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基于改进DeepLabv3+的马铃薯幼苗与杂草识别方法 被引量：2
1
作者 祝诗平 林曦 +2 位作者 冯川 周杰 李博鑫 《农业工程学报》 北大核心 2025年第10期147-156,共10页
针对自然环境下农作物与杂草相互交织,杂草种类繁多,难以准确识别等问题,该研究以马铃薯幼苗及其伴生杂草为研究对象,提出了一种改进DeepLabv3+模型的杂草识别方法。首先以DeepLabv3+语义分割模型为基准,将其主干网络替换为MobileNetV2... 针对自然环境下农作物与杂草相互交织,杂草种类繁多,难以准确识别等问题,该研究以马铃薯幼苗及其伴生杂草为研究对象,提出了一种改进DeepLabv3+模型的杂草识别方法。首先以DeepLabv3+语义分割模型为基准,将其主干网络替换为MobileNetV2,构成轻量化DeepLabv3+模型,随后为了提升模型的非线性能力,提出了一种基于注意力机制的激活函数(attention activate function,AAF),并将其融入到AAF-Conv卷积里,取代轻量化DeepLabv3+语义分割模型中主干网络MobileNetV2的第一个3×3Conv,建立AAF-DeepLabv3+模型。使用AAF-DeepLabv3+模型获取马铃薯幼苗的形态边界,采用图像学的方法识别图像中杂草区域。在轻量化DeepLabv3+模型基础上,AAF激活函数与常见激活函数进行对比试验,平均交并比(mean intersection over Union,mIoU)分别比ReLU6、SiLU、CeLU提升了1.58、1.31、1.99个百分点,平均像素识别准确率(mean pixel accuracy,mPA)分别提升了1.47、0.6、1.26个百分点,表现出良好的性能。AAF-DeepLabv3+模型在消融试验和与其他常见语义分割模型对比中,表现出了显著的性能优势,mIoU和m PA分别为90.82%和95.56%,比原始DeepLabv3+模型提升了1.07和1.15个百分点,帧率为69.21帧/s,比原始模型提高了30.77帧/s,模型大小为22.56 MB,比原始模型降低了185.96 MB。结果表明在同一试验环境下,该模型整体性能优于UNet、PSPNet、HrNet、DeepLabv3、FCN等主流的语义分割网络模型。该杂草识别方法不仅降低了前期图片标注工作量,还有效地解决了杂草与农作物目标交叠且杂草种类繁多带来的识别难题,为移动端设备进行农田杂草识别及研制智能化除草装置提供了技术参考。 展开更多
关键词 马铃薯幼苗 杂草识别 语义分割 激活函数 AAF-DeepLabv3+
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中国古典诗歌名词描述性语义功能
2
作者 卜师霞 《北京师范大学学报(社会科学版)》 北大核心 2025年第1期110-116,共7页
在中国古典诗歌中,客观事物常被融入社会、审美的情意,赋予主观的情感功能,形成文学中的意象。从物象到意象的转变中,记录这些事物的名词,常在语境中具有描述性语义功能。在“同实异名”的概念指称和偏正式双音结构中,名词描述性语义功... 在中国古典诗歌中,客观事物常被融入社会、审美的情意,赋予主观的情感功能,形成文学中的意象。从物象到意象的转变中,记录这些事物的名词,常在语境中具有描述性语义功能。在“同实异名”的概念指称和偏正式双音结构中,名词描述性语义功能均有突出体现。名词生成描述性语义功能的影响因素包括诗歌语境、文学语言的审美特征以及诗歌语言的含蓄凝练特征。名词描述性语义功能充分体现了汉语的语义特点和中国古典诗歌含蓄凝练的语言特征。 展开更多
关键词 语境 名词 描述性语义功能
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汉语预期否定副词的语义性质及功能机制
3
作者 曾静涵 《汉语学报》 北大核心 2025年第3期45-55,共11页
本文以现代汉语副词“白、干、瞎、空、虚”为研究对象,在分析语义特性的基础上探索言语交际中的语用功能及其识解机制。首先,概括“白”等副词的共时语义并抽取否定性特征,从内容和形式说明不同否定类型的差异。然后,通过预设测试证明... 本文以现代汉语副词“白、干、瞎、空、虚”为研究对象,在分析语义特性的基础上探索言语交际中的语用功能及其识解机制。首先,概括“白”等副词的共时语义并抽取否定性特征,从内容和形式说明不同否定类型的差异。然后,通过预设测试证明“白”等副词具有的功能类别并展示它们在句法表现和语义上的一致性。最后,归纳说话人在交际中的主观意图并探究识解策略。文章发现,“白”等副词因具有隐性否定语义而获得预期否定功能,处于句法高位,可表现事后的缺省性反预期评价,体现言语交际中多种主观性及交互主观性,可借助预期否定副词与动词的语义互动完成识解。 展开更多
关键词 隐性否定 预期否定副词 语义特性 功能机制
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改进YOLOv7的高效煤矿烟火检测算法
4
作者 刘春霞 张凯强 +2 位作者 潘理虎 龚大立 谢斌红 《计算机工程与设计》 北大核心 2025年第6期1832-1840,共9页
为解决煤矿烟火检测中速度缓慢和图像背景干扰问题,提出一种基于YOLOv7改进的检测算法。通过设计SlimNeck结构重构颈部网络实现模型轻量化;采用WIoUv3减轻低质量训练集的影响;在ELAN结构融入EMA模块,减少信息转换过程中的损失;引入具备... 为解决煤矿烟火检测中速度缓慢和图像背景干扰问题,提出一种基于YOLOv7改进的检测算法。通过设计SlimNeck结构重构颈部网络实现模型轻量化;采用WIoUv3减轻低质量训练集的影响;在ELAN结构融入EMA模块,减少信息转换过程中的损失;引入具备多种感知能力的动态检测头提升模型表现力。实验结果表明,改进后的模型mAP提升了3.2%,同时模型的参数量和计算量分别减少了0.59 MB和2.2 G。检测速度达到了18.1 ms,保证了高精度,满足实时监测的需求。 展开更多
关键词 目标检测 空间语义信息转换 注意力机制 边界框回归函数 动态检测头 煤矿烟火 轻量化网络
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基于改进DeepLabV3+的非结构化道路可行驶区域检测
5
作者 段小勇 何超 刘学渊 《中国农机化学报》 北大核心 2025年第2期271-278,共8页
为实现非结构化林间道路可行驶区域的快速准确识别,针对林间道路边界不明显、道路形状不规范以及道路覆盖等问题,提出一种基于改进DeepLabV3+的林地非结构化道路分割模型。使用MobileNetV3网络代替传统DeepLabV3+主干网络以实现轻量化设... 为实现非结构化林间道路可行驶区域的快速准确识别,针对林间道路边界不明显、道路形状不规范以及道路覆盖等问题,提出一种基于改进DeepLabV3+的林地非结构化道路分割模型。使用MobileNetV3网络代替传统DeepLabV3+主干网络以实现轻量化设计,使图像分割速度及实时性显著提升;在主干网络解码器部分引入CBAM注意力机制,通过对ASPP模块参数调整,增强对非结构化道路在边界区域的特征提取与识别;采用融合损失函数,提高模型收敛速率及准确度,避免模型在复杂环境下出现错误检测区域。结果表明,改进后的DeepLabV3+检测平均帧数提升26.69帧/s,较原模型检测速率提升约54%,检测准确率提升至91.26%,同时,在强光、逆光以及路面积水等多种情况下均未出现漏检、误检和边界分割不清晰等现象,为非结构化道路自动驾驶提供技术参考。 展开更多
关键词 非结构化道路 语义分割 DeepLabV3+ 注意力机制 损失函数
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处置式在当代口语中的构式分化
6
作者 何倩 石毓智 《语言科学》 北大核心 2025年第4期337-348,共12页
文章根据当今汉语口语例证,探讨处置式的构式分化现象。我们调查发现,处置式从清代到现在已经分化成四种语义功能具有明确分工且形式标记有别的子构式:1)"把"字构式,仍可以表达处置式的各种语义类型,包括处理义、致使义、传... 文章根据当今汉语口语例证,探讨处置式的构式分化现象。我们调查发现,处置式从清代到现在已经分化成四种语义功能具有明确分工且形式标记有别的子构式:1)"把"字构式,仍可以表达处置式的各种语义类型,包括处理义、致使义、传递义、当作义、称为义等;2)"给"字构式,主要用以表达处理义和致使义;3)"拿"字构式,主要表达当作义;4)"管"字构式,全部表达称为义。其他三种都是从把字这个基式分化出来的,虽然它们分别与把字式在功能上有交叉,然而相互之间分工则是相当明确的。这项研究不仅填补了汉语语法史和现代汉语语法研究领域的一个空白,而且对构式语法的理论建设也很有帮助。 展开更多
关键词 处置式 语义功能 “给”字构式 “拿”字构式 “管”字构式
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基于API聚类和调用图优化的安卓恶意软件检测
7
作者 杨宏宇 汪有为 +3 位作者 张良 胡泽 姜来为 成翔 《软件学报》 北大核心 2025年第7期3209-3225,共17页
安卓操作系统和恶意软件的持续进化导致现有检测方法的性能随时间大幅下降.提出一种基于API聚类和调用图优化的安卓恶意软件检测方法DroidSA(droid slow aging).首先,在恶意软件检测之前进行API聚类,生成代表API功能的聚类中心.通过设计... 安卓操作系统和恶意软件的持续进化导致现有检测方法的性能随时间大幅下降.提出一种基于API聚类和调用图优化的安卓恶意软件检测方法DroidSA(droid slow aging).首先,在恶意软件检测之前进行API聚类,生成代表API功能的聚类中心.通过设计API句子概括API的名称、权限等重要特征并使用自然语言处理工具对API句子的语义信息进行挖掘,获得更全面反映API语义相似性的嵌入向量,使聚类结果更为准确.然后,为了确保提取到更能准确反映软件行为逻辑的API上下文信息,采用调用图优化方法对从待检测软件中提取的函数调用图进行优化并得到优化后的调用图,在删除图中难以识别的未知方法的同时保留API节点之间的连接性.为了提高对安卓框架和恶意软件变化的适应性,DroidSA从优化后的调用图中提取函数调用对,将调用对中的API抽象为API聚类时获得的聚类中心.最后,使用独热编码生成特征向量,并从随机森林、支持向量机和K近邻算法中选择表现最好的分类器进行恶意软件检测.实验结果表明,DroidSA的恶意软件检测平均F1值为96.7%;在消除时间偏差的实验设置下,经2012–2013年的软件样本集合训练后,DroidSA对2014–2018年的恶意软件样本的检测平均F1值达到82.6%.与经典检测方法MaMaDroid和MalScan等相比,DroidSA始终能将各项检测指标稳定地维持在高水平且受到时间变化的影响较小,能有效检测进化后的恶意软件. 展开更多
关键词 恶意软件检测 API语义 模型老化 函数调用图 机器学习
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基于联合损失函数和组合对比学习的语义嵌入方法
8
作者 高晓欣 陆谣 +3 位作者 孔祥茂 刘玉玺 邓伟 杨淞皓 《电信科学》 北大核心 2025年第7期96-107,共12页
对比学习在语义嵌入中表现出色,能够通过捕捉数据样本间的关系提升模型的表示能力。然而,其效果主要受正样本构建和目标函数选择的影响。正样本需要精心设计,以确保模型能有效识别有意义的相似性并减少噪声干扰。为此,提出一种新方法,... 对比学习在语义嵌入中表现出色,能够通过捕捉数据样本间的关系提升模型的表示能力。然而,其效果主要受正样本构建和目标函数选择的影响。正样本需要精心设计,以确保模型能有效识别有意义的相似性并减少噪声干扰。为此,提出一种新方法,通过拆分、编码、聚合和投射文本来构建正样本。文本被分解为片段,编码用于提取语义内容,聚合用于突出关系,最终投射到适合学习的语义空间。此外,设计了两种监督损失函数,与标准对比损失相辅相成,以增强语义空间的区分性,从而提升模型辨别能力。实验结果表明,该方法在2个公开数据集和1个私有数据集上表现出色,显著提升了语义嵌入质量,解决了对比学习的核心挑战,并为其在自然语言处理领域的进一步应用奠定了基础。 展开更多
关键词 对比学习 句子嵌入 语义相似度 文本分类 联合损失函数
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“已经”的多功能性及其跨语言语义图
9
作者 金立鑫 祁嘉耀 《汉语学习》 北大核心 2025年第1期3-12,共10页
本文在前人研究的基础上进一步描写普通话副词“已经”的句法分布,得到的结论是,“已经”至少具有三个语义表达功能:(1)表示对已然事件的确定;(2)表示说话人对听话人的话语预设的否定;(3)表达“已然体/实现体”范畴。文章最后梳理了15... 本文在前人研究的基础上进一步描写普通话副词“已经”的句法分布,得到的结论是,“已经”至少具有三个语义表达功能:(1)表示对已然事件的确定;(2)表示说话人对听话人的话语预设的否定;(3)表达“已然体/实现体”范畴。文章最后梳理了15种语言对应“已经”词汇意义的多功能义项,在此基础上构拟了“已经”的小样本跨语言语义概念空间,从中可以看到不同语言表达“已经”的词在该语义空间上不同的语义功能分布。 展开更多
关键词 “已经” 语义功能 跨语言研究 语义概念空间
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山西北区晋语方向介词“迎”的产生与功能扩展
10
作者 王全华 《汉语学报》 北大核心 2025年第1期98-110,共13页
汉语方言中的方向介词有诸多迥异的区域化表达形式。文章以山西北区晋语“迎”为例,从共时和历时视角探讨了方向介词的语义来源和功能扩展问题,共时层面详细描写了“迎”的语义和多功能模式,历时层面集中讨论了方向介词“迎”用法的产... 汉语方言中的方向介词有诸多迥异的区域化表达形式。文章以山西北区晋语“迎”为例,从共时和历时视角探讨了方向介词的语义来源和功能扩展问题,共时层面详细描写了“迎”的语义和多功能模式,历时层面集中讨论了方向介词“迎”用法的产生和进一步功能演变。文章认为面向义动词是方向介词重要的来源之一,方向介词除了可以在方所概念内部扩展外,还可以作为语义源头扩展为非空间概念。 展开更多
关键词 方向介词 “迎” 区域化表达 语义演变 功能扩展
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基于多任务学习的桃园环境检测方法研究
11
作者 汪语哲 李卓徽 段晓东 《中国农机化学报》 北大核心 2025年第10期146-152,160,共8页
桃园场景复杂,为辅助农业机器人更好地感知环境,快速精准识别桃园中的桃子和道路,针对当前现有的模型任务单一、检测精度低和推理速度慢等实际问题,改进YOLOv5n并提出一种高效的多任务学习网络MTL-YOLO,同时完成目标检测和语义分割两类... 桃园场景复杂,为辅助农业机器人更好地感知环境,快速精准识别桃园中的桃子和道路,针对当前现有的模型任务单一、检测精度低和推理速度慢等实际问题,改进YOLOv5n并提出一种高效的多任务学习网络MTL-YOLO,同时完成目标检测和语义分割两类任务。首先,在YOLOv5n的基础上添加可行驶区域分割检测头,实现对桃子和桃园道路的检测;其次,使用轻量级ShuffleNet V2作为MTL-YOLO的主干网络,在保证检测精度的同时大大降低模型计算量;然后,在模型的Neck部分嵌入RepNCSPELAN4模块,替换掉原有的C3模块,增强模型的特征提取能力,并进一步减少模型计算量;最后,提出一种适用于多任务模型的自适应损失权重调整方法,避免手动优化两类任务损失权重的复杂过程并加强两类任务训练的相关性。结果表明,改进后的MTL-YOLO目标检测精度由原算法的82.1%提高到84.7%;语义分割精度比主流的Mask R-CNN和YOLACT算法分别提高0.3%、2.5%;模型的实时推理速度达到110 f/s。 展开更多
关键词 目标检测 语义分割 多任务学习 轻量化 自适应损失函数
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基于关键词语义功能的领域主题演化分析
12
作者 俞琰 郑斯煜 葛萌 《情报杂志》 北大核心 2025年第1期187-197,共11页
[研究目的]领域主题演化分析利用领域科技文献,识别领域主题构成,揭示领域主题变化和演化脉络,具有十分重要的研究意义。[研究方法]使用提示学习模型识别关键词的语义功能,通过识别的关键词的不同语义功能,为领域主题演化分析添加不同... [研究目的]领域主题演化分析利用领域科技文献,识别领域主题构成,揭示领域主题变化和演化脉络,具有十分重要的研究意义。[研究方法]使用提示学习模型识别关键词的语义功能,通过识别的关键词的不同语义功能,为领域主题演化分析添加不同的语义功能维度。[研究结果/结论]相较于传统的机器学习模型,提示学习模型可以使用更少的训练数据更精准地划分关键词的语义功能,而基于不同关键词语义功能进行的主题演化分析能够保留特定的语义信息,为领域主题演化分析提供更细致的分析视角。 展开更多
关键词 关键词语义功能识别 提示学习 领域主题 主题演化分析 BOOTSTRAPPING
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语义感知的多用户信源编码:联合高斯信源下的率失真分析
13
作者 施雨轩 吴泳澎 邵硕 《信号处理》 北大核心 2025年第6期1109-1120,共12页
作为一种新兴的通信范式,语义通信注重信息本身的语义而非比特符号,具备压缩、传输效率高和抗干扰能力强等特点。针对语义压缩这一领域,我们提出了一种新颖的分布式信源编码模型,这种模型旨在建立多用户的场景下,每个用户提取并压缩语... 作为一种新兴的通信范式,语义通信注重信息本身的语义而非比特符号,具备压缩、传输效率高和抗干扰能力强等特点。针对语义压缩这一领域,我们提出了一种新颖的分布式信源编码模型,这种模型旨在建立多用户的场景下,每个用户提取并压缩语义信息的编解码过程。具体地说,该模型中多个用户观测共同的隐藏语义特征并独立编码,联合译码,并在保真度标准内重构观测信源与语义信源。基于上述模型,文章提供了率失真函数的类Berger-Tung边界,并进一步延伸至联合高斯信源分布下的率失真分析,反映了多个用户的和速率与语义失真、观测失真之间的具体权衡关系,并揭示了失真约束之间能够双向代理的机理。在这种特定情形下,我们展示了广义边界对现有结果的退化,并讨论了内外边界匹配的充分条件,这个充分条件部分的解决了在语义感知的压缩场景下速率-失真权衡的极限问题。同时,我们的理论结果能够对多用户语义通信场景中的信源编码设计提供重要指导。 展开更多
关键词 语义压缩 分布式信源编码 间接信源编码 联合高斯信源 率失真函数
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基于全域跨语义融合的多级酶功能预测
14
作者 周汉文 邓赵红 张炜 《计算机科学与探索》 北大核心 2025年第6期1588-1597,共10页
蛋白质在生物活动中发挥着关键作用,酶作为一种重要的蛋白质,因其催化功能在多个领域得到广泛应用。然而,通过生化实验验证酶的功能既费时又昂贵。传统的酶功能注释方法主要依赖于序列相似性,但在目标酶序列与已知酶差异较大时,这些方... 蛋白质在生物活动中发挥着关键作用,酶作为一种重要的蛋白质,因其催化功能在多个领域得到广泛应用。然而,通过生化实验验证酶的功能既费时又昂贵。传统的酶功能注释方法主要依赖于序列相似性,但在目标酶序列与已知酶差异较大时,这些方法效果不佳。近年来,科研人员初步探索了一些基于深度学习的方法,但现有的深度学习方法受限于传统酶序列编码方式,并且仅利用单一视图或单层次的信息,这使得模型在处理结构复杂或功能多样的酶时表现出一定的局限性。对此,提出一种新的全域跨语义融合的多级酶功能预测方法(GCMEFP)。所提方法使用了两种最新的蛋白质大语言模型进行序列词嵌入学习。构建了多语义深度特征学习模块,该模块通过卷积神经网络构建语义金字塔,实现了不同层级语义信息的提取。还提出了全域跨视图语义融合模块,用于探索不同视图之间隐藏的相互作用信息,并去除冗余信息来增强模型的泛化性。实验结果表明:提出的GCMEFP在基准数据集上的精度达到89.6%,较现有最优方法高出0.048;在独立测试集New-379上的精度达到55.6%,较现有最优方法高出0.14。 展开更多
关键词 多级酶功能预测 多语义深度特征学习 大模型词嵌入 多视图特征融合
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从随机集落影到随机点落影——隶属函数用于机器学习
15
作者 汪培庄 鲁晨光 《智能系统学报》 北大核心 2025年第2期305-315,共11页
从样本分布求得隶属函数是重要的也是困难的。汪培庄的随机集落影理论使用集值统计得到隶属函数,从而在统计和模糊逻辑之间架起桥梁。但是,通常的样本并不包含集值,所以该理论不够实用。鲁晨光使用语义信息方法推导出用样本分布优化隶... 从样本分布求得隶属函数是重要的也是困难的。汪培庄的随机集落影理论使用集值统计得到隶属函数,从而在统计和模糊逻辑之间架起桥梁。但是,通常的样本并不包含集值,所以该理论不够实用。鲁晨光使用语义信息方法推导出用样本分布优化隶属函数的2个公式,它们和集值统计结果一致,可谓随机点落影方法。该方法可以用于多标签分类、最大互信息分类、混合模型、贝叶斯确证等。深度学习最新潮流中用的相似函数和估计互信息就是隶属函数和语义互信息的特例。因为最大语义信息准则和最大似然准则以及正则化最小误差平方准则兼容,并且隶属函数比似然函数迁移性更好,比反概率函数更容易构造,隶属函数有希望被广泛用于机器学习。 展开更多
关键词 模糊集合 隶属函数 样本分布 语义信息测度 机器学习 多标签分类 最大互信息分类 混合模型 贝叶斯确证
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基于平滑插值和自适应相似矩阵的推荐算法
16
作者 高美珠 于万钧 陈颖 《计算机应用研究》 北大核心 2025年第4期1108-1114,共7页
针对协同过滤推荐过度依赖共同评分项目导致交互数据不足,及不同时间段共享同一相似矩阵无法准确度量用户相似度等问题,提出一种基于平滑插值和自适应相似矩阵的推荐算法。首先,在线性插值技术基础上,结合均值和标准差设定动态区间,并通... 针对协同过滤推荐过度依赖共同评分项目导致交互数据不足,及不同时间段共享同一相似矩阵无法准确度量用户相似度等问题,提出一种基于平滑插值和自适应相似矩阵的推荐算法。首先,在线性插值技术基础上,结合均值和标准差设定动态区间,并通过sigmoid函数平滑调整原始评分,消除用户评分习惯差异。其次,使用时序变换函数量化用户偏好遵循的不同动态模式和遗忘规律,增强用户偏好表示。最后,利用标签语义、标签质量、时序变换函数和相对评分差异信息熵,构建标签感知机制和全局评分机制,并利用生成的相似矩阵重构用户自适应相似矩阵。仿真实验结果表明,相较于其他基线算法,该算法推荐性能最优,召回率提升5.27和4.73百分点,归一化折损累计增益(NDCG)提升6.67和5.90百分点,验证了算法的有效性。 展开更多
关键词 协同过滤 平滑插值 时序变换函数 标签语义 相对评分差异信息熵 标签感知机制 全局评分机制 自适应相似矩阵
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语义通信的数学理论 被引量：9
17
作者 牛凯 张平 《通信学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第6期7-59,共53页
自从1948年经典信息论诞生以来,在其指导下,现代通信技术已经逼近了理论性能极限,例如信息熵H(U)、信道容量C=max_(p(x))I(X;Y)以及率失真函数R(D)=min_(p(x|x):Ed(x,x)≤D)I(X;X)。长期以来,由于经典信息论只研究语法信息,限制了通信... 自从1948年经典信息论诞生以来,在其指导下,现代通信技术已经逼近了理论性能极限,例如信息熵H(U)、信道容量C=max_(p(x))I(X;Y)以及率失真函数R(D)=min_(p(x|x):Ed(x,x)≤D)I(X;X)。长期以来,由于经典信息论只研究语法信息,限制了通信科学的进一步发展。近年来,研究语义信息处理与传输的通信技术获得了学术界的普遍关注,语义通信开辟了未来通信技术发展的新方向,但还缺乏一般性的数学指导理论。为了解决这一难题,构建了语义信息论的理论框架,对语义信息的度量体系与语义通信的理论极限进行了系统性阐述。首先,通过深入分析各类信源的数据特征,以及各种下游任务的需求,总结归纳出语义信息的普遍属性——同义性。由此指出语义信息是语法信息的上级概念,是许多等效或相似语法信息的抽象特征,表征隐藏在数据或消息背后的含义或内容。将语义信息与语法信息之间的关系命名为同义映射,这是一种“一对多”映射,即一个语义符号可以由许多不同的语法符号表示。基于同义映射f这一核心概念,引入语义熵H_(s)(U)作为语义信息的基本度量指标,表示为信源概率分布与同义映射的泛函。在此基础上,引入上/下语义互信息I^(s)(X;Y)(I_(s)(X;Y)),语义信道容量C_(s)=max_(f_(xy))max_(p_((x)))I^(s)(X;Y)以及语义率失真函数R_(s)(D)=min_({f_(x),f_(x)})min_(p(x|x):Ed_(s)(x,x)≤D)I_(s)(X;X),从而构建了完整的语义信息度量体系。这些语义信息度量是经典信息度量的自然延伸,都由同义映射约束,如果采用“一对一”映射,则可以退化为传统的信息度量。由此可见,语义信息度量体系包含语法信息度量,前者与后者具有兼容性。其次,证明了3个重要的语义编码定理,以揭示语义通信的性能优势。基于同义映射,引入新的数学工具——语义渐近均分(AEP),详细探讨了同义典型序列的数学性质,并应用随机编码和同义典型序列译码/编码,证明了语义无失真信源编码定理、语义信道编码定理和语义限失真信源编码定理。类似于经典信息论,这些基本编码定理也都是存在性定理,但它们指出了语义通信系统的性能极限,在语义信息论中起着关键作用。由同义映射和这些基本编码定理可以推断,语义通信系统的性能优于经典通信系统,即语义熵小于信息熵H_(s)(U)≤H(U),语义信道容量大于经典信道容量C_(s)≥C,以及语义率失真函数小于经典率失真函数R_(s)(D)≤R(D)。最后,讨论了连续条件下的语义信息度量。此时,同义映射转换为连续随机变量分布区间的划分方式。相应地,划分后的子区间被命名为同义区间,其平均长度定义为同义长度S。特别是对于限带高斯信道,得到了一个新的信道容量公式C_(s)=B log[S^(4)(1+P/N_(0)B)],其中,平均同义长度S表征了信息的辨识能力。这一容量公式是经典信道容量的重要扩展,当S=1时,该公式退化为著名的香农信道容量公式。综上所述,语义信息论依据同义映射这一语义信息的本质特征,构建了语义信息的度量体系,引入新的数学工具,证明了语义编码的基本定理,论证了语义通信系统的性能极限,揭示了未来语义通信的巨大性能潜力。 展开更多
关键词 同义映射 语义熵 上/下语义互信息 语义信道容量 语义失真 语义率失真函数 语义典型序列 同义典型序列 同义长度
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专利数据辅助的新产品概念设计方案生成方法 被引量：2
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作者 杨雯丹 曹国忠 《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2024年第3期992-1010,共19页
在生成新产品概念设计方案的过程中,企业常缺乏辅助新产品功能描述、分解及创新的设计知识,且存在功能实现技术检索结果可用性不高、难以有效转化为概念设计方案技术特征的问题。为此,提出一种专利数据辅助的新产品概念设计方案生成方... 在生成新产品概念设计方案的过程中,企业常缺乏辅助新产品功能描述、分解及创新的设计知识,且存在功能实现技术检索结果可用性不高、难以有效转化为概念设计方案技术特征的问题。为此,提出一种专利数据辅助的新产品概念设计方案生成方法。首先,使用文本相似度算法,检索国际专利分类表中与设计任务相关的分类号文本,辅助描述新产品的主功能。其次,引入C-K理论将下级分类号释义视为K空间中的元素,新产品子功能视为C空间中的元素,通过元素间转化辅助完成主功能分解。再次,结合专利技术成熟度分析和功能创新策略,确定新产品的功能创新方向,并依据共现分类号释义预测新产品的集成功能,辅助实现新产品的功能创新。接着,应用专利文献跨域特征分析模型,引入技术领域融合度的概念,量化专利技术的知识广度和流动性,辅助优选功能实现技术,并利用语义解析技术自动提取专利独立权利要求中的技术特征,辅助生成新产品概念设计方案。最后,将该方法应用于重型汽车底盘预装设备领域的新产品开发,证明了方法的有效性。 展开更多
关键词 概念设计 专利数据 功能设计 专利技术优选 语义解析
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句末助词“的”的功能分类及语义演变 被引量：1
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作者 范晓蕾 《汉语学报》 CSSCI 北大核心 2024年第2期2-14,共13页
本文主张普通话的句末助词“的”应分为“过去焦点化”和“确认语气”两个功能。该词的功能分类标准不宜是句子焦点域的宽窄,而应是“的”自身的语法作用:可否隐去,可否用于疑问句,对所述事件及焦点成分的语法限制,对整句语篇功能的影... 本文主张普通话的句末助词“的”应分为“过去焦点化”和“确认语气”两个功能。该词的功能分类标准不宜是句子焦点域的宽窄,而应是“的”自身的语法作用:可否隐去,可否用于疑问句,对所述事件及焦点成分的语法限制,对整句语篇功能的影响等。本文证明,窄焦点句“他是昨天到北京的”和宽焦点句“(这事儿)是警察把他抓起来的”中的“的”都是结构助词,而宽焦点句“主任明天会来单位的”中的“的”是语气助词。我们将“的”的语义演变路径构拟为“名词化标记→过去焦点化→确认语气”,并探讨了普通话句末“的”与“了_(2)”的异同点,还比较了方言里“的”类词和“有”类词的用法。 展开更多
关键词 的 句末助词 语义功能 语义演变
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融合自监督对比学习的雾天街景语义分割算法
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作者 刘丽伟 王芮 孟续涛 《液晶与显示》 CAS CSCD 北大核心 2024年第7期990-1000,共11页
针对雾天环境能见度低导致街道物体识别困难、分割速度慢等问题,提出了一种融合自监督对比学习的雾天街景语义分割算法。该算法选用轻量级网络MobileNetV2作为主干网络,设计深度聚合空洞空间金字塔池化模块,并使用带有扩张系数的深度可... 针对雾天环境能见度低导致街道物体识别困难、分割速度慢等问题,提出了一种融合自监督对比学习的雾天街景语义分割算法。该算法选用轻量级网络MobileNetV2作为主干网络,设计深度聚合空洞空间金字塔池化模块,并使用带有扩张系数的深度可分离卷积替换普通卷积丰富特征多样性。然后通过融合对比学习框架,增加语义相似像素的相似度,保持不同语义像素之间的距离,从而提高模型对小目标物体细节边缘的表达能力和辨别能力。最后提出一种新的融合损失函数,采用监督学习和自监督学习共同指导网络训练,学习深度特征表示。实验结果表明,该模型在Foggy Cityscapes数据集上的平均交并比可达到74.35%,类别平均像素准确率为83.59%,像素准确率可达到95.85%,相比语义分割网络DeepLabV3+模型分别提高了3.82%、3.99%和1.02%,同时模型参数量为2.88M,比DeepLabV3+模型的参数量缩减近55%,优化了网络计算消耗。该算法在雾天语义分割中拥有良好的性能,在降低模型参数量的同时保持了高分割精度,具有良好的鲁棒性。 展开更多
关键词 语义分割 自监督学习 深度聚合 对比学习 损失函数
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