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基于跨模态融合与双曲图注意力机制的视频异常检测
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作者 姜迪 赖惠成 汪烈军 《通信学报》 北大核心 2025年第6期136-152,共17页
针对视频异常检测中模态信息不平衡、视听噪声不平均以及模态异步等问题,提出了一个动态跨模态融合模块与双曲图注意力机制融合的多模态视频异常检测方法CM-HVAD,以准确检测异常行为。首先,提出了一种新的动态跨模态融合模块,动态压缩... 针对视频异常检测中模态信息不平衡、视听噪声不平均以及模态异步等问题,提出了一个动态跨模态融合模块与双曲图注意力机制融合的多模态视频异常检测方法CM-HVAD,以准确检测异常行为。首先,提出了一种新的动态跨模态融合模块,动态压缩多模态数据特征,自主学习跨模态权重,动态平衡视觉特征和音视频特征并进行融合增强。然后,针对多模态数据中存在的模态异步问题,提出了模态一致性对齐模块,按时间帧序列对齐模态语义,确保多模态数据在时间和语义上的一致性。最后,引入了双曲图注意力机制,通过双曲空间的模式分离特性,有效捕捉正常和异常表示之间的层次关系,从而提高检测准确率。实验结果表明,所提方法在XD-Violence上AP达到了86.47%,在UCF-Crime上AUC达到了87.12%,性能优于基线方法。 展开更多
关键词 视频异常检测 跨模态融合 双曲图注意力机制 多模态
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基于K-means++算法与YDSE算法的多农机协同优化
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作者 彭汪忆楠 赖惠成 +1 位作者 于逸然 张过 《计算机应用研究》 北大核心 2025年第5期1453-1461,共9页
针对农业生产中农机磨损问题常被忽视,导致任务分配和路径规划不合理的问题,提出一种高效的任务分配与路径规划算法,基于磨损感知的多农机协同优化方法(wear-aware multi-machine collaborative optimization method,WAMMCO),以提高农... 针对农业生产中农机磨损问题常被忽视,导致任务分配和路径规划不合理的问题,提出一种高效的任务分配与路径规划算法,基于磨损感知的多农机协同优化方法(wear-aware multi-machine collaborative optimization method,WAMMCO),以提高农业生产效率。首先,开发了一种融合荷兰式拍卖机制和惩罚因子机制的改进K-means++算法,并引入偏置处理,以实现农机工作负荷的均衡分配;其次,基于杨氏双缝实验(YDSE)原理,设计了一种元启发式算法,该算法结合离散化处理和多扰动策略,以优化农机作业路径并寻找最短作业路径;最后,结合贪心算法(GA)和农机的实际磨损情况,实现了农机的高效分配。仿真实验结果表明,在任务分配阶段,该算法比相同偏置约束下的constrained-balanced K-means++算法具有更快的运算速度;在路径规划阶段,与ACO、GWO、BWO、HO等算法相比,该算法在寻找全局最优解和收敛时间上表现更优;在农机分配阶段,不同农机数量下,该算法展现出其可行性、有效性和合理性,为农业生产智能化管理提供了新的技术支持,显著提升了农机作业的综合性能。 展开更多
关键词 农业机械 K-means++算法 杨氏双缝实验算法 贪心算法 农机磨损
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基于深度学习的属性图异常检测综述 被引量:9
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作者 张伊扬 钱育蓉 +3 位作者 陶文彬 冷洪勇 李自臣 马梦楠 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2022年第19期1-13,共13页
异常检测一直以来都是数据挖掘领域的研究热点之一,其任务是在海量数据中识别罕见的观测对象。随着图数据挖掘的发展,属性图异常检测在各个领域广受关注。然而,属性图因其复杂的拓扑结构和丰富的属性信息成为异常检测一大难点。深度学... 异常检测一直以来都是数据挖掘领域的研究热点之一,其任务是在海量数据中识别罕见的观测对象。随着图数据挖掘的发展,属性图异常检测在各个领域广受关注。然而,属性图因其复杂的拓扑结构和丰富的属性信息成为异常检测一大难点。深度学习方法在捕捉属性图复杂的信息中展现出优越性能,已被证实是解决属性图异常检测问题非常有效的方法。对普通图异常检测和属性图异常检测以及表示学习相关方法进行简要概述;其次从静态属性图和动态属性图两方面对最新深度学习异常检测方法进行介绍与分类;对常见数据集上的实验结果进行了对比、分析;对属性图异常检测的应用场景、存在的问题以及面临的挑战进行讨论,展望了未来的研究方向。 展开更多
关键词 异常检测 属性图 图数据挖掘 深度学习
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基于pro-YOLOv4的多尺度航拍图像目标检测算法 被引量:12
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作者 赵玉卿 贾金露 +1 位作者 公维军 钱育蓉 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2021年第11期3466-3471,共6页
航拍图像目标检测存在多尺度目标检测精度低、检测速度慢、漏检和误检严重等问题。针对这些问题,提出一种融合卷积注意力机制和轻量化网络的目标检测算法(pro-YOLOv4),并应用于多尺度航拍图像目标检测。首先,利用K-means聚类算法对航拍... 航拍图像目标检测存在多尺度目标检测精度低、检测速度慢、漏检和误检严重等问题。针对这些问题,提出一种融合卷积注意力机制和轻量化网络的目标检测算法(pro-YOLOv4),并应用于多尺度航拍图像目标检测。首先,利用K-means聚类算法对航拍数据集进行聚类分析并优化锚框参数,以提高对目标检测的有效性;其次,采用轻量级网络结构,精简网络复杂度,提高检测速度;最后,引入卷积注意力模块来解决复杂场景对于航拍目标检测的干扰,从而有效降低误检率和漏检率。在航拍数据集RSOD和NWPU VHR-10上进行实验对比,实验结果表明,pro-YOLOv4检测效果较YOLOv4有明显提升,平均检测精度分别提高了3.42%和3.98%。该算法不仅对多尺度目标均表现出较好检测性能,还降低了目标漏检率,并具有较好的鲁棒性和泛化能力。 展开更多
关键词 计算机视觉 目标检测 YOLOv4 注意力机制
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中文命名实体识别研究综述 被引量:26
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作者 赵继贵 钱育蓉 +2 位作者 王魁 侯树祥 陈嘉颖 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2024年第1期15-27,共13页
命名实体识别(named entity recognition,NER)是自然语言处理中最基本的任务之一,其主要内容是识别自然语言文本中具有特定意义的实体类型和边界。然而,中文命名实体识别(Chinese named entity recognition,CNER)的数据样本存在词边界... 命名实体识别(named entity recognition,NER)是自然语言处理中最基本的任务之一,其主要内容是识别自然语言文本中具有特定意义的实体类型和边界。然而,中文命名实体识别(Chinese named entity recognition,CNER)的数据样本存在词边界模糊、语义多样化、形态特征模糊以及中文语料库内容较少等问题,导致中文命名实体识别性能难以大幅提升。介绍了CNER的数据集、标注方案和评价指标。按照CNER的研究进程,将CNER方法分为基于规则的方法、基于统计的方法和基于深度学习的方法三类,并对近五年来基于深度学习的CNER主要模型进行总结。探讨CNER的研究趋势,为新方法的提出和未来研究方向提供一定参考。 展开更多
关键词 自然语言处理 中文命名实体识别 深度学习 预训练模型 机器学习
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基于深度学习的命名实体识别研究综述 被引量:1
6
作者 张继元 钱育蓉 +2 位作者 冷洪勇 侯树祥 陈嘉颖 《现代电子技术》 北大核心 2024年第6期32-42,共11页
命名实体识别是自然语言处理领域的一项关键任务,其目的在于从自然语言文本中识别出具有特定含义的实体,如人名、地名、机构名和专有名词等。在命名实体识别任务中,研究人员提出过多种方法,包括基于知识和有监督的机器学习方法。近年来... 命名实体识别是自然语言处理领域的一项关键任务,其目的在于从自然语言文本中识别出具有特定含义的实体,如人名、地名、机构名和专有名词等。在命名实体识别任务中,研究人员提出过多种方法,包括基于知识和有监督的机器学习方法。近年来,随着互联网文本数据规模的快速扩大和深度学习技术的快速发展,深度学习模型已成为命名实体识别的研究热点,并在该领域取得显著进展。文中全面回顾现有的命名实体识别深度学习技术,主要分为四类:基于卷积神经网络模型、基于循环神经网络模型、基于Transformer模型和基于图神经网络模型的命名实体识别。此外,对深度学习的命名实体识别架构进行了介绍。最后,探讨命名实体识别所面临的挑战以及未来可能的研究方向,以期推动命名实体识别领域的进一步发展。 展开更多
关键词 命名实体识别 深度学习 自然语言处理 卷积神经网络 循环神经网络 TRANSFORMER 图神经网络
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基于反馈生成对抗网络的单图像超分辨率重建 被引量:1
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作者 王永强 李雪 +1 位作者 范迎迎 钱育蓉 《计算机工程与设计》 北大核心 2022年第7期2022-2030,共9页
针对现有图像超分辨率重建方法中高频图像信息不丰富的问题,提出一种基于反馈和注意机制的单图像重建生成对抗网络(GFSRGAN)。采用反馈网络作为生成器,通过反馈连接逐步生成高分辨率图像;提出一种具有注意机制的反馈块,其能在处理反馈... 针对现有图像超分辨率重建方法中高频图像信息不丰富的问题,提出一种基于反馈和注意机制的单图像重建生成对抗网络(GFSRGAN)。采用反馈网络作为生成器,通过反馈连接逐步生成高分辨率图像;提出一种具有注意机制的反馈块,其能在处理反馈流的同时,自适应地选择有用的特征信息;利用相对平均最小二乘GAN(RaLSGAN)损失引导模型获得更真实的图像。实验结果表明,与现有基于GAN的超分辨方法相比,该方法重建出的图像纹理更加逼真自然。 展开更多
关键词 单图像超分辨率重建 反馈机制 生成对抗网络 注意力机制 深度学习
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MBFE-DETR:多尺度边界特征增强下的无人机目标检测算法
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作者 张晞 赖惠成 +4 位作者 姜迪 汤静雯 高古学 袁婷婷 聂源 《计算机工程与应用》 2025年第17期89-101,共13页
针对无人机视角下背景复杂、小目标比例较高且样本不平衡等问题,提出一种基于改进RT-DETR的无人机目标检测算法MBFE-DETR。设计一种基于C2f和单头自注意力模块的轻量化主干网络,降低模型参数量的同时提升网络的特征提取能力。提出多尺... 针对无人机视角下背景复杂、小目标比例较高且样本不平衡等问题,提出一种基于改进RT-DETR的无人机目标检测算法MBFE-DETR。设计一种基于C2f和单头自注意力模块的轻量化主干网络,降低模型参数量的同时提升网络的特征提取能力。提出多尺度边界特征增强协同网络MBFECN,通过其特有的多尺度边界特征增强机制和高效特征融合策略,解决了原模型在保持小目标边界细节方面的不足。引入Focaler-MPDIoU考虑框的位置匹配关系,同时通过线性区间映射重构原有IoU损失,使模型在复杂场景下的定位效果更好。针对样本不平衡的问题,采用新的分类损失函数ESVLoss,对分类损失值进行分段加权调整,并结合指数移动平均机制对权重进行动态平滑更新,使模型更具适应性。实验结果表明,在VisDrone2019-DET和DOTAv1.0数据集上,MBFE-DETR算法的mAP50分别提升3.9和2.9个百分点,同时参数量减少了21.6%。 展开更多
关键词 无人机目标检测 RT-DETR 单头自注意力 边界特征增强
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基于随机游走的图嵌入研究综述 被引量:11
9
作者 腊志垚 钱育蓉 +3 位作者 冷洪勇 顾天宇 张继元 李自臣 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2022年第13期1-13,共13页
近年来,图嵌入已经成为图神经网络领域研究的热点。图嵌入作为图任务分析的一种重要手段,将图的高维非欧信息编码到低维向量空间中,从而提升下游任务的性能和效率。为了及时掌握当前基于随机游走的图嵌入方法的研究现状,通过归纳与整理... 近年来,图嵌入已经成为图神经网络领域研究的热点。图嵌入作为图任务分析的一种重要手段,将图的高维非欧信息编码到低维向量空间中,从而提升下游任务的性能和效率。为了及时掌握当前基于随机游走的图嵌入方法的研究现状,通过归纳与整理,对现有的经典模型进行介绍与分类,主要分为基于经典随机游走的模型和基于属性游走的模型;然后对每一种模型解决的问题、算法思想、模型策略、优缺点和应用场景进行了详细的归纳与分析,并在几种常见的数据集上评估了部分模型的性能。通过研究发现,当前的基于随机游走的图嵌入亟待解决四个方面的问题:属性选择、可扩展性、嵌入维度选择和可解释性,针对这些问题,图嵌入需要建立一致的理论框架,为后面的研究提供可参考的标准。 展开更多
关键词 图嵌入 图神经网络 图任务分析 随机游走 属性游走
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人工智能在功能磁共振成像数据中的自闭症研究综述 被引量:2
10
作者 顾剑 钱育蓉 +4 位作者 王兰兰 胡月 陈嘉颖 冷洪勇 马梦楠 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2023年第22期57-68,共12页
自闭症谱系障碍是一种严重的精神障碍疾病,多发于儿童时期,影响个体的社交和日常生活。近年来,基于功能磁共振成像(functional magnetic resonance imaging,fMRI)数据的自闭症人工智能诊断成为研究热点。机器学习、深度学习等先进技术... 自闭症谱系障碍是一种严重的精神障碍疾病,多发于儿童时期,影响个体的社交和日常生活。近年来,基于功能磁共振成像(functional magnetic resonance imaging,fMRI)数据的自闭症人工智能诊断成为研究热点。机器学习、深度学习等先进技术已经被用于自闭症的智能辅助诊断研究中,旨在提高诊断的效率、准确性以及探索发病机制。首先介绍了自闭症智能诊断的背景、重要意义和面临的挑战;其次回顾了近5年智能诊断相关技术在自闭症分类识别中的进展,从机器学习和深度学习两方面总结、分析智能诊断不同方法的特点和局限性;最后探讨了自闭症智能诊断亟需解决的问题及未来研究趋势,为自闭症早期诊断和临床应用提供指导和参考。 展开更多
关键词 人工智能 自闭症谱系障碍 功能磁共振成像 机器学习 深度学习
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面向遥感图像的建筑物轻量化语义分割方法 被引量:2
11
作者 王一琛 刘慧 +1 位作者 王海涛 钱育蓉 《计算机工程与设计》 北大核心 2022年第9期2646-2653,共8页
针对高分辨率遥感图像建筑物分割方法存在分割完整度低和模型参数量大的问题,提出一种轻量化的编码器-解码器结构网络LED-Net (lightweight encoder decoder network)。编码器使用带有通道注意力机制的残差网络,使得网络充分提取图像的... 针对高分辨率遥感图像建筑物分割方法存在分割完整度低和模型参数量大的问题,提出一种轻量化的编码器-解码器结构网络LED-Net (lightweight encoder decoder network)。编码器使用带有通道注意力机制的残差网络,使得网络充分提取图像的特征信息;解码器使用轻量化的数据依赖上采样模块,增加建筑物分割完整度,减少模型参数量。使用INRIA Aerial Image与Massachusetts Buildings数据集对该算法进行实验,LED-Net相较DeepLabV3+、Building-A-Net等模型,减少了模型参数量,提升了分割精确度及预测图中建筑物的整体和边缘分割完整度。 展开更多
关键词 高分辨率遥感图像 语义分割 轻量化 编码器-解码器 残差网络
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基于TransE的表示学习方法研究综述 被引量:12
12
作者 张正航 钱育蓉 +1 位作者 行艳妮 赵鑫 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2021年第3期656-663,共8页
为了及时了解基于TransE的表示学习方法的最新研究进展,通过归纳与整理,将基于TransE的表示学习方法分为基于复杂关系、基于关系路径、基于图像信息以及基于其他方面的方法四种类型。对每一种方法的设计思路、优缺点等进行了详细的分析... 为了及时了解基于TransE的表示学习方法的最新研究进展,通过归纳与整理,将基于TransE的表示学习方法分为基于复杂关系、基于关系路径、基于图像信息以及基于其他方面的方法四种类型。对每一种方法的设计思路、优缺点等进行了详细的分析,同时对基于TransE的表示学习方法的公共数据集与评价指标进行了对比、总结,对各种基于TransE的表示学习算法在实验中的表现进行了对比分析。从研究结果来看,PaSKoGE、NTransGH、TCE、TransD方法在进行链接预测和三元组分类任务上表现效果最好,值得推广和进一步拓展,并可在其特定于路径的嵌入、两层神经网络、三元组上下文、动态构造映射矩阵上进一步完善。 展开更多
关键词 知识图谱 表示学习 TransE模型 知识图谱嵌入 翻译模型
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知识表示学习方法研究综述 被引量:10
13
作者 张正航 钱育蓉 +1 位作者 行艳妮 赵鑫 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2021年第4期961-967,共7页
近年来,知识表示学习已经成为知识图谱领域研究的热点。为了及时掌握当前知识表示学习方法的研究现状,通过归纳与整理,将具有代表性的知识表示方法进行了介绍和归类,主要分为传统的知识表示模型、改进的知识表示模型、其他的知识表示模... 近年来,知识表示学习已经成为知识图谱领域研究的热点。为了及时掌握当前知识表示学习方法的研究现状,通过归纳与整理,将具有代表性的知识表示方法进行了介绍和归类,主要分为传统的知识表示模型、改进的知识表示模型、其他的知识表示模型。对每一种方法解决的问题、算法思想、应用场景、评价指标、优缺点进行了详细归纳与分析。通过研究发现,当前知识表示学习主要面临关系路径建模、准确率、复杂关系处理的挑战。针对这些挑战,展望了采用关系的语义组成来表示路径、采用实体对齐评测指标、在实体空间和关系空间建模,以及利用文本上下文信息以扩展KG的语义结构的解决方案。 展开更多
关键词 知识图谱 知识表示学习 实体对齐 链接预测 三元组分类
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基于生物信息学的蛋白质功能预测研究综述 被引量:1
14
作者 李昕晖 钱育蓉 +4 位作者 岳海涛 胡月 陈嘉颖 冷洪勇 马梦楠 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2023年第16期50-62,共13页
蛋白质功能预测任务旨在为缺失功能标签的蛋白质数据提供功能注释,随着蛋白质测序技术的发展,数据库中蛋白质数量迅速增长,由于蛋白质数据的复杂性和多元性,蛋白质功能预测任务极具挑战,受到研究人员的密切关注。梳理了机器学习在蛋白... 蛋白质功能预测任务旨在为缺失功能标签的蛋白质数据提供功能注释,随着蛋白质测序技术的发展,数据库中蛋白质数量迅速增长,由于蛋白质数据的复杂性和多元性,蛋白质功能预测任务极具挑战,受到研究人员的密切关注。梳理了机器学习在蛋白质功能预测中的发展历程;对近年来的蛋白质功能预测方法进行归类与总结,分析各类算法之间的异同;最后对蛋白质功能预测存在的问题进行讨论,并对该领域的未来研究进行展望。 展开更多
关键词 蛋白质功能预测 蛋白质序列 机器学习 生物计算 生物信息学
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微表情自动分析方法研究综述 被引量:4
15
作者 周伟航 肖正清 +3 位作者 钱育蓉 马玉民 公维军 帕力旦·吐尔逊 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2022年第7期1921-1932,共12页
微表情自动分析是计算机视觉研究方向之一。在刑侦、临床医学、商业谈判、公共安全等场景下的微表情分析技术具有重要研究和应用价值。为了梳理微表情自动分析领域研究现状及发展方向,对常用微表情数据集和数据预处理方法进行整理。基... 微表情自动分析是计算机视觉研究方向之一。在刑侦、临床医学、商业谈判、公共安全等场景下的微表情分析技术具有重要研究和应用价值。为了梳理微表情自动分析领域研究现状及发展方向,对常用微表情数据集和数据预处理方法进行整理。基于微表情特征,全面整理和对比微表情检测和识别任务各类算法以及实验方法和验证指标。可以帮助研究人员更加快捷、全面了解该领域研究现状,存在的问题和未来发展方向。 展开更多
关键词 微表情识别 微表情检测 微表情数据集
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