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Steganography based on wavelet transform and modulus function 被引量:1
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作者 Kang Zhiwei Liu Jing He Yigang 《Journal of Systems Engineering and Electronics》 SCIE EI CSCD 2007年第3期628-632,共5页
In order to provide larger capacity of the hidden secret data while maintaining a good visual quality of stego-image, in accordance with the visual property that human eyes are less sensitive to strong texture, a nove... In order to provide larger capacity of the hidden secret data while maintaining a good visual quality of stego-image, in accordance with the visual property that human eyes are less sensitive to strong texture, a novel steganographic method based on wavelet and modulus function is presented. First, an image is divided into blocks of prescribed size, and every block is decomposed into one-level wavelet. Then, the capacity of the hidden secret data is decided with the number of wavelet coefficients of larger magnitude. Finally, secret information is embedded by steganography based on modulus function. From the experimental results, the proposed method hides much more information and maintains a good visual quality of stego-image. Besides, the embedded data can be extracted from the stego-image without referencing the original image. 展开更多
关键词 STEGANOGRAPHY capacity wavelet transform modulus function HVS.
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Transfer Function Based Recognition of Resonance Overvoltages Transformer Windings 被引量:1
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作者 M. Florkowski J. Furgal 《高电压技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第12期2558-2563,共6页
Power transformer insulation systems are subjected to many stresses during normal operation due to lightning and switching.If the spectrum of incoming surge voltage matches the winding one,the corresponding resonance ... Power transformer insulation systems are subjected to many stresses during normal operation due to lightning and switching.If the spectrum of incoming surge voltage matches the winding one,the corresponding resonance will be excited.Therefore external transients occurring in power systems might trigger internal overvoltages with large maximum value in transformer windings.Overvoltages having such characteristic have been the root cause of many power transformer failures.The paper presents an approach to the identification of sensitive zones in the transformer windings based on the measurements of overvoltages inside windings and frequency dependences of admittance of the power transformer.The frequency characteristic of the transformer winding may determine those regions in the frequency spectrum.The presented approach might be used both for design optimization and diagnostics of distribution and power transformers. 展开更多
关键词 变压器 绕组 谐振 过电压识别 传输函数
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基于小波变换增强位置编码Transformer的空域流量预测
3
作者 唐卫贞 刘波 +1 位作者 黄洲升 田齐齐 《现代电子技术》 北大核心 2025年第8期127-132,共6页
随着全球化进程的加快和航空技术的发展,对空中交通流量预测的精度要求也越来越高。为提高空中交通流量预测精度,减轻空中交通管制员的压力,提出一种增强位置编码的Transformer模型。利用小波变换对原始空域流量数据进行分析,通过信噪... 随着全球化进程的加快和航空技术的发展,对空中交通流量预测的精度要求也越来越高。为提高空中交通流量预测精度,减轻空中交通管制员的压力,提出一种增强位置编码的Transformer模型。利用小波变换对原始空域流量数据进行分析,通过信噪比选出性能最优的小波基函数,再进一步计算出小波系数并将其融入位置编码,以增强模型对时间序列数据的理解能力。实验结果表明,所提模型能够准确捕捉空中交通流量数据中的非平稳性和突变特征,其RMSE和MAPE评估指标较原始Transformer模型分别降低了29.9与2.9%,较LSTM模型分别降低了34.5与3.4%。该模型不仅提升了空域流量预测的准确性,也证实了小波变换在增强模型时间序列数据理解中的有效性,且为交通流量管理提供了一种新的技术方案。 展开更多
关键词 空域流量预测 增强位置编码 transformer模型 小波变换 LSTM模型 小波基函数
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电网N-1下融合CNN与Transformer的综合能源系统静态安全校核
4
作者 陈厚合 丁唯一 +2 位作者 刘光明 李雪 张儒峰 《电力自动化设备》 北大核心 2025年第5期1-9,18,共10页
风光等新能源高比例渗透衍生出大量的源-荷场景,电-气综合能源系统(IEGS)的N-1安全校核面临计算挑战。深度学习技术在处理大量数据时具备显著优势,为解决该问题提供了新的思路。将评价电力系统安全性的Hyper-box和Hyper-ellipse判据推... 风光等新能源高比例渗透衍生出大量的源-荷场景,电-气综合能源系统(IEGS)的N-1安全校核面临计算挑战。深度学习技术在处理大量数据时具备显著优势,为解决该问题提供了新的思路。将评价电力系统安全性的Hyper-box和Hyper-ellipse判据推广到天然气系统,并形成IEGS综合安全指标以划分子系统的运行状态;构建卷积神经网络(CNN)-Transformer神经网络以适应量测数据与校核目标的非线性关系,实现快速校核;考虑到系统数据的量纲和数值差异大以及系统状态离散化的特点,分别对数据进行Z-score标准化和独热编码数值化以提升校核精度,并设计改进焦点损失函数以进一步提取不同的场景下天然气系统运行状态的变化规律。以含高比例新能源的综合能源系统(E5G5、E39G20系统)为算例,验证所提方法的高效性和准确性。 展开更多
关键词 电-气综合能源系统 N-1安全校核 深度学习 卷积神经网络 transformer神经网络 改进焦点损失函数
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基于损失函数改进和补丁时序Transformer网络的风功率超短期多步预测
5
作者 晏吴宇歆 张海波 +2 位作者 刘童蕙 黄松涛 尚国政 《太阳能学报》 北大核心 2025年第6期510-521,共12页
为提高风电功率超短期多步预测的精度,提出一种基于损失函数改进和补丁(Patch)时序Transformer网络的风功率超短期多步预测模型。首先,通过风功率数据的图像异常检测与清洗算法进行数据预处理,提升数据质量;其次,为增强Transformer模型... 为提高风电功率超短期多步预测的精度,提出一种基于损失函数改进和补丁(Patch)时序Transformer网络的风功率超短期多步预测模型。首先,通过风功率数据的图像异常检测与清洗算法进行数据预处理,提升数据质量;其次,为增强Transformer模型的鲁棒性并加强局部序列依赖的捕捉能力,在原始Transformer结构中引入补丁模块和通道独立策略。最后,为进一步过滤噪声并提高序列预测中的形状变化感知能力,设计一种新颖的多元非线性损失函数。实验结果表明,所提出的模型在多项误差指标上显著优于对比模型,有效提升了超短期风电功率的多步预测精度。 展开更多
关键词 风预测 数据处理 transformER 损失函数 多步预测
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Analysis of PC6 window function using fractional Fourier transform
6
作者 Navdeep Goel Jaspinder Kaur 《光电工程》 CAS CSCD 北大核心 2018年第6期60-68,共9页
Fractional Fourier transform(FRFT)is a linear transform generalizing Fourier transform(FT)that plays an important role in the field of signal processing and analysis.FRFT contains an adjustable parameterα,which it ro... Fractional Fourier transform(FRFT)is a linear transform generalizing Fourier transform(FT)that plays an important role in the field of signal processing and analysis.FRFT contains an adjustable parameterα,which it rotates the signal in the time frequency plane and represents the signal in an intermediate domain between time and frequency.FRFT provides a measure about the angular distribution of signal’s energy in time frequency plane.FT is a special case of FRFT when angleαis equal toπ/2.This paper presents mathematical model for obtaining FRFT of PC6 window function.The different parameters of this window function are also obtained with the help of simulation results.A comparison of window function parameters is presented using FT and FRFT.Also comparison of this window function with Hanning window function is presented in terms of Side Lobe Fall off Rate(SLFOR).For different values of FRFT order,PC6 window function shows variation in different parameters.Thus by changing the FRFT order,the minimum stop band attenuation of the resulting window function can be controlled. 展开更多
关键词 傅立叶变换 信号 函数 数学模型
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基于Transformer模型的自闭症功能磁共振图像分类 被引量:1
7
作者 潘登 毕晓君 《智能系统学报》 北大核心 2025年第2期400-406,共7页
目前自闭症功能磁共振(functional magnetic resonance imaging,fMRI)图像分类模型在跨多个机构的数据集下分类精度较低,难以应用到自闭症的诊断工作中。为此,本文提出了一种基于Transformer的自闭症分类模型(autism spectrum disorder ... 目前自闭症功能磁共振(functional magnetic resonance imaging,fMRI)图像分类模型在跨多个机构的数据集下分类精度较低,难以应用到自闭症的诊断工作中。为此,本文提出了一种基于Transformer的自闭症分类模型(autism spectrum disorder classification model based on Transformer,TransASD)。首先采用脑图谱模板提取fMRI数据中的时间序列输入Transformer模型,并引入一种重叠窗口注意力机制,能够更好地捕捉异构数据的局部与全局特征。其次,提出了一个跨窗口正则化方法作为额外的损失项,使模型可以更加准确地聚焦于重要的特征。本文使用该模型在公开的自闭症数据集ABIDE上进行实验,在10折交叉验证法下得到了71.44%的准确率,该模型对比其他先进算法模型取得了更好的分类效果。 展开更多
关键词 深度学习 transformer 注意力机制 自闭症 功能磁共振成像 图像分类 特征提取 功能连接
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融合Transformer网络与维纳过程的贮备系统寿命预测
8
作者 任锦程 郑建飞 +2 位作者 胡昌华 董海迪 裴洪 《哈尔滨工程大学学报》 北大核心 2025年第5期955-966,共12页
针对备件存储失效下基于深度学习的贮备系统寿命预测模型的不确定性水平难以量化,并且基于随机过程的模型在处理复杂和海量数据时存在一定的局限性问题。本文提出一种融合Transformer网络与维纳过程的非线性退化贮备系统寿命预测方法。... 针对备件存储失效下基于深度学习的贮备系统寿命预测模型的不确定性水平难以量化,并且基于随机过程的模型在处理复杂和海量数据时存在一定的局限性问题。本文提出一种融合Transformer网络与维纳过程的非线性退化贮备系统寿命预测方法。采用SG滤波器和CEEMADN算法对历史数据进行预处理提取退化趋势;通过Transformer网络自适应估计非线性维纳过程的退化趋势函数;推导出在首达时间意义下贮备系统寿命概率密度函数的解析表达式,通过数值仿真验证了该方法的有效性,并成功应用于锂电池实例进行了准确的寿命预测。 展开更多
关键词 transformer网络 退化趋势函数 贮备系统 寿命预测 维纳过程 存储失效 自适应估计 CEEMDAN算法
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基于改进CNN-Transformer的非视域成像
9
作者 刘帅 王明军 周熠铭 《红外与激光工程》 北大核心 2025年第5期314-323,共10页
非视域(Non-Line-of-Sight,NLOS)成像是经过中介面对障碍物后的目标计算成像的技术。与传统的成像技术不同,NLOS成像技术不仅突破了物理视线的限制,而且能在复杂的环境中依赖光线散射获取目标的信息。然而光线经过多次反射和散射后,会... 非视域(Non-Line-of-Sight,NLOS)成像是经过中介面对障碍物后的目标计算成像的技术。与传统的成像技术不同,NLOS成像技术不仅突破了物理视线的限制,而且能在复杂的环境中依赖光线散射获取目标的信息。然而光线经过多次反射和散射后,会导致信号强度大幅度衰减,且经中介面反射后接收到的信号质量往往受到噪声的影响。因此,如何有效提升目标重建精度和减少噪声影响成为NLOS成像技术中的关键问题。文中基于深度学习技术,提出了一种改进CNN-Transformer神经网络,此网络通过轻量级交叉注意力机制构建双向桥接架构,将CNN与Transformer并联形成反馈循环。该设计兼具CNN(MobileNet)网络和Transformer的优点,既能利用CNN(MobileNet)提取局部特征,又能发挥Transformer在全局交互建模上的优势,使局部和全局特征在网络中进行深度交互,生成丰富的深层局部和全局特征。实验结果表明,相较于学习特征嵌入网络(LFE),模拟数据集在该网络上训练得到的平均均方根误差降低了22%;相较于其他方法,该网络在真实数据集上的重建结果表现出较强的细节还原和噪声抑制能力,且在处理未见数据集时展现了卓越的泛化能力,具有鲁棒性强、可靠性高的优点,可为复杂的成像场景提供新的技术思路和研究路径。 展开更多
关键词 非视域成像 深度学习 transformER 双向桥接网络架构 双向散射分布函数
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The Green's function of the harmonic horizontal force applied at the interior of the saturated half-space soil 被引量:10
10
作者 陆建飞 王建华 沈为平 《地震学报》 CSCD 北大核心 2001年第2期185-191,共7页
By using integral transform methods, the Green(s functions of horizontal harmonic force applied at the interior of the saturated half-space soil are obtained in the paper. The general solutions of the Biot dynamic equ... By using integral transform methods, the Green(s functions of horizontal harmonic force applied at the interior of the saturated half-space soil are obtained in the paper. The general solutions of the Biot dynamic equations in frequency domain are established through the use of Hankel integral transforms technique. Utilizing the above- mentioned general solutions, and the boundary conditions of the surface of the half-space and the continuous conditions at the plane of the horizontal force, the solutions of the boundary value problem can be determined. By the numerical inverse Hankel transforms method, the Green(s functions of the harmonic horizontal force are obtainable. The degenerate case of the results deduced from this paper agrees well with the known results. Two numerical examples are given in the paper. 展开更多
关键词 BIOT理论 HANKEL变换 GREEN函数 非轴对称 非饱和土 简谐水平力
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融合Swin Transformer与UNet的云检测架构 被引量:3
11
作者 谢国波 何宇钦 +2 位作者 林志毅 唐晶晶 文刚 《遥感信息》 CSCD 北大核心 2023年第3期1-8,共8页
目前在遥感图像云检测的领域中,对于薄云和碎云以及不同下垫面的云检测精度还有待进一步提高,且存在较多误判漏判和数据不均衡等问题。针对这些问题,提出了一个结合Transformer和卷积思想的云检测网络架构Cloud TransUnet。首先,使用Tra... 目前在遥感图像云检测的领域中,对于薄云和碎云以及不同下垫面的云检测精度还有待进一步提高,且存在较多误判漏判和数据不均衡等问题。针对这些问题,提出了一个结合Transformer和卷积思想的云检测网络架构Cloud TransUnet。首先,使用Transformer模块替换掉UNet编码器阶段的卷积模块,利用Transformer的全局注意力机制提取出更多的细节特征信息,减少误判和漏判的发生;同时,添加边缘检测模块,加强对边缘信息的提取,提高检测的精度;最后,使用中值频率平衡对损失函数进行改进以处理数据不平衡的问题。实验结果表明,Cloud TransUnet对薄云和碎云的检测、不同下垫面的云检测都具有良好的表现,与卷积语义分割网络UNet、SegNet、ResUnet和Swin_Unet相比,Cloud TransUnet在检测速度略微提升的同时,其MIoU、总体精度、精确率等指标都得到了一定的提升。 展开更多
关键词 云检测 UNet Swin transformer 损失函数 边缘检测网络
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多频Transformer引导图聚合视网膜图像质量分级算法
12
作者 梁礼明 钟奕 +1 位作者 王成斌 康婷 《光电工程》 北大核心 2025年第6期109-124,共16页
针对视网膜图像质量分级任务中各等级样本数量差异大和分级效率不高的问题,提出一种多频Transformer引导图聚合视网膜图像质量分级算法。该算法首先对图像采取对比度受限直方图均衡化操作,突出关键细节特征,并采取Res Net50网络进行多... 针对视网膜图像质量分级任务中各等级样本数量差异大和分级效率不高的问题,提出一种多频Transformer引导图聚合视网膜图像质量分级算法。该算法首先对图像采取对比度受限直方图均衡化操作,突出关键细节特征,并采取Res Net50网络进行多级特征提取。然后设计频率通道重组Transformer模块,引入频域信息辅助建模全局特征,以优化全局与局部特征。随后构建图交叉特征聚合模块,采用跨尺度交叉注意力机制引导图聚合,实现不同源特征对齐,进而增强模型对多层次特征敏感性。最后搭建加权损失函数,聚焦模型对少数类样本关注度。在Eye-Quality和RIQA-RFMiD数据集上进行实验验证,其准确率分别为88.71%和84.95%,精确率分别为87.78%和74.22%。实验结果表明,所提算法在视网膜图像质量评估领域具有一定应用价值。 展开更多
关键词 视网膜图像质量分级 频率通道重组transformer模块 图交叉特征聚合模块 加权损失
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基于双向稀疏Transformer的多变量时序分类模型 被引量:5
13
作者 王慧强 陈楚皓 +1 位作者 吕宏武 米海林 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2024年第3期555-561,共7页
针对多变量时序(Multivariate Time Series,MTS)分类中长序列数据难以捕捉时序特征的问题,提出一种基于双向稀疏Transformer的时序分类模型BST(Bidirectional Sparse Transformer),提高了MTS分类任务的准确度.BST模型使用Transformer框... 针对多变量时序(Multivariate Time Series,MTS)分类中长序列数据难以捕捉时序特征的问题,提出一种基于双向稀疏Transformer的时序分类模型BST(Bidirectional Sparse Transformer),提高了MTS分类任务的准确度.BST模型使用Transformer框架,构建了一种基于活跃度得分的双向稀疏注意力机制.基于KL散度构建活跃度评价函数,并将评价函数的非对称问题转变为对称权重问题.据此,对原有查询矩阵、键值矩阵进行双向稀疏化,从而降低原Transformer模型中自注意力机制运算的时间复杂度.实验结果显示,BST模型在9个长序列数据集上取得最高平均排名,在临界差异图中领先第2名35.7%,对于具有强时序性的乙醇浓度数据集(Ethanol Concentration,EC),分类准确率提高30.9%. 展开更多
关键词 多变量时序分类 transformER 双向稀疏机制 活跃度评价函数
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改进视觉Transformer的人脸识别方法 被引量:11
14
作者 季瑞瑞 谢宇辉 +1 位作者 骆丰凯 梅远 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2023年第8期117-126,共10页
目前大多数人脸识别方法依赖于卷积神经网络,通过级联的形式构建多层处理单元,利用卷积操作融合局部特征,忽略了人脸全局语义信息,缺乏对人脸重点区域的关注度。针对上述问题,提出一种基于改进视觉Transformer的人脸识别方法,引入Shuffl... 目前大多数人脸识别方法依赖于卷积神经网络,通过级联的形式构建多层处理单元,利用卷积操作融合局部特征,忽略了人脸全局语义信息,缺乏对人脸重点区域的关注度。针对上述问题,提出一种基于改进视觉Transformer的人脸识别方法,引入Shuffle Transformer作为特征提取骨干网络,通过自注意力机制以及Shuffle操作捕捉特征图全局信息,建立特征点之间的长距离依赖关系,提高模型的特征感知能力;同时,结合ArcFace损失函数和中心损失函数的特点,设计融合损失作为目标函数,利用类内约束扩大角度间隔,提高特征空间的辨别性。该方法在LFW、CALFW、CPLFW、AgeDB-30和CFP五个具有挑战性的基准测试人脸数据集上分别取得了99.83%、95.87%、90.05%、98.05%、97.23%的平均准确率,能够有效提升人脸特征提取能力,识别效果优于同等规模卷积神经网络。 展开更多
关键词 人脸识别 视觉transformer 自注意力机制 ArcFace损失函数
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结合坐标Transformer的轻量级人体姿态估计算法 被引量:5
15
作者 黄友文 林志钦 +1 位作者 章劲 陈俊宽 《图学学报》 CSCD 北大核心 2024年第3期516-527,共12页
针对现有的大多数自底向上人体姿态估计算法存在模型规模大、计算成本高及对边缘设备不友好等问题,提出了一种基于YOLOv5s6-Pose的轻量级多人姿态估计网络模型YOLOv5s6-Pose-CT。该模型在颈部网络中引入空间和通道重建卷积,以减少空间... 针对现有的大多数自底向上人体姿态估计算法存在模型规模大、计算成本高及对边缘设备不友好等问题,提出了一种基于YOLOv5s6-Pose的轻量级多人姿态估计网络模型YOLOv5s6-Pose-CT。该模型在颈部网络中引入空间和通道重建卷积,以减少空间和通道维度上的特征冗余。同时,提出了一种坐标Transformer嵌入于主干网络中,使模型专注于长距离依赖和拥有高效的局部特征提取能力。其次,通过使用无偏特征位置对齐来解决多尺度融合过程中出现的特征错位问题。最后,使用损失函数MPDIoU对边界框的回归损失重新定义。在COCO 2017数据集上的实验结果表明,本文优化的网络模型与主流的轻量级网络EfficientHRNet-H1模型相比,在保持相同精度的同时,参数量和计算量分别减少16.2%和66.1%。相比于基准模型YOLOv5s6-Pose,参数量减少11.2%,计算量降低5.8%,平均检测精度和平均召回率分别提升2.5%和2.6%。 展开更多
关键词 人体姿态估计 轻量级 坐标transformer 无偏特征位置对齐 损失函数
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结合Transformer与生成对抗网络的水下图像增强算法 被引量:3
16
作者 袁红春 张波 程心 《红外技术》 CSCD 北大核心 2024年第9期975-983,共9页
由于水下环境的多样性和光在水中受到的散射及选择性吸收作用,采集到的水下图像通常会产生严重的质量退化问题,如颜色偏差、清晰度低和亮度低等,为解决以上问题,本文提出了一种基于Transformer和生成对抗网络的水下图像增强算法。以生... 由于水下环境的多样性和光在水中受到的散射及选择性吸收作用,采集到的水下图像通常会产生严重的质量退化问题,如颜色偏差、清晰度低和亮度低等,为解决以上问题,本文提出了一种基于Transformer和生成对抗网络的水下图像增强算法。以生成对抗网络为基础架构,结合编码解码结构、基于空间自注意力机制的全局特征建模Transformer模块和通道级多尺度特征融合Transformer模块构建了TGAN(generative adversarial network with transformer)网络增强模型,重点关注水下图像衰减更严重的颜色通道和空间区域,有效增强了图像细节并解决了颜色偏差问题。此外,设计了一种结合RGB和LAB颜色空间的多项损失函数,约束网络增强模型的对抗训练。实验结果表明,与CLAHE(contrast limited adaptive histogram equalization)、UDCP(underwater dark channel prior)、UWCNN(underwater based on convolutional neural network)、FUnIE-GAN(fast underwater image enhancement for improved visual perception)等典型水下图像增强算法相比,所提算法增强后的水下图像在清晰度、细节纹理和色彩表现等方面都有所提升,客观评价指标如峰值信噪比、结构相似性和水下图像质量度量的平均值分别提升了5.8%、1.8%和3.6%,有效地提升了水下图像的视觉感知效果。 展开更多
关键词 图像处理 水下图像增强 transformER 生成对抗网络 多项损失函数
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基于Transformer的多轨音乐生成对抗网络 被引量:2
17
作者 汪涛 靳聪 +2 位作者 李小兵 帖云 齐林 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2021年第12期3585-3589,共5页
符号音乐的生成在人工智能领域中仍然是一个尚未解决的问题,面临着诸多挑战。经研究发现,现有的多音轨音乐生成方法在旋律、节奏及和谐度上均达不到市场所要求的效果,并且生成的音乐大多不符合基础的乐理知识。为了解决以上问题,提出一... 符号音乐的生成在人工智能领域中仍然是一个尚未解决的问题,面临着诸多挑战。经研究发现,现有的多音轨音乐生成方法在旋律、节奏及和谐度上均达不到市场所要求的效果,并且生成的音乐大多不符合基础的乐理知识。为了解决以上问题,提出一种新颖的基于Transformer的多音轨音乐生成对抗网络(Transformer-GAN),以乐理规则为指导来产生具有高音乐性的音乐作品。首先,采用Transformer的译码部分与在Transformer基础之上改编的Cross-TrackTransformer(CT-Transformer)分别对单音轨内部及多音轨之间的信息进行学习;然后,使用乐理规则和交叉熵损失相结合的方法引导生成网络的训练,并在训练鉴别网络的同时优化精心设计的目标损失函数;最后,生成具有旋律性、节奏性及和谐性的多音轨音乐作品。实验结果表明,与其他多乐器音乐生成模型相比,在钢琴轨、吉他轨及贝斯轨上,Transformer-GAN的预测精确度(PA)最低分别提升了12%、11%及22%,序列相似度(SS)最低分别提升了13%、6%及10%,休止符指标最低分别提升了8%、4%及17%。由此可见,Transformer-GAN在加入了CTTransformer及音乐规则奖励模块之后能有效提升音乐的PA、SS等指标,使生成的音乐质量整体上有较大的提升。 展开更多
关键词 音乐生成 transformER 音乐规则 目标损失函数 对抗网络
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基于稀疏Transformer的雷达点云三维目标检测 被引量:10
18
作者 韩磊 高永彬 史志才 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2022年第11期104-110,144,共8页
随着计算机视觉技术的发展,基于点云的三维目标检测算法被广泛应用于自动驾驶、机器人控制等领域。针对点云稀疏条件下基于点云三维目标检测算法鲁棒性较差、检测精度低的问题,提出基于稀疏Transformer的三维目标检测算法。在注意力矩... 随着计算机视觉技术的发展,基于点云的三维目标检测算法被广泛应用于自动驾驶、机器人控制等领域。针对点云稀疏条件下基于点云三维目标检测算法鲁棒性较差、检测精度低的问题,提出基于稀疏Transformer的三维目标检测算法。在注意力矩阵生成阶段,通过稀疏Transformer模块显式选择Top-t个权重元素,以保留有利于特征提取的权重元素,在降低环境噪点对鲁棒性影响的同时加快Transformer模块的运行速度。在回归阶段,将基于空间特征粗回归模块生成的边界框作为检测头模块的初始锚框,用于后续边界框的精细回归操作。设计基于体素的三维目标检测算法的损失函数,以精确地衡量类别损失、位置回归损失和方向损失。在KITTI数据集上的实验结果表明,相比PointPillars算法,该算法的平均精度均值提高3.46%,能有效提高点云三维目标的检测精度且具有较优的鲁棒性。相比原始Transformer模块,所提稀疏Transformer模块在点云图像上的平均运行速度加快了约0.54 frame/s。 展开更多
关键词 机器视觉 三维目标检测 稀疏transformer 粗回归 损失函数
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基于改进Transformer时序算法的区域经济预测
19
作者 刘海宏 刘敏 朱岸青 《南京师大学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2024年第4期118-125,共8页
现有的区域经济预测模型指标变量存在冗余,且忽略了行业、区域等静态变量对预测结果的影响,导致预测效率不高.针对上述问题,提出了基于改进Transformer时序算法的区域经济预测模型.首先利用Copula函数对传统Transformer模型进行优化(Cof... 现有的区域经济预测模型指标变量存在冗余,且忽略了行业、区域等静态变量对预测结果的影响,导致预测效率不高.针对上述问题,提出了基于改进Transformer时序算法的区域经济预测模型.首先利用Copula函数对传统Transformer模型进行优化(Coformer);其次选取区域经济的影响指标,对其进行主成分分析,去除冗余信息;然后将降维后的指标变量和静态变量作为Coformer的输入,对变量进行编码,并通过多头注意力机制增强重要信息,最后用解码器对编码的变量解码,利用Softmax输出区域历年生产总值序列的预测结果.实验结果表明,所提模型的预测准确率为0.908,比另外三种模型分别提高了15.9%、12.3%和6.7%,表现出了优异的预测性能. 展开更多
关键词 区域经济预测 transformER COPULA函数 主成分分析 多头注意力
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Embedding a Signature in an Image Based on Fractal Compress Transformations 被引量:1
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作者 CaoHanqiang ZhuGuangxi 《通信学报》 EI CSCD 北大核心 1998年第5期69-74,共6页
EmbeddingaSignatureinanImageBasedonFractalCompresTransformationsCaoHanqiangZhuGuangxiZhuYaotingZhangZhengbin... EmbeddingaSignatureinanImageBasedonFractalCompresTransformationsCaoHanqiangZhuGuangxiZhuYaotingZhangZhengbing(HuazhongUniver... 展开更多
关键词 数字图像 分形压缩转换 迭代 数字签字
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