期刊,陕西师范大学学报（自然科学版） 2019年卷5期_国家学术搜索

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期刊信息/Journal information

陕西师范大学学报（自然科学版）

主　　编：黄春长

出版周期：双月刊

国际刊号：1672-4291

电子邮箱：Lkxuebao@snnu.edu.cn

电　　话：029-85308734

邮政编码：710062

地　　址：陕西省西安市长安南路

陕西师范大学学报（自然科学版）/Journal Journal of Shaanxi Normal University(Natural Science Edition)CSCDCSSCI北大核心CSTPCD

查看更多>>本刊是教育部直属高校陕西师范大学主办的自然科学学术性刊物，面向海内外公开发行。它以繁荣科学文化，促进学术交流，发现培养人才，为两个文明建设服务为办刊宗旨，刊登数、理、化、生物环境，计算机科学，体育运动等方面的最新成果。多次获奖，被多个统计源收录。

正式出版

收录年代

基于深度学习的目标检测算法研究进展

谢娟英刘然

1-9页

查看更多>>摘要：目标检测是计算机视觉领域的核心任务之一.随着深度学习的迅猛发展,基于深度学习的目标检测技术已经成为该领域的主流算法,被广泛应用于人脸检测、车辆检测、行人检测以及无人驾驶等领域.本文系统总结了当前基于深度学习的目标检测算法的研究进展,对各算法的优、缺点及其在VOC2007和COCO数据集上的检测结果进行了全面分析,并对基于深度学习的目标检测算法的未来发展进行了展望.

关键词：

深度学习目标检测卷积神经网络计算机视觉人工智能

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查看更多>>摘要：针对传统建筑物提取方法对人为设计的依赖,以及对建筑物边缘特征提取算法的改进,通过Keras框架获取卷积神经网络(convolutional neural networks,CNN)模型MobileNet的瓶颈层后加入新的分类器进行迁移学习,对输入图片进行大量的图像增强技术和测试集增强技术,经过三个阶段的迁移学习后获得了较高的准确率.相比其他的特征提取算法,CNN具有平移不变性以及自动提取特征等优点,在较短的时间内获得较高准确率的同时,MobileNet的权重仅有15.3 MB,兼顾计算量和精度,可以广泛移植到移动端设备.基于模型移植的移动端系统兼具拍照识别、相册识别、菜单展示等功能,为移动平台用户快速准确地判断自然场景中建筑物的信息提供了便捷工具.

关键词：

迁移学习深度学习卷积神经网络移动平台移植人工智能

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融合特征熵的轨迹结构异常检测方法

裴浩然袁冠张艳梅李月娥...

16-24页

查看更多>>摘要：从轨迹结构特征出发,分析轨迹内部及整体特征,提出融合特征熵的轨迹结构异常检测方法(TSAD-FE,trajectory structure anomaly detection method based on feature entropy).根据开放角将轨迹划分为轨迹片段,运用线性回归模型对轨迹片段局部特征进行拟合,完成轨迹片段划分;引入轨迹结构框架描述轨迹内部特征属性,应用轨迹结构距离衡量轨迹片段之间的距离,并提出利用熵对特征权重赋值的方法,全面考虑轨迹内部特征对轨迹的影响;运用DBSCAN (densitybased spatial clustering of applications with noise)聚类算法将轨迹集划分为若干簇并提取代表轨迹;通过比较轨迹片段与代表轨迹的结构相似度,提取异常轨迹片段,从轨迹整体上考虑异常轨迹片段占比,进而挖掘出异常轨迹.使用多个数据集的实验表明,融合特征熵的轨迹结构异常检测方法能够从轨迹空间形态及内部特征属性上发现异常,可以全面地发现明显异常轨迹及其分段,使检测结果更具有实际意义.

关键词：

熵轨迹结构相似度异常检测轨迹划分人工智能

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一种最大化模块度的可重叠联合聚类算法

魏家辉马慧芳贺相春李志欣...

25-33页

查看更多>>摘要：针对许多现实数据集不仅包含行列簇之间的大量重叠,还包含不属于任何簇的异常值,提出了一种最大化模块度的可重叠的联合聚类方法(OMMCC),即行簇和列簇都允许重叠,并且数据矩阵的行列离群值都不分配给任何簇.具体的,设计了统一框架将数据的非穷尽与可重叠的约束加入目标函数,通过使用迭代交替优化过程直接最大化模块度,高效地获得更好的块对角非穷尽可重叠联合聚类,且重叠程度和非穷尽程度的参数易于理解.实验结果表明,本文方法非常有效、稳定并且优于其他联合聚类算法.

关键词：

联合聚类模块度可重叠离群点块对角矩阵人工智能

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基于条件投影的无配对数据跨域图像翻译方法

张昱欣季薇李云

34-39页

查看更多>>摘要：现有的图像翻译方法在涉及两个域以上的翻译任务时缺少可拓展性和鲁棒性.为了实现高质量、高效率的翻译,提出了一种基于条件投影的无配对数据图像转换方法.该方法通过计算生成器学习到的特征信息与条件信息的相似度,来提升翻译的正确性并生成更高质量的图像.相较于现有方法,所提方法使用的参数更少、训练时间更短,并基于多个数据集验证了所提方法的有效性.

关键词：

生成式对抗网络图像翻译监督学习条件投影人工智能

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基于多层特征描述及关系学习的智能图像情感识别

杨文武普园媛赵征鹏徐丹...

40-48页

查看更多>>摘要：针对缺少标记的情感图像数据会严重影响卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)性能的问题,利用半监督动态学习的方法建立了大规模的图像情感数据集——Large-scale deep emotion(LSDE)数据集.为了有效弥补图像特征和人类情感之间的差异,先将图像目标与背景进行分离,之后使用关系学习网络获得基于前景和背景图像的不同层级间的关系.在LSDE数据集、Twitter2数据集以及ArtPhoto数据集上的实验结果表明,关系学习网络能够有效地提取图像的多层级特征并学习到不同层级特征之间的关系,弥补图像特征和人类情感的差异,提高图像情感识别的准确率.

关键词：

图像情感识别多层级图像特征关系学习网络CNN人工智能

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基于四元组完备损失的智能图像检索方法

朱杰李楠饶兴楠王晶...

49-56页

查看更多>>摘要：在图像检索领域,将三元组排序损失应用于深度神经网络权重的更新,可以使生成的图像表示保存更多的语义特征,但是三元组排序损失没有全面的考虑不同类别图像之间的关联.为此提出了一种四元组完备损失,此损失函数将图像类间相似性小于类内相似性的特点融入到损失函数的构建中.与三元组排序损失函数相比,此函数可以更全面地体现查询图像与同类和不同图像之间的相似性关系.进一步,本文还提出了一种有效的基于四元组的深度网络结构,可用于图像的哈希检索.实验结果表明,提出的方法能够在CIFAR-10、SVHN和NUS-WIDE图像库中取得良好的检索性能.

关键词：

四元组完备损失自适应间隔哈希表示图像检索人工智能

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多源决策形式背景的属性约简

魏玲王振钱婷万青...

57-63页

查看更多>>摘要：多源数据的知识发现是当今大数据时代所面临的重要课题,但在形式概念分析领域的相关研究并不多.基于此,首先提出了多源决策形式背景的概念.进而,研究了多源决策形式背景的属性约简,讨论了其与单源决策形式背景属性约简间的关系.最后,提出了多源决策形式背景的规则获取方法.

关键词：

多源决策形式背景知识发现属性约简决策获取人工智能

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决策演化集中预测规则与实际规则的博弈

胡玉文徐久成徐天贺

64-70页

查看更多>>摘要：在决策演化集理论体系下,预测规则是伴随实际规则而产生的,因此预测规则必然会对实际规则产生影响,但目前对于两者相互作用的机制仍不清楚.本文引入博弈论方法,构建预测规则和实际规则的博弈矩阵,通过计算它们的收益,分析它们对决策信息系统所带来的影响.

关键词：

粗糙集预测规则决策规则博弈矩阵人工智能

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闭区间上单调不减函数的右连续伪逆及其在三角余模构造中的应用

周红军兰淑敏

71-80页

查看更多>>摘要：针对三角模基于单调函数的左连续伪逆的构造法无法直接对偶到三角余模上的情况,提出利用单调函数的右连续伪逆和准逆构造三角余模的方法,找到了与三角模的左连续伪逆构造方法的相对方法.研究了闭区间上单调函数的右连续伪逆的基本性质,分别利用单位闭区间上单调不减函数的右连续伪逆与准逆给出了三角余模的多种构造方法,并通过具体实例加以验证.

关键词：

单调函数伪逆准逆三角余模

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