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顿悟中原型激活的大脑自动响应机制:灵感机制初探 被引量：21
1
作者 张庆林 田燕 邱江 《西南大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2012年第9期1-10,共10页
以40个科学发明创造领域的顿悟问题为实验材料,采用"学习多个原型—测试多个问题"的两阶段实验范式,通过操纵原型学习个数(5/10)、标志有无(原型材料中是否标志出特征性功能的词语)和功能语义相似度(原型的特征性功能与问题... 以40个科学发明创造领域的顿悟问题为实验材料,采用"学习多个原型—测试多个问题"的两阶段实验范式,通过操纵原型学习个数(5/10)、标志有无(原型材料中是否标志出特征性功能的词语)和功能语义相似度(原型的特征性功能与问题的需求性功能的语义相似度),考察了顿悟问题解决中原型表征自动激活的认知机制,为进一步探索灵感发生机制奠定了基础.结果发现:①以原型激活率为自变量,以问题解决正确率为因变量进行回归分析,得到R2=0.85(p<0.001),证明原型激活是顿悟问题解决的重要因素.②原型学习个数在原型激活率上的主效应不显著,表明原型表征激活可能是一种自动加工.③标志有无与功能语义相似度在原型激活率上的主效应均显著,表明基于问题与原型之间功能语义联接的"大脑自动响应机制"可能是原型表征自动激活的认知机制,也可能是灵感发生的机制. 展开更多
关键词 顿悟 灵感 原型启发 原型表征 语义相似度
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平衡信息与动态更新的原型表示联邦学习 被引量：1
2
作者 徐炜钦 肖婷 王喆 《华东理工大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2024年第6期905-912,共8页
联邦学习(FL)是一种分布式机器学习方法,旨在通过训练模型而不共享客户之间的原始数据来解决隐私问题。然而,跨客户端数据的异构性会阻碍FL中的优化收敛性和泛化性能。为了解决这个问题,本文提出了平衡信息与动态更新的联邦原型学习(BD-... 联邦学习(FL)是一种分布式机器学习方法,旨在通过训练模型而不共享客户之间的原始数据来解决隐私问题。然而,跨客户端数据的异构性会阻碍FL中的优化收敛性和泛化性能。为了解决这个问题,本文提出了平衡信息与动态更新的联邦原型学习(BD-FedProto)框架,它由两个组件组成:原型调度的动态聚合(DA)和对比原型聚合(CPA)。前者动态地调整局部学习和全局学习之间的比例,以平衡局部知识和全局知识的有效性;后者利用缺失的类作为负样本,通过统一的原型集群来学习未知的分布。在CIFAR-10和MNIST数据集上的实验结果表明,BD-FedProto能有效提高FL的分类性能和稳定性。 展开更多
关键词 联邦学习 特征空间聚合 原型表示 对比学习 数据异构
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基于深度学习的火山灾害场景高分遥感检测方法
3
作者 李成范 韩晶鑫 +2 位作者 盘晓东 王嵊楠 尹京苑 《地球物理学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2024年第12期4717-4732,共16页
针对现有火山灾害场景高分遥感图像智能检测中地表目标类型多样、样本类标缺失问题,提出一种基于深度学习的火山灾害场景高分遥感检测方法.该方法首先以多示例学习网络(Multi-Instance Learning,MIL)为框架,利用联合金字塔上采样(Joint ... 针对现有火山灾害场景高分遥感图像智能检测中地表目标类型多样、样本类标缺失问题,提出一种基于深度学习的火山灾害场景高分遥感检测方法.该方法首先以多示例学习网络(Multi-Instance Learning,MIL)为框架,利用联合金字塔上采样(Joint Pyramid Upsampling,JPU)代替扩张卷积,然后通过原型学习和注意力机制(Attention Mechanism,AM)实现对火山灾害场景特征表示的深度神经网络模型重构,并在xBD数据集上进行测试.实验结果表明,与基准卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)、MIL方法和“CNN+”深度学习方法相比,在计算耗时未显著增加的情况下,本文方法能够取得最小的标准差和最高的准确性与检测精度,目视效果好.此外,我们进一步利用本文方法对2022年1月14—15日Hunga Tonga-Hunga Ha’apai(HTHH)火山灾害场景多源、多时序高分遥感图像进行检测,与已有成果表现出较好的一致性. 展开更多
关键词 火山灾害场景 高分遥感图像 原型表示 注意力机制 深度学习
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基于混合高斯模型的物体成分拟合方法 被引量：2
4
作者 郎波 樊一娜 +1 位作者 黄静 王鹏 《电子技术应用》 北大核心 2016年第6期128-131,共4页
为了寻求代价更小、效率更高、适应性更强的图像原型表征方法,借鉴成分识别理论的观点,设计出一种更符合人类认知原理、更具有可理解性的物体拟合算法。利用二维高斯混合函数,用高斯成分来拟合物体的边缘图像,使得物体的表征由单一的像... 为了寻求代价更小、效率更高、适应性更强的图像原型表征方法,借鉴成分识别理论的观点,设计出一种更符合人类认知原理、更具有可理解性的物体拟合算法。利用二维高斯混合函数,用高斯成分来拟合物体的边缘图像,使得物体的表征由单一的像素表示转变为利用成分进行表征的方式。为了使得拟合结果更具有健壮性,在算法中还引入了分裂-归约机制来对拟合结果进行修正。实验结果表明,这种拟合手段能够很好地描述物体的特征成分,为图像进行后期的高级语义处理奠定了基础。 展开更多
关键词 原型表征 物体识别 二维高斯 成分理论 拟合
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利用混合高斯进行物体成分拟合匹配的算法 被引量：1
5
作者 郎波 樊一娜 黄静 《科学技术与工程》 北大核心 2016年第20期73-80,共8页
为了寻求代价更小、效率更高、适应性更强的图像原型表征方法,借鉴成分识别理论的观点,设计出一种更符合人类认知原理、更具有可理解性的物体拟合算法。利用二维高斯混合函数,用高斯成分来拟合物体的边缘图像,使得物体的表征由单一的像... 为了寻求代价更小、效率更高、适应性更强的图像原型表征方法,借鉴成分识别理论的观点,设计出一种更符合人类认知原理、更具有可理解性的物体拟合算法。利用二维高斯混合函数,用高斯成分来拟合物体的边缘图像,使得物体的表征由单一的像素表示转变为利用成分进行表征的方式。为了使得拟合结果更具有健壮性,在算法中还引入了分裂-归约机制来对拟合结果进行修正。实验结果表明,这种拟合手段能够很好地描述物体的特征成分,为图像进行后期的高级语义处理奠定了基础。 展开更多
关键词 原型表征 物体识别 二维高斯 成分理论 拟合
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原型表象及其在古诗词教学中的应用
6
作者 张悦 《豫章师范学院学报》 2020年第2期68-71,共4页
原型表象是生活原型在个体大脑中的映射或反映,是个体脑海中储存的有关真实事物原始形态的记忆或表征,具有真实性、典型性、个体性等特征。在古诗词教学过程中理解并运用原型表象能够帮助学生正确理解古诗词、激发想象力、触发真情实感... 原型表象是生活原型在个体大脑中的映射或反映,是个体脑海中储存的有关真实事物原始形态的记忆或表征,具有真实性、典型性、个体性等特征。在古诗词教学过程中理解并运用原型表象能够帮助学生正确理解古诗词、激发想象力、触发真情实感。运用多媒体提供原型表象、创设教学情境、唤醒原型表象及采用专题模块教授等教学策略,有助于促进学生对古诗词的理解,增强古诗词教学的文学性与审美内涵。 展开更多
关键词 原型表象 意象 古诗词教学 教学策略
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一种基于词语多原型向量表示的句子相似度计算方法 被引量：4
7
作者 郭鸿奇 李国佳 《智能计算机与应用》 2018年第2期38-42,共5页
针对词语向量化表示的问题,根据词语词向量表示的思想以及借助多义词词典,在K-means聚类多义词语上下文表示的基础上,获得词语的多原型向量表示。对句子中的多义词语,通过计算词语多原型向量表示与词语上下文表示的相似度来进行词义消歧... 针对词语向量化表示的问题,根据词语词向量表示的思想以及借助多义词词典,在K-means聚类多义词语上下文表示的基础上,获得词语的多原型向量表示。对句子中的多义词语,通过计算词语多原型向量表示与词语上下文表示的相似度来进行词义消歧,根据2个句子集中共有词语和差异词语的词义相似度,给出一种基于词语多原型向量表示的句子相似度计算方法,实验结果显示了该方法的有效性。 展开更多
关键词 词语多原型向量表示 词义消歧 句子相似度
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面向对象的农产量预测专家系统设计与实现
8
作者 李龙澍 程慧霞 《小型微型计算机系统》 EI CSCD 北大核心 1995年第11期25-30,共6页
本文介绍了用面向对象方法建造农产量预测专家系统的过程。提出了知识表示与推理机制不可分割，并且作了论述，证明面向对象方法适合建造专家系统。在此基础上，讨论了面向对象的知识获取方法及原型知识表示，较为形式化地阐明了推理机... 本文介绍了用面向对象方法建造农产量预测专家系统的过程。提出了知识表示与推理机制不可分割，并且作了论述，证明面向对象方法适合建造专家系统。在此基础上，讨论了面向对象的知识获取方法及原型知识表示，较为形式化地阐明了推理机制，最后讨论了基于Ｃ＋＋的实现技术． 展开更多
关键词 专家系统 面向对象 农产量 预测
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