期刊文献+
共找到204篇文章
< 1 2 11 >
每页显示 20 50 100
多模态数据融合下高校廉洁文化建设路径研究
1
作者 易雪媛 夏莹 黄玙 《改革与开放》 2025年第2期88-93,104,共7页
高校作为培养人才的重要阵地,进行廉洁文化建设对培养具有高尚品德和道德责任感的人才具有重要意义。多模态数据融合可以对不同类型的廉洁文化数据源进行采集、处理、分析、挖掘及可视化展示,为高校廉洁文化建设提供更为全面、细致、深... 高校作为培养人才的重要阵地,进行廉洁文化建设对培养具有高尚品德和道德责任感的人才具有重要意义。多模态数据融合可以对不同类型的廉洁文化数据源进行采集、处理、分析、挖掘及可视化展示,为高校廉洁文化建设提供更为全面、细致、深入的信息支持和决策依据。文章分析多模态数据融合技术在高校廉洁教育、廉洁文化宣传、廉洁文化资源共享、廉洁监督实践等方面的应用,提出了高校廉洁文化建设路径,包括构建多模态数据融合平台、开展数据特征提取与表示、进行数据建模与分析以及实现数据可视化与交互,以期为高校创新廉洁文化培育模式提供一定借鉴。 展开更多
关键词 廉洁文化 多模态数据融合 建设路径
在线阅读 下载PDF
基于特征交互与自适应分组融合的多模态目标检测
2
作者 叶志晖 武健 +2 位作者 赵晓忠 王文娟 邵新光 《红外技术》 北大核心 2025年第4期468-474,共7页
为提升目标检测方法在复杂场景下的检测效果,将深度学习算法与多模态信息融合技术相结合,提出了一种基于特征交互与自适应分组融合的多模态目标检测模型。模型采用红外和可见光目标图像为输入,以PP-LCNet网络为基础构建对称双支路特征... 为提升目标检测方法在复杂场景下的检测效果,将深度学习算法与多模态信息融合技术相结合,提出了一种基于特征交互与自适应分组融合的多模态目标检测模型。模型采用红外和可见光目标图像为输入,以PP-LCNet网络为基础构建对称双支路特征提取结构,并引入特征交互模块,保证不同模态目标特征在提取过程中的信息互补;其次,设计二值化分组注意力机制,利用全局池化结合Sign函数将交互模块的输出特征以所属目标类别进行特征分组,再分别采用空间注意力机制增强各特征组中的目标信息;最后,基于分组增强后的特征,提取不同尺度下的同类特征组,通过自适应加权方式由深至浅进行多尺度融合,并根据融合后的各尺度特征实现目标预测。实验结果表明,所提方法在多模态特征交互、关键特征增强以及多尺度融合方面都有较大的提升作用,并且在复杂场景下,模型也具有更高的鲁棒性,可以更好地适用于不同场景中。 展开更多
关键词 多模态 目标检测 特征交互 二值化分组 自适应融合
在线阅读 下载PDF
阿尔茨海默病辅助诊断的多模态数据融合轻量级网络
3
作者 王光明 柏正尧 +1 位作者 宋帅 徐月娥 《浙江大学学报(工学版)》 北大核心 2025年第1期39-48,共10页
单模态阿尔茨海默病辅助诊断方法缺少专业标注的影像数据,特征提取不稳定且要求高计算能力,为此融合核磁成像、正电子发射断层扫描影像数据和精神认知评分数据,提出多模态轻量级阿尔茨海默病辅助诊断网络(LightMoDAD).在影像特征提取模... 单模态阿尔茨海默病辅助诊断方法缺少专业标注的影像数据,特征提取不稳定且要求高计算能力,为此融合核磁成像、正电子发射断层扫描影像数据和精神认知评分数据,提出多模态轻量级阿尔茨海默病辅助诊断网络(LightMoDAD).在影像特征提取模块中,去冗余卷积以提取局部特征,引入全局滤波用于提取全局特征,通过配准并相加实现多模态影像特征融合.在文本特征提取模块中,由可分离深度卷积提取精神认知评分数据特征与多模态影像特征融合,通过迁移学习增强特征判别性.采用多层感知器识别复杂的模式和特征,提高所提网络的分类准确率.在ADNI数据库中开展有效性验证实验,LightMoDAD的分类准确率、敏感性和特异性分别为0.980、0.985和0.975.实验结果表明,所提网络有助于提高医生诊断效率,具有移动端部署潜力. 展开更多
关键词 阿尔茨海默病 多模态数据 轻量级网络 融合算法 迁移学习
在线阅读 下载PDF
自适应门控解耦特征融合的多模态情感分析
4
作者 李烽源 蔺素珍 +2 位作者 王彦博 李大威 顾梦瑶 《中北大学学报(自然科学版)》 2025年第1期1-9,共9页
现有的多模态情感分析研究主要通过不同模态特征的整体交互进行不同模态信息的融合,未考虑不同模态包含的独有特征以及共有特征之间的联系,导致无法有效分析复杂的情感。针对上述问题,本文提出了自适应门控解耦特征融合的多模态情感分... 现有的多模态情感分析研究主要通过不同模态特征的整体交互进行不同模态信息的融合,未考虑不同模态包含的独有特征以及共有特征之间的联系,导致无法有效分析复杂的情感。针对上述问题,本文提出了自适应门控解耦特征融合的多模态情感分析模型(AGDF)。首先,利用预训练的BERT模型和Transformer模型进行不同模态的特征提取。其次,根据不同模态的共有特征相似而独有特征不相似的原理构造对比对,通过对比学习的方法,将不同模态的特征分解为独有特征和共有特征。然后,根据图像和语音模态在文本模态存在偏移的原理,设计了一种新的自适应门控机制进行特征融合,将其他模态信息融于文本模态。同时,设计了独有特征和共有特征的联系图,利用图注意力神经网络进行融合,以平衡模态之间的独有信息和共有信息。最后,对融合特征进行分类。在数据集CMU-MOSI、CMU-MOSEI上进行了实验,结果显示本文方法比基线方法在准确率和F1分数上均提高了约1百分点。此外,与其他特征分解方法相比,本文方法的准确率提高了1.23百分点,F1分数提高了1.37百分点,Corr提高了2.13百分点,MAE降低了4.83百分点。综合结果表明,本文提出的方法能够更加充分利用不同模态的异质信息,从而有效提高情感识别的效果。 展开更多
关键词 情感分析 对比学习 图神经网络 多模态信息融合 自适应门控
在线阅读 下载PDF
基于多模态数据的注意特征融合姿态估计网络
5
作者 赵云涛 邓新辉 《液晶与显示》 北大核心 2025年第4期598-606,共9页
兼顾准确性与适用性的6D姿态估计一直是研究热点和难点。本文提出了一种基于多模态数据的注意特征融合的6D姿态估计网络。首先,引入了更深层次的挤压激励模块结构,通过调整各通道的权重来增强依赖性扩大感受野,提升处理RGB图像特征的效... 兼顾准确性与适用性的6D姿态估计一直是研究热点和难点。本文提出了一种基于多模态数据的注意特征融合的6D姿态估计网络。首先,引入了更深层次的挤压激励模块结构,通过调整各通道的权重来增强依赖性扩大感受野,提升处理RGB图像特征的效果。进一步,针对多模态数据,在特征融合阶段部署迭代注意特征融合模块,通过多次迭代融合操作解决全局特征融合中的尺度不一致问题,能够更准确地捕捉和整合多模态数据,显著改善了姿态回归的效果。最后,为了量化评估模型在复杂环境下的鲁棒性和适用性,引入了不可见百分比指标,该指标能够评估模型在处理部分遮挡或复杂背景时的性能。通过在公开数据集上的姿态预测实验,验证了改进后模型不仅能够在验证数据集上实现了准确的预测姿态,而且相较于Densefusion模型,本文提出的算法模型在复杂环境下更具适用性。 展开更多
关键词 6D姿态估计 多模态数据 注意特征融合 不可见百分比
在线阅读 下载PDF
智慧医疗平台中多模态数据融合与统计分析技术研究
6
作者 江巍 程哲艺 +2 位作者 曹浪 刘帆 余康 《消费电子》 2025年第9期37-39,共3页
智慧医疗平台通过整合多模态数据,利用先进的数据融合与统计分析技术可提升医疗服务效率。文章研究了智慧医疗平台中多源数据的融合与统计分析方法,包括数据层次融合、特征层次融合和决策层次融合,探讨了如何有效地处理数据缺失、异常... 智慧医疗平台通过整合多模态数据,利用先进的数据融合与统计分析技术可提升医疗服务效率。文章研究了智慧医疗平台中多源数据的融合与统计分析方法,包括数据层次融合、特征层次融合和决策层次融合,探讨了如何有效地处理数据缺失、异常值、噪声等问题,并介绍了数据标准化、归一化和去噪等数据预处理技术。此外,文章还分析了传统统计方法和现代机器学习、深度学习方法在智慧医疗中的应用,尤其是决策树、支持向量机、卷积神经网络等技术在疾病诊断、风险评估和个性化治疗中的重要作用,提出结合多模态数据为医生提供更全面精准的患者健康信息,优化诊疗决策,旨在为智慧医疗平台的数据处理与分析技术提供参考。 展开更多
关键词 智慧医疗平台 多模态数据融合 医疗数据统计
在线阅读 下载PDF
基于物联网技术的多传感器节点数据自适应融合方法
7
作者 高勇 《佳木斯大学学报(自然科学版)》 2025年第1期29-31,共3页
不同传感器节点所采集的数据可能具有不同的数据类型、采样率、精度等特点,导致数据的异质性,如何进行有效融合是一个挑战。在此情况下,基于物联网技术,设计新的多传感器节点数据自适应融合方法。设计一个多传感器的物联网模型的结构,... 不同传感器节点所采集的数据可能具有不同的数据类型、采样率、精度等特点,导致数据的异质性,如何进行有效融合是一个挑战。在此情况下,基于物联网技术,设计新的多传感器节点数据自适应融合方法。设计一个多传感器的物联网模型的结构,并计算多传感器节点密度。基于此,构建多节点数据融合模型。实验结果证明研究方法在进行多传感器融合时,精度可达到95%以上,节点能耗均低于0.1 J。 展开更多
关键词 物联网技术 多传感器 节点数据 自适应融合
在线阅读 下载PDF
多模态数据融合的加工作业动态手势识别方法 被引量:1
8
作者 张富强 曾夏 +1 位作者 白筠妍 丁凯 《郑州大学学报(工学版)》 CAS 北大核心 2024年第5期30-36,共7页
为了解决单模态数据所提供的特征信息缺乏而导致的识别准确率难以提高、模型鲁棒性较低等问题,提出了面向人机交互的加工作业多模态数据融合动态手势识别策略。首先,采用C3D网络模型并在视频的空间维度和时间维度对深度图像和彩色图像... 为了解决单模态数据所提供的特征信息缺乏而导致的识别准确率难以提高、模型鲁棒性较低等问题,提出了面向人机交互的加工作业多模态数据融合动态手势识别策略。首先,采用C3D网络模型并在视频的空间维度和时间维度对深度图像和彩色图像两种模态数据进行特征提取;其次,将两种模态数据识别结果在决策层按最大值规则进行融合,同时,将原模型使用的Relu激活函数替换为Mish激活函数优化梯度特性;最后,通过3组对比实验得到6种动态手势的平均识别准确率为96.8%。结果表明:所提方法实现了加工作业中动态手势识别的高准确率和高鲁棒性的目标,对人机交互技术在实际生产场景中的应用起到推动作用。 展开更多
关键词 多模态数据融合 加工作业 动态手势识别 C3D Mish激活函数 人机交互
在线阅读 下载PDF
多模态数据融合技术及其在眼科领域的应用研究进展 被引量:2
9
作者 陈铭海 白芳 陶海 《眼科新进展》 CAS 北大核心 2024年第3期248-252,共5页
多模态数据融合技术(MDF)是人工智能领域中的一种数据处理技术,是指利用计算机对多模态数据,如图片、文字、音频与视频等进行综合处理的技术。与传统单模态数据处理相比,MDF对描述对象的分析有更高的准确性与可靠性。近年来,该技术在眼... 多模态数据融合技术(MDF)是人工智能领域中的一种数据处理技术,是指利用计算机对多模态数据,如图片、文字、音频与视频等进行综合处理的技术。与传统单模态数据处理相比,MDF对描述对象的分析有更高的准确性与可靠性。近年来,该技术在眼科领域的应用研究取得了较大进展,研究表明该技术能提高人工智能辅助诊断的准确性。本文综述了MDF的原理与优势、发展简况、架构与主要技术难点、MDF在眼科临床的应用现况以及目前存在的尚待解决的问题。 展开更多
关键词 人工智能 多模态数据融合技术 眼科学 研究进展 文献综述
在线阅读 下载PDF
基于AI的多模态融合感知综合决策系统设计实现
10
作者 冯晓辉 艾润 +1 位作者 刘林青 眭臻 《现代电子技术》 北大核心 2025年第1期173-178,共6页
针对传统军事要地安防系统智能化程度较低,各自独立互不关联,缺少顶层数据综合治理等问题,选取外围周界、重要卡口、无人巡更和区域高点四种典型安防业务场景开展建模,通过数据标准化接入、智能研判分析、安防态势显示三个处理环节,构... 针对传统军事要地安防系统智能化程度较低,各自独立互不关联,缺少顶层数据综合治理等问题,选取外围周界、重要卡口、无人巡更和区域高点四种典型安防业务场景开展建模,通过数据标准化接入、智能研判分析、安防态势显示三个处理环节,构建基于AI的多模态融合感知综合决策系统,实现前端感知多维化、中台研判智能化、后端处置多样化,有效支撑了重要军事目标安全防卫,系统后续也具有良好的可扩展性与可维护性。 展开更多
关键词 要地防卫 多模态数据融合 场景建模 规则定制 感知处置决策 智能化安防系统
在线阅读 下载PDF
面向多源异构的电力工程数据融合处理技术研究
11
作者 费英群 田林 《电子设计工程》 2025年第1期104-108,共5页
随着电力工程中自动化、信息化设备的日益增多,对电力工程数据的分析与处理能力有了更高的要求。针对这一问题,文中开展了面向多源异构的电力工程数据融合处理技术研究。通过预先设计好的数据框架进行关联操作,实现数据监测与处理分析... 随着电力工程中自动化、信息化设备的日益增多,对电力工程数据的分析与处理能力有了更高的要求。针对这一问题,文中开展了面向多源异构的电力工程数据融合处理技术研究。通过预先设计好的数据框架进行关联操作,实现数据监测与处理分析。为了提高整体数据与局部数据之间的协调性,对融合数据进行边缘自适应增强处理,结合电力工程定值数据处理方法将样本数据分解为多个子数据集,利用神经网络模型分类融合,采用Reduce机制对融合后的数据进行合并处理,输出结果,从而提高数据融合的效率。以某地区电力工程数据集为样本进行的分析结果表明,所提方法在处理数据时具有更高的效率,产生的绝对误差仅为1.675%,且更适用于大容量数据的场景。 展开更多
关键词 多源异构 Reduce机制 数据融合 边缘自适应增强
在线阅读 下载PDF
基于多模态数据融合的飞行员生理心理训练管理系统构建 被引量:2
12
作者 李永刚 战春霞 姜国瑞 《科技创新与应用》 2024年第2期138-141,147,共5页
该文针对飞行员生理心理信息如何充分应用于提高飞行训练绩效,结合飞行职业特点,从结构模块、数据融合、效用分析3个方面对飞行员生理心理信息平台进行介绍。飞行员生理心理信息管理系统基于大数据分析融合技术,对不同类型的生理心理数... 该文针对飞行员生理心理信息如何充分应用于提高飞行训练绩效,结合飞行职业特点,从结构模块、数据融合、效用分析3个方面对飞行员生理心理信息平台进行介绍。飞行员生理心理信息管理系统基于大数据分析融合技术,对不同类型的生理心理数据进行无效/重复数据清洗、数据降噪等处理,形成有效的数据,迭代优化各数据模型,层层追溯和挖掘,构建“用数据说话、用数据决策、用数据管理、用数据创新”飞行员生理心理训练管理系统,有助于快速掌握飞行人员训练情况,智能形成个性化训练方案,为提高飞行员的体能训练效益提供参考。 展开更多
关键词 多模态数据融合 飞行员 生理心理训练 管理系统 训练方案
在线阅读 下载PDF
基于多模态数据的交互体验影响分析
13
作者 张蕊 张丽红 《长江信息通信》 2025年第1期210-212,共3页
随着人机交互技术的不断进步,为生活带来了便利,人们能够更加自然、方便地与计算机或其他智能设备进行交互。多模态数据交互的信息提取分为信息提取、信息融合、信息同步这三大部分,而多模态数据的融合也包含很多算法,其应用于生活的各... 随着人机交互技术的不断进步,为生活带来了便利,人们能够更加自然、方便地与计算机或其他智能设备进行交互。多模态数据交互的信息提取分为信息提取、信息融合、信息同步这三大部分,而多模态数据的融合也包含很多算法,其应用于生活的各个方面,应用范围极广,多模态数据交互的出现同时也提高了客户服务满意度,其发展前景空间更不容小觑,但在未来同时也面临着新的挑战。多模态数据交互是最近几年兴起的一项重要前沿技术,不仅进一步拉近了用户与计算机之间的关系,而且使得用户与计算机之间的交流越来越丰富、自然和高效,从而提高了移动行业的客户服务满意度。 展开更多
关键词 多模态数据 客户服务满意度 行为识别 模态融合
在线阅读 下载PDF
基于多模态传感器的近红外与可见光图像自适应融合模型
14
作者 李振伟 施文灶 +1 位作者 付强 苑俊茹 《现代信息科技》 2024年第24期163-170,共8页
针对现有的图像融合方法在特征提取和融合策略上的不足,提出了一种基于频域分解的近红外与可见光图像自适应融合模型STAFuse。通过引入Transformer与CNN的特征提取模块,以及自适应融合模块,实现不同模态图像特征的有效融合。在多模态图... 针对现有的图像融合方法在特征提取和融合策略上的不足,提出了一种基于频域分解的近红外与可见光图像自适应融合模型STAFuse。通过引入Transformer与CNN的特征提取模块,以及自适应融合模块,实现不同模态图像特征的有效融合。在多模态图像的获取上,为解决传统多传感器系统体积大、校准复杂等问题,设计了一种新型多模态传感器,可同时获取高分辨率的可见光图像和低分辨率的近红外图像。实验结果表明,STAFuse在多个指标上优于现有模型,在结构相似性上比DenseFuse模型提升了102.7%,在视觉信息保真度上比DIDFuse模型提升了25%,在保持视觉质量和图像细节方面表现突出。 展开更多
关键词 近红外与可见光融合 自适应融合 TRANSFORMER CNN 多模态传感器 频域分解
在线阅读 下载PDF
多传感器数据融合在玉米储存环境温湿度监测中的应用
15
作者 梁玉秀 《粮食与饲料工业》 2025年第2期48-52,共5页
玉米在储存过程中,其品质受温湿度的影响极大,为及时发现并处理可能导致玉米损失的因素,如湿度过高引起的霉变、温度波动导致的虫害等,需要对玉米的存储环境进行监测。由于玉米储存环境具有动态变化特性,单一传感器无法及时捕捉和响应... 玉米在储存过程中,其品质受温湿度的影响极大,为及时发现并处理可能导致玉米损失的因素,如湿度过高引起的霉变、温度波动导致的虫害等,需要对玉米的存储环境进行监测。由于玉米储存环境具有动态变化特性,单一传感器无法及时捕捉和响应环境参数的变化,导致监测结果不准确。为此,提出多传感器数据融合在玉米储存环境温湿度监测中的应用研究。通过多传感器收集玉米储存环境的温湿度数据,捕捉仓储环境动态变化情况,计算各传感器的最优权值,消除多传感器间的冗余信息,再通过自适应加权平均法,融合多传感器温湿度数据。以模糊集为基础,输入融合后的数据,计算温湿度范围的隶属度函数,获取当前环境的温湿度范围,实现对存储环境的准确监测。通过实验可知,所提方法能够准确监测玉米储存环境的温湿度变化情况,便于管理人员及时采取措施,防止粮食因环境因素受损。 展开更多
关键词 玉米 多传感器 数据融合 储存环境 温湿度监测 自适应加权平均法 隶属函数
在线阅读 下载PDF
基于数字孪生的自组网多模态数据快速融合
16
作者 芦伟 《电子设计工程》 2024年第6期136-139,145,共5页
随着自组网性能的提升与大规模应用,其内部数据呈现出多模态特征,数据量更是达到了海量级别,为数据融合处理工作带来了极大的挑战。为此,提出基于数字孪生的自组网多模态数据快速融合方法。实时采集自组网数据后,利用NLM算法与卡尔曼滤... 随着自组网性能的提升与大规模应用,其内部数据呈现出多模态特征,数据量更是达到了海量级别,为数据融合处理工作带来了极大的挑战。为此,提出基于数字孪生的自组网多模态数据快速融合方法。实时采集自组网数据后,利用NLM算法与卡尔曼滤波算法去除数据中的噪声与冗余信息。然后,构建数字孪生自组网(包括自组网、孪生网络与服务系统),从服务系统加载的数据中提取多模态数据特征,搭建双线性融合模型,从而实现对多模态数据的快速融合处理。实验表明:应用该方法后,多模态数据融合过程的时延始终保持在3 s以下,融合后多模态数据质量系数可达到0.9,证明该方法具有更优的数据融合性能。 展开更多
关键词 自组网 数据融合 数字孪生技术 多模态数据
在线阅读 下载PDF
基于多模态数据混合融合的智慧矿山关键数据优化
17
作者 钟畏丹 《工矿自动化》 CSCD 北大核心 2024年第S2期82-85,共4页
当前智慧矿山建设面临矿山数据来源多样、结构复杂、形态多变、共享机制缺乏的问题,将矿山关键数据优化融合,对矿山数据存储、分析和标准统一有重要意义。研究了多模态数据融合常用的方法,明确了基础类、生产类、安全类、管理类4大类智... 当前智慧矿山建设面临矿山数据来源多样、结构复杂、形态多变、共享机制缺乏的问题,将矿山关键数据优化融合,对矿山数据存储、分析和标准统一有重要意义。研究了多模态数据融合常用的方法,明确了基础类、生产类、安全类、管理类4大类智慧矿山关键数据的类型,分析了数据融合优化方法。以瓦斯情况预警为实验对象,通过数据优化实现瓦斯数据的提取和高精度瓦斯预警,利用多模态数据混合融合方法提取瓦斯数据关联性;设计基于模糊神经网络的瓦斯预警数据融合模型;进行数据融合仿真实验。理论分析和实验结果表明基于模糊神经网络与多模态的数据混合融合方法能够较好的应用在瓦斯安全管理中。 展开更多
关键词 智慧矿山 多模态数据混合融合 数据优化 模糊神经网络
在线阅读 下载PDF
基于数据驱动自适应变分非线性chirp模态分解的瞬时频率识别
18
作者 袁平平 满镇 +1 位作者 赵周杰 任伟新 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2024年第20期18-25,共8页
为降低初始频率和信号噪声对变分非线性chirp模态分解(variational nonlinear chirp mode decomposition,VNCMD)的影响,提出了一种基于数据驱动自适应变分非线性chirp模态分解(data-driven adaptive variational nonlinear chirp mode d... 为降低初始频率和信号噪声对变分非线性chirp模态分解(variational nonlinear chirp mode decomposition,VNCMD)的影响,提出了一种基于数据驱动自适应变分非线性chirp模态分解(data-driven adaptive variational nonlinear chirp mode decomposition,DDAVNCMD)的方法。通过模态能量占比确定响应信号的模态个数,同时采用导数归一化算法初步估算模态分量的初始频率,并添加迭代时变滤波器来降低噪声的影响,在此基础上再对响应信号进行VNCMD。通过单分量和多分量解析信号及拉索结构试验对所提方法进行验证。研究结果表明,基于DDAVNCMD的瞬时频率识别方法具有较好的准确性和抗噪性。 展开更多
关键词 瞬时频率 变分非线性chirp模态分解(VNCMD) 导数归一化 迭代时变滤波器 数据驱动自适应变分非线性chirp模态分解(DDAVNCMD)
在线阅读 下载PDF
自适应多保真数据融合的神经网络模型
19
作者 陈柏宁 谢芳芳 孟旭辉 《气体物理》 2024年第4期1-8,共8页
数据驱动的深度学习建模在力学、材料等不同学科中得到了较多应用。深度学习建模的精度依赖大量高保真数据。在实际应用中,高保真数据往往是少量且昂贵的,而低保真数据却是成本低廉且数量较多的。当高保真数据量过少时,深度学习建模精... 数据驱动的深度学习建模在力学、材料等不同学科中得到了较多应用。深度学习建模的精度依赖大量高保真数据。在实际应用中,高保真数据往往是少量且昂贵的,而低保真数据却是成本低廉且数量较多的。当高保真数据量过少时,深度学习建模精度较低。近期发展的多保真深度神经网络,通过融合不同保真度的数据,在高保真数据较少时,依然保持了较高的建模精度。然而,已有的多保真深度神经网络模型的精度较为依赖针对模型参数的正则化调节。当添加的正则化过强时,网络对非线性关联式的拟合能力不足;当添加的正则化强度不够时,在学习多保真数据间的线性关联关系时又会出现过拟合现象。两者都会严重影响模型的预测精度。在缺乏高保真验证数据集时,较难得到最优的正则化系数。为此,通过改进已有多保真网络模型的损失函数,引入一个与线性关联式相关的参数,提出了自适应多保真数据融合的神经网络模型。该模型能根据给定数据自适应地拟合不同保真度数据间的线性或非线性关系,对正则化依赖较小,从而提高了建模的鲁棒性。在多个标准测试案例及实际应用的翼型气动参数的预测中,该模型均能表现出较高的精度和稳定性。 展开更多
关键词 深度学习 多保真深度神经网络 多保真建模 自适应多保真数据融合的神经网络模型 气动分布
在线阅读 下载PDF
智能多语种新闻采编系统的多模态数据融合研究
20
作者 李满江 鞠传森 任鹏 《信息技术与信息化》 2024年第8期202-206,共5页
探讨智能多语种新闻采编系统的多模态数据融合技术,提出有效的融合方法,提升系统的智能化水平。对多模态数据进行采集、处理、分析和融合技术研究。多模态数据融合技术可应用于自动化新闻生成与增强、事实核查与假新闻检测、情感分析与... 探讨智能多语种新闻采编系统的多模态数据融合技术,提出有效的融合方法,提升系统的智能化水平。对多模态数据进行采集、处理、分析和融合技术研究。多模态数据融合技术可应用于自动化新闻生成与增强、事实核查与假新闻检测、情感分析与舆论监控等场景。未来,它还可能在更智能的自动化采编、基于脑机接口的新闻体验、跨时空新闻场景重建等方面发挥作用。多模态数据融合对新闻采编至关重要,它不仅丰富了新闻的表达形式,还提高了内容质量和编辑效率。未来,多模态融合技术将持续推动新闻行业迈向更高层次的智能化与个性化服务。 展开更多
关键词 多模态数据融合 新闻采编系统 新闻信息传播 情绪响应新闻
在线阅读 下载PDF
上一页 1 2 11 下一页 到第
使用帮助 返回顶部