基于分布感知优化的高鲁棒推荐方法

1

作者 檀彦超 周子皓 +4 位作者 马国芳 王石平 黄维 阳及 李天瑞 《计算机科学与探索》 北大核心 2025年第10期2667-2682,共16页

随着个性化推荐系统在各类平台上的广泛应用,如何精确理解并建模复杂的用户行为和海量物品信息成为关键挑战。传统推荐系统经常忽视由好奇心或误操作产生的困难样本,这些未经处理的困难样本如果处理不当,则可能会导致模型偏差和性能降... 随着个性化推荐系统在各类平台上的广泛应用,如何精确理解并建模复杂的用户行为和海量物品信息成为关键挑战。传统推荐系统经常忽视由好奇心或误操作产生的困难样本,这些未经处理的困难样本如果处理不当,则可能会导致模型偏差和性能降低。此外,传统推荐系统往往仅考虑单一用户-物品交互,未能从分布的角度捕捉高阶关联。针对上述问题,提出了一种基于分布感知优化的高鲁棒推荐方法(DORRec),旨在无监督条件下匹配全局用户分布与物品分布,同时甄别困难样本并建模分布匹配,以实现高鲁棒性推荐。在基于分布的困难样本识别模块,通过利用放宽Sinkhorn距离下的正则化约束,计算复杂的用户-物品间匹配分数的闭式解,从而找到每个用户的困难样本;在基于自适应阈值的高鲁棒推荐模块,提出了一种个性化阈值机制,通过自适应调整交互权重以强化困难样本的训练,满足高鲁棒推荐需求。在四个公共数据集上的实验验证了该方法的有效性,显示出DORRec在准确性和鲁棒性上的提升,通过与多个最先进推荐算法和高鲁棒组件在多个评价指标上进行比较分析,验证了DORRec在推荐性能上的显著优越性。 展开更多

关键词 推荐系统 困难样本 分布感知 鲁棒推荐 最优传输

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难加工材料高速切削过程中切削力的非线性特征规律析因研究 被引量：22

2

作者 龙震海 王西彬 王好臣 《机械工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第1期30-34,共5页

综合应用析因试验设计与拉丁超立方抽样试验设计,对难加工材料马氏体不锈钢进行了高速铣削试验。在分析其切削力的非线性特征规律基础上,建立了高速切削难加工材料工艺中切削力与背吃刀量、每齿进给量和切削速度之间的非线性数学模型。... 综合应用析因试验设计与拉丁超立方抽样试验设计,对难加工材料马氏体不锈钢进行了高速铣削试验。在分析其切削力的非线性特征规律基础上,建立了高速切削难加工材料工艺中切削力与背吃刀量、每齿进给量和切削速度之间的非线性数学模型。试验结果表明,高速切削难加工材料时,背吃刀量和每齿进给量之间的交互作用对切削力有显著影响;切削力与切削用量间确实存在非线性特征规律;切削用量对切削力的影响效应随切削用量的变化而发生改变。 展开更多

关键词 难加工材料高速切削 拉丁超立方抽样 高斯-牛顿法 非线性模型

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基于难样本挖掘和深度学习的乳腺癌检测方法 被引量：4

3

作者 张永梅 陈彤 +1 位作者 马健喆 胡蕾 《计算机工程与设计》 北大核心 2021年第6期1727-1734,共8页

为解决当前乳腺癌影像检测任务中数据样本量少、医学专业性强等问题,提出一种基于难样本挖掘和深度学习的乳腺癌检测方法。以乳腺癌医学图像数据库中含有正负样本的X光影像训练模型,通过改进Mask R-CNN特征金字塔结构对目标区域的高低... 为解决当前乳腺癌影像检测任务中数据样本量少、医学专业性强等问题,提出一种基于难样本挖掘和深度学习的乳腺癌检测方法。以乳腺癌医学图像数据库中含有正负样本的X光影像训练模型,通过改进Mask R-CNN特征金字塔结构对目标区域的高低层特征充分学习,利用难样本挖掘方法对正样本及难负样本进一步筛选,降低患病区域误检率,避免深度学习模型依赖样本量所造成的过拟合问题。实验结果表明,该方法在公开数据集上的检测精度达到85.92%-86.75%,精度提高了3%左右,提高了原检测方法的准确性和鲁棒性。 展开更多

关键词 深度学习 乳腺癌检测 难样本挖掘 特征金字塔 多尺度特征

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基于深度学习的PCB缺陷检测方法研究 被引量：8

4

作者 穆莉莉 伍习东 丰韦 《佳木斯大学学报（自然科学版）》 CAS 2022年第1期116-119,共4页

针对在PCB生产过程中出现漏孔、鼠咬、开路、短路、毛刺、余铜、灰尘、划痕等缺陷而影响其后期使用的问题,提出了一种基于Faster R-CNN算法的PCB缺陷检测方法。该方法以ResNet-101为基础骨干网络构建特征金字塔网络,采用Soft-NMS算法对... 针对在PCB生产过程中出现漏孔、鼠咬、开路、短路、毛刺、余铜、灰尘、划痕等缺陷而影响其后期使用的问题,提出了一种基于Faster R-CNN算法的PCB缺陷检测方法。该方法以ResNet-101为基础骨干网络构建特征金字塔网络,采用Soft-NMS算法对预选框进行筛选,然后使用在线困难样本挖掘方法,将损失值较高的困难样本集中进行处理,提高网络对复杂PCB缺陷样本检测的精确度。实验结果表明,改进后的Faster R-CNN缺陷检测方法可以对各类PCB缺陷进行准确定位和分类,平均检测精度达到93.76%,相较于传统Faster R-CNN方法提高了24.5个百分点,对PCB缺陷全自动检测的研究有一定参考价值。 展开更多

关键词 Faster R-CNN PCB缺陷 特征金字塔网络 在线困难样本挖掘

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考虑样本不平衡的X光安检图像违禁品分类方法 被引量：1

5

作者 冯霞 魏新坤 +1 位作者 刘才华 赫鑫宇 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第12期3215-3221,共7页

X光安检图像违禁品分类被广泛应用于协助维护航空和运输安全。针对X光安检图像中违禁品尺度不一、存在困难样本及旅客行李安检固有的正负样本不均衡等问题,提出一种端到端的考虑样本不平衡的X光安检图像违禁品分类方法。采用多尺度特征... X光安检图像违禁品分类被广泛应用于协助维护航空和运输安全。针对X光安检图像中违禁品尺度不一、存在困难样本及旅客行李安检固有的正负样本不均衡等问题,提出一种端到端的考虑样本不平衡的X光安检图像违禁品分类方法。采用多尺度特征提取网络捕获尺度不一的多类型违禁品特征,通过特征融合模块提升模型对图像边缘和纹理特征的表达能力,基于代价敏感思想设计损失函数,解决数据集不平衡问题,并提高困难样本分类精准度。在公开数据集SIXray上构建的子集实验结果表明:所提方法相较于端到端分类模型,平均AP指标值提升了4.5%,特别是对剪刀等难分类样本,AP指标值都有显著的提升效果。 展开更多

关键词 违禁品分类 样本不平衡 X光图像 多尺度 困难样本分类 代价敏感

原文传递

双侧岩下窦采血在疑难库欣病的诊断及手术疗效评估中的应用(附10例病例)

6

作者 郑思阳 尹卫 +1 位作者 黄达 齐辉 《罕少疾病杂志》 2022年第11期88-90,共3页

目的探讨双侧岩下窦采血在疑难库欣病确诊及评估手术疗效中的价值。方法回顾性分析我院自2017年9月至2020年6月间诊治并手术治疗的10例疑难库欣病患者,术前行双侧岩下窦采血和外周血采样对比血ACTH浓度,明确诊断后手术治疗。术后2~6月... 目的探讨双侧岩下窦采血在疑难库欣病确诊及评估手术疗效中的价值。方法回顾性分析我院自2017年9月至2020年6月间诊治并手术治疗的10例疑难库欣病患者,术前行双侧岩下窦采血和外周血采样对比血ACTH浓度,明确诊断后手术治疗。术后2~6月再次返院复查岩下窦静脉血采样分析,评价手术疗效。结果10例疑难综合征患者的术前双侧岩下窦静脉血和外周血采样ACTH浓度比值均超过2:1,手术病理结果均为ACTH腺瘤,确诊率100%。术后患者症状好转复查双侧岩下窦采血,ACTH浓度恢复正常。结论双侧岩下窦采血安全可靠,既可作为疑难病例的确诊手段,也可作为疑难库欣病手术疗效的评价标准。 展开更多

关键词 岩下窦采血 疑难库欣病 诊断 手术疗效评估

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乳腺超声图像中易混淆困难样本的分类方法 被引量：4

7

作者 杜章锦 龚勋 +2 位作者 罗俊 章哲敏 杨菲 《中国图象图形学报》 CSCD 北大核心 2020年第7期1490-1500,共11页

目的超声诊断常作为乳腺肿瘤首选的影像学检查和术前评估方法,但存在良恶性结节的图像表现重叠、诊断严重依赖医生经验,以及需要较多人机交互等问题。为减少误诊和不必要的穿刺活检率,以及提高诊断自动化程度,本文提出一种端到端的模型... 目的超声诊断常作为乳腺肿瘤首选的影像学检查和术前评估方法,但存在良恶性结节的图像表现重叠、诊断严重依赖医生经验,以及需要较多人机交互等问题。为减少误诊和不必要的穿刺活检率,以及提高诊断自动化程度,本文提出一种端到端的模型,实现结节区域自动提取及良恶性鉴别。方法就超声图像散斑噪声问题使用基于边缘增强的各向异性扩散去噪模型(edge enhanced anisotropic diffusion,EEAD)实现数据预处理,之后针对结节良恶性特征提出一个改进的损失函数以增强鉴别性能,通过形状描述符组合挖掘因形状与其他类别相似从而易导致错判的困难样本,为使该部分困难样本具有更好的区分性,应用改进的损失函数,并在此基础上构建困难样本形状约束损失项,用来调整形状相似但类别不同样本间的特征映射。结果为验证算法的有效性,构建了一个包含1805幅图像的乳腺超声数据集,在该数据集上具有5年资历医生的平均判断准确率为85.3%,而本文方法在该数据集上分类正确率为92.58%,敏感性为90.44%,特异性为93.72%,AUC(area under curve)为0.946,均优于对比算法;相对传统Softmax损失函数,各评价指标提高了5%~12%。结论本文提出了一个端到端的乳腺超声图像分类方法,实用性强;通过将医学知识融合到优化模型,增加的困难样本形状约束损失项可提高乳腺肿瘤良恶性诊断的准确性和鲁棒性,各项评价指标均高于超声科医生,具有临床应用价值。 展开更多

关键词 乳腺超声图像 乳腺结节分类 深度学习 损失函数 计算机辅助诊断 困难样本

原文传递

蚁群算法在KNN文本分类中的应用 被引量：2

8

作者 殷宏威 赵伟 杨志伟 《长春理工大学学报（自然科学版）》 2010年第1期159-163,共5页

作为一种经典的文本分类算法,KNN简单、实用,在许多实际系统中有广泛的应用,但若待分样本位于易判区域时,KNN却做了许多无用计算。基于此,本文提出一种改进算法,借鉴于蚁群算法,引入了组相似度这个新颖概念,使得当待测样本位于易判区域... 作为一种经典的文本分类算法,KNN简单、实用,在许多实际系统中有广泛的应用,但若待分样本位于易判区域时,KNN却做了许多无用计算。基于此,本文提出一种改进算法,借鉴于蚁群算法,引入了组相似度这个新颖概念,使得当待测样本位于易判区域时,能很快得出判定结果;当待测样本位于难判区域时,该算法退化为KNN的原始算法。 展开更多

关键词 KNN 文本分类 待测样本 蚁群算法 易判区域 难判区域 组相似度

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改进Mask R-CNN在航拍灾害检测的应用研究 被引量：11

9

作者 李梁 董旭彬 赵清华 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2019年第21期167-176,共10页

目标检测在众多领域具有极高的理论意义与应用价值,更稳定、更精确的目标检测方法是目前灾害检测领域研究的热点与难点。将基于深度学习的目标检测方法应用于灾害检测中,提出基于改进Mask R-CNN的航拍灾害检测方法。针对检测中出现的准... 目标检测在众多领域具有极高的理论意义与应用价值,更稳定、更精确的目标检测方法是目前灾害检测领域研究的热点与难点。将基于深度学习的目标检测方法应用于灾害检测中,提出基于改进Mask R-CNN的航拍灾害检测方法。针对检测中出现的准确率较低,采用改进特征金字塔的结构,充分利用特征映射图的信息,提高各尺寸灾害目标的检测精度;并引入在线困难样本挖掘机制,解决正负样本不均衡的问题,减少误检率和漏检率。同时采用多部件结合的方法剔除误检目标。为验证该方法的有效性,在Tensorflow深度学习框架上,选取不同高度的森林火灾、滑坡、泥石流、地震航拍图像进行验证实验。结果表明,该方法能实现对不同类型的灾害进行快速而又准确的检测,同时对基于其他应用背景的目标识别研究也具有一定的参考意义。 展开更多

关键词 深度学习 灾害检测 特征金字塔 在线困难样本挖掘 多部件结合

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双重注意力机制下的跨光谱虹膜识别优化算法 被引量：4

10

作者 任家润 沈文忠 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2023年第1期187-198,共12页

跨光谱虹膜识别任务,通常是指匹配不同光谱下采集的虹膜图像,针对光谱域变化对虹膜识别率影响的问题,提出一种基于双重注意力机制下的跨光谱虹膜识别优化算法。该算法首先通过浅层网络的特征提取,将可见光与近红外光谱域中的浅层特征送... 跨光谱虹膜识别任务,通常是指匹配不同光谱下采集的虹膜图像,针对光谱域变化对虹膜识别率影响的问题,提出一种基于双重注意力机制下的跨光谱虹膜识别优化算法。该算法首先通过浅层网络的特征提取,将可见光与近红外光谱域中的浅层特征送入各自的专有外部注意力模块进行优化,以分别存储各自光谱域中虹膜样本数据集的特有信息,随后将优化后的浅层特征送入共享的深度特征提取网络,再将深度特征先后送入改进的空间注意力模块和外部注意力模块,强化虹膜关键特征信息的表达,同时以改进的加性角间距损失函数ArcFace Loss(additive angular margin loss)动态调整对于困难样本的优化力度。该算法在PolyU数据集上进行了实验验证,等错误率EER(equal error rate)达到了0.23%,分离度达到了8.56,该实验结果与跨光谱虹膜识别SOTA(state-of-the-art)算法进行了比较,远高于其他主流算法。 展开更多

关键词 跨光谱 虹膜识别 注意力机制 ArcFace Loss 困难样本

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基于优化损失函数的YOLOv2目标检测器 被引量：5

11

作者 杨海龙 田莹 王澧冰 《辽宁科技大学学报》 CAS 2020年第1期52-57,71,共7页

针对基于深度学习的单阶段目标检测器在训练过程中的样本不均衡问题,设计了一种新型的基于Softmax分类的动态调制交叉熵损失函数。此损失函数能够高效地降低训练过程中的易分负样本的损失权重,相应地提高困难样本的损失权重,从而可以使... 针对基于深度学习的单阶段目标检测器在训练过程中的样本不均衡问题,设计了一种新型的基于Softmax分类的动态调制交叉熵损失函数。此损失函数能够高效地降低训练过程中的易分负样本的损失权重,相应地提高困难样本的损失权重,从而可以使模型的整个训练过程变得高效。将基于Softmax分类的动态调制交叉熵损失函数代替标准的交叉熵损失函数用于YOLOv2训练中关于类别预测的损失计算,能够一定程度上提升YOLOv2的检测准确率。 展开更多

关键词 检测器 动态调制交叉熵 易分负样本 困难样本

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基于Generalized Region Loss的代价函数及在图像分割中的应用 被引量：2

12

作者 张凯 余义斌 《计算机测量与控制》 2023年第3期215-222,共8页

针对图像分割中的困难样本,提出了一种对像素区域细分计算的Generalized Region Loss的新的代价函数;首先通过引入一项参数,改变了以往代价函数主要通过设置权重或Focal等关注困难样本的方法,其次通过对标签图像和预测图像进行区域划分... 针对图像分割中的困难样本,提出了一种对像素区域细分计算的Generalized Region Loss的新的代价函数;首先通过引入一项参数,改变了以往代价函数主要通过设置权重或Focal等关注困难样本的方法,其次通过对标签图像和预测图像进行区域划分,并且对划分四区域的困难样本分类关注,最后分别计算其四区域绝对损失,进而进行加权组合;为验证算法性能,使用CamVid数据集作为实验数据,该代价函数在FCN和U-Net两种图像分割网络上得到验证,同当前图像分割领域常用的12种代价函相比,IoU指标分别提高1.93%和2.99%,由此证明此代价函数优于大多数图像分割代价函数;最终实验结果表明,提出的基于像素区域细分计算的代价函数能够有效提高图像分割精度,为图像分割的研究提供借鉴。 展开更多

关键词 代价函数 图像分割 网络收敛 分割精度 困难样本

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基于权重平衡调节损失函数的结构优化RefineDet算法 被引量：1

13

作者 王春鹏 王冬青 +1 位作者 傅强 刘纬骅 《传感器与微系统》 CSCD 北大核心 2022年第4期112-116,共5页

在目标检测方法中,针对目标检测网络RefineDet对类别样本数量不平衡和困难样本难挖掘问题,以及ARM获取位置信息和特征信息比较粗略所导致训练效果不佳的问题;提出权重平衡调节损失(WBALoss)函数,通过对多分类损失中的不同类别样本和难... 在目标检测方法中,针对目标检测网络RefineDet对类别样本数量不平衡和困难样本难挖掘问题,以及ARM获取位置信息和特征信息比较粗略所导致训练效果不佳的问题;提出权重平衡调节损失(WBALoss)函数,通过对多分类损失中的不同类别样本和难易样本进行加权来提高对样本数量少的类别和困难样本关注度;以及ARM与TCB信息融合和添加PyConv优化算法网络。在VOC07和VOC12数据集上进行实验,与原RefineDet相比,所改进的算法在两个数据集测试的mAP分别提高了1.49%,1.51%。以及分别只添加类别样本平衡因子、难易样本平衡因子和优化结构后的RefineDet算法在两个数据集测试的mAP分别提高0.52%,0.58%,0.59%和0.54%,0.61%,0.57%。 展开更多

关键词 目标检测 不平衡数据集 难易样本 分类损失 信息融合

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一种有效深度哈希图像拷贝检测算法

14

作者 刘琴 袁家政 +3 位作者 刘宏哲 李兵 王佳颖 叶子 《计算机应用与软件》 北大核心 2020年第3期213-219,303,共8页

目前拷贝检测中的图像哈希方法由于手工设计特征和线性映射带来的限制,检测精度不高。为了解决这一难题,提出一种端到端的深度哈希拷贝检测算法——DHCD。构建多尺度孪生卷积神经网络,以空间金字塔分层池化的方式来获得图像对的显著性特... 目前拷贝检测中的图像哈希方法由于手工设计特征和线性映射带来的限制,检测精度不高。为了解决这一难题,提出一种端到端的深度哈希拷贝检测算法——DHCD。构建多尺度孪生卷积神经网络,以空间金字塔分层池化的方式来获得图像对的显著性特征;在新设计的哈希损失函数作用下,既保持了特征在语义结构上的相关性,又使得特征输出接近于目标哈希码;通过挖掘难分样本,[JP2]对难分样本再训练,提升了模型的识别效果。在拷贝数据集上的实验结果表明,该算法与当前主流的图像哈希算法相比,准确率提升了10%左右,且效率没有降低。 展开更多

关键词 拷贝检测 深度哈希 多尺度 哈希损失 挖掘难分样本

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《统计学原理》教学中难点剖析及对策

15

作者 张砚 《合肥学院学报（社会科学版）》 1999年第3期71-72,70,共3页

抽样推断和指数是《统计学原理》教学难点，本文针对专科学生的知识特点，结合教学实践经验，进行剖析和寻求对策，以期更好帮助学生理解掌握该门课程。

关键词 抽样推断 指数 教学难点

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基于不平衡数据与集成学习的图像情感分类研究

16

作者 杨松 吴桐 苏博 《软件导刊》 2023年第7期118-124,共7页

目前,基于图像的情感分析已成为情感计算领域的研究热点。针对图像情感分析常用的开放数据集通常表现为多分类的不均衡数据,单一模型存在抽取特征单一、泛化能力不强等问题。首先,改进Focal Loss损失函数,使模型跟随训练进度动态调整聚... 目前,基于图像的情感分析已成为情感计算领域的研究热点。针对图像情感分析常用的开放数据集通常表现为多分类的不均衡数据,单一模型存在抽取特征单一、泛化能力不强等问题。首先,改进Focal Loss损失函数,使模型跟随训练进度动态调整聚焦参数。然后,设定概率阈值参数确定困难样本,通过舍弃困难样本避免模型学习错误特征。接下来,选取3个分类性能良好的卷积神经网络模型作为基分类器,分别关注图像的局部、颜色及深度语义特征。最后,采取加权投票法策略,引入信息熵更新多分类器决策的权值。实验表明,所提方法能提升图像情感多分类的准确率,可为基于不平衡数据与集成学习的图像情感分类研究提供参考与借鉴。 展开更多

关键词 图像情感分析 不均衡数据 Focal loss损失函数 困难样本 加权投票法

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