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基于高斯混合模型和EM算法的序贯三支决策方法_英文_张华幸

人脸识别是人工智能领域研究的重要方向。传统人脸识别方法大多考虑降低识别错误率,忽略了不同误分类代价的差异性。此外,训练一个精确的人脸识别分类器需要大量的标记样本,实际问题中标记样本往往很少。为解决这一问题,文章提出了一种基于高斯混合模型和EM算法的增量序贯三支决策方法,用于解决标记样本不足的代价敏感的人脸识别问题。文章针对人脸图像数据建立高斯混合模型,通过EM算法将有标记和未标记的图像数据进行综合识别,充分利用未标记样本可以帮助训练的分类器更好地表示测试样本,并得到更理想的识别效果。设计动态代价敏感识别策略,不仅考虑降低识别错误率,而且实现识别错误率和误分类代价之间的平衡。当标记样本不足时,引入边界域决策。随着序贯分类决策过程中可用信息的增加,边界域决策可以转化为正域决策或负域决策,从而形成增量式序贯三支决策过程,并通过实验验证了其有效性。

  • 2021-04-21
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一种考虑水力滞回效应的非饱和土弹_省略_展剑桥本构模型显式算法有限元实现_程昊

非饱和土应力-应变关系是土力学研究的重要领域。众多学者在非饱和土本构模型及其数值实现方面取得了大量研究成果,但在显示积分算法方面研究较少。在ABAQUS有限元平台基础上,应用带误差控制的显示积分算法,将一种扩展剑桥非饱和土本构模型编制成ABAQUS umat用户材料本构模型子程序,程序应用自动子增量步算法进行误差控制,采用改进欧拉法进行常微分方程显示求解。应用ABAQUS usdfld子程序将ABAQUS计算过程中饱和度及其增量保存为状态变量并导入umat进行耦合计算,使程序完全具备了进行非饱和土本构计算的能力。通过与ABAQUS自带饱和土本构模型的对比数值试验以及多种不同应力路径下的数值试验,验证了本构程序算法的正确性与合理性,相较于传统方法具有形式简洁、计算精度高、稳定性高等优点。最后运用扩展剑桥模型进行考虑水力滞回效应的土干湿循环数值试验,并分析了模型参数b对土干湿循环条件下不可逆累积变形的影响。结果表明,模型参数b对非饱和土干湿循环条件下的力学行为影响很大,b值越大不可逆累积变形越明显,b值越小则不可逆累积变形越小。

  • 2021-05-06
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基于OpenVINO的情绪识别反馈康复训练系统设计

设计基于开放视觉推理和神经网络优化（OpenVINO）人工智能工具套件的情绪识别反馈康复训练系统，方便康复人员在可调难度的游戏场景中进行康复训练，并可根据其情绪进行难度调整。方法：建立基于OpenVINO人工智能工具套件及Pygame程序模块的康复训练系统架构，利用Python的OpenVINO引擎进行情绪识别系统设计，利用Python的Pygame构建游戏场景。

  • 2021-05-12
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放疗绝对剂量的数学算法模型_谢天赐

本文提出一种通过物理模型计算放疗过程中每一个组织深度处绝对剂量的算法,它可代替蒙特卡罗仿真的部分工作且耗费时间更少.这个算法是基于对照射野内X射线产生电子的能量注量的积分运算,并考虑了射线的能谱及二次散射线,得到了后向散射对表面剂量的贡献比例,同时得到前向散射、后向散射及原射线剂量贡献的关系.比较了二次光子和二次电子的三维能谱,得出该能谱是粒子注量关于粒子能量和粒子运动方向的函数.为了得到每一深度处的光子注量,计算了有连续能谱的X射线的期望质量衰减系数.上述算法计算得到的绝对剂量与蒙特卡罗方式仿真的结果趋势一致,两者的差异在于算法未考虑高于二次的散射线.最后将算法应用到非均匀模体剂量计算,能准确反映其中剂量分布特点且具有较小的误差.

  • 2021-04-23
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基于回归模型的全卷积网络人群计数算法_吴晓燕

针对当前采用密度图回归方法估计人群数量时人数被高估的问题,提出一种基于计数回归和密度图估计的全卷积网络框架,采用计数回归与密度图回归相结合的方式对人群密度图进行估计。为训练模型参数和有效避免过拟合现象的出现,设计一种更深更轻且参数数量很少的完全卷积网络（full convolutional network,FCN）作为人群密度图估计器。实验结果表明,提出算法对密度分布不均和尺度不一的人群图像都有很好的适用性和准确性,算法性能优于现有的人群计数算法。

  • 2021-04-22
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基于遗传算法_支持向量机模型的快速公交行程时间算法研究_熊浩

为提高快速公交到站时间预测的准确性,提出应用以遗传算法参数寻优的支持向量机方法。将公交行程时间分为行驶时间和站台时间,用遗传算法训练参数,用支持向量机（SVM）进行学习和预测。利用上海某中运量公交线路11月的3天调查数据训练支持向量机模型,用另一天的数据进行验证。实验表明,基于遗传算法参数寻优的支持向量机模型跟实际更加匹配。

  • 2021-05-07
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基于图嵌入模型的协同过滤推荐算法_高海燕

传统协同过滤算法存在严重的数据稀疏和冷启动问题。利用社交网络中的丰富信息为解决传统协同过滤算法的数据稀疏和冷启动带来了契机。然而,传统基于社交网络的协同过滤算法仅利用粗粒度、稀疏的用户信任关系来改进传统协同过滤算法,即用0或1表示用户之间信任程度。另外,传统基于社交网络推荐算法仅仅集成用户之间显式信任关系,而忽略用户之间隐式的信任关系。本文提出一种基于图嵌入模型的协同过滤推荐算法,即利用图嵌入模型技术学习社交网络中用户的低维特征表示,并根据用户的低维特征表示推导用户之间细粒度的信任关系。最后,根据信任用户和相似用户对目标物品的评分权重预测用户对目标物品的评分。在真实数据集上的实验结果表明,基于图嵌入模型的协同过滤算法的性能优于传统的协同过滤算法。

  • 2021-04-30
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海堤越浪量的物理模型试验及人工智能算法模型预测_倪琦

通过物理模型试验,研究不规则波作用下,平均破波参数、相对坡肩宽度、相对防浪墙高度和相对堤顶超高对海堤越浪量的影响,采用人工智能算法构建海堤越浪量的预测模型,并结合实际工程进行验证。结果表明,海堤越浪量随平均破波参数的增大而增大,随其余3个影响因素的增大而减小,越浪量与这4个因子具有复杂的非线性函数关系；人工智能算法模型具有良好的预测精度和泛化性能,测试组超过90%的数据预测误差控制在±10%范围内。

  • 2021-04-22
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