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基于用户画像和改进Seq2Seq的船舶轨迹预测模型
1
作者 杨欣奕 韩众和 +1 位作者 艾万政 刘虎 《舰船科学技术》 北大核心 2025年第13期149-156,共8页
针对目前船舶轨迹预测模型主要考虑轨迹的位置特征,缺乏对船舶操纵性能和环境因素的探究,导致预测精度不高的问题,本文提出一种基于用户画像和改进Seq2Seq的船舶轨迹预测新模型。首先该模型基于用户画像理论,采用频数统计和聚类方法创... 针对目前船舶轨迹预测模型主要考虑轨迹的位置特征,缺乏对船舶操纵性能和环境因素的探究,导致预测精度不高的问题,本文提出一种基于用户画像和改进Seq2Seq的船舶轨迹预测新模型。首先该模型基于用户画像理论,采用频数统计和聚类方法创建了船舶用户画像;其次,创设多编码器实现对船舶用户画像、船舶轨迹和船舶标签等特征的分别编码;最后,基于Seq2Seq架构,增设画像特征检索模块和LSTM融合层,实现画像特征的快速提取和融合。实验结果表明,相较于LSTM、BiLSTM、A+LSTM、A+BiLSTM和Seq2Seq五种模型,新模型在长时间预测方面具备较高的精度和较好的稳定性。 展开更多
关键词 轨迹预测 数据挖掘 用户画像 深度学习 Seq2Seq
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针对多模态遥感数据的自监督策略模型预训练方法
2
作者 刁文辉 龚铄 +2 位作者 辛林霖 申志平 孙超 《电子与信息学报》 北大核心 2025年第6期1658-1668,共11页
随着遥感领域以及大模型技术的发展,自监督学习能够通过掩码-重建的方式实现基于未标注遥感数据的模型训练。然而,现有的掩码策略更多基于空间特征建模,而忽略了光谱特征建模,导致光谱数据不能充分挖掘其光谱维度信息问题。为了充分挖... 随着遥感领域以及大模型技术的发展,自监督学习能够通过掩码-重建的方式实现基于未标注遥感数据的模型训练。然而,现有的掩码策略更多基于空间特征建模,而忽略了光谱特征建模,导致光谱数据不能充分挖掘其光谱维度信息问题。为了充分挖掘不同模态遥感数据信息,该文通过探索遥感成像机理和数据特性,构建了支持合成孔径雷达(SAR)、激光探测雷达(LiDAR)数据和高光谱(HSI)数据输入的基于掩码自编码器(MAE)自监督学习的预训练基础模型,通过空间分支随机掩码像素块重建缺失像素以及光谱分支随机掩码频谱通道重建通道,使模型能够有效表征多模态遥感图像数据的空间特征以及光谱特征,进而提升了像素级地物分类的精度。该文为了验证提出模型的有效性,对模型针对两个公开的数据集进行了分类实验,均证明了该模型训练方法的优越效果。 展开更多
关键词 深度学习 自监督训练 多模态遥感图像 地物分类
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基于动态投影嵌入的多维异质网络可视化研究 被引量：2
3
作者 余磊 许光銮 +2 位作者 王洋 林道玉 李峰 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2021年第8期145-152,共8页
异质网络是包含多种类型节点和边的复杂信息网络,因此异质网络的可视化通常涉及异质信息的有效处理与可视技术,传统的网络可视化技术对于异质网络可视化来说布局效果混乱、异质信息难以体现。为此提出一种基于动态投影嵌入的多维度异质... 异质网络是包含多种类型节点和边的复杂信息网络,因此异质网络的可视化通常涉及异质信息的有效处理与可视技术,传统的网络可视化技术对于异质网络可视化来说布局效果混乱、异质信息难以体现。为此提出一种基于动态投影嵌入的多维度异质网络可视化方法。该方法从异质网络的表示学习方法入手,提出动态投影嵌入模型来学习异质网络的节点表示,在此基础上,提出了多维度(空间)的可视化方法,将异质网络节点根据不同属性映射至不同关系空间中进行可视化分析,从而挖掘出潜在的语义信息。实验结果表明,提出的方法不仅使异质网络表示学习的评价指标(MRR)提升了10%,而且从多维度(空间)对异质网络进行可视化,有效地展示和挖掘了网络中的异质信息与潜在语义信息。 展开更多
关键词 异质网络 可视化 网络表示学习
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基于通道注意力机制的小样本SAR飞机图像分类方法 被引量：3
4
作者 赵一铭 王佩瑾 +2 位作者 刁文辉 孙显 邓波 《南京大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2024年第3期464-476,共13页
合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)以其全天候、全天时、高分辨率、大幅宽的特点,成为对地观测的重要手段,图像分类是SAR图像解译的一个重要方向.和光学图像相比,SAR图像的成像机理较复杂,存在较多噪声干扰,导致图像清晰度较... 合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)以其全天候、全天时、高分辨率、大幅宽的特点,成为对地观测的重要手段,图像分类是SAR图像解译的一个重要方向.和光学图像相比,SAR图像的成像机理较复杂,存在较多噪声干扰,导致图像清晰度较差、样本标注的难度大,无法保证深度学习算法对样本量的需求,因此,对小样本SAR图像进行图像分类成为当前SAR图像解译领域的重点研究问题之一.基于这一问题展开了基于元学习的SAR图像分类模型的研究,以实现小样本条件下SAR图像的高精度识别.构建基于注意力机制的原型网分类方法,设计了通道注意力模块来自动获取图像特征的重要程度,促进提取对图像分类更有判别力的特征;同时,对模型设计预训练网络,以充分利用已有数据的信息,学习更好的先验信息,提高分类的准确率.在自建的高分辨率SAR图像数据集上对该小样本分类模型进行了实验.消融实验表明,注意力模块和预训练模块对模型的性能均有一定的提升效果.通过对比实验,证明和当前常用的小样本学习方法相比,构建的分类方法能在SAR图像分类中获得较高的准确率,在第一组实验的5-way 1-shot实验中得到的分类精度提高了5.9%,在5-way 5-shot实验中提高了1.92%. 展开更多
关键词 SAR图像分类 元学习 小样本学习 通道注意力模块 预训练
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面向卫星遥感图像场景重建的神经辐射场方法综述 被引量：1
5
作者 周鑫 王洋 +3 位作者 孙显 林道玉 刘俊义 付琨 《电子与信息学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第5期1582-1590,共9页
随着高分辨率卫星遥感图像成为认知地理空间不可或缺的重要手段,卫星遥感图像在城市建图、生态监测和导航等领域发挥着日益重要的作用,利用卫星遥感图像进行地球表面大规模3维重建成为了计算机视觉和摄影测量领域的研究热点。神经辐射场... 随着高分辨率卫星遥感图像成为认知地理空间不可或缺的重要手段,卫星遥感图像在城市建图、生态监测和导航等领域发挥着日益重要的作用,利用卫星遥感图像进行地球表面大规模3维重建成为了计算机视觉和摄影测量领域的研究热点。神经辐射场(NeRF)利用可微渲染学习场景的隐式表示,在复杂场景新视图合成任务中实现了逼真的视觉效果,并在3维场景重建和渲染领域获得了极大的关注。近期的研究主要集中在利用神经辐射场技术,从卫星遥感图像中提取场景表示及其重建。面向卫星遥感图像的神经辐射场方法主要集中在光线空间优化、场景表示优化以及模型高效训练3方面。该文全面归纳了神经辐射场技术在卫星遥感应用中的最新进展。首先介绍神经辐射场技术的基本概念及相关数据集。然后提出一个面向卫星遥感图像的神经辐射场方法分类框架,用于系统性地回顾和整理该技术在卫星遥感领域的研究进展。接着详述了神经辐射场技术在实际卫星遥感场景应用中的相关成果。最后,基于当前研究所面临的问题和挑战进行分析和讨论,同时对未来的发展趋势和研究方向进行了展望。 展开更多
关键词 神经辐射场 卫星遥感图像 神经渲染 隐式表示
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分布采样对齐的遥感半监督要素提取框架及轻量化方法 被引量：1
6
作者 金极栋 卢宛萱 +1 位作者 孙显 吴一戎 《电子与信息学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第5期2187-2197,共11页
近年来,利用无标签数据辅助少量标签数据进行训练的遥感半监督要素提取任务被广泛研究,大多数工作采用自训练或一致性正则方法提高要素提取性能,但仍存在数据类别分布不均衡导致的不同类别准确率差异大的问题。该文提出分布采样对齐的... 近年来,利用无标签数据辅助少量标签数据进行训练的遥感半监督要素提取任务被广泛研究,大多数工作采用自训练或一致性正则方法提高要素提取性能,但仍存在数据类别分布不均衡导致的不同类别准确率差异大的问题。该文提出分布采样对齐的遥感半监督要素提取框架(FIDAS),通过获取的历史数据类别分布,在调整不同类别的训练难度的同时引导模型学习数据真实分布。具体来说,利用历史数据分布信息对各类别进行采样,增加难例类别通过阈值的概率,使模型接触到更多难例类别的特征信息。其次设计分布对齐损失,提升模型学习到的类别分布与真实数据类别分布之间的对齐程度,提高模型鲁棒性。此外,为了降低引入的Transformer模型计算量,提出图像特征块自适应聚合网络,对冗余的输入图像特征进行聚合,提升模型训练速度。该方法通过遥感要素提取数据集Potsdam上的实验,在1/32的半监督数据比例设置下,该方法相较于国际领先方法取得了4.64%的平均交并比(mIoU)提升,并在基本保持要素提取精度的同时,训练时间缩短约30%,验证了该文方法在遥感半监督要素提取任务中的高效性和性能优势。 展开更多
关键词 半监督学习 遥感图像密集要素提取 分布对齐采样 轻量化
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篇章级文本的事件图谱构建与事件抽取方法 被引量：1
7
作者 张源奔 赵一斐 +3 位作者 赵志浩 韩众和 张利利 谢辉平 《计算机工程与设计》 北大核心 2024年第1期146-152,共7页
针对篇章级事件抽取任务主要存在的以下3个挑战:模型复杂、事件论元分散以及多事件抽取,提出一种基于异质交互图和有序树的篇章级事件抽取方法DTHIGN。支持以解耦实体抽取部分的方式精简模型的参数;构建面向触发词的篇章级异质交互图,... 针对篇章级事件抽取任务主要存在的以下3个挑战:模型复杂、事件论元分散以及多事件抽取,提出一种基于异质交互图和有序树的篇章级事件抽取方法DTHIGN。支持以解耦实体抽取部分的方式精简模型的参数;构建面向触发词的篇章级异质交互图,更全面地对语义进行建模;支持使用基于统一事件模板的树形事件论元抽取方式获得事件论元结果。实验结果表明,该方法能够获得较好的效果并显著降低模型的训练难度。 展开更多
关键词 深度学习 自然语言处理 事件图谱 事件抽取 事件论元抽取 异质图 图卷积网络
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海上动目标身份置信度融合计算模型 被引量：4
8
作者 任文娟 杨战鹏 +1 位作者 许光銮 付琨 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2023年第4期1082-1089,共8页
为了支持海上动目标实时打击决策,提出基于D-S(Dempster-Shafer)证据理论的移动目标身份置信度动态演化与融合框架,构建海上动目标身份置信度多源融合计算模型,实现目标身份置信度连续可靠评估。针对移动目标的多源异步信息,建立目标身... 为了支持海上动目标实时打击决策,提出基于D-S(Dempster-Shafer)证据理论的移动目标身份置信度动态演化与融合框架,构建海上动目标身份置信度多源融合计算模型,实现目标身份置信度连续可靠评估。针对移动目标的多源异步信息,建立目标身份辨识空间,构建历史与当前目标信息的基本概率分配函数,表征历史信息作为证据随时间推演而不断增加的不确定性,利用历史与当前二元证据合成规则计算目标身份融合置信度。仿真结果表明,所提方法能够提高目标身份置信度、降低信息融合系统目标识别的不确定性,扩展了目标打击窗口,提升了决策可靠性和打击灵活性。 展开更多
关键词 信息融合 多源异步信息 移动目标 D-S证据理论 身份置信度
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一种基于风险感知策略的多节点任务调度方法 被引量：5
9
作者 刘斌 赵亦玄 +2 位作者 王辉 楚涌泉 付琨 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2022年第9期3231-3240,共10页
为解决无人机(UAV)集群任务调度时面临各节点动态、不稳定的情况,该文提出一种面向多计算节点的可尽量避免任务中断且具有容错性的任务调度方法。该方法首先为基于多计算节点构建了一个以最小化任务平均完成时间为优化目标的任务分配策... 为解决无人机(UAV)集群任务调度时面临各节点动态、不稳定的情况,该文提出一种面向多计算节点的可尽量避免任务中断且具有容错性的任务调度方法。该方法首先为基于多计算节点构建了一个以最小化任务平均完成时间为优化目标的任务分配策略;然后基于任务的完成时间和边缘计算节点的存留时间两者的概率分布,将任务计算节点上的执行风险量化成额外开销时间;最后以任务的完成时间与额外开销时间之和替换原本的完成时间,设计了风险感知的任务分配策略。在仿真环境下将该文提出的任务调度方法与3种基准调度方法进行了对比实验,实验结果表明该方法能够有效地降低任务平均响应时间、任务平均执行次数以及任务截止时间错失率。证明该文提出的方法降低了任务重调度和重新执行带来的额外开销,可实现分布式协同计算任务的调度工作,为复杂场景下的无人机集群网络提供新的技术支持。 展开更多
关键词 任务调度 任务分配 风险感知 分布式计算
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基于脚点热度图和双向连接图的遥感影像建筑物提取方法
10
作者 张利利 张津铭 +2 位作者 刘雄飞 乔海浪 王宏琦 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2023年第4期1435-1444,共10页
目前,大多数基于深度学习的遥感影像建筑物提取方法采用语义分割的方式,对遥感影像进行二分类预测。然而,该类方法没有考虑建筑物的几何特性,难以进行精确提取。为了更精确地提取建筑物,该文引入建筑物的几何信息,提出一种基于脚点热度... 目前,大多数基于深度学习的遥感影像建筑物提取方法采用语义分割的方式,对遥感影像进行二分类预测。然而,该类方法没有考虑建筑物的几何特性,难以进行精确提取。为了更精确地提取建筑物,该文引入建筑物的几何信息,提出一种基于脚点热度图和双向连接图的建筑物轮廓提取方法。该方法为一种多分支的深度卷积网络,分别对建筑物的脚点以及脚点间的连接性进行预测。在其中一个分支中,预测建筑物的脚点热度图,并用非极大抑制算法得到建筑物的脚点像素坐标;利用另外两个分支预测脚点之间的正向连通性和反向连通性,并通过这种双向连接图对脚点间是否具有连接性进行判断,在将具有连通性的脚点进行连接后,可得到最终的建筑物轮廓。该文算法在Buildings2Vec数据集上进行了验证,结果表明该方法在遥感影像建筑物提取中具有一定的优越性。 展开更多
关键词 遥感影像 深度学习 脚点预测 双向连接图
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