潘炎
- 作品数：30 被引量：59H指数：5
- 供职机构：中山大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金广东省自然科学基金广东省科技计划工业攻关项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术文化科学交通运输工程经济管理更多>>
- 一种基于FP-树的时态关联规则的分区挖掘方法被引量：3
- 2006年
- 随着各种形式的数据的迅速增长,业务数据中的时态信息挖掘问题受到人们普遍关注。该文提出了一种带有效时间区间的时态关联规则,给出了一种基于FP-树的挖掘方法。该方法利用分区挖掘的思想,以分区为单位表示项集的有效时间区间,并为每个分区构建FP-树,大大简化了对某个项集在其有效时间区间中的出现次数的计算,从而更有效地计算时态置信度。最后用一个例子对该方法的执行过程进行了阐述。
- 马慧汤庸潘炎
- 关键词：数据挖掘关联规则频繁模式树
- 一种基于数据保护的图像增量学习方法
- 本发明提供一种基于数据保护的图像增量学习方法，该方法以深度卷积神经网络ResNet为基础，充分利用外部海量图像的信息，对其进行采样并加入训练过程，来缓解新旧样本不均衡所带来的偏差和灾难性遗忘，外部数据即采即用，训练后直接...
- 王文宇赖韩江潘炎
- 一种带有物体位置感知的多标签图片哈希方法
- 本发明提供一种带有物体位置感知的多标签图片哈希方法，该方法提出的自学习背景过滤结构，对模型抽取的特征进行优化，能够有效的剔除背景的干扰，且使用了一个可一体化训练的网络结构，提高了图片搜索的准确度。
- 杨尚明潘炎
- 文献传递
- 一种基于人脸特征点和光流场的人脸识别活体检测方法
- 本发明提供一种基于人脸特征点和光流场的人脸识别活体检测方法，采用卡方检验作为活体检测的依据，真实人脸在人脸特征点的运动方向与脸部整体运动方向有明显的不一致性；而照片无论怎样运动，人脸特征点的运动方向与脸部整体运动方向基本...
- 陈俊豪潘炎
- 文献传递
- 基于低秩和稀疏矩阵分解的多源融合链接预测算法被引量：14
- 2015年
- 近年来,链接预测成为社会网络和其他复杂网络链接挖掘中的热门研究领域.在链接预测问题中,经常会存在用来提高预测效果的附加数据信息源,这些数据可以用于预测网络中的链接是否存在.在所有的数据源中,最主要的数据源在链接预测中起到最重要的作用.因此,设计具备健壮性的算法用于充分利用所有数据源的信息来进行链接预测十分重要,算法还需要平衡主数据源和附加数据源的关系,使得链接预测能够获得更好的效果.同时,传统基于拓扑结构计算的无监督算法大多数通过计算网络中节点间的评分值来解决预测链接存在可能性的问题,这些方法能够获得有效的结果.在链接预测方法中,最关键的一步是构建准确的输入矩阵数据.由于许多真实世界数据集存在噪声,这导致降低了大多数链接预测模型的效果.提出了一种新的链接预测方法,通过多个数据源的融合,兼顾地利用了主数据源的信息和其他附加数据源的信息.接着,主数据源和其他附加数据源被用于构建一个低噪声且更准确的矩阵,而新的矩阵被用于作为传统无监督拓扑链接预测算法的输入.根据在多个真实世界数据上的测试结果,在多源数据集上进行对比实验,提出的基于低秩和稀疏矩阵分解的多源融合链接预测算法相对于基准算法能够获得更好的效果.
- 刘冶朱蔚恒潘炎印鉴
- 关键词：矩阵分解链接预测
- 一个工作流元模型的分析及其时态扩展被引量：2
- 2006年
- 时态工作流将时间作为一个维度引入工作流描述.通过对一个典型工作流元模型的分析,得出时态属性是工作流各要素及其关系的普遍属性;定义了时态信息的规范表示和一组时态数据演算,并对时态工作流中主要元素进行了形式化描述;用一个例子说明如何运用上述成果进行过程建模、并处理工作流中的时态数据.结论表明时态工作流能综合处理过程的效率问题和角色、数据、应用程序的时间有效性问题.
- 余阳汤庸梁路潘炎汤娜
- 关键词：时态工作流工作流元模型时态信息
- 基于时态关系代数的工作流引擎被引量：1
- 2006年
- 对于工作流系统中普遍存在的时态信息,由于后台关系数据库管理系统难以很好处理,造成工作流引擎需要进行相关的时态信息处理。提出在时态数据库平台上建立工作流管理系统的架构,并采用时态关系代数描述工作流引擎运行中涉及的时态信息,证明了该架构的优势。最后以一个例子分析该架构下的工作流执行过程。
- 汤庸陈子聪潘炎冀高峰
- 关键词：时态关系代数时态数据库工作流时态信息
- 一种带有物体位置感知的多标签图片哈希方法
- 本发明提供一种带有物体位置感知的多标签图片哈希方法，该方法提出的自学习背景过滤结构，对模型抽取的特征进行优化，能够有效的剔除背景的干扰，且使用了一个可一体化训练的网络结构，提高了图片搜索的准确度。
- 杨尚明潘炎
- 文献传递
- 一种基于深度学习的图像分段哈希排序方法
- 本发明提供一种基于深度学习的图像分段哈希排序方法，该方法通过G网络提取出可用于解决多元相似度的排序问题的哈希码，并且经过精心设计的多段哈希距离度量以及稠密三元组损失函数，在不增加哈希码长度的前提下扩大了可表述的相似度数，...
- 赖韩江龚秦康潘炎印鉴
- 文献传递
- FP-CNNH:一种基于深度卷积神经网络的快速图像哈希算法被引量：17
- 2016年
- 在大数据时代,图像检索技术在大规模数据上的应用是一个热门的研究领域。近年来,大规模图像检索系统中,图像哈希算法由于具备提高图像的检索效率同时减少储存空间的优点而受到广泛的关注。现有的有监督学习哈希算法存在一些问题,主流的有监督的哈希算法需要通过图像特征提取器获取人为构造的图像特征表示,这种做法带来的图像特征损失影响了哈希算法的效果,也不能较好地处理图像数据集中语义的相似性问题。随着深度学习在大规模数据上研究的兴起,一些相关研究尝试通过深度神经网络进行有监督的哈希函数学习,提升了哈希函数的效果,但这类方法需要针对数据集人为设计复杂的深度神经网络,增大了哈希函数设计的难度,而且深度神经网络的训练需要较多的数据和较长的时间,这些问题影响了基于深度学习的哈希算法在大规模数据集上的应用。针对这些问题,提出了一种基于深度卷积神经网络的快速图像哈希算法,该算法通过设计优化问题的求解方法以及使用预训练的大规模深度神经网络,提高了哈希算法的效果,同时明显地缩短了复杂神经网络的训练时间。根据在不同图像数据集上的实验结果分析可知,与现有的基准算法相比,提出的算法在哈希函数训练效果和训练时间上都具有较大的提高。
- 刘冶潘炎夏榕楷刘荻印鉴
- 关键词：图像检索图像哈希神经网络优化算法
