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北京工业大学信息学部多媒体与智能软件技术北京市重点实验室: 作品数：18 被引量：77H指数：4; 相关机构：南阳师范学院软件学院大连理工大学电子信息与电气工程学部北京电子科技学院电子与通信工程系更多>>; 发文基金：国家自然科学基金北京市自然科学基金北京市科技计划项目更多>>; 相关领域：自动化与计算机技术生物学电子电信医药卫生更多>>

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基于鱼群算法的脑功能连接邻域粗糙集特征归约方法被引量：2: 2020年; 为了有效应对脑功能连接高维小样本性给分类模型构建带来的挑战,得到与脑疾病诊断相关的重要特征,提出基于鱼群算法的脑功能连接邻域粗糙集特征归约方法.该方法建立脑功能连接数据的邻域决策表;依据特征的依赖度将鱼个体初始化为候选的脑功能连接特征子集,并采用综合特征子集依赖度和特征子集长度的适应度函数对鱼个体进行评价;在种群优化过程中,执行觅食、聚集、追尾机制,以及交叉和迁徙2个新机制来不断搜索最优的特征子集.在3种脑疾病功能磁共振脑成像(fMRI)数据集上,将所提方法与多种已有的特征归约方法进行对比实验.结果表明,该方法是有效的脑功能连接特征归约方法,可以有效降低脑功能连接数据的维度,获得分类判别能力较强的脑功能连接特征.; 冀俊忠冀俊忠杨翠翠; 关键词：脑功能连接鱼群算法邻域粗糙集

基于影响函数的卷积神经网络围棋棋步预测方法被引量：1: 2019年; 为了提高基于卷积神经网络的围棋棋步预测准确率,提出一种基于影响函数生成棋局特征的围棋棋步预测方法.首先,使用影响函数计算出棋局的影响值分布;然后,按照设定的阈值将其划分为黑白双方的控制范围并生成特征图;最后,与棋子分布等其他特征一并用于卷积神经网络的训练.实验结果表明:与影响函数相结合能够提高围棋棋步预测的准确率,并提升围棋程序的对弈水平.; 冀俊忠张旗; 关键词：影响函数卷积神经网络

基于免疫克隆选择算法搜索GMM的脑岛功能划分被引量：2: 2017年; 为了得到更好的脑岛功能划分结构,加深人们对其功能组织性的理解,提出一种基于免疫克隆选择(ICS)算法搜索高斯混合模型(GMM)的脑岛功能划分方法(NICS-GMM).该方法基于功能磁共振成像(fMRI)数据,将GMM映射到抗体上;利用ICS算法搜索能够反映脑岛功能分布的GMM,并在搜索过程中融入具有抗噪能力的动态邻域信息,以提高其搜索质量;利用最优的GMM实现对脑岛的功能划分.在划分数为2~12的脑岛功能划分上,新方法搜得的GMM具有最高的似然分数,而且相应划分结果的轮廓系数也达到了最大值.真实脑岛fMRI数据上的实验结果表明,该方法不仅具有更强的全局搜索能力,还可以得到具有较高功能一致性与更强区域连续性的脑岛功能划分结构.; 赵学武赵学武姚垚

附加法向信息的三维网格预测编码: 2019年; 为提升三维网格的压缩性能,提出了一种网格法向与几何帧内-帧间预测编码方法.该方法充分利用法向数据内部分量间(帧内)及几何与法向数据间(帧间)的相关性,实现附加法向信息的三维网格压缩,有效保持解码后三维网格的几何特性.实验结果表明,提出的预测编码方法相比分别压缩三维网格法向与几何数据,能够显著提高附加法向信息三维网格的压缩效率.; 高原施云惠韩妍妍曾萍尹宝才; 关键词：帧内预测帧间预测

基于双通道卷积神经网络的文本情感分类算法被引量：15: 2018年; 针对现有深度学习方法在文本情感分类任务中特征提取能力方面的不足,提出基于扩展特征和动态池化的双通道卷积神经网络的文本情感分类算法.首先,结合情感词、词性、程度副词、否定词和标点符号等多种影响文本情感倾向的词语特征,形成一个扩展文本特征.然后,把词向量特征与扩展文本特征分别作为卷积神经网络的两个输入通道,采用动态k-max池化策略,提升模型提取特征的能力.在多个标准英文数据集上的文本情感分类实验表明,文中算法的分类性能不仅高于单通道卷积神经网络算法,而且相比一些代表性算法也具有一定的优势.; 申昌冀俊忠; 关键词：文本情感分类卷积神经网络双通道

深度聚类算法研究综述被引量：13: 2021年; 聚类分析是挖掘数据内在结构的关键技术,在大数据时代,人们面对的数据通常具有规模大、维度高、结构复杂等特点,直接应用传统聚类算法往往会失效.深度学习凭借层次化非线性映射能力使得大规模深度特征提取成为可能,因此基于深度学习的聚类(深度聚类)算法迅速成为无监督学习领域的研究热点.该文旨在对深度聚类的研究现状进行归纳和总结.首先,从神经网络结构、聚类损失和网络辅助损失3个角度介绍深度聚类的相关概念;然后,根据网络的结构特点对现有的深度聚类算法进行分类,并分别对每类方法的优势和劣势进行分析和阐述;最后,提出好的深度聚类算法应具备的三要素:模型的可扩展性、损失函数的鲁棒性和特征空间的平滑性,并从这3个方面分别阐述未来可能的研究方向.; 姬强孙艳丰胡永利尹宝才; 关键词：聚类神经网络结构

基于花授粉算法的蛋白质网络功能模块检测方法被引量：1: 2018年; 揭示未知蛋白质功能是后基因时代蛋白质组学中的核心内容之一,运用群集智能思想识别蛋白质相互作用网络(protein-protein interaction netw ork,PPIN)中的功能模块已经成为该领域的一个研究热点。提出一种基于花授粉算法(flow er pollination algorithm,FPA)的蛋白质相互作用网络功能模块检测方法(FPA for functional module detection in PPIN,FPA-FM D)。采用随机游走的方式对种群中的每个花粉进行编码,并利用花授粉算法特有的自花授粉和异花授粉机制优化种群,其中自花授粉采用重组策略和取优策略,异花授粉采用基于Levy机制的变异策略和基于差异度的自适应变异策略,4种策略分别从不同角度推进了种群的进化。在3个公共数据集上的仿真试验表明:与其他6种经典算法相比,本研究提出的算法的整体性能优良而且在F度量和准确度两项综合指标上具有绝对优势。; 吴红岩冀俊忠; 关键词：蛋白质相互作用网络自花授粉异花授粉

RGB-D双模态信息互补的语义分割网络被引量：1: 2023年; 为了充分融合RGB和深度信息以进一步提高语义分割精度,引入注意力机制实现了RGB与深度2个模态特征的互补融合.基于编码器-解码器框架,提出了RGB-D双模态信息互补的语义分割网络,编码器采用双分支结构分别提取RGB图像和深度图像的特征,解码器采用逐层跳跃连接的结构渐进地融合不同粒度的语义信息实现逐像素语义分类.编码器对2个分支学习到的低层特征,利用RGB-D信息互补模块进行互补融合.RGB-D信息互补模块包括Depth-guided Attention Module(Depth-AM)和RGB-guided Attention Module(RGB-AM)2种注意力.其中,Depth-AM将深度信息补充给RGB特征,解决由于光照变化引起的RGB特征不准确问题;RGB-AM将RGB信息补充给深度特征,解决由于缺乏物体的纹理信息而导致的深度特征不准确问题.在采用相同结构backbone的条件下,RGB-D双模态信息互补的语义分割网络与RDF-Net相比,在SUNRGB-D数据集上的平均交并比,像素精度和平均精度分别提升1.8%,0.5%和0.7%;在NYUv2数据集上的平均交并比,像素精度和平均精度分别提升1.8%,1.3%和1.9%.; 王立春顾娜娜信建佳王少帆

基于双分支多尺度注意力的手三维姿态估计: 2023年; 手部三维姿态估计旨在基于输入的二维手势图像预测手的三维关节点位置,其在虚拟现实、自然人机交互、自动驾驶等领域有广泛的应用前景.基于单张彩色图像的手姿态估计具有现实应用的普适性但也面临更大挑战.针对手部多关节复杂难建模问题,本文提出了基于双分支的手三维姿态估计框架.所提双分支网络结构的一个分支用于描述同一手指不同关节之间的物理连接关系,另一分支用于描述不同手指相同关节之间的对称运动关系,两种结构互补建模了手关节之间的复杂关联关系.对于每一分支,提出了基于多尺度注意力GUnet和改进语义图卷积的单分支手姿态估计方法,利用手关节的多尺度上下文信息和尺度间注意力提升姿态估计的准确性.本文在公开的STB和FreiHand数据集上进行了系列实验,实验结果表明本文所提方法优于现有的基于单张RGB图像的手姿态估计方法,平均关节误差相对基线方法分别降低了0.6 mm和0.8mm.; 马胜蕾李敬华孔德慧王立春王少帆尹宝才; 关键词：多尺度

基于双通道混合3D-2D RBM模型的手势识别被引量：2: 2019年; 为了挖掘基于视频的动态手势识别问题中手势的固有时空表示,提出一种3D-2D受限玻尔兹曼机(restricted Boltzmann machine,RBM)模型,以便建模手势视频数据的时空相关信息.特别地,为了更好地描述动态手势的时空特征,提出传统手工定义特征与3D-2D RBM结合的混合特征表示方法,该方法首先提取Canny-2D HOG表观特征以及光流-2D HOG运动特征,然后基于3D-2D RBM进一步学习动态手势潜在的高层时空语义特征,提升动态手势的特征描述力.融合手势外观判别和运动判别的双通道融合判别改进了单通道分类的能力.在公开的剑桥手势数据集上的实验验证了所提方法的有效性和优越性.; 李敬华淮华瑞孔德慧王立春孙艳丰; 关键词：梯度直方图光流动态手势识别

北京工业大学信息学部多媒体与智能软件技术北京市重点实验室

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