大连大学信息工程学院先进设计与智能计算省部共建教育部重点实验室
- 作品数：49 被引量：195H指数：8
- 相关作者：张强车超姜婷婷李亚洲郭东更多>>
- 相关机构：大连理工大学计算机科学与技术学院大连理工大学机械工程学院大连民族大学计算机科学与工程学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金辽宁省教育厅高等学校科学研究项目辽宁省高等学校优秀人才支持计划更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术医药卫生机械工程电子电信更多>>
- 半监督的三维网格模型层次分割被引量：5
- 2010年
- 提出一种半监督K均值聚类和带状区域增长的三维网格模型层次分割算法,包括显著性特征点提取、预分割和后分割3个阶段.该算法在多维标度法的基础上进行显著性特征点提取;利用半监督K均值聚类算法来对原始模型进行初步的粗分割,以提高算法的整体效率;根据预分割结果,利用离散高斯曲率逼近,以带状推进的区域增长法进行层次的后分割.与同类算法相比,文中算法得到的分割边界更有意义,具有较高的边缘准确性和分割区域一致性.
- 孙晓鹏张琪魏小鹏
- 关键词：K均值聚类
- 人脸表情动画研究简述
- 2016年
- 人脸表情动画是计算机科学研究领域的研究热点。本文从数据驱动的角度,对人脸表情动画研究进行了大致分类:基于文本语音驱动的方法、基于表演驱动方法、基于参数驱动的方法以及基于重定向方法,对各类方法进行简述,最终归纳出当前人脸表情动画研究发展方向和存在问题,提出了展望。
- 罗庆云方小勇黄樱洪俊魏小鹏
- 关键词：人脸动画重定向
- 一类不确定切换系统的容错控制与极点配置被引量：3
- 2012年
- 分析一类非线性不确定切换系统的容错控制与基于状态反馈的极点配置。系统包含有界未知结构的不确定性和未知非线性项。在各子系统不稳定的前提下,设计切换系统的状态反馈控制器,基于Lyapunov稳定性理论和LMI方法,保证在任意切换下不确定系统在传感器和执行器同时失效情况下具有鲁棒容错控制性能的充分条件。在此基础上研究该系统的极点配置在左半复平面选定圆域内以理想速度渐近衰减。文中得到了容错控制切换系统可状态反馈镇定的充分条件,然后用易于求解的线性矩阵不等式形式给出结果,最后通过仿真验证所设计的切换系统的极点配置在圆域内,在状态反馈控制器下渐近稳定。
- 孙文安朱晶陈英张强
- 关键词：切换系统容错控制LYAPUNOV函数极点配置状态反馈
- 一种耦合功能集割裂解耦方法
- 2011年
- 以设计矩阵表示的耦合功能集为研究对象,针对耦合功能集中功能耦合的程度,给出了一种度量的方法;使用混沌思想改进了粒子群算法,以参数可行解的减少量为目标函数,实现了耦合功能的顺序规划。最后通过某汽车停车档的设计实例验证了算法的有效性。
- 姜婷婷郭东魏小鹏
- 关键词：粒子群算法
- 面向中国海关进出口商品税率检测的预训练语言模型CC-BERT
- 2024年
- 判定商品税率以便进行税收是海关最重要的职能之一,其肩负着国家财政收入与再分配的重要作用。预训练语言模型(BERT)的提出,刷新了众多自然语言处理任务的最优结果。但是由于海关文本数据的特殊性,导致BERT在海关进出口商品税率检测(文本分类)任务中表现较差。针对这个问题,该文提出一种新的预训练语言模型CC-BERT。在模型预训练阶段,提出了全要素掩蔽策略以及预测规格型号与申报要素是否对齐(NCA)两种全新的预训练策略。CC-BERT可以降低既定文本顺序对模型性能的负反馈,以及加强规格型号与申报要素之间的联系。在真实的海关税率检测任务上的实验结果表明,该方法具有更强的鲁棒性,分类性能指标优于基线模型,F_(1)值在两个数据集上分别达到90.52%和80.10%。
- 周成杰车超张强周东生
- 面向海关进出口商品税率检测的归纳交互网络模型
- 2023年
- 中国海关传统的人工商品税率审查方式存在效率低、判断依据不一致、精度不高等问题,使用文本分类方法对商品分类自动确定税率可以有效降低海关税率风险。但面向海关商品数据进行分类时,商品类别具有层次性,同一大类下的许多子类别的商品描述具有高度相似性,给商品分类带来了很大的挑战。因此,提出了一种归纳交互网络模型,在BERT和CNN基础上加入归纳和交互指导模块。在归纳模块中采用动态路由算法对CNN提取的特征进行迭代运算,可以有效解决相邻特征融合和冗余问题。同时,为了解决不同子类别之间特征相似问题,提高分类性能,引入交互指导模块,该模块主要是将归纳模块提取的特征信息同[CLS]分类向量进行交互。在真实的海关数据集上进行实验,实验结果表明,该方法能达到较好的效果,其中准确率高达92.98%,且性能明显优于各基线模型。
- 吴安奇车超张强周东生
- 关键词：中国海关动态路由
- 基于级联可分离空洞残差U-Net的肝脏肿瘤分割被引量：6
- 2021年
- 计算机辅助肝脏肿瘤分割可减少医生工作量,提高手术成功率,因而具有重要的临床诊疗价值。为获得精确的肝脏肿瘤自动分割结果,该文结合医学影像分割领域近年新兴的U-Net模块提出了基于级联可分离空洞残差U-Net(cascaded separable and dilated residual U-Net, CSDResU-Net)的肝脏肿瘤分割方法。CSDResU-Net采用了级联操作,解决了因肿瘤在整幅图像中占比小而造成的肿瘤分割数据不平衡问题;通过在分割网络中整合残差单元、深度可分离卷积和空洞卷积,能够增加卷积核感受野并快速提取更具判别性的肝脏肿瘤图像特征,从而提高肝脏肿瘤分割精度。在国际医学图像计算和计算机辅助干预协会肝脏肿瘤分割数据库上的实验结果表明,CSDResU-Net比基线方法的Dice系数指标提升了1.3%,同时发现空洞率对分割网络的性能表现影响较大。
- 于群张建新魏小鹏张强
- 基于函数展开与超混沌系统的图像加密被引量：6
- 2011年
- 为有效保护数字图像的安全,提出一种基于小波展开函数与超混沌系统的数字图像加密算法。利用小波展开函数对图像进行置乱,通过超混沌系统扰乱原图像与加密图像之间的关系。在求解超混沌系统混沌序列的四阶Runge-Kutta公式中,插入多个参数以扩大参数空间。模拟实验结果表明,加密后图像灰度值分布伪随机性较好。
- 迟春见于万波魏小鹏
- 关键词：图像加密超混沌系统密钥空间
- 基于模板匹配的人体运动捕捉数据处理方法被引量：7
- 2010年
- 在光学式运动捕捉系统中,标记点往往会出现近似或对称的分布结构,这使得在对标记点进行识别时容易引起混淆。基于模板匹配的人体运动捕捉数据处理方法根据人体局部刚性结构把人体模板分割为多个子模板,使用空间仿射变换从运动捕捉数据中搜索与相应子模板误差最小的匹配点集作为最优匹配,并通过标记点跟踪实现对散乱数据的识别,解决了因标记点分布结构近似或对称而引起的混淆。对标记点缺失情况进行了重构。当出现错误匹配时系统能够自动检测并更正,整个过程无需人工干预。实验结果表明该方法能够正确识别标记点,标记点缺失情况重构效果比较理想,能够满足实时处理要求,证明了该方法的有效性。
- 魏小鹏刘瑞张强肖伯祥
- MRI脑肿瘤图像分割的深度学习方法综述被引量：40
- 2020年
- 磁共振成像(MRI)作为一种典型的非侵入式成像技术,可产生高质量的无损伤和无颅骨伪影的脑影像,为脑肿瘤的诊断和治疗提供更为全面的信息,是脑肿瘤诊疗的主要技术手段。MRI脑肿瘤自动分割利用计算机技术从多模态脑影像中自动将肿瘤区(坏死区、水肿区、非增强肿瘤区和增强肿瘤区)和正常组织区进行分割和标注,对于辅助脑肿瘤的诊疗具有重要作用。本文对MRI脑肿瘤图像分割的深度学习方法进行了总结与分析,给出了各类方法的基本思想、网络架构形式、代表性改进方案以及优缺点总结等,并给出了部分典型方法在Bra TS(multimodal brain tumor segmentation)数据集上的性能表现与分析结果。通过对该领域研究方法进行综述,对现有基于深度学习的MRI脑肿瘤分割研究方法进行了梳理,作为新的发展方向,MRI脑肿瘤图像分割的深度学习方法较传统方法已取得明显的性能提升,已成为领域主流方法并持续展现出良好的发展前景,有助于进一步推动MRI脑肿瘤分割在临床诊疗上的应用。
- 江宗康吕晓钢张建新张强魏小鹏
- 关键词：磁共振成像脑肿瘤人工神经网络
