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题名基于图像融合和注意力机制的图像分类
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作者
黄文秀
周术诚
陈新元
周忠眉
王榕国
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机构
福州工商学院工学院
福建农林大学计算机与信息学院
吉隆坡大学信息技术学院
闽南师范大学计算机学院
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出处
《南京师大学报(自然科学版)》
北大核心
2025年第3期120-128,共9页
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基金
国家自然科学基金项目(61672159)
福建省自然科学基金项目(2022J01398)
+2 种基金
福建省中青年教师科技类教育科研项目(JAT211024)
福建省中青年教师科技类教育科研项目(JAT211001)
福建省终身教育提质培优项目(ZS22026).
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文摘
图像分类作为计算机视觉领域的一个关键任务,在多种应用场景中具有重要意义.针对图像分类中的准确性和鲁棒性问题,提出了一种基于图像融合和注意力机制的分类方法.首先,选用了ResNet-152作为图像分类的基础模型,并对公开数据集进行了预处理.在特征融合阶段,采用了三个并行支路,分别应用不同大小的卷积核进行特征提取.随后,在残差网络结构后引入了注意力机制,综合了构建的格拉姆矩阵、平均池化和最大池化,以突出模型对分类有益的区域.在实验阶段,在公共图像数据集上进行大量实验,结果表明所提出的方法在实际应用中表现出很好的效果,分类准确度从最初的96.68%提高到98.87%.同时,相较于传统方法具有更好的鲁棒性.因此,本研究为图像分类领域提供了一种有效的改进方法,具有广泛的应用前景.
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关键词
图像融合
注意力机制
深度学习
图像分类
卷积网络
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Keywords
image fusion
attention mechanisms
deep learning
image classification
convolutional networks
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分类号
TP301
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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题名一种不确定性知识图上的动态表示框架
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作者
陈新元
陈庆强
黄戌霞
陈娥祥
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机构
福州工商学院工学院
吉隆坡大学信息技术学院
福建工程学院计算机科学与数学学院
宁德职业技术学院信息技术与工程系
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出处
《计算机应用与软件》
北大核心
2025年第6期317-324,386,共9页
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基金
国家自然科学基金项目(61672159)
福建省教育科学“十三五”规划2020年度课题(FJJKCG20-402)。
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文摘
如何将确定性知识图上的嵌入模型应用于不确定性推理,尚无统一标准,且事实置信度的计算机制也有待优化,基于此提出一种基于不确定性知识图的表示和推理框架,提供对主流确定性模型的支持。调整确定性模型得分函数取值区间,引入松弛系数设计结合置信度与规则的损失函数;改进负例三元组的生成方式,优化置信度的迭代更新和使用机制。在主流数据集上开展尾实体预测和置信度评估,结果表明该文框架的性能相比主流模型有一定提升。
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关键词
知识嵌入表示
不确定性
置信度
损失函数
松弛系数
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Keywords
Knowledge embedding representation
Uncertainty
Confidence
Loss function
Slack co-efficient
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分类号
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
TP3
[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
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题名结合四元数路径集成和空洞循环卷积的知识表示
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作者
陈新元
周忠眉
陈庆强
高美春
施达雅
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机构
福州工商学院工学院
吉隆坡大学信息技术学院
福建工程学院计算机科学与数学学院
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出处
《中文信息学报》
CSCD
北大核心
2023年第3期54-64,共11页
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基金
国家自然科学基金(61672159)
福建省教育科学“十三五”规划2020年度课题(FJJKCG20-402)
+2 种基金
福建省中青年教师科技类教育科研项目(JAT210619)
福建省自然科学基金(2022J01398)
福建省终身教育提质培优项目(ZS22026)
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文摘
为建模知识图中的复杂关系模式,知识补全模型期望提升表示能力和特征提取能力。超复数空间容量大于传统实数/复数空间,相关计算开销较小,但现有基于超复数嵌入的方法表示/提取能力不足且没有利用实体间路径的语义信息。该文首先优化现有超复数模型设计以扩大表示空间;接下来将实体间关系序列整合视作多旋转混合问题,设计四元数路径序列的快速整合方法并理论证明,进一步引入注意力机制集成路径语义;最后利用空洞循环卷积增强模型的特征提取能力。通过在主流数据集上开展链路预测和路径查询实验,验证了模型的表示和特征提取能力等,均优于Rotate3D等先进对比模型。
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关键词
知识表示
四元数
路径语义
旋转混合
空洞循环卷积
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Keywords
knowledge representation
quaternion
path semantics
rotational blending
atrous circular convolution
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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