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题名融合时空信息与运动信息的骨架行为识别
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作者
魏维
郑程
唐櫞
李晨
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机构
成都信息工程大学软件工程学院
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出处
《计算机应用研究》
北大核心
2025年第8期2532-2537,共6页
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基金
四川省科技创新苗子项目(MZGC20230105)
四川省科技厅重点研发项目(2021YFG0299)。
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文摘
针对现有骨骼行为识别方法对时空依赖特征和运动信息利用不足的问题,在PoseConv3D的基础上提出了一种结合运动特征与时空注意力的改进模型。首先,采用四肢、头部以及躯干构成的肢体热图作为输入,以先验地增强邻近关键点的空间关联性;其次,通过引入时空、通道和运动激励模块来增强主干网络对关键时空特征的利用。最后,采用标签平滑损失函数代替交叉熵损失函数使模型取得更好的泛化能力。该模型在NTU RGB+D数据集上的识别精度分别为94.4%(X-Sub)和97.5%(X-View),在NTU RGB+D 120数据集上的识别精度分别为90.5%(X-Sub)和91.4%(X-View)。实验证明在基于骨骼热图作为输入的情况下结合运动特征与时空注意力,有效提升了行为识别的准确性。
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关键词
骨骼行为识别
PoseConv3D
时空注意力
标签平滑损失函数
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Keywords
skeleton action recognition
PoseConv3D
spatio-temporal attention
label smoothing loss function
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于置信学习的低标注率辐射源个体识别算法
被引量：1
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作者
王艺卉
闫文君
凌青
段可欣
于楷泽
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机构
海军航空大学
中国人民解放军
中国人民解放军
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出处
《兵器装备工程学报》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第5期267-275,共9页
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基金
国家自然科学基金面上项目(62271499)
电磁空间安全全国重点实验室开放基金。
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文摘
针对仅有少量标签数据的样本弱标注情况下辐射源个体识别难的问题,提出了一种基于置信学习的伪标签校正的辐射源个体识别方法。首先通过动态调整类内置信度,实现生成伪标签地及时校正;其次,分析样本价值,对影响模型性能的少量关键样本进行人工标注;然后利用联合交叉熵与中心损失函数,并叠加动态变化的伪标签置信度损失,同时关注类间、类内差异,最大化利用数据特征信息,实现的类内聚合和类间分离,最终实现了网络深度合理、精度与速度良好平衡的识别效果。实验结果表明:所提算法在有标记样本占比为5%、10%、20%、50%、100%等多种条件下,均可实现辐射源个体有效识别,尤其在有标签数据低占比的情况下优势明显,识别准确率分别突破70%与80%,有效减轻了有限标记样本的不足问题。
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关键词
辐射源个体识别
伪标签校正
样本价值分析
伪标签损失函数
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Keywords
specific emitter identification
pseudo label correction
sample value analysis
loss function of pseudo label
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分类号
TN911.7
[电子电信—通信与信息系统]
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题名不平衡数据下基于改进门控卷积网络的轴承故障诊断
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作者
郗昌盛
梁小夏
田少宁
杨杰
冯国金
甄冬
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机构
河北工业大学机械工程学院
河北工业大学先进装备研究院有限公司
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出处
《噪声与振动控制》
CSCD
北大核心
2024年第4期153-160,共8页
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基金
国家自然科学基金资助项目(52275101)
天津市自然科学基金资助项目(21JCZDJC00720)
2022年河北省春晖计划资助项目(E2022202101)。
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文摘
深度学习在滚动轴承故障诊断中具有广泛的应用,然而,现实中的监测数据往往具有不平衡性,这就会对模型的诊断性能产生很大影响。因此,提出一种基于改进门控卷积神经网络(Improved Gated Convolutional Neural Network,IGCNN)的故障诊断方法,用于数据不平衡条件下的故障诊断。首先,提出改进门控卷积层以增强特征提取能力,通过批量归一化技术提高模型的泛化能力。然后,使用标签分布感知边界(Label-distribution-aware Margin,LDAM)损失函数提高模型对少数类的敏感度,减小数据不平衡对模型的影响。将所提算法应用在两组故障轴承数据上,在数据不平衡率为20:1的情况下,所提算法仍然可达到92.71%和94.47%的故障识别率,而对比的其他主流深度学习模型在该情况下只有60%~72%的准确率,表明所提方法在数据集严重不平衡情况下具有很强的诊断能力和鲁棒性。
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关键词
故障诊断
数据不平衡
改进门控卷积神经网络
标签分布感知边界损失函数
滚动轴承
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Keywords
fault diagnosis
imbalanced data
improved gated convolutional neural network
label-distribution-aware margin loss
rolling bearings
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分类号
TP206.3
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名基于源代码的指针分析算法的安全性改进
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作者
魏磊
谢立
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机构
南京大学计算机软件新技术国家重点实验室
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出处
《计算机应用与软件》
CSCD
北大核心
2008年第12期9-11,共3页
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基金
国家863计划项目(2003AA144010)
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文摘
提出了一种安全性更强的指针分析算法。通过对四种常用的指针分析算法的综合分析,选取了Steensgaard算法进行安全性改进,在该算法的基础上通过添加强制类型转换的语义并对算法的类型系统的推导规则进行改进,使其避免了因精确性损耗而导致的攻击的漏报,同时还保持了原有算法复杂度不变。
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关键词
指针分析
算法
类型系统
函数标签
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Keywords
Pointer analysis Algorithm Type system Function tag
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分类号
TP312C
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
TN958
[电子电信—信号与信息处理]
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题名无源RFID自适应帧时隙防碰撞算法研究
被引量：12
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作者
张小红
张留洋
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机构
江西理工大学信息工程学院
北京航空航天大学电子信息工程学院
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出处
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016年第9期2211-2218,共8页
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基金
国家自然科学基金(No.61363076)
江西省教育厅科技项目(No.GJJ13435
+2 种基金
No.GJJ14465)
江西省自然科学基金(No.20142BAB207020)
江西省研究生创新专项基金(No.YC2012-S092)
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文摘
射频识别RFID作为一种重要的物联网终端数据采集技术,系统的吞吐率直接影响着数据采集终端的性能,但目前广泛应用于无源RFID系统的帧时隙类防碰撞算法吞吐率普遍较低.本文着重分析了影响无源RFID帧时隙类ALOHA防碰撞算法性能两类因素:帧长和碰撞时隙的处理方式,通过构建和求解帧长调整和标签碰撞的数学模型,给出了无源RFID帧时隙类ALOHA防碰撞算法的具体优化途径和方案:帧长自适应调整和碰撞实时散列.在此基础上提出了自适应二进制散列帧时隙ALOHA防碰撞算法—ABSFSA.实验结果表明ABSFSA算法在同等条件下可以有效减少无效时隙,明显将RFID系统的吞吐率稳定提高到45%.本文的研究工作为无源RFID帧时隙类防碰撞算法的优化提供了可供参考的数学模型,同时对提升物联网数据采集终端的性能具有一定的应用价值.
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关键词
射频识别
ALOHA防碰撞算法
帧长自适应调整
二进制散列机制
标签估计函数
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Keywords
RFID
ALOHA anti-collision algorithm
frame length adjusting adaptively
binary splitting mechanism
tag estimation function
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分类号
TN911.23
[电子电信—通信与信息系统]
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