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基于池的无监督线性回归主动学习   总被引:2,自引:0,他引:2  
刘子昂  蒋雪  伍冬睿 《自动化学报》2021,47(12):2771-2783
在许多现实的机器学习应用场景中, 获取大量未标注的数据是很容易的, 但标注过程需要花费大量的时间和经济成本. 因此, 在这种情况下, 需要选择一些最有价值的样本进行标注, 从而只利用较少的标注数据就能训练出较好的机器学习模型. 目前, 主动学习(Active learning)已广泛应用于解决这种场景下的问题. 但是, 大多数现有的主动学习方法都是基于有监督场景: 能够从少量带标签的样本中训练初始模型, 基于模型查询新的样本, 然后迭代更新模型. 无监督情况下的主动学习却很少有人考虑, 即在不知道任何标签信息的情况下最佳地选择要标注的初始训练样本. 这种场景下, 主动学习问题变得更加困难, 因为无法利用任何标签信息. 针对这一场景, 本文研究了基于池的无监督线性回归问题, 提出了一种新的主动学习方法, 该方法同时考虑了信息性、代表性和多样性这三个标准. 本文在3个不同的线性回归模型(岭回归、LASSO (Least absolute shrinkage and selection operator)和线性支持向量回归)和来自不同应用领域的12个数据集上进行了广泛的实验, 验证了其有效性.  相似文献   
2.
针对气动柔性关节动态特性复杂、难以实现高精度控制的问题,提出一种基于Takagi–Sugeno (T–S)模糊系统的预测控制方法.首先,应用MBGD–RDA算法对T–S模糊系统进行离线训练,该算法结合了机器学习中的小批量梯度下降算法、正则化、Droprule和AdaBound算法.其次,基于模糊集相似性度量方法,对训练得到的T–S模糊系统的模糊集进行剪枝,对模糊规则进行合并,简化T–S模糊系统结构.最后,设计了基于T–S模糊系统的单层神经网络预测控制器. T–S模糊系统参数和预测控制器参数均能实现在线更新,且基于李雅普诺夫理论的稳定性分析保证了系统的稳定性.仿真结果验证了基于数据驱动的T–S模糊系统的高精度预测性能,且结构简化后的T–S模糊系统在规则数减少的情况下仍能维持较高的预测精度.实际实验中,所提控制方法最大跟踪误差小于3°,而传统的模糊逻辑控制器最大跟踪误差大于5°,这表明所提控制算法显著提升了对柔性关节的跟踪控制精度.  相似文献   
3.
癫痫是一种由脑部神经元阵发性异常超同步电活动导致的慢性非传染性疾病,也是全球最常见的神经系统疾病之一.基于EEG的癫痫自动检测是指通过机器学习、分布检验、相关性分析和时频分析等数据分析方法,对癫痫发作阶段的EEG信号进行自动识别的研究问题,能够为癫痫诊疗与评估提供客观参考依据,从而减轻医生工作负担并提高治疗效率,因此具有十分重要的理论意义与实际应用价值.本文详细介绍基于EEG的癫痫自动识别整体框架,以及对应于各个步骤所涉及的典型方法.针对核心模块,即特征提取与分类器选择,进行方法总结与理论解释.最后,对癫痫自动检测研究领域的未来研究方向进行展望.  相似文献   
4.
一型模糊集可以建模单个用户的语义概念中的不确定性, 即个体内不确定性. 一型模糊系统在控制和机器学习中得到了大量成功应用. 区间二型模糊集能同时建模个体内不确定性和个体间不确定性, 因而在很多应用中显示了比一型模糊系统更好的性能, 是近年来的研究热点. 本文首先介绍了区间二型模糊集的重要概念和理论研究进展, 总结了其在决策和机器学习中的成功应用, 然后介绍了区间二型模糊系统的基本操作和理论研究进展, 并回顾了其在控制和机器学习中的典型应用. 最后, 对区间二型模糊集和模糊系统未来的研究方向进行了展望.  相似文献   
5.
手势识别是人机交互领域的重要研究内容, 为截肢患者控制智能假肢手提供基础. 当前主流方法之一是利用表面肌电图(Electromyogram, EMG)识别手部运动意图, 但肌电信号存在信号弱和易受噪声、汗液、疲劳影响等缺点. 同时肌电图在识别准确率方面, 尤其是截肢患者手势识别方面仍然具有较大的提升空间. 针对这些问题, 设计了基于气压肌动图(Pressure-based mechanomyogram, pMMG)的穿戴式信号采集装置, 为手势识别提供了优质的信号源. 结合深度神经网络中全连接层结构、典型抽样和标准正则化技术, 提出了一种改进多类神经模糊推理系统(Improved multicalss neural fuzzy inference system, IMNFIS), 与传统自适应神经模糊推理系统(Adaptive neural fuzzy inference system, ANFIS)相比, 泛化能力得到显著提升. 招募了7名健康受试者和1名截肢受试者, 并用8种算法开展离线实验. 所提方法在残疾人手势识别实验中取得了97.25%的最高平均准确率, 在健康人手势识别实验中取得了98.18%的最高平均准确率. 与近年公开报道的多种手势识别研究相比, 所提方法的综合性能更优.  相似文献   
6.
基于生理信号的情感计算研究综述   总被引:1,自引:0,他引:1  
情感计算是现代人机交互中的一个重要研究方向, 旨在研究与开发能够识别、解释、处理和模拟人类情感的理论、方法与系统. 脑电、心电、皮肤电等生理信号是情感计算中重要的输入信号. 本文总结了近年来基于脑电等生理信号的情感计算研究所取得的进展. 首先介绍情感计算的相关基础理论, 不同生理信号与情感变化之间的联系, 以及基于生理信号的情感计算工作流程和相关公开数据集. 接下来介绍生理信号的特征工程和情感计算中的机器学习算法, 重点介绍适合处理个体差异的迁移学习、降低数据标注量的主动学习和融合特征工程与学习器的深度学习算法. 最后, 指出基于生理信号的情感计算研究中面临的一些挑战.  相似文献   
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