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题名基于深度学习技术的古彝文字图像搜集与整理方法
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作者
熊铁妞
邱吉芳
胡建
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机构
西南民族大学计算机系统国家民委重点实验室
西南民族大学计算机与人工智能学院
西南民族大学中国语言文学学院
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出处
《智能系统学报》
北大核心
2025年第4期928-935,共8页
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基金
国家社会科学基金重大招标项目(19ZDA284)
西南民族大学中华民族共同体研究院团队项目(2024-GTT-TD17),西南民族大学中央高校基本科研业务费专项基金项目(ZYN2023009)。
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文摘
古彝文字是中华文化的重要载体之一,但人工搜集、整理大量古彝文字耗时耗力,而且能辨识古彝文字的人已非常稀缺且越来越少,这使得整理工作变得更为困难。对此,本文提出一种基于深度学习技术的古彝文字图像搜集与整理的新思路。在古彝文字图像搜集方面,通过目标检测模型得到每个古彝文字在彝文古籍图像中的位置,据此在彝文古籍图像中截取出古彝文字图像,实现古彝文字搜集。在古彝文图像整理方面,首先根据规范彝文来源于古彝文的事实,采用规范彝文字体文件自动生成彝文字图像用于构建数据集,并将数据集应用于训练古彝文字图像特征算法,这有效回避了目前因古彝文字数量庞大、异体字众多、整理尚未完成,而尚无古彝文字图像数据集的问题;然后,通过匹配所搜集的古彝文字图像的特征与现已收录的古彝文字图像的特征的相似性,判断所搜集的古彝文字图像是否已被收录,从而整理出未收录的古彝文字图像。实验在多种典型的特征提取算法和相似性计算方式下进行,实验结果验证了方法的有效性。
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关键词
深度学习
古彝文字
古籍
图像处理
相似度匹配
特征提取
目标检测
数字化
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Keywords
deep learning
ancient Yi characters
ancient literatures
image processing
similarity matching
feature ex-traction
object detection
digitalization
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分类号
TP391.4
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TP391.1
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于量子动力学的优化算法熵
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作者
唐泉
王鹏
辛罡
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机构
中国科学院成都计算机应用研究所
中国科学院大学
成都锦城学院电子信息学院
西南民族大学计算机与人工智能学院
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出处
《计算机应用》
北大核心
2025年第1期186-195,共10页
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基金
西南民族大学中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(2020NYB18)。
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文摘
在优化系统分析和研究中,熵是一种常用的描述手段,针对不同优化系统动态行为和熵之间的内在联系缺乏深入分析的问题,提出一种基于量子动力学的优化算法熵。首先基于物理学中的布朗运动与采样行为的相似性提出优化问题的布朗运动描述方法。将优化问题力学表达转化为能量的形式引入薛定谔方程,提出基于量子动力学的优化算法;然后结合优化问题在薛定谔方程下的概率表达得到优化算法熵;最后对目标函数约束下的粒子随机行为进行分析,给出了量子动力学下优化系统的基本搜索行为与熵的关系。实验从参考能量、自由粒子动能和目标函数扰动3个不同方面跟踪和分析优化系统的动态行为和熵的变化趋势,验证了熵与优化系统搜索行为之间的相关性。实验结果表明,基于量子动力学的优化算法熵可以深入分析优化过程,为研究优化算法给出了新的思路和方法。
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关键词
量子动力学
优化问题
布朗运动
薛定谔方程
熵
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Keywords
quantum dynamics
optimization problem
Brownian motion
Schrödinger equation
entropy
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分类号
TP301.6
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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