检索结果-内蒙古大学图书馆

遥感学报 2024年第2期28卷 511-527页

作者：邢长达汪美玲徐雍倡王志胜中国矿业大学信息与控制工程学院徐州221116 南京航空航天大学计算机科学与技术学院南京211106 南京航空航天大学自动化学院南京211106

高光谱图像分类是图像解译任务的重要技术之一,已经在遥感观测、智慧医疗等诸多领域得到广泛的应用。本质上,高光谱图像分类由特征提取与基于分类器的标签预测这两阶段操作组成。现有分类方法在特征提取时,大多不考虑分类器的影响,会导... 详细信息

高光谱图像分类是图像解译任务的重要技术之一,已经在遥感观测、智慧医疗等诸多领域得到广泛的应用。本质上,高光谱图像分类由特征提取与基于分类器的标签预测这两阶段操作组成。现有分类方法在特征提取时,大多不考虑分类器的影响,会导致提取的特征与所用分类器之间的兼容性较差,难免出现预测结果差的情况。针对此问题,本文提出具有分类器机制的高光谱图像特征提取方法,保证特征提取与分类器之间的兼容性,使特征能更易于被分类器准确计算,改善分类预测结果。本文给出了两种具有分类器机制的高光谱图像特征提取模型的形式:(1)以稀疏表示和支持向量机为例,将支持向量机特性集成到稀疏表示形式中,建立了能够与支持向量机分类器相兼容的SRS特征提取模型;(2)以深度自编码网络与softmax函数为例,将softmax分类器特性嵌入到深度自编码网络中,构建能与softmax分类器相兼容的DAES特征提取模型。为获得SRS和DAES模型的解,本文还给出了对应的求解策略与优化过程。在遥感高光谱图像和医学高光谱图像数据上开展实验验证,结果表明,本文SRS和DAES算法具有明显的有效性和优越性,在高光谱图像分类指标OA (Overall Accuracy)、AA (Average Accuracy)、Kappa上分别提升约5.03%、5.13%、7.30%。

关键词：高光谱图像分类特征提取分类器机制稀疏表示深度自编码网络

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基于改进CycleGAN的煤矿井下低照度图像增强方法

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华中科技大学学报（自然科学版） 2023年第5期51卷 40-46页

作者：吴佳奇张文琪陈伟王帅中国矿业大学(北京)机电与信息工程学院北京100083 中国矿业大学计算机科学与技术学院江苏徐州221116 内蒙古煤矿安全监察局鄂尔多斯监察分局内蒙古自治区鄂尔多斯017000

针对井下监控装置采集的图像普遍存在照度低、颜色失真及细节特征损失严重等缺陷,提出一种基于改进CycleGAN网络的煤矿井下低照度图像增强算法.首先针对井下成对图像数据获取困难的问题,基于循环生成对抗网络搭建循环图像增强主体框架... 详细信息

针对井下监控装置采集的图像普遍存在照度低、颜色失真及细节特征损失严重等缺陷,提出一种基于改进CycleGAN网络的煤矿井下低照度图像增强算法.首先针对井下成对图像数据获取困难的问题,基于循环生成对抗网络搭建循环图像增强主体框架实现模型的无监督训练;然后基于CSDNet的全局图像分解架构,设计了一种融合空间-通道注意力模块CBAM的双分支估计网络以并行估计图像的光照分量和反射分量,并在两分支网络之间建立多尺度特征分解机制,从而在大幅提升亮度的同时避免颜色失真现象,保留大量细节信息;使用全局-局部判别器调节图像局部区域的亮度,改善亮度不均,避免过曝及阴影现象.实验结果表明:相较于对比算法RetinexNet,LLNet,MBLLEN,EnlightenGAN和CSDNet,本算法在客观质量指标PSNR(峰值信噪比)、SSIM(结构相似性)、IFC(信息保真度)和VIF(视觉信息保真度)上的表现分别提高了11.787%,8.256%,9.658%和8.654%,并在人类视觉主观分析上优于对比算法,证明本文算法能够有效改善井下低照度图像视觉效果.

关键词：井下低照度图像增强颜色失真无监督学习 Retinex算法注意力机制

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基于震源机制解析的巨厚覆岩矿震破裂机制

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煤炭学报 2023年第11期48卷 4024-4035页

作者：白贤栖曹安业刘耀琪王常彬杨旭赵迎春杨耀中国矿业大学矿业工程学院江苏徐州221116 中国矿业大学煤炭精细勘探与智能开发全国重点实验室江苏徐州221116 中国矿业大学计算机科学与技术学院江苏徐州221116 内蒙古昊盛煤业有限公司内蒙古鄂尔多斯017000

鄂尔多斯矿区侏罗系煤层覆岩中常见巨厚层状砂岩组,为了解释和量化巨厚覆岩下煤层开采矿震破裂机制与顶板破断特征,基于震动波P波辐射位移场与相对矩张量反演方法,提出了以震源群为单位、微震台站为对象构建反演矩阵进行煤矿矿震震源机... 详细信息

鄂尔多斯矿区侏罗系煤层覆岩中常见巨厚层状砂岩组,为了解释和量化巨厚覆岩下煤层开采矿震破裂机制与顶板破断特征,基于震动波P波辐射位移场与相对矩张量反演方法,提出了以震源群为单位、微震台站为对象构建反演矩阵进行煤矿矿震震源机制反演,提高了反演效率与准确性,求解了巨厚覆岩下实体煤段与临空段工作面回采诱发大能量矿震事件的震源机制,定量分析了顶板破裂演化特征与震动波辐射影响方位。结果表明:巨厚覆岩下临空段工作面回采白垩系巨厚砂岩层开始产生破断,地表沉降量快速上升,开始出现100 kJ以上的矿震事件,矿震分布较实体煤阶段更为密集;大部分大能量矿震事件位于采空区后方,与煤层上方厚层顶板破断、滑移密切相关;巨厚覆岩下煤层开采诱发的震源顶板张拉破裂占比85%以上,临空段回采期间震源有向上扩展的趋势,剪切滑移破裂相对实体煤回采阶段有所增加;破裂面走向方向大致与工作面推进方向一致或与工作面推进方向成“X”夹角,但临空回采阶段相较实体煤阶段走向“X”夹角由30°增加至45°;震源破裂面倾角0°~30°,占比50%左右,顶板以水平离层张拉、顶板回转压缩失稳为主,产生的P波大多向下方采空区传播,对工作面回采影响较小;仅部分顶板断裂张拉与剪切滑移失稳产生的P波向周围采场传递,可能对工作面影响较大。巨厚覆岩型矿震的防治思路可从弱化巨厚覆岩的整体性、使巨厚覆岩结构分层破断的角度出发,降低巨厚覆岩整体破断诱发矿震对工作面冲击危险性的影响。

关键词：巨厚覆岩矿震震源机制矩张量反演破裂面产状

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面向密度峰值聚类的高效相似度度量

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山东大学学报（工学版） 2024年第3期54卷 12-21,29页

作者：王丽娟徐晓丁世飞中国矿业大学计算机科学技术学院江苏徐州221116 徐州工业职业技术学院信息工程学院江苏徐州221114

针对密度峰值聚类(density peaks clustering,DPC)计算复杂度高的问题,提出一种面向密度峰值聚类的高效相似度度量(efficient similarity measure,ESM)法,通过仅度量最近邻之间的相似度构建不完全相似度矩阵。最近邻的选择基于一个随机... 详细信息

针对密度峰值聚类(density peaks clustering,DPC)计算复杂度高的问题,提出一种面向密度峰值聚类的高效相似度度量(efficient similarity measure,ESM)法,通过仅度量最近邻之间的相似度构建不完全相似度矩阵。最近邻的选择基于一个随机第三方数据对象,无需另外引入参数。基于ESM法构建相似度矩阵,提出一种改进的高效密度峰值聚类(efficient density peaks clustering,EDPC)算法,在保持准确率的同时提高DPC识别聚类中心的效率。理论分析和试验结果表明,ESM法通过减少一定不相似的相似度,可以有效提高DPC及其改进算法基于K最近邻的密度峰值聚类(density peaks clustering based on K-nearest neighbors,DPC-KNN)和模糊加权K最近邻密度峰值聚类(fuzzy weighted K-nearest neighbors density peaks clustering,FKNN-DPC)的计算效率,具有较强的可扩展性。

关键词：密度峰值聚类聚类中心相似度矩阵计算复杂度大规模数据集

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多视角融合的时空动态GCN城市交通流量预测

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软件学报 2024年第4期35卷 1751-1773页

作者：赵文竹袁冠张艳梅乔少杰王森章张雷中国矿业大学计算机科学与技术学院江苏徐州221116 矿山数字化教育部工程研究中心江苏徐州221116 成都信息工程大学软件工程学院四川成都610225 中南大学计算机学院湖南长沙410083 同济大学上海自主智能无人系统科学中心上海201210

城市交通流量预测是构建绿色低碳、安全高效的智能交通系统的重要组成部分.时空图神经网络由于具有强大的时空数据表征能力,被广泛应用于城市交通流量预测.当前,时空图神经网络在城市交通流量预测中仍存在以下两方面局限性:1)直接构建... 详细信息

城市交通流量预测是构建绿色低碳、安全高效的智能交通系统的重要组成部分.时空图神经网络由于具有强大的时空数据表征能力,被广泛应用于城市交通流量预测.当前,时空图神经网络在城市交通流量预测中仍存在以下两方面局限性:1)直接构建静态路网拓扑图对城市空间相关性进行表示,忽略了节点的动态交通模式,难以表达节点流量之间的时序相似性,无法捕获路网节点之间在时序上的动态关联;2)只考虑路网节点的局部空间相关性,忽略节点的全局空间相关性,无法建模交通路网中局部区域和全局空间之间的依赖关系.为打破上述局限性,提出了一种多视角融合的时空动态图卷积模型用于预测交通流量:首先,从静态空间拓扑和动态流量模式视角出发,构建路网空间结构图和动态流量关联图,并使用动态图卷积学习节点在两种视角下的特征,全面捕获城市路网中多元的空间相关性;其次,从局部视角和全局视角出发,计算路网的全局表示,将全局特征与局部特征融合,增强路网节点特征的表现力,发掘城市交通流量的整体结构特征;接下来,设计了局部卷积多头自注意力机制来获取交通数据的动态时间相关性,实现在多种时间窗口下的准确流量预测;最后,在4种真实交通数据上的实验结果,证明了该模型的有效性和准确性.

关键词：交通流量预测多视角时空特征图卷积网络(GCN) 时空图数据注意力机制

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多视图对比增强的异质图结构学习方法

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软件学报 2023年第10期34卷 4477-4500页

作者：邴睿袁冠孟凡荣王森章乔少杰王志晓中国矿业大学计算机科学与技术学院江苏徐州221116 矿山数字化教育部工程研究中心江苏徐州221116 中南大学计算机学院湖南长沙410083 成都信息工程大学软件工程学院四川成都610225

异质图神经网络作为一种异质图表示学习的方法,可以有效地抽取异质图中的复杂结构与语义信息,在节点分类和连接预测任务上取得了优异的表现,为知识图谱的表示与分析提供了有力的支撑.现有的异质图由于存在一定的噪声交互或缺失部分交互... 详细信息

异质图神经网络作为一种异质图表示学习的方法,可以有效地抽取异质图中的复杂结构与语义信息,在节点分类和连接预测任务上取得了优异的表现,为知识图谱的表示与分析提供了有力的支撑.现有的异质图由于存在一定的噪声交互或缺失部分交互,导致异质图神经网络在节点聚合、更新时融入错误的邻域特征信息,从而影响模型的整体性能.为解决该问题,提出了多视图对比增强的异质图结构学习模型.该模型首先利用元路径保持异质图中的语义信息,并通过计算每条元路径下节点之间特征相似度生成相似度图,将其与元路径图融合,实现对图结构的优化.通过将相似度图与元路径图作为不同视图进行多视图对比,实现无监督信息的情况下优化图结构,摆脱对监督信号的依赖.最后,为解决神经网络模型在训练初期学习能力不足、生成的图结构中往往存在错误交互的问题,设计了一个渐进式的图结构融合方法.通过将元路径图和相似度图递增地加权相加,改变图结构融合过程中相似度图所占的比例,在抑制了因模型学习能力弱引入过多的错误交互的同时,达到了用相似度图中的交互抑制原有干扰交互或补全缺失交互的目的,实现了对异质图结构的优化.选择节点分类与节点聚类作为图结构学习的验证任务,在4种真实异质网络数据集上的实验结果,也表明该异质图结构学习方法是可行且有效的.与最优对比模型相比,该模型在两种任务下的性能均有显著提升.

关键词：异质图图神经网络图结构学习自监督学习图对比学习

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软件测试路径选择优化模型及其进化求解

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软件学报 2022年第9期33卷 3297-3311页

作者：杜莹孙百才巩敦卫田甜姚香娟中国矿业大学信息与控制工程学院江苏徐州221116 山东建筑大学计算机科学与技术学院山东济南251100 中国矿业大学数学学院江苏徐州221116

路径测试是一种非常重要且应用广泛的结构测试方法,已有路径生成方法的测试效率不高、测试开销较大,且易生成冗余测试路径.针对以上问题,主要研究路径选择问题的优化模型及其进化求解方法,目的在于:在不降低测试覆盖率的前提下,减少冗... 详细信息

路径测试是一种非常重要且应用广泛的结构测试方法,已有路径生成方法的测试效率不高、测试开销较大,且易生成冗余测试路径.针对以上问题,主要研究路径选择问题的优化模型及其进化求解方法,目的在于:在不降低测试覆盖率的前提下,减少冗余路径的数量,降低测试消耗.首先,以多条路径作为决策变量,基于该决策变量包含的边数和路径数,建立多目标优化模型;然后,采用多目标进化算法求解该模型,得到目标路径集.将所提方法应用于7个基准测试程序,并与其他算法比较.实验结果表明,相比其他算法,所提方法能够在保证测试充分性的条件下,降低测试消耗,从而提高测试效率.

关键词：路径测试路径选择多目标优化带精英策略的非支配排序遗传算法 Pareto最优解集

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基于多样性的多视图低秩稀疏子空间聚类算法

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智能系统学报 2023年第2期18卷 399-407页

作者：王丽娟丁世飞夏菁中国矿业大学计算机科学与技术学院江苏徐州221116 徐州工业职业技术学院信息工程学院江苏徐州221114

本文主要研究如何通过挖掘多视图特征的多样性信息来促进多视图聚类,提出了基于多样性的多视图低秩稀疏子空间聚类算法。该方法直接将视图多样性概念应用于多视图低秩稀疏子空间聚类算法框架中,确保不同视图的子空间表示矩阵的多样性;... 详细信息

本文主要研究如何通过挖掘多视图特征的多样性信息来促进多视图聚类,提出了基于多样性的多视图低秩稀疏子空间聚类算法。该方法直接将视图多样性概念应用于多视图低秩稀疏子空间聚类算法框架中,确保不同视图的子空间表示矩阵的多样性;为了实现多个视图聚类一致性同时达到提高聚类性能的目标,在该框架中引入谱聚类算法共同优化求解。通过对3个图像数据集的实验验证了该算法的有效性,同时其聚类的性能优于已有的单视图及多视图算法。

关键词：多视图聚类子空间表示多样性表示低秩稀疏约束谱聚类机器学习特征学习数据挖掘

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全矿井智能视频分析关键技术综述

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工矿自动化 2023年第11期49卷 1-21页

作者：程德强寇旗旗江鹤徐飞翔宋天舒王晓艺钱建生中国矿业大学信息与控制工程学院江苏徐州221116 中国矿业大学计算机科学与技术学院江苏徐州221116

智能化是煤矿发展的方向,而智能视频分析是促进煤矿智能化的有效途径。全矿井智能视频分析技术具有实时监控、预警和决策支持能力,有助于提高矿山企业的安全性、生产效率、资源利用效率和环境可持续性。详细介绍了全矿井智能视频分析的... 详细信息

智能化是煤矿发展的方向,而智能视频分析是促进煤矿智能化的有效途径。全矿井智能视频分析技术具有实时监控、预警和决策支持能力,有助于提高矿山企业的安全性、生产效率、资源利用效率和环境可持续性。详细介绍了全矿井智能视频分析的关键技术,包括视频采集设备、视频预处理、视频压缩与编码等视频采集与处理技术,目标检测与跟踪、运动检测与分析、物体识别与分类等视频分析基础技术,行为识别与分析、事件检测与警报、视频监控与布防等高级视频分析技术。研发了集成视频识别分析和工业联动控制功能的矿山智脑AI视觉智能服务平台,介绍了智能视频分析技术在智能探放水系统和探放瓦斯系统、煤岩识别与截割系统、掘进工作面、综采工作面、煤流运输系统、矿井提升机系统、辅助运输系统、选煤厂、智能化装车配煤系统等矿井生产场景中的应用。分析指出目前全矿井智能视频分析技术在视频质量、复杂背景、实时性要求、数据隐私和安全、系统可靠性与稳定性等方面仍面临挑战。建议未来加强算法提升和优化、多模态数据融合、实时分析和边缘计算、强化学习和自主决策、数据隐私和安全保护、硬件设备和传感器技术等方面的研究,以全面推动全矿井智能视频分析技术的发展,促进矿山智能化进程。

关键词：煤矿智能化智能视频分析 AI视觉视频采集与处理视频识别与分析视频监控预警

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基于信息提纯的轻量级图像超分辨率重建网络

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计算机工程与应用 2025年

作者：程德强李龙王毓泽程志威寇旗旗江鹤中国矿业大学信息与控制工程学院中国矿业大学计算机科学与技术学院成都大学模式识别与智能信息处理四川省高校重点实验室

信息蒸馏是轻量级图像超分辨重建网络的重要技术，现有方法常通过简化信息提取和蒸馏过程来提高计算效率，易导致有效信息利用不足及蒸馏后的信息存在噪声，从而限制了网络性能。为此，本研究提出一种基于信息提纯的轻量级图像超分辨率... 详细信息

信息蒸馏是轻量级图像超分辨重建网络的重要技术，现有方法常通过简化信息提取和蒸馏过程来提高计算效率，易导致有效信息利用不足及蒸馏后的信息存在噪声，从而限制了网络性能。为此，本研究提出一种基于信息提纯的轻量级图像超分辨率重建网络，通过强化有利特征和抑制噪声，实现信息提纯。具体而言，设计潜在空间信息提纯模块，结合全局注意力与局部特征挖掘，在特征提取阶段捕获更多有利信息。同时，构建交互通道信息提纯模块，利用大核注意力对通道混洗后的蒸馏特征进行权重分配，突出有利特征并抑制噪声。此外，提出一种渐进式的信息提纯方法，精细处理信息提取和蒸馏过程，实现高效的信息蒸馏。实验结果表明，所提网络在Urban100等四个基准数据集上优于流行的轻量级网络，能取得更好的指标和视觉效果。

关键词：超分辨轻量级注意力机制信息蒸馏信息提纯

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