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王晋东

作品数：10 被引量：0H指数：0
供职机构：中国科学院计算技术研究所更多>>
相关领域：自动化与计算机技术更多>>

合作作者

文献类型

  • 10篇中文专利

领域

  • 3篇自动化与计算...

主题

  • 5篇源域
  • 5篇目标域
  • 3篇识别方法
  • 3篇特征集
  • 3篇迁移
  • 3篇分类器
  • 3篇大规模数据
  • 2篇模型构建
  • 2篇计算复杂度
  • 2篇交通模式
  • 2篇候选
  • 2篇候选集
  • 2篇分类树
  • 2篇复杂度
  • 1篇迭代
  • 1篇训练数据
  • 1篇样本数据
  • 1篇映射
  • 1篇用户
  • 1篇用户模型

机构

  • 10篇中国科学院

作者

  • 10篇陈益强
  • 10篇王晋东
  • 7篇忽丽莎
  • 4篇胡春雨
  • 3篇沈建飞
  • 3篇张宇欣
  • 2篇谷洋
  • 2篇王双全
  • 2篇王记伟
  • 1篇冯文杰

年份

  • 1篇2022
  • 1篇2021
  • 1篇2020
  • 2篇2019
  • 1篇2018
  • 3篇2017
  • 1篇2016
共 10 条 记 录，以下是 1-10
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排序方式：
一种建立数据分析模型的方法
本发明提供一种建立数据分析模型的方法，包括基于当前的用户数据，在服务器端采用深度神经网络学习和预训练初始云模型，并将初始云模型下发给不同的用户；用户根据自身数据特性，基于接收到的云模型构建其自身用户模型同时采用深度神经网...
陈益强于超辉王晋东秦欣
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基于特征自适应融合领域泛化的行为识别方法及系统
本发明提出一种基于特征自适应融合领域泛化的行为识别方法和系统，具体来说所提的算法包括领域特定表示学习模块和领域不变表示学习模块，通过领域特定特征的学习，抽取每个源域特定的特性，使得具有更多样的特征表示；通过领域不变表示学...
陈益强秦欣王晋东卢旺
人‑机器人运动数据映射的方法及系统
本发明提供了一种人‑机器人运动数据映射的方法。该方法包括：获取训练数据，所述训练数据包括人体运动数据和相应运动的机器人样本数据；以所述人体运动数据作为输入，以所述机器人样本数据作为期望的输出，通过训练深度学习网络获得深度...
陈益强王晋东张宇欣胡春雨忽丽莎沈建飞
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一种基于流形迁移学习的数据标定方法及系统
本发明涉及一种基于流形迁移学习的数据标定方法和系统，包括：获取已标定标签的特征数据作为源域，获取待标定标签的特征数据作为目标域，对源域和目标域分别进行主成分分析，得到源特征向量和目标特征向量；将源特征向量和目标特征向量分...
陈益强王晋东冯文杰忽丽莎
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一种基于通道剪枝的迁移学习加速方法
本发明提供了一种基于通道剪枝的用于加速迁移学习的方法，所述方法包括下述步骤：步骤1：建立基线模型；步骤2：对源域和目标域之间的可迁移通道进行评估，获取每个通道的重要度；步骤3：进行通道剪枝；步骤4：微调训练，使经过剪枝的...
陈益强于超辉王晋东
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一种交通模式行为识别方法及相应的识别模型构建方法
本发明提供一种交通模式行为识别模型构建方法，包括：1)对具体交通模式行为进行多层次的归类，建立相应的分类树；2)对于分类树中每一个父节点的分类问题，基于随机森林模型，根据识别精度选择对应该分类问题的测试样本的最优特征集；...
陈益强忽丽莎谷洋王晋东王双全
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运动行为和认知能力的关联分析方法及系统
本发明提供一种运动行为和认知能力的关联分析方法。该方法包括：从运动行为数据中提取反映行为特点的运动特征集；采用迭代随机森林从所述运动特征集中选出用于检测认知能力的最优特征子集；利用所述最优特征子集采用分类器获得运动行为和...
陈益强胡春雨忽丽莎谢涛王晋东
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一种交通模式行为识别方法及相应的识别模型构建方法
本发明提供一种交通模式行为识别模型构建方法，包括：1)对具体交通模式行为进行多层次的归类，建立相应的分类树；2)对于分类树中每一个父节点的分类问题，基于随机森林模型，根据识别精度选择对应该分类问题的测试样本的最优特征集；...
陈益强忽丽莎谷洋王晋东王双全
用于大规模数据标定的迁移学习方法及系统
本发明提供一种迁移学习方法，该方法利用基于已标定的源域数据训练的至少两个分类器对待标定的目标域数据进行初次标定，根据标定结果将目标域数据划分为候选集和余部；在具有相同标定的源域数据组和候选集中目标域数据组之间进行迁移变换...
陈益强王晋东沈建飞胡春雨王记伟张宇欣忽丽莎
用于大规模数据标定的迁移学习方法及系统
本发明提供一种迁移学习方法，该方法利用基于已标定的源域数据训练的至少两个分类器对待标定的目标域数据进行初次标定，根据标定结果将目标域数据划分为候选集和余部；在具有相同标定的源域数据组和候选集中目标域数据组之间进行迁移变换...
陈益强王晋东沈建飞胡春雨王记伟张宇欣忽丽莎
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