张利军
- 作品数：12 被引量：7H指数：1
- 供职机构：南京大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信政治法律更多>>
- 一种面向动态环境的自适应在线推荐方法
- 本发明公开一种面向动态环境的自适应在线推荐方法，通过将推荐任务建模成一个在线多分类问题，然后使用自适应在线分类方法进行推荐。首先，获取应用场景的历史数据集。接着，选择分类器和损失函数，并计算出分类器在历史数据集上的最优参...
- 张利军卢世银周志华
- 文献传递
- 一种面向复杂场景的无线通信节点智能适变架构被引量：7
- 2021年
- 针对可能存在对抗的未知通信环境,本文探讨了一种能进行智能适变的通信节点体系架构.该架构包括通信环境理解、通信波形适配和智能节点学习进化3个核心功能,以及支持这些功能的通信计算融合硬件平台.所提出的智能适变架构支持通信环境知识库、通信波形库,以及波形与环境适配知识图谱的不断累积和进化,通过波形在线重构,通信节点既能匹配典型通信场景,又能快速适应未知环境,因而支持智能通信节点的可持续发展.进一步本文梳理了强化学习、在线学习和迁移学习等3种机器学习技术在智能适变无线通信节点中的应用,并以最经典的信道估计过程为代表,给出了机器学习应用于通信环境识别的典型范例.
- 尹浩魏急波赵海涛熊俊梅锴张利军任保全马东堂
- 关键词：智能节点信道估计
- 一种通讯高效无需投影的分布式数据在线分类方法
- 本发明公开一种通讯高效无需投影的分布式数据在线分类方法，以分布式网络的形式协调多个工作节点，对在线分布式数据进行分类。首先，将多个工作节点按照一定拓扑结构连接，组成一个分布式网络。然后，在每个回合中，每个工作节点先判断当...
- 张利军宛袁玉
- 一种面向动态环境的自适应在线推荐方法
- 本发明公开一种面向动态环境的自适应在线推荐方法，通过将推荐任务建模成一个在线多分类问题，然后使用自适应在线分类方法进行推荐。首先，获取应用场景的历史数据集。接着，选择分类器和损失函数，并计算出分类器在历史数据集上的最优参...
- 张利军卢世银周志华
- 文献传递
- 一种面向小样本场景的深度图像检索方法
- 本发明公开一种面向小样本场景的深度图像检索方法,尤其是在可获得的学习样本较为稀疏的情况下，使用本发明通过结合对比学习，从少量样本中挖掘获得更多语义信息，以提升深度哈希模型的表征与编码能力。首先，从数据库中采样得到训练样本...
- 张利军陈宇辉
- 一种基于度量学习的图像分类鲁棒性提升方法
- 本发明公开一种基于度量学习的图像分类鲁棒性提升方法。针对深度学习图像分类任务，获取图像分类任务对应的原数据集，以投影梯度下降的方法针对获取到的原数据集生成对抗样本数据集，将原数据集与生成的对抗样本合并成为新数据集，再将新...
- 张利军汪许垚
- 一种基于不平衡建模的类别增量图像分类方法
- 本发明公开一种基于不平衡建模的类别增量图像分类方法，适用于类别持续增加、分布剧烈变化等不利影响下的图像分类任务。首先，利用一个容量受限的样本池保留旧类别的分布，并根据每个类别的先验概率估计去矫正模型的分类损失，以得到更加...
- 张利军张振耀
- 前言
- 2021年
- 人工智能的迅速发展正深刻地改变着人类社会生活,在理论和方法上,人工智能呈现出深度学习、跨界融合、人机协同、群智开放、自主操控等新特征.数据驱动与知识驱动融合、跨媒体协同处理、人机协同增强智能、群体集成智能、自主智能系统等成为人工智能的发展重点,人工智能发展进入新阶段.随着新一代人工智能相关理论建模、技术创新、软硬件升级等整体推进,亟需破解研究中面临的理论、方法、应用等多个层面的挑战性难题.
- 陶建华朱军侯臣平张利军
- 关键词：人工智能知识驱动智能系统数据驱动人机协同跨界融合
- 一种面对开放性环境的持续学习图像分类方法
- 本发明公开一种面对开放性环境的持续学习图像分类方法，首先获取图像分类任务的多任务模型、新增数据集及历史数据集。接着，使用域外样本检测，将新增数据集划分为域内数据集及域外数据集，并生成域内数据集的子任务标记。然后，对域外数...
- 张利军朱小谢
- 一种面向动态环境的自适应在线排序方法和系统
- 本发明公开一种面向动态环境的自适应在线排序方法和系统，通过将在线排序学习任务建模成一个多摇臂决斗赌博机问题，使用自适应在线排序方法对查询结果进行排序。首先，确定排序模型，设置相关参数。接着，使用一个自适应在线排序方法更新...
- 张利军程权卢世银
