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联邦学习技术是一种新型多机构协同训练模型范式,广泛应用于多领域,其中模型参数隐私保护是一个关键问题.针对CT影像综合性病灶检测任务,提出隐私保护的联邦学习算法.首先部署松散耦合的客户端-服务器架构;其次在各客户端使用改进的RetinaNet检测器,引入上下文卷积和后向注意力机制;最后完成联邦训练.各客户端使用局部更新策略,采用自适应训练周期,局部目标函数中加入了限制项;服务器使用自适应梯度裁剪策略和高斯噪声差分隐私算法更新全局模型参数.在DeepLesion数据集上的消融分析说明了算法各部分的重要性.实验结果表明,改进的RetinaNet检测器有效地提升了多尺度病灶的检测精度.与集中数据训练模型范式相比,联邦学习所得模型性能略低(mAP分别为75.33%和72.80%),但训练用时缩短近38%,有效地实现了隐私保护、通信效率和模型性能的良好权衡. 相似文献
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针对目前人工蜂群算法的早熟收敛、陷入局部极值等问题,提出一种基于混沌鲶鱼效应的改进人工蜂群算法.首先,采用随机性更高的混沌序列初始化蜂群以扩大其遍布范围;其次,集成了鲶鱼效应和混沌理论提出了混沌鲶鱼蜂,并引入了它与跌入局部极值的蜂群之间的有效竞争协调机制,从而增进蜜蜂群体跳出局部最优解、加速收敛的能力.支持向量机的学习能力主要取决于其惩罚因子C和核函数参数的合理选择,对其参数的优化可以提升其学习效果,然而现行算法均存在一定局限性.基于我们提出的改进人工蜂群算法,对支持向量机的参数进行了优化.最后,在UCI(加州大学欧文分校)数据集和行为识别真实数据集上进行了测试,验证基于改进人工蜂群算法的支持向量机具有更强的分类性能. 相似文献
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从地理信息系统、环境智能等领域的实际需求出发,提出了半定性约束满足问题(SQCSP),并得到了初步结果。证明了区间代数及扩展模型的SQCSP可由QCSP判定。给出了RCC5的多项式时间SQCSP判定算法。RCC8的SQCSP是NP完全问题,给出了带限制条件SQCSP的多项式时间判定算法。证明了上述判定算法的正确性,并给出了实例构造算法。最后,利用SQCSP算法实现了带变量布尔运算的QCSP求解。 相似文献
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在三维模型检索领域,由于语义鸿沟的存在使得无监督的相似匹配技术检索出的结果通常不十分令人满意,而有监督的分类学习方法又常常需要大量的训练样本集。为了在用户提供有限的分类信息下,提高三维模型的检索效率,提出了一种适用于三维模型检索的半监督加权距离度量学习方法。该方法首先通过一种基于图的半监督分类标记繁殖方法增加用户提供的极少量分类信息,随后使用一种改进的加权相关成分分析方法学习一个马氏距离度量,最后将这个学习到的马氏距离度量应用于三维模型检索中。在Princeton Shape Benchm ark上的测试表明,该方法在用户标注模型很少的情况下,检索效果明显好于普通的距离度量方法以及监督的分类学习方法。 相似文献
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功地合成了带烷端基的酚酞聚芳醚腈 ,测定其 1H- NMR谱 ,根据链中芳环质子共振峰与链端基质子共振峰积分强度比求解分子量 ,与聚合物特性粘度关联 ,确定了酚酞聚芳醚腈在四氢呋喃溶剂中 ,6 0℃的 Mark- Houwink常数 K=1.6 4× 10 -6,α=0 .918,建立了其在四氢呋喃溶剂中的特性粘度与数均分子量的关系 :[η]=1.6 4× 10 -6M0 .918 相似文献
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本文介绍了HB301型低度催化剂的填充、硫化和使用情况,阐述了低变系统投入运行后给小氮肥生产所带来的明显的经济效益。 相似文献
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时空推理是面向时间/空间问题的研究领域,在人工智能(如语义Web、机器人导航、自然语言处理、物理过程的定性模拟和常识推理等)和其他领域有着广泛的应用前景.复合推理在时空推理中具有重要作用,是约束满足问题等其他定性推理的基础.复合推理是由R(a,b)和R(b,c)决定R(a,c)的一种演绎推理.一般将关系复合结果放在复合表中备查.但目前复合表的建立需要逐个模型进行手工推导,少数模型给出了独立的复合表生成算法,没有适合多种时空关系模型、能自动生成复合表的通用算法.为此,提出了一种能自动生成复合表的通用算法.首先,给出了基于空间划分的通用时空表示模型.在此基础上,提出了基于场景检测的通用复合表生成算法.通过理论分析和对RCC、宽边界、区间代数等20余种典型时空模型的测试,证明了本算法对于所有以精确区域(或区间)为基础的确定、不确定时空模型均能正确快速地生成复合表. 相似文献
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粗定位模型是一种基于粗集的近似区域表示模型 ,基于定性空间推理理论对其进行了代数形式化 .通过空间关系矩阵和 2 4 9种基本空间关系构造了近似空间关系代数 ASRA;讨论了 ASRA的公理和基本性质 ,研究了ASRA和 RCC5关系映射中存在的不确定性 ;把 ASRA应用于 GIS,提出了基于 ASRA的空间关系判定算法ASRA- RCC.与同类算法相比 ,ASRA- RCC能够同时支持确定和近似区域 ,并且具有较高的效率 相似文献