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基于降噪自编码器特征学习的作者识别及其在《西游记》诗词上的应用被引量：7: 1; 作者范亚超罗天健周昌乐《厦门大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2018年第6期884-889,共6页; 由于作者归属问题较为复杂,采用传统自然语言处理模型难以完成作者识别.为了深入挖掘作者归属问题,首先采用降噪自编码器深度模型提取文本结构特征,再采用支持向量机分类器完成作者识别.模型的优势在于能够考虑未知文本特征的噪声多样... 展开更多; 关键词降噪自编码器编码特征作者识别; 在线阅读下载PDF 职称材料

用于冥想神经反馈系统的脑电图数据挖掘研究被引量：1: 2; 作者徐昊黄敏周昌乐《厦门大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2018年第2期258-264,共7页; 有研究表明禅修冥想有益于现代人的身心健康,为了研发能有助于禅修的冥想神经反馈系统,采集乐易心法七日禅学员脑电图信号,提取15维脑电图特征,以禅修导师给学员的评分作为标记,对数据进行个性化校准,测试多种分类和回归算法对学员水平... 展开更多; 关键词脑电图冥想数据挖掘机器学习神经反馈个性化校准禅修; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于深度学习进行动作模仿的舞蹈机器人被引量：12: 3; 作者杨锦隆施明辉 +1 位作者晁飞周昌乐《厦门大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2019年第5期759-766,共8页; 为了增强智能机器人的人机交互性,探索了人类对图像的认知理解过程在机器人上的实现方案.以舞蹈机器人作为研究对象,将舞蹈的视频信息作为输入,利用深度学习方法对视频中的人体姿态进行估计,得出人体的关键点位置坐标;再利用机器人逆... 展开更多; 关键词人体姿态估计动作模仿机器人舞蹈人机交互; 在线阅读下载PDF 职称材料

一种基于姿态关系特征的机器人舞蹈生成方法被引量：7: 4; 作者彭文耀吴瑞琪 +1 位作者晁飞周昌乐《厦门大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2019年第5期774-780,共7页; 如何使机器人伴随着音乐舞蹈是一个有趣又有挑战性的课题,为此提出了一种自动生成机器人舞蹈动作序列的方法.采用门控循环单元(GRU)网络分别学习音乐的全局特征与舞蹈姿态关系特征之间的相关性、音乐局部特征与舞蹈动作密度特征之间的... 展开更多; 关键词机器人舞蹈姿态关系深度学习动作图; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于降噪自编码器特征学习的作者识别及其在《西游记》诗词上的应用被引量：7: 1; 作者范亚超罗天健周昌乐; 机构厦门大学信息科学与技术学院; 出处《厦门大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2018年第6期884-889,共6页; 基金国家自然科学基金(61673322,61573294)。; 文摘由于作者归属问题较为复杂,采用传统自然语言处理模型难以完成作者识别.为了深入挖掘作者归属问题,首先采用降噪自编码器深度模型提取文本结构特征,再采用支持向量机分类器完成作者识别.模型的优势在于能够考虑未知文本特征的噪声多样性和复杂性,且能够重构添加噪声的原始文本输入.将该方法应用于吴承恩、王廷陈、薛蕙等人的诗词作者识别,识别准确率最高为78.2%,验证了该方法的有效性,进一步将该方法应用于《西游记》诗词作者识别.; 关键词降噪自编码器编码特征作者识别; Keywords denoising autoencoder code feature authorship identification; 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

题名用于冥想神经反馈系统的脑电图数据挖掘研究被引量：1: 2; 作者徐昊黄敏周昌乐; 机构厦门大学信息科学与技术学院厦门大学人文学院; 出处《厦门大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2018年第2期258-264,共7页; 基金国家自然科学基金(61673322,61573294); 文摘有研究表明禅修冥想有益于现代人的身心健康,为了研发能有助于禅修的冥想神经反馈系统,采集乐易心法七日禅学员脑电图信号,提取15维脑电图特征,以禅修导师给学员的评分作为标记,对数据进行个性化校准,测试多种分类和回归算法对学员水平的分类性能.实验结果表明,个性化校准方案可以有效解决脑电图研究中的个体差异问题,15维脑电图特征数据经校准后可以使随机森林等分类算法以93%以上的准确率识别出高水平禅修者,为更加智能的冥想神经反馈系统的研发提供了支持.; 关键词脑电图冥想数据挖掘机器学习神经反馈个性化校准禅修; Keywords electroencephalograph meditation data mining machine learning neurofeedback individualized calibration Zen; 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

题名基于深度学习进行动作模仿的舞蹈机器人被引量：12: 3; 作者杨锦隆施明辉晁飞周昌乐; 机构厦门大学信息科学与技术学院福建省类脑计算技术及应用重点实验室; 出处《厦门大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2019年第5期759-766,共8页; 基金国家自然科学基金(61673322,61673326,91746103) 中央高校基本科研业务项目(20720160126) 福建省自然科学基金(2017J01128,2017J01129); 文摘为了增强智能机器人的人机交互性,探索了人类对图像的认知理解过程在机器人上的实现方案.以舞蹈机器人作为研究对象,将舞蹈的视频信息作为输入,利用深度学习方法对视频中的人体姿态进行估计,得出人体的关键点位置坐标;再利用机器人逆运动学计算求解得到机器人各关节角度值,调整下半身关节角度值来保持机器人的平衡.最终在优必选Alphaebot人形机器人上进行了实验.结果表明该系统可通过分析RGB图像对画面中的动作进行模仿,提高了机器人舞蹈的灵活性与交互性.; 关键词人体姿态估计动作模仿机器人舞蹈人机交互; Keywords human pose estimation motion imitation robotic dance human-robot interaction; 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

题名一种基于姿态关系特征的机器人舞蹈生成方法被引量：7: 4; 作者彭文耀吴瑞琪晁飞周昌乐; 机构厦门大学信息科学与技术学院福建省类脑计算技术及应用重点实验室; 出处《厦门大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2019年第5期774-780,共7页; 基金国家自然科学基金(61673322); 文摘如何使机器人伴随着音乐舞蹈是一个有趣又有挑战性的课题,为此提出了一种自动生成机器人舞蹈动作序列的方法.采用门控循环单元(GRU)网络分别学习音乐的全局特征与舞蹈姿态关系特征之间的相关性、音乐局部特征与舞蹈动作密度特征之间的相关性,再结合舞蹈动作图,采样并规划出与节拍同步的机器人舞蹈动作.该方法适用于目前商业娱乐机器人平台上提供的规模小、风格多样的机器人舞蹈数据集.将其在优必选Alpha1S机器人平台上进行实验后发现,机器人能够根据算法生成的动作序列演绎出稳定、流畅的舞蹈;调查问卷表明,人们很难区分舞蹈片段是由该算法生成的还是由人类设计的.; 关键词机器人舞蹈姿态关系深度学习动作图; Keywords robot dance gesture relation deep learning motion graph; 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	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	基于降噪自编码器特征学习的作者识别及其在《西游记》诗词上的应用	范亚超罗天健周昌乐	《厦门大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心	2018	7	在线阅读下载PDF 职称材料
2	用于冥想神经反馈系统的脑电图数据挖掘研究	徐昊黄敏周昌乐	《厦门大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心	2018	1	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于深度学习进行动作模仿的舞蹈机器人	杨锦隆施明辉晁飞周昌乐	《厦门大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心	2019	12	在线阅读下载PDF 职称材料
4	一种基于姿态关系特征的机器人舞蹈生成方法	彭文耀吴瑞琪晁飞周昌乐	《厦门大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心	2019	7	在线阅读下载PDF 职称材料