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嵌入房间类别和边界约束的目标驱动导航算法: 1; 作者罗锦源谷雨《计算机工程》北大核心 2025年第4期85-96,共12页; 在室内环境中,不同房间类别的相同物体具有完全不同的用途,设计附加房间类别约束的目标驱动导航任务,在机器人导航、智能家居等领域具有重要应用。为提高房间类别约束目标导航任务的成功率,设计一种结合映射模块、搜索策略、运动控制策... 展开更多; 关键词机器人室内导航目标驱动房间类别约束搜索策略边界点约束; 在线阅读下载PDF 职称材料

类别特征约束的多目标域表情识别方法被引量：1: 2; 作者范琪王善敏 +1 位作者刘成广刘青山《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2024年第5期836-845,共10页; 表情识别FER方法通常会受到采集环境和受试者区域、种族等因素的影响。为了提升FER方法的泛化性能,无监督的域自适应表情识别方法UDA-FER成为了研究热点。现有的UDA-FER方法普遍存在2个问题:(1)仅关注对目标域的识别率,导致方法从源域... 展开更多; 关键词人脸表情识别无监督域自适应多目标域类别自适应的伪标签类别特征约束; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于类别空间约束的弱监督卷积神经网络特征学习算法被引量：1: 3; 作者高博《电子测量技术》北大核心 2022年第5期94-99,共6页; 传统卷积神经网络虽然具有较好的应用准确度,但是其的主要缺陷是效率低,为解决这一问题,弱监督算法被提出,现有的弱监督学习算法标记训练样本较少,效率较理想,但是仍然存在误分类率较高等不足。为了同时满足高效率和高精度的要求,本研... 展开更多; 关键词类别空间约束弱监督卷积神经网络特征学习算法; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于非负矩阵分解的双重约束文本聚类算法被引量：6: 4; 作者马慧芳赵卫中史忠植《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2011年第24期161-163,共3页; 提出一种基于非负矩阵分解(NMF)的双重约束文本聚类算法。在正交三重NMF模型中,加入文本空间的成对约束信息和词空间的类别约束信息,将不同的特征词项进行分类。利用迭代规则对原始的词-文档矩阵进行分解,获得文本聚类结果。与多种传统... 展开更多; 关键词半监督聚类非负矩阵分解成对约束类别约束; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于近红外光谱与协同表示方法的贻贝毒素快速检测: 5; 作者乔付刘忠艳刘瑶《食品与发酵工业》 CAS CSCD 北大核心 2024年第12期292-298,共7页; 该文应用近红外光谱和类别相关残差约束的非负表示分类(class-specific residual constraint non-negative representation base classification,CRNRC)方法快速识别被毒素污染的贻贝。受腹泻贝类毒素(diarrheal shellfish toxins,DST)... 展开更多; 关键词腹泻贝类毒素近红外光谱贻贝类别相关残差约束非负表示; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于超像素分割的空间相关主题模型及场景分类方法被引量：2: 6; 作者王立军黄忠朝赵于前《浙江大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第3期402-408,共7页; 基于经典的LDA模型,提出新的结合超像素分割技术的空间相关主题模型SP-SLTM及相应的场景分类方法.在建模过程中引入类别约束机制,即给每类场景赋予各自的类主题空间,使模型参数的推导更加简便;在"视觉词包"的生成过程中,对图... 展开更多; 关键词 LDA 类别约束空间相关性超像素视觉词语; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名嵌入房间类别和边界约束的目标驱动导航算法: 1; 作者罗锦源谷雨; 机构杭州电子科技大学自动化学院; 出处《计算机工程》北大核心 2025年第4期85-96,共12页; 基金浙江省自然科学基金(LY21F030010)。; 文摘在室内环境中,不同房间类别的相同物体具有完全不同的用途,设计附加房间类别约束的目标驱动导航任务,在机器人导航、智能家居等领域具有重要应用。为提高房间类别约束目标导航任务的成功率,设计一种结合映射模块、搜索策略、运动控制策略和房间分类模块的模块化导航算法。输入导航任务后,映射模块结合RGB-D相机数据和惯导获得的姿态信息在线构建语义地图,用于记忆已探索过的环境。在基于近端策略优化算法(PPO)框架实现搜索策略时,为尽快找到地图上最可能存在目标物的坐标,提出边界点簇的概念,将其中心坐标作为中继点,根据每个簇包含的边界点数量评定其中心点探索价值并排序,用于约束全局目标点,同时在搜索策略奖励函数中引入边界点约束,以提高目标点落入已探索区域时的搜索效率。在基于运动控制策略控制机器人向着全局目标点移动的过程中,针对机器人无法识别房间类别的问题,采用YOLOv8_cls训练得到房间分类模块辅助进行决策,从而更好地完成导航任务。分别在仿真环境和现实环境中验证导航任务的可完成性以及算法的有效性。实验结果表明,所提出的算法相比于同样使用深度强化学习(DRL)作为搜索策略的SemExp (Semantic Exploration)算法,在未附加以及附加房间类别约束的两类导航任务上,能够更快地完成地图探索并且导航成功率分别提高2.0%和4.0%,该算法能够更好地理解环境的语义信息,完成未知环境中的目标物搜索等导航任务。; 关键词机器人室内导航目标驱动房间类别约束搜索策略边界点约束; Keywords robot indoor navigation target-driven room category constraint search strategy boundary point constraint; 分类号 TP242.6 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名类别特征约束的多目标域表情识别方法被引量：1: 2; 作者范琪王善敏刘成广刘青山; 机构南京信息工程大学自动化学院南京航空航天大学计算机科学与技术学院南京信息工程大学计算机学院南京邮电大学计算机学院; 出处《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2024年第5期836-845,共10页; 文摘表情识别FER方法通常会受到采集环境和受试者区域、种族等因素的影响。为了提升FER方法的泛化性能,无监督的域自适应表情识别方法UDA-FER成为了研究热点。现有的UDA-FER方法普遍存在2个问题:(1)仅关注对目标域的识别率,导致方法从源域迁移至目标域后,对源域的识别率急剧下降;(2)仅研究基于单个目标域的UDA-FER方法,将现有方法直接应用于多个目标域会导致方法识别率骤降。为解决上述问题,提出了一种类别特征约束的多目标域表情识别方法MTD-FER,实现FER向多个目标域的连续迁移。为了保持对源域的识别率并提高对多个目标域的识别率,MTD-FER设计了类别自适应的伪标签标记CAPL模块和类别特征约束CWFC模块,挑选目标域高质量的样本标记为伪标签,并对齐各个域同类样本的特征,缓解连续迁移导致的灾难性遗忘问题。以RAF-DB为源域,FER-2013和ExpW为目标域,进行大量的实验,证明了MTD-FER的有效性。实验结果表明,与基准方法相比,MTD-FER在多次迁移后,源域识别率提升6.36%,与迁移之前基本持平;在各个目标域性能均有所提升,其中FER-2013性能提升了27.33%,ExpW性能提升了3.03%。; 关键词人脸表情识别无监督域自适应多目标域类别自适应的伪标签类别特征约束; Keywords facial expression recognition unsupervised domain adaptation multi-target domain class-adaptive pseudo label class-wise feature constraint; 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

题名基于类别空间约束的弱监督卷积神经网络特征学习算法被引量：1: 3; 作者高博; 机构天津职业大学电子信息工程学院; 出处《电子测量技术》北大核心 2022年第5期94-99,共6页; 基金全国高等院校计算机基础教育研究会计算机基础教育教学研究项目(2019-AFCEC-073)资助。; 文摘传统卷积神经网络虽然具有较好的应用准确度,但是其的主要缺陷是效率低,为解决这一问题,弱监督算法被提出,现有的弱监督学习算法标记训练样本较少,效率较理想,但是仍然存在误分类率较高等不足。为了同时满足高效率和高精度的要求,本研究结合了弱监督算法和卷积神经网络,提出一种基于类别空间约束的弱监督卷积神经网络特征学习算法。首先,建立弱监督卷积神经网络特征学习算法的网络模型;其次,通过对空间加以约束,使标记样本和未标记样本建立一定的联系,从而实现特征空间聚类;最后,利用模型训练样本数据,实现基于类别空间约束的弱监督卷积神经网络特征学习算法的设计。实验结果表明,所提方法误分类率达到5%,分类耗时不超过0.4 ms,能够更好地开展特征学习。; 关键词类别空间约束弱监督卷积神经网络特征学习算法; Keywords class space constraint weak supervision convolution neural network feature learning algorithm; 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

题名基于非负矩阵分解的双重约束文本聚类算法被引量：6: 4; 作者马慧芳赵卫中史忠植; 机构西北师范大学数学与信息科学学院湘潭大学信息工程学院中国科学院计算技术研究所智能信息处理重点实验室; 出处《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2011年第24期161-163,共3页; 基金国家自然科学基金资助项目(61105052 61163039) +1 种基金湘潭大学博士启动基金资助项目(10QDZ42); 文摘提出一种基于非负矩阵分解(NMF)的双重约束文本聚类算法。在正交三重NMF模型中,加入文本空间的成对约束信息和词空间的类别约束信息,将不同的特征词项进行分类。利用迭代规则对原始的词-文档矩阵进行分解,获得文本聚类结果。与多种传统半监督文本聚类算法的对比结果表明,该算法具有较高的聚类精度,能提供更准确和有效的聚类结果。; 关键词半监督聚类非负矩阵分解成对约束类别约束; Keywords semi-supervised clustering Non-negative Matrix Factorization（NMF） pairwise constraint category constraint; 分类号 TP306 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于近红外光谱与协同表示方法的贻贝毒素快速检测: 5; 作者乔付刘忠艳刘瑶; 机构岭南师范学院计算机与智能教育学院岭南师范学院电子与电气工程学院; 出处《食品与发酵工业》 CAS CSCD 北大核心 2024年第12期292-298,共7页; 基金国家自然科学基金项目(62005109) 岭南师范学院红树林研究所开放项目(PYXM04)。; 文摘该文应用近红外光谱和类别相关残差约束的非负表示分类(class-specific residual constraint non-negative representation base classification,CRNRC)方法快速识别被毒素污染的贻贝。受腹泻贝类毒素(diarrheal shellfish toxins,DST)污染的贻贝,其组织变化可通过近红外光谱曲线反映出来,可利用CRNRC模型对健康贻贝和受DST污染的贻贝进行分类。在CRNRC模型中引入类相关残差项和协同表示,将编码与分类联系起来。研究了CRNRC的编码向量,通过实验确定CRNRC模型的最优参数。实验结果表明,CRNRC模型在平均准确率、F-measure、1-specificity等评价指标上均优于协同表示和非负表示分类模型;近红外光谱与CRNRC相结合,能有效地鉴别被DST污染的贻贝,该检测方法具有智能、无损、准确、不需要化学试剂等优点。可将CRNRC模型的近红外光谱检测方法扩展到其他海鲜产品的检测(如检测海鲜产品核污染程度),以确保人类摄入健康的海鲜产品。; 关键词腹泻贝类毒素近红外光谱贻贝类别相关残差约束非负表示; Keywords diarrheal shellfish toxins near infrared spectroscopy mussels class-specific residual constraint non-negative representation; 分类号 TS254.7 [轻工技术与工程—水产品加工及贮藏工程] O657.33 [理学—分析化学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于超像素分割的空间相关主题模型及场景分类方法被引量：2: 6; 作者王立军黄忠朝赵于前; 机构中南大学生物医学工程学系; 出处《浙江大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第3期402-408,共7页; 基金中南大学中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(2011QNZT013) 国家自然科学基金资助项目(61172184); 文摘基于经典的LDA模型,提出新的结合超像素分割技术的空间相关主题模型SP-SLTM及相应的场景分类方法.在建模过程中引入类别约束机制,即给每类场景赋予各自的类主题空间,使模型参数的推导更加简便;在"视觉词包"的生成过程中,对图像区域进行进一步二次超像素分割;提取每个超像素的颜色和纹理特征,形成超像素的混合特征表示.上述方法的优点包括:加上从图像区块所提取的SIFT特征,共得到3种视觉词语,弥补传统方法中采用单一视觉特征描述整幅图像的不足;同一区域内的所有视觉词语共享一个主题,增加视觉词语间的空间相关性.分别将UIUC-Sport数据库的测试结果与CTS-LDA、Spatial-LTM、LDA与pLSA4种传统方法的测试结果进行比较,结果表明:采用SP-SLTM模型可以比传统方法获得更高的场景分类准确率.; 关键词 LDA 类别约束空间相关性超像素视觉词语; Keywords latent dirichlet allocation（LDA） category constraint spatial consistency super-pixel visual words; 分类号 TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程] TP242.62 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]; 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	嵌入房间类别和边界约束的目标驱动导航算法	罗锦源谷雨	《计算机工程》北大核心	2025	0	在线阅读下载PDF 职称材料
2	类别特征约束的多目标域表情识别方法	范琪王善敏刘成广刘青山	《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心	2024	1	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于类别空间约束的弱监督卷积神经网络特征学习算法	高博	《电子测量技术》北大核心	2022	1	在线阅读下载PDF 职称材料
4	基于非负矩阵分解的双重约束文本聚类算法	马慧芳赵卫中史忠植	《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心	2011	6	在线阅读下载PDF 职称材料
5	基于近红外光谱与协同表示方法的贻贝毒素快速检测	乔付刘忠艳刘瑶	《食品与发酵工业》 CAS CSCD 北大核心	2024	0	在线阅读下载PDF 职称材料
6	基于超像素分割的空间相关主题模型及场景分类方法	王立军黄忠朝赵于前	《浙江大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心	2015	2	在线阅读下载PDF 职称材料