晔杨育彬; 关键词：字典学习

医学三维影像体数据阈值分割方法被引量：6: 2013年; 建立医学三维体数据阈值分割描述模型,把OSTU图像分割算法和梯度算子图像分割算法的思想应用于三维体数据,提出并实现了两种医学三维体数据阈值分割算法,并通过实验证明这两种算法获得了较好的分割效果。为进一步对体数据阈值分割算法的性能进行量化评价,定义了两个量化指标:分割准确度和分割平衡度,并通过实验给出了上述两种体数据阈值分割算法的性能评价指标。在给定体数据和标准分割的前提下,OSTU算法比梯度算子算法能取得更好的阈值分割效果。; 朱代辉林时苗杨育彬; 关键词：三维医学图像体数据医学图像处理

BP神经网络在估算模式非系统性预报误差中的应用被引量：7: 2015年; 基于数值天气预报误差在时间上的相依性,采用BP神经网络方法建立预测数值模式非系统性预报误差的模型,并利用2003-2007年T213模式分析场和24 h高度预报场资料验证了该模型的预测能力,结果表明:所建立的3层BP神经网络模型对未来24 h的非系统性预报误差有较好的预估能力,对大多数样本而言所估测的非系统性预报误差的分布特征和其真值较为一致。BP神经网络模型估测的非系统性预报误差可以在系统性预报误差订正的基础上进一步对预报做出修正,其订正效果好于仅进行系统性预报误差订正的效果。; 李虎超邵爱梅何邓新王越亚; 关键词：BP神经网络数值天气预报误差订正

基于人脸图像的年龄估计被引量：5: 2015年; 年龄是人固有的生物特征,随着年龄的变化,人脸特征也不断变化。近年来基于人脸图像的年龄估计方法的研究不断深入。基于人脸图像的年龄估计主要有两个阶段:特征提取和估计方法。针对以上两个阶段,分别提出相应的方法。在特征提取方面,为了更好地描述年龄变化,特别是针对未成年人,引入了方向梯度直方图(Histogram of Oriented Gradient,HOG)特征,并将其与局部二元模式(Local Binary Pattern,LBP)特征进行融合;在估计方法方面,提出了软双层估计模型,其采用由粗到细的策略。首先,在第一层将人脸分成"未成年人"与"成年人"两类;然后,在第二层通过在两类的边界设置重叠区域,分别对其建立年龄估计模型,以对第一层的错误分类进行补救。通过实验发现,融合的特征具有更强的年龄判别性,同时,软双层模型也进一步提高了年龄估计的准确度。; 林时苗毛晓蛟杨育彬; 关键词：年龄估计

SVD-En3DVar同化方法在一次飑线过程中的应用被引量：3: 2016年; 基于集合和奇异值分解的三维变分同化方法(SVD-En3DVar)对2009年6月14日江苏地区的一次飑线过程进行多普勒雷达资料同化预报数值试验,以检验该方法在这类尺度较小的强对流天气过程中的同化应用效果。同时,还讨论了SVD-En3DVar的分块局地化方案中水平半径对此次飑线过程同化效果的敏感性,并应用WRF 3DVar进行了平行对比试验。数值试验结果表明,应用SVD-En3DVar方法同化多普勒雷达资料后能够有效调整风场、比湿和位温等状态变量,同化预报结果对分块局地化方案中水平半径参数较为敏感,水平分块半径为50 km时对组合反射率的预报效果最好。SVD-En3DVar和WRF 3DVar两种同化方法同化雷达资料后都能够提高雷达组合回波的预报水平,但SVD-En3DVar方法的效果明显优于WRF 3DVar同化系统,对回波带位置及其向东南方向发展趋势的预报和观测回波较为一致。; 王越亚邵爱梅; 关键词：资料同化 WRF模式三维变分飑线

一种基于子空间学习的图像语义哈希索引方法被引量：8: 2014年; 随着数据量的不断增加,快速而准确的索引算法对信息检索而言变得十分重要.针对上述问题,提出了一种基于子空间学习的索引算法.首先,利用部分有标签的数据进行子空间学习,在学习过程中,为了保证语义相同的样本在索引后保持局部性,以样本近邻间的距离衡量类内聚合度;同时,为了保证不同语义的样本在索引后增强判别性,以不同语义样本中心之间的距离衡量类间离散度.通过放松限制,用类似线性判别分析的方法进行子空间学习,将子空间作为哈希函数的投影向量.利用学习到的投影向量进一步计算偏移量,得到哈希函数.分别在数据集MNIST和CIFAR-10上进行编码判别性实验和局部性保留实验,并与相关方法进行比较,得到了较好的效果.实验结果表明该方法是有效的.; 毛晓蛟杨育彬; 关键词：哈希函数子空间

基于LDA主题模型的社会网络链接预测被引量：2: 2014年; 针对传统社会网络链接预测方法忽视节点文本内容的问题,提出一种基于潜在狄利克雷分配(Latent Dirichlet Allocation,LDA)主题模型的协作演化链接预测算法。算法利用LDA模型,对节点的文本内容进行分析,提取出每个节点的主题分布向量,利用分布向量的点积来衡量节点文本的相似性;然后将节点文本内容相似性矩阵与节点邻接矩阵相加,在此基础上计算节点之间的相似性;最后选取相似性最高的k个节点作为预测结果。实验结果表明该算法在网络图稀疏的情况下有较好的效果。; 卢文羊徐佳一杨育彬; 关键词：社会网络链接预测网络演化主题模型

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教育部“新世纪优秀人才支持计划”(NCET-11-0213)