期刊文献+
共找到298篇文章
< 1 2 15 >
每页显示 20 50 100
CapsuleAI:一种基于胶囊网络的数字资源自动标引算法
1
作者 赵卫东 赵文宇 +2 位作者 张睿 陈思玲 耿甲 《小型微型计算机系统》 北大核心 2025年第7期1537-1543,共7页
传统自动标引方法存在准确率低和高度依赖于人工审核的问题,忽略了深度学习文本表征技术在文本分类和关键词提取中的潜力.本文针对数字资源自动标引在大量数据处理和准确性的挑战,提出了一种基于胶囊网络的端到端模型.首先,使用预训练... 传统自动标引方法存在准确率低和高度依赖于人工审核的问题,忽略了深度学习文本表征技术在文本分类和关键词提取中的潜力.本文针对数字资源自动标引在大量数据处理和准确性的挑战,提出了一种基于胶囊网络的端到端模型.首先,使用预训练语言模型BERT对文本进行内容编码和词向量构建;然后,通过融入主题胶囊和注意力胶囊,提升了关键词识别和文本分类的性能;最后,实现了一个能在单一框架下同时执行这两种任务的端到端网络结构.在真实数字资源数据集上的实验结果表明,本文提出的模型在准确率、召回率和F1分数等关键指标上超越现有多种方法,有效应对了大规模数字资源的自动标引任务. 展开更多
关键词 数字资源 自动标引 深度学习 胶囊网络 文本分类
在线阅读 下载PDF
基于特征插值TSCTransMix-CapsNet的轴承故障分类模型
2
作者 任义 孙明丽 +1 位作者 栾方军 袁帅 《机电工程》 北大核心 2025年第4期607-617,共11页
针对轴承故障诊断分类模型不能很好地提取到振动序列多层次特征,以及故障样本量稀少的问题,提出了一种基于特征插值的时间序列分类Transformer融合胶囊网络(TSCTransMix-CapsNet)的故障诊断模型。首先,以重叠采样预处理后的一维振动信... 针对轴承故障诊断分类模型不能很好地提取到振动序列多层次特征,以及故障样本量稀少的问题,提出了一种基于特征插值的时间序列分类Transformer融合胶囊网络(TSCTransMix-CapsNet)的故障诊断模型。首先,以重叠采样预处理后的一维振动信号数据作为模型的输入,利用时间序列分类Transformer(TSCTransformer)捕捉了序列长距离关系,提取了振动信号的全局故障特征,同时应用混合数据增强方法(Mixup)对特征做了插值处理,进行了特征增强;然后,利用胶囊网络模型对全局故障特征作了进一步细化处理,提取了局部故障特征,从而形成了包含全局模式和局部细节的特征输出;最后,在多工况条件下选取CWRU和XJTU-SY数据集进行了轴承故障诊断的消融和对比实验,并将该模型与其他模型进行了比较。研究结果表明:该模型在CWRU数据集上的故障诊断准确率达到99.50%,在XJTU-SY数据集上的故障诊断准确率达到99.87%。相比于其他模型,该模型能更加有效地提高轴承故障诊断中的分类性能。 展开更多
关键词 故障诊断模型 时间序列分类Transformer 胶囊网络模型 特征插值 特征增强 混合数据增强方法
在线阅读 下载PDF
Repositioning of clinically approved drug Bazi Bushen capsule for treatment of Alzheimer′s disease using network pharma⁃cology approach and in vitro experimental validation 被引量:3
3
作者 WANG Tongxing CHEN Meng +3 位作者 HOU Bin LIANG Junqing WEI Cong JIA Zhenhua 《中国药理学与毒理学杂志》 CAS 北大核心 2023年第S01期22-23,共2页
OBJECTIVE To explore the new indications and key mechanism of Bazi Bushen capsule(BZBS)by network pharmacology and in vitro experiment.METHODS The potential tar⁃get profiles of the components of BZBS were pre⁃dicted.S... OBJECTIVE To explore the new indications and key mechanism of Bazi Bushen capsule(BZBS)by network pharmacology and in vitro experiment.METHODS The potential tar⁃get profiles of the components of BZBS were pre⁃dicted.Subsequently,new indications for BZBS were predicted by disease ontology(DO)enrich⁃ment analysis and initially validated by GO and KEGG pathway enrichment analysis.Further⁃more,the therapeutic target of BZBS acting on AD signaling pathway were identified by intersec⁃tion analysis.Two Alzheimer′s disease(AD)cell models,BV-2 and SH-SY5Y,were used to pre⁃liminarily verify the anti-AD efficacy and mecha⁃nism of BZBS in vitro.RESULTS In total,1499 non-repeated ingredients were obtained from 16 herbs in BZBS formula,and 1320 BZBS targets with high confidence were predicted.Disease enrichment results strongly suggested that BZBS formula has the potential to be used in the treat⁃ment of AD.In vitro experiments showed that BZ⁃BS could significantly reduce the release of TNF-αand IL-6 and the expression of COX-2 and PSEN1 in Aβ25-35-induced BV-2 cells.BZBS reduced the apoptosis rate of Aβ25-35 induced SH-SY5Y cells,significantly increased mitochon⁃drial membrane potential,reduced the expres⁃sion of Caspase3 active fragment and PSEN1,and increased the expression of IDE.CONCLU⁃SIONS BZBS formula has a potential use in the treatment of AD,which is achieved through regu⁃lation of ERK1/2,NF-κB signaling pathways,and GSK-3β/β-catenin signaling pathway.Further⁃more,the network pharmacology technology is a feasible drug repurposing strategy to reposition new clinical use of approved TCM and explore the mechanism of action.The study lays a foun⁃dation for the subsequent in-depth study of BZBS in the treatment of AD and provides a basis for its application in the clinical treatment of AD. 展开更多
关键词 Drug repositioning Bazi Bushen capsule network pharmacology Alzheimer′s disease Mechanism of action
在线阅读 下载PDF
一种基于内容和ERNIE3.0-CapsNet的中文垃圾邮件识别方法 被引量:1
4
作者 单晨棱 张新有 +1 位作者 邢焕来 冯力 《信息安全研究》 CSCD 北大核心 2024年第3期233-240,共8页
针对目前中文垃圾邮件识别方法中的深度学习检测方法词向量表示不足和特征提取丰富度欠缺的问题,提出融合ERNIE3.0预训练模型的胶囊神经网络改进识别模型——ERNIE3.0-CapsNet.对于中文垃圾邮件内容文本,利用ERNIE3.0生成对于知识具备... 针对目前中文垃圾邮件识别方法中的深度学习检测方法词向量表示不足和特征提取丰富度欠缺的问题,提出融合ERNIE3.0预训练模型的胶囊神经网络改进识别模型——ERNIE3.0-CapsNet.对于中文垃圾邮件内容文本,利用ERNIE3.0生成对于知识具备优异记忆和推理能力且语义丰富的词向量矩阵,再使用胶囊神经网络进行特征提取及分类,对于胶囊神经网络,改进了结构并使用GELU作为其动态路由的激活函数,设计了5组同类模型和4组激活函数的对比实验.在开源的TREC06C中文邮件数据集上,提出的ERNIE3.0-CapsNet模型效果在总体上表现突出,其准确率达到99.45%.实验结果表明,ERNIE3.0-CapsNet优于ERNIE3.0-TextCNN,ERNIE3.0-RNN等方法,证明了该模型在中文垃圾邮件识别效果的有效性和优异性. 展开更多
关键词 中文垃圾邮件 ERNIE3.0 胶囊神经网络 激活函数 文本分类
在线阅读 下载PDF
基于Capsule Network的数学简答题自动反馈
5
作者 姚淑佳 谭红叶 +2 位作者 李茹 卢宇 段庆龙 《计算机应用与软件》 北大核心 2021年第9期28-33,共6页
自动反馈是指通过参考答案、教师意见等自动给出学生答案的修改意见。数学简答题答案具有类型有限和易混淆的特点,对此,提出一种自动反馈的方法。使用基于静态路由的Capsule network预测答案类型,根据答案类型通过相似度计算确定反馈内... 自动反馈是指通过参考答案、教师意见等自动给出学生答案的修改意见。数学简答题答案具有类型有限和易混淆的特点,对此,提出一种自动反馈的方法。使用基于静态路由的Capsule network预测答案类型,根据答案类型通过相似度计算确定反馈内容。构建一个数学简答题自动反馈数据集并据此进行实验。实验结果表明,基于静态路由的Capsule network在确定答案类型任务上表现更好,相对于CNN有3百分点至8.3百分点的提升,相对于基于动态路由的Capsule network有0.3百分点至2.5百分点的提升,总体上能达到85.3%以上的准确率。 展开更多
关键词 自动批阅 自动反馈 文本分类 胶囊网络
在线阅读 下载PDF
Exploring the mechanism of Bazi Bushen capsule in delaying the senescence of mesenchymal stem cells by network pharmacology method and verifying it in vitro
6
作者 ZHANG Yaping WANG Tongxing +1 位作者 LIANG Junqing WEI Cong 《中国药理学与毒理学杂志》 CAS 北大核心 2023年第S01期39-39,共1页
OBJECTIVE To explore the key mechanism of Bazi Bushen capsule(BZBS)in delaying the senescence of mesenchymal stem cells(MSCs)through network pharmacology and in vitro experiments.METHODS Network pharmacology was used ... OBJECTIVE To explore the key mechanism of Bazi Bushen capsule(BZBS)in delaying the senescence of mesenchymal stem cells(MSCs)through network pharmacology and in vitro experiments.METHODS Network pharmacology was used to predict the mechanism targets of BZBS in delaying MSCs senescence.A MSCs senescence model induced by D-galactose(D-gal)was used to investigate the effect and mechanism of BZBS on MSCs senescence in vitro.RESULTS Network pharmacology analy⁃sis showed that BZSB could delay MSCs senes⁃cence.The experiment showed that BZBS could significantly improve the survival activity of the aged MSCs.It significantly reduced the positive rate ofβ-galactosidase staining and p16,p21 expression in aged MSCs,enhanced the ability of adipogenic differentiation and osteogenic differentiation,and increased expression of Nanog,OCT4 and SOX2 in senescent MSCs.CONCLU⁃SIONS Network pharmacology and in vitro cell experiments verified that BZBS could delay MSCs senescence. 展开更多
关键词 Bazi Bushen capsule AGING mesen⁃chymal stem cells cell cycle network pharmacology
在线阅读 下载PDF
基于MTFSK-CapsNet的滚动轴承故障诊断研究
7
作者 肖杨 亚森江·加入拉 +1 位作者 汪凯 崔鹏飞 《机床与液压》 北大核心 2024年第21期206-215,共10页
针对一维滚动轴承振动信号输入神经网络无法保留原始振动信号的时域信息、易受强噪声干扰和胶囊网络分类精度不高的问题,提出一种基于MTFSK-CapsNet滚动轴承故障诊断方法。构建基于马尔可夫变换场和改进胶囊网络的轴承故障诊断模型,利用... 针对一维滚动轴承振动信号输入神经网络无法保留原始振动信号的时域信息、易受强噪声干扰和胶囊网络分类精度不高的问题,提出一种基于MTFSK-CapsNet滚动轴承故障诊断方法。构建基于马尔可夫变换场和改进胶囊网络的轴承故障诊断模型,利用MTF对原始振动信号进行重新编码,保留振动信号的时频序列。通过改进后具有更强特征提取能力的选择核网络进行初步特征提取。引入改进后的胶囊网络进行特征集合的二次提取,并使用Softmax分类器完成对故障特征的分类。最后,为了验证模型的性能,在凯斯西储大学和实验室轴承数据集上进行了测试。结果表明:该方法在两个轴承数据集上都具有较高的准确率,证明该模型具有较好的泛化能力和抗噪能力。 展开更多
关键词 故障诊断 马尔可夫变换场 胶囊网络 选择核网络
在线阅读 下载PDF
基于多特征融合与集成学习的风机叶片缺陷检测方法
8
作者 王瑞 汤占军 《计算机科学》 北大核心 2025年第S1期458-465,共8页
针对无人机在风机叶片表面缺陷检测中遇到的复杂特征处理和多形式缺陷表现不佳的问题,提出了一种基于多特征融合与集成学习的风机叶片缺陷检测方法。该方法通过提取局部LBP特征、HOG特征以及胶囊网络的高级特征,并将其进行有效融合,构... 针对无人机在风机叶片表面缺陷检测中遇到的复杂特征处理和多形式缺陷表现不佳的问题,提出了一种基于多特征融合与集成学习的风机叶片缺陷检测方法。该方法通过提取局部LBP特征、HOG特征以及胶囊网络的高级特征,并将其进行有效融合,构建了一个多特征提取模型,以获取更深入的细节信息。同时,选择了3种具有不同偏差和方差特性的基础分类器——支持向量机(SVM)、k近邻算法(KNN)和决策树(DT),通过整合不同基模型的优势,建立异质集成学习模型,从而提升了模型的整体性能。在风机叶片表面缺陷图像数据集上对模型(MFEM)进行了验证,实验结果表明,该方法的平均精确度(MAP)最高达到98%,相比于YOLOv7和Faster R-CNN分别提高了3.1%和5.8%,对比SVM,KNN和DT 3类基模型有较大提升。此外,通过消融实验对不同模块的有效性进行了验证。实验结果表明,提出的多特征融合与集成学习模型(MFEM)在风机叶片缺陷检测任务中表现出了优良的性能。 展开更多
关键词 无人机 风机叶片 缺陷检测 多特征融合 集成学习 胶囊网络
在线阅读 下载PDF
基于领域自适应改进胶囊网络的跨工况同步电机故障诊断
9
作者 李俊卿 刘若尧 +2 位作者 韩小平 黄涛 何玉灵 《太阳能学报》 北大核心 2025年第5期629-638,共10页
为提高风力发电中同步电机绕组短路故障特征提取能力,解决同步电机运行工况变化引起监测数据分布差异和待诊断样本标签不足的问题,提出一种基于领域自适应改进胶囊网络(DA-ICN)的同步电机故障诊断方法。首先利用改进后的胶囊网络提取源... 为提高风力发电中同步电机绕组短路故障特征提取能力,解决同步电机运行工况变化引起监测数据分布差异和待诊断样本标签不足的问题,提出一种基于领域自适应改进胶囊网络(DA-ICN)的同步电机故障诊断方法。首先利用改进后的胶囊网络提取源域和目标域中同步电机数据的带有空间信息的故障特征,其次结合领域自适应方法将不同工况中的特征映射到公共特征空间,随后通过改进局部最大均值距离(ILMMD)方法消除不同工况同类故障特征间的分布差异,最终得到跨工况下的同步电机故障诊断模型。经实验室数据验证,DA-ICN模型在各类跨工况实验中的平均诊断精度达到98.44%,特征提取能力、诊断精度和迁移性均优于其他方法,并且能在工况差异较大时有效实现同步电机的跨工况故障诊断。 展开更多
关键词 同步电机 故障诊断 匝间短路 领域自适应 改进胶囊网络
在线阅读 下载PDF
一种基于神经网络的去中心化应用加密流量分类模型
10
作者 胡光武 贾如春 肖喜 《兵器装备工程学报》 北大核心 2025年第6期234-242,共9页
针对传统流量分类方案对特征提取不充分,导致流量分类准确度不高的问题,提出一种新的去中心化应用加密流量特征选择算法,该算法可有效提升数据集的代表性和可靠性。通过该算法并结合胶囊网络与Transformer模型两者优势,提出一种新型深... 针对传统流量分类方案对特征提取不充分,导致流量分类准确度不高的问题,提出一种新的去中心化应用加密流量特征选择算法,该算法可有效提升数据集的代表性和可靠性。通过该算法并结合胶囊网络与Transformer模型两者优势,提出一种新型深度加密流量分类模型CapsuleFormer,使用胶囊神经元代替传统标量神经元,具有胶囊激活向量高维表示的能力,通过将训练数据映射到更高维空间进行特征表示,实现了更高的分类准确度。采用以太坊和币安币链上10种去中心化应用类型,超过70万条加密流量样本的数据集,对该模型进行实验仿真验证,实验结果表明:该模型的分类准确率98.7%,与当前8种主流分类方法相比,该模型在准确率、精度、召回率及F_(1)值分别提升27.2%、22.9%、30.46%及29.23%,全面优于已有的加密流量分类方案。 展开更多
关键词 去中心化应用 加密流量分类 神经网络 深度学习 胶囊网络
在线阅读 下载PDF
基于改进胶囊网络的糖尿病性视网膜病变识别研究
11
作者 朱周华 田成源 +2 位作者 侯智杰 周怡纳 王斌 《实用医学杂志》 北大核心 2025年第7期968-975,共8页
目的针对实际场景下小样本糖尿病性视网膜病变识别模型重要特征不易表达,真、假特征系数分布过于平稳的问题,提出了一种基于改进胶囊网络的小样本糖尿病性视网膜病变识别方法。方法首先采取删除图像不必要边界信息并使用基于Haar基函数... 目的针对实际场景下小样本糖尿病性视网膜病变识别模型重要特征不易表达,真、假特征系数分布过于平稳的问题,提出了一种基于改进胶囊网络的小样本糖尿病性视网膜病变识别方法。方法首先采取删除图像不必要边界信息并使用基于Haar基函数的离散小波变换来处理图像的方法,来提高图像的特征表达能力,凸显重要病灶特征;其次,对胶囊网络的卷积层进行改进,采用多分支结构提取视网膜图像的多尺度特征,并添加卷积块注意力模块(convolutional block attention module,CBAM),封装并送入胶囊层中;最后,在动态路由中用sigmoid函数替代softmax函数,增强了模型的鲁棒性。结果所改进网络模型在节选并处理后的Kaggle公开数据集中测试准确率为98.62%。结论改进胶囊网络在小样本糖尿病性视网膜病变识别的任务中所取得的精确度高于当前其他先进算法。 展开更多
关键词 糖尿病性视网膜病变识别 多尺度 小样本 胶囊网络 CBAM
在线阅读 下载PDF
融合卷积CR-FFD与偏置Transformer胶囊网络的单视图三维物体重建
12
作者 连远锋 赵泽欣 《计算机辅助设计与图形学学报》 北大核心 2025年第4期623-634,共12页
针对复杂拓扑结构物体单视图三维重建过程中二维图像与三维形状之间难以准确映射的问题,提出一种融合卷积Catmull-Rom样条自由形变(CR-FFD)与偏置Transformer胶囊网络的单视图三维重建方法.首先通过Catmull-Rom样条基函数对点云模型控... 针对复杂拓扑结构物体单视图三维重建过程中二维图像与三维形状之间难以准确映射的问题,提出一种融合卷积Catmull-Rom样条自由形变(CR-FFD)与偏置Transformer胶囊网络的单视图三维重建方法.首先通过Catmull-Rom样条基函数对点云模型控制点进行插值,保持点云模型形变局部拓扑结构的一致性;然后提出卷积神经网络最小二乘求逆解法,通过非线性参数映射加速求解过程;最后设计偏置注意力Transformer胶囊网络增强局部特征表达能力,捕获点云形状的细粒度特征.实验结果表明,在ShapeNet数据集上,所提方法的EMD指标平均值为3.84, CD指标平均值为3.71;在Pix3D数据集上, EMD指标平均值为5.51, CD指标平均值为5.39;与已有的单视图点云三维重建方法相比,该方法有效地提升单视图的三维重建结果,能够从不同角度保持重建的一致性. 展开更多
关键词 CATMULL-ROM样条 自由形变 三维重建 胶囊网络 偏置注意力
在线阅读 下载PDF
基于多尺度胶囊Swin Transformer的SAR图像目标识别方法 被引量:1
13
作者 侯宇超 王洁 +4 位作者 李洪涛 郝岩 段晓旗 黄凯文 田有亮 《通信学报》 北大核心 2025年第3期274-290,共17页
通过协同胶囊单元的语义特征编码和Swin Transformer的上下文特征图建模优势相结合,提出了一种多尺度胶囊Swin Transformer网络(MSCSTN),将胶囊编码和Swin Transformer联合应用于SAR图像目标识别。该网络集成3个并行的胶囊Swin Transfor... 通过协同胶囊单元的语义特征编码和Swin Transformer的上下文特征图建模优势相结合,提出了一种多尺度胶囊Swin Transformer网络(MSCSTN),将胶囊编码和Swin Transformer联合应用于SAR图像目标识别。该网络集成3个并行的胶囊Swin Transformer编码结构,融合后对输入图像进行分类。每个结构通过基于膨胀卷积切片划分的胶囊令牌编码器和三维胶囊Swin Transformer模块构建,能捕获更深层次、更广泛的语义特征。在运动和静止目标的获取与识别(MSTAR)数据集及FUSAR-Ship数据集上的实验结果表明,MSCSTN在各种测试条件下均优于其他方法。结果表明,MSCSTN展现了良好的识别性能、泛化能力和应用潜力。 展开更多
关键词 膨胀卷积切片分区 胶囊令牌编码器 三维胶囊Swin Transformer模块 多尺度胶囊Swin Transformer网络 SAR图像目标识别
在线阅读 下载PDF
基于记忆胶囊与注意力的语音情感识别 被引量:1
14
作者 董红亮 钮焱 +1 位作者 孙杨 李军 《计算机工程》 北大核心 2025年第4期169-177,共9页
当前语音情感识别中因情感特征提取不充分和模型对复杂情感表达建模能力不足,导致识别准确率降低。为了提高当前语音情感识别准确率,提出一种基于记忆胶囊和注意力的语音情感识别方法。首先,提取了语音中梅尔频率倒谱系数(MFCC)、能量... 当前语音情感识别中因情感特征提取不充分和模型对复杂情感表达建模能力不足,导致识别准确率降低。为了提高当前语音情感识别准确率,提出一种基于记忆胶囊和注意力的语音情感识别方法。首先,提取了语音中梅尔频率倒谱系数(MFCC)、能量的均方根(RMS)、梅尔语谱图、过零率(ZCR)、色度分布5种特征;然后,在MFCC特征的基础上,提取MFCC的一阶、二阶和三阶差分动态特征,并将其拼接;最后,将这些特征堆叠成一维向量的形式,通过引入记忆胶囊和注意力机制所构建的模型,完成对语音情感识别分类工作。实验结果表明,所提的模型具有较好的泛化性和鲁棒性,有效提升了语音情感识别的准确率,在RAVDESS、EMODB和IEMOCAP 3个数据集上的准确率分别达到了95.87%、98.82%和98.23%,与现有的方法相比,识别准确率均得到了有效提升。 展开更多
关键词 语音情感识别 特征提取 特征堆叠 记忆胶囊网络 注意力机制
在线阅读 下载PDF
基于GAF-CapsNet的电机轴承故障诊断方法 被引量:19
15
作者 张辉 戈宝军 +1 位作者 韩斌 赵丽娜 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2023年第10期2675-2685,共11页
针对一维机械振动信号在输入卷积神经网络时无法充分提取相对位置关系的问题,提出一种基于格拉姆角场(GAF)和小尺寸卷积的胶囊网络的轴承故障诊断分类方法。利用GAF对采集到的振动信号进行编码,可以很容易地进行角度透视,从而识别出不... 针对一维机械振动信号在输入卷积神经网络时无法充分提取相对位置关系的问题,提出一种基于格拉姆角场(GAF)和小尺寸卷积的胶囊网络的轴承故障诊断分类方法。利用GAF对采集到的振动信号进行编码,可以很容易地进行角度透视,从而识别出不同时间间隔内的时间相关性并产生相应特征图。胶囊网络对小尺寸图像相对位置比较敏感,特征提取具有优势,同时考虑到VGG网络优秀的特征提取能力,在结合胶囊网络和VGG网络的基础上,加入深度小尺寸卷积层。将GAF编码的振动图像输入到改进的CapsNet网络进行训练,组成GAF-CapsNet模型对轴承故障进行诊断。该模型在凯斯西储大学轴承数据集上进行试验,结果表明,格拉姆角和场(GADF)编码方式相比格拉姆角差场(GASF)编码效果差,效果较好的GADF-CapsNet有99.27%准确率,较差的GASF-CapsNet也有98.83%准确率,相较其他编码方式和卷积神经网络,该模型性能表现普遍比其他模型具有更高准确率。 展开更多
关键词 轴承 故障诊断 格拉姆角场 胶囊网络
在线阅读 下载PDF
基于胶囊网络的皮肤癌图像分类
16
作者 王逸蓓 王芳 《科学技术与工程》 北大核心 2025年第8期3280-3287,共8页
胶囊网络皮肤癌对图像特征的性质和空间关系进行编码,克服卷积神经网络池化过程信息丢失的缺点。针对胶囊网络中只能提取浅层特征和压缩函数收敛性能问题,提出了ResNeXt与胶囊网络级联的Rs-Capsnet网络。首先采用ResNeXt网络中学习图像... 胶囊网络皮肤癌对图像特征的性质和空间关系进行编码,克服卷积神经网络池化过程信息丢失的缺点。针对胶囊网络中只能提取浅层特征和压缩函数收敛性能问题,提出了ResNeXt与胶囊网络级联的Rs-Capsnet网络。首先采用ResNeXt网络中学习图像的复杂特征,利用Inception模块和残差连接提取深层特征;通过CBAM注意力模块调整特征图权重并将其输送到胶囊模块;然后使用改进的压缩函数的胶囊网络完成分类,最后将改进后的网络同主流模型进行对比。结果表明:Rs-Capsnet在皮肤癌图像分类上表现了更佳的性能。 展开更多
关键词 皮肤癌 胶囊网络 ResNeXt 压缩函数 Rs-capsnet
在线阅读 下载PDF
基于改进胶囊网络的肺结节良恶性分类 被引量:1
17
作者 董丰玮 燕杨 屈超凡 《现代电子技术》 北大核心 2025年第3期50-55,共6页
肺结节良恶性鉴别在肺癌早期诊断中具有重要价值,深度学习技术特别是卷积神经网络(CNN)已成为该领域核心方法。然而,当前方法在处理肺结节大小、形状、生长方向等特征之间的空间关系时尚显不足,易受无关特征和噪声干扰。胶囊网络在处理... 肺结节良恶性鉴别在肺癌早期诊断中具有重要价值,深度学习技术特别是卷积神经网络(CNN)已成为该领域核心方法。然而,当前方法在处理肺结节大小、形状、生长方向等特征之间的空间关系时尚显不足,易受无关特征和噪声干扰。胶囊网络在处理特征空间关系和噪声上具有独特优势,但原始胶囊网络因其初始为单层卷积结构,只能处理手写数字体等简单图像,因此,文中提出一种改进的胶囊网络架构来解决上述问题。文中改进主要是对原始胶囊网络模型的增强与扩展,融入了双路并行卷积结构和反卷积层。并行卷积结构强化了模型对复杂图像特征的捕获能力,反卷积层增强了模型的空间解析力,提升了图像局部细节的识别精度。结合两者,改进的胶囊网络在肺结节良恶性分类任务中展现出高效的特征捕获能力和对噪声的鲁棒性。实验结果表明,在LIDC⁃IDRI标准数据集上,文中提出模型的各项性能指标优于现有方法,精确率达到了95.70%,特异性达到了98.58%,同时AUC高达97.98%。 展开更多
关键词 深度学习 医学图像 图像识别 肺结节 良恶性 卷积神经网络 多尺度卷积 胶囊网络
在线阅读 下载PDF
基于CapsNet神经网络的树叶图像分类模型 被引量:4
18
作者 张冬妍 韩睿 +1 位作者 张瑞 曹军 《西南大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2021年第8期143-151,共9页
对树木研究的基础是对其进行分类处理.本文结合CapsNet神经网络模型,以提高树叶分类的准确率为目的,使用实验室拍摄的10种树叶图片建立树叶分类模型.考虑到模型效率和图像大小,在原有CapsNet上与传统卷积神经网络相结合,通过优化动态路... 对树木研究的基础是对其进行分类处理.本文结合CapsNet神经网络模型,以提高树叶分类的准确率为目的,使用实验室拍摄的10种树叶图片建立树叶分类模型.考虑到模型效率和图像大小,在原有CapsNet上与传统卷积神经网络相结合,通过优化动态路由算法对CapsNet进行改进,得到了E-CapsNet网络模型,同时与经典的神经网络模型AlexNet和Inception V3模型进行对比.经过50次epoch的训练,模型训练准确率最高达到99.15%,验证集的准确率为98.51%,测试集准确率为98.63%,对比原CapsNet网络,测试集准确率提高了2.51%.实验结果表明,改进后的E-CapsNet模型实现了更高的精度. 展开更多
关键词 胶囊网络 神经网络 图像分类 树叶识别 动态路由
在线阅读 下载PDF
融合胶囊网络的双向自适应序列推荐算法
19
作者 张睿琦 汪海涛 +1 位作者 贺建峰 陈星 《小型微型计算机系统》 北大核心 2025年第8期1893-1900,共8页
序列推荐算法可以通过对用户的交互序列进行建模来预测用户下一步交互的项目.但是现有的大多数序列推荐算法仅仅简单地将项目的位置嵌入和时间嵌入相加,这并不能体现位置和时间在不同场景下对于项目的重要性.此外,目前已有的研究经常忽... 序列推荐算法可以通过对用户的交互序列进行建模来预测用户下一步交互的项目.但是现有的大多数序列推荐算法仅仅简单地将项目的位置嵌入和时间嵌入相加,这并不能体现位置和时间在不同场景下对于项目的重要性.此外,目前已有的研究经常忽视用户的多样化兴趣,未能有效捕捉他们的多种潜在兴趣.因此,该文提出融合胶囊网络的双向自适应序列推荐算法,使用自注意力机制自适应地为每个用户交互项目动态分配位置和时间信息相应的权重,同时使用胶囊网络从项目总嵌入中梳理出用户多变的兴趣爱好,并且抛弃了传统的单向提取项目的隐藏特征表示的方法,改用双向长短期记忆网络捕获用户多种兴趣偏好的上下文信息,更好地理解用户兴趣随时间的变化情况.经过在多个数据集上的实验评估,该算法相较于传统的基线算法,在各种评价指标上均实现了一定水平的提高. 展开更多
关键词 序列推荐 注意力机制 胶囊网络 双向长短期记忆网络
在线阅读 下载PDF
坤泰胶囊治疗子宫内膜异位症的机制研究:网络药理学、分子对接及分子动力学模拟方法
20
作者 李珊珊 沈珑慧 《中国全科医学》 北大核心 2025年第28期3573-3582,共10页
背景子宫内膜异位症(EMT)为妇科常见疾病,坤泰胶囊能改善EMT相关症状,但其药理和分子机制尚缺系统阐明。目的探讨坤泰胶囊治疗EMT中的作用机制。方法于2024-01-01—04-31,通过中药系统药理学分析平台(TCMSP)、中药分子机制生物信息学分... 背景子宫内膜异位症(EMT)为妇科常见疾病,坤泰胶囊能改善EMT相关症状,但其药理和分子机制尚缺系统阐明。目的探讨坤泰胶囊治疗EMT中的作用机制。方法于2024-01-01—04-31,通过中药系统药理学分析平台(TCMSP)、中药分子机制生物信息学分析工具(BATMAN-TCM)、Pubchem和SwissTargetPrediction数据库中获取坤泰胶囊的活性成分及对应靶点。从GeneCards、DisGeNET、TTD、OMIM和Drugbank数据库中检索与EMT相关的疾病靶点,使用维恩图获得坤泰胶囊和EMT的交集靶点。运用Cytoscape构建疾病-成分-靶点网络,并使用STRING数据库构建共同靶蛋白-蛋白相互作用(PPI)网络图。采用Cytoscape对PPI网络进行拓扑分析,筛选核心靶点。利用DAVID数据库进行基因本体(GO)富集和京都基因与基因组百科全书(KEGG)通路分析。使用AutoDockTools进行分子对接。使用GROMACS分子动力学模拟进一步验证最佳结合能量模型的稳定性。结果共确定了182个共同靶点。核心成分包括谷甾醇、二甲氧基黄酮和黄芩黄酮。其中,肿瘤坏死因子(TNF)、甘油醛-3-磷酸脱氢酶(GAPDH)和丝氨酸/苏氨酸蛋白激酶(AKT1)在坤泰胶囊治疗EMT的生物网络中发挥重要作用,这些核心靶点主要参与凋亡途径的负调控及磷脂肌醇3激酶/蛋白激酶B(PI3K-Akt)信号等癌症通路,在EMT治疗中发挥治疗作用。分子对接和分子动力学模拟进一步证实了谷甾醇与AKT1的稳定且紧密地结合。结论坤泰胶囊可能通过调节核心靶点如TNF,激活多条信号通路,从而在EMT中发挥治疗效果。这些发现不仅加深了对坤泰胶囊作用机制的理解,也为传统中药在EMT治疗中的潜在临床应用提供了新的见解。未来研究可以进一步探讨TCM药物如何干预EMT的病理过程。 展开更多
关键词 子宫内膜异位症 坤泰胶囊 网络药理学 分子对接 分子动力学模拟
在线阅读 下载PDF
上一页 1 2 15 下一页 到第
使用帮助 返回顶部