但志平
- 作品数：70 被引量：87H指数：5
- 供职机构：三峡大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金湖北省自然科学基金宜昌市科学技术研究与开发项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术文化科学电子电信医药卫生更多>>
- 最小二乘向量机在说话人识别中的应用被引量：1
- 2007年
- 说话人识别是语音识别的一种,是当前的研究热点之一。而基于统计学习理论的支持向量机(SVM)方法是一种新的机器学习算法,已成为机器学习研究的热点。讨论了一种改进的SVM即最小二乘向量机(LS-SVM)的方法进行说话人识别研究。研究表明,基于LS-SVM的说话人识别比传统的SVM说话人识别计算复杂度小、效率更高、对说话人识别有很强的适应性。
- 但志平郑胜
- 关键词：说话人识别最小二乘向量机核函数
- 公共密钥密码体制RSA算法分析及其INTERNET的网上应用过程被引量：2
- 1999年
- 针对ＩＮＴＥＲＮＥＴ 应用迅速推广，本文就其安全系统核心公共密钥密码体制ＲＳＡ 算法进行分析。
- 但志平
- 关键词：明文密文加密
- 面向双一流的计算机专业教学改革被引量：2
- 2020年
- 针对国家"双一流"学科建设背景下,地方高校如何适应改革压力建设特色学科等实际问题,以计算机专业为例,分析"双一流"专业建设的内涵。明确专业定位和改革措施,提出教学质量保障体系和专业建设体系。
- 徐守志但志平邵攀董婷陈鹏
- 关键词：本科专业建设计算机科学与技术教学改革
- 足球赛场运动视频图像目标检测仿真被引量：6
- 2017年
- 对足球赛场运动视频图像目标的检测,可有效对运动目标进行搜索跟踪。对运动视频图像目标的检测,需要获得运动视频差分图像,对背景模型中的鬼影目标进行判定,完成运动目标的检测。传统方法结合差分算法检测运动目标,对运动目标参数进行预测,但忽略了对鬼影目标进行判定,导致检测精度偏低。提出结合背景模型和视觉显著性检测技术对足球赛场运动视频图像目标进行检测的方法。利用改进的光流场理论提取足球赛场运动视频图像背景图像的粗模型,依据彩色差值模型获得足球赛场运动视频差分图像,对背景模型中的鬼影目标进行判定,依据背景模型中各个图像像素点的鬼影程度的判定结果,以建立的目标图像像素闪烁矩阵,得到前景图像像素邻域区域内的像素点数目,完成足球赛场运动视频图像目标检测。实验结果表明,所提方法能够完整地检测出足球赛场运动视频图像目标,且运动目标检测准确率较高。
- 聂永刚但志平
- 关键词：足球赛场目标检测
- 基于改进生成对抗网络的谣言检测方法被引量：12
- 2020年
- 传统谣言检测算法存在提取文本语义、关键特征等效果不理想的问题,而一般序列模型在文本检测中无法解决特定语义下的特征提取,导致模型泛化能力差。为解决上述问题,该文提出一种改进的生成对抗网络模型(TGBiA)用于谣言检测,该模型采用对抗训练方式,符合谣言在传播过程中人为增删、夸大和歪曲信息的特点,通过对抗网络生成器和判别器的相互促进作用,强化谣言指示性特征的学习,不断提高模型的学习能力。训练过程中的生成器通过Transformer结构代替单一的RNN网络,实现语义的提取和特征的学习,同时,在训练过程中的判别器采用基于双向长短期记忆单元的深度网络分类模型,并引入注意力机制来提升对较长时间序列谣言的判断能力。在公开的微博和Twitter数据集上的实验结果表明,该文提出的方法比其他现有方法检测效果更好,鲁棒性更强。
- 李奥但志平董方敏刘龙文冯阳
- 基于改进自编码网络的视频运动放大方法
- 本发明涉及基于改进自编码网络的视频运动放大方法，利用改进自编码网络对视频中的细微变化进行放大，所述方法包括：对视频数据进行分解处理，采用分解的前后连续两帧图像作为编码器的输入；利用编码器提取连续两帧图像的形状特征，作为放...
- 但志平张骁李勃辉方帅领
- 文献传递
- 一种基于残差门控循环单元的语音识别方法
- 本发明公开了一种基于残差门控循环单元的语音识别方法，在现有的门控循环单元的基础上，结合残差连接以及非饱和激活函数来改进候选隐状态公式，使门控循环网络在不增加参数量的情况下能够不发生网络退化的进行更深层的训练。最后，通过多...
- 孙水发张忠豪吕科崔文超但志平董方敏
- 文献传递
- 基于平均奖赏强化学习算法的零阶分类元系统被引量：1
- 2016年
- 零阶学习分类元系统ZCS(Zeroth-level Classifier System)作为一种基于遗传的机器学习技术(GeneticsBased Machine Learning),在解决多步学习问题上,已展现出应用价值。然而标准的ZCS系统采用折扣奖赏强化学习技术,难于适应更为广泛的应用领域。基于ZCS的现有框架,提出了一种采用平均奖赏强化学习技术(R-学习算法)的分类元系统,将ZCS中的折扣奖赏强化学习方法替换为R-学习算法,从而使ZCS一方面可应用于需要优化平均奖赏的问题领域,另一方面则可求解规模较大、需要动作长链支持的多步学习问题。实验显示,在多步学习问题中,该系统可给出满意解,且在维持动作长链,以及克服过泛化问题方面,具有更优的特性。
- 臧兆祥李昭王俊英但志平
- 关键词：平均奖赏
- 层级特征交互与增强感受野双分支遥感图像去雾网络被引量：1
- 2023年
- 近年来,深度学习的去雾方法在图像去雾领域取得了显著的成绩。然而,大多数基于U型网络的去雾方法将编码层特征直接传递到对应解码层,缺乏浅层和深层特征之间的信息交互。此外,基于非U型网络的去雾方法存在感受野受限问题,无法有效的利用上下文信息。从而导致这些方法在场景尺度变化较大的遥感图像去雾中无法取得理想效果。为此,本文提出了一种层级特征交互与增强感受野的双分支遥感图像去雾网络,该方法包含层级特征交互子网和多尺度信息提取子网。其中,层级特征交互子网利用层级特征交互融合模块,逐层的在浅层特征中引入语义信息,深层特征中引入空间细节信息,从而增强编码层中不同层级特征之间的信息交互。多尺度信息提取子网利用多尺度残差空洞卷积模块,融合不同感受野的特征,从而获取对于遥感图像去雾至关重要的上下文信息。在两个公开数据集上的实验结果表明,本文提出的去雾方法相比现有的9种优秀的去雾算法,取得了最好的客观评价指标和视觉效果。
- 孙航方帅领但志平任东余梅孙水发
- 关键词：感受野
- 基于循环生成对抗网络和Wasserstein损失的谣言检测研究
- 2024年
- 【目的】通过循环生成对抗网络和Wasserstein距离改进的生成损失,利用对抗训练提高谣言检测模型在数据样本不平衡、非配对情况下的稳定性和精确度。【方法】利用生成器和判别器之间的对抗训练实现谣言判别模型的增强。在生成训练过程中引入循环一致性损失和识别损失以实现生成目标的可控性,并使用Wasserstein距离改进模型生成损失,提高生成器的引导效果的同时避免对抗网络训练过程中可能出现的梯度爆炸的问题。【结果】在不平衡谣言数据集PHEME上,所提模型准确率达到0.8698,F1值达到0.8550,与基准模型相比,分别提高了0.0068和0.0180。【局限】基于循环生成对抗网络的谣言检测模型只有两个生成器,因此只能实现两种类别样本的转换,只适用于二分类的谣言检测模型,对于多分类谣言检测任务则无法应用。【结论】使用Wasserstein距离改进生成损失的循环生成对抗网络可以有效提升谣言检测模型在数据不平衡情况下的谣言检测能力。
- 张洪志但志平董方敏高准张岩珂
