顾鑫
- 作品数：2 被引量：3H指数：1
- 供职机构：华中科技大学光学与电子信息学院更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信更多>>
- 单片FPGA的小型非制冷红外机芯设计
- 2017年
- 针对传统的基于数字信号处理器(DSP)+现场可编程门阵列(FPGA)的非制冷红外机芯平台存在体积大、功耗大、实时性差、系统集成度低等不足,提出了一种基于单片FPGA的小型化非制冷红外机芯平台设计。针对25μm非制冷红外探测器,为满足小型化、低功耗要求,平台在采用先进的FPGA处理器和DDR3存储器技术的同时,将硬件逻辑算法与NIOS Ⅱ软核相结合,完成对红外探测器的时序驱动、温度控制、图像的非均匀性处理、图像增强以及各种人机接口控制。实验结果表明:该系统成像质量较高,系统功耗小于2 W,系统延时小于0.5 ms,系统具有较强的可拓展性。
- 顾鑫曹丹华吴裕斌栾永昕王伟成
- 关键词：现场可编程门阵列IP核NIOS
- 基于逻辑回归的多任务域快速分类学习算法被引量：3
- 2017年
- 多任务学习通过寻找并共享不同任务域之间的共性特征来完成学习,利用知识迁移加速不同任务域的学习为每个任务域构建一个分类器。提出了一种基于罗杰斯特回归模型的多任务学习方法 MTC-LR(Multi-task Coupled Logistic Regression)。"罗杰斯特回归模型"已经被成功应用于单任务分类器上,该模型被众多实验证明是有效的,正是这种方法给人们带来了启示。从理论上证明了通过构造多任务分类器的"开销函数"和"差异性度量函数",MTC-LR算法可以提高多任务分类器的各自分类精度。相比传统的基于SVM的多任务学习方法,MTC-LR并不依赖于核方法而是通过共轭梯度下降法寻找各个分类器的最优参数。同时MTC-LR与采用"罗杰斯特回归模型"的快速算法CDdual更容易结合,可扩展至大样本的多任务分类学习。正是基于上述发现,为了充分高效利用大样本的多任务域数据,满足大样本的快速运算,在MTC-LR算法的基础上,结合最新的CDdual(The Dual Coordinate Descent Method)算法,提出了MTC-LR的快速算法MTC-LR-CDdual,并对该算法进行了相关的理论分析。将该算法在人工数据集和真实数据集上进行了验证,实验结果表明该算法有着较高的识别率、快速的识别速度和较好的鲁棒性。
- 顾鑫曹丹华吴裕斌栾永昕王伟成
- 关键词：后验概率
