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松弛图嵌入的判别宽度学习系统以及在视觉识别中的应用
1
作者
金军委
常少凯
+5 位作者
耿彪
李艳婷
赵孟
王震
陈俊龙
李鹏
《自动化学报》
北大核心
2025年第6期1388-1402,共15页
宽度学习系统作为一种轻量级网络,在效率和准确性之间实现了良好的平衡.然而,宽度学习系统主要依赖严苛的二元标签进行监督并且在数据变换过程中忽视局部结构信息,这些问题限制了模型的性能.为解决此问题,提出一种松弛图嵌入的判别宽度...
宽度学习系统作为一种轻量级网络,在效率和准确性之间实现了良好的平衡.然而,宽度学习系统主要依赖严苛的二元标签进行监督并且在数据变换过程中忽视局部结构信息,这些问题限制了模型的性能.为解决此问题,提出一种松弛图嵌入的判别宽度学习系统模型并将其应用于视觉识别,旨在通过松弛图结构与柔性标签的引入提升模型性能.创新性如下:1)创新地使用双变换矩阵构建松弛图,将变换矩阵的责任分离,减少变换矩阵的负担,从而学习更加灵活的变换矩阵,解决了模型过拟合问题;2)引入柔性标签策略,扩大不同类别标签之间的距离,解决了严苛二元标签的问题,提高了模型的判别能力;3)提出一种基于交替方向乘子法的迭代优化算法,实现了模型的高效优化.在人脸图像数据集、物体图像数据集、场景图像数据集以及手写体图像数据集上的大量实验证明提出的模型与其他先进的识别算法相比具有优势.
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关键词
宽度学习系统
松弛图
柔性标签
视觉识别
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职称材料
题名
松弛图嵌入的判别宽度学习系统以及在视觉识别中的应用
1
作者
金军委
常少凯
耿彪
李艳婷
赵孟
王震
陈俊龙
李鹏
机构
河南工业大学人工智能与大数据学院
新南威尔士大学计算机科学与工程学院
郑州轻工业大学计算机科学与技术学院
西北工业大学网络空间安全学院
华南理工大学计算机科学与工程学院
河南工业大学复杂性科学研究院
出处
《自动化学报》
北大核心
2025年第6期1388-1402,共15页
基金
国家自然科学基金(62106068,62106233,62073123,62375078,U1813203)
河南省科技攻关项目(222102210058,232102210062,232102210007)资助。
文摘
宽度学习系统作为一种轻量级网络,在效率和准确性之间实现了良好的平衡.然而,宽度学习系统主要依赖严苛的二元标签进行监督并且在数据变换过程中忽视局部结构信息,这些问题限制了模型的性能.为解决此问题,提出一种松弛图嵌入的判别宽度学习系统模型并将其应用于视觉识别,旨在通过松弛图结构与柔性标签的引入提升模型性能.创新性如下:1)创新地使用双变换矩阵构建松弛图,将变换矩阵的责任分离,减少变换矩阵的负担,从而学习更加灵活的变换矩阵,解决了模型过拟合问题;2)引入柔性标签策略,扩大不同类别标签之间的距离,解决了严苛二元标签的问题,提高了模型的判别能力;3)提出一种基于交替方向乘子法的迭代优化算法,实现了模型的高效优化.在人脸图像数据集、物体图像数据集、场景图像数据集以及手写体图像数据集上的大量实验证明提出的模型与其他先进的识别算法相比具有优势.
关键词
宽度学习系统
松弛图
柔性标签
视觉识别
Keywords
Broad learning system
relaxed-graph
flexible label
visual recognition
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
松弛图嵌入的判别宽度学习系统以及在视觉识别中的应用
金军委
常少凯
耿彪
李艳婷
赵孟
王震
陈俊龙
李鹏
《自动化学报》
北大核心
2025
0
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