面向模糊推理的FMT(Fuzzy Modus Tollens)问题,从对称蕴涵的角度,将三I*算法推广为对称I*算法.首先,给出了FMT-对称I*算法的定义、求解原则,针对R-蕴涵算子构建了一致化表达的求解模式;针对几个常见的R-蕴涵算子,提供了具体的优化解形式...面向模糊推理的FMT(Fuzzy Modus Tollens)问题,从对称蕴涵的角度,将三I*算法推广为对称I*算法.首先,给出了FMT-对称I*算法的定义、求解原则,针对R-蕴涵算子构建了一致化表达的求解模式;针对几个常见的R-蕴涵算子,提供了具体的优化解形式.进一步地,将FMT-对称I*算法衍生到α-FMT-对称I*算法的范畴,探讨了α-FMT-对称I*算法的定义、求解原理和优化解.最后,考察了FMT-对称I*算法的置换还原性,发现其效果良好.展开更多
针对现有基于视频整体时间结构建模的行为识别方法中,存在的时间噪声信息和歧义信息干扰现象,从而引起行为类别识别错误的问题,提出一种新型的Grenander推理优化下时间图模型(temporal graph model with Grenander inference,TGM-GI).首...针对现有基于视频整体时间结构建模的行为识别方法中,存在的时间噪声信息和歧义信息干扰现象,从而引起行为类别识别错误的问题,提出一种新型的Grenander推理优化下时间图模型(temporal graph model with Grenander inference,TGM-GI).首先,构建3D CNN-LSTM模块,其中3D CNN用于行为的动态特征提取,LSTM模块用于该特征的时间依赖关系优化.其次,在深度模块基础上,利用Grenander理论构建了行为识别的时间图模型,并设计了两个模块分别处理慢行为时间冗余和异常行为干扰问题,实现了时间噪声抑制下的时间结构提议.随后,设计融合特征约束和语义约束的Grenander测度,并提出一种时序增量形式的Viterbi算法,修正了行为时间模式中的歧义信息.最后,采用基于动态时间规划的模式匹配方法,完成了基于时间模式的行为识别任务.在UCF101和Olympic Sports两个公认数据集上,与现有多种基于深度学习的行为识别方法进行比较,该方法获得了最好的行为识别正确率.该方法优于基准的3D CNN-LSTM方法,在UCF101数据集上识别精度提高6.41%,在Olympic Sports数据集上识别精度提高5.67%.展开更多
文摘面向模糊推理的FMT(Fuzzy Modus Tollens)问题,从对称蕴涵的角度,将三I*算法推广为对称I*算法.首先,给出了FMT-对称I*算法的定义、求解原则,针对R-蕴涵算子构建了一致化表达的求解模式;针对几个常见的R-蕴涵算子,提供了具体的优化解形式.进一步地,将FMT-对称I*算法衍生到α-FMT-对称I*算法的范畴,探讨了α-FMT-对称I*算法的定义、求解原理和优化解.最后,考察了FMT-对称I*算法的置换还原性,发现其效果良好.
