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基于动态损失函数的远程监督关系抽取被引量：9: 1; 作者彭正阳吕立于碧辉《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2021年第2期251-255,共5页; 关系抽取是信息抽取的主要任务之一,远程监督作为关系抽取中的一种有效的方法,已成功地应用于包含上千关系的大型语料库.然而,远程监督造成的错误标注会影响关系抽取的性能.为了缓解这一问题,现有的远程监督关系抽取方法选择每个实体对... 展开更多; 关键词信息抽取关系抽取远程监督动态损失函数; 在线阅读下载PDF 职称材料

频域多方向C-UNet及动态损失的工业烟尘图像分割被引量：1: 2; 作者张大锦刘辉 +1 位作者陈甫刚赵安《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第3期543-554,共12页; 工业烟尘污染等级监测中烟尘的准确分割是污染等级判定的重要前提.针对边缘模糊且方向多变烟尘在特征提取过程中边缘方向细节信息提取困难、分割不准确的问题,本文提出一种频域多方向C-UNet及动态损失的工业烟尘图像分割方法.首先,通过... 展开更多; 关键词工业烟尘图像分割轮廓波变换特征提取动态损失函数; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于物联网平台的动态权重损失函数入侵检测系统被引量：2: 3; 作者董宁程晓荣张铭泉《计算机应用》 CSCD 北大核心 2022年第7期2118-2124,共7页; 随着物联网(IoT)接入设备越来越多,以及网络管理维护人员缺乏对IoT设备的安全意识,针对IoT环境和设备的攻击逐渐泛滥。为了加强IoT环境下的网络安全性,利用基于IoT平台制作的入侵检测数据集,采用卷积神经网络(CNN)+长短期记忆(LSTM)网... 展开更多; 关键词动态权重损失函数入侵检测深度学习卷积神经网络长短期记忆物联网; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于特征融合与软阈值残差的稠密点云几何压缩网络: 4; 作者朱威施海东 +2 位作者汪宵郑雅羽何德峰《小型微型计算机系统》北大核心 2025年第3期662-671,共10页; 点云是一种重要的三维数据表示形式,但其巨大的原始数据量阻碍了它在网络传输和存储记录等方面的应用.因此,本文提出了一种基于多尺度特征融合与软阈值残差结构的点云几何压缩网络,实现了对三维稠密点云的高效压缩.首先通过逐步融合多... 展开更多; 关键词稠密点云压缩多尺度特征软阈值残差结构特征掩膜动态损失函数; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于卷积辅助自注意力的胸部疾病分类网络: 5; 作者张自然李锵关欣《浙江大学学报(工学版)》北大核心 2025年第5期890-901,共12页; 针对胸部X光影像中的病变大小不一,纹理复杂,且存在相互影响等问题,提出基于卷积辅助窗口自注意力的胸部X光影像疾病分类网络CAWSNet.使用Swin Transformer作为骨干网络,以窗口自注意力建模长距离视觉依赖关系,通过引入卷积辅助,在弥补... 展开更多; 关键词胸部X光图像分类窗口自注意力卷积图像相对位置编码动态难度损失函数; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于改进YOLOv8n的船舶设备拆装流程规范性评估方法: 6; 作者张振东管聪 +2 位作者张泽辉吴超丁学文《中国舰船研究》北大核心 2025年第2期140-150,共11页; [目的]船舶机舱作业规范性是船舶安全管控的关键部分,因此船员实操考试将船舶设备拆装作为一个重要考核项。为提升船员实操考试的电子化和智能化水平,提出一种基于计算机视觉的船舶设备拆装流程规范性的自动化识别方法。[方法]首先,以YO... 展开更多; 关键词船舶设备拆除和安装目标检测注意力机制(SA) 泛化特征金字塔网络(GFPN) 动态非单调聚焦机制(WIoU)损失函数; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于动态损失函数的远程监督关系抽取被引量：9: 1; 作者彭正阳吕立于碧辉; 机构中国科学院大学中国科学院沈阳计算技术研究所; 出处《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2021年第2期251-255,共5页; 文摘关系抽取是信息抽取的主要任务之一,远程监督作为关系抽取中的一种有效的方法,已成功地应用于包含上千关系的大型语料库.然而,远程监督造成的错误标注会影响关系抽取的性能.为了缓解这一问题,现有的远程监督关系抽取方法选择每个实体对中一个最好的句子或通过注意力机制赋予每个句子不同的权重.但这些方法并不能完全解决错误标注的问题.本文提出了一种新的方法来寻找错误标注或简单的实例,并通过动态改变损失函数的方式来降低它们在批量梯度下降中的权重.在NYT-Freebase公共数据集上的实验结果表明,本文提出的方法优于基线方法,能够有效提高远程监督关系抽取的准确率.; 关键词信息抽取关系抽取远程监督动态损失函数; Keywords information extraction relation extraction distant supervision dynamic loss function; 分类号 TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名频域多方向C-UNet及动态损失的工业烟尘图像分割被引量：1: 2; 作者张大锦刘辉陈甫刚赵安; 机构昆明理工大学信息工程与自动化学院昆明理工大学云南省人工智能重点实验室云南昆钢电子信息科技有限公司; 出处《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第3期543-554,共12页; 基金国家自然科学基金项目(62263016,61863018) 云南省科技厅应用基础研究项目(202001AT070038)资助.; 文摘工业烟尘污染等级监测中烟尘的准确分割是污染等级判定的重要前提.针对边缘模糊且方向多变烟尘在特征提取过程中边缘方向细节信息提取困难、分割不准确的问题,本文提出一种频域多方向C-UNet及动态损失的工业烟尘图像分割方法.首先,通过构建轮廓波多方向分解下采样结构增强编码阶段烟尘边缘方向信息的提取能力;其次,通过轮廓波变换提取烟尘8个边缘方向细节信息进行跳跃连接,提升持续采样过程中细节信息的表达准确度;然后,构建轮廓波细节重构上采样结构增强解码阶段烟尘边缘细节信息的恢复能力;最后,提出一种动态加权策略构建组合损失函数来优化训练网络,增强网络对烟尘边缘特征的提取能力.结果表明,本文方法与U-Net和其他同类方法相比在指标上有较好提升,改善了烟尘边缘分割不准确的问题,在不同烟尘场景上的分割效果也优于现有分割模型.; 关键词工业烟尘图像分割轮廓波变换特征提取动态损失函数; Keywords industrial smoke image segmentation contourlet transform feature extraction dynamic loss function; 分类号 X831 [环境科学与工程—环境工程] TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于物联网平台的动态权重损失函数入侵检测系统被引量：2: 3; 作者董宁程晓荣张铭泉; 机构华北电力大学(保定)计算机系; 出处《计算机应用》 CSCD 北大核心 2022年第7期2118-2124,共7页; 基金中央高校基本科研业务费专项(2020MS122)。; 文摘随着物联网(IoT)接入设备越来越多,以及网络管理维护人员缺乏对IoT设备的安全意识,针对IoT环境和设备的攻击逐渐泛滥。为了加强IoT环境下的网络安全性,利用基于IoT平台制作的入侵检测数据集,采用卷积神经网络(CNN)+长短期记忆(LSTM)网络为模型架构,利用CNN提取数据的空间特征,LSTM提取数据的时序特征,并将交叉熵损失函数改进为动态权重交叉熵损失函数,制作出一个针对IoT环境的入侵检测系统(IDS)。经实验设计分析,并使用准确率、精确率、召回率和F1-measure作为评估参数。实验结果表明在CNN-LSTM网络架构下采用了动态权重损失函数的模型与采用传统的交叉熵损失函数的模型相比,前者比后者在使用数据集的地址解析协议(ARP)类样本中在F1-Measure上提升了47个百分点,前者比后者针对数据集中的其他少数类样本则提升了2个百分点~10个百分点。实验结果表明,动态权重损失函数能够增强模型对少数类样本的判别能力,且该方法可以提升IDS对少数类攻击样本的判断能力。; 关键词动态权重损失函数入侵检测深度学习卷积神经网络长短期记忆物联网; Keywords dynamic weight loss function intrusion detection deep learning Convolutional Neural Network(CNN) Long Short-Term Memory(LSTM) Internet of Things(IoT); 分类号 TP309. [自动化与计算机技术—计算机系统结构]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于特征融合与软阈值残差的稠密点云几何压缩网络: 4; 作者朱威施海东汪宵郑雅羽何德峰; 机构浙江工业大学信息工程学院浙江省嵌入式系统联合重点实验室; 出处《小型微型计算机系统》北大核心 2025年第3期662-671,共10页; 基金国家自然科学基金项目(62173303)资助浙江省自然科学基金项目(LY21F010009)资助.; 文摘点云是一种重要的三维数据表示形式,但其巨大的原始数据量阻碍了它在网络传输和存储记录等方面的应用.因此,本文提出了一种基于多尺度特征融合与软阈值残差结构的点云几何压缩网络,实现了对三维稠密点云的高效压缩.首先通过逐步融合多尺度特征和构建软阈值注意力机制,实现特征加强和冗杂特征的消除,以解决体素化过程中特征丢失等问题.此外,采用构建特征掩膜层的方法,加速模型收敛.最后,引入动态非等比例损失函数提高网络的学习效果.实验结果表明,该方法在MVUB、8iVFB和Owlii数据集上相较于现有方法同样的点云分辨率下,具有更高的点云重建质量和较快的编解码速度.; 关键词稠密点云压缩多尺度特征软阈值残差结构特征掩膜动态损失函数; Keywords point cloud compression multiscale features soft threshold residual structure feature mask dynamic loss function; 分类号 TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于卷积辅助自注意力的胸部疾病分类网络: 5; 作者张自然李锵关欣; 机构天津大学微电子学院; 出处《浙江大学学报(工学版)》北大核心 2025年第5期890-901,共12页; 基金国家自然科学基金:资助项目(62071323) 超声医学工程国家重点实验室开放课题资助项目(2022KFKT004) 天津市自然科学基金:资助项目(22JCZDJC00220)。; 文摘针对胸部X光影像中的病变大小不一,纹理复杂,且存在相互影响等问题,提出基于卷积辅助窗口自注意力的胸部X光影像疾病分类网络CAWSNet.使用Swin Transformer作为骨干网络,以窗口自注意力建模长距离视觉依赖关系,通过引入卷积辅助,在弥补其缺陷的同时,强化局部特征提取能力.引入图像相对位置编码,通过有向相对位置的动态计算,帮助网络更好地建模像素间的位置关系.使用类别残差注意力,根据疾病类别来调整分类器关注的区域,突出有效信息,提高多标签分类能力.提出动态难度损失函数,解决不同疾病分类的难度差异大,数据集中正负样本不平衡的问题.在公开数据集ChestX-Ray14、CheXpert和MIMIC-CXR-JPG上的实验结果表明,提出CAWSNet的AUC分数分别达到0.853、0.898和0.819,表明该网络在胸部X光影像疾病诊断中的有效性和鲁棒性.; 关键词胸部X光图像分类窗口自注意力卷积图像相对位置编码动态难度损失函数; Keywords chest X-ray image classification window self-attention convolution image relative position encoding dynamic difficulty loss function; 分类号 TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于改进YOLOv8n的船舶设备拆装流程规范性评估方法: 6; 作者张振东管聪张泽辉吴超丁学文; 机构武汉理工大学船海与能源动力工程学院杭州电子科技大学自动化学院(人工智能学院); 出处《中国舰船研究》北大核心 2025年第2期140-150,共11页; 基金浙江省基础公益研究计划项目(LTGG24F030004) 国家水运安全工程技术研究中心开放基金资助项目(A202403) +1 种基金中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(104972024JYS0043)。; 文摘 [目的]船舶机舱作业规范性是船舶安全管控的关键部分,因此船员实操考试将船舶设备拆装作为一个重要考核项。为提升船员实操考试的电子化和智能化水平,提出一种基于计算机视觉的船舶设备拆装流程规范性的自动化识别方法。[方法]首先,以YOLOv8n构建船舶设备检测模型的骨干网络,并引入高效通道注意力机制(SA),以提高模型特征提取能力与训练效率;然后,在颈部网络中引入重参数化泛化特征的金字塔网络(GFPN)融合结构,以提高模型的多尺度特征融合能力;最后,引入动态非单调聚焦机制损失函数(WIoU)来替换原CIoU损失函数,以提高模型精度。[结果]自建数据集的试验结果表明:与YOLOv8n相比,改进目标识别算法的平均精度均值提高了0.15,实时检测的每秒帧数提升了0.6,可以准确识别齿轮泵的拆装流程。[结论]该改进算法具有更强的识别能力,可以更好地应用于船舶设备拆装流程规范性的识别任务。; 关键词船舶设备拆除和安装目标检测注意力机制(SA) 泛化特征金字塔网络(GFPN) 动态非单调聚焦机制(WIoU)损失函数; Keywords ship equipments disassembly and assembly objection detection shuffle-attention(SA)mechanism global feature pyramid network(GFPN) wise-intersection over union(WIoU)loss function; 分类号 U676.2 [交通运输工程—船舶及航道工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	基于动态损失函数的远程监督关系抽取	彭正阳吕立于碧辉	《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心	2021	9	在线阅读下载PDF 职称材料
2	频域多方向C-UNet及动态损失的工业烟尘图像分割	张大锦刘辉陈甫刚赵安	《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心	2024	1	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于物联网平台的动态权重损失函数入侵检测系统	董宁程晓荣张铭泉	《计算机应用》 CSCD 北大核心	2022	2	在线阅读下载PDF 职称材料
4	基于特征融合与软阈值残差的稠密点云几何压缩网络	朱威施海东汪宵郑雅羽何德峰	《小型微型计算机系统》北大核心	2025	0	在线阅读下载PDF 职称材料
5	基于卷积辅助自注意力的胸部疾病分类网络	张自然李锵关欣	《浙江大学学报(工学版)》北大核心	2025	0	在线阅读下载PDF 职称材料
6	基于改进YOLOv8n的船舶设备拆装流程规范性评估方法	张振东管聪张泽辉吴超丁学文	《中国舰船研究》北大核心	2025	0	在线阅读下载PDF 职称材料