具有反馈控制的多自主体系统迭代学习输出一致性

为改进多自主体系统的学习过程并提高系统对外部干扰的鲁棒性,提出一种具有反馈控制的迭代学习一致性控制算法。首先,自主体之间通过共享控制输入信息以改进其学习过程,并且当系统外部存在非迭代重复干扰时,通过设计反馈控制器以提高系统的鲁棒性;然后,使用压缩映射的方法对系统一致性进行分析,并严格推导出算法的收敛条件;最后,通过仿真实验验证了算法的正确性和有效性,改进后的算法与P型算法相比有更高的收敛速度,且在存在外部干扰时有更平滑的收敛曲线。     

基于引导Minimax-DDQN的无人机空战机动决策

针对无人机(UAV)空战环境信息复杂、对抗性强所导致的敌机机动策略难以预测,以及作战胜率不高的问题,设计了一种引导Minimax-DDQN(Minimax-Double Deep Q-Network)算法。首先,在Minimax决策方法的基础上提出了一种引导式策略探索机制;然后,结合引导Minimax策略,以提升Q网络更新效率为出发点设计了一种DDQN(Double Deep Q-Network)算法;最后,提出进阶式三阶段的网络训练方法,通过不同决策模型间的对抗训练,获取更为优化的决策模型。实验结果表明,相较于Minimax-DQN(Minimax-DQN)、Minimax-DDQN等算法,所提算法追击直线目标的成功率提升了14%～60%,并且与DDQN算法的对抗胜率不低于60%。可见,与DDQN、Minimax-DDQN等算法相比,所提算法在高对抗的作战环境中具有更强的决策能力,适应性更好。     

基于子空间流形的图像集识别方法

近年来,基于黎曼流形将图像集在线性子空间中进行表征的图像集识别方法已经被证实有良好的效果,针对该领域存在的图像线性子空间大多高维所导致现有黎曼流形的图像集识别方法存在计算成本高、适用性有限的问题,提出一种基于子空间流形的图像集识别方法。首先,从线性子空间的几何结构出发,利用Grassmann流形对线性子空间进行建模,得到基于Grassmann流形的联合黎曼度量。然后,通过该联合黎曼度量,从高维的Grassmann流形中学习到一个低维的Grassmann流形。最后,对通过学习得到的低维流形上的图像集数据进行图像集识别。实验结果表明,在ETH-80数据集上该方法的识别准确率比投影度量学习（PML）和图嵌入Grassmann判别分析（GGDA）都分别提升了2.5个百分点。证明了在通过提出的度量与方法学习到的低维流形上,图像集数据具有更好的分类结构,从而降低图像集识别计算成本,扩大适用范围,提升识别准确率。     

基于动态反向学习和莱维飞行的双搜索模式萤火虫算法

针对多目标萤火虫算法在解决复杂多目标问题时存在收敛性差和分布性不足的问题,提出了基于动态反向学习和莱维飞行的双搜索模式萤火虫算法(MOFA-LR)。该算法通过比较任意一只萤火虫与种群中其余萤火虫的适应度值,判断它们之间的支配关系,根据不同的支配关系选择不同的搜索模式。当萤火虫被支配时,应注重向帕累托前沿上的优质解靠近,因此通过动态反向学习策略求出当前个体的反向解,使用反向解结合全局最优解共同引导萤火虫移动的搜索模式,能够发掘潜在的较好解,使萤火虫最大可能地向有利方向移动,改善了算法的收敛性;当萤火虫不被支配时,应注重获得均匀分布的帕累托前沿,因此使用全局最优解引导萤火虫飞行并结合莱维扰动的搜索模式,既能有效利用非支配解的优良信息,又能避免算法陷入停滞,在改善算法收敛性的同时维护了分布性。最后,为避免算法在迭代后期出现萤火虫严重聚集的现象,添加变异算子帮助种群跳出局部最优,引导种群进行局部开采。将MOFA-LR与12种新近多目标优化算法进行比较,实验结果表明,MOFA-LR具有良好的收敛性和分布性,证明了所提策略的有效性。     

基于多特征嵌入的中文医学命名实体识别

针对基于字符表示的中文医学命名实体识别模型嵌入信息单一、缺失词边界和结构信息的问题,文中提出了一种融合多特征嵌入的医学命名实体识别模型。首先,将字符映射为固定长度的嵌入表示;其次,引入外部资源构建词汇特征,该特征能够补充字符的潜在词组信息;然后,根据中文的象形文字特点和文本序列特点,分别引入字符结构特征和序列结构特征,使用卷积神经网络对两种结构特征进行编码,得到radical-level词嵌入和sentence-level词嵌入;最后,将得到的多种特征嵌入进行拼接,输入长短期记忆网络编码,并使用条件随机场输出实体预测结果。将自建中文医疗数据和CHIP＿2020任务提供的医疗数据作为数据集进行实验,实验结果表明,与基准模型相比,所提模型同时融合了词汇特征和文本结构特征,能够有效识别医学命名实体。     

基于特征融合的边缘引导乳腺超声图像分割方法

针对乳腺超声图像边缘模糊、斑点噪声多、对比度低等问题,提出了一种融合多特征的边缘引导多尺度选择性核U-Net(Edge-guided Multi-scale Selective Kernel U-Net, EMSK U-Net)方法。EMSK U-Net采用基于U-Net的对称编解码结构可以适应小数据集医学图像分割的特点,将扩张卷积与传统卷积构成选择性核模块作用于编码路径,并提取下采样过程中的选择性核特征进行边缘检测任务,在丰富图像空间信息的同时细化边缘信息,有效缓解斑点噪声和边缘模糊的问题,在一定程度上可以提升小目标的检测精度。然后在解码路径通过多尺度特征加权聚合获取丰富的深层语义信息,多种信息之间相互补充,从而提升网络的分割性能。在3个公开的乳腺超声图像数据集上的实验结果表明,与其他分割方法相比,EMSK U-Net算法各项指标表现良好,分割性能有显著提升。     

融合指标分组的高维混合多目标进化优化

高维混合多目标优化问题因包含多个不同类型指标,目前尚缺乏有效求解该问题的进化优化方法。提出一种基于目标分组的高维混合多目标并行进化优化方法。采用深度学习神经网络预测种群隐式性能指标;基于指标相关性,将高维混合多目标优化问题分解为若干子优化问题;采用多种群并行进化算法,求解分解后的每一子优化问题,并基于各子种群的非被占优解构建外部保存集;采用聚合函数对外部保存集个体进一步优化,得到Pareto最优解集。在室内布局优化问题中验证所提方法,实验结果表明,所提方法的Pareto最优解在收敛性、分布性以及延展性等方面均优于对比方法。     

结合跨层特征融合与级联检测器的防震锤缺陷检测

目的 防震锤可以减少输电线路的周期性震动以降低线路的疲劳损害,定期对防震锤进行巡检非常必要。针对目前无人机巡检输电线路所得航拍图像背景复杂,而种类较多、形状各异以及特性不一的防震锤在航拍图像中占据像素面积很小,导致防震锤检测过程中出现的检测精度低、无法确定缺陷类型等问题,提出了一种结合跨层特征融合和级联检测器的防震锤缺陷检测方法。方法 本文使用无人机对防震锤部件巡检的航拍图像进行数据扩充建立防震锤缺陷检测数据集,并划分了4种缺陷类型,为研究提供了数据基础。首先,以VGG16（Visual GeometryGroup 16-layer network）为基础对1、3、5层特征进行特征融合得到特征图,平衡了语义信息和空间特征;其次,使用3个级联检测器对目标进行分类定位,减小了交并比（intersection over union,IoU）阈值对网络性能的影响;最后,将非极大值抑制法替换为Soft-NMS（soft non-maximum suppression）算法,去除边界框保留了最佳结果。结果 在自建数据集上验证网络模型对4种防震锤缺陷类型的检测效果,与现有基于深度学习的其他6种先进算法相比,本文算法的平均准确率比Fast R-CNN（fast region-based convolutional network）、Faster R-CNN、YOLOv4（you only look onceversion 4）分别提高了13.5%、3.4%、5.8%,比SSD300（single shot MultiBox detector 300）、YOLOv3、RetinaNet分别提高了9.5%、8.5%、8%。与Faster R-CNN相比,本文方法的误检率降低了5.61%,漏检率降低了3.01%。结论 本文提出的防震锤缺陷检测方法对不同背景、不同光照、不同角度、不同尺度、不同种类和不同缺陷种类的防震锤均有较好的检测结果,不但可以更好地提取防震锤的特征,而且还能提高分类和位置预测网络的定位精度,从而有效提高了防震锤缺陷检测算法的准确率,在满足防震锤巡检工作实际检测要求的同时还具有较好的鲁棒性和有效性。     

CG-DRR:数字重建放射影像循环一致性生成对抗算法

目的 当前数字重建放射影像（digitally reconstructed radiograph,DRR）生成算法难以同时保证影像生成效率和质量。为此,提出一种基于循环一致性生成对抗网络（generative adversarial network, GAN）的新型DRR生成算法（cycle-GAN-DRR, CG-DRR）,在保证生成效率的同时,兼顾生成影像与真实X射线影像的灰度和结构一致性。方法CG-DRR算法包含数据预处理、网络训练和网络应用3个阶段。数据预处理阶段准备后续网络训练需要的图像数据;网络训练阶段使用预处理后的数据训练循环一致性生成对抗网络;在应用阶段,训练后网络输入光线跟踪法生成的DRR图像实现DRR图像灰度校正。结果 使用4个常用图像相似性指标和2个梯度相似性指标分别评估原始DRR图像与灰度校正后的DRR图像的灰度和几何结构一致性。与传统光线跟踪法相比,盆腔和胸腔数据平均峰值信噪比分别提高18.22 dB和8.82 dB,平均绝对误差分别减少0.18和0.07,归一化均方根误差分别减少0.23和0.10,结构相似度指数分别提高23.5%和13.5%,与当前最新Re...     

面向3维心脏MRI分割的半监督双任务交叉一致性约束网络

目的 针对人体组织器官及病灶区域的3维图像分割是计算机辅助医疗诊断的重要前提,是医学影像3维可视化的重要技术基础。深度学习方法在医学图像分割任务中的成功通常取决于大量有标注数据。半监督学习利用未标注数据容易获取的优点,在模型训练过程中使用少量标注数据和大量未标注数据进行学习,缓解了数据标注昂贵耗时的问题,在医学图像分割中受到了广泛关注。为更好地利用无标注数据,提升医学图像分割效果,提出一种新的一致性正则方法用于半监督3维医学图像分割。方法 模型以V-Net为基础架构,通过扩展网络结构,在均带有分割任务及回归任务属性的双任务主副解码器之间添加了用于正则化约束的交叉损失,构建了具有形状感知的基于双任务的交叉一致性正则网络SACC-Net(shape-aware cross-consistency regular network based on dual tasks),实现将数据层面和模型层面的扰动融合进多任务机制的一致性正则方法,使模型能够更好地利用未标注数据的有效先验信息,并且具有更好的泛化性能。结果 在MICCAI 2018(Medical Image Computing and C...