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距离加权判别(DWD)是一种已被广泛应用的矩阵数据分类模型,当数据中存在严重的噪声污染时,该模型的性能会明显下降.鲁棒主成分分析(RPCA)因具备分离数据矩阵低秩结构和稀疏部分的特性已成为解决该问题的有效手段之一.因此,提出一种矩阵数据鲁棒距离加权判别(RDWD-2D)模型.特别… … 相似文献
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针对一类带有非重复不确定参数的线性离散系统跟踪批次变化的参考轨迹问题,提出一种双环控制结构的鲁棒间接型迭代学习控制(ILC)算法.通过在内环部分设计比例-积分(PI)型反馈控制器保证闭环系统沿时间轴方向的稳定性,实现前几批次对参考轨迹的快速跟踪.在外环部分,通过高阶内模(HOIM… … 相似文献
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针对算术优化算法收敛精度低、易陷入局部最优等问题,提出了一种改进的过渡高斯算术优化算法,该算法将新的非线性过渡阶段与改进的高斯变异策略相结合.首先,为了更好地从勘探阶段的高离散度策略过渡到开发阶段的低离散度策略,提出过渡阶段策略,并通过比较三种曲线实验重构数学优化加速函数.其次,… … 相似文献
张伟;李世港;齐明楚;周徐虎;宋燕 《小型微型计算机系统》2024,(7):1568-1576
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目的 模型异构联邦学习由于允许参与者在不损害隐私的情况下独立设计其独特模型而受到越来越多的关注。现有的方法通常依赖于公共共享的相关数据或全局模型进行通信,极大地限制了适用性。且每个参与者的私有数据通常以不同的分布收集,导致数据异构问题。为了同时处理模型异构和数据异构,本文提出了一种新颖的自适应异构联邦学习方法。方法 给定一个随机生成的输入信号（例如,随机噪声）,自适应异构联邦学习直接通过对齐输出逻辑层分布来实现异构模型之间的通信,实现协作知识共享。主要优势是在不依赖额外相关数据收集或共享模型设计的情况下解决了模型异构问题。为了进一步解决数据异构问题,本文提出了在模型和样本层面上进行自适应权重更新。因此,自适应异构联邦学习（adaptive heteogeneous federated learning,AHF）允许参与者通过模型输出在无关数据上的差异和强调“有意义”的样本来学习丰富多样的知识。结果 通过在不同的联邦学习任务上使用随机噪声输入进行通信,进行了广泛的实验,显示出比竞争方法更高的域内精确度和更好的跨域泛化性能。结论 本文方法提供了一个简单而有效的基准,为异构联邦学习的未来发展奠定基础。… … 相似文献
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目的 化学结构识别是化学和计算机视觉领域的一个重要问题,传统光学化学结构识别技术在复杂化学结构识别任务中易发生信息丢失或误识别的现象,同时又因为化学物质的结构多样性常导致其无法解析,识别效果不佳。而基于深度学习的模型通常具有网络结构复杂度高、上下文信息易丢失和识别率低的问题。为此,提出一种结合注意力机制和编码器—解码器架构的化学结构识别方法。方法 首先,使用改进的 ResNet50（residual network）作为特征提取器抓取表征信息;其次,使用 BLSTM（bi-directional long-short term memory）作为行编码器为 ResNet50提取的表征信息加强空间信息;最后,使用去填充模块和基于覆盖注意力机制的 LSTM（long short-term memory）网络作为模型解码器,对化学结构图像进行解码,将编码结果解码为 SMILES（simplified molecular input line entry system）序列。结果 在 Indigo、ChemDraw、CLEF（Conference and Labs of the Evaluation Forum）、JPO（Japanese Patent Office）、UOB（University of Birmingham）、USPTO（United States Patent and Trademark Office）、Staker、ACS（American ChemistrySociety）、CASIA-CSDB（Institute of Automation of Chinese Academy of Sciences—Chemical Structure Database）和 MiniCASIA-CSDB 数据集上,所提方法识别准确率分别为 71. 1%、70. 21%、45. 8%、30. 3%、53. 02%、58. 21%、43. 39%、46. 3%、84. 42% 和 85. 78%,高于 SwimOCSR、Image2Mol 和 ChemPix 模型得分。结论 与其他模型相比,本文方法通过少量训练集能够获得较高的识别准确率。… … 相似文献
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目的 在神经辐射场虚拟视点画面合成过程中,因视图数量过少或视图颜色不一致产生离群稀疏深度值问题,提出利用深度估计网络的密集深度值监督神经辐射场虚拟视点画面合成的方法来解决此问题。方法 首先输入视图进行运动恢复结构获取稀疏深度值,其次将 RGB 视图输入 New CRFs（neural window fully-connected CRFsfor monocular depth estimation）深度估计网络得到预估深度值,计算预估深度值和稀疏深度值之间的标准差。最后,利用预估深度值和计算得到的标准差,对神经辐射场的训练进行监督。结果 实验在 NeRF Real 数据集上与其他算法进行了实验对比。在少量视图合成实验中,本文方法在图像质量和效果优于仅使用 RGB 监督的 NeRF（neuralradiance fields）方法和使用稀疏深度信息监督的方法,峰值信噪比较 NeRF 方法提高 24%,较使用稀疏深度信息监督的方法提高 19. 8%;结构相似度比 NeRF 方法提高 36%,比使用稀疏深度信息监督的方法提高 16. 6%。同时为了验证算法的数据效率,进行了相同的迭代次数达到的峰值信噪比的比较,相较于 NeRF 方法,数据效率也有明显提高。结论 实验结果表明,本文所提出的利用深度估计网络密集深度值监督神经辐射场虚拟视点画面合成的方法,解决了视图数量过少或者视图颜色不一致产生离群稀疏深度值问题。… … 相似文献
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