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半监督学习方法在作物图像处理中的应用进展
1
作者 陈曦 刘建平 +3 位作者 周国民 王健 张越 邢嘉璐 《计算机工程与应用》 北大核心 2025年第12期45-68,共24页
半监督学习通过结合少量标注数据和大量未标注数据,显著减少数据标注需求和成本,同时提高模型的泛化能力和性能,为深度学习和机器学习在资源受限环境中的发展提供了新的路线。随着半监督学习在图像处理领域取得突破性进展,以现代农业为... 半监督学习通过结合少量标注数据和大量未标注数据,显著减少数据标注需求和成本,同时提高模型的泛化能力和性能,为深度学习和机器学习在资源受限环境中的发展提供了新的路线。随着半监督学习在图像处理领域取得突破性进展,以现代农业为调查对象,探讨半监督学习方法在农业生产中的作用。根据半监督基础定义和假设提出半监督概念模型,同时按照利用监督信号的差异将半监督学习分为伪标签和无监督正则化。从目标检测、图像分割、图像分类和多任务联合学习出发,对农业作物管理、杂草管理、水果检测、植物健康、植物表型和叶片分类等具体任务进行全面回顾。分析并讨论了半监督学习在农业图像处理领域的未来研究方向。 展开更多
关键词 半监督 作物 图像处理 目标检测 图像分割 图像分类
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基于大语言模型的智能问答系统研究综述 被引量：27
2
作者 任海玉 刘建平 +4 位作者 王健 顾勋勋 陈曦 张越 赵昌顼 《计算机工程与应用》 北大核心 2025年第7期1-24,共24页
智能问答是自然语言处理中的一个核心的子领域,旨在理解并回答用户提出的自然语言问题的系统。传统的问答系统通常依赖于预定义的规则和有限的语料库,无法处理复杂的多轮对话。大语言模型是一种基于深度学习技术的自然语言处理模型,拥... 智能问答是自然语言处理中的一个核心的子领域,旨在理解并回答用户提出的自然语言问题的系统。传统的问答系统通常依赖于预定义的规则和有限的语料库,无法处理复杂的多轮对话。大语言模型是一种基于深度学习技术的自然语言处理模型,拥有数十亿甚至上千亿个参数,不仅能够理解和生成自然语言,还能显著提升问答系统的准确性和效率,推动智能问答技术的发展。近年来,基于大模型技术的智能问答逐渐成为研究热点,但对该领域的系统性综述仍然较为欠缺。因此,针对大模型的智能问答系统进行系统综述,介绍了问答系统的基本概念和数据集及其评价指标;介绍了基于大模型的问答系统,其中包括基于提示学习的问答系统、基于知识图谱的问答系统、基于检索增强生成的问答系统和基于智能代理的问答系统以及微调在问答任务中的技术路线,并对比了五种方法在问答系统中的优缺点和应用场景;对于当前基于大语言模型的问答系统面临的研究挑战和未来发展趋势进行了总结。 展开更多
关键词 大语言模型 智能问答 自然语言处理 检索增强生成 提示学习 知识图谱
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MSP-YOLACT:面向多模态PET/CT肺部肿瘤医学图像的实例分割模型
3
作者 周涛 柴文文 +3 位作者 王亚星 陈凯雄 陆惠玲 石道宗 《光子学报》 北大核心 2025年第4期198-212,共15页
针对多模态肺部肿瘤医学图像对比度低、病灶边界模糊,现有方法未充分考虑多模态图像信息互补性的问题,提出了面向多模态PET/CT肺部肿瘤医学图像的实例分割模型,该模型为充分利用不同模态图像的病灶共性特征进行病灶形态增强,设计融合PET... 针对多模态肺部肿瘤医学图像对比度低、病灶边界模糊,现有方法未充分考虑多模态图像信息互补性的问题,提出了面向多模态PET/CT肺部肿瘤医学图像的实例分割模型,该模型为充分利用不同模态图像的病灶共性特征进行病灶形态增强,设计融合PET和CT模态图像特征的多模态特征混合器;为增加模型对病灶区域的关注度,构造增强特征金字塔,该结构由强化特征融合模块以及多尺度特征融合器组成;为增强模型对病灶区域的定位能力,设计基于全局与局部特征强化的并行特征增强预测头模块。使用临床多模态肺部肿瘤医学图像数据集验证模型的有效性,结果表明所提模型对于肺部病灶分割的AP_(det)、AP_(seg)、AR_(det)、AR_(seg)、mAP_(det)和mAP_(seg)分别为64.55%、65.53%、51.47%、52.28%、64.37%和65.41%。该模型实现对肺部肿瘤病灶区域的精确检测分割,以及对肺部肿瘤自动化辅助诊断具有积极意义。 展开更多
关键词 医学图像 肺部肿瘤 多模态 PET/CT 实例分割 注意力机制
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ResNet及其在医学图像处理领域的应用:研究进展与挑战 被引量：33
4
作者 周涛 刘赟璨 +2 位作者 陆惠玲 叶鑫宇 常晓玉 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2022年第1期149-167,共19页
残差神经网络(ResNet)是深度学习领域的研究热点,广泛应用于医学图像处理领域。该文对残差神经网络从以下几个方面进行综述:首先,阐述残差神经网络的基本原理和模型结构;然后,从残差单元、残差连接和网络整体结构3方面总结了残差神经网... 残差神经网络(ResNet)是深度学习领域的研究热点,广泛应用于医学图像处理领域。该文对残差神经网络从以下几个方面进行综述:首先,阐述残差神经网络的基本原理和模型结构;然后,从残差单元、残差连接和网络整体结构3方面总结了残差神经网络的改进机制;其次,从与DenseNet,U-Net,Inception结构和注意力机制结合4方面探讨残差神经网络在医学图像处理领域中的广泛应用;最后,讨论ResNet在医学图像处理领域中面临的主要挑战,并对未来的发展方向进行展望。该文系统梳理了残差神经网络的最新研究进展,以及在医学图像处理中的应用,对残差神经网络的研究具有重要的参考价值。 展开更多
关键词 残差神经网络 医学图像 残差单元 残差连接 激活函数
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面向图像分类的视觉Transformer研究进展 被引量：16
5
作者 彭斌 白静 +2 位作者 李文静 郑虎 马向宇 《计算机科学与探索》 CSCD 北大核心 2024年第2期320-344,共25页
Transformer是一种基于自注意力机制的深度学习模型,在计算机视觉中展现出巨大的潜力。而在图像分类任务中,关键的挑战是高效而准确地捕捉输入图片的局部和全局特征。传统方法使用卷积神经网络的底层提取其局部特征,并通过卷积层堆叠扩... Transformer是一种基于自注意力机制的深度学习模型,在计算机视觉中展现出巨大的潜力。而在图像分类任务中,关键的挑战是高效而准确地捕捉输入图片的局部和全局特征。传统方法使用卷积神经网络的底层提取其局部特征,并通过卷积层堆叠扩大感受野以获取图像的全局特征。但这种策略在相对短的距离内聚合信息,难以建立长期依赖关系。相比之下,Transformer的自注意力机制通过直接比较特征在所有空间位置上的相关性,捕捉了局部和全局的长距离依赖关系,具备更强的全局建模能力。因此,深入探讨Transformer在图像分类任务中的问题是非常有必要的。首先以Vision Transformer为例,详细介绍了Transformer的核心原理和架构。然后以图像分类任务为切入点,围绕与视觉Transformer研究中的性能提升、计算成本和训练优化相关的三个重要方面,总结了视觉Transformer研究中的关键问题和最新进展。此外,总结了Transformer在医学图像、遥感图像和农业图像等多个特定领域的应用情况。这些领域中的应用展示了Transformer的多功能性和通用性。最后,通过综合分析视觉Transformer在图像分类方面的研究进展,对视觉Transformer的未来发展方向进行了展望。 展开更多
关键词 深度学习 视觉Transformer 网络架构 图像分类 自注意力机制
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细粒度图像分类上Vision Transformer的发展综述 被引量：7
6
作者 孙露露 刘建平 +3 位作者 王健 邢嘉璐 张越 王晨阳 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2024年第10期30-46,共17页
细粒度图像分类(fine-grained image classification,FGIC)一直是计算机视觉领域中的重要问题。与传统图像分类任务相比,FGIC的挑战在于类间对象极其相似,使任务难度进一步增加。随着深度学习的发展,Vision Transformer(ViT)模型在视觉... 细粒度图像分类(fine-grained image classification,FGIC)一直是计算机视觉领域中的重要问题。与传统图像分类任务相比,FGIC的挑战在于类间对象极其相似,使任务难度进一步增加。随着深度学习的发展,Vision Transformer(ViT)模型在视觉领域掀起热潮,并被引入到FGIC任务中。介绍了FGIC任务所面临的挑战,分析了ViT模型及其特性。主要根据模型结构全面综述了基于ViT的FGIC算法,包括特征提取、特征关系构建、特征注意和特征增强四方面内容,对每种算法进行了总结,并分析了它们的优缺点。通过对不同ViT模型在相同公用数据集上进行模型性能比较,以验证它们在FGIC任务上的有效性。最后指出了目前研究的不足,并提出未来研究方向,以进一步探索ViT在FGIC中的潜力。 展开更多
关键词 细粒度图像分类 Vision Transformer 特征提取 特征关系构建 特征注意 特征增强
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M^(3)Res-Transformer:新冠肺炎胸部X-ray图像识别模型 被引量：5
7
作者 周涛 刘赟璨 +3 位作者 侯森宝 常晓玉 叶鑫宇 陆惠玲 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第2期589-601,共13页
新冠肺炎(COVID-19)自爆发以来严重影响人类生命健康,近年来残差神经网络广泛应用于COVID-19识别任务中,辅助医生快速地诊断COVID-19患者,但是COVID-19图像病变区域形状复杂、大小不一,与周围组织的边界模糊,导致网络难以提取有效特征.... 新冠肺炎(COVID-19)自爆发以来严重影响人类生命健康,近年来残差神经网络广泛应用于COVID-19识别任务中,辅助医生快速地诊断COVID-19患者,但是COVID-19图像病变区域形状复杂、大小不一,与周围组织的边界模糊,导致网络难以提取有效特征.本文针对上述问题,提出一种M^(3)Res-Transformer的新冠肺炎胸部X-ray图像识别模型,采用Res-Transformer作为模型的主干网络,结合ResNet和ViT,有效地整合局部病变特征和全局特征;设计混合残差注意力模块(mixed residual attention Module,mraM),同时考虑通道和空间位置的相互依赖性,增强网络的特征表达能力;为了增大感受野,提取多尺度特征,通过叠加具有不同扩张率的扩张卷积构造多尺度扩张残差模块(multiscale dilated residual Module,mdrM),根据不同层次特征尺度的差异,使用3个逐渐收缩尺度的mdrM进行多尺度特征提取;提出上下文交叉感知模块(contextual cross-awareness Module,ccaM),使用深层特征中的语义信息来引导浅层特征,然后将浅层特征中的空间信息嵌入深层特征中,采用交叉加权注意力机制高效聚合深层和浅层特征,获得更丰富的上下文信息.为了验证本文所提模型的有效性,在新冠肺炎胸部X-ray图像数据集上进行实验,与先进的CNN分类模型、融合不同注意力机制的ResNet50模型、基于Transformer的分类模型对比以及消融实验.结果表明,本文所提模型的Acc、Pre、Rec、F1-Score与Spe指标分别为96.33%、96.36%、96.33%、96.35%与96.26%,在COVID-19胸部X-ray图像识别任务中有效提升了识别精度,并通过可视化方法对其进行进一步验证,为COVID-19的辅助诊断提供重要的参考价值. 展开更多
关键词 COVID-19 胸部X-ray图像 残差神经网络 vision transformer 注意力机制
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基于DCIF-GAN的肺部肿瘤PET/CT跨模态医学图像融合 被引量：3
8
作者 周涛 程倩茹 +2 位作者 张祥祥 李琦 陆惠玲 《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第2期221-236,共16页
基于生成对抗网络(Generative Adversarial Network,GAN)的医学图像融合是计算机辅助诊断领域的研究热点之一,但是现有基于GAN的融合方法存在训练不稳定,提取图像的局部和全局上下文语义信息能力不足,交互融合程度不够等问题。针对上述... 基于生成对抗网络(Generative Adversarial Network,GAN)的医学图像融合是计算机辅助诊断领域的研究热点之一,但是现有基于GAN的融合方法存在训练不稳定,提取图像的局部和全局上下文语义信息能力不足,交互融合程度不够等问题。针对上述问题,本文提出了双耦合交互式融合GAN(Dual-Coupled Interactive Fusion GAN,DCIFGAN)。首先,设计了双生成器双鉴别器GAN,通过权值共享机制实现生成器之间和鉴别器之间的耦合,通过全局自注意力机制实现交互式融合;第二,设计耦合CNN-Transformer的特征提取模块(Coupled CNN-Transformer Feature Extraction Module,CC-TFEM)和特征重构模块(CNN-Transformer Feature Reconstruction Module,C-TFRM),提升了对同一模态图像内部的局部和全局特征信息提取能力;第三,设计跨模态交互式融合模块(Cross Model Intermodal Fusion Module,CMIFM),通过跨模态自注意力机制,进一步整合不同模态间的全局交互信息。为了验证本文模型的有效性,在肺部肿瘤PET/CT医学图像数据集上进行实验,该文方法在平均梯度,空间频率,结构相似度,标准差,峰值信噪比,信息熵等上与其他四种方法中最优方法相比,分别提高了1.38%,0.39%,29.05%,30.23%,0.18%,4.63%。模型能够突出病变区域信息,融合图像结构清晰且纹理细节丰富。 展开更多
关键词 医学图像 图像融合 PET/CT 耦合生成对抗网络 Swin Transformer
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基于Kolmogorov不等式的数据流漂移检测方法
9
作者 韩萌 孟凡兴 +3 位作者 李春鹏 张瑞华 何菲菲 丁剑 《计算机工程与应用》 北大核心 2025年第9期102-115,共14页
在现实数据环境中,数据分布经常随着时间推移而变化,该现象称为概念漂移。概念漂移会显著影响原分类模型的性能。因此,当概念漂移出现时,分类模型需及时调整以适应数据分布变化,从而保证学习的有效性。探讨了Kolmogorov不等式在概念漂... 在现实数据环境中,数据分布经常随着时间推移而变化,该现象称为概念漂移。概念漂移会显著影响原分类模型的性能。因此,当概念漂移出现时,分类模型需及时调整以适应数据分布变化,从而保证学习的有效性。探讨了Kolmogorov不等式在概念漂移检测领域的应用潜力。提出了一种基于错误率的Kolmogorov漂移检验策略,利用Kolmogorov不等式设计了概念漂移检测方法,并利用该算法来检测数据流中突然或逐渐出现的概念漂移。提出了一种尾部实例调整策略,减轻了漂移检测样本集中旧实例的影响,从而进一步降低了漂移检测延迟。实验表明,与经典或先进的漂移检测器相比,提出的算法在分类准确率方面表现最佳。在漂移检测性能方面,提出的算法在误检率和检测延迟方面的表现均位于前列,达到了较好的平衡。在运行时间方面也表现出了良好的性能。在上述四个指标的总体比较中优于其他算法,达到了该研究的预期。 展开更多
关键词 概念漂移 漂移检测 数据流 分类 Kolmogorov不等式
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k-center问题的算法研究综述
10
作者 王晓峰 华盈盈 +2 位作者 王军霞 彭庆媛 何飞 《郑州大学学报（工学版）》 CAS 北大核心 2025年第1期42-50,97,共10页
k-center问题是设施选址的基础问题,同样是NP难问题,在分配、紧急服务等领域也有着实际的应用。随着问题规模的扩大,原有的算法已不再适用,需要进一步优化或者改进。为了找到求解该问题的高效算法,对现有算法进行研究。对各类求解k-cen... k-center问题是设施选址的基础问题,同样是NP难问题,在分配、紧急服务等领域也有着实际的应用。随着问题规模的扩大,原有的算法已不再适用,需要进一步优化或者改进。为了找到求解该问题的高效算法,对现有算法进行研究。对各类求解k-center问题的算法进行梳理,将求解算法划分为精确算法、启发式算法、元启发式算法、近似算法等,从算法原理、改进思路、性能和精度等方面进行对比综述。精确算法在求解小规模k-center问题时可在多项式时间内得到最优解,但是算法效率低,不适用于大规模问题;启发式算法可以在多项式时间内给出相对最优解,但是没有理论保证,无法衡量与最优解的关系;元启发式算法可对目前存在的智能优化算法进行改进,给出相对最优解,但是解的质量无法保证;利用近似算法得到的解具有近似比保证,有较大的理论研究价值,但是实用价值较弱。目前求解k-center问题的元启发式算法已取得一定的研究成果,但是在求解时间、求解规模、算法效率等方面仍待突破,这将是未来k-center问题的研究重点。 展开更多
关键词 k-center问题 精确算法 近似算法 蜂群优化 遗传算法
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融合多模态信息的知识感知推荐方法
11
作者 王海荣 王怡梦 +1 位作者 周北京 易之航 《郑州大学学报(工学版)》 北大核心 2025年第6期15-22,共8页
图片、文本等多模态信息具有语义互补性,能够有效增强知识图谱中的实体表示,从而提高推荐的准确率和可解释性。通过分析推荐系统中具有语义相关性的多模态数据特点,提出了一种融合多模态信息的知识感知推荐方法。在知识图谱传播的基础上... 图片、文本等多模态信息具有语义互补性,能够有效增强知识图谱中的实体表示,从而提高推荐的准确率和可解释性。通过分析推荐系统中具有语义相关性的多模态数据特点,提出了一种融合多模态信息的知识感知推荐方法。在知识图谱传播的基础上,整合与图谱中实体语义相关的多模态信息,并将其与对应的实体进行特征融合,用来丰富实体表示,以便探索用户潜在的兴趣偏好。该方法充分考虑了多模态信息间的依赖性和交互性,采用模态间注意力关注各模态的重要信息,获取具有语义关联的多模态嵌入特征;通过门控注意力将实体对应的多模态嵌入特征与实体表示融合,进一步丰富实体的多模态语义信息,从而增强用户和项目的表示。为了验证方法的有效性,在MovieLens-1M和Book-Crossing数据集上进行实验,并与RippletNet、KGAT、CKAN、LKGR、COAT、CKE、KGCN、SKGCR和KGCL这9种方法进行对比分析,实验结果表明:所提方法在AUC和ACC上均优于对比方法;在MovieLens-1M和Book-Crossing数据集上,所提方法的AUC分别为0.9366和0.7637,与其他模型的平均值相比,增幅为0.0272和0.0291;所提方法的ACC分别为0.8623和0.7089,与其他模型的平均值相比,增幅为0.0283和0.0305。 展开更多
关键词 知识图谱 推荐系统 多模态信息 特征融合 嵌入传播
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带时间窗的车辆路径问题元启发算法综述 被引量：2
12
作者 张玉玺 雷冰冰 +2 位作者 王晓峰 朱炫骏 宋家欢 《计算机应用研究》 北大核心 2025年第5期1290-1298,共9页
带时间窗的车辆路径问题(VRPTW)是车辆路径优化问题(VRP)重要问题之一,广泛应用于物流配送等领域。随着物流需求和复杂性的增加,传统算法在求解VRPTW时表现出效率低和适应性不足等局限。近年来,元启发算法在该问题的求解上取得了显著进... 带时间窗的车辆路径问题(VRPTW)是车辆路径优化问题(VRP)重要问题之一,广泛应用于物流配送等领域。随着物流需求和复杂性的增加,传统算法在求解VRPTW时表现出效率低和适应性不足等局限。近年来,元启发算法在该问题的求解上取得了显著进展,因此有必要对其求解算法进行系统梳理和深入研究。梳理了VRPTW的基本模型,对比了精确算法、启发算法及元启发算法的应用,重点分析了元启发算法的研究进展、优缺点及其改进策略。最后,探讨了算法未来研究方向和发展趋势,为进一步研究提供了理论支持。 展开更多
关键词 车辆路径问题 时间窗 元启发算法 启发算法
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多模态特征增强的双层融合知识推理方法 被引量：1
13
作者 荆博祥 王海荣 +1 位作者 王彤 杨振业 《计算机科学与探索》 北大核心 2025年第2期406-416,共11页
现有的多模态知识推理方法大多采用拼接或注意力的方式,将预训练模型提取到的多模态特征直接进行融合,往往忽略了不同模态之间的异构性和交互的复杂性。为此,提出了一种多模态特征增强的双层融合知识推理方法。结构信息嵌入模块采用自... 现有的多模态知识推理方法大多采用拼接或注意力的方式,将预训练模型提取到的多模态特征直接进行融合,往往忽略了不同模态之间的异构性和交互的复杂性。为此,提出了一种多模态特征增强的双层融合知识推理方法。结构信息嵌入模块采用自适应图注意力机制筛选并聚合关键的邻居信息,用来增强实体和关系嵌入的语义表达;多模态嵌入信息模块使用不同的注意力机制关注不同模态数据的独有特征,以及多模态数据间的共性特征,利用共性特征的互补信息进行模态交互,以减少模态间异构性差异;多模态特征融合模块采用将低秩多模态特征融合和决策融合相结合的双层融合策略,实现了多模态数据在模态间和模态内的动态复杂交互,并综合考虑每种模态在推理中的贡献度,得到更全面的预测结果。为了验证方法的有效性,分别在FB15K-237、DB15K和YAGO15K数据集上进行了实验。结果表明:该方法相比多模态推理方法,在FB15K-237数据集上MRR和Hits@1分别平均提升3.6%和2.2%;相比单模态推理方法,MRR和Hits@1分别平均提升13.7%和14.6%。 展开更多
关键词 多模态知识图谱 链接预测 知识推理 多模态特征融合
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融合双通道特征信息的医疗短文本分类模型
14
作者 李晨 刘纳 +2 位作者 郑国风 杨杰 道路 《现代电子技术》 北大核心 2025年第13期123-132,共10页
针对医疗短文本存在特征稀疏、语义歧义和提取短文本特征不充分等问题,提出融合双通道特征的医疗短文本分类模型(EBDF)。该模型利用预训练模型得到动态词向量,使模型包含更丰富的语义信息;之后利用BiLSTM获取全局文本特征信息和DPECNN... 针对医疗短文本存在特征稀疏、语义歧义和提取短文本特征不充分等问题,提出融合双通道特征的医疗短文本分类模型(EBDF)。该模型利用预训练模型得到动态词向量,使模型包含更丰富的语义信息;之后利用BiLSTM获取全局文本特征信息和DPECNN获取深层次的局部文本特征信息,为了提高模型的鲁棒性和泛化能力,采用FGM对抗训练算法对数据进行扰动;最后,将双通道的特征信息进行特征融合获得最终的文本表示。EBDF模型在三个医疗领域和两个通用领域的短文本数据集上与效果较好的模型相比,准确率提升约0.57%~6.16%,F1值提高约0.65%~5.80%。 展开更多
关键词 医疗文本挖掘 短文本分类 特征融合 BiLSTM DPECNN 双通道
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渐进式策略的多模态无监督实体对齐方法
15
作者 马赫 王海荣 +2 位作者 王艺焱 孙崇 周北京 《计算机科学与探索》 北大核心 2025年第1期245-252,共8页
当前的实体对齐方法,虽然利用知识图谱中实体间的结构信息取得了不错的对齐效果,但是忽略了实体间包含的大量侧面信息。这些信息具有唯一性特征,可以用于增强对齐效果。分析了实体侧面信息在实体对齐中的可用性,提出了一种无监督实体对... 当前的实体对齐方法,虽然利用知识图谱中实体间的结构信息取得了不错的对齐效果,但是忽略了实体间包含的大量侧面信息。这些信息具有唯一性特征,可以用于增强对齐效果。分析了实体侧面信息在实体对齐中的可用性,提出了一种无监督实体对齐方法,使用渐进式策略并融合图文信息。该方法通过融合实体的字面量信息和视觉信息,来增强实体的特征表示;采用双向阈值最近邻算法,过滤掉距离度量过高的实体对;引入渐进式策略,来动态增加相似度阈值,以控制对齐实体对的生成质量和生成速度;定义分配算法,以优化渐进式策略得到的结果。为了验证提出的方法,在DBP15K数据集的ZH_EN、JA_EN、FR_EN子数据集上进行实验,并与PSR、EVA、DATTI等10种方法的结果进行了对比分析。实验结果表明,该方法在ZH_EN和JA_EN子数据集的对齐任务上,Hits@1指标分别达到了95.7%和97.4%,在FR_EN上Hits@10指标达到了99.9%,性能表现较佳。 展开更多
关键词 实体对齐 无监督 多模态 渐进式策略 分配问题
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基于层次掩码及多尺度特征融合的CAD模型表征
16
作者 苏增辉 马向宇 +1 位作者 白静 林淦 《计算机集成制造系统》 北大核心 2025年第8期2843-2856,共14页
在CAD领域,边界表示(B-rep)因其精确性被广泛采用,但其非结构化特性使基于B-rep的深度学习模型较少。现有方法多侧重几何信息的描述,虽提升性能,却增加了复杂度和数据提取成本,且对拓扑信息关注不足,限制了模型的泛化能力和整体表现。... 在CAD领域,边界表示(B-rep)因其精确性被广泛采用,但其非结构化特性使基于B-rep的深度学习模型较少。现有方法多侧重几何信息的描述,虽提升性能,却增加了复杂度和数据提取成本,且对拓扑信息关注不足,限制了模型的泛化能力和整体表现。为解决上述问题,本文提出了一种基于层次掩码及多尺度特征融合的CAD模型表征网络,同时支持模型分类和分割。具体而言,通过设计层次掩码几何编码器来消除信息冗余,减少网络对信息的过度依赖,提高了网络的鲁棒性和泛化性;同时,通过设计多尺度自适应拓扑编码器来自适应地提取多尺度特征,能够捕获从局部到全局的拓扑结构信息。广泛实验证明了新模型在多个公开分类和分割数据集上的先进性和有效性。 展开更多
关键词 边界表示 模型分类 分割 图卷积神经网络 掩码 拓扑
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一种求解GSTP问题的新型黏菌优化算法
17
作者 王军霞 王晓峰 +3 位作者 华盈盈 何飞 唐傲 刘建平 《现代电子技术》 北大核心 2025年第5期162-168,共7页
针对图的Steiner树问题(GSTP)的NP难特性,提出一种融合多策略改进的黏菌优化算法。首先,定义种群初始化方法,由于STP是二进制解空间中的优化问题,而标准的黏菌优化算法迭代更新后每个维度的值是连续的。因此,为搜索个体确定最佳的S型传... 针对图的Steiner树问题(GSTP)的NP难特性,提出一种融合多策略改进的黏菌优化算法。首先,定义种群初始化方法,由于STP是二进制解空间中的优化问题,而标准的黏菌优化算法迭代更新后每个维度的值是连续的。因此,为搜索个体确定最佳的S型传递函数,对连续的个体位置进行离散化处理。其次,为避免种群陷入局部最优,对二进制的黏菌优化算法引入新的位置更新策略。最后,将改进后的黏菌优化算法在OR-Library标准测试集上的计算结果与其他经典启发式算法、近似算法以及深度强化学习算法进行实验对比分析。结果表明,改进后的黏菌优化算法能够有效避免陷入局部最优,收敛精度更高,在求解GSTP时有一定优越性。 展开更多
关键词 Steiner树问题 黏菌优化算法 传递函数 位置更新 离散化处理 种群初始化
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基于灰狼算法优化DBN-SVM的入侵检测方法
18
作者 彭庆媛 王晓峰 +3 位作者 唐傲 王军霞 华盈盈 何飞 《南京大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第2期270-282,共13页
入侵检测技术作为一种可靠的网络安全防御手段,在保障网络安全方面具有重要意义.深度信念网络(Deep Belief Network,DBN)结合支持向量机(Support Vector Machine,SVM)是一种具有良好泛化能力和分类性能的机器学习方法,在入侵检测领域有... 入侵检测技术作为一种可靠的网络安全防御手段,在保障网络安全方面具有重要意义.深度信念网络(Deep Belief Network,DBN)结合支持向量机(Support Vector Machine,SVM)是一种具有良好泛化能力和分类性能的机器学习方法,在入侵检测领域有着广泛的应用.然而,该方法在处理高维数据时容易出现“维数灾难”问题,并且参数选择对分类性能有很大影响,针对以上不足,提出了一种基于灰狼算法(Grey Wolf Optimization,GWO)优化DBN-SVM的入侵检测方法.在GWO算法中,通过引入自适应狩猎权重系数和改进头狼位置更新公式来加快收敛速度和扩展狼群搜索范围,通过加入最优灰狼个体自适应扰动策略来避免陷入局部最优.进一步利用改进后的GWO算法优化DBN-SVM,并应用于入侵检测.实验结果表明,提出的方法在NSL-KDD和UNSW-NB15数据集上的准确率比未改进的DBN-SVM分别提高6.5%和5.7%,满足入侵检测的应用需求. 展开更多
关键词 深度信念网络 支持向量机 灰狼优化算法 自适应狩猎权重系数 t分布扰动 入侵检测
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结合变量决策层和全局学习率的启发式优化算法
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作者 何飞 王晓峰 +3 位作者 唐傲 华盈盈 彭庆媛 王军霞 《计算机应用研究》 北大核心 2025年第2期441-447,共7页
冲突驱动子句学习(conflict-driven clause learning,CDCL)是现代SAT求解器的主流框架,而基于变量活性的分支算法是其高效求解的关键因素之一。将全局学习率(global learning rate,GLR)和变量决策层结合分析,得到两个有关CDCL搜索行为... 冲突驱动子句学习(conflict-driven clause learning,CDCL)是现代SAT求解器的主流框架,而基于变量活性的分支算法是其高效求解的关键因素之一。将全局学习率(global learning rate,GLR)和变量决策层结合分析,得到两个有关CDCL搜索行为的重要推论:在GLR较高时,增加低决策层变量的碰撞分数可以降低搜索成本;而在GLR较低时,增加高决策层变量的碰撞分数可以充分探索解空间。通过实验数据分析,验证了两个推论的正确性。依据推论,提出一种结合GLR和变量决策层的Gdb启发式策略来优化现有分支算法,Gdb使用变量决策层设计两个权重w_(1)和w_(2),分别用于较高和较低GLR情况下的变量活性。此外,还分析了EVSIDS和LRB两个分支算法的搜索行为,并针对LRB进行再次加权。实验结果表明,Gdb分支策略有效提升了CDCL求解器的效率。 展开更多
关键词 布尔可满足性问题 CDCL 分支策略 GLR 变量决策层
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基于改进粒子群的云计算任务调度算法 被引量：1
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作者 陈攀 孙鉴 +3 位作者 吴隹伟 武涛 杨晓焕 马宝全 《科学技术与工程》 北大核心 2025年第12期5045-5057,共13页
传统粒子群算法(particle swarm optimization,PSO)在云计算任务调度的性能和效率方面仍然存在局部搜索效率较低、搜索精度有限等不足,导致难以找到全局最优解并容易陷入局部最优解,针对此问题提出一种改进的粒子群任务调度算法(improve... 传统粒子群算法(particle swarm optimization,PSO)在云计算任务调度的性能和效率方面仍然存在局部搜索效率较低、搜索精度有限等不足,导致难以找到全局最优解并容易陷入局部最优解,针对此问题提出一种改进的粒子群任务调度算法(improved particle swarm optimization,IPSO)。首先,通过反向学习策略生成分布更加均匀的初始种群,提高算法的收敛速度。其次,在粒子更新过程中引入正弦余弦算法(sine cosine algorithm,SCA)以此提高粒子的寻优能力,平衡全局搜索和局部开发两个过程。最后,添加了基于平均适应度的搜索行为进一步扩大搜索解空间以找到更好的最优解,防止陷入局部最优。在CloudSim仿真平台上进行实验验证。实验结果表明:改进粒子群算法在降低系统任务的成本和最大完工时间上均有着显著的优势。特别是当任务数量达到500时,IPSO在总成本上相较于自适应粒子群算法(adaptive particle swarm optimization,AdPSO)、正弦余弦粒子群算法(sine cosine algorithm-particle swarm optimization,SCA-PSO)、模拟退火粒子群算法(simulated annealing particle swarm optimization,SAPSO)、增强型吞噬遗传算法(enhanced phagocytosis genetic algorithm,EPGA)、竞争交叉机制遗传算法(competitive crossover mechanism genetic algorithm,C2PGA)、反向学习粒子群算法(opposition based learning-particle swarm optimization,OBL-PSO)和PSO分别提升了10%、4.6%、8.6%、9.2%、8.2%、10.4%和11.3%,在最大完工时间上分别提升了34.1%、27%、41.7%、28.5%、21.6%、50.3%和54.8%,验证了IPSO在不同任务规模下解决云计算任务调度问题的可行性和有效性。 展开更多
关键词 云计算 任务调度 粒子群算法(PSO) 正弦余弦算法(SCA) CloudSim
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