智能时代的汽车控制 被引量：45

1

作者 陈虹 郭露露 +2 位作者 宫洵 高炳钊 张琳 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2020年第7期1313-1332,共20页

自动驾驶是汽车产业发展的重要里程碑.汽车驾驶自动化一直都在进行,其发展进程是对驾驶人认知感知、决策规划和执行控制等各个重要环节的逐步增强或最终替代.智能时代下,大数据分析、泛在计算、泛在传感和人工智能等颠覆性技术为汽车驾... 自动驾驶是汽车产业发展的重要里程碑.汽车驾驶自动化一直都在进行,其发展进程是对驾驶人认知感知、决策规划和执行控制等各个重要环节的逐步增强或最终替代.智能时代下,大数据分析、泛在计算、泛在传感和人工智能等颠覆性技术为汽车驾驶自动化向着高级别迈进提供了新的机遇.控制技术是智能时代汽车自动化进程中的基石,更多的信息在先进控制技术的赋能下将衍生出更多的新功能与新系统,从而实现汽车安全性、经济性以及舒适性等各个方面的提升.本文对智能时代的汽车控制进行综述,首先回顾汽车自动化的发展进程,然后探讨汽车自动化进程中面临的问题,最后梳理出一些未来智能汽车控制发展趋势与关键技术. 展开更多

关键词 汽车控制 驾驶自动化 智能时代 网联自动驾驶汽车 协同控制

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基于超图卷积的异质网络半监督节点分类 被引量：12

2

作者 吴越 王英 +2 位作者 王鑫 徐正祥 李丽娜 《计算机学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第11期2248-2260,共13页

近几年,图神经网络(Graph Neural Network)由于能够较好地提取网络结构信息以获得网络表示,逐渐成为网络节点分类的主流算法。然而,与广泛研究的同质信息网络相比,真实世界中网络往往是由不同类型的对象通过复杂关系相互连接所构成的异... 近几年,图神经网络(Graph Neural Network)由于能够较好地提取网络结构信息以获得网络表示,逐渐成为网络节点分类的主流算法。然而,与广泛研究的同质信息网络相比,真实世界中网络往往是由不同类型的对象通过复杂关系相互连接所构成的异质信息网络。异质信息网络包含复杂的结构信息和丰富的语义信息,这也给网络节点分类提供了新的机遇与挑战。在异质信息网络中,网络模体(Motif)能够用于理解和探索复杂网络,其既能描述复杂的语义信息,又能保存网络中高阶近邻结构信息.因此,提出基于网络模体的异质超图卷积网络模型MHGCN(Motif-based HyperGraph Convolutional Network).首先,将重复出现的高阶网络模体建模为多个相关节点所构成的超边(hyperedge),进而将整个异质信息网络转换成由不同超边构成的超图,以克服同质网络中只能描述节点之间(pair-wise)关系的缺点;然后,利用超图的基本性质和谱理论设计超图上的卷积操作,同时引入超边自注意力机制聚合超图内部不同类型的节点,并通过在超图网络中加入自环解决在模型的前向传播过程中对异质信息网络覆盖不足的问题;最后,通过注意力机制对于不同语义的超图表示进行聚合,从而使最终的节点表示可以有效保持高阶近邻关系和复杂的语义信息.由于MHGCN是端到端的,最终模型直接学习得到节点的分类标签,并通过半监督节点分类任务进行验证,与其它方法相比,MHGCN在DBLP-P、DBLP-A数据集上比最好的基准方法micro-F1提高了0.56%~3.51%,macro-F1提高了0.54%~4.37%,验证了MHGCN模型的有效性. 展开更多

关键词 异质信息网络 网络模体 超图 网络表示学习 节点分类

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基于子空间表示和加权低秩张量正则化的高光谱图像混合噪声去除方法 被引量：3

3

作者 周航 苏延池 +1 位作者 李占山 花昀峤 《吉林大学学报（理学版）》 CAS 北大核心 2023年第1期118-126,共9页

针对高光谱图像中存在混合噪声的问题,提出一种基于子空间表示和加权低秩张量正则化的方法去除高光谱图像中的混合噪声.子空间表示利用光谱频带之间的相关性,选取合适的正交矩阵,将高光谱图像投影到低维子空间中,使提出的算法具有较低... 针对高光谱图像中存在混合噪声的问题,提出一种基于子空间表示和加权低秩张量正则化的方法去除高光谱图像中的混合噪声.子空间表示利用光谱频带之间的相关性,选取合适的正交矩阵,将高光谱图像投影到低维子空间中,使提出的算法具有较低的复杂度,简化去噪过程的同时去除图像中的部分噪声.去噪过程基于从简化图像中提取的低秩张量进行,引入加权低秩张量正则化项表征简化图像子空间的先验信息,基于Tucker分解中核范数的物理意义构建合理的加权机制,保留高光谱图像的内在结构相关性.并且设计了一种基于迭代最小化的方法,用于求解提出的非凸去噪模型.在模拟和真实数据集上的实验结果表明,该子空间表示和加权低秩张量正则化方法在定量和定性分析上都取得了较好的去噪效果. 展开更多

关键词 高光谱图像去噪 子空间表示 加权低秩张量正则化

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智能网联环境下车辆能耗与排放优化控制的研究现状与展望 被引量：5

4

作者 胡云峰 刘迪 +2 位作者 赵靖华 宫洵 陈虹 《中国公路学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第3期1-14,共14页

随着智能车辆和现代通信技术的发展,基于智能网联信息的车辆优化控制已经成为智能交通领域重要研究课题之一,为了全面了解智能网联车辆优化控制的研究进展,对当前基于智能网联信息的车辆能耗与排放优化控制重点问题进行了概述。首先,在... 随着智能车辆和现代通信技术的发展,基于智能网联信息的车辆优化控制已经成为智能交通领域重要研究课题之一,为了全面了解智能网联车辆优化控制的研究进展,对当前基于智能网联信息的车辆能耗与排放优化控制重点问题进行了概述。首先,在车辆运动学层面的能耗与排放控制中,根据信息交互的组合不同将现有研究进行分类,分别针对车-车、车-基础设施、车-车-基础设施以及车队-车队-基础设施信息交互的4种组合阐述了每种组合下车辆能耗与排放优化的关键问题与研究方法,并总结了在车辆能耗与排放优化时保证安全性与时效性的研究。其次,详细介绍了在车辆运动学中结合发动机特性进行能耗控制以及能耗与排放综合控制的研究现状,论述了在车辆优化中兼顾底层系统性能的重要性。再次,根据现有研究的重点分布以及车辆、发动机与后处理系统的运行特性,给出了一个智能网联环境下车辆能耗与排放一体化优化框架,详细讲述了该框架的使用方法与使用时可参考的研究。最后,总结了该框架对现有研究的补充意义,并展望了未来在智能车辆优化中存在的挑战,为后续更广泛的研究提供了参考。 展开更多

关键词 汽车工程 车辆运行优化 综述 智能网联汽车 一体化控制

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基于人工智能技术的古文字研究 被引量：1

5

作者 李春桃 张骞 +1 位作者 徐昊 高嘉英 《吉林大学社会科学学报》 北大核心 2023年第2期164-173,238,239,共12页

人工智能与古文字学交叉研究十分重要,开展这项研究既需要人工收集和标注大量数据,同时也需结合恰当的技术。在数据处理方面,数据集建设过程中尽量丰富了单字数量以及字图总量。数据中的字图包括拓本和摹本,其中拓本多带有斑点噪声,降... 人工智能与古文字学交叉研究十分重要,开展这项研究既需要人工收集和标注大量数据,同时也需结合恰当的技术。在数据处理方面,数据集建设过程中尽量丰富了单字数量以及字图总量。数据中的字图包括拓本和摹本,其中拓本多带有斑点噪声,降低噪声有助于提高文字识别的准确率。数据中古文字隶定体的显示也是要重点解决的问题。在文字自动识别方面,利用了深度学习算法开展智能识别,从实验结果看,准确率达到八成以上,这是在大规模识别任务下达到的效果,证明了利用人工智能技术识别古文字形体是可行的。分析错误数据可以发现,数据量与形近字是影响识别准确率的关键因素。除了识别以外,知识图谱技术也很重要,建设古文字知识图谱一方面可以实现对古文字知识体系的多角度展示;另一方面也可计算字形中偏旁及构形的相似度,智能寻找出字形之间的联系。 展开更多

关键词 人工智能 古文字研究 深度学习 知识图谱

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大数据背景下突发公共事件网络舆情情感演化及舆情引导策略研究

6

作者 韩小伟 张传洋 +1 位作者 张起超 鲁强 《情报科学》 北大核心 2024年第2期56-63,共8页

【目的/意义】从舆情情感演化及各阶段主题方面为舆情引导人员提供思路,从而进一步完善舆情引导策略,保障网络社会的安全。【方法/过程】以危机生命周期理论为基础,选择发生在2022年2月13日的“重庆星巴克驱赶民警”事件作为研究对象,... 【目的/意义】从舆情情感演化及各阶段主题方面为舆情引导人员提供思路,从而进一步完善舆情引导策略,保障网络社会的安全。【方法/过程】以危机生命周期理论为基础,选择发生在2022年2月13日的“重庆星巴克驱赶民警”事件作为研究对象,本文选择使用Python爬虫方法获取微博评论数据源,使用TF-IDF结合SVM支持向量机构建网络舆情评论情感分类器,对“重庆星巴克驱赶民警”事件情感演化进行研究,最终结合实例分析并成功构建突发公共事件网络舆情引导模型。【结果/结论】舆情事件的情感演化受到多方影响,其中自媒体创作者、意见领袖以及权威组织是主要影响来源,同时舆情引导应注重在潜伏期加强舆情监测,在暴发期和扩散期应注重公众情绪的引导,信息公开透明化,在平复期应注重防范舆情事件复发和加强民众教育,提高公众信息素养。【创新/局限】仅以单案例为研究对象,未来会增加研究样本以更好地分析网络舆情的引导策略。 展开更多

关键词 大数据 突发公共事件 网络舆情 情感演化 引导策略

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基于多传感器优化的农药残留快速检测新方法 被引量：3

7

作者 李佩泽 赵世舜 +4 位作者 翁小辉 蒋鑫妹 崔洪博 乔建磊 常志勇 《吉林大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第8期1951-1956,共6页

提出了一种基于CatBoost算法的传感器阵列优化策略。采用自行研制的基于仿生嗅觉的电子鼻测试系统,检测蒲公英上残留的农药敌百虫,提取蒲公英样本的响应特征信息,对传感器阵列进行多特征数据融合。使用CatBoost算法对数据矩阵进行特征选... 提出了一种基于CatBoost算法的传感器阵列优化策略。采用自行研制的基于仿生嗅觉的电子鼻测试系统,检测蒲公英上残留的农药敌百虫,提取蒲公英样本的响应特征信息,对传感器阵列进行多特征数据融合。使用CatBoost算法对数据矩阵进行特征选择,优化后的传感器数量从12个减少到3个,准确率从91.69%提高到98.03%,减少了约88%的特征值,优于相关系数、递归消除和其他常用算法,解决了传感器繁多、数据冗余的问题,大大提高了检测精度。结果表明:在蒲公英敌百虫残留检测上使用CatBoost算法可提高电子鼻的鉴别能力。 展开更多

关键词 农药学 CatBoost 电子鼻 特征选择 多传感器

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气门控制策略对无节气门发动机性能的影响

8

作者 周遊 洪伟 +3 位作者 解方喜 刘宇 宫洵 李小平 《吉林大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第1期55-65,共11页

为了实现发动机高效清洁燃烧,利用自行开发的可变气门升程机构,在无节气门条件下研究了进气门调整策略(VIV)、排气门调整策略(VEV)和进排气门耦合调整策略(VICE)对发动机性能的影响。结果表明,与原发动机相比,3种气门控制策略都可以降... 为了实现发动机高效清洁燃烧,利用自行开发的可变气门升程机构,在无节气门条件下研究了进气门调整策略(VIV)、排气门调整策略(VEV)和进排气门耦合调整策略(VICE)对发动机性能的影响。结果表明,与原发动机相比,3种气门控制策略都可以降低有效燃油消耗率(BSFC)并提高热效率(ITE);其中,VICE策略的效果最为突出,与原发动机相比BSFC和ITE最多可优化28%和6%;VIV策略和VICE策略都可以减小发动机泵气损失,尤其是VIV策略,与原发动机相比最多可以将泵气损失减少36%;3种策略都可以降低NO_x排放,其中VEV策略表现最优异;当NMEP超过0.3 MPa后,不同气门策略对THC排放的影响较小。 展开更多

关键词 内燃机 可变进排气门 气门控制策略 无节气门发动机 泵气损失 有效燃油消耗率 NO_X排放

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基于混合进化算法的特征选择方法研究 被引量：2

9

作者 高慧敏 王云鹤 +1 位作者 卞闯 李向涛 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第6期1619-1636,共18页

特征选择(Feature Selection,FS)是一种有效的数据预处理方法,它可以通过选择高维数据中一组具有高相关性和低冗余性的特征,从而解决数据冗余引起的维数灾难.目前许多计算方法已经被应用于求解FS问题,其中基于教与学优化(Teaching and L... 特征选择(Feature Selection,FS)是一种有效的数据预处理方法,它可以通过选择高维数据中一组具有高相关性和低冗余性的特征,从而解决数据冗余引起的维数灾难.目前许多计算方法已经被应用于求解FS问题,其中基于教与学优化(Teaching and Learning-based Optimization Algorithm,TLBO)的特征选择模型由于其高效的全局搜索能力受到越来越多学者的关注.然而,随着数据规模的不断扩大,这些算法所具有的模型不稳定、模型精确度低和局部搜索能力差等局限性,使算法的研究逐步陷入困境.为解决上述问题,本文提出了融合教与学优化算法与局部搜索方法(Local Search,LS)的混合进化Wrapper算法模型(Teaching and Learning-based Optimization-Local Search Algorithm,TLBOLS).首先,由于传统的教与学优化算法不能直接用于求解特征选择问题,算法在初始化阶段将实数型编码转为二进制编码,然后为保证种群的多样性,在教阶段引入最差个体重启机制,并针对进化班级过程中学习者与教学者两种身份采用不同值的TF值,提出二进制的教与学特征选择算法(Binary Teaching and Learning-based Optimization-Local Search Algorithm,BTLBOLS).随后,提出结合多操作的局部搜索方法和变邻域搜索逐渐增强扰动力度,提高整个种群的个体质量.为优化特征选择结果,BTLBOLS利用综合评价指标作为目标函数指导整体进化过程.实验选取45个高维癌症基因表达数据集进行测试并与十种特征选择算法相比,实验结果表明,相比其他算法,BTLBOLS在分类准确率和特征个数上都具有一定优势,算法分类性能有效提高. 展开更多

关键词 教与学优化算法 局部搜索 新型Wrapper混合特征选择算法 特征选择 分类 基因表达数据

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分子体系自由能地貌图的变分分析及AI算法实现

10

作者 杜泊船 田圃 《物理学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2024年第6期82-94,共13页

精确描述复杂分子体系的自由能地貌图是理解和操控其行为,并进一步实现分子设计制造工业化的重要基础.刻画高维空间自由能地貌图的主要挑战是其往往在不同时空间尺度上具有多个层次,每个层次都可能有不止一个亚稳态被相应的自由能垒分开... 精确描述复杂分子体系的自由能地貌图是理解和操控其行为,并进一步实现分子设计制造工业化的重要基础.刻画高维空间自由能地貌图的主要挑战是其往往在不同时空间尺度上具有多个层次,每个层次都可能有不止一个亚稳态被相应的自由能垒分开,且跨越路径有可能不止一条.另外很多体系涉及非线性行为,这使得理论解析和直接使用分子模拟都有很大困难.针对这些挑战,多年来研究者们发展了多种多样的增强采样方法,但往往需要很多经验选择和操作,从而一方面使得研究进程较为缓慢,另一方面也让误差控制成为困难.变分虽然在物理、统计和工程中已经被广泛应用并取得巨大成功,但在复杂分子体系中的应用却随着神经网络的发展刚刚开始.本文将对这些探索性工作的主要方向、进展和局限进行简要总结,也对将来的可能发展给出展望,希望能够激发更多对基于变分的分子体系自由能地貌图人工智能算法的关注和努力,促进大分子药物、分子生物机器等实践应用的发展. 展开更多

关键词 变分 神经网络 复杂分子体系 自由能地貌图

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基于人工智能技术的古文字研究

11

作者 李春桃 张骞 +1 位作者 徐昊 高嘉英 《社会科学文摘》 2023年第11期32-34,共3页

近些年来人工智能发展迅速,尤其是深度学习技术,具有学习知识、分析问题、总结规律的能力,能够对文字、图像和声音等数据进行识别、归纳与分类。鉴于此,已有学者将深度学习应用于汉字的识别任务中。这也提示我们将人工智能运用于古文字... 近些年来人工智能发展迅速,尤其是深度学习技术,具有学习知识、分析问题、总结规律的能力,能够对文字、图像和声音等数据进行识别、归纳与分类。鉴于此,已有学者将深度学习应用于汉字的识别任务中。这也提示我们将人工智能运用于古文字形体识别是可行的。相比于偏重主观感受的学科,古文字研究更为客观,其结论具有唯一性,研究过程也遵循一定的规律,在人文学科中最接近自然科学。 展开更多

关键词 深度学习 古文字研究 人工智能 主观感受 人文学科 古文字形体 唯一性 识别任务

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基于miRNA组学的数据增强算法

12

作者 周丰丰 孙燕杰 范雨思 《电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第2期182-187,共6页

近年来,诸多研究揭示了miRNA的表达和疾病之间的关系,特别是其与肿瘤的发生、发展和治疗的密切关联。然而,传统的分子生物学测试方法既耗时又昂贵,患病样本获取困难,不平衡的数据集训练得到的分类器导致患病样本识别准确率低。面对以上... 近年来,诸多研究揭示了miRNA的表达和疾病之间的关系,特别是其与肿瘤的发生、发展和治疗的密切关联。然而,传统的分子生物学测试方法既耗时又昂贵,患病样本获取困难,不平衡的数据集训练得到的分类器导致患病样本识别准确率低。面对以上挑战,提出了一种新的区分患病样本、健康样本以及挖掘疾病生物标志物的数据增强算法OCF,使用条件式生成对抗网络进行数据增强,然后用特征选择算法减少特征数量,最后再利用机器学习分类器进行分类识别并筛选出生物标志物进行分析。实验结果表明,该算法具有更好的分类性能,并验证了筛选出的生物标志物的准确性。 展开更多

关键词 计算机应用技术 深度学习 特征选择 生成对抗网络 MIRNA

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融合结构和特征的图层次化池化模型

13

作者 马涪元 王英 +1 位作者 李丽娜 汪洪吉 《计算机科学与探索》 CSCD 北大核心 2023年第1期179-186,共8页

作为深度神经网络向非欧式数据上的扩展,图神经网络(GNN)已经在图节点分类任务、链接预测任务和图分类任务中取得了显著成就。在图分类任务上,当前方法一般通过层次化的池化过程同时考虑图的局部和全局结构信息以学习高层次的图表示。... 作为深度神经网络向非欧式数据上的扩展,图神经网络(GNN)已经在图节点分类任务、链接预测任务和图分类任务中取得了显著成就。在图分类任务上,当前方法一般通过层次化的池化过程同时考虑图的局部和全局结构信息以学习高层次的图表示。在对当前的图分类模型进行对比分析后,考虑当前方法的不足,结合不同方法的优势,提出结构和特征融合池化模型(SAFPool)。SAFPool模型在池化时使用了两个聚类分配矩阵生成模块,分别是基于结构的聚类学习和基于特征的聚类学习模块,基于结构的聚类学习根据图结构信息对结构相似的节点聚类,基于特征的聚类学习则根据图节点特征对特征相似的节点聚类。二者的聚类结果加权聚合后便能获取实现聚类策略的聚类分配矩阵以同时利用图结构和节点特征信息。最后,在多个图分类数据集上通过对比实验和可视化说明了同时显式地利用图节点特征信息和图结构信息实现聚类策略的有效性。 展开更多

关键词 图神经网络 图分类 图池化 聚类分配矩阵 层次化模型

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XGBoost启发的双向特征选择算法 被引量：4

14

作者 王丽 王涛 +2 位作者 肖巍 刘兆赓 李占山 《吉林大学学报（理学版）》 CAS 北大核心 2021年第3期627-634,共8页

针对特征选择过程中特征评价指标单一性的问题,基于集成学习中的极端梯度提升算法,提出一种新的特征选择算法.该算法首先应用极端梯度提升算法中构建集成树模型的指标作为特征选择的特征重要性度量指标,然后利用一种新的双向搜索策略,... 针对特征选择过程中特征评价指标单一性的问题,基于集成学习中的极端梯度提升算法,提出一种新的特征选择算法.该算法首先应用极端梯度提升算法中构建集成树模型的指标作为特征选择的特征重要性度量指标,然后利用一种新的双向搜索策略,权衡了多种特征重要性对结果的影响,并优化了评价过程的效率.通过11个不同维度的标准数据集进行测试,实验结果表明,该算法能增加特征子集的多样性,加快特征选择的速度,并在中维和低维数据集上均具有较高的计算效率,且能处理高维数据集. 展开更多

关键词 特征选择 极端梯度提升 双向搜索

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大数据实践课程体系的云课堂建设 被引量：3

15

作者 王岩 丛一之 +3 位作者 黄岚 王康平 周柚 蒋一川 《计算机教育》 2022年第4期75-79,共5页

针对高校大数据实践课程体系的云课堂构建,分析云实践课堂的社会需求和教学现状,提出以Hadoop生态环境作为大数据实践课程建设框架依据,实现教学过程全覆盖、实践过程全交互的云课堂建设,兼顾大数据技术实践任务与科研项目驱动的云教学... 针对高校大数据实践课程体系的云课堂构建,分析云实践课堂的社会需求和教学现状,提出以Hadoop生态环境作为大数据实践课程建设框架依据,实现教学过程全覆盖、实践过程全交互的云课堂建设,兼顾大数据技术实践任务与科研项目驱动的云教学模式,探讨大数据实践课程体系的云课堂设计与实施,并对学生实践能力进行评测和指导。 展开更多

关键词 大数据实践课程体系 云课堂建设 Hadoop生态环境 实践能力评测

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二进制麻雀特征选择算法 被引量：1

16

作者 李占山 姚鑫 +2 位作者 刘兆赓 马翔 李昀朔 《长春工业大学学报》 CAS 2022年第4期462-472,共11页

特征选择是机器学习的重要分类任务,其结果直接影响后续学习算法性能。麻雀搜索算法(SSA)是近年来提出的一种基于麻雀智能行为的元启发式算法,它考虑麻雀的社会组织及其对环境的适应性求解连续优化问题,文中将SSA求解离散类的特征选择... 特征选择是机器学习的重要分类任务,其结果直接影响后续学习算法性能。麻雀搜索算法(SSA)是近年来提出的一种基于麻雀智能行为的元启发式算法,它考虑麻雀的社会组织及其对环境的适应性求解连续优化问题,文中将SSA求解离散类的特征选择问题。首先采用混沌反向学习作为初始化策略,并结合差分进化算法改进更新解阶段,随后利用三种二进制方式将处理连续类问题的SSA转换为适应特征选择问题的二进制版本,并最终选择对分类性能提升最大的S型转移函数结合改进后的SSA,形成文中提出的一种包裹式的二进制麻雀特征选择算法BSFSA,为测试BSFSA的性能,使用k-最近邻作为分类器并选用21个UCI数据集,与7种先进的基于群体智能的包裹式特征选择算法和2种过滤式特征选择算法在分类精度和维度缩减率等方面进行比较,结果显示,BSFSA在18个数据集中取得最高分类精度,此外也取得了5个最高维度缩减率和5个次高维度缩减率。实验结果表明,BSFSA能够出色兼顾特征子集的分类精度与维度缩减能力,相较对比算法体现出一定优势。 展开更多

关键词 麻雀搜索算法 包裹式特征选择 S型转移函数 混沌反向学习 差分进化

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机器学习在口腔正畸诊疗中的应用进展 被引量：4

17

作者 吴志娜 胡敏 +1 位作者 宫洵 魏晓曦 《中华口腔医学杂志》 CAS CSCD 北大核心 2021年第12期1277-1281,共5页

随着人工智能与多学科的交叉融合,以机器学习为主要手段的人工智能技术也逐渐应用于口腔疾病的诊断、治疗和预后评估等方面。目前,机器学习在口腔正畸学中的应用主要包括两大方面,即利用图像识别技术进行影像学资料的定点及分析、颅面... 随着人工智能与多学科的交叉融合,以机器学习为主要手段的人工智能技术也逐渐应用于口腔疾病的诊断、治疗和预后评估等方面。目前,机器学习在口腔正畸学中的应用主要包括两大方面,即利用图像识别技术进行影像学资料的定点及分析、颅面骨骼分型和颈椎分期的判断等,以及利用临床决策支持系统辅助评估正畸治疗的必要性以及制订正畸治疗方案等。本文从以上两方面对机器学习在正畸诊疗中的应用进展进行综述,以期为精准正畸的未来发展提供新思路。 展开更多

关键词 人工智能 临床方案 决策支持系统 临床 机器学习 正畸治疗 图像识别

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基于深度学习技术的青铜鼎分期断代研究

18

作者 李春桃 戚睿华 +1 位作者 杨溪 周日鑫 《出土文献》 2023年第3期16-32,154,155,F0002,共20页

分期断代是青铜器研究的重要基础,但铜器断代工作具有较高的专业门槛,一直依赖少数专家人工完成。人工智能的迅速发展,使青铜器智能断代成为可能。本文以青铜鼎为对象,提出利用人工智能深度学习技术对先秦时期青铜器进行断代的方法,并... 分期断代是青铜器研究的重要基础,但铜器断代工作具有较高的专业门槛,一直依赖少数专家人工完成。人工智能的迅速发展,使青铜器智能断代成为可能。本文以青铜鼎为对象,提出利用人工智能深度学习技术对先秦时期青铜器进行断代的方法,并从数据处理、模型搭建、具体实验、结果分析等多个角度展开研究。实验结果表明,人工智能模型能够准确判断绝大多数青铜鼎的时代。同时,研究成果也已转换成实际应用,模型已经部署于微信小程序。 展开更多

关键词 青铜器 断代 人工智能 应用

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混合动力汽车的发动机最优运行曲线在线优化方法 被引量：2

19

作者 胡云峰 麻宝林 +2 位作者 林佳眉 宫洵 李学军 《吉林大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第7期1679-1686,共8页

针对混合动力汽车发动机最优运行曲线(OOL)离线台架标定工作量大、且实际道路工况下难以获得最优转速问题,提出了混合动力汽车发动机最优运行曲线在线优化方法。首先,建立混合动力汽车仿真模型,并通过冬天城市工况下的仿真验证了模型的... 针对混合动力汽车发动机最优运行曲线(OOL)离线台架标定工作量大、且实际道路工况下难以获得最优转速问题,提出了混合动力汽车发动机最优运行曲线在线优化方法。首先,建立混合动力汽车仿真模型,并通过冬天城市工况下的仿真验证了模型的精度;其次,提出了基于带遗忘因子递归最小二乘(RLS)的目标梯度估计方法,利用实时数据实现了最佳运行曲线优化过程中比油耗目标梯度的精确计算;然后,提出了基于梯度下降的发动机最佳工作点在线优化方法,实现了发动机最佳转速的实时计算;最后,通过与传统标定方法的对比仿真,验证了本文方法的实时性和控制效果上的优越性。 展开更多

关键词 混联式混合动力汽车 最优运行曲线 在线优化 梯度下降 递归最小二乘

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面向小样本目标检测任务的自适应特征重构算法

20

作者 刘丁菠 刘学艳 +2 位作者 于东然 杨博 李伟 《山东大学学报（工学版）》 CAS CSCD 北大核心 2022年第6期115-122,共8页

针对目标检测任务中样本量不足时新类别检测性能变差的问题,提出面向小样本目标检测任务的自适应特征重构算法。该算法包含两个模块:基础类别特征偏移缓解模块,用于获取预训练阶段基础类别的特征方向;场景特征自适应约束模块,用于根据... 针对目标检测任务中样本量不足时新类别检测性能变差的问题,提出面向小样本目标检测任务的自适应特征重构算法。该算法包含两个模块:基础类别特征偏移缓解模块,用于获取预训练阶段基础类别的特征方向;场景特征自适应约束模块,用于根据场景特征与各类别原型特征的相关性确定当前场景对于某些类别的偏好,从而自适应地调整基础类别偏移方向对实例特征的影响。试验结果表明,在PASCAL VOC和MS COCO数据集上,该模型对于小样本目标检测任务的检测能力均优于对比算法,在保证对于基础类别实例检测能力的基础上,对新类别的检测精度最高可分别提升12.4%与2.1%。本研究提出的模型可以保证对于基础类别相关实例的检测能力,并提升新类别实例检测性能。 展开更多

关键词 目标检测 小样本学习 自适应特征重构 场景特征 类别偏好

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