国家重点基础研究发展计划(2013CB329402)
- 作品数：38 被引量：686H指数：11
- 相关作者：焦李成刘芳杨淑媛王爽陈博更多>>
- 相关机构：西安电子科技大学教育部西安理工大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金国家重点基础研究发展计划高等学校学科创新引智计划更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信更多>>
- 神经网络七十年:回顾与展望被引量：364
- 2016年
- 作为联接主义智能实现的典范,神经网络采用广泛互联的结构与有效的学习机制来模拟人脑信息处理的过程,是人工智能发展中的重要方法,也是当前类脑智能研究中的有效工具.在七十年的发展历程中,神经网络曾历经质疑、批判与冷落,同时也几度繁荣并取得了许多瞩目的成就.从20世纪40年代的M-P神经元和Hebb学习规则,到50年代的Hodykin-Huxley方程、感知器模型与自适应滤波器,再到60年代的自组织映射网络、神经认知机、自适应共振网络,许多神经计算模型都发展成为信号处理、计算机视觉、自然语言处理与优化计算等领域的经典方法,为该领域带来了里程碑式的影响.目前,模拟人脑复杂的层次化认知特点的深度学习已经成为类脑智能中的一个重要研究方向.通过增加网络层数所构造的"深层神经网络"使机器能够获得"抽象概念"能力,在诸多领域都取得了巨大的成功,又掀起了神经网络研究的一个新高潮.文中回顾了神经网络的发展历程,综述了其当前研究进展以及存在的问题,展望了未来神经网络的发展方向.
- 焦李成杨淑媛刘芳王士刚冯志玺
- 关键词：神经网络大数据并行计算
- 基于合作模型的协同免疫多目标优化算法被引量：9
- 2014年
- 本文针对多目标优化问题Pareto最优解集合(PS)的分布特点,构造了一种基于新的子任务划分方法的合作型协同进化模型,并将该模型引入人工免疫系统中,提出了一种基于合作模型的协同免疫多目标优化算法(A Cooperative Immune Coevolutionary Algorithm for Multiobjective Optimization,CICAMO).CICAMO算法运用Tchebycheff分解方法进行子种群划分,然后对各个子种群建立线性概率统计模型分段逼近整个PS,在抗体繁殖上结合了克隆选择和模型采样两种方式.实验结果表明,CICAMO算法在求解质量和收敛速度上均表现良好,尤其对于决策变量非线性相关的多目标优化问题,性能尤为突出.
- 戚玉涛刘芳任元刘静乐焦李成
- 关键词：多目标优化人工免疫算法协同进化
- 基于小波融合和PCA-核模糊聚类的遥感图像变化检测被引量：26
- 2015年
- 本文提出了一种变化检测方法以提高算法的鲁棒性、检测精度以及抗噪性.首先对差值法构造的差异图和比值法构造的差异图进行小波融合.然后将融合图像分成互不重叠的小块,并用主成分分析得到图像块的正交基.通过将融合图像中每个像素的邻域小块映射到正交基上使得每个像素用一个特征向量来表示.最后用基于核的模糊C均值对特征向量进行聚类.实验结果显示与使用单一类型差异图的聚类方法相比,本方法由于采用了图像融合的策略而增强了鲁棒性,且由于采用了核模糊聚类,进一步提高了变化检测精度.此外由于使用了特征提取的技术,本方法具有一定的抗噪性能.
- 慕彩红霍利利刘逸刘若辰焦李成
- 关键词：遥感图像变化检测特征提取核模糊聚类小波融合
- 基于矩阵对数累积量的极化合成孔径雷达数据去噪方法被引量：3
- 2014年
- 噪声抑制是极化合成孔径雷达(PolSAR)数据处理中的重要步骤,首次将矩阵的对数累积量应用于PolSAR去噪当中,由数据点的子视数据集计算滤波系数并结合非局部方法的思想实现了PolSAR的斑点噪声抑制。所用方法基于非局部策略选取同质区域,然后利用相干矩阵对数累积量计算得到的滤波系数进行加权滤波。该方法的优点在于同质区域选取和滤波系数的计算均是针对相干矩阵进行的,相对于仅使用主对角线上的元素或SPAN图像,其对极化数据的处理更具合理性。与其他PolSAR去噪算法的对比实验结果表明,该方法在有效平滑同质区域的同时,能够更好地保留地物结构、细节以及纹理信息,并能更好地保持数据的极化相关性。
- 刘坤马文萍刘红英王爽
- 关键词：极化合成孔径雷达相干斑噪声抑制梅林变换
- 基于子种群保留的可逆电路合成混合算法被引量：1
- 2015年
- 为了进一步降低4bit以上中小规模可逆逻辑电路的量子代价,提出一种基于子种群保留的变长染色体编码混合算法.该算法在已有变长染色体编码混合算法的基础上,将子种群保留策略用于变长编码种群的进化,以保持种群多样性,避免陷入局部最优解;定义了变长编码染色体的近似度,以此作为种子提取和子种群划分的基础;提出了子种群重新启动策略和新的启发式子种群更新操作,克服变长编码种群进化过程中的遗传漂移,从而提高可行解率和解的质量.对4bit以上常用标准可逆函数测试结果表明该算法能大大降低合成可逆电路的量子代价.
- 王潇潇焦李成李阳阳
- 基于加权投票集成的极化SAR图像分类方法被引量：3
- 2015年
- 提出了一种新的基于加权投票准则集成的极化合成孔径雷达系统(PolSAR)图像分类方法.该方法采用加权投票集成的方法根据不同个体的学习结果进行合,并从而提高极化SAR图像的分类精度.首先,输入极化图像数据并获得所需要的特征作为特征集.再从图像的每一类中选取多组像素点组成多个训练样本子集;然后,基于不同的样本子集训练学习得到不同的分类器,并对像素点进行分类得到预测标记,再由这些预测标记计算得出相应的加权系数;最后,通过加权系数将预测标记合并起来得到最终的极化SAR分类结果.实验结果证明,所提出的算法在AIRSAR和Radarsat-2数据上取得了很好的分类结果.
- 陈博王爽焦李成
- 关键词：图像分类雷达极化极化SAR图像分类分类器集成
- 结构化压缩感知研究进展被引量：46
- 2013年
- 压缩感知(Compressive sensing,CS)是一种全新的信息采集与处理的理论框架.借助信号内在的稀疏性或可压缩性,可从小规模的线性、非自适应的测量中通过非线性优化的方法重构信号.结构化压缩感知是在传统压缩感知基础上形成的新的理论框架,旨在将与数据采集硬件及复杂信号模型相匹配的先验信息引入传统压缩感知,从而实现对更广泛类型的信号准确有效的重建.本文围绕压缩感知的三个基本问题,从结构化测量方法、结构化稀疏表示和结构化信号重构三个方面对结构化压缩感知的基本模型和关键技术进行详细的阐述,综述了结构化压缩感知的最新的研究成果,指出结构化压缩感知进一步研究的方向.
- 刘芳武娇杨淑媛焦李成
- 关键词：压缩感知信号重构
- 快速随机多核学习分类算法被引量：5
- 2016年
- 多核学习是整合多个子核在一个优化框架内,从而寻求到多个子核之间的一个最佳线性组合,而且多核学习可以获得比单核学习更好的分类性能.受极限学习思想的启发,提出了快速随机多核学习分类方法.当满足极限学习的理论框架时,可以在构造核的过程中,对参数随机赋值,构造一种随机核.可以缩减子核的规模,加快了多核学习的计算时间,并且节省了内存空间,使得多核学习可以处理更大规模的问题.另外,通过使用经验Rademacher复杂度来分析多核学习的一般性误差,从而获得比原有多核学习更高的分类精度.结果表明,与经典的快速多核学习算法相比,文中提供的算法计算更快,占用内存空间更小,分类精度更高.
- 孙涛冯婕
- 关键词：多核学习
- 稀疏认知学习、计算与识别的研究进展被引量：18
- 2016年
- 稀疏认知学习、计算与识别是近年来受到国际学术界广泛关注的学术前沿领域,这一新的学习、计算与识别范式将对机器学习、模式识别、计算智能以及大数据等领域的研究产生变革性的影响.为能更好地把握其发展规律,本文以生物视觉稀疏认知机理的研究进展为依据,通过对生物视觉稀疏认知机理的学习及建模,详细地评述了稀疏编码模型、结构化稀疏模型和层次化稀疏模型的研究进展,并阐释这3种模型之间的区别与联系;以及概述稀疏认知计算模型目标识别应用的研究状况,并举例给出了稀疏认知计算模型的具体成果;最后总结了这一新范式存在的一些问题及可进一步研究的方向,以期引起更多的研究同行对这一具有交叉性和发展性方向的关注.
- 焦李成赵进杨淑媛刘芳谢雯
- 关键词：视觉皮层人工智能
- 基于视觉显著性的分块自适应压缩感知算法被引量：7
- 2015年
- 针对SAR图像的压缩感知重建问题,在分块压缩感知框架的基础上,提出了基于视觉显著性的分块自适应压缩感知算法.在采样阶段,每个子块的采样率依据显著信息自适应的变化;在重建阶段,根据不同图像显著信息的差异,自适应地滤波.实验结果表明:该方法不仅重建结果的整体质量更优,视觉效果更好,而且在重建后的图像中能更好地保持边缘和目标等重要特征.
- 王蓉芳陈佳伟焦李成孙奕菲
- 关键词：视觉显著性自适应采样自适应滤波器图像重建
