一种去除椒盐噪声的自适应极值中值滤波算法

针对椒盐噪声的特点,为了更好地滤除图像中的椒盐噪声同时又能较好地保护图像细节,提出一种自适应极值中值滤波算法。该算法通过对窗口内的非噪声点的检测自适应调整窗口大小,使用Max-Min算子作为噪声检测器,通过设置合理的阈值对灰度值等于极大值或者极小值的窗口中心的像素点进行噪声识别,减小将信号点误判为噪声点的概率,然后将检测出的噪声点用窗口内信号点的中值代替,而信号点保持不变直接输出。同时对超过设定的最大窗口的情况,窗口中心的像素点的灰度值用4个相邻的已处理的像素点灰度值的均值进行替换。实验仿真结果证明了该算法滤除椒盐噪声的有效性,在噪声较大时,去噪效果更明显。     

利用二进制数算法寻找5个点的Ramsey图

用二进制数来表示完全图的各种组合,借助计算机编程可从完全图的各种组合中寻找出ramsey图。5个顶点的Ramsey图是最基本的Ramsey图,这种基本方法为寻找更复杂的Ramsey图提供了基础。     

基于多模态推理图神经网络的场景文本视觉问答模型

文本阅读能力差和视觉推理能力不足是现有视觉问答(visual question answering, VQA)模型效果不好的主要原因,针对以上问题,设计了一个基于图神经网络的多模态推理(multi-modal reasoning graph neural network, MRGNN)模型。利用图像中多种形式的信息帮助理解场景文本内容,将场景文本图片分别预处理成视觉对象图和文本图的形式,并且在问题自注意力模块下过滤多余的信息;使用加入注意力的聚合器完善子图之间相互的节点特征,从而融合不同模态之间的信息,更新后的节点利用不同模态的上下文信息为答疑模块提供了更好的功能。在ST-VQA和TextVQA数据集上验证了有效性,实验结果表明,相比较此任务的一些其他模型,MRGNN模型在此任务上有明显的提升。     

基于知识图谱的互补项目推荐

在缺乏用户交互互补项目方面数据的情况下,将用户对项目的偏好融合到只考虑项目关系的互补项目推荐中,提高推荐模型的性能。提出一种基于知识图谱的互补项目推荐方法,在用户历史交互项目集中推测用户交互的互补项目,基于知识图谱提取用户对互补项目的偏好,利用图像与文本学习项目之间的互补关系,最后基于神经网络实现二者的共同学习。提出的方法在Amazon数据集上与次优的基线方法相比,ACC提升了7%,precision提升了3%,这说明提出的方法性能优异。该算法共同学习用户对项目的偏好与项目之间的互补关系,提升了推荐性能。     

基于特征分解的快速位姿图优化算法

位姿图优化（pose graph optimization,PGO）是计算机视觉领域中广泛应用的高维非凸优化算法,很难直接求解,主要依赖于迭代技术,对初始值的质量要求较高,在实践中很难得到保证。针对位姿图优化问题进行了研究,提出了基于特征分解的位姿图简单封闭解算法,该算法首先对PGO问题的最大似然估计进行半定松弛,然后将其转换为特征分解问题,并利用数据的稀疏性设计了改进的模型降阶方法进行求解,进一步提高了算法的计算速度。算法具有可伸缩性、计算成本低和精度高等优点。最后,在模拟和真实的位姿图数据集上进行实验评估,结果表明在不影响精度的情况下,该算法可以快速地进行位姿图优化。     

概念表示增强的知识追踪模型

知识追踪模型以学习者的历史学习行为数据作为输入,通过概念表示来描述学习者的概念掌握状态,从而预测学习者未来的学习表现。然而在概念的外延表示方面,当前知识追踪研究的概念外延信息被限制在一阶相关的范畴内,无法表征概念的一阶以上外延信息。为了解决这一问题,提出方法首先使用图结构描述概念内涵信息及其相互关系;其次使用图神经网络的池化操作等提取概念的外延表示,这保证了概念的外延信息来源于多阶相关关系;再与概念的内涵表示进行融合;最后预测学习者未来的答题情况。为了验证该模型的有效性和效率,选取了四个主流知识追踪模型作为对比模型,在四个常用的知识追踪数据集上进行实验。结果表明,提出模型在若干评价指标上均取得了一定的优势,说明了它的有效性;在模型性能方面,提出模型达到最优评价指标所需的迭代次数最少,说明了它的效率;在实际应用方面,以该模型为基础实现了一个智能学习平台,在三门线下课程的教学过程中判断和预测学习者未来答题情况,取得了优于其他知识追踪模型的表现。     

融合外部属性的短时交通流预测研究

针对现有交通流量预测算法大多仅考虑常态下的预测,而未考虑天气属性、周围地理属性对预测结果的影响,提出一种融合外部属性的组合预测模型（A-STIGCN）。首先,将外部属性作为路网中路段的属性,同时对路段的属性和交通特征进行建模,得到增强的特征向量。其次,采用图小波变换和自适应矩阵分别提取交通流局部和全局空间特征信息,并借助门控循环单元（GRU）对时间信息的长时记忆能力以提取其时间特性。最后,通过注意力机制来捕获时空动态变化性进行交通流预测。采用深圳出租车轨迹数据、对应天气数据以及POI数据进行预测,研究结果表明：A-STIGCN组合模型预测效果优于传统线性模型及变体模型,与未引入注意力机制的ASTGCN模型相比,MAE降低了约0.131,精度提高了0.068,与未引入外部因素的TGCN模型对比分析,MAPE降低了约0.637%,精度提高了0.079,从而更好地为交通管理提供指导意见。     

结构正则化多视图非负矩阵分解

现存非负矩阵分解（non-negative matrix factorization,NMF）研究多考虑单一视图分解数据,忽略了数据信息的全面性。此外,NMF限制其获取数据的内在几何结构。针对以上问题,提出一个结构正则化多视图非负矩阵分解算法（structure regularized multi-view nonnegative matrix factorization,SRMNMF）。首先,通过主成分分析来对数据进行全局结构的判别式学习;其次,利用流形学习来捕获数据的局部结构;然后,通过利用多视图数据的多样性和差异性来学习表征。模型提升了算法聚类的整体性能,更加有效地挖掘数据的结构信息。此外,采用高效的交替迭代算法优化目标函数得到最优的因子矩阵。在六个数据集上与现存的代表性方法比较,所提出的SRMNMF的准确率、NMI和Purity分别最大提高4.4%、6.1%和4.05%。     

基于时空图卷积网络的多变量时间序列预测方法

为了扩大时空图卷积网络的预测范围,将它应用在关联关系未知场景下的多变量时间序列预测问题,提出一种附加图学习层的时空图卷积网络预测方法（GLB-STGCN）。图学习层借助余弦相似度从时间序列中学习图邻接矩阵,通过图卷积网络捕捉多变量之间的相互影响,最后通过多核时间卷积网络捕捉时间序列的周期性特征,实现对多变量的精准预测。为验证GLB-STGCN的有效性,使用天文、电力、交通和经济四个领域的公共数据集和一个工业场景生产数据集进行预测实验,结果表明GLB-STGCN优于对比方法,在天文数据集上的表现尤为出色,预测误差分别降低了6.02%、8.01%、6.72%和5.31%。实验结果证明GLB-STGCN适用范围更广,预测效果更好,尤其适合自然周期明显的时间序列预测问题。     

基于小样本学习的图像分类技术综述

图像分类的应用场景非常广泛, 很多场景下难以收集到足够多的数据来训练模型, 利用小样本学习进行图像分类可解决训练数据量小的问题. 本文对近年来的小样本图像分类算法进行了详细综述, 根据不同的建模方式, 将现有算法分为卷积神经网络模型和图神经网络模型两大类, 其中基于卷积神经网络模型的算法包括四种学习范式: 迁移学习、元学习、对偶学习和贝叶斯学习; 基于图神经网络模型的算法原本适用于非欧几里得结构数据, 但有部分学者将其应用于解决小样本下欧几里得数据的图像分类任务, 有关的研究成果目前相对较少. 此外, 本文汇总了现有文献中出现的数据集并通过实验结果对现有算法的性能进行了比较. 最后, 讨论了小样本图像分类技术的难点及未来研究趋势.