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在线社交网络影响力分析 被引量：120
1
作者 吴信东 李毅 李磊 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2014年第4期735-752,共18页
社交影响力分析是社交网络分析的关键问题之一.近十几年间,随着在线社交网络的蓬勃发展,研究人员才开始有机会在大量现实数据的基础上对社交影响力进行建模和分析,并取得了丰硕的研究成果和广泛的应用价值.文中回顾了近些年在线社交网... 社交影响力分析是社交网络分析的关键问题之一.近十几年间,随着在线社交网络的蓬勃发展,研究人员才开始有机会在大量现实数据的基础上对社交影响力进行建模和分析,并取得了丰硕的研究成果和广泛的应用价值.文中回顾了近些年在线社交网络影响力分析的主要成果,阐述了社交影响力的相关概念和它们之间的关系,重点从网络拓扑、用户行为和交互信息等几个方面总结了影响力分析的建模和度量方法,介绍了与影响力传播密切相关的意见领袖发现和影响力最大传播问题的研究现状,并对在线社交网络影响力分析的前景进行了展望. 展开更多
关键词 在线社交网络 社交影响力 方法和模型 影响力最大传播 意见领袖发现 社会计算
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宁夏生态足迹影响因子的偏最小二乘回归分析 被引量：73
2
作者 马明德 马学娟 +1 位作者 谢应忠 马甜 《生态学报》 CAS CSCD 北大核心 2014年第3期682-689,共8页
生态足迹分析方法是一种度量区域生态可持续程度的有效方法,偏最小二乘回归法(PLS)能有效解决多元回归分析中变量的多重相关性问题,具有容易操作,相关分析精度高等特点。以宁夏为研究区域,在计算了宁夏2001—2010年人均生态足迹的基础上... 生态足迹分析方法是一种度量区域生态可持续程度的有效方法,偏最小二乘回归法(PLS)能有效解决多元回归分析中变量的多重相关性问题,具有容易操作,相关分析精度高等特点。以宁夏为研究区域,在计算了宁夏2001—2010年人均生态足迹的基础上,应用偏最小二乘回归分析法,对影响宁夏生态足迹的各因子的重要程度进行了分析。通过变量投影重要性分析、特异点分析和预测分析,证明所得偏最小二乘回归模型具有较好的精度。研究结果为:2001—2010年,宁夏人均生态足迹由1.818103793 hm2上升至2.894958909 hm2,生态赤字由1.28352051 hm2上升至2.42316627 hm2,生态承载力由0.53458328 hm2下降至0.47179264 hm2;全区GDP、城镇居民人均生活消费支出、第二产业产值和第一产业产值是影响宁夏生态足迹的显著因子。 展开更多
关键词 生态足迹 偏最小二乘回归法 影响因子 宁夏
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新型群体智能优化算法综述 被引量：50
3
作者 高岳林 杨钦文 +2 位作者 王晓峰 李嘉航 宋彦杰 《郑州大学学报（工学版）》 CAS 北大核心 2022年第3期21-30,共10页
智能优化算法主要分为4类:仿自然优化算法、进化算法、仿植物生长算法和群体智能优化算法,其中群体智能优化算法是最为重要的一类算法。智能优化算法与图像处理、故障检测、路径规划、粒子滤波、特征选择、生产调度、入侵检测、支持向... 智能优化算法主要分为4类:仿自然优化算法、进化算法、仿植物生长算法和群体智能优化算法,其中群体智能优化算法是最为重要的一类算法。智能优化算法与图像处理、故障检测、路径规划、粒子滤波、特征选择、生产调度、入侵检测、支持向量机、无线传感器、神经网络等技术领域交叉融合,应用更加广泛。以蝙蝠算法、果蝇优化算法、鲸鱼优化算法、樽海鞘群体算法和哈里斯鹰优化算法为基础,对群体智能优化算法的模型、特征、改进策略及应用领域等进行了综述,从理论研究、改进策略和应用研究3个方面分析了其面临的发展机遇和未来趋势,给出了算法应用的指导意见。研究表明:群体智能优化算法在众多经典问题上的表现较好,而在多目标优化、多约束优化、动态优化和混合变量优化等领域仍有待扩展;不同群体智能优化算法在面对各类具体问题时有效的参数控制仍是未来的研究重点;种群协同进化、探索更高效的混合算法和搜索策略是可行的解决途径。 展开更多
关键词 群体智能优化算法 蝙蝠算法 果蝇优化算法 鲸鱼优化算法 樽海鞘群体算法 哈里斯鹰优化算法
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YOLO系列目标检测算法研究进展 被引量：50
4
作者 王琳毅 白静 +1 位作者 李文静 蒋金哲 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2023年第14期15-29,共15页
YOLO算法是目标检测中研究的热点方向之一。近几年,随着YOLO系列算法及其改进模型的不断提出,使其在目标检测领域取得了优异的成绩,被广泛应用于现实中各个领域。针对YOLO系列目标检测算法,整理了目标检测典型数据集及评价指标;回顾了Y... YOLO算法是目标检测中研究的热点方向之一。近几年,随着YOLO系列算法及其改进模型的不断提出,使其在目标检测领域取得了优异的成绩,被广泛应用于现实中各个领域。针对YOLO系列目标检测算法,整理了目标检测典型数据集及评价指标;回顾了YOLO整体框架以及YOLOv1~YOLOv7目标检测算法的发展历程;总结了在输入、特征提取和预测这三个阶段下的数据增强、轻量化网络构建和IOU损失优化等八个改进方向的模型及性能;介绍了YOLO算法应用领域;结合目标检测目前存在的实际问题,总结并展望了YOLO算法的发展方向。 展开更多
关键词 计算机视觉 目标检测 YOLO 改进模型
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若干新型智能优化算法对比分析研究 被引量：47
5
作者 张九龙 王晓峰 +1 位作者 芦磊 牛鹏飞 《计算机科学与探索》 CSCD 北大核心 2022年第1期88-105,共18页
智能优化算法(IOA)指的是一类以自然界的生物生存进化过程或物理现象为算法原理,用于解决最优化问题的算法,较为知名的智能优化算法有遗传算法、粒子群算法、模拟退火算法等。智能优化算法属于启发式方法,广泛应用在解决最优化问题上,... 智能优化算法(IOA)指的是一类以自然界的生物生存进化过程或物理现象为算法原理,用于解决最优化问题的算法,较为知名的智能优化算法有遗传算法、粒子群算法、模拟退火算法等。智能优化算法属于启发式方法,广泛应用在解决最优化问题上,传统的群智能算法为解决一些实际问题提供了新思路。随着科学技术的进步和应用场景的改变,传统的智能优化算法在收敛速度、求解精度等方面已无法满足日益复杂的优化问题,因此不断有新的更高效的智能优化算法被提出。选取了近几年国内外提出的几种新型智能优化算法:蝴蝶优化算法(BOA)、飞蛾扑火算法(MFO)、正弦余弦优化算法(SCA)、蝗虫优化算法(GOA)、哈里斯鹰优化算法(HHO)、麻雀搜索算法(SSA)。阐述了各算法的基本原理、算法步骤、相关的改进策略及存在的优缺点。为客观对比各算法性能,进一步通过3种类型共21个测试函数及6个指标评价各算法性能,最后归纳总结各算法的特点并对智能优化算法的发展前景进行展望。 展开更多
关键词 智能优化算法(IOA) 蝴蝶优化算法(BOA) 飞蛾扑火算法(MFO) 正弦余弦优化算法(SCA) 蝗虫优化算法(GOA) 哈里斯鹰优化算法(HHO) 麻雀搜索算法(SSA)
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不平衡数据集分类方法综述 被引量：43
6
作者 王乐 韩萌 +2 位作者 李小娟 张妮 程浩东 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2021年第22期42-52,共11页
不平衡数据集的特点导致了在分类时产生了诸多难题。对不平衡数据集的分类方法进行了分析与总结。在数据采样方法中从欠采样、过采样和混合采样三方面介绍不平衡数据集的分类方法;在欠采样方法中分为基于K近邻、Bagging和Boosting三种方... 不平衡数据集的特点导致了在分类时产生了诸多难题。对不平衡数据集的分类方法进行了分析与总结。在数据采样方法中从欠采样、过采样和混合采样三方面介绍不平衡数据集的分类方法;在欠采样方法中分为基于K近邻、Bagging和Boosting三种方法;在过采样方法中从合成少数过采样技术(SyntheticMinorityOver-sampling Technology,SMOTE)、支持向量机(SupportVectorMachine,SVM)两个角度来分析不平衡数据集的分类方法;对这两类采样方法的优缺点进行了比较,在相同数据集下比较算法的性能并进行分析与总结。从深度学习、极限学习机、代价敏感和特征选择四方面对不平衡数据集的分类方法进行了归纳。最后对下一步工作方向进行了展望。 展开更多
关键词 不平衡数据集 分类 采样方法 K近邻(KNN) 合成少数过采样技术(SMOTE) 深度学习
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自然语言处理预训练技术综述 被引量：39
7
作者 陈德光 马金林 +1 位作者 马自萍 周洁 《计算机科学与探索》 CSCD 北大核心 2021年第8期1359-1389,共31页
在目前已发表的自然语言处理预训练技术综述中,大多数文章仅介绍神经网络预训练技术或者极简单介绍传统预训练技术,存在人为割裂自然语言预训练发展历程。为此,以自然语言预训练发展历程为主线,从以下四方面展开工作:首先,依据预训练技... 在目前已发表的自然语言处理预训练技术综述中,大多数文章仅介绍神经网络预训练技术或者极简单介绍传统预训练技术,存在人为割裂自然语言预训练发展历程。为此,以自然语言预训练发展历程为主线,从以下四方面展开工作:首先,依据预训练技术更新路线,介绍了传统自然语言预训练技术与神经网络预训练技术,并对相关技术特点进行分析、比较,从中归纳出自然语言处理技术的发展脉络与趋势;其次,主要从两方面介绍了基于BERT改进的自然语言处理模型,并对这些模型从预训练机制、优缺点、性能等方面进行总结;再者,对自然语言处理的主要应用领域发展进行了介绍,并阐述了自然语言处理目前面临的挑战与相应解决办法;最后,总结工作,预测了自然语言处理的未来发展方向。旨在帮助科研工作者更全面地了解自然语言预训练技术发展历程,继而为新模型、新预训练方法的提出提供一定思路。 展开更多
关键词 预训练技术 自然语言处理 神经网络
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U-Net网络医学图像分割应用综述 被引量：39
8
作者 周涛 董雅丽 +2 位作者 霍兵强 刘珊 马宗军 《中国图象图形学报》 CSCD 北大核心 2021年第9期2058-2077,共20页
病灶精确分割对患者病情评估和治疗方案制定有重要意义,由于医学图像中病灶与周围组织的对比度低,同一疾病病灶边缘和形状存在很大差异,从而增加了分割难度。U-Net是近些年深度学习研究中的热点,为医生提供了一致性的量化病灶方法,一定... 病灶精确分割对患者病情评估和治疗方案制定有重要意义,由于医学图像中病灶与周围组织的对比度低,同一疾病病灶边缘和形状存在很大差异,从而增加了分割难度。U-Net是近些年深度学习研究中的热点,为医生提供了一致性的量化病灶方法,一定程度上提高了分割性能,广泛应用于医学图像语义分割领域。本文对U-Net网络进行全面综述。阐述U-Net网络的基本结构和工作原理;从编码器个数、多个U-Net级联、与U-Net结合的其他模型以及3D U-Net等方面对U-Net网络模型的改进进行总结;从卷积操作、下采样操作、上采样操作、跳跃连接、模型优化策略和数据增强等方面对U-Net网络结构改进进行总结;从残差思想、密集思想、注意力机制和多机制组合等方面对U-Net的改进机制进行总结;对U-Net网络未来的发展方向进行展望。本文对U-Net网络的原理、结构和模型进行详细总结,对U-Net网络的发展具有一定积极意义。 展开更多
关键词 U-Net 医学图像 语义分割 网络结构 网络模型
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一种基于日志信息和CNN-text的软件系统异常检测方法 被引量：36
9
作者 梅御东 陈旭 +4 位作者 孙毓忠 牛逸翔 肖立 王海荣 冯百明 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2020年第2期366-380,共15页
当前,数据挖掘作为一种高时效性、高真实性的分析方法,正在社会中扮演着越发重要的角色,其在大型数据中快速挖掘模式,发现规律的能力正逐步取代人工的作用.而在当前各个计算机领域大行其道的大型分布式系统(如Hadoop、Spark等)的日志中... 当前,数据挖掘作为一种高时效性、高真实性的分析方法,正在社会中扮演着越发重要的角色,其在大型数据中快速挖掘模式,发现规律的能力正逐步取代人工的作用.而在当前各个计算机领域大行其道的大型分布式系统(如Hadoop、Spark等)的日志中,每天都产生着数以百万计的系统日志,这些日志的数据量之庞杂、关系之混乱,已大大影响了程序员对系统的人工监控效率,同时也提高了新程序员的培养成本.为解决以上问题,数据挖掘及系统分析两个领域相结合是一种必然的趋势,也因此,机器学习模型也越来越多地被业界提及用于做系统日志分析.然而大多数情况下,系统日志中,报告系统运行状态为“严重”的日志占少数,而这些少数信息才是程序员最需要关注的,然而大多数用于系统日志分析的机器学习模型都假设训练集的数据是均衡数据,因此这些模型在做系统日志预警时容易过度偏向大样本数据,以至于效果不够理想.本文将从深度学习角度出发,探究深度学习中的CNN-text(CT)在系统日志分析方面的应用能力,通过将CT与主流的系统日志分析机器学习模型SVM、决策树对比,探究CT相对于这些算法的优越性;将CT与CNN-RNN-text(CRT)进行对比,分析CT对特征的处理方式,证实CT在深度学习模型中处理系统日志类文本的优越性;最后将所有模型应用至两套不同的日志类文本数据中进行对比,证明CT的普适性.在CT同日志分析的主流机器学习模型对比的实验中,CT相较于最优模型的结果召回率提升了近15%;在CT同CRT模型对比的实验中,CT相较于更为先进的CRT,模型准确率高出约20%,召回率高出约80%、查准率高出约60%;在CT的普适性实验中,将各类模型融入到本文的实验数据集logstash和公开数据集WC85_1中,在准确率同其他表现较优的模型同为100%的情况下,CT的召回率高出其余召回率最高的模型(DT-B 展开更多
关键词 系统日志分析 系统异常预警 不均衡数据 机器学习 深度学习 CNN-text
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基于粗糙集的属性约简算法综述 被引量：28
10
作者 周涛 陆惠玲 +1 位作者 任海玲 霍兵强 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第7期1439-1449,共11页
属性约简是粗糙集中的一个重要研究方向.本文从8个方面对基于粗糙集的属性约简算法进行归纳,即:不完备决策信息表,不相容决策信息表,连续型属性决策信息表,动态决策信息表,有序型属性决策信息表,基于粗糙扩展模型的属性约简,基于属性重... 属性约简是粗糙集中的一个重要研究方向.本文从8个方面对基于粗糙集的属性约简算法进行归纳,即:不完备决策信息表,不相容决策信息表,连续型属性决策信息表,动态决策信息表,有序型属性决策信息表,基于粗糙扩展模型的属性约简,基于属性重要度的属性约简,结合智能优化算法的属性约简,这对进一步深入研究粗糙集的属性约简算法具有积极意义. 展开更多
关键词 粗糙集 属性约简 不完备决策 不相容决策 增量决策
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碳中和视域下黄河流域碳生态补偿研究 被引量：26
11
作者 马明娟 李强 周文瑞 《人民黄河》 CAS 北大核心 2021年第12期5-11,共7页
碳生态补偿是协调区域生态环境保护、促进经济发展与实现碳中和的有效手段。为构建黄河流域多样化生态补偿机制、促进流域低碳转型、实现碳中和目标,以黄河流域9个省(区)为研究区域,将碳中和目标与生态补偿机制相结合,构建碳生态补偿理... 碳生态补偿是协调区域生态环境保护、促进经济发展与实现碳中和的有效手段。为构建黄河流域多样化生态补偿机制、促进流域低碳转型、实现碳中和目标,以黄河流域9个省(区)为研究区域,将碳中和目标与生态补偿机制相结合,构建碳生态补偿理论模型,基于碳排放量与碳汇的测算,厘清碳补偿的主客体,并辅以算例探究了2007—2017年黄河流域碳生态补偿的时空演化特征。结果表明:受经济社会发展水平、资源禀赋、碳资源使用效率、支付意愿与能力等的影响,9个省(区)碳补偿额度区域异质性较大;除宁夏之外,黄河上中游的青海、四川、甘肃、内蒙古等省份的减排固碳贡献度较大,为碳受偿地区,中下游的陕西、山西、河南、山东等省份为碳支付地区,并且山西和山东的碳赤字显著高于其他省份,生态环境的改善具有一定的滞后性,亟须转变经济发展模式来提升区域碳排放与资源禀赋特征的匹配度。根据研究结果,凝练出黄河流域低碳转型与多元化生态补偿机制构建的政策建议。 展开更多
关键词 碳中和 碳生态补偿模型 碳汇 生态补偿机制 高质量发展 黄河流域
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一种改进的机器人路径规划蚁群算法 被引量：24
12
作者 王沛栋 冯祖洪 黄新 《机器人》 EI CSCD 北大核心 2008年第6期554-560,共7页
描述了一种静态环境下机器人路径规划的改进蚁群算法.该算法使用栅格法对机器人的工作空间进行建模.通过模拟蚂蚁的觅食行为,使蚂蚁在起始点和目标点之间采用折返的方式完成最优路径的搜索,增强了蚂蚁搜索的多样性;搜索过程采用"... 描述了一种静态环境下机器人路径规划的改进蚁群算法.该算法使用栅格法对机器人的工作空间进行建模.通过模拟蚂蚁的觅食行为,使蚂蚁在起始点和目标点之间采用折返的方式完成最优路径的搜索,增强了蚂蚁搜索的多样性;搜索过程采用"惯性原则"和最大信息素搜索策略,使蚂蚁对最优路径更为敏感;同时,根据信息素在栅格模型中散播的特点,提出一种新的信息素更新策略和散播方式,加快解的收敛速度.仿真结果验证了该算法的有效性,即使在障碍物复杂的地理环境,用本算法也能迅速规划出最优路径. 展开更多
关键词 栅格法 路径规划 蚁群算法 机器人
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ResNet及其在医学图像处理领域的应用:研究进展与挑战 被引量：26
13
作者 周涛 刘赟璨 +2 位作者 陆惠玲 叶鑫宇 常晓玉 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2022年第1期149-167,共19页
残差神经网络(ResNet)是深度学习领域的研究热点,广泛应用于医学图像处理领域。该文对残差神经网络从以下几个方面进行综述:首先,阐述残差神经网络的基本原理和模型结构;然后,从残差单元、残差连接和网络整体结构3方面总结了残差神经网... 残差神经网络(ResNet)是深度学习领域的研究热点,广泛应用于医学图像处理领域。该文对残差神经网络从以下几个方面进行综述:首先,阐述残差神经网络的基本原理和模型结构;然后,从残差单元、残差连接和网络整体结构3方面总结了残差神经网络的改进机制;其次,从与DenseNet,U-Net,Inception结构和注意力机制结合4方面探讨残差神经网络在医学图像处理领域中的广泛应用;最后,讨论ResNet在医学图像处理领域中面临的主要挑战,并对未来的发展方向进行展望。该文系统梳理了残差神经网络的最新研究进展,以及在医学图像处理中的应用,对残差神经网络的研究具有重要的参考价值。 展开更多
关键词 残差神经网络 医学图像 残差单元 残差连接 激活函数
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残差神经网络及其在医学图像处理中的应用研究 被引量：25
14
作者 周涛 霍兵强 +1 位作者 陆惠玲 任海玲 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第7期1436-1447,共12页
残差神经网络(ResNet)是近几年来深度学习研究中的热点,在计算机视觉领域取得较好成就.本文对残差神经网络从以下几个方面进行总结:第一,阐述残差神经网络的基本结构和工作原理;第二,在模型发展方面,以时间为顺序总结了残差神经网络的8... 残差神经网络(ResNet)是近几年来深度学习研究中的热点,在计算机视觉领域取得较好成就.本文对残差神经网络从以下几个方面进行总结:第一,阐述残差神经网络的基本结构和工作原理;第二,在模型发展方面,以时间为顺序总结了残差神经网络的8种网络模型;第三,在结构优化方面,从残差神经网络的卷积层、池化层、残差单元、全连接层以及整个网络5个方面进行总结;最后,将ResNet应用到医学图像处理领域,主要从图像识别和图像分割2个方面探讨.本文对残差神经网络的原理、模型、结构进行了系统地总结,对残差神经网络的研究发展具有一定的积极意义. 展开更多
关键词 残差神经网络 网络结构 医学图像
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轻量级实时点云分类网络LightPointNet 被引量：22
15
作者 白静 司庆龙 秦飞巍 《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2019年第4期612-621,共10页
点云数据的无序性、稀疏性和有限性等特点给基于深度学习的点云模型分类带来了较大的困难.现有的面向点云的深度学习网络存在模型架构复杂、训练参数较多的问题,难以适用于实时点云识别任务,为此提出一种轻量级实时点云网络——LightPoi... 点云数据的无序性、稀疏性和有限性等特点给基于深度学习的点云模型分类带来了较大的困难.现有的面向点云的深度学习网络存在模型架构复杂、训练参数较多的问题,难以适用于实时点云识别任务,为此提出一种轻量级实时点云网络——LightPointNet.首先,基于点云模型的特点及轻量级点云分类网络的设计原则,提出面向点云模型分类的深度学习网络原型;然后,通过控制变量法完成网络参数设置的优化,形成最终的点云网络LightPointNet.该网络结构紧凑,仅包含3层卷积, 1层池化和1层全连接,且其参数个数不到0.07M.实验结果表明,在ModelNet40上,相比PointNet,VoxNet和LightNet,LightPointNet分类精度分别提高了0.29%,6.49%和2.59%,参数量减少了98.0%,92.4%和76.6%;在MINST和SHREC15上,该网络拥有良好的普适性;这些结果充分证明了LightPointNet分类性能良好且计算效率高,具有轻量级、实时性优点,可以部署在嵌入式设备中,在物联网和点云实时处理等方面具有广阔的应用前景. 展开更多
关键词 点云 三维模型分类 深度学习 轻量级实时网络
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肝脏肿瘤CT图像深度学习分割方法综述 被引量：21
16
作者 马金林 邓媛媛 马自萍 《中国图象图形学报》 CSCD 北大核心 2020年第10期2024-2046,共23页
肝脏肿瘤的精确分割是肝脏疾病诊断、手术计划和术后评估的重要步骤。计算机断层成像(computed tomography,CT)能够为肝脏肿瘤的诊断和治疗提供更为全面的信息,分担了医生繁重的阅片工作,更好地提高诊断的准确性。但是由于肝脏肿瘤的类... 肝脏肿瘤的精确分割是肝脏疾病诊断、手术计划和术后评估的重要步骤。计算机断层成像(computed tomography,CT)能够为肝脏肿瘤的诊断和治疗提供更为全面的信息,分担了医生繁重的阅片工作,更好地提高诊断的准确性。但是由于肝脏肿瘤的类型多样复杂,使得分割成为计算机辅助诊断的重难点问题。肝脏肿瘤CT图像的深度学习分割方法较传统的分割方法取得了明显的性能提升,并获得快速的发展。通过综述肝脏肿瘤图像分割领域的相关文献,本文介绍了肝脏肿瘤分割的常用数据库,总结了肝脏肿瘤CT图像的深度学习分割方法:全卷积网络(fully convolutional network,FCN)、U-Net网络和生成对抗网络(generative adversarial network,GAN)方法,重点给出了各类方法的基本思想、网络架构形式、改进方案以及优缺点等,并对这些方法在典型数据集上的性能表现进行了比较。最后,对肝脏肿瘤深度学习分割方法的未来研究趋势进行了展望。 展开更多
关键词 计算机断层成像(CT) 肝脏肿瘤 深度学习 医学图像分割 全卷积网络(FCN) U-Net 生成对抗网络(GAN)
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监督和半监督学习下的多标签分类综述 被引量：20
17
作者 武红鑫 韩萌 +2 位作者 陈志强 张喜龙 李慕航 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2022年第8期12-25,共14页
传统的多标签分类算法大多数采用监督学习的方式,但现实生活中有许多数据没有被标记。通过人工的方式对需要的全部数据进行标记耗费的成本较高。半监督学习算法可以使用大量未标记数据和标记数据来进行工作,因此受到了人们的重视。文中... 传统的多标签分类算法大多数采用监督学习的方式,但现实生活中有许多数据没有被标记。通过人工的方式对需要的全部数据进行标记耗费的成本较高。半监督学习算法可以使用大量未标记数据和标记数据来进行工作,因此受到了人们的重视。文中首次从监督和半监督学习的角度对多标签分类算法进行阐述,同时全面地对多标签分类算法的应用领域进行了总结。从决策树、贝叶斯、支持向量机、神经网络和集成等多个方向对标签非相关性和标签相关性的监督学习算法进行概述,从批处理和在线的方向对半监督学习算法进行综述,从图像分类、文本分类和其他等角度对多标签的实际应用领域进行介绍。文中还简要分析了多标签的评估指标,最后给出了关于半监督学习下的复杂概念漂移处理、特征选择处理、标签复杂相关性处理和类不平衡处理的研究方向。 展开更多
关键词 监督学习 半监督学习 多标签分类 图像分类 文本分类
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基于信息熵约束和KAZE特征提取的遥感图像配准算法研究 被引量：20
18
作者 保文星 桑斯尔 沈象飞 《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第8期1810-1819,共10页
针对KAZE算法在遥感图像配准过程中存在的检测速度慢和误匹配的问题,本文提出了一种改进的基于信息熵约束和KAZE特征提取的预处理算法。首先采用非重叠滑动窗口遍历遥感图像并分割窗口,计算分割后窗口区域的信息熵。然后,根据获取的信... 针对KAZE算法在遥感图像配准过程中存在的检测速度慢和误匹配的问题,本文提出了一种改进的基于信息熵约束和KAZE特征提取的预处理算法。首先采用非重叠滑动窗口遍历遥感图像并分割窗口,计算分割后窗口区域的信息熵。然后,根据获取的信息熵形成的直方图,选取适当阈值来保留具有高信息熵的图像局部区域用于KAZE算法特征提取。最后,采用RANSAC算法去除误匹配以优化匹配结果。在SPOT、高分二号等卫星数据上的实验结果表明,本文算法相比于KAZE算法的特征点匹配精度分别提升了0.2%和0.3%,算法运行时间分别降低了70%和53%。 展开更多
关键词 遥感图像配准 信息熵 滑动窗口 KAZE算法 随机抽样一致
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基于卷积神经网络和投票机制的三维模型分类与检索 被引量：19
19
作者 白静 司庆龙 秦飞巍 《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2019年第2期303-314,共12页
针对现有基于深度学习的三维模型多视图分类算法利用最大池化、平均池化等像素级运算完成视图信息的融合,可能造成模型有益信息淹没和混淆的问题,提出一种基于卷积神经网络和投票机制的三维模型分类检索算法.首先将三维模型转化为一组... 针对现有基于深度学习的三维模型多视图分类算法利用最大池化、平均池化等像素级运算完成视图信息的融合,可能造成模型有益信息淹没和混淆的问题,提出一种基于卷积神经网络和投票机制的三维模型分类检索算法.首先将三维模型转化为一组二维视图,然后基于丰富的数字图像库ImageNet和成熟的图像深度学习模型CaffeNet完成二维视图的分类,最后利用加权投票的方式完成三维模型的分类;同时基于投票机制,提出4种三维模型距离度量算法,支持三维模型的检索.将文中算法应用于刚性三维模型库ModelNet10,ModelNet40,非刚性三维模型库SHREC10, SHREC11和SHREC15中,分类准确率分别为93.18%, 93.07%, 99.5%, 99.5%和99.4%,检索性能突出;并通过实验验证该算法的有效性. 展开更多
关键词 三维模型检索 卷积神经网络 投票机制 深度学习 非刚性三维模型
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基于改进粒子群算法的云计算任务调度算法 被引量：17
20
作者 娄建峰 高岳林 +1 位作者 李飞 张克平 《微电子学与计算机》 CSCD 北大核心 2016年第8期112-116,共5页
面对云计算中的大量任务,为了对其进行高效的调度,缩短任务完成时间并提高资源利用率,对基于粒子群算法的云计算任务调度算法进行了研究.首先用自然数对粒子编码表示粒子的位置,并在解空间内随机初始化种群,每个粒子的位置对应一个可行... 面对云计算中的大量任务,为了对其进行高效的调度,缩短任务完成时间并提高资源利用率,对基于粒子群算法的云计算任务调度算法进行了研究.首先用自然数对粒子编码表示粒子的位置,并在解空间内随机初始化种群,每个粒子的位置对应一个可行的调度方案.每次迭代更新后,对粒子进行修复操作,为降低粒子跑出解空间的概率,同时对粒子速度进行限定.针对传统粒子群算法易陷入早熟的缺陷,加入混沌扰动策略使种群跳出局部最优.通过Cloudsim仿真平台进行实验测试,实验结果表明该算法能取得更好的调度结果并且收敛速度更快. 展开更多
关键词 云计算 粒子群优化 离散 任务调度 混沌
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