成果/Result
- 基于信任度匹配的改进PBFT共识算法被引量：7收藏
- 作者：季钰翔 黄建华 王喆 郑红 唐瑞琮
- 机构：华东理工大学信息科学与工程学院;香港DAEX区块链有限公司
- 来源：《计算机科学》 2021
- 关键词：区块链 共识算法 拜占庭容错 信任度 邻居匹配 投票计数
- 摘要：共识算法是去中心化的区块链系统实现数据状态一致的关键。针对传统的实用拜占庭容错(Practical Byzantine Fault Tolerance,PBFT)共识算法在可扩展性和安全性方面存在的不足,提出一种基于信任...
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- 融合倒谱特征的脑电(EEG)情感分类被引量：7收藏
- 作者：周奕隽 李冬冬 王喆 高大启
- 机构：华东理工大学信息科学与工程学院
- 来源：《计算机工程与应用》 2020
- 关键词：脑电信号 梅尔倒谱系数(MFCC) 特征融合 深度残差网络
- 摘要：近年来,通过分析脑电图(EEG)信号来实现情感识别的课题越来越被研究者所重视。为了丰富特征的表示能力,获得更高的情感识别分类准确率,尝试将语音信号特征梅尔频率倒谱系数MFCC应用于脑电信号。在对EEG信号小波变换的基础上...
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- 基于MAML算法的YOLOv3目标检测模型被引量：6收藏
- 作者：沈震宇 朱昌明 王喆
- 机构：上海海事大学信息工程学院;华东理工大学信息科学与工程学院
- 来源：《华东理工大学学报（自然科学版）》 2022
- 关键词：计算机视觉 图像识别 特征提取 目标检测 小样本学习
- 摘要：作为典型的一体化卷积神经网络,YOLOv3模型的网路传输途径简单,检测速度相对较快,但检测精度较低。当遇到新的目标在训练数据集中存在的样本较少时,模型检测会更加不准确,甚至会出现检测不到的情况。本文基于与模型不相关的元学...
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- 矩阵型多类代价敏感分类器模型被引量：5收藏
- 作者：孟芸 王喆
- 机构：华东理工大学计算机科学与工程系
- 来源：《华东理工大学学报（自然科学版）》 2016
- 关键词：模式识别 代价敏感 分类器设计
- 摘要：目前大部分分类器都是以分类正确率来衡量性能,这种评价标准都是基于理想情况下所有错误分类代价都是相同的。但实际生活中往往不同的错误分类会带来不同的损失,因此代价敏感学习成为模式识别中一个热点研究领域。本文将代价敏感思想与矩...
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- 基于帧级特征的端到端说话人识别被引量：4收藏
- 作者：花明 李冬冬 王喆 高大启
- 机构：华东理工大学信息科学与工程学院
- 来源：《计算机科学》 2020
- 关键词：说话人识别 端到端 卷积神经网络 帧级特征 话语级语音
- 摘要：现有的说话人识别方法仍存在许多不足。基于话语级特征输入的端到端方法由于语音长短不一致需要将输入处理为同等大小,而特征训练加后验分类的两阶段方法使得识别系统过于复杂,这些因素都会影响模型的性能。文中提出了基于帧级特征的端到...
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- 融合频率和通道卷积注意的脑电(EEG)情感识别被引量：4收藏
- 作者：柴冰 李冬冬 王喆 高大启
- 机构：华东理工大学信息科学与工程学院;苏州大学计算机信息处理技术重点实验室
- 来源：《计算机科学》 2021
- 关键词：脑电情感识别 特征表示 残差网络 预激活残差单元 频率和电极通道卷积注意
- 摘要：现有的脑电(EEG)情感识别研究普遍采用神经网络和单一注意机制来学习情感特征,具有相对单一的特征表示。而神经科学研究表明,不同频率和电极通道的脑电信号对情感有不同的响应程度,因此文中提出了一种融合频率和电极通道卷积注意的...
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- 基于Relief特征选择的心衰死亡率预测被引量：4收藏
- 作者：姚丽娟 李冬冬 王喆
- 机构：华东理工大学信息科学与工程学院;苏州大学江苏省计算机信息处理技术重点实验室
- 来源：《计算机工程与应用》 2018
- 关键词：特征选择 bp-SVM 死亡率预测 心衰 机器学习
- 摘要：提出心衰死亡率预测系统,预测心衰病人本次住院后30天内死亡率。基于上海曙光医院提供的心衰病人信息,首先对原始数据和特征进行预处理。由于特征的冗余性,再选用经典的Relief特征选择算法筛选出重要的心衰特征,最后选用bp-...
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- 基于类心距离的模糊支持向量数据描述被引量：3收藏
- 作者：王敏光 王喆
- 机构：华东理工大学信息科学与工程学院
- 来源：《计算机科学》 2016
- 关键词：模式识别 支持向量数据描述 权重
- 摘要：针对传统的支持向量数据描述模型忽略了样本分布的重要性,提出了基于类心距离的模糊支持向量数据描述算法,并将其应用在UCI机器学习数据库的二分类和多分类数据集中。该算法利用样本到两类中心距离的比值赋予样本权重,增大贡献度大的...
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- 基于多尺度特征互补和聚合约束的肺结节分类方法被引量：3收藏
- 作者：张琮昊 迟子秋 王占全 王喆
- 机构：华东理工大学信息科学与工程学院
- 来源：《华东理工大学学报（自然科学版）》 2024
- 关键词：早期肺癌诊断 肺结节分类 深度学习 多尺度特征 卷积神经网络
- 摘要：肺结节分类问题是早期肺癌检测与诊断的重要问题之一,针对现有的肺结节分类方法存在多尺度特征融合的信息冗余和缺乏判别性特征表示等问题,提出了一个基于多尺度特征互补与聚合约束(Multi-scale Feature Compl...
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- 小样本下基于Wasserstein距离的半监督学习算法被引量：2收藏
- 作者：马幪浩 王喆
- 机构：华东理工大学信息科学与工程学院
- 来源：《计算机工程与应用》 2022
- 关键词：小样本 半监督学习 对抗样本 深度神经网络
- 摘要：近年来,基于大规模标记数据集的深度神经网络模型在图像领域展现出优秀的性能,但是大量标记数据昂贵且难以收集。为了更好地利用无标记数据,提出了一种半监督学习方法Wasserstein consistency training...
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- 基于元学习自适应的小样本语音合成被引量：2收藏
- 作者：吴郅昊 迟子秋 肖婷 王喆
- 机构：华东理工大学信息科学与工程学院
- 来源：《计算机应用》 2024
- 关键词：小样本生成 语音合成 元学习 说话人适配 特征提取
- 摘要：在小样本条件下的语音合成(TTS)要求在仅有少量样本的情况下合成与原说话人相似的语音,然而现有的小样本语音合成面临如下问题:如何快速适配新说话人,并且在保证语音质量的情况下提高生成语音与说话人的相似性。现有模型在适配新说...
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- 基于下采样的局部判别矩阵型分类的心衰死亡率预测被引量：2收藏
- 作者：陈钊志 李冬冬 王喆 阮彤 高炬
- 机构：华东理工大学信息科学与工程学院;苏州大学江苏省计算机信息处理技术重点实验室;上海曙光医院
- 来源：《华东理工大学学报（自然科学版）》 2019
- 关键词：机器学习 分类器 心衰死亡率预测 医疗辅助系统
- 摘要：不平衡分类问题的特征是样本集中每类样本个数相差较大,导致分类结果偏向多数类样本,少数类样本被忽视。而在不平衡分类问题中,少数类样本需要更多的关注。本文基于上海曙光医院提供的心衰医疗数据,提出了一个针对心衰病人死亡率预测的...
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- 结合元学习的去中心化联邦增量学习方法被引量：2收藏
- 作者：黄楠 李冬冬 姚佳 王喆
- 机构：华东理工大学信息科学与工程学院
- 来源：《计算机科学》 2024
- 关键词：去中心化联邦学习 数据安全 增量学习 元学习
- 摘要：针对联邦增量场景中持续学习和数据安全的问题,构建了结合元学习的去中心化联邦增量学习框架。首先,为解决增量场景中持续学习带来的灾难性遗忘问题,提出了结合最近类均值样本回放的增量元学习方法NMR-cMAML,利用元训练对不同...
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- 基于可见光-红外跨域迁移的红外弱小目标检测被引量：2收藏
- 作者：薛如翔 卫俊杰 周华伟 杨海 王喆
- 机构：华东理工大学信息科学与工程学院;上海航天控制技术研究院
- 来源：《计算机科学》 2024
- 关键词：红外弱小目标 目标检测 深度学习 域自适应 无监督
- 摘要：红外弱小目标检测任务是红外探测领域的重点研究内容之一。然而由于其应用场景的特殊性,包含红外弱小目标的数据并不多见,且标注往往并不充分,这给由数据驱动的深度学习目标检测模型带来了挑战和困难。针对红外弱小目标数据集少、缺乏标...
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- 基于矩阵的AdaBoost多视角学习被引量：2收藏
- 作者：洪思思 曹辰捷 王喆 李冬冬
- 机构：华东理工大学信息科学与工程学院;江苏省计算机信息处理技术重点实验室
- 来源：《南京大学学报（自然科学版）》 2018
- 关键词：多视角 集成学习 AdaBoost 矩阵分类器 正则化
- 摘要：以往基于矩阵的多视角分类(MultiV-MHKS)是从矩阵的单视角模式Ho-Kashyap(MatMHKS)发展而来的,尽管有些不好的视角可能会拉低分类器的总体表现,但它仍将所有视角都默认为相同的.为保证样本视角的有效性...
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- 万有引力近邻的多视角分类学习被引量：2收藏
- 作者：李艳琼 李冬冬 王喆 张静
- 机构：华东理工大学信息科学与工程学院;苏州大学江苏省计算机信息处理技术重点实验室
- 来源：《计算机工程与应用》 2019
- 关键词：万有引力 近邻策略 多视角学习 不平衡数据 机器学习
- 摘要：不平衡数据问题对传统的近邻分类器带来了很大的挑战,它的准则函数往往会使测试样本类别偏向于多数类,且参数对数据集有很强的依赖性。基于万有引力的固定半径近邻分类器(GFRNN)算法通过引入万有引力定律的思想,实现了一个针对不...
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- 混合模因算法求解软集群容量约束弧路径问题被引量：1收藏
- 作者：寇亚文 周扬名 王喆
- 机构：华东理工大学信息科学与工程学院;上海交通大学数字化管理决策实验室;上海交通大学中美物流研究院
- 来源：《应用科学学报》 2025
- 关键词：弧路径问题 组合优化 进化计算 模因算法 变邻域搜索
- 摘要：软集群容量约束弧路径问题是经典的容量约束弧路径问题的一种扩展。由于其NP-hard特性,求解它在计算上具有挑战性。针对该问题,本文提出一种有效的混合模因算法(hybrid memetic algorithm,HMA)。该...
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- 平衡信息与动态更新的原型表示联邦学习被引量：1收藏
- 作者：徐炜钦 肖婷 王喆
- 机构：华东理工大学信息科学与工程学院
- 来源：《华东理工大学学报（自然科学版）》 2024
- 关键词：联邦学习 特征空间聚合 原型表示 对比学习 数据异构
- 摘要：联邦学习(FL)是一种分布式机器学习方法,旨在通过训练模型而不共享客户之间的原始数据来解决隐私问题。然而,跨客户端数据的异构性会阻碍FL中的优化收敛性和泛化性能。为了解决这个问题,本文提出了平衡信息与动态更新的联邦原型学...
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- 基于多模态特征融合的小样本图像分类方法被引量：1收藏
- 作者：李琛琛 王喆 肖婷 马学铭 杨孟平
- 机构：华东理工大学信息科学与工程学院
- 来源：《计算机工程与设计》 2025
- 关键词：小样本图像分类 多模态 注意力机制 特征筛选 语义融合 视觉语言模型 大语言模型
- 摘要：为提升小样本图像分类任务中的模型性能,提出了一种基于多模态特征融合的小样本图像分类方法(AMTAdapter)。该方法通过引入注意力机制模块增强模型对图像的关注能力,利用类内相似度与类间相似度对特征进行筛选,并采用Min...
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- 改进YOLOv3的红外弱小目标检测被引量：1收藏
- 作者：臧涛 傅志凌 王喆 钮赛赛 王梦如 杨海
- 机构：华东理工大学信息科学与工程学院;上海航天控制技术研究所803航天控制技术研究所
- 来源：《计算机工程与设计》 2024
- 关键词：红外弱小目标检测 K-means 空间金字塔池化 特征融合 EIoU YOLOv3 损失函数
- 摘要：为解决在红外场景下小目标携带的特征信息较少,导致检测结果精度较低且容易出现漏检等问题,建立一种红外弱小目标检测模型。使用改进的K-means聚类算法对YOLOv3的anchor进行重新聚类,聚类中心点的迭代以交并比代替原...
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- 结合性别信息的多任务语音情感识别被引量：0收藏
- 作者：姚佳 李冬冬 王喆
- 机构：华东理工大学信息科学与工程学院
- 来源：《计算机科学》 2026
- 关键词：语音情感识别 多任务学习 动态权重分配 自监督模型
- 摘要：现有的语音情感识别方法通常依赖深度学习模型提取声学特征,但大多仅关注通用特征的建模,未能充分挖掘数据中与情感密切相关的先验知识。为此,提出了一种端到端的多任务学习框架,利用自监督预训练模型WavLM提取包含丰富情感信息的...
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- 基于子空间字典低秩表示的流形投影学习被引量：0收藏
- 作者：冯文熠 王喆
- 机构：华东理工大学信息科学与工程学院;青海大学信息化技术中心
- 来源：《华东理工大学学报（自然科学版）》 2024
- 关键词：低秩表示 无监督投影 子空间学习 特征提取 流形学习
- 摘要：低秩表示(Low-Rank Representation,LRR)能够将每个数据点表示为若干个基的线性组合,是一种获取样本底层低维结构的方法。然而,大多数LRR方法使用原始数据集作为字典,这不能揭示数据的真实分割。本文提...
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- 融合平衡权重和自监督的类增量学习方法被引量：0收藏
- 作者：巩佳义 许鑫磊 肖婷 王喆
- 机构：华东理工大学信息科学与工程学院
- 来源：《计算机科学与探索》 2024
- 关键词：增量学习 自监督 不平衡问题 知识蒸馏
- 摘要：针对图像分类中类增量学习的知识灾难性遗忘现象,现有类增量学习方法着重于模型分类层的不平衡偏移修正,忽视了模型特征层的偏移,未能良好解决类增量学习所面临的新旧类别不平衡问题。为此,提出一种新的类增量学习方法,称为融合平衡权...
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- 两级特征联合学习的情感说话人识别被引量：0收藏
- 作者：刘金琳 李冬冬 王喆 蔡立志
- 机构：华东理工大学信息科学与工程学院;苏州大学江苏省计算机信息处理技术重点实验室
- 来源：《计算机工程与应用》 2023
- 关键词：情感说话人识别 长短时记忆网络 深度神经网络
- 摘要：针对说话人识别的性能易受到情感因素影响的问题,提出利用片段级别特征和帧级别特征联合学习的方法。利用长短时记忆网络进行说话人识别任务,提取时序输出作为片段级别的情感说话人特征,保留了语音帧特征原本信息的同时加强了情感信息的...
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- 基于类间判别的矩阵学习机被引量：0收藏
- 作者：张国威 王喆
- 机构：华东理工大学信息科学与工程学院
- 来源：《计算机应用研究》 2017
- 关键词：面向矩阵模式的分类设计 分簇 正则化项学习 模式识别
- 摘要：针对面向矩阵模式分类器设计(matrix-pattern-oriented classifier design,Mat CD)没有考虑到先验类间判别信息的不足,提出了一种新的面向矩阵型分类器设计的学习框架。首先通过把每一...
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- 面向多标签小样本学习的双流重构网络被引量：0收藏
- 作者：方仲礼 王喆 迟子秋
- 机构：华东理工大学信息科学与工程学院
- 来源：《计算机科学》 2022
- 关键词：多标签图像识别 特征重构 深度学习 小样本学习 图像注意力机制
- 摘要：多标签图像分类问题是计算机视觉领域的重要问题之一,它需要对图像中的所有标签进行预测。而一幅图像中待分类的标签个数往往不止一个,同时图像中对象的大小、位置和姿态的变化都会对模型的分类性能产生影响。因此,如何有效地提高图像特...
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- 基于膨胀因果卷积和注意力机制的气体识别方法被引量：0收藏
- 作者：俞凌伟 杨孟平 杨海 王喆
- 机构：华东理工大学信息科学与工程学院
- 来源：《华东理工大学学报(自然科学版)》 2025
- 关键词：电子鼻系统 气体识别 注意力机制 时态卷积网络 时间序列
- 摘要：提出了一种基于膨胀因果卷积和注意力机制的气体识别方法,该算法结合Transformer中的注意力机制和多尺度时态卷积网络提取全局和局部特征,获得了更具表示性的特征和更大的感受野,捕获气体的瞬时信息和变化趋势。在Open ...
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- 基于类间和类内密度的多视角距离度量学习被引量：0收藏
- 作者：任双艳 郭威 范昌琪 王喆 吴松洋
- 机构：华东理工大学信息科学与工程学院;上海移动互联网产业促进中心;公安部第三研究所
- 来源：《计算机科学》 2022
- 关键词：几何信息 类间密度 类内密度 互补信息 视角相关性
- 摘要：几何信息可以为分类方法提供先验知识和直观解释。从几何角度观察样本是一种新的样本学习方法,密度则是几何信息中非常直观的表现形式。提出了基于类间和类内密度的多视角距离度量学习方法来学习一个度量空间。在这个空间内,异类样本更加...
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- 结合注意力机制与几何信息的特征融合框架被引量：0收藏
- 作者：董奇达 王喆 吴松洋
- 机构：华东理工大学信息科学与工程学院;公安部第三研究所
- 来源：《计算机科学》 2022
- 关键词：不平衡数据 特征融合 深度学习 注意力机制 几何信息
- 摘要：不平衡问题在现实世界中普遍存在,而不平衡数据的分布不平衡性会严重影响模型的性能。不平衡数据通常从两方面影响模型性能:一方面是数量上的不平衡导致多数类的数据对参数有更多的更新,导致模型更加偏向多数类;另一方面是少数类样本特...
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- 基于自适应跨域距离一致的有限数据图像修复被引量：0收藏
- 作者：厉嘉琦 肖婷 杨孟平 王喆
- 机构：华东理工大学信息科学与工程学院;华东理工大学能源化工过程智能制造教育部重点实验室
- 来源：《计算机工程与设计》 2024
- 关键词：图像修复 深度学习 有限数据 预训练 域自适应 公共表征 相对距离
- 摘要：针对现有深度学习图像修复方法在有限数据场景下存在的修复质量差、多样性弱等问题,在预训练基础上提出一种域自适应的方法,迁移源域中可学习的知识,补充训练中所需的信息。对源域和目标域中的特征信息进行探究,发现特征中的结构信息可...
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