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潘杰: 作品数：32 被引量：81H指数：4; 供职机构：中国矿业大学更多>>; 发文基金：国家自然科学基金教育部“新世纪优秀人才支持计划”国家教育部博士点基金更多>>; 相关领域：自动化与计算机技术文化科学电气工程电子电信更多>>

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基于终身学习Agent的多源迁移算法研究: 终身学习Agent在智能优化、机器学习、模式识别与图像处理等领域面临路径寻优、文本分类、人脸识别、色彩增强与最优决策等一系列问题时，不可避免地会遭遇连续空间维数灾、目标训练样本匮乏获取代价高以及多次重复面临相似任务等情形...; 潘杰; 关键词：终身学习; 文献传递

一种基于语义纠错下生成对抗网络的零样本学习方法: 本发明公开了一种基于语义纠错下生成对抗网络的零样本学习方法，将语义纠错网络(SR)和WGAN结合起来，用修正后的语义特征和原始语义特征以及随机噪声去生成更高质量的特征，进而实现零样本学习分类问题。首先，预先训练一个语义纠...; 潘杰李赛男邹筱瑜; 文献传递

一种基于融合视觉信息的广义零样本图像分类方法: 本发明公开了一种基于融合视觉信息的广义零样本图像分类方法，该方法首先使用预训练特征提取器对图像特征信息进行提取，并针对特征信息添加相对位置编码及向量化。然后将特征向量输入特征融合嵌入模块，采用多层级架构对不同分辨率的视觉...; 潘杰潘强烽邹筱瑜

基于图知识迁移的蚁群算法参数选择被引量：3: 2011年; 同时考虑蚁群算法的所有运行参数,提出一种基于图知识迁移的蚁群算法参数选择方法.首先,将包含知识(蚁群算法的运行参数)的源任务映射到一个高维的迁移空间,并通过迁移权值连接不同的源任务,构造一个模型迁移图;然后,扩展模型迁移图使其包含目标任务,并利用图论的知识学习迁移函数;最后,通过最小二乘法自主地给目标任务分配一个优化的运行参数组合.机器人路径规划问题的仿真结果验证了该方法的智能性、快速性与合理性.; 王雪松潘杰程玉虎; 关键词：蚁群算法参数选择路径规划

一种矿山机电装备内置传感的通信方法: 本发明公开了一种矿山机电装备内置传感的通信方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)在机电装备的壳体上安装中继传输装置；(2)在机电设备内部安装用于检测机电设备内机构运行状态的内部传感器；(3)将内部传感器与中继传输装置之间...; 邹筱瑜王天翼谭超陈通唐子侯王忠宾孙国庆赵亦辉闫海峰刘新华潘杰司垒

基于特征平稳性检验与协整分析的矿用钻机卡钻状态监测方法: 本申请涉及一种基于特征平稳性检验与协整分析的矿用钻机卡钻状态监测方法。该方法包括：获取卡钻状态监测数据，包括振动加速度数据、钻进压力数据、钻进位移数据和旋转扭矩数据，对振动加速度数据进行时域特征及时频域特征提取，将钻进压...; 邹筱瑜罗丽佳潘杰赵迪斐王忠宾刘新华陈通陶鹏飞闫海峰康明霞李鑫司垒

基于相似度衡量的决策树自适应迁移被引量：9: 2013年; 如何解决迁移学习中的负迁移问题并合理把握迁移的时机与方法,是影响迁移学习广泛应用的关键点.针对这个问题,提出一种基于相似度衡量机制的决策树自适应迁移方法 (Self-adaptive transfer for decision trees based on a similarity metric,STDT).首先,根据源任务数据集是否允许访问,自适应地采用成分预测概率或路径预测概率对决策树间的相似性进行判定,其亲和系数作为量化衡量关联任务相似程度的依据.然后,根据多源判定条件确定是否采用多源集成迁移,并将相似度归一化后依次分配给待迁移源决策树作为迁移权值.最后,对源决策树进行集成迁移以辅助目标任务实现决策.基于UCI机器学习库的仿真结果说明,与多源迁移加权求和算法(Weighted sum rule,WSR)和MS-TrAdaBoost相比,STDT能够在保证决策精度的前提下实现更为快速的迁移.; 王雪松潘杰程玉虎曹戈; 关键词：决策树相似度

基于时间序列分解和保序回归的钻机主轴轴承健康状态评估方法: 本申请涉及一种基于时间序列分解和保序回归的钻机主轴轴承健康状态评估方法。该方法包括：获取轴承的监测数据，监测数据是径向安装在轴承外壁的加速度传感器预设时间段内采集到的振动加速度信号，并将监测数据与预设的失效阈值进行比较，...; 邹筱瑜胡亮孙国庆潘杰高成龙王忠宾闫海峰谭超司垒刘新华康明霞辛德忠

一种基于深度信息的煤矿井下人员检测方法: 本发明公开了一种基于深度信息的煤矿井下人员检测方法，包括以下步骤：(1)确定煤矿井下人员检测平均精度最高的训练模型参数；(2)读取深度相机中深度信息并将其转化成深度图；(3)进行数据预处理；(4)利用步骤(3)预处理的数...; 邹筱瑜黄涛潘杰王忠宾闫海峰谭超司垒康明霞吴红霖王清峰

一种基于语义纠错下生成对抗网络的零样本学习方法: 本发明公开了一种基于语义纠错下生成对抗网络的零样本学习方法，将语义纠错网络(SR)和WGAN结合起来，用修正后的语义特征和原始语义特征以及随机噪声去生成更高质量的特征，进而实现零样本学习分类问题。首先，预先训练一个语义纠...; 潘杰李赛男邹筱瑜; 文献传递