人工智能研究
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《人工智能研究》系开放获取期刊,主要围绕人工智能领域,关注产业政策,报道研究前沿,传播技术趋势,刊载应用案例,推动成果转化,服务我国制造业转型升级发展。本刊支持思想创新、学术创新,倡导科学,繁荣学术,集学术性、思想性为一体,旨在给世界范围内的科学家、学者、科研人员提供一个传播、分享和讨论人工智能领域内不同方向问题与成果的学术交流平台。

ISSN: 3078-9753

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  • 基于细节点柱形编码和深度卷积特征的指纹检索方法 下载:92 浏览:483
  • 宋德华 封举富 《人工智能研究》 2018年2期
  • 摘要:
    指纹检索方法使用细节点柱形编码作为特征,充分考虑指纹细节点的局部结构特征,却忽略指纹的整体结构特征,限制指纹检索的准确率.基于此种问题,文中提出基于细节点柱形编码和深度卷积特征的指纹检索方法.使用深度卷积网络学习指纹的整体结构特征(深度卷积特征),并结合深度卷积特征和细节点柱形编码,提升指纹检索的准确率.在3个经典指纹检索数据库上通过实验分析深度卷积特征的特性.实验表明,文中方法有效提升指纹检索的准确率.
  • 基于局部最优分析的纺织品瑕疵检测方法 下载:97 浏览:486
  • 刘威1 常兴治2 梁久祯1 贾靓1 顾程熙1 《人工智能研究》 2018年2期
  • 摘要:
    针对复杂的含有周期变化图案的纺织品瑕疵检测,提出改进Markov随机场模型的无监督纺织品瑕疵检测方法.应用随机场实现周期性纺织品图像的瑕疵检测,利用Markov邻域特性,综合判断瑕疵区域.结合周期图像分割,确定Markov随机场最小图像块计算单元,降低算法的计算复杂度.在随机场势函数定义中,综合考虑相邻图像块的差异特性,结合Markov随机场的全局性判断瑕疵点的位置.引入模糊相似关系矩阵概念,求解改进后的模型参数,使所有图像块的局部能量达到最优.实验表明,文中方法对样本的查全率较高.
  • 求解大规模问题的多核学习正则化路径算法 下载:94 浏览:490
  • 王梅1 李董1 孙莺萁1 宋考平2,3 廖士中4 《人工智能研究》 2018年2期
  • 摘要:
    多核学习在处理异构、不规则和分布不平坦的样本数据时表现出良好的灵活性和可解释性.针对精确正则化路径算法难以处理大规模样本数据的问题,文中提出正则化路径近似算法.根据采样分布函数进行抽样,在原始核矩阵的基础上生成近似矩阵,同时在拉格朗日乘子向量中抽取对应行,实现矩阵乘积的近似计算,提高多核学习正则化路径的求解效率.最后分析多核学习正则化路径近似算法的近似误差界和计算复杂性.在标准数据集上的实验验证文中算法的合理性和计算效率.
  • 二值表示学习及其应用 下载:91 浏览:497
  • 鲁继文 段岳圻 陈志祥 周杰 《人工智能研究》 2018年2期
  • 摘要:
    随着互联网等信息技术的飞速发展,视觉数据呈现爆炸式增长趋势.如何从视觉数据中高效挖掘信息,已成为大数据时代的重要研究课题.二值表示在存储、传输和匹配上表现出高效性,在多项视觉应用中取得初步成效.文中从实际应用出发,对面向视觉搜索和视觉识别的二值表示学习进行总结分析.在方法层面上,主要从图像哈希和视频哈希两个角度进行阐释.在应用层面上,讨论二值表示学习在人脸分析、图像分类、图像匹配和视觉跟踪任务上的成功应用.最后,对二值表示学习的发展趋势进行展望.
  • 低秩矩阵近似与优化问题研究进展 下载:92 浏览:487
  • 张恒敏 杨健 郑玮 ​ 《人工智能研究》 2018年2期
  • 摘要:
    首先以高维数据压缩与恢复为背景,详细阐述由香农采样理论到稀疏表示和压缩感知理论再到低秩矩阵问题的发展历程,引出低秩矩阵近似与优化问题的重要性.然后,从低秩矩阵最小化问题、低秩矩阵分解问题、低秩矩阵的优化与应用三方面对现有方法进行详细的综述.最后对当前研究的不足之处与未来的研究方向提出合理的建议.
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人工智能研究  期刊指标
出版年份 2018-2025
发文量 672
访问量 127852
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影响因子 0.752
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