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基于特性分流的多模态对话情绪感知算法
1
作者
任钦泽
袁野
+3 位作者
傅柯婷
付军秀
徐康
刘娜
《计算机应用研究》
北大核心
2025年第6期1641-1647,共7页
在主动健康领域,多模态情绪感知技术对于监测个人健康和提供医疗陪护具有重要意义。然而,当前多模态对话情绪感知技术在融合不同模态信息时面临挑战,尤其是在捕捉模态间的局部关系方面。为此,提出了一种基于特性分流的多模态融合算法ME...
在主动健康领域,多模态情绪感知技术对于监测个人健康和提供医疗陪护具有重要意义。然而,当前多模态对话情绪感知技术在融合不同模态信息时面临挑战,尤其是在捕捉模态间的局部关系方面。为此,提出了一种基于特性分流的多模态融合算法MEPAD。该算法利用图神经网络捕捉对话的全局信息,并引入超复数数系和成对特征融合机制,分别提取多模态数据的同质性与特异性特征。实验结果表明,MEPAD在IEMOCAP和MOSEI数据集上的多模态对话情绪感知任务中显著优于现有方法,证明了其在处理复杂情感数据方面的有效性和潜力。该研究为多模态情绪感知技术在主动健康领域的应用提供了新的思路。
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关键词
多模态情绪感知
图神经网络
超复数数系
成对特征融合
对话情绪感知
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职称材料
基于超复数和U-Net的四元数值神经网络在眼底血管分割中的应用
2
作者
李冰
张洁
+3 位作者
上官燕玉
姜晴
牛耘丽
毕燕龙
《中华实验眼科杂志》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第12期1090-1099,共10页
目的建立基于U-Net的四元数值神经网络(QU-Net)的眼底血管分割模型,并验证其对眼底影像视网膜血管提取和分割的精确度和效率。方法采用超复数概念,使用彩色图片的3个通道,用四元矩阵表示彩色图片的所有信息数据;该四元矩阵用作四元卷积...
目的建立基于U-Net的四元数值神经网络(QU-Net)的眼底血管分割模型,并验证其对眼底影像视网膜血管提取和分割的精确度和效率。方法采用超复数概念,使用彩色图片的3个通道,用四元矩阵表示彩色图片的所有信息数据;该四元矩阵用作四元卷积和四元数完全连接层的输入,基于U-Net架构进行计算,形成QU-Net模型。将QU-Net模型先在DRIVE、STARE和CHASE_DB1数据集上进行初始测试,与传统实数空间的U-Net、M-Net和SU-Net模型从准确率、敏感度、特异度、精确度、F1值和马修斯相关系数(MCC)等方面进行性能比较。进一步对该模型进行优化,并将优化后的QU-Net模型与国际上已知的先进模型进行横向比较,从而综合评估该模型在眼底影像血管分割提取方面的效率和准确性。结果QU-Net模型在DRIVE数据集上血管分割的准确率为0.9566,敏感度为0.7008,特异度为0.9879,精确度为0.5954;在STARE数据集上,其准确率为0.9755,敏感度为0.8907,特异度为0.9842,精确度为0.6625;在CHASE_DB1数据集上,其准确率为0.9794,敏感度为0.7470,特异度为0.9906,精确度为0.5969。QU-Net模型的特异度优于U-Net、M-Net、SU-Net模型,其准确率、敏感度和精确度不弱于3个经典模型。对QU-Net模型进行优化后,在维持其原本准确率和特异度的基础上,优化模型在3个数据集上的敏感度、精确度和F1值均得到有效提高。将其与国际上其他已发表模型测试的各指标结果在3个数据集分别进行横向比较,发现优化的QU-Net模型的准确率、特异度、敏感度、精确度、F1值均表现良好,综合分析结果显示该模型的血管分割能力不弱于国际先进模型,在所有对比的模型中,优化的QU-Net模型的F1值和MCC表现最优。结论本研究提出的QU-Net模型把数据维度空间从传统的实数空间提升至复数空间,大大减少了数据信息的损失;优化的QU-Net模型具有良好的眼底影像血管分割提取效率和准确性,并在检测细血管方面具有一定优越性。
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关键词
人工智能
眼底
视网膜血管
超复数
血管分割
四元数值神经网络
U-Net网络结构
Adam优化器
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职称材料
可交换超复数Julia集的生成与研究
3
作者
关柯
孔凡让
+3 位作者
王建平
干方建
张平
刘志刚
《工程图学学报》
CSCD
北大核心
2006年第1期124-129,共6页
四元数不满足乘法交换律,可交换超复数存在一个逆复变量,满足交换律。以后者作为迭代变量,以fc(z)=z2+c作为迭代函数生成可交换超复数Julia集。通过与四元数Julia集的比较,在分析它们之间联系的同时,着重研究三维可视化模型之间的区别,...
四元数不满足乘法交换律,可交换超复数存在一个逆复变量,满足交换律。以后者作为迭代变量,以fc(z)=z2+c作为迭代函数生成可交换超复数Julia集。通过与四元数Julia集的比较,在分析它们之间联系的同时,着重研究三维可视化模型之间的区别,证明了存在于不同基向量之间的等价性。最后总结出一种创造新型分形的方法。
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关键词
计算机应用
JULIA集
可交换超复数
四元数
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职称材料
机器人关节空间障碍边界方程的建立
4
作者
王伟
付宜利
+1 位作者
马玉林
蔡鹤皋
《哈尔滨工业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
1996年第5期116-119,共4页
将机器人与障碍接触视为封闭链机构,用超复数分析该封闭链,以两自由度转动关节臂为例,建立了关节空间障碍的边界方程。该方法能简洁地表达关节空间障碍,并具有较高的计算效率。
关键词
关节空间障碍
边界方程
机器人
智能机器人
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职称材料
题名
基于特性分流的多模态对话情绪感知算法
1
作者
任钦泽
袁野
傅柯婷
付军秀
徐康
刘娜
机构
上海理工大学机器智能研究院
上海理工大学健康科学与工程学院
出处
《计算机应用研究》
北大核心
2025年第6期1641-1647,共7页
基金
主动健康服务数智化技术区域综合应用示范(2023YFC3605800)。
文摘
在主动健康领域,多模态情绪感知技术对于监测个人健康和提供医疗陪护具有重要意义。然而,当前多模态对话情绪感知技术在融合不同模态信息时面临挑战,尤其是在捕捉模态间的局部关系方面。为此,提出了一种基于特性分流的多模态融合算法MEPAD。该算法利用图神经网络捕捉对话的全局信息,并引入超复数数系和成对特征融合机制,分别提取多模态数据的同质性与特异性特征。实验结果表明,MEPAD在IEMOCAP和MOSEI数据集上的多模态对话情绪感知任务中显著优于现有方法,证明了其在处理复杂情感数据方面的有效性和潜力。该研究为多模态情绪感知技术在主动健康领域的应用提供了新的思路。
关键词
多模态情绪感知
图神经网络
超复数数系
成对特征融合
对话情绪感知
Keywords
multimodal emotion recognition
graph neural networks
hypercomplex number
system
pairwise feature fusion
dialogue emotion perception
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于超复数和U-Net的四元数值神经网络在眼底血管分割中的应用
2
作者
李冰
张洁
上官燕玉
姜晴
牛耘丽
毕燕龙
机构
同济大学附属同济医院眼科
出处
《中华实验眼科杂志》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第12期1090-1099,共10页
基金
国家自然科学基金(82070920)
同济大学附属同济医院人才引进科研启动项目(RCQD2402)
上海市同济医院第六周期院内重点学科重点培育项目(2024—2026)。
文摘
目的建立基于U-Net的四元数值神经网络(QU-Net)的眼底血管分割模型,并验证其对眼底影像视网膜血管提取和分割的精确度和效率。方法采用超复数概念,使用彩色图片的3个通道,用四元矩阵表示彩色图片的所有信息数据;该四元矩阵用作四元卷积和四元数完全连接层的输入,基于U-Net架构进行计算,形成QU-Net模型。将QU-Net模型先在DRIVE、STARE和CHASE_DB1数据集上进行初始测试,与传统实数空间的U-Net、M-Net和SU-Net模型从准确率、敏感度、特异度、精确度、F1值和马修斯相关系数(MCC)等方面进行性能比较。进一步对该模型进行优化,并将优化后的QU-Net模型与国际上已知的先进模型进行横向比较,从而综合评估该模型在眼底影像血管分割提取方面的效率和准确性。结果QU-Net模型在DRIVE数据集上血管分割的准确率为0.9566,敏感度为0.7008,特异度为0.9879,精确度为0.5954;在STARE数据集上,其准确率为0.9755,敏感度为0.8907,特异度为0.9842,精确度为0.6625;在CHASE_DB1数据集上,其准确率为0.9794,敏感度为0.7470,特异度为0.9906,精确度为0.5969。QU-Net模型的特异度优于U-Net、M-Net、SU-Net模型,其准确率、敏感度和精确度不弱于3个经典模型。对QU-Net模型进行优化后,在维持其原本准确率和特异度的基础上,优化模型在3个数据集上的敏感度、精确度和F1值均得到有效提高。将其与国际上其他已发表模型测试的各指标结果在3个数据集分别进行横向比较,发现优化的QU-Net模型的准确率、特异度、敏感度、精确度、F1值均表现良好,综合分析结果显示该模型的血管分割能力不弱于国际先进模型,在所有对比的模型中,优化的QU-Net模型的F1值和MCC表现最优。结论本研究提出的QU-Net模型把数据维度空间从传统的实数空间提升至复数空间,大大减少了数据信息的损失;优化的QU-Net模型具有良好的眼底影像血管分割提取效率和准确性,并在检测细血管方面具有一定优越性。
关键词
人工智能
眼底
视网膜血管
超复数
血管分割
四元数值神经网络
U-Net网络结构
Adam优化器
Keywords
Artificial intelligence
Fundus oculi
Retina vessels
hypercomplex number
Vessel segmentation
Quaternion-valued neural network
U-Net
Adam optimization
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
R77 [医药卫生—眼科]
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职称材料
题名
可交换超复数Julia集的生成与研究
3
作者
关柯
孔凡让
王建平
干方建
张平
刘志刚
机构
中国科学技术大学精密机械与仪器系
出处
《工程图学学报》
CSCD
北大核心
2006年第1期124-129,共6页
基金
全国高校博士点基金资助项目(20020358063)
文摘
四元数不满足乘法交换律,可交换超复数存在一个逆复变量,满足交换律。以后者作为迭代变量,以fc(z)=z2+c作为迭代函数生成可交换超复数Julia集。通过与四元数Julia集的比较,在分析它们之间联系的同时,着重研究三维可视化模型之间的区别,证明了存在于不同基向量之间的等价性。最后总结出一种创造新型分形的方法。
关键词
计算机应用
JULIA集
可交换超复数
四元数
Keywords
computer application
Julia set
communicative
hypercomplex number
quaternion
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
机器人关节空间障碍边界方程的建立
4
作者
王伟
付宜利
马玉林
蔡鹤皋
出处
《哈尔滨工业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
1996年第5期116-119,共4页
文摘
将机器人与障碍接触视为封闭链机构,用超复数分析该封闭链,以两自由度转动关节臂为例,建立了关节空间障碍的边界方程。该方法能简洁地表达关节空间障碍,并具有较高的计算效率。
关键词
关节空间障碍
边界方程
机器人
智能机器人
Keywords
oint space obstacles
boundary equations
hypercomplex number
s
分类号
TP242.6 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于特性分流的多模态对话情绪感知算法
任钦泽
袁野
傅柯婷
付军秀
徐康
刘娜
《计算机应用研究》
北大核心
2025
0
在线阅读
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职称材料
2
基于超复数和U-Net的四元数值神经网络在眼底血管分割中的应用
李冰
张洁
上官燕玉
姜晴
牛耘丽
毕燕龙
《中华实验眼科杂志》
CAS
CSCD
北大核心
2024
0
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下载PDF
职称材料
3
可交换超复数Julia集的生成与研究
关柯
孔凡让
王建平
干方建
张平
刘志刚
《工程图学学报》
CSCD
北大核心
2006
0
在线阅读
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职称材料
4
机器人关节空间障碍边界方程的建立
王伟
付宜利
马玉林
蔡鹤皋
《哈尔滨工业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
1996
0
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职称材料
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