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宋燕: 作品数：33 被引量：94H指数：4; 供职机构：上海理工大学光电信息与计算机工程学院更多>>; 发文基金：国家自然科学基金上海市自然科学基金上海市地方高校能力建设项目更多>>; 相关领域：自动化与计算机技术文化科学经济管理机械工程更多>>

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基于边界增强和去噪的自适应双权重过采样方法研究: 2022年; 类别不平衡是现实世界普遍存在的问题,其严重影响着各种预测模型的预测效果,使得这些模型仅能准确识别出多类样本,却不易识别出少类样本。本文提出一种基于边界增强和去噪的自适应双权重过采样(Adaptive Double-Weight Enhanced Boundary and Denoising Oversampling,ADWEBDO)方法,以处理不平衡问题。ADWEBDO的主要思想是:引入K近邻(K Nearest Neighbor,KNN)去噪技术,降低噪声样本合成的可能性;提出一种基于类间距离和少类簇大小的双重权重样本分配方法,有效避免了类重叠现象的产生;采用模糊C均值(Fuzzy C-Means,FCM)聚类算法,对样本进行聚类分析,提高了合成少类样本的可靠性;提出一种基于特征空间的合成样本策略,增加了合成少类样本的多样性和合理性。最终,本文提出的方法在7个UCI数据集上进行实验,并取得了令人满意的结果。; 高子寒宋燕; 关键词：去噪过采样

浅谈学生分析与设计能力的培养——以三阶控制系统的稳定性分析为例被引量：4: 2014年; 本文以三阶系统的稳定性分析为例,讲述了自动控制原理实验课程由验证性实验教学为主向分析与设计性为主进行教学改革的必要性。倡导该课程应加强学生综合分析与设计能力的培养,让实验课程真正成为理论课程的延展和补充,从而加强学生对理论知识的理解。; 宋燕; 关键词：自动控制原理实验教学改革

基于创新实践能力培养的精准分层教学被引量：53: 2017年; 创新实践能力培养是当今高等教育的重要目标,特别是机器人、人工智能等跨多专业的新工科的快速发展,对现有的教学和培养模式提出了更高的要求。精准教学是面向知识教学的精准、系统的评估方法。该文借助精准教学的精准评估策略和良好的教学效果,结合传统集中式高效的授课方式,将精准教学与传统的集中教学模式实现无缝对接,提出了"分组+阶段+模块"的分层精准教学模式,"分组"进行广度上的专业基础知识教学,"阶段"进行深度上的知识学习,"模块"实施功能导向式的培养。同时差异化分组策略可以激发学生的竞争意识,提升学习兴趣,有助于形成良好的学习和研究氛围,从而提高学生的解决问题和创新实践能力。; 王永雄丁德瑞宋燕张孙杰; 关键词：分层教学教学模式

一种改进的基于隐式信任信息的社交推荐模型: 2022年; 社交推荐(Social Recommendation,SoRec)模型是一类典型的融合信任信息的矩阵分解方法,在个性化推荐系统中得到了广泛的研究和应用.目前大部分SoRec模型的研究成果都是基于显式信任信息,这对于实际中难以获取显式信息的数据集无法使用,并且现有的SoRec模型尚未充分考虑不同情形下潜在因子的多变性,大大影响了推荐的准确性.为了解决上述问题,本文针对仅有评分信息的非负目标矩阵,首先利用已知用户评分信息挖掘用户间的隐式信任关系矩阵;然后基于得到的信任信息,考虑两种不同情形下用户潜在特征矩阵的组合,提出了一种改进的SoRec(Improved Social Recommendation,ISoRec)模型;再者,通过在梯度下降算法中引入单因子乘法更新规则进行模型训练,不仅保证目标矩阵的非负性,还提高了算法在稀疏数据集的适用性.最后,本文结合真实有效的数据集对所有模型进行实验验证其有效性,结果证明ISoRec模型在精确度上有所提升.; 盛立群宋燕; 关键词：矩阵分解梯度下降法

基于动态输出反馈的区间二型T-S模糊系统的模型预测安全控制: 2023年; 本文研究了一类在测量输出端带有欺骗攻击的区间二型T-S模糊系统模糊模型预测控制(FMPC)的安全问题。针对不可测的系统状态、系统的非线性和欺骗攻击的破坏性,采用了FMPC框架下的动态输出反馈控制,同时提出了无穷时域上的最坏情况的优化问题,进行性能分析和控制综合。利用二次函数方法和奇异值分解技术,解决了变量之间耦合引起的非凸性,并导出了满足终端约束集的条件。此外,为了减轻攻击对递推可行性的破坏,引入了特殊标量,应用了不等式分析技术。在此基础上提出了一个具有可解性的辅助优化问题来求出所需的控制器,并得到了保证在基于FMPC的控制器下控制系统在H2意义上是均方安全的充分条件。最后,通过一个算例证明了所提方法的有效性。; 马江涛宋燕; 关键词：动态输出反馈安全控制奇异值分解欺骗攻击可解性

基于迁移学习的注意力胶囊网络被引量：1: 2021年; 胶囊网络(Capsule Network,CapsNet)通过运用胶囊取代传统神经元,能有效解决卷积神经网络(Conventional Neural Network,CNN)中位置信息缺失的问题,近年来在图像分类中受到了极大的关注。由于胶囊网络的研究尚处于起步阶段,因此目前大多数胶囊网络研究成果在复杂数据集上表现的分类性能较差。为解决这个问题,本文提出了一种新的胶囊网络,即基于迁移学习的注意力胶囊网络。该网络通过使用迁移学习的方法改进传统的特征提取网络,并融合注意力机制模块,进而完成图像分类任务。首先,使用9层采用ELU激活函数的特征提取网络提取特征;然后,将特征提取网络在ImageNet数据集上训练所得参数,通过迁移学习用于CIFAR10数据集上;再者,在特征提取网络后加入注意力模块提取关键特征;最后,在MNIST、FashionMNIST、SVHN和CIFAR10等公开数据集上进行了对比实验。实验结果表明,本文提出的胶囊网络在简单和复杂数据集上都取得了理想的分类效果。; 朱佳丽宋燕; 关键词：图像分类

基于卷积神经网络的甲状腺癌超声图像分类: 2024年; 针对甲状腺癌超声图像是否具有侵袭性进行分类,对于辅助医生诊断病情具有重要意义。本文应用卷积神经网络ConvNeXt-T分别在甲状腺癌超声图像数据集、补全零数据集A(PaddingZero-A)以及补全零数据集B(PaddingZero-B)上进行甲状腺癌超声图像分类,提出了基于卷积神经网络的甲状腺癌超声图像分类模型,并与4个先进的图像分类网络模型进行了对比实验,实验结果表明:ConvNeXt-T在3个数据集上的准确度均高于其他4个先进的分类网络;在补全零数据集B(Pad⁃dingZero-B)上,4个先进模型的分类准确度提升明显;该模型可以自动检测感兴趣区域并制作补全零数据集,能较为准确地预测甲状腺癌是否具有侵袭性;同时医生可以手动标注感兴趣区域制作补全零数据集,实现更准确的辅助诊断。; 袁浩天朱正铭宋燕皇甫卓立; 关键词：卷积神经网络图像分类

融合实例频率加权正则化和神经网络的概率矩阵分解模型: 2022年; 针对大规模稀疏数据集上基于概率矩阵分解(Probabilistic Matrix Factorization,PMF)模型的缺失数据估计方法容易出现过拟合且迭代训练时间较长的问题,本文创新性地提出一种融合实例频率加权正则化(Instance-frequency-weighted Regularization,IR)和神经网络(Neural Network,NN)的概率矩阵分解(IR-NNPMF)模型。一方面,充分考虑已知数据在数据集中的不平衡分布现象,并根据潜在因子相关的实例频率对其正则化参数进行加权处理,从而提高模型的泛化能力和预测精度;另一方面,引入神经网络来缓解模型迭代训练造成的时间消耗,提高模型预测精度的同时减少模型训练时间。最后,在4个真实数据集上的实验结果证明,和带标准L;正则化和使用传统梯度下降训练算法的经典PMF模型相比,本文提出的IR-NNPMF模型能够在提高预测精度的同时大大提高模型的训练速度。; 韦凯欣宋燕; 关键词：正则化神经网络

针对缺失不平衡数据的自适应马氏距离双权重过采样方法研究: 2020年; 具有缺失信息的不平衡数据,是如今分类问题面临的一个巨大挑战。针对此问题,本文提出一种基于马氏距离的自适应双权重过采样技术(Adaptive Double-weighted Mahalanobis Oversampling Technique,MAWOTE)。MAWOTE的主要思想是:(1)考虑到全局特征信息中更大的最优解空间,提出了一种基于小批量梯度下降(Mini-Batch Gradient Descent,MBGD)规则的非负潜在因子矩阵分解方法(Non-negative Latent Factor Matrix Factorizations,NLFs),对缺失信息进行填补,并使其满足原始数据分布;(2)引入马氏距离作为距离度量,统一样本特征量纲;(3)提出一种自适应的双权重分配方法,有效提高了合成少类样本的安全性和可靠性;(4)为了保持样本的原始信息分布,利用k近邻思想进行过采样插值。最后,在6个不同缺失率的公共数据集上进行对比实验,实验结果表明本文提出的方法在处理具有缺失值的不平衡数据集的分类问题时,明显优于其它先进算法。; 周迪豪宋燕; 关键词：不平衡数据缺失值过采样

融合注意力和胶囊池化的轻量型胶囊网络: 2024年; 针对胶囊网络特征信息传播低效性和路由过程存在较大计算开销等问题,文中提出了一种融合注意力和胶囊池化的轻量型胶囊网络。该网络主要有以下两方面的优势:1)提出了胶囊注意力。将注意力作用于初级胶囊层,增强对重要胶囊的关注,提高低级胶囊对高级胶囊预测的准确性;2)提出新的胶囊池化。在初级胶囊层所有特征图的对应位置筛选出权重最大的胶囊,在减少模型参数量的同时以少量的重要胶囊表示有效特征信息。公共数据集的结果表明,提出的胶囊网络在CIFAR10上达到92.60%的精度,并在复杂数据集上具有良好的白盒对抗攻击鲁棒性。此外,提出的胶囊网络在AffNIST数据集上达到95.74%的精度,具有较好的仿射变换鲁棒性。计算效率结果表明,所提网络的浮点运算量比传统胶囊网络减少了31.3%,参数量减少了41.9%。; 朱子豪宋燕; 关键词：图像分类鲁棒性

宋燕

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