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基于特征融合的复杂场景树种跨域泛化分类模型
1
作者 陈广胜 温林郅 +3 位作者 张文均 李超 于鸣 景维鹏 《林业科学》 北大核心 2025年第4期33-45,共13页
【目的】针对不同区域因气候、土壤等生态因子差异导致的域偏移问题,提出一种基于全局-局部特征融合的单域泛化方法,提升复杂森林场景下无标签树种识别的泛化性能,为跨域树种分类研究提供理论依据和实践支持。【方法】选取德国巴登-符... 【目的】针对不同区域因气候、土壤等生态因子差异导致的域偏移问题,提出一种基于全局-局部特征融合的单域泛化方法,提升复杂森林场景下无标签树种识别的泛化性能,为跨域树种分类研究提供理论依据和实践支持。【方法】选取德国巴登-符腾堡州南部和中国黄山市祁门县西部为源域,德国图林根州中部和中国黄山市祁门县东部为目标域,构建一种全局-局部特征融合网络(HUFNet)模型进行树种分类,HUFNet模型包含基于CNN的编码器层、基于Transformer的解码器层、全局-局部特征融合机制(GLAFE)、特征精炼头(FRH)和边界优化模块(ERV)。模型经源域数据集训练后,在目标域上测试验证其泛化能力,实现复杂场景跨域树种分类。【结果】通过多个源域和目标域数据集的对比验证,HUFNet模型在目标域HainichUAV数据集上对针叶和阔叶树种的分类总体准确率(OA)为75.1%,平均交并比(mIoU)为58.3%,相比基于自注意力机制的分类架构分别提升13.7%与11.7%。在目标域HuangshanEast数据集上,HUFNet模型的OA为71.7%,mIoU为56.8%,相比ViT-R50作为编码器的混合架构,OA提升1.2%。【结论】HUFNet模型的跨域树种分类性能明显提升,不仅保持了高精度的识别能力,而且在目标域上展现出强大的跨域泛化能力,同时大幅降低了模型的时间复杂度和空间复杂度,适用于资源受限的环境。该模型基于全局-局部特征融合的单域泛化方法,为跨域树种分类提供了新的研究思路。 展开更多
关键词 遥感影像 树种分类 单域泛化 语义分割 轻量化模型
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分形理论和高斯混合模型在复合电能质量分类中的应用
2
作者 于燕平 方林 《红水河》 2025年第1期89-94,共6页
针对复合电能质量扰动信号识别困难问题,提出一种基于分形特征和高斯混合模型(gaussian mixture model,GMM)的分类方法。首先,对8种复合电能质量扰动信号进行经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD),计算原始信号和前3阶本征... 针对复合电能质量扰动信号识别困难问题,提出一种基于分形特征和高斯混合模型(gaussian mixture model,GMM)的分类方法。首先,对8种复合电能质量扰动信号进行经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD),计算原始信号和前3阶本征模态函数的分形特征,并分析其分布;然后,运用GMM进行训练和预测。结果表明:所提出的3种分形特征能区分大多数复合电能质量扰动信号,但对与暂降复合的扰动信号区分能力较差;GMM能较好地对复合电能扰动进行分类,分类结果与特征分布一致,甚至更优。 展开更多
关键词 复合电能质量扰动 分形特征 经验模态分解 高斯混合模型 分类
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我国尺度兼容和树种分类的材积源森林碳储量模型 被引量：1
3
作者 张聪 刘琪 +2 位作者 李海奎 刘鹏举 詹思颖 《林业科学》 北大核心 2025年第1期57-69,共13页
【目的】提出一种简单方便的森林碳储量估算方法,构建考虑林分特征的尺度兼容和树种分类的材积源森林碳储量模型,为估算多尺度和多树种森林碳储量提供方法和技术支持。【方法】基于第6~9次全国森林资源清查数据和异速生长方程,分别利用... 【目的】提出一种简单方便的森林碳储量估算方法,构建考虑林分特征的尺度兼容和树种分类的材积源森林碳储量模型,为估算多尺度和多树种森林碳储量提供方法和技术支持。【方法】基于第6~9次全国森林资源清查数据和异速生长方程,分别利用含哑变量的非线性最小二乘法的独立模型和非线性似然无关回归的联立方程组模型,构建考虑起源、龄组2个主要林分特征的尺度兼容和树种分类的森林碳储量模型,通过加权回归消除异方差,采用决定系数(R^(2))、估计值的标准差(SEE)、平均预估误差(MPE)、总相对误差(TRE)和差异百分比(VP)对模型进行评价;同时利用2021年林草综合监测数据,比较不同尺度模型估算全国森林碳储量的差异。【结果】1)共构建2974类尺度兼容的森林碳储量模型,与独立模型相比,联立方程组模型的R^(2)无明显差异。独立模型和联立方程组模型分别为1383和1591类,模型R^(2)的平均值分别为0.9661和0.9652,MPE分别为0.75%和0.78%,联立方程组模型的R^(2)仅下降0.0009,MPE仅上升0.03%。2)共构建2520类树种分类的森林碳储量模型,与尺度兼容模型结果一样,独立模型和联立方程组模型的R^(2)无明显差异。独立模型和联立方程组模型均为1260类,模型R^(2)的平均值分别为0.9443和0.9424,MPE分别为0.48%和0.49%,联立方程组模型的R^(2)仅下降0.0019,MPE仅上升0.01%。3)构建4种不同建模方式(独立-尺度模型、独立-树种模型、联立-尺度模型、联立-树种模型)的森林碳储量模型。相比独立模型,联立方程组模型的参数变动幅度更小。4种不同建模方式共包含参数a和参数b分别为46157和23935个。独立模型和联立方程组模型参数a的平均值分别为0.5965和0.6200,极差分别为2.3186和2.1922,独立模型的参数极差偏高0.1264;参数b的平均值分别为0.9332和0.9318,极差分别为0.6723和0.5065,独立模型的参数极差偏高0.1667。4)不同尺度模型估算全国森林碳储量时,无论何种尺度,独立模型的估算差异均大于联立方程组模型,但总体上各种尺度模型的估算差异均在3%以内。【结论】1)本研究提出的从森林蓄积量直接到森林碳储量的材积源森林碳储量模型数据有效、方法可靠,可用于直接估算森林碳储量。2)基于含哑变量的非线性似然无关的联立方程组方法,可更好地建立尺度兼容和树种分类的森林碳储量模型。3)本研究构建的森林碳储量模型平均R^(2)在0.95以上,MPE在1%以内,可用于林业实践中快速准确估算森林碳储量。4)根据模型的拟合精度以及参数的稳定性,建议使用以联立-尺度(以尺度为建模总体的联立树种分类模型)为建模方式的森林碳储量模型。5)在5%精度要求下,可使用国家尺度考虑林分起源、龄组的树种分类模型估算全国森林碳储量。 展开更多
关键词 森林碳储量模型 非线性似然无关 哑变量 参数库 尺度兼容 树种分类
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改进的Mixup方法定向攻击图像分类模型
4
作者 朱瑞 马时平 +1 位作者 何林远 梅少辉 《空军工程大学学报》 北大核心 2025年第1期32-41,共10页
针对当前遥感图像分类领域的对抗性示例定向攻击研究较少、黑盒攻击能力较弱的问题,设计了一种改进的Mixup攻击的定向黑盒攻击方法。该方法旨在定向愚弄深度神经网络中的分类模型,发现其漏洞,使己方的高价值目标被检测为低价值或无价值... 针对当前遥感图像分类领域的对抗性示例定向攻击研究较少、黑盒攻击能力较弱的问题,设计了一种改进的Mixup攻击的定向黑盒攻击方法。该方法旨在定向愚弄深度神经网络中的分类模型,发现其漏洞,使己方的高价值目标被检测为低价值或无价值目标。该方法首先是使用图像分类深度学习模型提取图像的浅层全局特征,通过改变输入图像像素,将输入干净图像的浅层特征向目标类图像浅层特征逼近,实现定向攻击。之后,为了提高攻击的迁移性,设计了一种自适应控制迭代步长的方法,提高迭代的效率。同时引入了模型级联的思想,使用多个不同架构的模型同时作为代理模型,使生成的对抗样本兼具多模型特征,提高攻击的迁移性。在多个遥感分类数据集上对多个模型进行测试的结果证明了本文方法的有效性。 展开更多
关键词 图像分类 有目标攻击 遥感图像 模型级联
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基于Softmax回归分类模型的网页搜索排序算法 被引量：1
5
作者 党米花 《吉林大学学报（信息科学版）》 CAS 2024年第5期985-990,共6页
针对网页搜索结果存在返回的网页与搜索的关键词领域不相关的领域漂移现象,导致用户无法搜索到需求信息的问题,提出基于Softmax回归分类模型的网页搜索排序算法。选择网页搜索文本特征,得到相应的特征项,利用向量表示模型,将选择的网页... 针对网页搜索结果存在返回的网页与搜索的关键词领域不相关的领域漂移现象,导致用户无法搜索到需求信息的问题,提出基于Softmax回归分类模型的网页搜索排序算法。选择网页搜索文本特征,得到相应的特征项,利用向量表示模型,将选择的网页搜索文本特征项转换为格式化数据,对网页搜索文本数据进行均衡处理,获取网页搜索文本数据集。采用Softmax回归分类模型,分类处理网页搜索文本数据集,预测网页搜索文本类别,通过Okapi BM25算法,对网页搜索文本进行排序操作,实现网页搜索排序。实验结果表明,所提算法具有较好的网页搜索排序,提升了网页搜索排序精度,避免网页搜索排序过程中的领域漂移现象。 展开更多
关键词 softmax回归分类模型 网页搜索排序 文本预处理 TF-IDF算法 Okapi BM25算法
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凡纳滨对虾摄食不同饵料的声音信号分类模型研究
6
作者 曹正良 王子贤 +4 位作者 李钊丞 姜珊 蒋千庆 胡庆松 靳雨雪 《南方水产科学》 北大核心 2025年第2期27-37,共11页
利用机器学习技术对凡纳滨对虾(Litopenaeus vannamei)摄食不同饵料时的声音信号进行分类,旨在比较不同分类模型的性能,确定最优模型,为对虾养殖中饵料管理的信息化提供参考。研究选取对虾摄食沙蚕、颗粒饲料和鱿鱼时的声音信号,经降噪... 利用机器学习技术对凡纳滨对虾(Litopenaeus vannamei)摄食不同饵料时的声音信号进行分类,旨在比较不同分类模型的性能,确定最优模型,为对虾养殖中饵料管理的信息化提供参考。研究选取对虾摄食沙蚕、颗粒饲料和鱿鱼时的声音信号,经降噪滤波处理后,通过2类方式分类:1)基于音频特征向量,分别建立支持向量机(Support Vector Machine,SVM)、随机森林(Random forest,RF)和k-最近邻(k-Nearest Neighbor,KNN)模型;2)基于梅尔频谱图,建立卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)模型。结果表明,结合Mixup数据增强技术和粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization,PSO)的CNN模型在准确率方面表现最佳,达到91.67%。4个模型在识别颗粒饲料的召回率均超过90%,说明摄食颗粒饲料的声音信号相较于摄食沙蚕和鱿鱼等软体饵料更易识别。CNN模型不仅在准确率、精确度、召回率和F1分数等指标上均优于上述传统模型,同时能够适应复杂声学信号的分析需求,具有较大的应用潜力。 展开更多
关键词 凡纳滨对虾 被动声学 声音信号分类 机器学习 卷积神经网络模型
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基于注意力机制与迁移学习的改进ResNet18模型在木材近红外光谱分类中的应用
7
作者 邓迪 李昊 牟洪波 《科技创新与应用》 2025年第14期76-79,共4页
木材改性技术发展使木材分类成关键问题,近红外光谱技术数据处理有挑战。该文提出基于注意力机制和迁移学习的改进ResNet18模型用于木材近红外光谱分类。以ResNet18为基础,结合注意力机制聚焦重要波段,利用迁移学习提高效率和泛化能力... 木材改性技术发展使木材分类成关键问题,近红外光谱技术数据处理有挑战。该文提出基于注意力机制和迁移学习的改进ResNet18模型用于木材近红外光谱分类。以ResNet18为基础,结合注意力机制聚焦重要波段,利用迁移学习提高效率和泛化能力。实验表明该模型在训练时间、准确率等方面表现优异,注意力机制可提高准确性,迁移学习解决小样本问题,为木材光谱分析提供有效方法,未来可进一步优化拓展应用。 展开更多
关键词 近红外光谱 ResNet18模型 注意力机制 迁移学习 木材分类
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基于Power BI的RFM客户价值分类模型研究
8
作者 吴亚琦 《科学技术创新》 2025年第8期90-93,共4页
实现企业精准营销的前提是客户关系管理,而客户关系管理的核心是客户价值管理。RFM客户价值分类模型作为一种有效的客户价值评价方法,已广泛应用于企业客户关系管理中。本文旨在探讨如何利用Power BI这一强大的商业智能工具,对RFM客户... 实现企业精准营销的前提是客户关系管理,而客户关系管理的核心是客户价值管理。RFM客户价值分类模型作为一种有效的客户价值评价方法,已广泛应用于企业客户关系管理中。本文旨在探讨如何利用Power BI这一强大的商业智能工具,对RFM客户价值分类模型进行深入的研究和实现,帮助企业实现精准营销。 展开更多
关键词 Power BI RFM模型 客户价值分类
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基于特征融合结合注意力机制的藏文文本分类模型
9
作者 冯宇舒 艾金勇 李爽 《科技创新与应用》 2025年第10期61-65,共5页
由于藏语与汉语、英语在语法结构和词汇特点上的差异,传统的文本分类方法在藏文上的应用面临挑战。为此,该文提出一种基于多特征融合与注意力机制的藏文文本分类模型,该模型结合CINO、TextCNN和BiLSTM模型的优势。实验结果表明,该文提... 由于藏语与汉语、英语在语法结构和词汇特点上的差异,传统的文本分类方法在藏文上的应用面临挑战。为此,该文提出一种基于多特征融合与注意力机制的藏文文本分类模型,该模型结合CINO、TextCNN和BiLSTM模型的优势。实验结果表明,该文提出的模型在公开数据集TNCC上的F1值为73.09%,在自建数据集TiTCD上的F1值为80.97%。因此,该模型能够较好地捕捉到藏文文本语义,在藏文文本分类任务上性能有所提升。 展开更多
关键词 藏文文本分类 预训练语言模型 多特征融合 注意力机制 文本分类方法
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基于DTCWT和AR模型的运动想象脑电信号分类分析
10
作者 迟欢 班岚 刘俊培 《集成电路应用》 2025年第1期16-19,共4页
阐述一种通过双树复小波(DTCWT)和自回归模型(AR)提取运动想象脑电信号的时域-频域特征,利用高斯过程进行分类的算法。采用双树复小波分解并重构运动想象脑电信号,通过滑动窗口提取重构信号的C4-C3导联的平均能量差值,计算重构信号的C4... 阐述一种通过双树复小波(DTCWT)和自回归模型(AR)提取运动想象脑电信号的时域-频域特征,利用高斯过程进行分类的算法。采用双树复小波分解并重构运动想象脑电信号,通过滑动窗口提取重构信号的C4-C3导联的平均能量差值,计算重构信号的C4-C3导联的AR系数差值,平均能量差值和AR系数差值构成包括运动想象信号的时域-频域特性的特征矩阵,将特征矩阵输送至高斯过程模型进行分类。采用国际BCI竞赛Ⅳ的数据,对脚、左手和右手的3类运动想象信号进行分类,表现为数据量少,特征维数低,分类正确率高的特点。 展开更多
关键词 运动想象 时域-频域 双树复小波 自回归模型 高斯过程分类
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基于SCADA和投票分类模型的电力系统攻击检测技术
11
作者 耿振兴 王勇 《现代电子技术》 北大核心 2025年第4期18-23,共6页
为检测电力系统中的网络攻击行为,文中提出一种基于电力数据采集与监视控制(SCADA)系统的攻击检测方法,探讨了机器学习方法作为检测电力系统攻击的可行性,并评估了其性能,讨论了机器学习模型作为攻击检测方法的意义。此外,还提出一种基... 为检测电力系统中的网络攻击行为,文中提出一种基于电力数据采集与监视控制(SCADA)系统的攻击检测方法,探讨了机器学习方法作为检测电力系统攻击的可行性,并评估了其性能,讨论了机器学习模型作为攻击检测方法的意义。此外,还提出一种基于机器学习的投票分类模型(RES),其由RF、ET和SVM三种基本分类器构成,使用投票分类中的软投票方法,并且考虑了基本分类器的权重对投票分类模型的影响。通过在密西西比州立大学和橡树岭国家实验室的电力系统攻击数据集上进行实验和分析,结果表明,与其他方法相比,RES模型在电力系统的攻击检测方面准确率得到大幅提升,在电力系统攻击数据集上的二分类准确率达到了98.40%,能够准确地检测电网中的网络攻击行为。 展开更多
关键词 SCADA系统 投票分类模型 电力系统 网络攻击 机器学习 入侵检测
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基于多元线性回归与判别分类模型的黄河水沙监测优化策略研究
12
作者 耿英豪 周晓栋 +2 位作者 漆俊璐 李昂 王崇润 《科学技术创新》 2025年第4期60-63,共4页
本文主要针对黄河水沙监测数据进行了深入研究,利用多元线性回归模型和判别分类模型对黄河的年总水流量、年总排沙量以及水沙通量进行了精准分析。首先,通过多元线性回归模型,本文成功建立了含沙量与时间、水位、水流量之间的定量关系,... 本文主要针对黄河水沙监测数据进行了深入研究,利用多元线性回归模型和判别分类模型对黄河的年总水流量、年总排沙量以及水沙通量进行了精准分析。首先,通过多元线性回归模型,本文成功建立了含沙量与时间、水位、水流量之间的定量关系,并利用最小二乘法估算了回归系数,得到了准确的含沙量预测值。其次,通过对水沙通量的计算和分析,本文利用判别分类模型将监测方案分为无波动、小波动、中波动、大波动四种类型,并提出了相应的监测方案建议。 展开更多
关键词 多元线性回归模型 最小二乘法 判别分类模型
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基于迁移学习的图像分类模型训练及评估研究
13
作者 蔡玉红 乔丽娜 +1 位作者 肖吉吉 陈子杰 《电子质量》 2025年第4期12-17,共6页
图像分类技术是深度学习领域的重要分支,在科学研究和工业生产中具有广阔的应用前景。基于微调全连接分类层、微调所有层和随机初始化模型3种不同迁移学习策略,提出了一种利用ResNet18模型结合训练数据集进行图像分类的方法,并通过测试... 图像分类技术是深度学习领域的重要分支,在科学研究和工业生产中具有广阔的应用前景。基于微调全连接分类层、微调所有层和随机初始化模型3种不同迁移学习策略,提出了一种利用ResNet18模型结合训练数据集进行图像分类的方法,并通过测试数据集对比实验评估了不同策略下模型在测试集上的性能表现。结果表明:微调所有层策略具有最低的交叉熵损失,最高的精确率、准确率、召回率和F1分数,能够充分利用预训练模型优势并能取得最佳训练效果。 展开更多
关键词 图像分类 迁移学习 ResNet18 模型微调 性能评估
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两种岩石分类方法对应关系模型与应用
14
作者 严良淼 李龙 《科学技术创新》 2025年第4期160-164,共5页
本文以邯郸市某市政燃气管道勘察项目为基础,研究了岩石坚硬程度分类法与普氏分类法的对应关系,建立了岩石饱和单轴抗压强度和岩石的紧固系数之间的模型关系式。研究发现岩石饱和单轴抗压强度与普氏分类表中的各项指标呈正相关关系,岩... 本文以邯郸市某市政燃气管道勘察项目为基础,研究了岩石坚硬程度分类法与普氏分类法的对应关系,建立了岩石饱和单轴抗压强度和岩石的紧固系数之间的模型关系式。研究发现岩石饱和单轴抗压强度与普氏分类表中的各项指标呈正相关关系,岩石饱和单轴抗压强度与紧固系数的相关性最强,其次是天然容重,与钻进1 m耗时相关性最弱。本研究分析了《工程岩体分级标准》(GB/T50218-2014)与“土壤及岩石(普氏)分类表”的对应关系,建立了关键指标关系模型,解决了由于岩石分类方法不同引起的勘察报告与岩土施工无法完全有效衔接的现象,促进了工程建设项目的顺利进行。 展开更多
关键词 岩石坚硬程度分类法 普氏分类法 饱和单轴抗压强度 紧固系数 关系模型
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基于Mega模型的文本分类与长文本生成研究
15
作者 许惠惠 《信息技术与信息化》 2025年第4期127-130,共4页
随着社交媒体、新闻平台和电商评论等领域中长文本数据的激增,传统模型如RNN和LSTM在建模长距离依赖方面存在局限,而Transformer在处理超长文本时计算开销巨大。为此,文章提出基于Mega(moving average equipped gated attention)模型的... 随着社交媒体、新闻平台和电商评论等领域中长文本数据的激增,传统模型如RNN和LSTM在建模长距离依赖方面存在局限,而Transformer在处理超长文本时计算开销巨大。为此,文章提出基于Mega(moving average equipped gated attention)模型的长文本分类与生成方法。通过引入指数移动平均(exponential moving average,EMA)和门控注意力机制,Mega模型增强了长距离依赖建模能力,并通过Mega-chunk机制提升计算效率。在文本分类任务中,Mega在AG News、IMDB和Amazon Reviews数据集上的表现优于RNN、LSTM、Tansformer和Longformer,尤其在长文本分类中展现了更高的准确率和计算效率。综上,Mega模型通过创新设计,在长文本处理任务中实现了性能与效率的平衡,适用于智能问答、新闻摘要等实际场景。 展开更多
关键词 Mega模型 文本分类 长文本生成 门控注意力机制 指数移动平均
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基于自监督预训练模型和NWCE的口吃语音分类
16
作者 殷志鹏 徐新洲 《中北大学学报(自然科学版)》 2025年第1期19-26,共8页
口吃语音分类旨在利用语音信号对不同口吃类别进行分类识别,而现有相关研究没有充分考虑自监督预训练模型表示嵌入的时序特性,且只简单地表征了口吃语音数据的类别不平衡性。为此,本文提出一种基于自监督预训练模型和非线性加权交叉熵(N... 口吃语音分类旨在利用语音信号对不同口吃类别进行分类识别,而现有相关研究没有充分考虑自监督预训练模型表示嵌入的时序特性,且只简单地表征了口吃语音数据的类别不平衡性。为此,本文提出一种基于自监督预训练模型和非线性加权交叉熵(NWCE)损失的口吃语音分类方法。该方法首先利用自监督预训练模型提取副语言表示嵌入,然后通过带自注意力机制的双向长短期记忆网络模型,捕捉嵌入中显著的时序特征和上下文信息,最后利用非线性加权交叉熵损失来关注样本较少的口吃语音类别。在口吃语音分类数据集上的实验结果表明,本文方法通过学习语音中自监督预训练模型多层表示嵌入的时序信息,并且通过NWCE充分描述了各口吃类别数据间的关系,取得了比现有方法更好的口吃语音分类性能。 展开更多
关键词 计算副语言 口吃语音分类 自监督预训练模型 非线性加权交叉熵损失
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AI大模型赋能网络流量分类概述 被引量：1
17
作者 陈雪娇 付梦艺 王攀 《邮电设计技术》 2024年第9期13-19,共7页
提出一个通用的AI驱动的网络流量分类框架,阐述了所涉及的工作流程、分类目标、设计原则以及典型场景等,并提出了一个基于BERT的网络流量分类模型,通过将输入的分组净荷进行向量化嵌入,然后送入BERT进行预训练,用于实现流量数据的上下... 提出一个通用的AI驱动的网络流量分类框架,阐述了所涉及的工作流程、分类目标、设计原则以及典型场景等,并提出了一个基于BERT的网络流量分类模型,通过将输入的分组净荷进行向量化嵌入,然后送入BERT进行预训练,用于实现流量数据的上下文理解并捕获双向特征,然后对接一个全连接网络对分类下游任务进行微调,从而实现流量分类。通过与AE、VAE、ByteSGAN 3个经典的流量分类深度学习模型在CICIDS2017公开数据集上进行对比,发现BERT的精度明显高于其他方法。 展开更多
关键词 流量分类 流量识别 入侵检测 BERT 大模型
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区块链技术下垃圾分类管理平台的试验及熵权-云模型评价 被引量：1
18
作者 熊鸿斌 黄淑贤 《合肥工业大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2024年第2期145-153,共9页
文章基于区块链技术(blockchain technology,BT)的去中心化、可溯源性、不可篡改和激励机制4大特征,构建具有积分激励、宣传教育、线上交易和数据溯源功能的区块链技术下垃圾分类管理平台,并选取合肥市某垃圾分类试点小区进行试验,通过2... 文章基于区块链技术(blockchain technology,BT)的去中心化、可溯源性、不可篡改和激励机制4大特征,构建具有积分激励、宣传教育、线上交易和数据溯源功能的区块链技术下垃圾分类管理平台,并选取合肥市某垃圾分类试点小区进行试验,通过2022年1—9月的问卷调查、实地采样和物理组分分析检验平台的垃圾分类管理效果。结果表明:可回收垃圾回收潜力较试验前增长20.4%,厨余垃圾混杂率降低23.5%;截止到9月公众支持率和参与率超95%,违规事件成功溯源率达83.2%。同时文章首次引入熵权-云模型对区块链平台的垃圾分类管理的试验效果进行评价分析,结果表明,S1(1—3月)、S2(4—6月)、S3(7—9月)试验阶段的垃圾分类管理综合确定度分别为2.53、2.66、2.82,综合评价等级分别为Ⅳ(较差)、Ⅲ(中等)和Ⅱ(良好)。区块链技术下垃圾分类管理平台能够解决垃圾分类过程中分类质量差、公众参与度低等普遍性问题,适用于我国强制性垃圾分类的时代要求。熵权-云模型能考虑问卷调查和采样结果的随机性,实现定性概念到定量数据的转变,在垃圾分类管理领域具有创新性和可行性。 展开更多
关键词 区块链技术(BT) 生活垃圾分类管理 熵权法 云模型
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语义增强图像-文本预训练模型的零样本三维模型分类
19
作者 丁博 张立宝 +1 位作者 秦健 何勇军 《电子与信息学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第8期3314-3323,共10页
目前,基于对比学习的图像-文本预训练模型(CLIP)在零样本3维模型分类任务上表现出了巨大潜力,然而3维模型和文本之间存在巨大的模态鸿沟,影响了分类准确率的进一步提高。针对以上问题,该文提出一种语义增强CLIP的零样本3维模型分类方法... 目前,基于对比学习的图像-文本预训练模型(CLIP)在零样本3维模型分类任务上表现出了巨大潜力,然而3维模型和文本之间存在巨大的模态鸿沟,影响了分类准确率的进一步提高。针对以上问题,该文提出一种语义增强CLIP的零样本3维模型分类方法。该方法首先将3维模型表示成多视图;然后为了增强零样本学习对未知类别的识别能力,通过视觉语言生成模型获得每张视图及其类别的语义描述性文本,并将其作为视图和类别提示文本之间的语义桥梁,语义描述性文本采用图像字幕和视觉问答两种方式获取;最后微调语义编码器将语义描述性文本具化为类别的语义描述,其拥有丰富的语义信息和较好的可解释性,有效减小了视图和类别提示文本的语义鸿沟。实验表明,该文方法在ModelNet10和ModelNet40数据集上的分类性能优于现有的零样本分类方法。 展开更多
关键词 3维模型分类 零样本 基于对比学习的图像-文本预训练模型 语义描述性文本
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基于香农熵代表性特征和投票机制的三维模型分类
20
作者 高雪瑶 闫少康 张春祥 《电子与信息学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第4期1438-1447,共10页
目前基于视图的3维模型分类方法存在单视图视觉信息不充分、多视图信息冗余的问题,且同等对待所有视图会忽略不同投影视角之间的差异性。针对上述问题,该文提出一种基于香农熵代表性特征和投票机制的3维模型分类方法。首先,通过在3维模... 目前基于视图的3维模型分类方法存在单视图视觉信息不充分、多视图信息冗余的问题,且同等对待所有视图会忽略不同投影视角之间的差异性。针对上述问题,该文提出一种基于香农熵代表性特征和投票机制的3维模型分类方法。首先,通过在3维模型周围均匀设置多个视角组来获取表征模型的多组视图集。为了有效提取视图深层特征,在特征提取网络中引入通道注意力机制;然后,针对Softmax函数输出的视图判别性特征,使用香农熵来选择代表性特征,从而避免多视图特征冗余;最后,基于多个视角组的代表性特征利用投票机制来完成3维模型分类。实验表明:该方法在3维模型数据集ModelNet10上的分类准确率达到96.48%,分类性能突出。 展开更多
关键词 3维模型分类 注意力机制 香农熵代表性特征 投票机制
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