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基于YOLOv8改进算法的织物瑕疵检测方法被引量：1: 1; 作者张学林闵悦 +1 位作者熊金泉丁文超《毛纺科技》北大核心 2025年第3期145-150,共6页; 为了解决织物生产过程中,瑕疵检测存在的准确率低、检测速度慢的问题,提出一种基于YOLOv8改进算法的织物瑕疵检测方法。首先,借鉴轻量化的StarNet重新设计了主干网络结构,降低模型参数量,提升检测速度;其次,设计了一种基于Sobel算子的... 展开更多; 关键词 YOLOv8 瑕疵检测 StarNet SOBEL算子 NWD损失函数; 在线阅读下载PDF 职称材料

iHNHC-RsFPN:基于多特征和特征金字塔网络预测人类非组蛋白巴豆酰化位点: 2; 作者魏欣胡思亲 +1 位作者涂建 Muhammad Akmal Remli 《中国生物化学与分子生物学报》北大核心 2025年第10期1541-1551,共11页; 人类非组蛋白赖氨酸巴豆酰化位点在生物学活动中发挥至关重要的作用。然而传统湿实验耗时耗力,使得计算预测方法在近年来备受欢迎。尽管赖氨酸巴豆酰化位点具有重要的生物学意义,但针对人类非组蛋白的相关研究较少。本文构建了一个残差... 展开更多; 关键词人类非组蛋白巴豆酰化位点深度学习特征提取集成学习残差金字塔网络; 在线阅读下载PDF 职称材料

权重推断与标签平滑的轻量级人脸表情识别被引量：7: 3; 作者刘劲罗晓曙徐照兴《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2024年第2期254-263,共10页; 针对轻量级网络在复杂环境下对面部表情的特征提取不够充分、模型参数存在冗余以及单标签数据集无法有效描述复杂情感倾向所带来的歧义表情等问题,提出了一种结合改进ShuffleNet与标签平滑学习的人脸表情识别方法。通过对原始网络的分... 展开更多; 关键词人脸表情识别关键权重推断轻量化标签平滑学习歧义表情; 在线阅读下载PDF 职称材料

结合三维交互注意力与语义聚合的表情识别: 4; 作者王广宇罗晓曙 +2 位作者徐照兴丰芳宇许江杰《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2024年第6期238-248,共11页; 针对传统卷积网络难以有效整合不同阶段人脸面部表情的特征、存在特征表征瓶颈以及无法高效利用上下文语义等问题,提出了一种结合三维交互注意力与语义聚合的面部表情识别方法。在秩扩展(ReXNet)网络的基础上对其进行优化,在消除表征瓶... 展开更多; 关键词人脸表情识别表征瓶颈三维交互注意力上下文语义; 在线阅读下载PDF 职称材料

iRSC-PseAAC:基于有效降维算法LDA预测蛋白质中的氧化还原敏感半胱氨酸位点: 5; 作者魏欣刘春生 +3 位作者吕哲林刚胡思亲贾建华《中国生物化学与分子生物学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第7期1009-1016,共8页; 氧化还原敏感半胱氨酸(RSC)硫醇参与了许多生物过程,并发挥着重要作用。因此,有必要对氧化还原敏感半胱氨酸进行准确鉴定。然而,传统的氧化还原敏感半胱氨酸鉴定非常昂贵且耗时。目前,迫切需要一种数学计算方法来识别序列信息,快速准确... 展开更多; 关键词氧化还原敏感半胱氨酸特征提取词嵌入线性判别分析机器学习; 在线阅读下载PDF 职称材料

空间分组增强注意力的轻量级人脸表情识别被引量：1: 6; 作者刘劲罗晓曙徐照兴《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2023年第22期233-241,共9页; 由于人脸表情特有的复杂性与微妙性,对表情进行高精度识别是一个困难问题。针对轻量级网络在自然环境下对面部表情的特征提取不够充分、泛化能力不足等问题,提出了一种基于空间分组增强注意力的轻量级人脸表情识别方法。在浅层网络设计... 展开更多; 关键词人脸表情识别深度可分离卷积区域特征融合空间分组增强注意力轻量化; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于YOLOv8改进算法的织物瑕疵检测方法被引量：1: 1; 作者张学林闵悦熊金泉丁文超; 机构江西服装学院大数据学院江西服装学院服装设计学院上海同温层科技有限公司; 出处《毛纺科技》北大核心 2025年第3期145-150,共6页; 基金教育部人文社会科学研究项目(22YJA760060) 教育部产学研项目(202102001044)。; 文摘为了解决织物生产过程中,瑕疵检测存在的准确率低、检测速度慢的问题,提出一种基于YOLOv8改进算法的织物瑕疵检测方法。首先,借鉴轻量化的StarNet重新设计了主干网络结构,降低模型参数量,提升检测速度;其次,设计了一种基于Sobel算子的边缘信息增强卷积,以获取瑕疵的边缘信息,提升瑕疵特征的提取能力;最后,在回归损失函数中引入对不同尺度的物体不敏感的NWD损失函数,提高对小目标瑕疵识别的检测能力。实验结果表明:改进后的YOLOv8算法平均检测精度较原模型提升1.5%,模型计算量较原模型下降10.59%,证明了算法改进的有效性。; 关键词 YOLOv8 瑕疵检测 StarNet SOBEL算子 NWD损失函数; Keywords YOLOv8 defect detection StarNet SobelConv NWD; 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iHNHC-RsFPN:基于多特征和特征金字塔网络预测人类非组蛋白巴豆酰化位点: 2; 作者魏欣胡思亲涂建 Muhammad Akmal Remli; 机构 Institute for Artificial Intelligence and Big Data 江西服装学院商学院数理统计教研室 Faculty of Data Science and Computing 江西服装学院大数据学院数据科学教研室; 出处《中国生物化学与分子生物学报》北大核心 2025年第10期1541-1551,共11页; 基金国家自然科学基金项目(No.61761023) 江西省自然科学基金项目(No.20202BABL202004) 江西省教育厅科研项目(No.GJJ2402711,GJJ2402712,No.GJJ2402708,No.GJJ2202813)资助。; 文摘人类非组蛋白赖氨酸巴豆酰化位点在生物学活动中发挥至关重要的作用。然而传统湿实验耗时耗力,使得计算预测方法在近年来备受欢迎。尽管赖氨酸巴豆酰化位点具有重要的生物学意义,但针对人类非组蛋白的相关研究较少。本文构建了一个残差金字塔网络(residual neural network,RsFPN),开发名为iHNHC-RsFPN的集成深度学习预测器。首先,采用3种特征提取方法从样本中提取特征;其次,针对不同特征类型分别构建基于RsFPN训练的弱分类器;最后,整合3个弱分类器构建最终的强分类器。独立测试集结果显示,iHNHC-RsFPN的灵敏性(Sn=0.8580)、特异性(Sp=0.7463)、准确性(Acc=0.7798)和马修斯相关系数(MCC=0.5586)等4个指标均表现优异。研究结果表明,与现有的预测器相比,iHNHC-RsFPN在人类非组蛋白巴豆酰化位点的预测精度上有了显著改进。此外,本文还创建了一个用户友好的网络服务器(http://www.lzzzlab.top/ihnc/),它无需复杂的公式计算,可直接为相关专家学者提供预测服务,助力其进一步研究。; 关键词人类非组蛋白巴豆酰化位点深度学习特征提取集成学习残差金字塔网络; Keywords human non-histone proteins crotonylation site deep learning feature extraction ensemble learning residual neural network(RsFPN); 分类号 Q754 [生物学—分子生物学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名权重推断与标签平滑的轻量级人脸表情识别被引量：7: 3; 作者刘劲罗晓曙徐照兴; 机构广西师范大学电子工程学院江西服装学院大数据学院; 出处《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2024年第2期254-263,共10页; 基金广西人文社会科学发展研究中心科学研究工程·创新创业专项(重大委托项目)(ZDCXCY01)。; 文摘针对轻量级网络在复杂环境下对面部表情的特征提取不够充分、模型参数存在冗余以及单标签数据集无法有效描述复杂情感倾向所带来的歧义表情等问题,提出了一种结合改进ShuffleNet与标签平滑学习的人脸表情识别方法。通过对原始网络的分析与剪裁,得到了改进后更紧凑的K5_Light_ShuffleNet,不仅优化了网络参数,还提高了模型的表征能力。为了增强模型对人脸表情图像局部细节特征的提取能力,抑制非表情特征,在模型中嵌入了设计的轻量化通道空间关键权重推断模块。通过标签平滑学习方法,在不引入额外信息的前提下,利用软标签分布监督网络的学习,以减少由于歧义表情对识别性能所带来的不利影响。实验结果表明,在公开的RAF-DB、AffectNet-7和AffectNet-8数据集上分别达到了86.91%、61.80%和58.75%的表情识别准确率,相较于目前其他人脸表情识别方法,其识别率有一定提高,同时模型参数量和计算量均保持在较低水平,利于其在实际中的应用。; 关键词人脸表情识别关键权重推断轻量化标签平滑学习歧义表情; Keywords facial expression recognition key weight inference lightweight label smoothing learning ambiguous expression; 分类号 TP391.4 [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

题名结合三维交互注意力与语义聚合的表情识别: 4; 作者王广宇罗晓曙徐照兴丰芳宇许江杰; 机构广西师范大学电子与信息工程学院江西服装学院大数据学院; 出处《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2024年第6期238-248,共11页; 基金广西人文社会科学发展研究中心科学研究工程·创新创业专项(重大委托项目)(ZDCXCY01)。; 文摘针对传统卷积网络难以有效整合不同阶段人脸面部表情的特征、存在特征表征瓶颈以及无法高效利用上下文语义等问题,提出了一种结合三维交互注意力与语义聚合的面部表情识别方法。在秩扩展(ReXNet)网络的基础上对其进行优化,在消除表征瓶颈的情况下,融合上下文特征,使其更适配表情识别任务。为捕获判别性人脸表情细粒度特征,结合非本地块与跨维度信息交互理论构建了三维交互注意力。为充分利用表情的浅中层底层特征与高层语义特征,设计了语义聚合模块,将多级全局上下文特征与高级语义信息进行聚合,达到同一类别的表情语义相互增益、增强类内一致性的目的。实验表明,该方法在公开数据集RAF-DB、FERPlus和AffectNet-8上的准确率分别为88.89%、89.53%与62.22%,展现了该方法的先进性。; 关键词人脸表情识别表征瓶颈三维交互注意力上下文语义; Keywords facial expression recognition expression bottlenecks 3D interactive attention contextual semantics; 分类号 TP391.4 [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iRSC-PseAAC:基于有效降维算法LDA预测蛋白质中的氧化还原敏感半胱氨酸位点: 5; 作者魏欣刘春生吕哲林刚胡思亲贾建华; 机构江西服装学院商学院数理统计教研室江西服装学院商学院智慧物流教研室江西服装学院大数据学院信息工程教研室江西服装学院大数据学院数据科学教研室景德镇陶瓷大学信息工程学院生物信息研究室; 出处《中国生物化学与分子生物学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第7期1009-1016,共8页; 基金国家自然科学基金项目(No.61761023) 江西省自然科学基金项目(No.20202BABL202004) 江西省教育厅科研项目(No.GJJ212419,No.GJJ2202814,No.GJJ2202813)资助。; 文摘氧化还原敏感半胱氨酸(RSC)硫醇参与了许多生物过程,并发挥着重要作用。因此,有必要对氧化还原敏感半胱氨酸进行准确鉴定。然而,传统的氧化还原敏感半胱氨酸鉴定非常昂贵且耗时。目前,迫切需要一种数学计算方法来识别序列信息,快速准确地鉴定出氧化还原敏感半胱氨酸。在此,我们开发了一种名为iRSC-PseAAC的有效预测器,它采用降维算法LDA结合支持向量机来预测氧化还原敏感半胱氨酸位点。在交叉验证中,特异性(Sp)、灵敏性(Sn)、准确性(Acc)和马修斯相关系数(MCC)的结果分别为0.841、0.868、0.859和0.692。在独立数据集的结果中,特异性(Sp)、灵敏性(Sn)、准确性(Acc)和马修斯相关系数(MCC)分别为0.906、0.882、0.890和0.767。与现有的预测方法相比,iRSC-PseAAC具有明显的改进效果。本研究提出的方法还可用于计算蛋白质组学中的许多问题。; 关键词氧化还原敏感半胱氨酸特征提取词嵌入线性判别分析机器学习; Keywords redox-sensitive cysteine(RSC) feature extraction word embedding linear discriminant analysis machine learning; 分类号 Q754 [生物学—分子生物学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名空间分组增强注意力的轻量级人脸表情识别被引量：1: 6; 作者刘劲罗晓曙徐照兴; 机构广西师范大学电子工程学院江西服装学院大数据学院; 出处《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2023年第22期233-241,共9页; 基金广西人文社会科学发展研究中心科学研究工程·创新创业专项(重大委托项目)(ZDCXCY01)。; 文摘由于人脸表情特有的复杂性与微妙性,对表情进行高精度识别是一个困难问题。针对轻量级网络在自然环境下对面部表情的特征提取不够充分、泛化能力不足等问题,提出了一种基于空间分组增强注意力的轻量级人脸表情识别方法。在浅层网络设计了并行的深度卷积残差结构,以增强模型对面部表情局部细节的表征能力,并与全局整体特征相融合。在深层网络建立了空间分组增强注意力机制,以提高表情特征分布的稳定性,并强化模型对表情细微变化的判别能力。为了避免模型过拟合,在不大量增加计算复杂度的前提下,对主干网络输出结构进行改进。该方法在公开的七分类数据集RAF-DB、AffectNet-7以及八分类数据集AffectNet-8上的表情识别准确率分别达到了88.33%、63.09%和60.12%,实验结果表明,所提方法在降低网络参数的同时,提高了表情识别准确率,证明了该方法的有效性,具有一定的应用前景。; 关键词人脸表情识别深度可分离卷积区域特征融合空间分组增强注意力轻量化; Keywords facial expression recognition depthwise separable convolution regional feature fusion spatial group-wise enhance lightweight; 分类号 TP391.4 [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	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	基于YOLOv8改进算法的织物瑕疵检测方法	张学林闵悦熊金泉丁文超	《毛纺科技》北大核心	2025	1	在线阅读下载PDF 职称材料
2	iHNHC-RsFPN:基于多特征和特征金字塔网络预测人类非组蛋白巴豆酰化位点	魏欣胡思亲涂建 Muhammad Akmal Remli	《中国生物化学与分子生物学报》北大核心	2025	0	在线阅读下载PDF 职称材料
3	权重推断与标签平滑的轻量级人脸表情识别	刘劲罗晓曙徐照兴	《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心	2024	7	在线阅读下载PDF 职称材料
4	结合三维交互注意力与语义聚合的表情识别	王广宇罗晓曙徐照兴丰芳宇许江杰	《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心	2024	0	在线阅读下载PDF 职称材料
5	iRSC-PseAAC:基于有效降维算法LDA预测蛋白质中的氧化还原敏感半胱氨酸位点	魏欣刘春生吕哲林刚胡思亲贾建华	《中国生物化学与分子生物学报》 CAS CSCD 北大核心	2024	0	在线阅读下载PDF 职称材料
6	空间分组增强注意力的轻量级人脸表情识别	刘劲罗晓曙徐照兴	《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心	2023	1	在线阅读下载PDF 职称材料