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基于自适应融合技术的多模态实体对齐模型
1
作者 任楚岚 于振坤 +1 位作者 关超 井立志 《计算机应用研究》 北大核心 2025年第1期100-105,共6页
多模态实体对齐旨在识别由结构三元组和与实体相关的图像组成的不同的多模态知识图谱之间的等价实体。现有的多模态实体对齐的研究主要集中在多模态融合策略,忽略了模态缺失和不同模态难以融合的问题,未能充分利用多模态信息。为了解决... 多模态实体对齐旨在识别由结构三元组和与实体相关的图像组成的不同的多模态知识图谱之间的等价实体。现有的多模态实体对齐的研究主要集中在多模态融合策略,忽略了模态缺失和不同模态难以融合的问题,未能充分利用多模态信息。为了解决上述问题,提出了MACEA模型,该模型使用多模态变分自编码方法主动补全缺失的模态信息,动态模态融合方法整合不同模态的信息并相互补充,模态间对比学习方法对模态间进行建模,这些方法有效解决了模态缺失与模态难以融合的问题。相比于当前基线模型,MACEA的hits@1和MRR指标分别提升了5.72%和6.78%,实验结果表明,该方法可以有效地识别出对齐实体对,具有较高的准确性和实用性。 展开更多
关键词 实体对齐 知识图谱 多模态 动态融合 模态缺失
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深沟球轴承摩擦热温度场仿真分析
2
作者 高淑芝 王雅杰 +1 位作者 张义民 余成华 《机械设计与制造》 北大核心 2025年第2期1-4,共4页
以深沟球轴承6306为研究对象,采用摩擦热流量公式计算了轴承的发热量。通过ANSYS软件对深沟球轴承摩擦热温度场进行仿真分析,运用Hertz接触理论得到轴承最大接触应力,计算结果与ANSYS仿真结果进行对比,两者一致。基于最大接触应力产生... 以深沟球轴承6306为研究对象,采用摩擦热流量公式计算了轴承的发热量。通过ANSYS软件对深沟球轴承摩擦热温度场进行仿真分析,运用Hertz接触理论得到轴承最大接触应力,计算结果与ANSYS仿真结果进行对比,两者一致。基于最大接触应力产生的摩擦热流量作为轴承的生热条件施加轴承上,加载得出的轴承温度结果又与Palmgren经验公式计算出来的轴承温度进行对比,两者有良好的一致性。从而验证了方法的可靠性。该方法为计算轴承接触应力对轴承温度的影响提供了参考,具有一定的工程参考价值。 展开更多
关键词 深沟球轴承 接触应力 温度场 有限元分析
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基于局部线性嵌入的滑动窗口故障检测方法
3
作者 冯立伟 艾浩 +1 位作者 孟天祥 李元 《传感器与微系统》 北大核心 2025年第3期148-151,共4页
针对连续搅拌反应釜(CSTR)中传感器发生故障难以检测的问题。提出了一种基于局部线性嵌入的滑动窗口(LLE-SW)故障检测方法。首先,LLE-SW提取训练数据的非线性特征并实现维数的约简;其次,通过构造新样本与训练数据的损失函数,并使其最小... 针对连续搅拌反应釜(CSTR)中传感器发生故障难以检测的问题。提出了一种基于局部线性嵌入的滑动窗口(LLE-SW)故障检测方法。首先,LLE-SW提取训练数据的非线性特征并实现维数的约简;其次,通过构造新样本与训练数据的损失函数,并使其最小化,获得新样本的权重矩阵,解决了传统LLE方法没有投影矩阵、新样本无法投影的困难。采用加权平均距离平方和D^(2)作为统计量避免了数据不符合统计量T^(2)要求高斯分布的前提条件,从而发生故障的漏报。最后,通过引入滑动窗口,放大故障的偏移幅值,显著提高了D^(2)的检测效果。CSTR的实验结果表明,所提方法与主成分分析(PCA)、核主成分分析(KPCA)和LLE相比,检测效果更加出色,可作为故障检测领域的有效方法。 展开更多
关键词 故障检测 局部线性嵌入 连续搅拌反应器过程 滑动窗口
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基于加权时间近邻与趋势差异的非线性过程时滞故障检测方法
4
作者 冯立伟 邢宇 +2 位作者 吴弋飞 郭少锋 李元 《东北师大学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第2期56-63,共8页
针对非线性过程数据的时滞故障检测困难问题,提出基于加权时间近邻与趋势差异的故障检测方法(WTN-TD).首先使用待测样本前k时刻训练数据组成时间近邻集,并根据时间顺序对其中样本添加权重,通过时间近邻集与待测样本的加权欧式距离之和构... 针对非线性过程数据的时滞故障检测困难问题,提出基于加权时间近邻与趋势差异的故障检测方法(WTN-TD).首先使用待测样本前k时刻训练数据组成时间近邻集,并根据时间顺序对其中样本添加权重,通过时间近邻集与待测样本的加权欧式距离之和构造T s统计量;其次将待测样本时间局部与时间近邻集的趋势差异构造D t统计量,并将2个统计量结合计算综合统计量作为监控指标;最后通过数值模拟过程和青霉素发酵仿真系统,将WTN-TD方法与KPCA、FD-KNN和LNS-PCA方法进行对比.结果表明,所提出的WTN-TD方法相较于传统故障检测方法具有更好的检测效果. 展开更多
关键词 故障检测 过程监控 非线性过程 时滞故障
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基于WPG-KNMF的非线性动态过程监控研究
5
作者 张成 邓成龙 李元 《控制理论与应用》 北大核心 2025年第3期569-578,共10页
针对非线性动态过程故障检测问题,本文提出一种基于Wasserstein距离投影梯度核非负矩阵分解(WPGKN-MF)的故障检测方法.首先,采用投影梯度方法对KNMF的基矩阵和系数矩阵进行更新.其次,在高维特征空间中,使用Wasserstein距离结合滑动窗口... 针对非线性动态过程故障检测问题,本文提出一种基于Wasserstein距离投影梯度核非负矩阵分解(WPGKN-MF)的故障检测方法.首先,采用投影梯度方法对KNMF的基矩阵和系数矩阵进行更新.其次,在高维特征空间中,使用Wasserstein距离结合滑动窗口方法,构造新的统计量进行故障检测.本文方法将KNMF中迭代方法改进为投影梯度方法,通过KNMF将数据的非线性结构捕获,并结合Wasserstein距离消除样本间自相关性影响.通过一个数值例子和基于工业控制系统执行器诊断方法的开发与应用(DAMADICS)过程的实验数据进行仿真实验,与传统核主成分分析(KPCA)、核非负矩阵分解等方法进行对比,仿真结果验证了本文所提方法的有效性. 展开更多
关键词 核非负矩阵分解 非线性过程 动态过程 投影梯度 Wasserstein距离 故障检测
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基于CLIP的多模态融合视频描述生成
6
作者 王亮 夏舟勇 +1 位作者 胡营营 王军 《计算机工程与设计》 北大核心 2025年第2期384-391,共8页
为解决视频描述任务中2D的CLIP预训练模型缺乏时序关系与动作检测敏感性以及信息冗余问题,提出一种基于CLIP的结合注意力掩码与运动表示增强的多模态融合视频描述模型。采用可学习令牌整理冻结的CLIP特征、运动特征与音频特征中的关键信... 为解决视频描述任务中2D的CLIP预训练模型缺乏时序关系与动作检测敏感性以及信息冗余问题,提出一种基于CLIP的结合注意力掩码与运动表示增强的多模态融合视频描述模型。采用可学习令牌整理冻结的CLIP特征、运动特征与音频特征中的关键信息,优化多模态融合;引入关键词检测任务,提高关键信息提取能力;采用基于相关度的多头注意力掩码机制解决冗余问题;利用CLIP特征的向量差变换增强运动表示。实验结果表明,该模型性能优于现有视频描述生成方法,CIDEr指标在MSR-VTT数据集上提升了2.33%,在VATEX数据集上提升了3.12%。 展开更多
关键词 预训练模型 视频描述 多模态 特征融合 运动表示 注意力掩码 关键词检测
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基于PD3PG的无人驾驶行为决策仿真
7
作者 曹克让 王涵 +2 位作者 刘亚茹 范慧杰 梁琳琦 《计算机工程与设计》 北大核心 2025年第4期1149-1156,共8页
为提高无人驾驶车辆的行为决策控制能力,将深度强化学习中的DDPG算法应用到无人驾驶行为决策中。提出一种将混合优先经验回放机制以及决斗网络结合的确定性策略梯度算法PD3PG。构建无人驾驶行为决策模型,设计合理的奖励函数。提出PD3PG... 为提高无人驾驶车辆的行为决策控制能力,将深度强化学习中的DDPG算法应用到无人驾驶行为决策中。提出一种将混合优先经验回放机制以及决斗网络结合的确定性策略梯度算法PD3PG。构建无人驾驶行为决策模型,设计合理的奖励函数。提出PD3PG算法,提高重要经验的利用率以及加快神经网络的训练速度。通过仿真平台TORCS,验证了PD3PG算法相比于DDPG算法拥有更快的收敛速度,更高的回合奖励,以及更加稳定的偏移量,行为决策控制效果更加优秀。 展开更多
关键词 深度强化学习 深度确定性策略梯度算法 无人驾驶 行为决策 奖励函数 经验回放 决斗网络
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基于MCSANet网络的运动想象脑电分类
8
作者 杜江 毕峰 《现代电子技术》 北大核心 2025年第16期67-74,共8页
针对传统深度学习方法在解码脑电信号时可能存在的特征挖掘不足及利用不充分问题,提出一种并行多尺度时间卷积结合滑动窗口技术与注意力机制的深度学习模型,即MCSANet。首先,利用并行多尺度时间卷积有效捕获脑电信号在不同时间尺度下的... 针对传统深度学习方法在解码脑电信号时可能存在的特征挖掘不足及利用不充分问题,提出一种并行多尺度时间卷积结合滑动窗口技术与注意力机制的深度学习模型,即MCSANet。首先,利用并行多尺度时间卷积有效捕获脑电信号在不同时间尺度下的时域特征和空域特征;再利用滑动窗口切片技术对特征序列进行划分,增加特征序列样本数;之后,每部分特征序列样本都通过多头自注意力机制分配权重并加以融合,进一步突显出更多关键特征;最后,全连接层和SoftMax层共同协作,对捕获到的特征进行深入学习和精准分类。为了验证该模型的性能,在BCICIV-2a数据集上进行了详尽的实验分析。结果表明,所有受试者的平均分类准确率都高达81.69%,验证了所提出的方法在挖掘脑电深层潜在特征、提升运动想象脑电分类性能方面的有效性。 展开更多
关键词 脑机接口 脑电信号 并行多尺度时间卷积 滑动窗口切片技术 多头自注意力机制 消融实验
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基于LCLSABO-KELM滚动轴承故障诊断方法研究
9
作者 梁山 齐兵 +3 位作者 李浩 刘俊 王锴 王军 《制造技术与机床》 北大核心 2025年第2期17-22,共6页
为提高滚动轴承的故障诊断的分类精度,提出一种逻辑斯蒂柯西莱维减法平均优化(Logistic-Cauchy-Levy-subtraction average-based optimization,LCLSABO)算法,该算法融合了混沌(Logistic)映射策略、柯西(Cauchy)变异策略和莱维(Levy)飞... 为提高滚动轴承的故障诊断的分类精度,提出一种逻辑斯蒂柯西莱维减法平均优化(Logistic-Cauchy-Levy-subtraction average-based optimization,LCLSABO)算法,该算法融合了混沌(Logistic)映射策略、柯西(Cauchy)变异策略和莱维(Levy)飞行策略,用以优化核极限学习机(kernel extreme learning machine,KELM)的性能。首先,利用混沌映射策略优化减法平均优化算法的种群初始化,增强种群多样性;其次,结合柯西变异策略与莱维飞行策略,改进位移算法,提高全局搜索能力,有效避免陷入局部最优解;最后,采用LCLSABO算法优化KELM的核心参数,建立LCLSABO-KELM模型,对轴承故障进行分类与诊断。试验结果表明,与SABO-KELM模型、SSA-KELM模型、PSO-KELM模型及传统KELM模型相比,LCLSABO-KELM模型的故障诊断分类精度为98.63%,分别提升了0.97%、2.70%、3.90%和11.30%。这表明,该方法能够充分提取故障特征,显著提高故障诊断的分类精度,验证了该模型在滚动轴承故障诊断与分类中的优越性能。 展开更多
关键词 减法平均优化器 柯西变异策略 莱维飞行策略 轴承故障诊断 LOGISTIC映射
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语义引导的全局-局部图神经网络的关系抽取
10
作者 任楚岚 刘长胜 +1 位作者 邹绍强 井立志 《计算机工程与设计》 北大核心 2025年第3期705-711,共7页
为解决实体间距离过长导致关系抽取性能不佳的问题,提出一种基于上下文语义引导的全局-局部图神经网络的关系抽取方法。通过注意力增强神经网络集中不同时间步的单词的重要性和相关性,获取上下文语义引导的信息;构建全局-局部图神经网... 为解决实体间距离过长导致关系抽取性能不佳的问题,提出一种基于上下文语义引导的全局-局部图神经网络的关系抽取方法。通过注意力增强神经网络集中不同时间步的单词的重要性和相关性,获取上下文语义引导的信息;构建全局-局部图神经网络增强全局结构和局部实体之间的交互,通过改进的APPNP(approximate personalized propagation of neural predications)算法增强全局依赖关系;融合两个模块进行关系抽取。在NYT数据集上的实验结果表明,F1达到83.7%,较目前主流方法更具优势,验证了模型的有效性。 展开更多
关键词 关系抽取 上下文语义 注意力增强神经网络 图神经网络 全局结构 局部实体 长距离
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基于动态隔离的工业互联网恶意软件传播模型研究
11
作者 王军 杨璐 +1 位作者 杨子钰 付强 《辽宁工程技术大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第2期226-236,共11页
为更真实地描述恶意软件在工业互联网中的传播动态行为,基于动力学系统理论,引入时延因素,构建可变隔离率的时延恶意软件传播模型。针对恶意软件感染早期阶段感染节点数量较小的特点,模型根据感染主机数量的变化动态调整隔离率;对模型... 为更真实地描述恶意软件在工业互联网中的传播动态行为,基于动力学系统理论,引入时延因素,构建可变隔离率的时延恶意软件传播模型。针对恶意软件感染早期阶段感染节点数量较小的特点,模型根据感染主机数量的变化动态调整隔离率;对模型进行数值分析和仿真实验,结合理论推导得出Hopf分岔的阈值。研究结果表明:时延的存在导致系统出现Hopf分岔现象,当时延小于阈值时,系统保持稳定;当时延超过阈值时,系统呈现不稳定状态。表明该模型能够更准确地预测恶意软件传播的动态过程。研究结论为工业互联网安全防护策略的制定提供理论依据。 展开更多
关键词 网络安全 工业互联网 恶意软件传播模型 动态隔离 时延系统 Hopf分岔阈值
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内置压电悬臂梁的涡致振动圆管俘能结构实验研究
12
作者 陈鹏 林杉杉 +1 位作者 马雄飞 李莉 《机械科学与技术》 北大核心 2025年第2期248-254,共7页
利用计算机仿真和水循环试验系统测试,分析了阻流体直径、间径比以及双俘能结构串列情况下内置压电悬臂梁柔性圆管涡致振动俘能结构的性能。结果表明:俘能结构的输出电压随着圆柱阻流体直径的增大而增大,随着间径比的增加先增加后降低... 利用计算机仿真和水循环试验系统测试,分析了阻流体直径、间径比以及双俘能结构串列情况下内置压电悬臂梁柔性圆管涡致振动俘能结构的性能。结果表明:俘能结构的输出电压随着圆柱阻流体直径的增大而增大,随着间径比的增加先增加后降低。当阻流体直径为0.03 m,高为0.05 m,间径比为3时,最优输出电压峰-峰值为5.83 V。当两个参数完全相同的俘能结构串列放置试验时,两者的输出电压大不相同,第2个俘能结构的输出电压远大于第1个俘能结构。综合考虑两个俘能结构的电压值,当间径比为4时,得到两个结构产生的电压值分别为0.71 V和5.24 V,优于间径比为其他值的情况。 展开更多
关键词 压电俘能器 涡致振动 压电悬臂梁 压电能量收集
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基于MPI的网络并行计算实验系统构建 被引量：3
13
作者 张克非 《实验室研究与探索》 CAS 北大核心 2012年第9期63-66,共4页
随着网络的普及和应用,网络并行计算已成为并行计算的一个重要发展方向。利用PC构建的网络并行计算系统价格低廉,具有较高的性价比。介绍了在现有的实验室条件下,利用16台PC构建小型网络并行计算实验系统的详细过程,同时对矩阵乘法进行... 随着网络的普及和应用,网络并行计算已成为并行计算的一个重要发展方向。利用PC构建的网络并行计算系统价格低廉,具有较高的性价比。介绍了在现有的实验室条件下,利用16台PC构建小型网络并行计算实验系统的详细过程,同时对矩阵乘法进行了算法测试。测试结果表明系统的构建是成功的,是低成本获得高效计算性能的有效途径。 展开更多
关键词 网络并行计算 集群 LINUX 多机系统 同构 异构
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基于双编码器的中文文本摘要技术的研究与实现 被引量：7
14
作者 高巍 马辉 +1 位作者 李大舟 于沛 《计算机工程与设计》 北大核心 2021年第9期2687-2695,共9页
针对自然语言处理领域生成式文本摘要任务中存在的语义编码不充分、摘要语句不通顺问题,提出一种基于序列到序列(Seq2Seq)结构的生成式摘要模型TCAtten-GRU。采用双编码器对源文信息进行充分编码,应用时间卷积网络(TCN)获取全文的语义信... 针对自然语言处理领域生成式文本摘要任务中存在的语义编码不充分、摘要语句不通顺问题,提出一种基于序列到序列(Seq2Seq)结构的生成式摘要模型TCAtten-GRU。采用双编码器对源文信息进行充分编码,应用时间卷积网络(TCN)获取全文的语义信息,卷积神经网络(CNN)提取文本的高层特征。解码器采用结合指针机制和集束搜索的门控循环单元(GRU)解决生成摘要不通顺问题。中文短文本摘要数据集LCSTS的实验结果表明,该模型与RNN、RNN content、MC-LSTMatten和BiGRU-GRUatten这4个模型对比,ROUGE-1提高了0.037-0.155,ROUGE-2提高了0.075-0.156,ROUGE-L提高了0.035-0.157,验证了该模型可以有效提升摘要质量。 展开更多
关键词 生成式自动摘要 序列到序列模型 时间卷积网络 卷积神经网络 注意力机制
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基于增量式等距映射同双重局部密度方法的工业过程故障检测 被引量：1
15
作者 冯立伟 孙立文 +1 位作者 顾欢 李元 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第4期525-533,共9页
针对工业过程的非线性和动态性问题,提出一种基于流形学习下的增量式等距映射(IISOMAP)与双重局部密度(DLD)相结合的故障检测方法(IISOMAP-DLD).利用IISOMAP将原始数据映射到低维流形特征子空间和剩余子空间;然后,在两个子空间中分别引... 针对工业过程的非线性和动态性问题,提出一种基于流形学习下的增量式等距映射(IISOMAP)与双重局部密度(DLD)相结合的故障检测方法(IISOMAP-DLD).利用IISOMAP将原始数据映射到低维流形特征子空间和剩余子空间;然后,在两个子空间中分别引入双重局部密度方法构建统计量对过程进行监控;最后,将IISOMAP-DLD方法应用到田纳西-伊斯曼(TE)过程.实验结果表明,IISOMAP-DLD对比其他方法有更高的故障检测率.IISOMAP在保留数据内在特征的同时,解决了过程的非线性问题,而双重局部密度方法可消除过程的动态性. 展开更多
关键词 流形学习 等距映射 局部密度 故障检测 动态性
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一种改进Canny算子的图像边缘检测算法 被引量：12
16
作者 王军 林宇航 +1 位作者 贾玉彤 张华良 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2024年第6期1413-1417,共5页
在移动机器人自主作业时,环境中往往存在障碍物,路径规划避障时要进行动态目标检测.Canny边缘检测算法可以与众多动态目标检测算法相结合,提高目标检测的效果.但是传统Canny边缘检测存在着自适应性不强,边缘检测可能不连续,或者检测虚... 在移动机器人自主作业时,环境中往往存在障碍物,路径规划避障时要进行动态目标检测.Canny边缘检测算法可以与众多动态目标检测算法相结合,提高目标检测的效果.但是传统Canny边缘检测存在着自适应性不强,边缘检测可能不连续,或者检测虚假边缘的现象.本文提出了一种优化Canny边缘检测算法,通过改进的自适应中值滤波来预处理图像,对算法效率及对噪声点的处理做出了优化,紧接着增加梯度计算方向,最后结合改进的大津阈值分割法,提出了三阈值分割法代替原始的阈值分割法使图像边缘信息更加完整准确.仿真结果表明,该算法在边缘检测准确率上对比传统Canny边缘检测,Sobel算子与较新改进算法均有20%左右的提升,该算法优化了传统算法检测的连续性和准确率. 展开更多
关键词 目标检测 CANNY边缘检测算法 自适应中值滤波 大津阈值分割法 三阈值分割
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利用强化学习的改进遗传算法求解柔性作业车间调度问题 被引量：2
17
作者 陈祉烨 胡毅 +2 位作者 刘俊 王军 张曦阳 《科学技术与工程》 北大核心 2024年第25期10848-10856,共9页
针对传统遗传算法在解决柔性作业车间调度问题时易陷入局部最优解、参数不能智能调整、局部搜索能力差的问题,建立以最大完工时间最小为目标的柔性作业车间调度模型,并提出一种基于强化学习的改进遗传算法(reinforcement learning impro... 针对传统遗传算法在解决柔性作业车间调度问题时易陷入局部最优解、参数不能智能调整、局部搜索能力差的问题,建立以最大完工时间最小为目标的柔性作业车间调度模型,并提出一种基于强化学习的改进遗传算法(reinforcement learning improved genetic algorithm,RLIGA)求解该模型。首先,在遗传算法迭代过程中,利用强化学习动态调整关键参数。其次,引入基于工序编码距离的离散莱维飞行机制,改进求解空间。最后,引入变邻域搜索机制,提升算法的局部开发能力。使用PyCharm运行Brandimarte算例,验证算法的求解性能,实验证明所提算法求解效率较高,跳出局部最优能力更强,求解结果更好。 展开更多
关键词 强化学习 遗传算法 离散莱维飞行 工序编码距离 变邻域搜索
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基于Swin Transformer生成对抗网络的图像生成算法 被引量：4
18
作者 王军 高放 +1 位作者 省海先 张宇 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2024年第1期241-248,共8页
针对图像生成算法中生成对抗网络训练效率低且不稳定的问题,本文提出了一种改进生成对抗网络的图像生成算法(STGAN),该算法首先在判别器中引入Swin Transformer机制,来增强网络的判别能力;其次改进了生成器,使用自注意力代替卷积神经并... 针对图像生成算法中生成对抗网络训练效率低且不稳定的问题,本文提出了一种改进生成对抗网络的图像生成算法(STGAN),该算法首先在判别器中引入Swin Transformer机制,来增强网络的判别能力;其次改进了生成器,使用自注意力代替卷积神经并且加入谱范数规范化,来达到平衡生成器和判别器的效果;最后使用Wasserstein距离作为损失函数,以提高网络的训练稳定性.实验数据表明,在CelebA和LSUN两种不同数据集上STGAN比自注意力生成对抗网络所生成图像的FID值分别降低了2.5266和5.4476,IS值分别提高了0.0941和0.0343.从实验结果可以看出,STGAN模型生成的图片具有非常高的自然度和逼真度,有效地提升了生成图像的质量和真实性. 展开更多
关键词 生成对抗网络 Swin Transformer 自注意力 图像生成
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基于上下文方面记忆网络的方面级情感分析
19
作者 王亚新 王亮 王军 《计算机工程与设计》 北大核心 2024年第2期443-451,共9页
基于深度记忆网络在方面级情感分析中的优势及针对相关工作中忽略上下文词与方面之间位置信息的不足,提出一种基于上下文方面记忆网络的方面级情感分析方法。不同记忆网络层关注上下文记忆不同部分,获取丰富方面感知上下文信息。为充分... 基于深度记忆网络在方面级情感分析中的优势及针对相关工作中忽略上下文词与方面之间位置信息的不足,提出一种基于上下文方面记忆网络的方面级情感分析方法。不同记忆网络层关注上下文记忆不同部分,获取丰富方面感知上下文信息。为充分利用方面间信息,设计方面记忆网络更新模块,为所需方面生成邻近方面的语义和关系信息,在多计算层中的多头注意力机制输入采用两种策略计算上下文和方面词的相关性。在3个基准数据集上的实验结果表明,所提模型在性能评价指标的准确率和Macro-F1-score上与相关工作比较有一定提升。 展开更多
关键词 细粒度 方面级情感分析 深度记忆网络 双向长短期记忆网络 多注意力机制 上下文 方面记忆网络
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基于改进YOLOv8n的钢材表面缺陷检测 被引量：4
20
作者 赵洋 王军凯 +2 位作者 林志毅 周忠祥 徐森 《电子测量技术》 北大核心 2024年第13期191-198,共8页
为解决钢材表面缺陷检测中面临的缺陷类型繁多、尺寸差异显著以及现有模型复杂度高、检测精度不足等问题,本文提出了一种基于改进YOLOv8n的检测算法YOLOv8-ODAW。首先,引入全维动态卷积(ODConv)增强对多维度特征的捕捉能力,减少信息损失... 为解决钢材表面缺陷检测中面临的缺陷类型繁多、尺寸差异显著以及现有模型复杂度高、检测精度不足等问题,本文提出了一种基于改进YOLOv8n的检测算法YOLOv8-ODAW。首先,引入全维动态卷积(ODConv)增强对多维度特征的捕捉能力,减少信息损失;其次,嵌入渐进特征金字塔网络(AFPN)改善特征融合过程,实现了非相邻层级特征间的直接交互,有效缓解语义断层。最后,采用动态非单调聚焦机制的Wise-IoUv3损失函数优化边界框回归,加快网络收敛的同时提高检测精度。在NEU-DET数据集上进行多组实验,结果表明,改进后的YOLOv8-ODAW网络模型相比原网络模型mAP50%提升了7.3%、GFLOPs下降了21.95%,展现出对钢材表面缺陷更佳的定位与识别能力,且检测速度满足工业应用需求。 展开更多
关键词 钢材 缺陷检测 YOLOv8n 全维动态卷积 渐进特征金字塔网络 Wise-IoUv3
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