检索结果-内蒙古大学图书馆

吉林大学学报(工学版) 2024年

作者：刘元宁王星喆黄子彧张家晨刘震吉林大学计算机科学与技术学院吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室北京林业大学信息学院长崎综合科学大学研究生院工学研究科

针对胃癌患者生存预测的深度学习方法中存在的患者数据使用不全面、数据结合方式粗糙等问题，提出了一种多模态数据融合的胃癌患者生存预测模型。首先，将同一患者的包括临床数据、基因表达数据和医学图像的多模态数据预处理。其次，将... 详细信息

针对胃癌患者生存预测的深度学习方法中存在的患者数据使用不全面、数据结合方式粗糙等问题，提出了一种多模态数据融合的胃癌患者生存预测模型。首先，将同一患者的包括临床数据、基因表达数据和医学图像的多模态数据预处理。其次，将多模态数据输入到图注意力网络中，使多模态数据在注意力机制下自适应调整权重互相融合。再次，引入卷积神经网络处理的医学图像，与图注意力网络的输出共同作用于预测结果。最后，使用十折交叉验证证明模型性能的稳定性，并将结果与使用相同数据集的其他方法进行比较。结果表明，本文提出的模型取得了领先的准确率。

关键词：计算机应用深度学习多模态数据生存预测

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障碍环境中可视反向视域K最近邻查询

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计算机工程 2022年第8期48卷 258-265页

作者：杨泽雪王阿川李陆李松东北林业大学信息与计算机工程学院哈尔滨150040 黑龙江工程学院计算机科学与技术系哈尔滨150050 黑龙江省政务大数据中心哈尔滨150028 哈尔滨理工大学计算机科学与技术学院哈尔滨150080

在障碍环境下的空间应用中,用户通常只对视域范围内可视的数据对象感兴趣。为解决障碍环境中视域范围内的反向最近邻查询问题,将视域可视性引入到反向K最近邻查询中,提出一种可视反向视域K最近邻查询算法。给定某空间数据集P、障碍集O... 详细信息

在障碍环境下的空间应用中,用户通常只对视域范围内可视的数据对象感兴趣。为解决障碍环境中视域范围内的反向最近邻查询问题,将视域可视性引入到反向K最近邻查询中,提出一种可视反向视域K最近邻查询算法。给定某空间数据集P、障碍集O和查询点q,可视反向视域K最近邻查询检索P中数据点,并将q作为可视视域K最近邻。应用查询点进行障碍过滤,得到障碍过滤算法,利用数据对象的视域进行剪枝,使用查询点与数据对象的关系剪枝,形成有效的障碍剪枝规则,并根据剪枝规则得到视域可视性判断算法。在此基础上,分别基于R^(*)-树和VFR-树提出可视反向视域K最近邻查询算法R^(*)-V2-RKNN和VFR-V2-RKNN,并分别通过对R^(*)-树和VFR-树进行一次遍历得到查询结果。在真实数据集和模拟数据集上的实验结果表明,VFR-V2-RKNN算法的查询性能明显优于R^(*)-V2-RKNN算法。

关键词：障碍可视性视域反向K最近邻查询空间查询

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基于双通道的颜文字文本情感分类模型构建

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智能计算机与应用 2024年第12期14卷 60-66页

作者：陈泽众纪明宇施屹然何鑫于海博李尚泽东北林业大学奥林学院哈尔滨150006 东北林业大学计算机与控制工程学院哈尔滨150036 苏州大学计算机科学与技术学院江苏苏州215006 哈尔滨职业技术大学网红产业学院哈尔滨150081

本文提出了一种改进的用于处理包含颜文字符号和文字混合文本的新的情感分类模型。模型综合包括多层感知机、统计情感缩放、预构建词典、双通道处理和自注意力机制在内的多种技术,具有较高的可扩展性和可解释性。同现有的情感分类模型相... 详细信息

本文提出了一种改进的用于处理包含颜文字符号和文字混合文本的新的情感分类模型。模型综合包括多层感知机、统计情感缩放、预构建词典、双通道处理和自注意力机制在内的多种技术,具有较高的可扩展性和可解释性。同现有的情感分类模型相比,本模型能更好地感知颜文字对文本语义的影响,并在此基础上实现文本情感分类。实验结果表明,该模型在融合颜文字的文本情感分类任务中表现出更好的性能。此外,模型可用于解决其他混合结构符号和文本的自然语言处理问题,为情感分类领域的发展提供了新思路和新方法。

关键词：深度学习结构性符号文本分类情感分类模型

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基于结构性符号文本的多通道情感分类模型构建

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智能计算机与应用 2024年第10期14卷 164-169页

作者：王海涛何鑫施屹然纪明宇黑龙江财经学院财经信息工程学院哈尔滨150025 东北林业大学计算机与控制工程学院哈尔滨150036 苏州大学计算机科学与技术学院江苏苏州215000

本文提出了一种改进的用于处理包含颜文字的结构性符号和文字混合文本的新的情感分类模型。模型综合包括多层感知机、统计情感缩放、预构建词典、多通道处理和自注意力机制在内的多种技术,具有较高的可扩展性和可解释性。同现有的情感... 详细信息

本文提出了一种改进的用于处理包含颜文字的结构性符号和文字混合文本的新的情感分类模型。模型综合包括多层感知机、统计情感缩放、预构建词典、多通道处理和自注意力机制在内的多种技术,具有较高的可扩展性和可解释性。同现有的情感分类模型相比,本模型能更好地感知颜文字对文本语义的影响,并在此基础上实现文本情感分类。实验结果表明,该模型在融合颜文字的文本情感分类任务中表现出更好的性能。此外,模型可用于解决其他混合结构符号和文本的自然语言处理问题,为情感分类领域的发展提供了新思路和新方法。

关键词：深度学习结构性符号文本分类情感分类模型

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基于多模态数据对比学习的重度抑郁症表征学习方法

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陕西师范大学学报(自然科学版) 2025年第1期53卷 12-21页

作者：顾恒马迪马越邵伟张礼南京林业大学信息科学技术学院/人工智能学院江苏南京210042 江苏卫生健康职业学院中西医结合学院江苏南京210018 南京航空航天大学计算机科学与技术学院/人工智能学院/软件学院江苏南京210016

影像基因组学认为神经影像与基因之间存在着一定程度的相关性,利用遗传变异与影像数据进行疾病分析愈发受研究人员重视。在实践中,临床医生拥有的数据规模往往较小,但仍然希望使用深度学习来解决现实问题。考虑到不断扩大的数据规模与... 详细信息

影像基因组学认为神经影像与基因之间存在着一定程度的相关性,利用遗传变异与影像数据进行疾病分析愈发受研究人员重视。在实践中,临床医生拥有的数据规模往往较小,但仍然希望使用深度学习来解决现实问题。考虑到不断扩大的数据规模与昂贵的标注成本,构建能够利用多模态数据的无监督学习方法十分必要。为了满足上述需求,提出了一种基于影像与基因多模态表格数据对比学习的表征学习方法(multimodal tabular data with contrastive learning,MTCL),该模型利用了静息态功能磁共振成像(rs-fMRI)和单核苷酸多态性(single nucleotide polymorphisms,SNP)数据,无需数据的任何标签信息。为了增强可解释性,模型先通过特征提取模块将rs-fMRI和SNP数据转换为表格类型结构,再通过多模态表格数据对比学习模块对多模态数据进行融合,并获得融合后的数据表征。在重度抑郁症(major depression disorder,MDD)数据上,文中提出的方法能够有效提升MDD诊断性能。此外,MTCL方法结合了模型归因方法挖掘与MDD相关的影像和遗传生物标记物,提高了模型的可解释性,有助于研究人员对疾病发病机制的理解。

关键词：对比学习多模态数据模型归因重度抑郁症诊断模型

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基于超分辨成像增强对拟南芥内质网动态变化的研究

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生物技术通报 2024年第4期40卷 67-76页

作者：张以恒刘家正王雪晨孙政哲薛雅郡汪沛韩华郑宏伟李晓娟北京林业大学理学院林木资源高效生产全国重点实验室北京100083 北京林业大学生物科学与技术学院林木、花卉遗传育种教育部重点实验室北京100083 北京林业大学生物科学与技术学院林木育种与生态修复国家工程研究中心北京100083 中国科学院自动化研究所多模态人工智能系统全国重点实验室北京100190 中国科学院大学未来技术学院北京100049 脑认知功能图谱与类脑智能交叉研究平台北京101499 华中科技大学计算机科学与技术学院武汉430074 中国科学院新疆生态与地理研究所乌鲁木齐830001

【目的】为了解决在植物细胞内质网的研究中,成像速度与成像分辨率难以同时满足准确识别精细结构和动态变化的瓶颈问题。【方法】使用结构光照明显微成像技术,对拟南芥活体材料中的内质网进行超分辨实时成像,并优化了自监督去噪框架(Bli... 详细信息

【目的】为了解决在植物细胞内质网的研究中,成像速度与成像分辨率难以同时满足准确识别精细结构和动态变化的瓶颈问题。【方法】使用结构光照明显微成像技术,对拟南芥活体材料中的内质网进行超分辨实时成像,并优化了自监督去噪框架(Blind2Unblind),以进一步提升快速显微成像的信噪比。【结果】建立了对时间序列成像中内质网结构进行定量分析的方法,并通过对环境胁迫下内质网结构动态变化的追踪进一步验证了方法的有效性。此外,各类参数的相关性分析显示管状内质网的面积和长度与生长端和三叉点的数量显著正相关,而内质网池和整体流的面积与管的面积和长度显著负相关。【结论】优化的自监督去噪框架提升了植物活细胞中结构光照明显微图像的信噪比,实现了管状内质网、内质网池、整体流、生长端和节点等复杂结构和动态的量化,各结构间存在复杂相关性。

关键词：拟南芥内质网动态超分辨率成像成像增强量化分析

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基于CC1310芯片的多通道高速率低功耗无线传感系统

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北京航空航天大学学报 2022年第11期48卷 2177-2185页

作者：段瑞枫吕燕洁杜文基周游北京林业大学信息学院北京100083 国家林业草原林业智能信息处理工程技术研究中心北京100083 北京航空航天大学电子信息工程学院北京100191 中国科学院计算机网络信息中心北京100190 中国科学院大学计算机科学与技术学院北京100049 芯擎科技有限公司北京100012

为有效减轻新一代运载火箭传感器数据采集与传输系统的质量,设计并实现了基于CC1310芯片的无线传感器系统。采用频分复用(FDM)结合时分复用(TDM)的方式完成多节点组网并实施分组管理,组间频分复用既实现了节点数的扩增,又提升了传输速... 详细信息

为有效减轻新一代运载火箭传感器数据采集与传输系统的质量,设计并实现了基于CC1310芯片的无线传感器系统。采用频分复用(FDM)结合时分复用(TDM)的方式完成多节点组网并实施分组管理,组间频分复用既实现了节点数的扩增,又提升了传输速率复用倍数,分组数为4时子节点数量可达100个以上。提出主节点授时法结合多节点分时传输协议的优化设计方法,保证多节点高精准同步,避免节点间碰撞,获得了最优的组内可达速率;设计节点唤醒/休眠模式切换策略,有效降低了系统功耗。实测结果表明:2个主节点带5个子节点并行工作时,传输速率可达400 Kbps,且主节点数量增加时,系统的传输速率成比例增大;单个子节点忙时功耗不超过60 mW,闲时功耗不超过12 mW,平均功耗为15.2 mW,符合低功耗要求;同时,所设计的无线传感系统具备良好的可靠性和鲁棒性。

关键词： CC1310 无线组网通信时间同步高速率低功耗

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不同等级路面中的车辆半主动悬架改进粒子群LQG控制系统分析

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电子技术（上海） 2024年第4期53卷 369-371页

作者：张娜宁佳明赵强姜鸿瑞黑龙江科技大学电气与控制工程学院黑龙江150022 哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院黑龙江150001 东北林业大学机电工程学院黑龙江150040

阐述针对LQG控制器用于半主动悬架存在加权系数依靠人为调节的问题,提出一种基于改进粒子群算法的LQG控制方法。该算法根据适应度函数值动态调整惯性权重,通过tanh激活函数动态调整学习因子,提高其全局搜索能力和收敛速度,求得更具有适... 详细信息

阐述针对LQG控制器用于半主动悬架存在加权系数依靠人为调节的问题,提出一种基于改进粒子群算法的LQG控制方法。该算法根据适应度函数值动态调整惯性权重,通过tanh激活函数动态调整学习因子,提高其全局搜索能力和收敛速度,求得更具有适应性的LQG控制矩阵系数,仿真验证其有效性。

关键词：半主动悬架不同路面等级粒子群算法 LQG控制

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不同路面等级的矿用自卸车半主动悬架控制系统设计

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电子技术（上海） 2024年第5期53卷 142-144页

作者：张娜姜鸿瑞赵强宁佳明黑龙江科技大学电气与控制工程学院黑龙江150022 哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院黑龙江150001 东北林业大学机电工程学院黑龙江150040

阐述分数阶PID控制系统的设计,实现对半主动悬架进行控制。针对矿车悬架控制不能根据路面等级实时改变控制器参数的问题,使用混合模拟退火(SA)算法与粒子群(PSO)算法对不同等级路面下分数阶PID的控制参数进行优化。通过优化使评估环节... 详细信息

阐述分数阶PID控制系统的设计,实现对半主动悬架进行控制。针对矿车悬架控制不能根据路面等级实时改变控制器参数的问题,使用混合模拟退火(SA)算法与粒子群(PSO)算法对不同等级路面下分数阶PID的控制参数进行优化。通过优化使评估环节的函数值达到最小,从而得出不同等级路面中相应的控制器最优参数组合,并进行仿真测试。

关键词：控制技术半主动悬架路面等级分数阶PID控制器 SA-PSO

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基于囟门补偿的婴儿脑电正问题建模方法

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生物医学工程学杂志 2024年第6期41卷 1085-1094页

作者：张婷刘燕彭博张思琪胡莹仲伟峰戴亚康哈尔滨理工大学自动化学院哈尔滨150080 中国科学院苏州生物医学工程技术研究所江苏苏州215163 电子科技大学生命科学与技术学院成都611731 东北林业大学计算机与控制工程学院哈尔滨150080 北京师范大学心理学部北京100875 中国科学技术大学生物医学工程学院合肥230026 苏州国科医工科技发展(集团)有限公司江苏苏州215163 苏州国科康成医疗科技有限公司江苏苏州215163

基于磁共振成像(MRI)的脑电正问题建模方法已在脑电领域被广泛应用。然而,婴儿囟门无法在MRI中清晰成像,所构建婴儿脑电正问题建模缺乏囟门信息,影响建模精度。为此,本文提出一种新的基于囟门补偿的婴儿脑电正问题建模方法。首先,基于头... 详细信息

基于磁共振成像(MRI)的脑电正问题建模方法已在脑电领域被广泛应用。然而,婴儿囟门无法在MRI中清晰成像,所构建婴儿脑电正问题建模缺乏囟门信息,影响建模精度。为此,本文提出一种新的基于囟门补偿的婴儿脑电正问题建模方法。首先,基于头部MRI的图像分割和网格划分,构建无囟门头模型;然后,提出基于投影的网格重建方法,利用囟门的形态学先验信息和无囟门头模型将二维囟门测量重建为三维囟门模型,实现囟门补偿头模型构建;最后,该头模型被用于脑电正问题建模完成脑电正问题的囟门补偿。基于真实头模型的仿真结果表明,所提囟门补偿具有提升婴儿脑电正问题建模精度的潜力,对于囟门下方神经源的补偿效果尤为显著(拓扑误差RDM>0.05)。进一步的实验结果表明,颅骨电导率的不确定性对建模的影响范围最广,囟门缺失对建模的影响强度最大。总体上,本文提出的基于形态学先验的囟门补偿方法展现出不依赖计算机断层扫描(CT)即可提升脑电正问题建模精度的潜力,更符合实际应用场景的需求。

关键词：脑电正问题建模婴儿囟门囟门补偿

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