卢宏涛
- 作品数：63 被引量：552H指数：4
- 供职机构：上海交通大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金上海市科学技术委员会科研基金上海市教育发展基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术文化科学电子电信理学更多>>
- 跳频预测干扰之跟踪模型的改进被引量：1
- 2011年
- 在跳频通信的研究中,针对实现实时跳频跟踪干扰问题,跳频预测干扰是通信电子战中跳频干扰中一项有效的技术。传统的跳频预测干扰的跟踪模型是跳频码序列预测。跳频码序列预测技术在处理实际的跳频通信码序列时实时性差,命中率并不高。为解决上述问题,提出了改进的跟踪模型,跳频同步频率集预测。同时还建立了更客观的新的预测性能评价标准模型。进行仿真的结果表明,与跳频码序列预测相比,跳频同步频率集预测有更高的实时性,使跳频预测提高了跳频跟踪干扰的效率。
- 范越非卢宏涛
- 关键词：通信电子战混沌时间序列预测
- 基于意图门的任务型多轮对话方法及系统
- 本发明提供一种基于意图门的任务型多轮对话方法及系统，涉及自然语言处理技术领域，该方法包括：步骤S1：根据业务需求收集相应用户语料并进行预处理；步骤S2：根据所述用户语料定义相应意图、词槽和意图门标签；步骤S3：训练和优化...
- 朱亚杰卢宏涛
- 一种基于生成对抗网络的图像隐私保护方法及系统
- 本发明提供了一种基于生成对抗网络的图像隐私保护方法及系统，所述方法包括：获取包含用户隐私数据的原始图片数据集；以原始图片数据集为训练数据集，对非线性映射模块、生成器模块以及判别器模块联合训练；在非线性映射模块、生成器模块...
- 王梦琪施晓华卢宏涛
- 文献传递
- 基于信息熵的蚁群聚类改进方法研究被引量：6
- 2009年
- 从模仿蚂蚁堆积尸体的基本模型出发,可以实现蚁群聚类算法。研究了实现基本蚁群算法以及基于信息熵的蚁群聚类算法的关键方法,测试并验证了算法的有效性。同时,在比较其性能的基础上,主要针对基于信息熵的蚁群聚类算法收敛速度快,但却容易陷入局部最优的缺陷,从聚类拆分、合并、孤立点处理等几个方面对基于信息熵的蚁群聚类算法进行了改进,从而在利用其收敛速度快的基础上提高聚类的准确性。仿真实验表明:改进后的方法在聚类的准确性和收敛速度方面都得到了很好的结果,对基于信息熵的蚁群居类算法优化提供了比较好的应用改进。
- 严燕卢宏涛
- 关键词：聚类信息熵蚁群优化
- 基于单目图像的三维目标检测系统及方法
- 一种基于单目图像的三维目标检测系统及方法，将三维目标检测转化到二维图像下的预测，然后应用摄像头标定参数将二维映射到摄像头三维坐标系下，重构出目标的三维目标框，通过对映射出的三维目标框进行进一步修正，得到精确的三维目标框，...
- 林巍峣陈志明朱燕民卢宏涛熊红凯
- 文献传递
- 基于幅度调制的彩色图像水印被引量：4
- 2005年
- 提出了一种基于幅度调制的彩色数字图像水印方案。通过改变蓝色通道的信息,实现了在空域嵌入水印。水印的嵌入位置通过一个密钥控制来实现随机的选取。为了提高鲁棒性,每一位水印被多次嵌入在不相关的多个位置中。同时,在有效水印的前面增加了一个模式序列,形成一个完整的水印序列,这个模式能够在水印提取过程中生成一个自适应的阈值,提高了水印提取的鲁棒性。水印提取不需要原始的宿主图像。试验结果显示该方案具有较强的抵御信号处理和几何攻击的鲁棒性。
- 卢伟卢宏涛
- 关键词：数字水印版权保护幅度调制
- 基于稀疏重表示的脑电信号检测方法
- 一种信号检测技术领域的基于稀疏重表示的脑电信号检测方法，采用小波变换来提取与驾驶员的疲劳驾驶状态有关的脑电信号的频率特征信息，构建一个模板矩阵，对于任意外来的脑电信号序列，通过求解模板矩阵用来构建外来序列的稀疏解来实现对...
- 于宏斌刘宏军任庆生卢宏涛
- 文献传递
- 基于带权重采样的概念漂移检测方法、系统及电子设备
- 本发明提供一种基于带权重采样的概念漂移检测方法、系统及电子设备，所述方法包括：基于历史数据训练离线模型，并利用离线模型对线上数据进行模型推理，输出模型推理结果；接收在线实时数据，基于在线实时数据和历史数据计算概念漂移值，...
- 林锋施晓华卢宏涛
- 深度卷积神经网络在计算机视觉中的应用研究综述被引量：510
- 2016年
- 随着大数据时代的到来,含更多隐含层的深度卷积神经网络(Convolutional neural networks,CNNs)具有更复杂的网络结构,与传统机器学习方法相比具有更强大的特征学习和特征表达能力。使用深度学习算法训练的卷积神经网络模型自提出以来在计算机视觉领域的多个大规模识别任务上取得了令人瞩目的成绩。本文首先简要介绍深度学习和卷积神经网络的兴起与发展,概述卷积神经网络的基本模型结构、卷积特征提取和池化操作。然后综述了基于深度学习的卷积神经网络模型在图像分类、物体检测、姿态估计、图像分割和人脸识别等多个计算机视觉应用领域中的研究现状和发展趋势,主要从典型的网络结构的构建、训练方法和性能表现3个方面进行介绍。最后对目前研究中存在的一些问题进行简要的总结和讨论,并展望未来发展的新方向。
- 卢宏涛张秦川
- 关键词：卷积神经网络图像识别目标检测计算机视觉
- 基于矩阵分解学习的科学合作网络社区发现研究被引量：2
- 2017年
- 【目的】在科学合作网络的发展及主要社区发现方法的基础上,提出发现合作网络社区信息的方法。【方法】以情报领域部分相关期刊2012年–2016年发表论文的共著网络为实验数据,基于贝叶斯对称非负矩阵分解方法,结合自动相关确定稀疏压缩原理,实现社区数量的自动获取,并在分解过程中应用对称矩阵分解原理。【结果】通过与现有方法的比较与分析,本文方法得到较好的实验结果。【局限】网络数据获取中未引入学者甄别的优化方法。【结论】本文提出的方法能有效解决合作网络社区发现需求。
- 施晓华卢宏涛
- 关键词：非负矩阵分解贝叶斯方法
