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DeepSeek模型分析及其在AI辅助蛋白质工程中的应用 被引量:1
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作者 李明辰 钟博子韬 +6 位作者 余元玺 姜帆 张良 谭扬 虞慧群 范贵生 洪亮 《合成生物学》 北大核心 2025年第3期636-650,共15页
2025年年初,杭州深度求索人工智能基础技术研究有限公司发布并开源了其自主研发的DeepSeek-R1对话大模型。该模型具备极低的推理成本和出色的思维链推理能力,在多种任务上能够媲美甚至超越闭源的GPT-4o和o1模型,引发了国际社会的高度关... 2025年年初,杭州深度求索人工智能基础技术研究有限公司发布并开源了其自主研发的DeepSeek-R1对话大模型。该模型具备极低的推理成本和出色的思维链推理能力,在多种任务上能够媲美甚至超越闭源的GPT-4o和o1模型,引发了国际社会的高度关注。此外,DeepSeek模型在中文对话上的优异表现以及免费商用的策略,在国内引发了部署和使用的热潮,推动了人工智能技术的普惠与发展。本文围绕DeepSeek模型的架构设计、训练方法与推理机制进行系统性分析,探讨其核心技术在AI蛋白质研究中的迁移潜力与应用前景。DeepSeek模型融合了多项自主创新的前沿技术,包括多头潜在注意力机制、混合专家网络及其负载均衡、低精度训练等,显著降低了Transformer模型的训练和推理成本。尽管DeepSeek模型原生设计用于人类语言的理解与生成,但其优化技术对同样基于Transformer模型的蛋白质预训练语言模型具有重要的参考价值。借助DeepSeek所采用的关键技术,蛋白质语言模型在训练成本、推理成本等方面有望得到显著降低。 展开更多
关键词 大语言模型 AI蛋白质 深度自注意力变换网络 蛋白质语言模型 深度学习
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基于对齐查询的跨语言信息检索方法
2
作者 李俊文 宋雨秋 +3 位作者 张维彦 阮彤 刘井平 朱焱 《计算机科学》 北大核心 2025年第8期259-267,共9页
跨语言信息检索是自然语言处理中一项重要的信息获取任务。最近,基于大语言模型的检索方法在这一任务中获得了广泛关注并取得了显著的进展。然而,现有基于提示大语言模型的无监督检索方法在效果和效率上仍有不足。对此,提出了一种全新... 跨语言信息检索是自然语言处理中一项重要的信息获取任务。最近,基于大语言模型的检索方法在这一任务中获得了广泛关注并取得了显著的进展。然而,现有基于提示大语言模型的无监督检索方法在效果和效率上仍有不足。对此,提出了一种全新的基于对齐查询的跨语言信息检索方法。具体而言,采用“预训练-微调”范式,基于预训练多语言模型提出了一种自适应的自指导编码器,通过同一语言内的检索学习指导跨语言检索学习。该方法引入与文档语种相同的语义对齐的查询,并设计了一种自适应的自指导机制,利用不同语种视角下的单语言检索结果的概率分布来指导跨语言检索。在22对语言组合上进行了广泛的实验来评估所提模型的有效性和效率,结果表明,所提方法的MRR指标达到了当前最先进水平。具体而言,其在高资源语种组合上相较于次优基线的平均MRR提高了15.45%,在低资源语种组合上相较于次优基线提高了18.9%。此外,相比基于大语言模型的方法,该方法在训练时间和推理时间上均更短,并且显著提升了收敛性能。相关代码已公开1)。 展开更多
关键词 跨语言信息检索 对齐查询 自指导 自适应层级系数
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基于同态加密支持模糊查询的高效隐私信息检索协议
3
作者 严字冬 徐贤 《华东理工大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第1期89-97,共9页
隐私信息检索技术可以在进行数据检索的同时保护用户查询隐私,然而现有的隐私信息检索协议仍然不够高效,且功能较为薄弱。基于同态加密和数论原理,提出了一种高效的密文匹配机制,并在此之上设计了一个支持模糊查询的无交互对称隐私数据... 隐私信息检索技术可以在进行数据检索的同时保护用户查询隐私,然而现有的隐私信息检索协议仍然不够高效,且功能较为薄弱。基于同态加密和数论原理,提出了一种高效的密文匹配机制,并在此之上设计了一个支持模糊查询的无交互对称隐私数据检索协议,从效率和功能性两个角度着手,显著提升了隐私信息检索的效率,并扩展了协议的功能。在本方案中,对上万条记录进行的单次查询仅需要秒级别的延时,在服务端延时方面优于当下最高效的关键词隐私信息检索方案,并且本方案允许进行带有通配符的模糊查询以及多关键词的查询,可以在保护用户和数据隐私的同时,获得趋近于明文查询的体验。 展开更多
关键词 隐私信息检索 同态加密 密文匹配 模糊查询 云服务
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国内外农业农村信息化研究的知识图谱分析 被引量:2
4
作者 吴琼 李志刚 陈敏 《中国农机化学报》 北大核心 2024年第10期215-222,共8页
农业农村信息化是农业农村现代化的战略制高点,是带动农业增效与农民增收的先导力量与重要引擎。以2000—2021年中国知网和Web of Science核心合集数据库中的585篇文章作为数据集,使用知识图谱软件CiteSpace对国内外农业农村信息化的研... 农业农村信息化是农业农村现代化的战略制高点,是带动农业增效与农民增收的先导力量与重要引擎。以2000—2021年中国知网和Web of Science核心合集数据库中的585篇文章作为数据集,使用知识图谱软件CiteSpace对国内外农业农村信息化的研究现状进行分析。结果表明,国内外在农业农村信息化领域年度发文数量总体呈递增趋势。中国在该领域的发文量最高达84篇。美国在该领域的影响力最高,其中介中心性为0.35。国内外均形成3个主要由科研院所和高校构成的核心研究团队。国内研究热点是信息化、乡村振兴、数字乡村等方面。国际的研究热点是影响、气候变化、农业、保护等方面。国内研究前沿是乡村振兴、数字农业,国际的研究前沿是生产率、系统、决定因素。 展开更多
关键词 农业农村信息化 知识图谱 文献计量 CITESPACE
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平衡信息与动态更新的原型表示联邦学习 被引量:1
5
作者 徐炜钦 肖婷 王喆 《华东理工大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2024年第6期905-912,共8页
联邦学习(FL)是一种分布式机器学习方法,旨在通过训练模型而不共享客户之间的原始数据来解决隐私问题。然而,跨客户端数据的异构性会阻碍FL中的优化收敛性和泛化性能。为了解决这个问题,本文提出了平衡信息与动态更新的联邦原型学习(BD-... 联邦学习(FL)是一种分布式机器学习方法,旨在通过训练模型而不共享客户之间的原始数据来解决隐私问题。然而,跨客户端数据的异构性会阻碍FL中的优化收敛性和泛化性能。为了解决这个问题,本文提出了平衡信息与动态更新的联邦原型学习(BD-FedProto)框架,它由两个组件组成:原型调度的动态聚合(DA)和对比原型聚合(CPA)。前者动态地调整局部学习和全局学习之间的比例,以平衡局部知识和全局知识的有效性;后者利用缺失的类作为负样本,通过统一的原型集群来学习未知的分布。在CIFAR-10和MNIST数据集上的实验结果表明,BD-FedProto能有效提高FL的分类性能和稳定性。 展开更多
关键词 联邦学习 特征空间聚合 原型表示 对比学习 数据异构
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基于物理信息深度学习算法的Flame D热流场重构研究 被引量:1
6
作者 彭浩然 胡贵华 《华东理工大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2024年第6期878-887,共10页
尽管数值模拟方法在求解流体动力学的湍流过程中发展迅速,但处理复杂的几何形状和流动过程时,在准确建模和计算速度等问题上仍面临挑战性。针对当前在计算流体力学(Computational Fluid Dynamics,CFD)上存在的计算代价大等问题,本文在... 尽管数值模拟方法在求解流体动力学的湍流过程中发展迅速,但处理复杂的几何形状和流动过程时,在准确建模和计算速度等问题上仍面临挑战性。针对当前在计算流体力学(Computational Fluid Dynamics,CFD)上存在的计算代价大等问题,本文在传统的湍流数值模拟技术的基础上,结合机器学习,以经典的Sandia Flame D燃烧模型为例,通过引入物理信息的深度学习算法,建立物理信息神经网络架构(Physical-Information Neural Network,PINN),将符合规律的物理信息内嵌到神经网络,使得用小样本就能实现参数的流场重构。在平面维度上,分别对PINN和数据驱动方法重构的结果,与CFD软件仿真结果进行对比分析,其中PINN方法在训练集大小不及样本点总数一半的情况下,即可得到数据驱动方法在大样本情况下的重构结果,重构出燃烧过程在t=1 s时刻的轴向、径向速度以及温度的L2相对误差分别为0.187%、1.194%,0.071%,且在训练集占样本点总数的55%、70%、82%的情况下,PINN方法均比数据驱动方法误差小。在时间维度上,成功重构t=0.3、0.5、1 s时刻的轴向速度云图,证明PINN方法能够重构出几何模型采样时间范围内任意时刻的物理场分布云图。 展开更多
关键词 计算流体力学 深度学习 物理信息神经网络 湍流燃烧 流场重构
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融合全局信息的多图神经网络会话推荐 被引量:1
7
作者 黄涛 徐贤 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2024年第4期769-776,共8页
基于会话的推荐旨在根据当前会话预测下一个最可能交互的物品.由于单个会话点击序列较短,仅使用会话本身的信息很难提供准确的推荐.因此,综合考虑其它会话之间的交互信息已成为一种趋势,为了提高推荐性能,本文提出一种融合全局信息的多... 基于会话的推荐旨在根据当前会话预测下一个最可能交互的物品.由于单个会话点击序列较短,仅使用会话本身的信息很难提供准确的推荐.因此,综合考虑其它会话之间的交互信息已成为一种趋势,为了提高推荐性能,本文提出一种融合全局信息的多图神经网络会话推荐模型(GIMGNN)来增强会话推荐的效果.该模型首先通过超图卷积神经网络和门控图神经网络从全局会话超图和局部会话图中学习两个级别的物品表示,然后通过注意力机制将反向位置信息融合到两种表示中,最后利用融合后的表示完成预测.在两个真实数据集Yoochoose和Diginetica上进行了一系列实验,实验结果表明,对比性能最优的基准模型,GIMGNN模型在Yoochoose上P@20和MRR@20至少提升了2.42%和4.01%,在Diginetica上P@20和MRR@20至少提升了6.56%和9.11%,验证了模型的有效性. 展开更多
关键词 会话推荐 超图卷积神经网络 门控图神经网络 注意力机制 位置信息
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融合个体偏差信息的文本情感分析模型
8
作者 陈丽安 过弋 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2024年第1期145-151,共7页
目前情感分析任务经常只聚焦于评论文本本身,忽略了评论者与被评论者的个体偏差特征,会显著影响对文本的整体情感判断。针对上述问题,提出一种融合评论双边个体偏差信息的文本情感分析模型UP-ATL(User and Product-Attention TranLSTM)... 目前情感分析任务经常只聚焦于评论文本本身,忽略了评论者与被评论者的个体偏差特征,会显著影响对文本的整体情感判断。针对上述问题,提出一种融合评论双边个体偏差信息的文本情感分析模型UP-ATL(User and Product-Attention TranLSTM)。该模型使用自注意力机制、交叉注意力机制对评论文本与个体偏差信息分别进行双向融合,在融合过程中采用定制化权重的计算方式,以缓解实际应用场景中冷启动带来的数据稀疏问题,最终得到特征充分融合的评论文本和评论双边的表示信息。选取餐饮领域、电影领域的三个真实公开数据集Yelp2013、Yelp2014、IMDB进行效果验证,与UPNN(User Product Neural Network)、NSC(Neural Sentiment Classification)、CMA(Cascading Multiway Attention)、HUAPA(Hierarchical User And Product multi-head Attention)等基准模型进行比较。实验结果表明,相较于比较模型中最好的HUAPA模型,UP-ATL的准确度在三个数据集上依次分别提高了6.9、5.9和1.6个百分点。 展开更多
关键词 文本情感分析 自注意力机制 交叉注意力机制 Transformer模型 长短期记忆网络
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电池储能系统三相交错型DC-DC变换器控制策略研究 被引量:1
9
作者 常雨芳 高鹏 +3 位作者 罗国澳 张闯闯 严怀成 黄文聪 《太阳能学报》 北大核心 2025年第5期706-715,共10页
针对电池储能系统中直流母线电压易波动以及电池组端电流纹波较大的问题,提出一种电池储能系统三相交错并联双向DC-DC变换器电压电流双环复合控制方法。首先,建立三相交错并联双向DC-DC变换器数学模型;其次,设计电压外环基于有限时间扩... 针对电池储能系统中直流母线电压易波动以及电池组端电流纹波较大的问题,提出一种电池储能系统三相交错并联双向DC-DC变换器电压电流双环复合控制方法。首先,建立三相交错并联双向DC-DC变换器数学模型;其次,设计电压外环基于有限时间扩张状态观测器的滑模控制方法,通过改进有限时间扩张状态观测器估计出系统总扰动并反馈到滑模控制器进行补偿,可提高系统的响应速度和抗扰动能力;然后,设计电流内环自适应PI均流移相控制方法,将总电流均分并分别控制,可降低电流纹波量;最后,搭建仿真模型和实验平台进行验证,结果表明所提控制方法可有效抑制直流母线电压波动、降低电流纹波量,可提高电池储能系统抗扰动能力和动态响应性能。 展开更多
关键词 电池储能系统 DC-DC变换器 滑模控制 有限时间扩张状态观测器 均流移相
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基于不同故障传播路径差异化的故障诊断方法
10
作者 谭帅 王一帆 +2 位作者 姜庆超 侍洪波 宋冰 《自动化学报》 北大核心 2025年第1期161-173,共13页
针对工业过程中故障发生源与故障信息在传播过程中的差异性问题,提出了一种基于不同故障传播路径差异化(Fault propagation path-aware network,FPPAN)的故障诊断方法.该方法分别从故障源邻域信息关系和故障信息传播两个角度出发,设计... 针对工业过程中故障发生源与故障信息在传播过程中的差异性问题,提出了一种基于不同故障传播路径差异化(Fault propagation path-aware network,FPPAN)的故障诊断方法.该方法分别从故障源邻域信息关系和故障信息传播两个角度出发,设计了基于k近邻筛选(k-nearest-neighbor,k-NN)和基于剪枝的k跳可达路径选择(Pruning-based k-hop reachable path selection,k-PHop)的两种故障源图的构建方式,构建“故障源图”.从故障在变量间的差异化表现着手,将基于特征的分类问题转换为基于结构关系的图匹配问题,利用该结构化信息优化过程特征,提升模型故障诊断性能.最后,通过田纳西−伊斯曼(Tennessee-Eastman,TE)过程和某海底盾构掘进施工过程进行仿真验证,实验结果证明了所提方法的有效性. 展开更多
关键词 故障诊断 图神经网络 故障源图 故障根源 故障传播路径
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考虑非匹配扰动的飞机EMA伺服系统的改进滑模复合控制
11
作者 常雨芳 张闯闯 +2 位作者 高鹏 严怀成 黄文聪 《控制理论与应用》 北大核心 2025年第7期1407-1416,共10页
飞机机电作动器(EMA)伺服系统中普遍存在的非匹配扰动会降低系统状态的跟踪精度.针对此问题,本文提出了一种基于级联扩张状态观测器的改进非奇异全局终端滑模和非匹配扰动估计反馈补偿的复合控制方法.首先,在对非匹配扰动进行精确定义... 飞机机电作动器(EMA)伺服系统中普遍存在的非匹配扰动会降低系统状态的跟踪精度.针对此问题,本文提出了一种基于级联扩张状态观测器的改进非奇异全局终端滑模和非匹配扰动估计反馈补偿的复合控制方法.首先,在对非匹配扰动进行精确定义的基础上建立了系统的优化数学模型,设计了级联扩张状态观测器对非匹配和匹配扰动进行实时估计;其次,基于扰动估计信息设计了改进非奇异全局终端滑模面和控制律,使系统制动压力可以精确跟踪其期望输出值;再次,通过非匹配扰动估计反馈补偿抵消了系统转子角速度输出的跟踪误差,抑制了非匹配扰动对系统状态的负面影响;最后,在3类期望输出制动压力下进行了仿真分析,验证了本文提出的飞机EMA伺服系统复合控制方法能够有效处理非匹配扰动的影响,使系统状态获得更快的收敛速度以及更高的跟踪精度. 展开更多
关键词 机电作动器 非匹配扰动 级联扩张状态观测器 非奇异全局终端滑模
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基于多智能体强化学习的博弈综述 被引量:1
12
作者 李艺春 刘泽娇 +4 位作者 洪艺天 王继超 王健瑞 李毅 唐漾 《自动化学报》 北大核心 2025年第3期540-558,共19页
多智能体强化学习(Multi-agent reinforcement learning,MARL)作为博弈论、控制论和多智能体学习的交叉研究领域,是多智能体系统(Multi-agent systems,MASs)研究中的前沿方向,赋予智能体在动态多维的复杂环境中通过交互和决策完成多样... 多智能体强化学习(Multi-agent reinforcement learning,MARL)作为博弈论、控制论和多智能体学习的交叉研究领域,是多智能体系统(Multi-agent systems,MASs)研究中的前沿方向,赋予智能体在动态多维的复杂环境中通过交互和决策完成多样化任务的能力.多智能体强化学习正在向应用对象开放化、应用问题具身化、应用场景复杂化的方向发展,并逐渐成为解决现实世界中博弈决策问题的最有效工具.本文对基于多智能体强化学习的博弈进行系统性综述.首先,介绍多智能体强化学习的基本理论,梳理多智能体强化学习算法与基线测试环境的发展进程.其次,针对合作、对抗以及混合三种多智能体强化学习任务,从提高智能体合作效率、提升智能体对抗能力的维度来介绍多智能体强化学习的最新进展,并结合实际应用探讨混合博弈的前沿研究方向.最后,对多智能体强化学习的应用前景和发展趋势进行总结与展望. 展开更多
关键词 多智能体强化学习 多智能体系统 博弈决策 均衡求解
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基于全局状态预测与公平经验重放的交通信号控制算法 被引量:1
13
作者 缪孜珺 罗飞 +1 位作者 丁炜超 董文波 《计算机应用》 北大核心 2025年第1期337-344,共8页
为了应对交通拥堵而设计的高效交通信号控制算法能提升现有交通网络下的车辆通行效率。尽管深度强化学习算法在单路口交通信号控制问题上已展现出卓越的性能,然而这些算法在多路口环境下的应用仍然面临着重大的挑战——多智能体强化学习... 为了应对交通拥堵而设计的高效交通信号控制算法能提升现有交通网络下的车辆通行效率。尽管深度强化学习算法在单路口交通信号控制问题上已展现出卓越的性能,然而这些算法在多路口环境下的应用仍然面临着重大的挑战——多智能体强化学习(MARL)算法产生的时间和空间的部分可观测性引发的非平稳性问题会导致这些算法无法稳定的收敛。因此,提出一种基于全局状态预测与公平经验重放的多路口交通信号控制算法IS-DQN。一方面,基于不同车道的车流历史信息预测多路口的全局状态,从而扩展IS-DQN的状态空间,以避免算法产生空间部分可观测性而带来非平稳性问题;另一方面,为应对传统经验重放策略的时间部分可观测性,采用蓄水池抽样算法来保证经验重放池的公正性,进而避免其中的非平稳性问题。在复杂的多路口环境下应用IS-DQN算法进行3种不同的交通压力仿真实验的结果表明:在不同交通流情况下,尤其是在中低交通流量下,相较于独立的深度强化学习算法,ISDQN算法能得到更短的车辆平均行驶时间,并表现出了更优的收敛性能与收敛稳定性。 展开更多
关键词 深度强化学习 交通信号控制 时序预测 蓄水池抽样算法 长短期记忆
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面向工程素养的电工电子实验课程改革和实践 被引量:24
14
作者 张雪芹 宋继荣 +2 位作者 陆勇骏 张胜辉 陈成良 《实验室研究与探索》 CAS 北大核心 2019年第5期216-220,共5页
电工电子实验是非电类工科专业的必修基础课,是培养工科大学生工程素养、创新能力和实践能力的重要途径之一。随着教育科技的发展和各种信息化新技术的广泛应用,电工电子实验教学环节的改革势在必行。针对目前电工电子实验教学环节存在... 电工电子实验是非电类工科专业的必修基础课,是培养工科大学生工程素养、创新能力和实践能力的重要途径之一。随着教育科技的发展和各种信息化新技术的广泛应用,电工电子实验教学环节的改革势在必行。针对目前电工电子实验教学环节存在的问题,设计了基于螺旋式迭代工程能力提升模型(SIBEAI)的实验课程教学体系,优化了实验内容,探索实施了多元化的实验手段方法,构建了以工程素养和实践能力培养为核心的电工电子实验教学培养方案。实践表明:取得了很好的培养效果,激发了学生实践学习的兴趣,提高学生的实践与创新能力。 展开更多
关键词 电工电子实验 工程素养 实验手段
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电厂信息综合自动化的实现 被引量:9
15
作者 李若明 王行愚 徐顺喜 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2004年第20期80-83,共4页
描述了现代电厂综合自动化系统的发展趋势,提出了以信息为基础对传统的电厂进行自动化改造的构想,勾画出电厂综合自动化系统的基本框架,详细分析了其基本功能及组成方案。结合在电厂中实施的实例研究了在实施信息综合自动化过程中所要... 描述了现代电厂综合自动化系统的发展趋势,提出了以信息为基础对传统的电厂进行自动化改造的构想,勾画出电厂综合自动化系统的基本框架,详细分析了其基本功能及组成方案。结合在电厂中实施的实例研究了在实施信息综合自动化过程中所要注意的问题,指出了实时数据库等关键技术运用的作用,以及信息集成在企业生产中的重要地位和实际运用中的不足之处,进一步验证了电厂实施信息综合自动化的必要性和取得的良好效果。 展开更多
关键词 信息综合 企业生产 基本框架 电厂 综合自动化系统 构想 发展趋势 细分 自动化改造 实时数据库
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基于本体的信息安全漏洞关联分析 被引量:8
16
作者 张雪芹 徐金瑜 顾春华 《华东理工大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2014年第1期125-131,共7页
漏洞是引发信息安全问题的重要因素,对漏洞发生情况进行分析预测值得关注。针对信息安全漏洞数据库中的漏洞数据,基于CWE构建信息安全漏洞本体,形成漏洞领域语义基础,采用Apriori关联算法,对软件中漏洞发生情况进行分析预测。在数据挖... 漏洞是引发信息安全问题的重要因素,对漏洞发生情况进行分析预测值得关注。针对信息安全漏洞数据库中的漏洞数据,基于CWE构建信息安全漏洞本体,形成漏洞领域语义基础,采用Apriori关联算法,对软件中漏洞发生情况进行分析预测。在数据挖掘的数据预处理阶段借助该语义知识,通过将低概念层级的漏洞数据泛化至高概念层级,提高项集的支持度,挖掘出隐藏的关联规则;在关联规则评估阶段通过设计基于用户关注度的规则筛选器ADARF和RDARF,实现了根据用户关注度找出符合用户兴趣度的规则;基于CNNVD漏洞库的实验证明了上述方法的有效性。 展开更多
关键词 信息安全漏洞 领域本体 数据挖掘 管理分析
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基于蚁群神经网络的两级信息融合算法 被引量:17
17
作者 吕红芳 顾幸生 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第8期1323-1330,共8页
为了保证地下车库空气质量的同时尽量降低系统能耗,针对地库环境监测系统,提出了一种基于蚁群神经网络的两级数据融合算法TLIFA-ACOBP,该算法将分簇结构与神经网络模型有效结合,设计了一个基于分簇的无线传感器网络两级数据融合模型.首... 为了保证地下车库空气质量的同时尽量降低系统能耗,针对地库环境监测系统,提出了一种基于蚁群神经网络的两级数据融合算法TLIFA-ACOBP,该算法将分簇结构与神经网络模型有效结合,设计了一个基于分簇的无线传感器网络两级数据融合模型.首先运用蚁群优化(ACO)算法对BP神经网络的权值进行优化,并将优化后的蚁群神经网络用于无线传感器网络的信息融合.通过对簇成员节点采集到的原始数据进行两级融合处理,只将代表原始数据的少量特征值发送给汇聚节点,大幅度减少节点数据通信量,提高了数据传输效率,同时降低了系统能耗. 展开更多
关键词 无线传感器网络 蚁群算法 神经网络 信息融合
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一种基于粗糙集属性约简的图像隐藏信息检测方法 被引量:6
18
作者 戴蒙 林家骏 毛家发 《华东理工大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第1期122-125,共4页
基于统计分析的检测方法是图像隐藏信息检测常用的方法,与特定隐写分析方法相比,它比较灵活,能够快速地适应新的或未知的隐写算法。针对特征属性高维的特点,采用粗糙集属性约简的方法来降低数据规模。实验表明:与采用全部属性的检测系... 基于统计分析的检测方法是图像隐藏信息检测常用的方法,与特定隐写分析方法相比,它比较灵活,能够快速地适应新的或未知的隐写算法。针对特征属性高维的特点,采用粗糙集属性约简的方法来降低数据规模。实验表明:与采用全部属性的检测系统相比,该方法在不影响分类精度的前提下有效提高了检测速度。 展开更多
关键词 隐写术 隐写分析 粗糙集 属性约简
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基于改进U-Net3+的相控阵超声图像语义分割
19
作者 毛鑫玥 王慧锋 +2 位作者 周家乐 顾震 颜秉勇 《华东理工大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第2期242-249,共8页
超声相控阵成像已广泛应用于聚乙烯燃气管道的焊接缺陷检测中,随着机器视觉技术的快速发展,利用机器辅助或自动化分析超声图像能极大地提高缺陷检测速度,减少人为判断失误的发生。在基于超声图像的焊接缺陷检测技术中,图像语义分割精度... 超声相控阵成像已广泛应用于聚乙烯燃气管道的焊接缺陷检测中,随着机器视觉技术的快速发展,利用机器辅助或自动化分析超声图像能极大地提高缺陷检测速度,减少人为判断失误的发生。在基于超声图像的焊接缺陷检测技术中,图像语义分割精度对缺陷类别和严重等级的判定至关重要。本文在U-Net3+网络的基础上提出一种融入残差及注意力机制的改进模型,并应用于电熔焊接缺陷检测的相控阵超声图像语义分割。首先,改进模型通过在编码器各层之间采用残差结构来提升编码器的图像特征提取能力;其次,通过在跳跃连接中引入卷积块注意力模块(Convolutional Block Attention Module,CBAM),加强模型对原始图像信息的利用率,使模型更易聚焦于原始图像中的有效区域。实验结果表明,改进后的模型在电熔焊接超声图像上具有良好的分割效果,在Dice、mIoU两项指标上,相比U-Net分别提升了8.81%和12.84%;相比U-Net3+的分割效果分别提升了1.09%和1.81%。 展开更多
关键词 相控阵超声图像 图像语义分割 U-Net3+ 注意力机制 残差网络
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基于相似度融合和GCN的音频分类模型
20
作者 何敏捷 陈宁 林家骏 《计算机应用与软件》 北大核心 2025年第5期116-121,197,共7页
为了充分利用样本间基于不同音频特征的相似度表示的拓扑结构特性的互补性,提出一种基于相似度融合和GCN的音频分类模型。分别利用基于CNN14和DenseNet的网络提取输入音频的特征,并进行音频类别的预测;利用相似度网络融合模型对基于以... 为了充分利用样本间基于不同音频特征的相似度表示的拓扑结构特性的互补性,提出一种基于相似度融合和GCN的音频分类模型。分别利用基于CNN14和DenseNet的网络提取输入音频的特征,并进行音频类别的预测;利用相似度网络融合模型对基于以上两个网络获得的预测标签向量的相似度进行非线性融合;分别用DenseNet提取的特征和融合相似度网络对GCN的节点特征和邻接矩阵进行初始化,通过GCN进行节点特征优化以提升音频分类准确性。实验结果表明,在不同的音频分类任务中,该模型相比于基线模型取得了更高的分类准确率,且基于SNF的相似度融合模块和基于GCN的分类模块均对模型性能的提升有贡献。 展开更多
关键词 特征融合 图卷积网络 相似度网络融合 深度学习 音频分类
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