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基于改进时空图卷积网络的人员交互行为识别被引量：1: 1; 作者雷静思刘双广 +1 位作者刘乔寿王祥雪《计算机应用与软件》北大核心 2024年第4期151-158,共8页; 针对人员交互行为识别存在的多模态数据融合方法导致的识别准确率与模型性能无法同时满足的问题,提出一种基于改进时空图卷积网络的人员交互行为识别方法。将单模态骨架数据引入级联的密集时空图卷积块网络中获得丰富的时空特征信息,提... 展开更多; 关键词交互行为时空图卷积网络骨架数据密集; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于空洞-稠密网络的交通拥堵预测模型被引量：6: 2; 作者石敏蔡少委易清明《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第2期124-130,共7页; 在利用卷积神经网络模型对短时交通拥堵情况等预测场景进行预测时,由于模型的卷积池化操作过程会丢失部分数据,使得目标位置的信息出现丢失及特征的分辨率持续下降,导致模型的预测能力降低.针对此,本文提出一种空洞-稠密神经网络模型.首... 展开更多; 关键词空洞-稠密网络时空特征卷积神经网络短时交通拥堵预测; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于卷积自编码与密集时间卷积网络的回转支承退化趋势预测被引量：4: 3; 作者张典震陈捷 +1 位作者王华杨启帆《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2021年第23期9-16,共8页; 为了对反映回转支承性能退化状况的健康指标进行准确预测,提出了一种基于改进时间卷积网络(temporal convolution network,TCN)的退化趋势预测模型——密集时间卷积网络(densely temporal convolution network,DTCN)。该模型借鉴Dense-... 展开更多; 关键词回转支承密集时间卷积网络(dtcn) 卷积自编码网络(CAE) 退化趋势预测; 在线阅读下载PDF 职称材料

时域注意力Dense-TCNs在多模手势识别中的应用被引量：4: 4; 作者张毅赵杰煜 +1 位作者王翀郑烨《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2020年第9期101-109,共9页; 为增强时间卷积网络(TCNs)在时间特征提取方面的能力,提出一种基于三维密集卷积网络与改进TCNs的多模态手势识别方法。通过时空特征表示方法将手势视频分析任务分为空间分析和时间分析两部分。在空间分析中采用三维DenseNets学习短期的... 展开更多; 关键词手势识别三维密集卷积网络时间卷积网络短时时空特征注意力机制; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于改进TCN模型的野外运动目标分类被引量：4: 5; 作者范裕莹李成娟 +1 位作者易强李宝清《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2021年第9期106-112,共7页; 野外运动目标信号的背景噪声复杂,利用单模态声音信号进行野外目标分类识别率低且鲁棒性差。针对该问题,提出一种基于声震多模态融合的网络模型。借鉴DenseNet网络密集连接的思想改进时域卷积网络,从而对四通道声音信号和单通道震动信... 展开更多; 关键词声震信号多模态融合时域卷积网络密集连接运动目标分类; 在线阅读下载PDF 职称材料

面向网络舆情分析的多任务学习策略时间卷积网络被引量：2: 6; 作者张会云黄鹤鸣《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2023年第10期89-96,104,共9页; 检测与识别网络中语音的情感状态有助于把控舆情信息,若能同时辨别说话人及其性别,则对掌握舆情的真实意图更有帮助。基于数据集EMODB,提出用于情感分类、说话人辨别和性别识别的多任务学习策略时间卷积网络(DTCN)。针对多任务学习中数... 展开更多; 关键词语音情感识别策略时间卷积网络多任务学习数据扩充特征提取; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于改进时空图卷积网络的人员交互行为识别被引量：1: 1; 作者雷静思刘双广刘乔寿王祥雪; 机构重庆邮电大学通信与信息工程学院重庆高校市级光通信与网络重点实验室泛在感知与互联重庆市重点实验室高新兴科技集团股份有限公司; 出处《计算机应用与软件》北大核心 2024年第4期151-158,共8页; 基金国家自然科学基金项目(61901071) 重庆市自然科学基金重点项目(cstc2020jcyj-zdxmX0024)。; 文摘针对人员交互行为识别存在的多模态数据融合方法导致的识别准确率与模型性能无法同时满足的问题,提出一种基于改进时空图卷积网络的人员交互行为识别方法。将单模态骨架数据引入级联的密集时空图卷积块网络中获得丰富的时空特征信息,提高特征复用率;设计一种增强时空图卷积网络(EST-GCN)单元提高网络对关节点之间的信息表征能力;引入一种运动特征因子衡量肢体不同关节的重要程度,提高模型识别效果。在Kinetics数据集和办案区场景数据集上的实验结果表明,所提出方法在识别效果上具有一定优势,且该方法在模型复杂度及运行效率上具有很好的竞争力。; 关键词交互行为时空图卷积网络骨架数据密集; Keywords Interactive behavior Spatial temporal graph convolution network Skeleton data densely; 分类号 TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术] TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于空洞-稠密网络的交通拥堵预测模型被引量：6: 2; 作者石敏蔡少委易清明; 机构暨南大学信息科学技术学院; 出处《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第2期124-130,共7页; 基金国家青年科学基金(61603153) 广州市产业技术重大攻关技术项目(201802010028) 广州市“羊城创新创业领军人才支持计划”(2019019)。; 文摘在利用卷积神经网络模型对短时交通拥堵情况等预测场景进行预测时,由于模型的卷积池化操作过程会丢失部分数据,使得目标位置的信息出现丢失及特征的分辨率持续下降,导致模型的预测能力降低.针对此,本文提出一种空洞-稠密神经网络模型.首先,利用空洞卷积用较少的网络参数获取更大感受野的特点,充分提取出复杂多变的数据时空特征.其次,通过下采样及稠密网络的等值映射,解决参数在神经网络层数增加过程出现退化的问题.最后,取实际的城市道路平均车速数据块对网络结构的有效性进行验证.结果表明:同卷积神经网络模型相比,该网络结构预测平均绝对误差降低3%~23%.; 关键词空洞-稠密网络时空特征卷积神经网络短时交通拥堵预测; Keywords dilated-dense network spatio-temporal characteristics convolutional neural networks short-term traffic congestion prediction; 分类号 TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术] U495 [交通运输工程—交通运输规划与管理]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于卷积自编码与密集时间卷积网络的回转支承退化趋势预测被引量：4: 3; 作者张典震陈捷王华杨启帆; 机构南京工业大学机械与动力工程学院南京工业大学江苏省工业装备数字制造及控制技术重点实验室; 出处《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2021年第23期9-16,共8页; 基金国家重点研发计划(2019YFB2005005)。; 文摘为了对反映回转支承性能退化状况的健康指标进行准确预测,提出了一种基于改进时间卷积网络(temporal convolution network,TCN)的退化趋势预测模型——密集时间卷积网络(densely temporal convolution network,DTCN)。该模型借鉴Dense-Net网络中的Dense-block模块对网络结构进行改进,以解决时间卷积网络在训练中损失函数下降缓慢,以及网络不易收敛、收敛效果差的问题;使用回转支承全寿命试验数据,借助卷积自编码网络(convolutional auto-encoders,CAE)与隐马尔可夫模型(hidden Markov model,HMM)建立健康指标,验证该改进算法的有效性;将DTCN与其他序列预测模型如长短时记忆网络(long short-term memory,LSTM)、门控循环单元网络(gated recurrent unit,GRU)等对比。结果表明,该模型在预测效果上具有优越性,能够更准确地预测健康指标的变化情况,可用于回转支承的退化趋势预测任务。; 关键词回转支承密集时间卷积网络(dtcn) 卷积自编码网络(CAE) 退化趋势预测; Keywords slewing support densely temporal convolution network(dtcn) convolutional auto-encoder(CAE) degradation trend prediction; 分类号 TH17 [机械工程—机械制造及自动化]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名时域注意力Dense-TCNs在多模手势识别中的应用被引量：4: 4; 作者张毅赵杰煜王翀郑烨; 机构宁波大学信息科学与工程学院; 出处《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2020年第9期101-109,共9页; 基金国家自然科学基金(61603202,61571247) 浙江省自然科学基金重点项目(LZ16F03001,LY17F030002)。; 文摘为增强时间卷积网络(TCNs)在时间特征提取方面的能力,提出一种基于三维密集卷积网络与改进TCNs的多模态手势识别方法。通过时空特征表示方法将手势视频分析任务分为空间分析和时间分析两部分。在空间分析中采用三维DenseNets学习短期的时空特征,在时间分析中使用TCNs提取时间特征。在此基础上引入注意力机制,使用时域维度的压缩-激励网络调整每个TCNs层特征在时间维度上的权值比重。分别在VIVA和NVGesture两个动态手势数据集上对该方法进行评价,实验结果表明,该方法在VIVA数据集上的正确率为91.54%,在NVGesture数据集上的正确率为86.37%,且与最新的MTUT方法水平相近。; 关键词手势识别三维密集卷积网络时间卷积网络短时时空特征注意力机制; Keywords gesture recognition 3D Dense convolutional networks(3D-DenseNets) temporal convolutional networks(TCNs) short-term temporal and spatial features attention mechanism; 分类号 TP391.4 [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TCN模型的野外运动目标分类被引量：4: 5; 作者范裕莹李成娟易强李宝清; 机构中国科学院上海微系统与信息技术研究所微系统技术重点实验室中国科学院大学; 出处《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2021年第9期106-112,共7页; 基金微系统技术重点实验室基金(6142804190304)。; 文摘野外运动目标信号的背景噪声复杂,利用单模态声音信号进行野外目标分类识别率低且鲁棒性差。针对该问题,提出一种基于声震多模态融合的网络模型。借鉴DenseNet网络密集连接的思想改进时域卷积网络,从而对四通道声音信号和单通道震动信号进行深层次的特征提取,并将两种信号相互融合得到最终的目标分类结果。同时,使用带权重的损失函数解决因数据不均衡导致的泛化性能差的问题。实验结果表明,融合网络的识别准确率达到92.92%,较单模态输入网络提高了6.63%~9.46%,且该网络具有较强的鲁棒性。; 关键词声震信号多模态融合时域卷积网络密集连接运动目标分类; Keywords sound and vibration signals multi-modal fusion temporal convolutional network(TCN) dense connection classification of moving targets; 分类号 TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名面向网络舆情分析的多任务学习策略时间卷积网络被引量：2: 6; 作者张会云黄鹤鸣; 机构青海师范大学计算机学院藏语智能信息处理及应用国家重点实验室; 出处《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2023年第10期89-96,104,共9页; 基金国家自然科学基金(62066039) 青海省自然科学基金(2022-ZJ-925)。; 文摘检测与识别网络中语音的情感状态有助于把控舆情信息,若能同时辨别说话人及其性别,则对掌握舆情的真实意图更有帮助。基于数据集EMODB,提出用于情感分类、说话人辨别和性别识别的多任务学习策略时间卷积网络(DTCN)。针对多任务学习中数据集较小的问题,设计数据增强技术,在不同信噪比下采用加噪的方式对数据集EMODB进行扩充,构建单信噪比含噪数据集EMODB-10、EMODB-5、EMODB0、EMODB5、EMODB10以及多信噪比含噪数据集EMODBM。同时,通过研究单一噪声和混合噪声,验证不同噪声对DTCN模型性能的影响。为了更好地表征数据特性,提出适用于多任务学习的声学特征集。实验结果表明,在具有正信噪比和多信噪比含噪数据集上进行测试时,DTCN模型在多任务学习场景下的表现均优于基线,较容易辨别说话人性别,且随着噪声种类增多,对多任务学习的性能不断提高,在混合噪声下鲁棒性和泛化性更好。; 关键词语音情感识别策略时间卷积网络多任务学习数据扩充特征提取; Keywords speech emotion recognition Diplomatic temporal convolutional network(dtcn) Multi-Task Learning(MTL) data augmentation feature extraction; 分类号 TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]; 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	基于改进时空图卷积网络的人员交互行为识别	雷静思刘双广刘乔寿王祥雪	《计算机应用与软件》北大核心	2024	1	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于空洞-稠密网络的交通拥堵预测模型	石敏蔡少委易清明	《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2021	6	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于卷积自编码与密集时间卷积网络的回转支承退化趋势预测	张典震陈捷王华杨启帆	《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心	2021	4	在线阅读下载PDF 职称材料
4	时域注意力Dense-TCNs在多模手势识别中的应用	张毅赵杰煜王翀郑烨	《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心	2020	4	在线阅读下载PDF 职称材料
5	基于改进TCN模型的野外运动目标分类	范裕莹李成娟易强李宝清	《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心	2021	4	在线阅读下载PDF 职称材料
6	面向网络舆情分析的多任务学习策略时间卷积网络	张会云黄鹤鸣	《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心	2023	2	在线阅读下载PDF 职称材料