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小规模数据集的神经网络集成算法研究被引量：11: 1; 作者李凯黄厚宽《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2006年第7期1161-1166,共6页; 研究了小样本数据集的神经网络分类器集成,提出了适合于小样本数据集的神经网络分类器集成方法NovelNNE,通过生成差异数据提高神经网络集成中个体的差异性,从而提高集成学习的泛化性能;最后应用不同的融合技术针对UCI标准数据集进行了... 展开更多; 关键词神经网络集成小规模数据集差异性泛化; 在线阅读下载PDF 职称材料

一种小规模数据集下的贝叶斯网络学习方法及其应用被引量：3: 2; 作者李亚飞吕强 +1 位作者苏伟峰刘轶《计算机科学》 CSCD 北大核心 2011年第7期181-184,234,共5页; 提出了一种小规模数据集下学习贝叶斯网络的有效算法——FCLBN。FCLBN利用bootstrap方法在给定的小样本数据集上进行重抽样,然后用在抽样后数据集上学到的贝叶斯网络来估计原数据集上的贝叶斯网络的高置信度的特征,并用这些特征来指导... 展开更多; 关键词学习贝叶斯网络小规模数据集特征置信; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于深度学习的二维心脏超声图像分割模型在小规模数据集上的性能评估被引量：4: 3; 作者林天予宋亮 +1 位作者高智凡张贺晔《暨南大学学报（自然科学与医学版）》 CAS CSCD 北大核心 2022年第2期191-198,共8页; 目的:评估一种心脏超声分割算法:密集金字塔和深度监督神经网络(DPS-Net),在小规模数据集上的分割性能。方法:利用两个小规模心脏超声数据集,用于多结构超声分割的心脏超声采集(CAMUS)和HMC-QU数据集,在数据量和模型不同的情况下分别对D... 展开更多; 关键词深度学习心脏超声医学图像分割小规模数据集; 在线阅读下载PDF 职称材料

一种提高神经网络集成差异性的学习方法被引量：9: 4; 作者李凯黄厚宽《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第8期1387-1390,共4页; 集成学习已经成为机器学习的研究方向之一,它可以显著地提高分类器的泛化性能.本文分析了Bag-ging及AdaBoost集成方法,指出了这两种方法的缺陷;然后提出了一种新的基于神经网络的分类器集成方法DBNNE,该方法通过生成差异数据增加集成的... 展开更多; 关键词神经网络集成小规模数据集差异性泛化; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于迁移学习的类别级物体识别与检测研究与进展被引量：63: 5; 作者张雪松庄严 +1 位作者闫飞王伟《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2019年第7期1224-1243,共20页; 类别级物体识别与检测属于计算机视觉领域的一个基础性问题,主要研究在图像或视频流中识别和定位出其中感兴趣的物体.在基于小规模数据集的类别级物体识别与检测应用中,模型过拟合、类不平衡和跨领域时特征分布变化等关键问题与挑战交... 展开更多; 关键词迁移学习物体识别物体检测小规模数据集类不平衡数据集; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于单体到模组迁移的磷酸铁锂储能系统SOH评估方法被引量：7: 6; 作者杨智鹏宋政湘 +1 位作者孟锦豪郑琨《高电压技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第10期4142-4149,共8页; 为了解决传统机器学习的电池健康状态(state of health,SOH)评估方法在应用于大规模电化学储能电站的应用场景时,存在的数据处理慢和评估效果差等问题,提出了一种基于单体到模组迁移的磷酸铁锂储能系统SOH评估方法。基于实验获取了磷酸... 展开更多; 关键词迁移学习磷酸铁锂电池健康状态小规模数据集短样本特征大规模电化学储能; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于知识增强的中文命名实体识别被引量：13: 7; 作者胡新棒于溆乔 +1 位作者李邵梅张建朋《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2021年第11期84-92,共9页; 基于字词联合的中文命名实体识别模型能够兼顾字符级别与词语级别的信息,但受未登录词影响较大且在小规模数据集上存在训练不充分等问题。在现有LR-CNN模型的基础上,提出一种结合知识增强的中文命名实体识别模型,采用相对位置编码的多... 展开更多; 关键词中文命名实体识别注意力机制知识增强未登录词小规模数据集; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名小规模数据集的神经网络集成算法研究被引量：11: 1; 作者李凯黄厚宽; 机构河北大学数学与计算机学院北京交通大学计算机与信息技术学院计算智能研究所; 出处《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2006年第7期1161-1166,共6页; 基金国家自然科学基金项目(60443003) 河北大学博士基金项目(075); 文摘研究了小样本数据集的神经网络分类器集成,提出了适合于小样本数据集的神经网络分类器集成方法NovelNNE,通过生成差异数据提高神经网络集成中个体的差异性,从而提高集成学习的泛化性能;最后应用不同的融合技术针对UCI标准数据集进行了实验研究.结果表明,在集成算法NovelNNE中,使用相对多数投票与贝叶斯融合方法的性能优于行为知识空间融合方法.; 关键词神经网络集成小规模数据集差异性泛化; Keywords neural network ensemble small data set diversity generalization; 分类号 TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名一种小规模数据集下的贝叶斯网络学习方法及其应用被引量：3: 2; 作者李亚飞吕强苏伟峰刘轶; 机构北京师范大学-香港浸会大学联合国际学院深港产学研基地智能媒体和语音重点实验室苏州大学计算机科学与技术学院; 出处《计算机科学》 CSCD 北大核心 2011年第7期181-184,234,共5页; 基金国家自然科学基金项目(61073017) 北京师范大学-香港浸会大学联合国际学院校内项目(R201109,UIC2010-S-01.8)资助; 文摘提出了一种小规模数据集下学习贝叶斯网络的有效算法——FCLBN。FCLBN利用bootstrap方法在给定的小样本数据集上进行重抽样,然后用在抽样后数据集上学到的贝叶斯网络来估计原数据集上的贝叶斯网络的高置信度的特征,并用这些特征来指导在原数据集上的贝叶斯网络搜索。用标准的数据集验证了FCLBN的有效性,并将FCLBN应用于酵母菌细胞中蛋白质的定位预测。实验结果表明,FCLBN能够在小规模数据集上学到较好的网络模型。; 关键词学习贝叶斯网络小规模数据集特征置信; Keywords Learning bayesian network Small scale dataset Features confidence; 分类号 TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于深度学习的二维心脏超声图像分割模型在小规模数据集上的性能评估被引量：4: 3; 作者林天予宋亮高智凡张贺晔; 机构中山大学生物医学工程学院深圳北芯生命科技股份有限公司; 出处《暨南大学学报（自然科学与医学版）》 CAS CSCD 北大核心 2022年第2期191-198,共8页; 基金广东省重点领域研发计划开放性课题项目(2019B010110001) 深圳市科技计划可持续发展专项基金(KCXFZ202002011009124) +3 种基金广东省自然科学基金面上项目(2022A1515011384)。; 文摘目的:评估一种心脏超声分割算法:密集金字塔和深度监督神经网络(DPS-Net),在小规模数据集上的分割性能。方法:利用两个小规模心脏超声数据集,用于多结构超声分割的心脏超声采集(CAMUS)和HMC-QU数据集,在数据量和模型不同的情况下分别对DPS-Net进行对比实验。结果:DPS-Net在两个数据集上的性能随病例数的减少并未显著降低(在CAMUS中Dice系数由0.951下降到0.935),且其分割能力超过两种经典算法,取得了更好的分割结果。结论:DPS-Net在小规模数据集上也能很好地完成心脏超声分割任务,具有良好的临床应用潜力。; 关键词深度学习心脏超声医学图像分割小规模数据集; Keywords deep learning echocardiography medical image segmentation small dataset; 分类号 TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名一种提高神经网络集成差异性的学习方法被引量：9: 4; 作者李凯黄厚宽; 机构河北大学数学与计算机学院北京交通大学计算机与信息技术学院; 出处《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第8期1387-1390,共4页; 基金国家"十五"重点科技攻关项目(No.2002BA407B) 国家自然科学基金(No.60443003); 文摘集成学习已经成为机器学习的研究方向之一,它可以显著地提高分类器的泛化性能.本文分析了Bag-ging及AdaBoost集成方法,指出了这两种方法的缺陷;然后提出了一种新的基于神经网络的分类器集成方法DBNNE,该方法通过生成差异数据增加集成的差异性;另外,当生成一个分类器后,采用了测试方法确保分类器集成的正确率;最后针对十个标准数据集进行了实验研究,结果表明集成算法DBNNE在小规模数据集上优于Bagging及AdaBoost集成方法,而在较大数据集上也不逊色于这两种集成方法.; 关键词神经网络集成小规模数据集差异性泛化; Keywords neural network ensemble small data sets diversity generalization; 分类号 TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于迁移学习的类别级物体识别与检测研究与进展被引量：63: 5; 作者张雪松庄严闫飞王伟; 机构大连理工大学控制科学与工程学院大连交通大学软件学院; 出处《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2019年第7期1224-1243,共20页; 基金国家自然科学基金(61503056,U1508208) 辽宁省教育厅基本科研项目(JDL2017017)资助~~; 文摘类别级物体识别与检测属于计算机视觉领域的一个基础性问题,主要研究在图像或视频流中识别和定位出其中感兴趣的物体.在基于小规模数据集的类别级物体识别与检测应用中,模型过拟合、类不平衡和跨领域时特征分布变化等关键问题与挑战交织在一起.本文介绍了迁移学习理论的研究现状,对迁移学习理论解决基于小规模数据集的物体识别与检测中遇到的主要问题的研究思路和前沿技术进行了着重论述和分析.最后对该领域的研究重点和技术发展趋势进行了探讨.; 关键词迁移学习物体识别物体检测小规模数据集类不平衡数据集; Keywords Transfer learning object recognition object detection small-scale dataset class imbalanced dataset; 分类号 TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于单体到模组迁移的磷酸铁锂储能系统SOH评估方法被引量：7: 6; 作者杨智鹏宋政湘孟锦豪郑琨; 机构电力设备电气绝缘国家重点实验室西安交通大学电气工程学院; 出处《高电压技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第10期4142-4149,共8页; 基金新疆维吾尔自治区重点研发计划(2022B01019-2)。; 文摘为了解决传统机器学习的电池健康状态(state of health,SOH)评估方法在应用于大规模电化学储能电站的应用场景时,存在的数据处理慢和评估效果差等问题,提出了一种基于单体到模组迁移的磷酸铁锂储能系统SOH评估方法。基于实验获取了磷酸铁锂电池和电池组的老化数据集,构建了迁移学习的SOH评估模型框架,验证了小规模样本再训练模型的评估效果;测试了采用长短时记忆神经网络(long short-term memory networks,LSTM)和门控循环单元(gated recurrent unit,GRU)等模型的评估效果;对比了不同片段的短特征样本数据对评估结果的影响。研究结果证明,经过小规模样本数据优化后的电池单体模型能够实现对电池组SOH的评估;以GRU为主网络的迁移学习模型对电池组SOH的评估综合性能最优;采用电压区间为24.5~30 V片段短特征数据集的模型,能够进一步提高评估准确性和速度,对电池组SOH评估均方差可降低至0.1%,符合大规模储能电站场景下的使用需求。研究成果为电化学储能电站的运行状态评估方法提供可能的技术参考和数据支撑。; 关键词迁移学习磷酸铁锂电池健康状态小规模数据集短样本特征大规模电化学储能; Keywords transfer learning LFP batteries SOH few-shot data set short sample features large-scale electrochemical energy storage; 分类号 TM912 [电气工程—电力电子与电力传动]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于知识增强的中文命名实体识别被引量：13: 7; 作者胡新棒于溆乔李邵梅张建朋; 机构中国人民解放军战略支援部队信息工程大学信息技术研究所墨尔本大学; 出处《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2021年第11期84-92,共9页; 基金国家自然科学基金青年基金(62002384) 国家重点研发计划(2016QY03D0502) 郑州市协同创新重大专项(162/32410218)。; 文摘基于字词联合的中文命名实体识别模型能够兼顾字符级别与词语级别的信息,但受未登录词影响较大且在小规模数据集上存在训练不充分等问题。在现有LR-CNN模型的基础上,提出一种结合知识增强的中文命名实体识别模型,采用相对位置编码的多头注意力机制提高模型上下文信息捕捉能力,通过实体词典融入先验知识降低未登录词的影响并增强模型学习能力。实验结果表明,该模型在保持较快解码速度和较低计算资源占用量的情况下,在MSRA、People Daily、Resume、Weibo数据集上相比SoftLexicon、FLAT等模型F1值均有明显提升,同时具有较强的鲁棒性和泛化能力。; 关键词中文命名实体识别注意力机制知识增强未登录词小规模数据集; Keywords Chinese Named Entity Recognition(CNER) attention mechanism knowledge enhancement Out-of-Vocabulary(OOV)word small-scale dataset; 分类号 TP391.1 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	小规模数据集的神经网络集成算法研究	李凯黄厚宽	《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心	2006	11	在线阅读下载PDF 职称材料
2	一种小规模数据集下的贝叶斯网络学习方法及其应用	李亚飞吕强苏伟峰刘轶	《计算机科学》 CSCD 北大核心	2011	3	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于深度学习的二维心脏超声图像分割模型在小规模数据集上的性能评估	林天予宋亮高智凡张贺晔	《暨南大学学报（自然科学与医学版）》 CAS CSCD 北大核心	2022	4	在线阅读下载PDF 职称材料
4	一种提高神经网络集成差异性的学习方法	李凯黄厚宽	《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2005	9	在线阅读下载PDF 职称材料
5	基于迁移学习的类别级物体识别与检测研究与进展	张雪松庄严闫飞王伟	《自动化学报》 EI CSCD 北大核心	2019	63	在线阅读下载PDF 职称材料
6	基于单体到模组迁移的磷酸铁锂储能系统SOH评估方法	杨智鹏宋政湘孟锦豪郑琨	《高电压技术》 EI CAS CSCD 北大核心	2023	7	在线阅读下载PDF 职称材料
7	基于知识增强的中文命名实体识别	胡新棒于溆乔李邵梅张建朋	《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心	2021	13	在线阅读下载PDF 职称材料