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频域mixup增广和logit补偿的自监督多标记不平衡心电图分类: 1; 作者操思源陈松灿《计算机科学与探索》北大核心 2025年第4期1011-1020,共10页; 自监督对比学习通过数据增广视图间的对比已被证明能习得好的特征表征,继而通过微调完成下游(分类)任务,因此得到广泛应用。心电图(ECG)作为非侵入、低风险和低成本的心血管疾病常用信号源,其分类有助于早期预防和精确治疗心率失常等。... 展开更多; 关键词心电图分类心率失常自监督对比学习多标记类不平衡; 在线阅读下载PDF 职称材料

一种噪声容错弱监督矩阵补全的生存分析方法被引量：1: 2; 作者陈蕾邵楷 +1 位作者林腾涛陈兴国《自动化学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第12期2801-2814,共14页; 生存分析旨在预测某个感兴趣事件发生前的延续等待时间,已广泛应用于临床治疗中患者的生存状态分析.然而,受限于研究代价高昂和环境因素的影响,现有的生存分析方法不可避免地面临着高维小样本挑战以及复杂环境所引起的噪声敏感等问题.... 展开更多; 关键词生存分析弱监督学习多任务学习噪声容错矩阵补全; 在线阅读下载PDF 职称材料

一种基于遗传算法的概率假设-保证验证方法与实现被引量：1: 3; 作者马艳曹子宁《南京邮电大学学报（自然科学版）》北大核心 2019年第6期54-61,共8页; 概率假设-保证推理(Probabilistic Assume-Guarantee Reasoning)是一种用于缓解随机模型检测中状态空间爆炸的方法,其将整个系统的验证分解为对较小组件的验证,组合较小组件的验证结果以达到对整个系统的验证。针对目前基于学习的概率假... 展开更多; 关键词随机模型检测假设-保证推理遗传算法正则安全性; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于全卷积神经网络的单幅隧道图像裂纹提取算法被引量：9: 4; 作者仇静博燕雪峰 +2 位作者汪俊郭延文魏明强《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2022年第5期845-854,共10页; 提出一种基于全卷积神经网络的单幅隧道图像裂纹提取算法,能够有效避免复杂背景下的伪裂纹噪声点干扰,实现对隧道裂纹的精确分割。首先,构建深度残差网络模型提取裂纹特征;其次,使用改进的全卷积神经网络中的反卷积操作恢复裂纹特征图... 展开更多; 关键词裂纹提取图像分割 NUAACrack-2000 全卷积神经网络; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于几何先验和深度学习的点云法矢估算被引量：4: 5; 作者郜金艳郭延文 +2 位作者王连生汪俊魏明强《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2022年第1期9-17,共9页; 法矢是三维点云曲面最基本的几何属性.为解决传统几何估算子与基于学习技术中的问题,提出基于几何先验和深度学习的点云法矢估算方法.首先,使用一个多尺度曲面块选择方法保持点云的特征和细节,以降低后续深度网络的学习难度;然后,结合... 展开更多; 关键词三维点云法矢估算点云去噪深度学习双边滤波; 在线阅读下载PDF 职称材料

保持特征的三角网格曲面去噪技术综述与展望被引量：2: 6; 作者李智琦毛心怡 +2 位作者汪俊魏明强郭延文《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2020年第1期1-15,共15页; 三角网格曲面去噪是计算机图形学领域一个经典问题,近年来不断涌现出各种新的去噪方法.该文主要关注保持特征的三角网格曲面去噪技术,总结了三角网格的几何表示以及一系列特征结构,依据算法类型将现有去噪技术分为优化法、滤波法、数据... 展开更多; 关键词数字几何处理三角网格曲面去噪特征保持; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于低秩表示判别域适应的多中心自闭症诊断被引量：4: 7; 作者李习之朱灵瑶王明亮《数据采集与处理》 CSCD 北大核心 2023年第4期886-897,共12页; 自闭症的诊断主要依靠患者的病史与临床症状表现,尚缺乏客观的评价指标,因此挖掘与疾病相关的生物标记,对于实现自闭症的早期识别与干预至关重要。尽管多中心脑影像数据增加了样本数量并提高了数据的统计能力,有助于提高自闭症的诊断性... 展开更多; 关键词低秩表示域适应多中心自闭症疾病预测; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名频域mixup增广和logit补偿的自监督多标记不平衡心电图分类: 1; 作者操思源陈松灿; 机构南京航空航天大学计算机科学与技术学院南京航空航天大学模式分析与机器智能工业和信息化部重点实验室; 出处《计算机科学与探索》北大核心 2025年第4期1011-1020,共10页; 基金国家自然科学基金(62076124,62376126)。; 文摘自监督对比学习通过数据增广视图间的对比已被证明能习得好的特征表征,继而通过微调完成下游(分类)任务,因此得到广泛应用。心电图(ECG)作为非侵入、低风险和低成本的心血管疾病常用信号源,其分类有助于早期预防和精确治疗心率失常等。然而现有针对ECG表征学习的大多数方法仅通过对样本进行时域的扰动增广进行对比学习,其忽略了频域潜在的信息利用,留下了进一步提升表征质量的空间。为此,针对ECG样本设计了一个频域mixup的增广策略,通过交换样本间的频域信息生成原始样本的增广实现对比学习,弥补了现有ECG表征学习的不足。在下游微调阶段,考虑到ECG分类本质上属于多标记的类不平衡问题,提出了结合标签频率对二元交叉熵(BCE)损失作logit补偿缓和该问题。最后在CPSC2018和Chapman数据集上进行模型评估,实验结果表明提出的方法作为独立模块插入至多个基线模型在AUC和mAP指标上均有提高,尤其是个别罕见疾病性能指标提升显著,从而验证了该方法的有效性。; 关键词心电图分类心率失常自监督对比学习多标记类不平衡; Keywords electrocardiogram classification arrhythmia self-supervised contrastive learning multi-label class imbalance; 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

题名一种噪声容错弱监督矩阵补全的生存分析方法被引量：1: 2; 作者陈蕾邵楷林腾涛陈兴国; 机构南京邮电大学计算机学院南京航空航天大学模式分析与机器智能工业和信息化部重点实验室江苏省大数据安全与智能处理重点实验室; 出处《自动化学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第12期2801-2814,共14页; 基金国家自然科学基金(61872190,61772285,61572263) 南京航空航天大学模式分析与机器智能工业和信息化部重点实验室开放基金(TK219016)资助。; 文摘生存分析旨在预测某个感兴趣事件发生前的延续等待时间,已广泛应用于临床治疗中患者的生存状态分析.然而,受限于研究代价高昂和环境因素的影响,现有的生存分析方法不可避免地面临着高维小样本挑战以及复杂环境所引起的噪声敏感等问题.为了克服上述缺陷,本文提出一类噪声容错弱监督直推式矩阵补全(Weakly supervised transductive matrix completion,WSTMC)生存分析方法.该方法首先将生存分析问题建模为多任务直推式矩阵补全模型,然后引入高斯混合分布拟合真实数据中的复杂噪声以减轻模型的噪声敏感性,同时设计了一类多任务直推式特征选择机制来缓解高维小样本所带来的过拟合缺陷.此外,设计了一类有效的拟期望最大化优化算法用于求解所提出的WSTMC模型.最后,5个微阵列基因表达数据集上的实验结果证实了所提出的WSTMC模型优于当前广泛使用的18种生存分析方法.; 关键词生存分析弱监督学习多任务学习噪声容错矩阵补全; Keywords Survival analysis weakly supervised learning multi-task learning noise-tolerant matrix completion; 分类号 O212.3 [理学—概率论与数理统计]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名一种基于遗传算法的概率假设-保证验证方法与实现被引量：1: 3; 作者马艳曹子宁; 机构南京航空航天大学计算机科学与技术学院南京航空航天大学高安全系统的软件开发与验证技术工业和信息化部重点实验室南京航空航天大学模式分析与机器智能工业和信息化部重点实验室光电控制技术重点实验室; 出处《南京邮电大学学报（自然科学版）》北大核心 2019年第6期54-61,共8页; 基金国家重点基础研究发展计划(973计划)(2014CB744903) 中国航空科学基金(20150652008,20185152035) +3 种基金中央高校业务基金(NZ2013306) 留学人员科技创新择优资助项目; 文摘概率假设-保证推理(Probabilistic Assume-Guarantee Reasoning)是一种用于缓解随机模型检测中状态空间爆炸的方法,其将整个系统的验证分解为对较小组件的验证,组合较小组件的验证结果以达到对整个系统的验证。针对目前基于学习的概率假设-保证推理过程的缺陷:因学习假设过程中所有中间结果都需要存储而造成很高的空间复杂度,提出一种基于遗传算法(Genetic Algorithm,GA)学习假设的概率假设-保证推理方法,并将其用于组合验证MDP的正则安全性质。遗传算法本质上是一种随机算法,它的正确性通过满足训练集中的所有约束条件保证。该方法不需要记录中间结果,只需记录问题域和训练集的编码。因此,大大降低了产生假设的空间复杂度。实现了该概率假设-保证推理框架的原型工具,并通过领导人选举协议的实例对比了其有效性。; 关键词随机模型检测假设-保证推理遗传算法正则安全性; Keywords stochastic model checking assume-guarantee reasoning genetic algorithm regular safe property; 分类号 TP3-05 [自动化与计算机技术—计算机科学与技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于全卷积神经网络的单幅隧道图像裂纹提取算法被引量：9: 4; 作者仇静博燕雪峰汪俊郭延文魏明强; 机构南京航空航天大学计算机科学与技术学院南京航空航天大学模式分析与机器智能工业和信息化部重点实验室南京大学计算机软件新技术国家重点实验室; 出处《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2022年第5期845-854,共10页; 文摘提出一种基于全卷积神经网络的单幅隧道图像裂纹提取算法,能够有效避免复杂背景下的伪裂纹噪声点干扰,实现对隧道裂纹的精确分割。首先,构建深度残差网络模型提取裂纹特征;其次,使用改进的全卷积神经网络中的反卷积操作恢复裂纹特征图的尺寸和裂纹细节;为了提升裂缝提取的精细程度,提出一个细节修复模块来保持裂缝的完整性与边缘细节;最后,公开一个裂纹数据集NUAACrack-2000,包含2 000幅隧道裂纹图像与精准标注标签。实验表明,提出的算法在避免噪声点干扰方面优于传统图像分割算法;在保留提取裂纹的整体性以及边缘细节处理方面优于基于机器学习的主流裂纹提取算法。; 关键词裂纹提取图像分割 NUAACrack-2000 全卷积神经网络; Keywords crack extraction image segmentation NUAACrack-2000 fully convolutional neural network; 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

题名基于几何先验和深度学习的点云法矢估算被引量：4: 5; 作者郜金艳郭延文王连生汪俊魏明强; 机构南京航空航天大学计算机科学与技术学院南京航空航天大学模式分析与机器智能工业和信息化部重点实验室南京大学计算机软件新技术国家重点实验室厦门大学计算机科学系; 出处《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2022年第1期9-17,共9页; 基金国家自然科学基金重点项目(62032011) 国家自然科学基金(62172218).; 文摘法矢是三维点云曲面最基本的几何属性.为解决传统几何估算子与基于学习技术中的问题,提出基于几何先验和深度学习的点云法矢估算方法.首先,使用一个多尺度曲面块选择方法保持点云的特征和细节,以降低后续深度网络的学习难度;然后,结合局部特征和几何先验知识设计一个法矢优化神经网络,输出精确点云法矢;最后使用合成模型数据和Microsoft Kinect V1扫描得到的真实模型数据进行验证,使用平均角度误差作为度量标准与主流方法进行对比,定量和定性分析结果表明文中方法在保持模型细节和噪声鲁棒性方面均明显优于对比方法.; 关键词三维点云法矢估算点云去噪深度学习双边滤波; Keywords 3D point cloud normal estimation point cloud denoising deep learning bilateral filtering; 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

题名保持特征的三角网格曲面去噪技术综述与展望被引量：2: 6; 作者李智琦毛心怡汪俊魏明强郭延文; 机构南京航空航天大学计算机科学与技术学院南京航空航天大学模式分析与机器智能工业和信息化部重点实验室南京大学计算机软件新技术国家重点实验室; 出处《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2020年第1期1-15,共15页; 基金国家自然科学基金(61502137) 中央高校基本科研业务费(NJ2019010) +1 种基金装发十三五预研课题(31511040202); 文摘三角网格曲面去噪是计算机图形学领域一个经典问题,近年来不断涌现出各种新的去噪方法.该文主要关注保持特征的三角网格曲面去噪技术,总结了三角网格的几何表示以及一系列特征结构,依据算法类型将现有去噪技术分为优化法、滤波法、数据驱动法3类.针对不同的去噪模型和所利用的网格属性,对各分类下的去噪方法进行分析、讨论;简述了4类常用评估准则,从尖锐特征保持能力、体积保持、异常值去除能力、有无顶点漂移现象、有无面片翻转现象5个方面展示不同算法的优缺点;并根据这些算法存在的共性问题提出三角网格曲面去噪技术发展方向.; 关键词数字几何处理三角网格曲面去噪特征保持; Keywords digital geometry processing triangular mesh surface mesh denoising feature-preservation; 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

题名基于低秩表示判别域适应的多中心自闭症诊断被引量：4: 7; 作者李习之朱灵瑶王明亮; 机构南京信息工程大学计算机与软件学院南京信息工程大学数字取证教育部工程研究中心南京航空航天大学模式分析与机器智能工业和信息化部重点实验室; 出处《数据采集与处理》 CSCD 北大核心 2023年第4期886-897,共12页; 基金国家自然科学基金青年基金(62102188) 江苏省自然科学基金青年基金(BK20210647) +3 种基金南京信息工程大学人才启动经费项目。; 文摘自闭症的诊断主要依靠患者的病史与临床症状表现,尚缺乏客观的评价指标,因此挖掘与疾病相关的生物标记,对于实现自闭症的早期识别与干预至关重要。尽管多中心脑影像数据增加了样本数量并提高了数据的统计能力,有助于提高自闭症的诊断性能,但目前的研究常受到数据异质性的困扰。为此本文提出基于低秩表示判别域适应的诊断模型,实现对多中心自闭症的预测分析。首先将源域数据和目标域数据映射到公共空间,并在空间用目标域数据对源域数据进行重新表示,从而降低源域和目标域之间的分布差异;其次通过学习正交重构矩阵使得源域数据在公共空间中的表示能够保留主要能量,从而适合于随后的学习任务;最后使用源域数据的标签信息将分类损失整合到训练过程中,从而保证公共空间表示的判别能力。为了求解所提出的模型,提出了基于交替方向乘子算法的优化策略。实验结果表明,该模型能够降低多中心数据分布差异,实现知识的有效迁移,从而提高多中心自闭症的诊断性能。; 关键词低秩表示域适应多中心自闭症疾病预测; Keywords low-rank representation domain adaptation multi-site autism spectrum disorder(ASD) disease prediction; 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	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	频域mixup增广和logit补偿的自监督多标记不平衡心电图分类	操思源陈松灿	《计算机科学与探索》北大核心	2025	0	在线阅读下载PDF 职称材料
2	一种噪声容错弱监督矩阵补全的生存分析方法	陈蕾邵楷林腾涛陈兴国	《自动化学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2021	1	在线阅读下载PDF 职称材料
3	一种基于遗传算法的概率假设-保证验证方法与实现	马艳曹子宁	《南京邮电大学学报（自然科学版）》北大核心	2019	1	在线阅读下载PDF 职称材料
4	基于全卷积神经网络的单幅隧道图像裂纹提取算法	仇静博燕雪峰汪俊郭延文魏明强	《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心	2022	9	在线阅读下载PDF 职称材料
5	基于几何先验和深度学习的点云法矢估算	郜金艳郭延文王连生汪俊魏明强	《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心	2022	4	在线阅读下载PDF 职称材料
6	保持特征的三角网格曲面去噪技术综述与展望	李智琦毛心怡汪俊魏明强郭延文	《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心	2020	2	在线阅读下载PDF 职称材料
7	基于低秩表示判别域适应的多中心自闭症诊断	李习之朱灵瑶王明亮	《数据采集与处理》 CSCD 北大核心	2023	4	在线阅读下载PDF 职称材料