搜索结果: 166-180 共查到“知识库 计算机科学技术”相关记录38352条 . 查询时间(4.906 秒)
信道状态未知的确定性识别理论(马志明、闫桂英)
信道状态未知 确定性 识别理论
2023/2/22
解决微网中新能源出力的随机性与波动性是微电网优化运行的前提和关键,为此,提出一种快速非支配排序遗传算法NSGA-II(non-dominated sorting genetic algorithm)和基本粒子群优化算法PSO(particle swarm optimization)相结合的NSGA-II-PSO算法,考虑将经济运行成本和环境污染成本作为优化的目标函数,建立常见发电单元以及蓄电池储能...
弱对齐的跨光谱人脸检测
弱对齐 跨光谱 人脸检测 计算机视觉
2024/1/17
跨光谱人脸检测在活体人脸识别、体温筛查等领域有着重要的应用价值.众所周知,可见光人脸易于检测,然而红外人脸难于检测,因此借助可见光图像的人脸检测结果进而完成红外人脸检测是一种有效的解决方案.但是跨光谱图像之间不可避免的存在偏差,导致检测精度不高.为了解决这一问题,提出了一种弱对齐跨光谱图像的人脸检测算法,该方法基于跨光谱图像之间的偏差设计了候选框布置策略,并在此基础上提出了跨光谱特征表示方法用于选...
设计了一种基于事件的迭代自适应评判算法,用于解决一类非仿射系统的零和博弈最优跟踪控制问题.通过数值求解方法得到参考轨迹的稳定控制,进而将未知非线性系统的零和博弈最优跟踪控制问题转化为误差系统的最优调节问题.为了保证闭环系统在具有良好控制性能的基础上有效地提高资源利用率,引入一个合适的事件触发条件来获得阶段性更新的跟踪策略对.然后,根据设计的触发条件,采用Lyapunov方法证明误差系统的渐近稳定性...
设计出一种基于学习去噪的近似消息传递(Learned denoising-based approximate message passing,LDAMP)的深度学习网络,将其应用于量子状态的估计.该网络将去噪卷积神经网络与基于去噪的近似消息传递算法相结合,利用量子系统输出的测量值作为网络输入,通过设计出的带有去噪卷积神经网络的LDAMP网络重构出原始密度矩阵,从大量的训练样本中提取各种不同类型密度...
基于拓扑一致性对抗互学习的知识蒸馏
互学习 生成对抗网络 特征优化 知识蒸馏
2024/1/17
针对基于互学习的知识蒸馏方法中存在模型只关注教师网络和学生网络的分布差异,而没有考虑其他的约束条件,只关注了结果导向的监督,而缺少过程导向监督的不足,提出了一种拓扑一致性指导的对抗互学习知识蒸馏方法(Topology-guided adversarial deep mutual learning,TADML).该方法将教师网络和学生网络同时训练,网络之间相互指导学习,不仅采用网络输出的类分布之间的...
视觉语言导航研究进展
视觉语言导航 视觉语言理解 跨模态匹配 具身智能
2024/1/17
视觉语言导航,即在一个未知环境中,智能体从一个起始位置出发,结合指令和周围视觉环境进行分析,并动态响应生成一系列动作,最终导航到目标位置.视觉语言导航有着广泛的应用前景,该任务近年来在多模态研究领域受到了广泛关注.不同于视觉问答和图像描述生成等传统多模态任务,视觉语言导航在多模态融合和推理方面,更具有挑战性.然而由于传统模仿学习的缺陷和数据稀缺的现象,模型面临着泛化能力不足的问题。
基于一步张量学习的多视图子空间聚类
多视图子空间聚类 张量奇异值分解 一步化学习 图学习
2024/1/17
现有多视图子空间聚类算法通常先进行张量表示学习,进而将学习到的表示张量融合为统一的亲和度矩阵.然而,因其独立地学习表示张量和亲和度矩阵,忽略了两者之间的高度相关性.为了解决此问题,提出一种基于一步张量学习的多视图子空间聚类方法,联合学习表示张量和亲和度矩阵.具体地,该方法对表示张量施加低秩张量约束,以挖掘视图的高阶相关性.利用自适应最近邻法对亲和度矩阵进行灵活重建.使用交替方向乘子法对模型进行优化...
基于单字符注意力的全品类鲁棒车牌识别
车牌识别 注意力机制 字符分割 字符分类
2024/1/17
复杂场景下的高精度车牌识别仍然存在着许多挑战,除了光照、分辨率不可控和运动模糊等因素导致的车牌图像质量低之外,还包括车牌品类多样产生的行数不一和字数不一等困难,以及因拍摄角度多样出现的大倾角等问题.针对这些挑战,提出了一种基于单字符注意力的场景鲁棒的高精度车牌识别算法,在无单字符位置标签信息的情况下,使用注意力机制对车牌全局特征图进行单字符级特征分割,以处理多品类车牌和倾斜车牌中的二维字符布局问题...
在深度学习中,如何利用大量、易获取的无标注数据增强神经网络模型的特征表达能力,是一个具有重要意义的研究问题,而对比学习是解决该问题的有效方法之一,近年来得到了学术界的广泛关注,涌现出一大批新的研究方法和成果.本文综合考察对比学习近年的发展和进步,提出一种新的面向对比学习的归类方法,该方法将现有对比学习方法归纳为5类。
由于工业实践对运输能力提出了更高的要求,双吊车的应用日益广泛.然而其动力学模型非线性很强,因此控制器结构十分复杂.另一方面,大型货物的摆动很难抑制,这给双吊车的自动化带来了巨大的挑战.为了处理以上问题,首先,采用神经网络准确地估计了系统的模型,在此基础上提出了一种自适应防摆控制方法,很好地实现了双吊车系统的防摆控制;然后,采用李雅普诺夫方法,严格地证明了系统在平衡点的渐近稳定性;最后,通过大量的实...
近年来,进化策略由于其无梯度优化和高并行化效率等优点,在深度强化学习领域得到了广泛的应用.然而,传统基于进化策略的深度强化学习方法存在着学习速度慢、容易收敛到局部最优和鲁棒性较弱等问题.为此,提出了一种基于自适应噪声的最大熵进化强化学习方法.首先,引入了一种进化策略的改进办法,在“优胜”的基础上加强了“劣汰”,从而提高进化强化学习的收敛速度;其次,在目标函数中引入了策略最大熵正则项,来保证策略的随...