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基于结构平衡理论和高阶互信息的符号网络表示学习算法
被引量：
2
1
作者
郁湧
钱天宇
+2 位作者
高悦
艾合买提尼牙孜
刘金卓
《电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第5期780-788,共9页
提出了一种基于结构平衡理论和高阶互信息的符号网络表示算法SNSH,通过反转符号网络中的正负关系生成负图,来挖掘符号网络中隐含的高阶互信息。该方法旨在通过加强的社会平衡理论来模拟符号网络的局部隐含特征,并通过节点局部嵌入、网...
提出了一种基于结构平衡理论和高阶互信息的符号网络表示算法SNSH,通过反转符号网络中的正负关系生成负图,来挖掘符号网络中隐含的高阶互信息。该方法旨在通过加强的社会平衡理论来模拟符号网络的局部隐含特征,并通过节点局部嵌入、网络全局结构和节点特征属性三者之间的高阶互信息,得到更全面的符合符号网络特性的节点嵌入。
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关键词
高阶互信息
链路符号预测
网络表示学习
符号网络
结构平衡理论
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职称材料
基于深度神经网络的遥感图像彩色化方法
被引量：
3
2
作者
冯佳男
江倩
+3 位作者
金鑫
李昕洁
黄珊珊
姚绍文
《计算机辅助设计与图形学学报》
EI
CSCD
北大核心
2021年第11期1658-1667,共10页
为了实现遥感图像彩色化,解决目前彩色化模型存在颜色不准确和颜色溢出等问题,提出一种端到端的深度神经网络模型.首先,通过构建多尺度残差感受域块提取丰富的高维特征;其次,利用U-Net、复杂残差结构、注意力机制和子像素向上卷积等结...
为了实现遥感图像彩色化,解决目前彩色化模型存在颜色不准确和颜色溢出等问题,提出一种端到端的深度神经网络模型.首先,通过构建多尺度残差感受域块提取丰富的高维特征;其次,利用U-Net、复杂残差结构、注意力机制和子像素向上卷积等结构构建一个彩色信息重建网络输出彩色化结果;最后,使用NWPU-RESISC45遥感图像数据集进行训练和验证.结果表明,与其他自动彩色化方法相比,所提方法的PSNR值平均提高6~10 dB,SSIM值增加0.05~0.11,实现了遥感图像彩色化.此外,该方法在RSSCN7和AID数据集上也取得了良好的彩色化效果.
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关键词
深度神经网络
遥感图像
图像彩色化
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职称材料
题名
基于结构平衡理论和高阶互信息的符号网络表示学习算法
被引量：
2
1
作者
郁湧
钱天宇
高悦
艾合买提尼牙孜
刘金卓
机构
云南大学
软件学院
云南大学
云南
省软件
工程
重点实验室
云南大学跨境网络空间安全教育部工程研究中心
出处
《电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第5期780-788,共9页
基金
国家自然科学基金(61976181)
云南省科技厅面上项目(202001BB050063)
云南省软件工程重点实验室开放项目(2020SE315)。
文摘
提出了一种基于结构平衡理论和高阶互信息的符号网络表示算法SNSH,通过反转符号网络中的正负关系生成负图,来挖掘符号网络中隐含的高阶互信息。该方法旨在通过加强的社会平衡理论来模拟符号网络的局部隐含特征,并通过节点局部嵌入、网络全局结构和节点特征属性三者之间的高阶互信息,得到更全面的符合符号网络特性的节点嵌入。
关键词
高阶互信息
链路符号预测
网络表示学习
符号网络
结构平衡理论
Keywords
high-order mutual information
link sign prediction
network representation learning
signed networks
structural balance theory
分类号
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
基于深度神经网络的遥感图像彩色化方法
被引量：
3
2
作者
冯佳男
江倩
金鑫
李昕洁
黄珊珊
姚绍文
机构
云南大学
软件学院
云南大学跨境网络空间安全教育部工程研究中心
新竹交通
大学
科技管理
研究
所
出处
《计算机辅助设计与图形学学报》
EI
CSCD
北大核心
2021年第11期1658-1667,共10页
基金
国家自然科学基金(61863036,62002313,62101481)
中国博士后科学基金(2019M653507,2020T130564)
+1 种基金
云南省重点领域科技计划(202001BB050076)
云南大学研究生科研创新基金(2020231).
文摘
为了实现遥感图像彩色化,解决目前彩色化模型存在颜色不准确和颜色溢出等问题,提出一种端到端的深度神经网络模型.首先,通过构建多尺度残差感受域块提取丰富的高维特征;其次,利用U-Net、复杂残差结构、注意力机制和子像素向上卷积等结构构建一个彩色信息重建网络输出彩色化结果;最后,使用NWPU-RESISC45遥感图像数据集进行训练和验证.结果表明,与其他自动彩色化方法相比,所提方法的PSNR值平均提高6~10 dB,SSIM值增加0.05~0.11,实现了遥感图像彩色化.此外,该方法在RSSCN7和AID数据集上也取得了良好的彩色化效果.
关键词
深度神经网络
遥感图像
图像彩色化
Keywords
deep neural network
remote sensing
image colorization
分类号
TP391.41 [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
作者
出处
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被引量
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1
基于结构平衡理论和高阶互信息的符号网络表示学习算法
郁湧
钱天宇
高悦
艾合买提尼牙孜
刘金卓
《电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023
2
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职称材料
2
基于深度神经网络的遥感图像彩色化方法
冯佳男
江倩
金鑫
李昕洁
黄珊珊
姚绍文
《计算机辅助设计与图形学学报》
EI
CSCD
北大核心
2021
3
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