检索结果-维普期刊中文期刊服务平台

基于3D深度胶囊网络的高光谱和LiDAR数据融合分类被引量：3: 1; 作者张雄山赵艮平程良伦《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2021年第8期2526-2529,共4页; 针对高光谱和LiDAR成像优势,通过构建三维深度胶囊网络(3D-deep capsule network,3D-DCN)探索了这两种遥感数据源在城市地物分类上的应用。该网络通过使用两层3D-CNN结构实现融合后数据的非线性特征映射,然后紧跟胶囊网络生成代表特征... 展开更多; 关键词高光谱 LiDAR 地物分类胶囊网络 e-squash函数; 在线阅读下载PDF 职称材料

融合多特征的分段卷积神经网络对象级情感分类方法: 2; 作者周武曾碧卿 +3 位作者徐如阳杨恒韩旭丽程良伦《中文信息学报》 CSCD 北大核心 2021年第2期116-124,132,共10页; 对象级情感分类旨在判断句子中特定对象的情感极性类别。在现有基于卷积神经网络的研究中,常在模型的池化层采用最大池化操作提取文本特征作为句子表示,该操作未考虑由对象所划分的上下文,因此无法得到更细粒度的对象上下文特征。针对... 展开更多; 关键词多特征分段卷积神经网络对象级情感分类; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于双通道语义差网络的方面级别情感分类被引量：2: 3; 作者曾碧卿徐马一 +4 位作者杨健豪裴枫华甘子邦丁美荣程良伦《中文信息学报》 CSCD 北大核心 2022年第12期159-172,共14页; 方面级别情感分类旨在分析一个句子中不同方面词的情感极性。先前的研究在文本表示上,难以产生依赖于特定方面词的上下文表示;在语义特征分析上,忽略了方面词的双侧文本在整体语义上与方面词情感极性之间具备不同关联度这一特征。针对... 展开更多; 关键词自然语言处理方面级别情感分析双通道架构语义差注意力; 在线阅读下载PDF 职称材料

离面位移激励下微视觉运动追踪精度劣化特性被引量：1: 4; 作者王瑞洲梁炽聪 +1 位作者蔡远馨吴衡《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第1期119-128,共10页; 为在微米级尺度量化表述离面位移激励值-聚焦面内微视觉运动追踪精度劣化值的映射特性,使用光学显微镜、工业相机和空间纳米定位平台进行实验研究。首先,分析离面位移的形成机理,使用方差函数评价图像清晰度,搜索最佳对焦平面并设定为... 展开更多; 关键词微视觉运动追踪离面位移精度劣化纳米定位平台; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于3D深度胶囊网络的高光谱和LiDAR数据融合分类被引量：3: 1; 作者张雄山赵艮平程良伦; 机构广东工业大学计算机学院广东工业大学广东省信息物理融合系统重点实验室南宁师范大学北部湾环境演变与资源利用教育部重点实验室南宁师范大学广西地表过程与智能模拟重点实验室; 出处《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2021年第8期2526-2529,共4页; 基金国家自然科学基金资助项目(61701123) 国家高分地球观测主要项目(83-Y40G33-9001-18/20) +3 种基金广西北部湾环境演变与资源利用教育部重点实验室(南宁师范大学)和广西地表过程与智能模拟重点实验室(南宁师范大学)开放或系统基金资助项目(NNNU-KLOP-K1936)。; 文摘针对高光谱和LiDAR成像优势,通过构建三维深度胶囊网络(3D-deep capsule network,3D-DCN)探索了这两种遥感数据源在城市地物分类上的应用。该网络通过使用两层3D-CNN结构实现融合后数据的非线性特征映射,然后紧跟胶囊网络生成代表特征的矢量并实现卷积、封装和分类;针对胶囊网络层间的非线性激活函数提出一种称为e-squash的非线性激活函数用于特征学习。在城市数据集上的分类实验表明,使用LiDAR高程特征数据极大地改善了高光谱图像分类精度,采用提出激活函数的3D-DCN在城市数据分类方面比经典分类方法和未采用e-squash的胶囊网络具有更大的应用潜力。; 关键词高光谱 LiDAR 地物分类胶囊网络 e-squash函数; Keywords hyperspectral LiDAR ground classification deep capsule network e-squash function; 分类号 TP751 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名融合多特征的分段卷积神经网络对象级情感分类方法: 2; 作者周武曾碧卿徐如阳杨恒韩旭丽程良伦; 机构华南师范大学计算机学院华南师范大学软件学院广东省信息物理融合系统重点实验室; 出处《中文信息学报》 CSCD 北大核心 2021年第2期116-124,132,共10页; 基金国家自然科学基金(61876067) 广东省普通高校人工智能重点领域专项(2019KZDZX1033) 广东省信息物理融合系统重点实验室建设专项(2020B1212060069)。; 文摘对象级情感分类旨在判断句子中特定对象的情感极性类别。在现有基于卷积神经网络的研究中,常在模型的池化层采用最大池化操作提取文本特征作为句子表示,该操作未考虑由对象所划分的上下文,因此无法得到更细粒度的对象上下文特征。针对该问题,该文提出一种融合多特征的分段卷积神经网络(multi-feature piecewise convolution neural network,MP-CNN)模型,根据对象将句子划分为两个部分作为上下文,并在池化层采用分段最大池化操作提取上下文特征。此外,该模型还将有助于情感分类的多个辅助特征融入其中,如词的相对位置、词性以及词在情感词典中的情感得分,并通过卷积操作计算词的注意力得分,有效判断对象的情感极性类别。最后在SemEval 2014数据集和Twitter数据集的实验中,取得了较基于传统机器学习、基于循环神经网络以及基于单一最大池化的卷积神经网络分类模型更好的分类效果。; 关键词多特征分段卷积神经网络对象级情感分类; Keywords multi-feature piecewise convolutional neural network aspect-based sentiment classification; 分类号 TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于双通道语义差网络的方面级别情感分类被引量：2: 3; 作者曾碧卿徐马一杨健豪裴枫华甘子邦丁美荣程良伦; 机构华南师范大学软件学院广东省信息物理融合系统重点实验室; 出处《中文信息学报》 CSCD 北大核心 2022年第12期159-172,共14页; 基金国家自然科学基金(61876067) 广东省普通高校人工智能重点领域专项(2019KZDZX1033) 广东省信息物理融合系统重点实验室建设专项(2020B1212060069)。; 文摘方面级别情感分类旨在分析一个句子中不同方面词的情感极性。先前的研究在文本表示上,难以产生依赖于特定方面词的上下文表示;在语义特征分析上,忽略了方面词的双侧文本在整体语义上与方面词情感极性之间具备不同关联度这一特征。针对上述问题,该文设计了一种双通道交互架构,同时提出了语义差这一概念,并据此构建了双通道语义差网络。双通道语义差网络利用双通道架构捕捉相同文本中不同方面词的上下文特征信息,并通过语义提取网络对双通道中的文本进行语义特征提取,最后利用语义差注意力增强模型对重点信息的关注。该文在SemEval2014的Laptop和Restaurant数据集以及ACL的Twitter数据集上进行了实验,分类准确率分别达到了81.35%、86.34%和78.18%,整体性能超过了所对比的基线模型。; 关键词自然语言处理方面级别情感分析双通道架构语义差注意力; Keywords natural language processing aspect-level sentiment classification double channel architecture semantic difference attention; 分类号 TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名离面位移激励下微视觉运动追踪精度劣化特性被引量：1: 4; 作者王瑞洲梁炽聪蔡远馨吴衡; 机构广东工业大学省部共建精密电子制造技术与装备国家重点实验室广东工业大学广东省微纳加工技术与装备重点实验室广东工业大学广东省信息物理融合系统重点实验室; 出处《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第1期119-128,共10页; 基金国家自然科学基金资助项目(No.51905106)。; 文摘为在微米级尺度量化表述离面位移激励值-聚焦面内微视觉运动追踪精度劣化值的映射特性,使用光学显微镜、工业相机和空间纳米定位平台进行实验研究。首先,分析离面位移的形成机理,使用方差函数评价图像清晰度,搜索最佳对焦平面并设定为聚焦平面,作为计算离面位移的基准。其次,设计空间多自由度纳米台,将其末端执行器作为微视觉追踪目标,生成聚焦平面内的运动轨迹,同时同步生成可控可测的离面位移。然后,选取灰度值模板匹配法与感兴趣区域划分法作为当前微视觉运动追踪算法,测量聚焦面内的运动轨迹。最后,加工纳米台样机,搭建微视觉运动追踪系统,使用电容传感器作为评价手段,计算不同离面位移引起的微视觉运动追踪精度劣化数值。实验结果表明,微视觉运动追踪精度随着离面位移的增大而不断劣化,具有显著且可量化的相关性。针对给定的76.1 μm×63.7 μm视场、15 Hz采样率与灰度值模板匹配法,(7.7±2.5)μm或更大的离面位移导致微视觉测量系统完全失效。; 关键词微视觉运动追踪离面位移精度劣化纳米定位平台; Keywords micro-vision motion-tracking out-of-focused-plane displacements accuracy degradation nano-positioning stage; 分类号 TP391.7 [自动化与计算机技术—计算机应用技术] TH742 [机械工程—光学工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	基于3D深度胶囊网络的高光谱和LiDAR数据融合分类	张雄山赵艮平程良伦	《计算机应用研究》 CSCD 北大核心	2021	3	在线阅读下载PDF 职称材料
2	融合多特征的分段卷积神经网络对象级情感分类方法	周武曾碧卿徐如阳杨恒韩旭丽程良伦	《中文信息学报》 CSCD 北大核心	2021	0	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于双通道语义差网络的方面级别情感分类	曾碧卿徐马一杨健豪裴枫华甘子邦丁美荣程良伦	《中文信息学报》 CSCD 北大核心	2022	2	在线阅读下载PDF 职称材料
4	离面位移激励下微视觉运动追踪精度劣化特性	王瑞洲梁炽聪蔡远馨吴衡	《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心	2023	1	在线阅读下载PDF 职称材料