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近(jin)日，中國農業大學(xue)理(li)學(xue)院(yuan)數學(xue)系鐘(zhong)萍教授團隊(dui)與(yu)國家數字漁業創(chuang)新中心合(he)作在領域(yu)自適應研究工作中取得新進展，在國際著名頂級(ji)期(qi)刊《IEEE圖(tu)像處(chu)(chu)理(li)匯刊》（IEEE Transactions on Image Processing）上發表論文《基(ji)于概率(lv)(lv)的圖(tu)嵌入跨域(yu)和(he)類(lei)判別(bie)特征學(xue)習(xi)》（Probability-based Graph Embedding Cross-domain and Class Discriminative Feature Learning for Domain Adaptation），提出了一個(ge)基(ji)于概率(lv)(lv)的圖(tu)嵌入跨域(yu)和(he)類(lei)判別(bie)特征學(xue)習(xi)框架（PGCD），在圖(tu)像處(chu)(chu)理(li)領域(yu)給出了新方法。
圖(tu)像處理是(shi)(shi)(shi)智慧農(nong)(nong)業的(de)(de)(de)重(zhong)要組成部分(fen)，是(shi)(shi)(shi)將理論與具體關鍵問(wen)題(ti)(ti)相結(jie)合的(de)(de)(de)重(zhong)要著力點(dian)(dian)。本研究立(li)足于應(ying)用(yong)數(shu)學，在育種、養殖、病(bing)蟲害防(fang)治等諸(zhu)多(duo)重(zhong)大課題(ti)(ti)中有著十分(fen)廣(guang)闊(kuo)的(de)(de)(de)發展前(qian)景。領(ling)域自適(shi)應(ying)是(shi)(shi)(shi)中國農(nong)(nong)業大學應(ying)用(yong)數(shu)學學科(ke)長期聚焦的(de)(de)(de)機器學習領(ling)域中的(de)(de)(de)重(zhong)要方向，其(qi)特點(dian)(dian)是(shi)(shi)(shi)能夠實現(xian)不(bu)同來源的(de)(de)(de)數(shu)據(ju)集之間的(de)(de)(de)知識遷移(yi)，是(shi)(shi)(shi)數(shu)學學科(ke)與農(nong)(nong)業中的(de)(de)(de)諸(zhu)多(duo)重(zhong)點(dian)(dian)問(wen)題(ti)(ti)的(de)(de)(de)緊(jin)密結(jie)合點(dian)(dian)與顯著提升點(dian)(dian)。
在(zai)實(shi)際研究中(zhong)，研究人員經常需要(yao)處理在(zai)不(bu)同時間(jian)或(huo)地點(dian)采集的(de)同類(lei)型數據(ju)集。一(yi)般來(lai)說，這類(lei)相關而不(bu)同源的(de)數據(ju)集不(bu)能直接在(zai)研究中(zhong)使(shi)用，然而領(ling)(ling)(ling)(ling)域(yu)(yu)(yu)自適(shi)應(ying)可以挖掘它(ta)們(men)之間(jian)共享(xiang)的(de)信息，并實(shi)現知識(shi)跨領(ling)(ling)(ling)(ling)域(yu)(yu)(yu)復用。領(ling)(ling)(ling)(ling)域(yu)(yu)(yu)自適(shi)應(ying)的(de)關鍵在(zai)于(yu)解決領(ling)(ling)(ling)(ling)域(yu)(yu)(yu)間(jian)的(de)數據(ju)概率(lv)分布不(bu)一(yi)致的(de)問題，最大程度(du)地減小(xiao)領(ling)(ling)(ling)(ling)域(yu)(yu)(yu)間(jian)的(de)數據(ju)分布差異(yi)。在(zai)無監督(du)領(ling)(ling)(ling)(ling)域(yu)(yu)(yu)自適(shi)應(ying)中(zhong)，由于(yu)目標(biao)數據(ju)沒有標(biao)記(ji)信息，造成跨領(ling)(ling)(ling)(ling)域(yu)(yu)(yu)類(lei)別(bie)之間(jian)缺乏對(dui)應(ying)關系(xi)，因此該研究仍然處于(yu)富有挑戰的(de)階段。
圖1:模型示意圖
本論文(wen)提出了(le)一(yi)(yi)種基于(yu)概率的(de)(de)圖(tu)嵌(qian)入跨域(yu)(yu)(yu)對齊和(he)類判(pan)別特(te)征學(xue)習(xi)框(kuang)架PGCD。一(yi)(yi)方(fang)(fang)面，PGCD在目標域(yu)(yu)(yu)為(wei)每個樣本建(jian)立了(le)與其對應的(de)(de)置(zhi)信加權質心，構(gou)建(jian)了(le)新(xin)的(de)(de)圖(tu)嵌(qian)入結(jie)構(gou)，提升了(le)遷(qian)移特(te)征學(xue)習(xi)的(de)(de)準(zhun)確性。另(ling)一(yi)(yi)方(fang)(fang)面，PGCD采(cai)用具(ju)有概率信息的(de)(de)新(xin)權重策(ce)略(lve)生成魯棒(bang)性的(de)(de)質心，從源域(yu)(yu)(yu)到(dao)目標域(yu)(yu)(yu)、目標域(yu)(yu)(yu)到(dao)源域(yu)(yu)(yu)兩個方(fang)(fang)向，構(gou)建(jian)了(le)新(xin)的(de)(de)圖(tu)嵌(qian)入結(jie)構(gou)，完成了(le)對兩個域(yu)(yu)(yu)的(de)(de)局(ju)部和(he)全(quan)局(ju)結(jie)構(gou)的(de)(de)對齊。論文(wen)同時為(wei)新(xin)構(gou)建(jian)的(de)(de)圖(tu)嵌(qian)入項給出了(le)理論分析，進一(yi)(yi)步描述了(le)域(yu)(yu)(yu)內和(he)跨域(yu)(yu)(yu)遷(qian)移特(te)征學(xue)習(xi)場(chang)景(jing)中(zhong)樣本間的(de)(de)關系。
中(zhong)國(guo)農業(ye)(ye)(ye)大(da)學(xue)為(wei)(wei)本(ben)文的第一(yi)完成單位，理學(xue)院鐘(zhong)萍教(jiao)授(shou)(shou)和信息與電氣工程(cheng)學(xue)院陳英義教(jiao)授(shou)(shou)為(wei)(wei)本(ben)文的通訊作者(zhe)，中(zhong)國(guo)農業(ye)(ye)(ye)大(da)學(xue)國(guo)家數字(zi)漁(yu)(yu)業(ye)(ye)(ye)創新中(zhong)心(xin)團隊博士生王文旭（指(zhi)導教(jiao)師為(wei)(wei)鐘(zhong)萍教(jiao)授(shou)(shou)）為(wei)(wei)本(ben)文的第一(yi)作者(zhe)，本(ben)文的作者(zhe)還(huan)包括(kuo)團隊的李道亮教(jiao)授(shou)(shou)與申振才(cai)副(fu)教(jiao)授(shou)(shou)。本(ben)研究得到了國(guo)家自(zi)然(ran)科學(xue)基(ji)金（No. 62076244）、中(zhong)國(guo)農業(ye)(ye)(ye)大(da)學(xue)基(ji)本(ben)科研業(ye)(ye)(ye)務費專項資金（No. 2022TC109）、中(zhong)國(guo)農業(ye)(ye)(ye)大(da)學(xue)國(guo)際合(he)作“雙(shuang)一(yi)流”項目(mu)（No. 10020799）和漁(yu)(yu)業(ye)(ye)(ye)大(da)數據研究“雙(shuang)一(yi)流”項目(mu)的資助。
中國(guo)農(nong)(nong)(nong)業(ye)大(da)學(xue)(xue)數學(xue)(xue)學(xue)(xue)科既(ji)重視基礎數學(xue)(xue)的(de)理論(lun)探(tan)索，又立足農(nong)(nong)(nong)業(ye)特色(se)和(he)優勢開展應用(yong)型研究(jiu)，近些(xie)年尤(you)其(qi)致力于解決智慧農(nong)(nong)(nong)業(ye)中的(de)關鍵問題。在學(xue)(xue)校和(he)學(xue)(xue)院的(de)大(da)力支(zhi)持下，中國(guo)農(nong)(nong)(nong)業(ye)大(da)學(xue)(xue)理學(xue)(xue)院數學(xue)(xue)系(xi)將堅持繼承和(he)發(fa)揚數學(xue)(xue)科學(xue)(xue)研究(jiu)的(de)農(nong)(nong)(nong)業(ye)特色(se)，秉承著“服務于農(nong)(nong)(nong)”的(de)理念，將理論(lun)與實踐(jian)水平推(tui)向更高的(de)層次(ci)。
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