面向开集识别的稳健测试时适应方法

1

作者 周植 张丁楚 +1 位作者 李宇峰 张敏灵 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第4期1667-1681,共15页

开集识别旨在研究测试阶段突现未见类别对于机器学习模型的挑战,以期学习模型既能分类已见类别又可识别/拒绝未见类别,是确保机器学习模型能够在开放世界中高效稳健部署的重要技术.既有开集识别技术通常假设已见类别的协变量分布在训练... 开集识别旨在研究测试阶段突现未见类别对于机器学习模型的挑战,以期学习模型既能分类已见类别又可识别/拒绝未见类别,是确保机器学习模型能够在开放世界中高效稳健部署的重要技术.既有开集识别技术通常假设已见类别的协变量分布在训练与测试阶段维持不变.然而在实际场景中,类别的协变量分布常不断变化.直接利用既有技术不再奏效,其性能甚至劣于基线方案.因此,亟需研究新型开集识别方法,使其能不断适应协变量分布偏移,以期模型在测试阶段既能稳健分类已见类别又可识别未见类别.将此新问题设置命名为开放世界适应问题(AOW),并提出了一种开放测试时适应方法(OTA).该方法基于无标注测试数据优化自适应熵损失与开集熵损失更新模型,维持对已见类的既有判别能力,同时增强了识别未见类的能力.大量实验分析表明,该方法在多组基准数据集、多组不同协变量偏移程度下均稳健地优于现有先进的开集识别方法. 展开更多

关键词 开集识别 测试时适应 分布偏移 图像识别 流数据

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SOM算法、LVQ算法及其变体综述 被引量：14

2

作者 张敏灵 陈兆乾 周志华 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2002年第7期97-100,共4页

1.引言 SOM[1](Self-Organizingfeature Map,简称SOM)网络是一种自组织竞争型人工神经网络,它是由著名神经网络专家T.Kohonen教授于1981年提出的,因此SOM网络又称为Kohonen Map.

关键词 人工神经网络 SOM算法 LVQ算法 变体 拓扑结构

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基于神经网络的多示例回归算法 被引量：5

3

作者 张敏灵 周志华 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2003年第7期1238-1242,共5页

通过重新定义全局误差函数,提出了一种基于神经网络的多示例回归算法,并在基准数据集上对该算法进行了测试,取得了较好的效果.

关键词 多示例学习 多示例回归 机器学习 神经网络 神经网络集成

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一种新型多标记懒惰学习算法 被引量：39

4

作者 张敏灵 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2012年第11期2271-2282,共12页

在多标记学习框架下,每个样本由单个实例进行表示并同时对应于多个概念标记.已有的多标记懒惰学习算法并未充分考察样本多个标记之间的相关性,因此其泛化性能将会受到一定程度的不利影响.针对上述问题,提出一种新型多标记懒惰学习算法IM... 在多标记学习框架下,每个样本由单个实例进行表示并同时对应于多个概念标记.已有的多标记懒惰学习算法并未充分考察样本多个标记之间的相关性,因此其泛化性能将会受到一定程度的不利影响.针对上述问题,提出一种新型多标记懒惰学习算法IMLLA.该算法首先找出测试样本在训练集中与各个概念类对应的近邻样本,然后基于近邻样本的多标记信息构造一个标记计数向量,并提交给已训练的线性分类器进行预测.由于IMLLA在对每个概念类进行预测时利用了蕴含于其他概念类中的信息,因而充分考察了样本多个标记之间的相关性.在人工数据集以及真实世界数据集上的实验表明,IMLLA算法的性能显著优于常用的多标记学习算法. 展开更多

关键词 机器学习 多标记学习 懒惰学习 功能基因组学 图像分类

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偏标记学习研究综述 被引量：13

5

作者 张敏灵 《数据采集与处理》 CSCD 北大核心 2015年第1期77-87,共11页

在弱监督信息条件下进行学习已成为机器学习领域的热点研究课题。偏标记学习作为一类重要的弱监督机器学习框架,适于多种实际应用问题的学习建模。在该框架下,每个对象在输入空间由单个示例(属性向量)进行刻画,而在输出空间与一组候选... 在弱监督信息条件下进行学习已成为机器学习领域的热点研究课题。偏标记学习作为一类重要的弱监督机器学习框架,适于多种实际应用问题的学习建模。在该框架下,每个对象在输入空间由单个示例(属性向量)进行刻画,而在输出空间与一组候选标记相关联,其中仅有一个为其真实标记。本文将对偏标记学习的研究现状进行综述,首先给出该学习框架的定义以及与相关学习框架的区别与联系,然后重点介绍几种典型的偏标记学习算法以及作者在该方面的初步工作,最后对偏标记学习进一步的研究方向进行简要讨论。 展开更多

关键词 机器学习 弱监督信息 偏标记学习 候选标记 纠错输出编码

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我院学生选修音乐课的现状调查研究 被引量：1

6

作者 张敏灵 《西安体育学院学报》 CSSCI 1998年第1期76-79,共4页

音乐和体育有着密不可分的联系。为了解学生对开设音乐课的看法和需求，以进一步提高音乐课的质量，笔者对西安体院体育系、科选修音乐课的７１名学生进行了问卷调查。结果表明：开设音乐课既是培养大学生的需要又满足了学生愿望，既提... 音乐和体育有着密不可分的联系。为了解学生对开设音乐课的看法和需求，以进一步提高音乐课的质量，笔者对西安体院体育系、科选修音乐课的７１名学生进行了问卷调查。结果表明：开设音乐课既是培养大学生的需要又满足了学生愿望，既提高了学生的素养，又丰富了专业知识；既学会了识谱，又了解了歌唱技巧；既提高了学生的音乐签赏能力又培养了艺术情趣。为此。 展开更多

关键词 体院学生 选修音乐课 调查

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儒家音乐美学思想的实质简析 被引量：1

7

作者 张敏灵 《兰台世界（上旬）》 北大核心 2007年第09S期69-70,共2页

我国的音乐教育历史源远流长，儒家在两干多年前就创立了一套完整的音乐美学理论和思想体系，对音乐美学的发展产生了深远的影响。这是我国音乐宝库中的宝贵遗产，同时也是世界文化宝库中不可多得的珍品。社会的每一次进步都伴随着对传... 我国的音乐教育历史源远流长，儒家在两干多年前就创立了一套完整的音乐美学理论和思想体系，对音乐美学的发展产生了深远的影响。这是我国音乐宝库中的宝贵遗产，同时也是世界文化宝库中不可多得的珍品。社会的每一次进步都伴随着对传统的反思和爵研究，儒家的音乐美学观也是如此。不断深入研究儒家美学思想，对现代音乐美学理论发展有着重要意义。 展开更多

关键词 音乐美学思想 儒家 音乐美学理论 音乐美学观 音乐教育 思想体系 世界文化

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西安市大众健身活动中音乐选配的调查与分析

8

作者 张敏灵 《西安体育学院学报》 北大核心 2006年第6期42-44,共3页

通过对西安市大众健身活动中音乐选配及节奏等项目的调查和分析,认为目前大众健身活动中音乐选配以随意自选为主,且可选范围较小,加之选配者水平有限,使健身活动与音乐表现没有达到最佳和谐。

关键词 西安市 大众健身 音乐选配

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以丑为美:从周星驰电影的丑女谈起

9

作者 张敏灵 《电影评介》 北大核心 2006年第19期32-33,共2页

周星驰的电影将美女变丑,这是其一贯手法。以丑为美作为一种审美观,被周星驰发挥到了极致。美与丑是辩证统一的关系,以丑为美与主观体验的美感有关。运用这种关系和规律,方能发现美,创造美。

关键词 以丑为美 审美观 美感

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体育院校音乐课“需求导向型”教学模式的研究

10

作者 张敏灵 《天水师范学院学报》 2007年第5期106-108,共3页

针对体育院校音乐课的教学活动,结合体育院校学生的需要,通过对文献资料的查阅和问卷调查,阐述了"需求导向型"教学模式及其应用形式。认为该教学模式由孤立性的单科教育转向音乐学、体育学学科综合教育,培养了学生的个性思维... 针对体育院校音乐课的教学活动,结合体育院校学生的需要,通过对文献资料的查阅和问卷调查,阐述了"需求导向型"教学模式及其应用形式。认为该教学模式由孤立性的单科教育转向音乐学、体育学学科综合教育,培养了学生的个性思维,提高了其操作能力,使学生获得了成功的满足和独立发现的快乐。 展开更多

关键词 体育院校 音乐课 需求导向 教学模式

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西安市体育健身休闲娱乐业发展趋势研究 被引量：16

11

作者 蔡军 苏明理 +6 位作者 张敏灵 杨涛 高海利 刘斌 赵安慰 李法伟 郭其恒 《西安体育学院学报》 北大核心 2007年第1期45-48,70,共5页

从经济学、管理学、统计学、营销学视角分析西安市体育健身休闲娱乐业发展的历史过程、现状、成因,并且对体育健身休闲娱乐的内涵及其发展趋势进行了较深入的研究。结果显示,西安市体育健身休闲娱乐业将向着体育产业国际化、市场化、人... 从经济学、管理学、统计学、营销学视角分析西安市体育健身休闲娱乐业发展的历史过程、现状、成因,并且对体育健身休闲娱乐的内涵及其发展趋势进行了较深入的研究。结果显示,西安市体育健身休闲娱乐业将向着体育产业国际化、市场化、人文化和生态化发展,并形成协调互动的局面,为西安的可持续发展提供良好的运动环境。 展开更多

关键词 西安市 体育健身休闲娱乐 发展趋势

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前言 被引量：4

12

作者 于剑 张敏灵 +1 位作者 余正涛 尹义龙 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2017年第8期1629-1630,共2页

智能化是信息技术发展的主流趋势,人工智能技术已广泛渗透于科学发现、经济建设、社会生活等各个领域.国务院2016年11月印发的《＂十三五＂国家战略性新兴产业发展规划》中将发展人工智能作为推动信息技术产业跨越发展的基础之一,美国... 智能化是信息技术发展的主流趋势,人工智能技术已广泛渗透于科学发现、经济建设、社会生活等各个领域.国务院2016年11月印发的《＂十三五＂国家战略性新兴产业发展规划》中将发展人工智能作为推动信息技术产业跨越发展的基础之一,美国政府同年10月发布的《国家人工智能研究与发展战略规划》将人工智能研发提升至国家战略层面.随着大数据、云计算、物联网等信息技术的不断发展,人工智能研究在理论、方法、应用等多个层面均面临新的挑战.为及时反映国内同行在人工智能前沿的最新研究成果, 展开更多

关键词 人工智能技术 信息技术产业 国家战略 研究与发展 科学发现 经济建设 跨越发展 新兴产业

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基于深度学习的二维人体姿态估计综述 被引量：13

13

作者 张宇 温光照 +2 位作者 米思娅 张敏灵 耿新 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2022年第11期4173-4191,共19页

人体姿态估计是计算机视觉领域的一个基础且具有挑战的任务,人体姿态估计对于描述人体姿态、描述人体行为等至关重要,是行为识别、行为检测等计算机视觉任务的基础.近年来,随着深度学习的发展,基于深度学习的人体姿态估计算法展现出了... 人体姿态估计是计算机视觉领域的一个基础且具有挑战的任务,人体姿态估计对于描述人体姿态、描述人体行为等至关重要,是行为识别、行为检测等计算机视觉任务的基础.近年来,随着深度学习的发展,基于深度学习的人体姿态估计算法展现出了极其优异的效果.从单人人体姿态估计、自顶向下的多人人体姿态估计和自底向上的多人人体姿态估计这3种主流的人体姿态估计方式,介绍近年来基于深度学习的二维人体姿态估计算法的发展,并讨论目前二维人体姿态估计所面临的困难和挑战.最后,对人体姿态估计未来的发展做出展望. 展开更多

关键词 深度学习 二维人体姿态估计 关键点检测

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基于类属属性的多标记学习算法 被引量：11

14

作者 吴磊 张敏灵 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2014年第9期1992-2001,共10页

在多标记学习框架中,每个对象由一个示例(属性向量)描述,却同时具有多个类别标记.在已有的多标记学习算法中,一种常用的策略是将相同的属性集合应用于所有类别标记的预测中.然而,该策略并不一定是最优选择,原因在于每个标记可能具有其... 在多标记学习框架中,每个对象由一个示例(属性向量)描述,却同时具有多个类别标记.在已有的多标记学习算法中,一种常用的策略是将相同的属性集合应用于所有类别标记的预测中.然而,该策略并不一定是最优选择,原因在于每个标记可能具有其自身独有的特征.基于这个假设,目前已经出现了基于标记的类属属性进行建模的多标记学习算法LIFT.LIFT包含两个步骤:属属性构建与分类模型训练.LIFT首先通过在标记的正类与负类示例上进行聚类分析,构建该标记的类属属性;然后,使用每个标记的类属属性训练对应的二类分类模型.在保留LIFT分类模型训练方法的同时,考察了另外3种多标记类属属性构造机制,从而实现LIFT算法的3种变体——LIFTMDDM,LIFT-INSDIF以及LIFT-MLF.在12个数据集上进行了两组实验,验证了类属属性对多标记学习系统性能的影响以及LIFT采用的类属属性构造方法的有效性. 展开更多

关键词 机器学习 多标记学习 类属属性 降维 标记相关性

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原发性扩张型心肌病患者QRS波时限与心室机械同步性运动的关系 被引量：3

15

作者 王刚 迟路湘 +4 位作者 吕建峰 粟治洲 刘波 黄海韵 张敏灵 《第三军医大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2014年第10期1083-1086,共4页

目的应用实时三维超声心动图(real-time three-dimensional echocardiography,RT-3DE)分析研究原发性扩张型心肌病(dilated cardiomyopathy,DCM)患者QRS波时限与左心室机械收缩同步性的关系。方法筛选2012年9月至2013年6月于第三军医大... 目的应用实时三维超声心动图(real-time three-dimensional echocardiography,RT-3DE)分析研究原发性扩张型心肌病(dilated cardiomyopathy,DCM)患者QRS波时限与左心室机械收缩同步性的关系。方法筛选2012年9月至2013年6月于第三军医大学西南医院心血管内科诊断为DCM的63例患者,依据QRS波时限将患者分为:①A1组,QRS<120 ms(n=36),男性22例,女性14例,年龄(52.17±13.30)岁;②A2组,120 ms≤QRS<150 ms(n=17),男性12例,女性5例,年龄(58.71±9.43)岁;③A3组,QRS≥150 ms(n=10),男性9例,女性1例,年龄(54.10±10.57)岁。应用RT-3DE获取左心室达到16、12、6节段最小收缩容积时间的标准差及最大差值,同时获得标化值。将Tmsv16-SD%视为收缩不同步指数(systolic dyssynchrony index,SDI),以5.12%作为截点值判断左室收缩同步与否,以SDI<5.12%视为心室机械收缩同步,SDI>5.12%视为心室机械收缩不同步。结果①A1、A2、A3组SDI分别为(6.26±4.08)、(8.53±4.12)、(10.82±6.24),A1组A3组差异显著(P<0.05),A1与A2,A2与A3随QRS波时限的增宽,SDI呈逐渐增高趋势(P>0.05);②A1、A2、A3组SDI与QRS波时限、LVEDV、LVEF、LVESV之间无相关性(P>0.05)。结论 DCM患者中宽QRS波患者比窄QRS波患者心室收缩不同步性检出率高,QRS波时限与左室机械收缩同步性无相关性。 展开更多

关键词 实时三维超声心动图 QRS波时限 扩张型心肌病

原文传递

前言 被引量：1

16

作者 陈恩红 梁吉业 张敏灵 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2020年第8期1569-1570,共2页

数据挖掘旨在利用机器学习等智能数据分析技术,发掘数据对象蕴含的知识与规律,为任务决策提供有效支撑.国务院印发的«新一代人工智能发展规划»中明确指出,数据挖掘是建立新一代人工智能关键共性技术体系的基础支撑.在大数据... 数据挖掘旨在利用机器学习等智能数据分析技术,发掘数据对象蕴含的知识与规律,为任务决策提供有效支撑.国务院印发的«新一代人工智能发展规划»中明确指出,数据挖掘是建立新一代人工智能关键共性技术体系的基础支撑.在大数据时代背景下,数据挖掘技术已广泛应用于金融、医疗、教育、交通、媒体等领域.然而,随着人工智能、移动互联网、云计算等信息技术的快速发展,数据挖掘研究在理论、方法、应用等多个层面均面临新的挑战. 展开更多

关键词 人工智能 数据挖掘 机器学习 信息技术 移动互联网 关键共性技术 数据对象 云计算

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西安体院与大阪体大女子排球选手身体素质的比较研究

17

作者 杨劲苍 张敏灵 柏森康雄 《西安体育学院学报》 CSSCI 1995年第3期-,共6页

中、日两国体育学院（大学）女子排球运动员身体素质，长期以来由于两国的测定项目相同甚少，并且测定方法和要求也不完全相同，故很难进行全面的比较。本研究采用日本排球协会制定的，全日本统一使用的测定项目和方法，对日本大阪体育... 中、日两国体育学院（大学）女子排球运动员身体素质，长期以来由于两国的测定项目相同甚少，并且测定方法和要求也不完全相同，故很难进行全面的比较。本研究采用日本排球协会制定的，全日本统一使用的测定项目和方法，对日本大阪体育大学和西安体育学院女子排球队队员身体形态和素质进行了测定，并对其结果进行比较研究。 展开更多

关键词 排球 身体素质 比较研究

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大数据时代的机器学习研究专刊前言 被引量：2

18

作者 何晓飞 郭茂祖 张敏灵 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2015年第11期2749-2751,共3页

进入21世纪以来,科学研究与社会生活各个领域中的数据正在以前所未有的速度产生并被广泛收集与存储.如何实现数据的智能化处理从而充分利用数据中蕴含的知识与价值,已成为当前学术界与产业界的共识.机器学习作为一种主流的智能数据处理... 进入21世纪以来,科学研究与社会生活各个领域中的数据正在以前所未有的速度产生并被广泛收集与存储.如何实现数据的智能化处理从而充分利用数据中蕴含的知识与价值,已成为当前学术界与产业界的共识.机器学习作为一种主流的智能数据处理技术,是实现上述目标的核心途径. 展开更多

关键词 机器学习 概念语义 智能化处理 序列模式挖掘 移动对象 随机优化算法 图像块 人脸特征 识别方法 计算智能

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基于决策树集成的偏标记学习算法 被引量：3

19

作者 于菲 张敏灵 《模式识别与人工智能》 EI CSCD 北大核心 2016年第4期367-375,共9页

为了克服偏标记学习中监督信息缺失的问题,根据偏标记样本的性质设计决策树生成过程中的样本分裂规则,改造决策树的建立算法.文中算法首先对样本进行bootstrap采样并建立多棵决策树,然后对各决策树结果进行投票得出最终预测结果.在人工... 为了克服偏标记学习中监督信息缺失的问题,根据偏标记样本的性质设计决策树生成过程中的样本分裂规则,改造决策树的建立算法.文中算法首先对样本进行bootstrap采样并建立多棵决策树,然后对各决策树结果进行投票得出最终预测结果.在人工数据集和真实数据集上的实验表明,文中算法具有较好的分类性能. 展开更多

关键词 弱监督学习 偏标记学习 随机森林 集成学习

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基于三元纠错输出编码的偏标记学习算法 被引量：2

20

作者 周斌斌 张敏灵 刘胥影 《计算机科学与探索》 CSCD 北大核心 2018年第9期1444-1453,共10页

偏标记学习是一类重要的弱监督学习框架,在该框架下,每个训练样本与一组候选标记相关联,在候选标记集合中有且仅有一个是其真实标记。很明显,候选标记数目越多,偏标记学习难度越大。为了减少候选标记数目以降低偏标记学习难度,提出了一... 偏标记学习是一类重要的弱监督学习框架,在该框架下,每个训练样本与一组候选标记相关联,在候选标记集合中有且仅有一个是其真实标记。很明显,候选标记数目越多,偏标记学习难度越大。为了减少候选标记数目以降低偏标记学习难度,提出了一种基于三元纠错输出码的偏标记学习算法(PL-TECOC),该算法将偏标记学习问题转换为多个二类学习问题,并对学到的多个二类分类器进行最终集成。在构建二类训练数据时采用编码"0"来忽略相应标记,仅依据非"0"编码标记进行正负类的构造,以达到减少候选标记数目的目的。实验表明,与多个流行的偏标记学习算法相比,PL-TECOC在人工数据集和真实数据集上均取得了较好的分类性能。 展开更多

关键词 弱监督学习 消歧 纠错输出编码 偏标记学习

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