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变化环境自适应感知与学习研究进展
被引量：
1
1
作者
张煦尧
袁晓彤
刘成林
《模式识别与人工智能》
EI
CSCD
北大核心
2023年第12期1072-1086,共15页
人工智能的研究问题现已逐步从封闭环境扩展到开放环境,但开放环境中存在各种变化性因素,导致传统基于封闭世界假设和独立同分布假设的学习模型与算法性能明显下降.因此,变化环境下的自适应感知与学习成为当前人工智能研究的前沿热点,...
人工智能的研究问题现已逐步从封闭环境扩展到开放环境,但开放环境中存在各种变化性因素,导致传统基于封闭世界假设和独立同分布假设的学习模型与算法性能明显下降.因此,变化环境下的自适应感知与学习成为当前人工智能研究的前沿热点,文中聚焦其中三个方面介绍相关最新研究进展.针对类别集变化,介绍开放集识别与分布外样本检测、新类别自主发现、类别增量学习等问题;针对数据分布变化,介绍领域自适应、领域泛化、测试时自适应等问题;针对数据质量变化,介绍弱监督学习和标签噪声学习等问题.最后分析未来的研究趋势.
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关键词
变化环境
类别集变化
数据分布变化
数据质量变化
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职称材料
基于LSTM的震后通信数据异常检测分析
被引量：
5
2
作者
王晓湘
刘洞天
+2 位作者
刘南江
丁一
姜立新
《中国地震》
北大核心
2022年第2期270-279,共10页
震后通信数据会发生异常变化,通过对通信数据异常进行分析,有助于提供有效的灾情数据以及更好地了解震后产生的影响,进而有效地为抗震救灾提供辅助支持。本文基于LSTM对震后的通信数据异常进行分析,研究内容主要包括通信数据流预处理、...
震后通信数据会发生异常变化,通过对通信数据异常进行分析,有助于提供有效的灾情数据以及更好地了解震后产生的影响,进而有效地为抗震救灾提供辅助支持。本文基于LSTM对震后的通信数据异常进行分析,研究内容主要包括通信数据流预处理、基于LSTM的异常检测模型以及数据分布变化检测模型。结果表明,本文模型能够对通信数据的异常变化进行识别,为后续的灾情分析提供数据。
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关键词
通信数据
数据处理
异常检测
数据分布变化
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职称材料
数据流分类变化的分析和检测
3
作者
黄树成
朱霞
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2011年第4期78-80,共3页
针对主动挖掘和被动挖掘2种典型分类方法的特点,分析实际问题中数据流的基本变化类型及衍生的各种变化情况,证明主动挖掘方法在许多情况下无法有效工作,给出一个有效检测数据流变化的思路。采用主动学习方法,利用有限的资源可以组织高...
针对主动挖掘和被动挖掘2种典型分类方法的特点,分析实际问题中数据流的基本变化类型及衍生的各种变化情况,证明主动挖掘方法在许多情况下无法有效工作,给出一个有效检测数据流变化的思路。采用主动学习方法,利用有限的资源可以组织高质量的类标数据,降低训练数据的需求量。
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关键词
数据流
概念漂移
分布变化
主动挖掘
被动挖掘
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职称材料
2012年北京7.21特大暴雨对地表水体分布的遥感研究
被引量：
2
4
作者
张宇
徐岳仁
《国土资源导刊》
2017年第1期28-36,75,共10页
2012年7月21日,北京西南及河北北部发生特大暴雨,造成巨大财产损失和人员伤亡。利用暴雨前后的2012年05月、2012年10月、2013年10月3个时相的国产高分辨率卫星数据,分析特大暴雨与地表水体空间分布的关系、分析人类工程活动对水体分布...
2012年7月21日,北京西南及河北北部发生特大暴雨,造成巨大财产损失和人员伤亡。利用暴雨前后的2012年05月、2012年10月、2013年10月3个时相的国产高分辨率卫星数据,分析特大暴雨与地表水体空间分布的关系、分析人类工程活动对水体分布的影响,对认识此次暴雨的成灾规律及制定有效的减灾措施有重要意义。研究发现:1)研究区的水体面积在暴雨后达67.59 km^2,是暴雨前的1.84倍,拒马河和大石河出山口河段的水体面积暴雨后较暴雨前分别增加2.36倍和2.45倍,水体的个数分别由暴雨前的122个和22个,增加到暴雨后的435个和88个,反映了暴雨前后地表水体的显著差异,但是灾后2013年与2012年相比,水体的数量和面积变化均较小;2)暴雨后地表积水规模与空间分布极不均衡,其发展变化与人类活动关系密切。研究表明,利用国产高分辨率卫星数据可以有效用于地表水体变化的动态研究中,可为这一地区的灾后规划与重建提供技术参考。
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关键词
国产高分辨率卫星数据
北京7.21特大暴雨
地表水体
遥感解译
水体变迁
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职称材料
题名
变化环境自适应感知与学习研究进展
被引量：
1
1
作者
张煦尧
袁晓彤
刘成林
机构
中国科学院自动化研究所多模态人工智能系统全国重点实验室
中国科学院大学人工智能学院
南京信息工程大学计算机学院
出处
《模式识别与人工智能》
EI
CSCD
北大核心
2023年第12期1072-1086,共15页
基金
科技创新2030-“新一代人工智能”重大项目(No.2018AAA0100400)
国家自然科学基金项目(No.62222609,62076236)资助。
文摘
人工智能的研究问题现已逐步从封闭环境扩展到开放环境,但开放环境中存在各种变化性因素,导致传统基于封闭世界假设和独立同分布假设的学习模型与算法性能明显下降.因此,变化环境下的自适应感知与学习成为当前人工智能研究的前沿热点,文中聚焦其中三个方面介绍相关最新研究进展.针对类别集变化,介绍开放集识别与分布外样本检测、新类别自主发现、类别增量学习等问题;针对数据分布变化,介绍领域自适应、领域泛化、测试时自适应等问题;针对数据质量变化,介绍弱监督学习和标签噪声学习等问题.最后分析未来的研究趋势.
关键词
变化环境
类别集变化
数据分布变化
数据质量变化
Keywords
changing
Environment
Category
Set
changing
data
distribution
changing
data
Quality
changing
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于LSTM的震后通信数据异常检测分析
被引量：
5
2
作者
王晓湘
刘洞天
刘南江
丁一
姜立新
机构
北京邮电大学
应急管理部国家减灾中心
中国地震台网中心
出处
《中国地震》
北大核心
2022年第2期270-279,共10页
基金
国家重点研发计划(2018YFC1504500、2018YFC1504502)
国家自然科学基金青年基金项目(41807505)共同资助。
文摘
震后通信数据会发生异常变化,通过对通信数据异常进行分析,有助于提供有效的灾情数据以及更好地了解震后产生的影响,进而有效地为抗震救灾提供辅助支持。本文基于LSTM对震后的通信数据异常进行分析,研究内容主要包括通信数据流预处理、基于LSTM的异常检测模型以及数据分布变化检测模型。结果表明,本文模型能够对通信数据的异常变化进行识别,为后续的灾情分析提供数据。
关键词
通信数据
数据处理
异常检测
数据分布变化
Keywords
Communication
data
data
processing
Anomaly
detection
data
distribution
chang
es
分类号
P315 [天文地球—地震学]
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职称材料
题名
数据流分类变化的分析和检测
3
作者
黄树成
朱霞
机构
江苏科技大学计算机科学与工程学院
出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2011年第4期78-80,共3页
基金
国家自然科学基金资助项目(70871057)
江苏省高校自然科学研究计划基金资助项目(2008DX065J)
文摘
针对主动挖掘和被动挖掘2种典型分类方法的特点,分析实际问题中数据流的基本变化类型及衍生的各种变化情况,证明主动挖掘方法在许多情况下无法有效工作,给出一个有效检测数据流变化的思路。采用主动学习方法,利用有限的资源可以组织高质量的类标数据,降低训练数据的需求量。
关键词
数据流
概念漂移
分布变化
主动挖掘
被动挖掘
Keywords
data
stream
concept-drift
distribution
chang
e
active
mining
passive
mining
分类号
TP311 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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职称材料
题名
2012年北京7.21特大暴雨对地表水体分布的遥感研究
被引量：
2
4
作者
张宇
徐岳仁
机构
中国电建集团中南勘测设计研究院有限公司
中国地震局地震预测研究所
出处
《国土资源导刊》
2017年第1期28-36,75,共10页
基金
科技部国际科技合作项目(2012DFR20440)资助
文摘
2012年7月21日,北京西南及河北北部发生特大暴雨,造成巨大财产损失和人员伤亡。利用暴雨前后的2012年05月、2012年10月、2013年10月3个时相的国产高分辨率卫星数据,分析特大暴雨与地表水体空间分布的关系、分析人类工程活动对水体分布的影响,对认识此次暴雨的成灾规律及制定有效的减灾措施有重要意义。研究发现:1)研究区的水体面积在暴雨后达67.59 km^2,是暴雨前的1.84倍,拒马河和大石河出山口河段的水体面积暴雨后较暴雨前分别增加2.36倍和2.45倍,水体的个数分别由暴雨前的122个和22个,增加到暴雨后的435个和88个,反映了暴雨前后地表水体的显著差异,但是灾后2013年与2012年相比,水体的数量和面积变化均较小;2)暴雨后地表积水规模与空间分布极不均衡,其发展变化与人类活动关系密切。研究表明,利用国产高分辨率卫星数据可以有效用于地表水体变化的动态研究中,可为这一地区的灾后规划与重建提供技术参考。
关键词
国产高分辨率卫星数据
北京7.21特大暴雨
地表水体
遥感解译
水体变迁
Keywords
China-made
High
spatial
resolution
satellite
data
Beijing
7.21
rainstorm
surface
water
bodies
remote
Sensing
interpretaion
water
distribution
chang
es
分类号
P237 [天文地球—摄影测量与遥感]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
变化环境自适应感知与学习研究进展
张煦尧
袁晓彤
刘成林
《模式识别与人工智能》
EI
CSCD
北大核心
2023
1
下载PDF
职称材料
2
基于LSTM的震后通信数据异常检测分析
王晓湘
刘洞天
刘南江
丁一
姜立新
《中国地震》
北大核心
2022
5
下载PDF
职称材料
3
数据流分类变化的分析和检测
黄树成
朱霞
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2011
0
下载PDF
职称材料
4
2012年北京7.21特大暴雨对地表水体分布的遥感研究
张宇
徐岳仁
《国土资源导刊》
2017
2
下载PDF
职称材料
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