检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机工程与应用 2021年第1期57卷 29-37页

作者：潘承瑞何灵敏胥智杰王修晖宋承文中国计量大学信息工程学院杭州310000 中国计量大学浙江省电磁波信息技术与计量检测重点实验室杭州310000

知识图谱可有效缓解传统协同过滤中的数据稀疏和冷启动问题,因此,近年来在推荐系统中融入知识图谱的方法成为重要的探索方向。然而现有的方法大多将知识图谱的网络结构划分为单独路径或仅利用了一阶邻居信息,造成无法建立整个图上的高... 详细信息

知识图谱可有效缓解传统协同过滤中的数据稀疏和冷启动问题,因此,近年来在推荐系统中融入知识图谱的方法成为重要的探索方向。然而现有的方法大多将知识图谱的网络结构划分为单独路径或仅利用了一阶邻居信息,造成无法建立整个图上的高阶连通性问题。为解决该问题,提出融合知识图谱和图注意力网络的KG-BGAT模型,并设计了双线性采集器。双线性采集器能够在信息采集阶段获取节点间的特征交互信息,丰富节点表示;图注意力网络通过递归嵌入传播算法将各个节点表示沿图进行传播,能够捕获图中的高阶连通性。在MovieLens-1M数据集上进行了Top-K推荐实验,在推荐列表长度为20时,精确率、召回率和归一化折损累计增益分别为29.4%、24.9%、67.4%,超过了目前主流的CKE、RippleNet、KGCN等融合知识图谱的推荐算法。实验证明提出的方法能够有效提高推荐结果的准确性。

关键词：推荐系统知识图谱特征交互图注意力网络

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多尺度遥感语义分割网络

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计算机工程与应用 2020年第21期56卷 210-217页

作者：胥智杰杨小兵何灵敏潘承瑞中国计量大学信息工程学院杭州310000 中国计量大学浙江省电磁波信息技术与计量检测重点实验室杭州310000

高分辨率遥感图像语义分割在国土规划、地理监测、智慧城市等领域有着广泛的应用价值,但是现阶段研究中存在相似地物和精细地物分割不准确问题。为解决这一问题,提出了一种新型的多尺度语义分割网络MSSNet。它由编码层、解码层和输出层... 详细信息

高分辨率遥感图像语义分割在国土规划、地理监测、智慧城市等领域有着广泛的应用价值,但是现阶段研究中存在相似地物和精细地物分割不准确问题。为解决这一问题,提出了一种新型的多尺度语义分割网络MSSNet。它由编码层、解码层和输出层组成。为解决相似地物的分割问题,编码层使用深层网络ResNet101充分提取地物特征,并在解码层的解码器中加入残差块,提高基于像素点的分类能力。为解决精细结构地物的分割问题,解码层中的解码器加入了空洞空间金字塔池化结构提取多尺度地物特征,以便精确分割不同尺度的地物。为了强化语义分割能力,输出层合并了多个解码器的输出,为最终的预测提供了更多的信息。在两个公开数据集Vaihingen和Potsdam上进行了实验,分别取得了87%和87.3%的全局精确度,超过了大多数已发表的方法。实验结果表明,提出的MSSNet能够精确地分割相似地物和精细地物,并且具有训练过程简单和易于使用的优点,非常适合进行高分辨率遥感图像语义分割。

关键词：高分辨率遥感图像语义分割深度学习多尺度语义分割网络(MSSNet)

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融合手部骨架灰度图的深度神经网络静态手势识别

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传感技术学报 2021年第2期34卷 203-210页

作者：章东平束元周志洪中国计量大学信息工程学院浙江省电磁波信息技术与计量检测重点实验室浙江杭州310018 上海市信息安全综合管理技术研究重点实验室上海200240

针对在无约束环境下静态手势在识别过程中准确率不高的问题,本文提出了一种融合手部骨架灰度图(Grayscale Image of Hand Skeleton,GHS)的深度神经网络,使用手部关键点及其相互关联性构建手部骨架灰度图。网络的输入为GHS图像和RGB图像... 详细信息

针对在无约束环境下静态手势在识别过程中准确率不高的问题,本文提出了一种融合手部骨架灰度图(Grayscale Image of Hand Skeleton,GHS)的深度神经网络,使用手部关键点及其相互关联性构建手部骨架灰度图。网络的输入为GHS图像和RGB图像,主干网络为yolov3,添加了扩展卷积残差模块,在GHS图像和RGB图像进行特征融合后,通过SE模块对每个通道上的特征进行缩放,采用RReLU激活函数来代替Leaky ReLU激活函数。通过手部关键点及其相互间的连接信息增强手部图像特征,增大手势的类间差异,同时降低无约束环境对手势识别的影响,以提高手势识别的准确率。实验结果表明,在Microsoft Kinect&Leap Motion数据集上相比其他方法,本文方法的平均准确率达到最高,为99.68%;在Creative Senz3D数据集上相比其他方法,本文方法平均准确率达到最高,为99.8%。

关键词：深度学习手势识别手部骨架灰度图无约束环境

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基于MSST及HOG特征提取的雷达辐射源信号识别

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北京航空航天大学学报 2023年第3期49卷 538-547页

作者：全大英唐泽雨陈赟楼维中汪晓锋章东平中国计量大学信息工程学院浙江省电磁波信息技术与计量检测重点实验室杭州310018 中国电子科技集团有限公司第五十二研究所杭州310000

针对传统雷达信号识别算法在低信噪比下识别准确率低的问题,提出了基于多重同步压缩(MSST)时频变换及方向梯度直方图(HOG)特征提取的雷达辐射源信号识别算法。所提算法在雷达时域信号短时傅里叶变换(STFT)基础上进行多重同步压缩处理获... 详细信息

针对传统雷达信号识别算法在低信噪比下识别准确率低的问题,提出了基于多重同步压缩(MSST)时频变换及方向梯度直方图(HOG)特征提取的雷达辐射源信号识别算法。所提算法在雷达时域信号短时傅里叶变换(STFT)基础上进行多重同步压缩处理获得信号时频分布图,通过HOG算子对信号时频分布图进行HOG特征提取,将提取的HOG特征通过主成分分析法(PCA)进行降维,将降维后的特征参数送入支持向量机(SVM)对雷达信号进行分类与识别。实验结果表明:所提算法具有较低的复杂度,当信噪比为-8 dB时,仿真实验与半实物仿真实验针对9种典型雷达信号的识别准确率达到90%以上。

关键词：雷达信号识别方向梯度直方图多重同步压缩支持向量机主成分分析法

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多通道采集器的设计

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仪表技术与传感器 2021年第2期 41-46页

作者：范威楼喜中邢国鹏辛崇丰全大英中国计量大学信息工程学院浙江省电磁波信息技术与计量检测重点实验室浙江杭州310018

为了满足声呐与语音信号处理中对多通道信号同步采集和采样率可变的应用需求,提出了一种基于高性能现场可编程逻辑门阵列(FPGA)的多通道采集器。该采集器使用FPGA作为控制器件进行模块化设计,采用24颗高精度模数转换器(ADC)AD7768,并结... 详细信息

为了满足声呐与语音信号处理中对多通道信号同步采集和采样率可变的应用需求,提出了一种基于高性能现场可编程逻辑门阵列(FPGA)的多通道采集器。该采集器使用FPGA作为控制器件进行模块化设计,采用24颗高精度模数转换器(ADC)AD7768,并结合上位机控制数据采集和数据处理,实现采样率可变的192通道并行数据采集功能。实验测试表明,该采集器同步性能优于25 ns,采样率可通过上位机配置切换,数据记录速率高达196 MB/s。

关键词：多通道同步采集采样率现场可编程逻辑门阵列模数转换器有效位数

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多通道高速信号采集器

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仪表技术与传感器 2020年第11期 44-49页

作者：渐欢全大英侯晓宇范威金小萍中国计量大学信息工程学院浙江省电磁波信息技术与计量检测重点实验室浙江杭州310018

针对雷达、通信信号处理的模拟信号采集对于高采样率、良好的多通道幅相一致性和设备便携性要求,通过采用高性能的ADC(模数转换器)芯片完成模数变换,配合高性能FPGA和DSP完成数据处理和实时存储,最终经千兆以太网将数据传到上位机用于... 详细信息

针对雷达、通信信号处理的模拟信号采集对于高采样率、良好的多通道幅相一致性和设备便携性要求,通过采用高性能的ADC(模数转换器)芯片完成模数变换,配合高性能FPGA和DSP完成数据处理和实时存储,最终经千兆以太网将数据传到上位机用于进一步的分析和处理工作,设计并实现了一种多通道采集器原型。该采集器能够以最高2.5 Gsps采样率同步采集4通道信号,实时存储6 GByte的时域数据。实验表明,所设计采集器具有较高的采样率和采样精度、灵活易用的外部接口和良好的便携性。

关键词：模数转换器采样率幅相一致性千兆以太网

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结合注意力卷积网络与分块特征的步态识别

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计算机工程与应用 2022年第3期58卷 266-273页

作者：胡少晖王修晖中国计量大学信息工程学院浙江省电磁波信息技术与计量检测重点实验室杭州310018

目前深度学习算法已经广泛应用于步态识别领域,但是大多数现有方法通过卷积神经网络提取步态全局特征时,忽略了许多包含关键步态信息的局部特征,在一定程度上削弱了步态识别的精度和提升潜力。针对上述问题,提出了一种结合注意力卷积神... 详细信息

目前深度学习算法已经广泛应用于步态识别领域,但是大多数现有方法通过卷积神经网络提取步态全局特征时,忽略了许多包含关键步态信息的局部特征,在一定程度上削弱了步态识别的精度和提升潜力。针对上述问题,提出了一种结合注意力卷积神经网络与分块特征的跨视角步态识别方法,该方法以步态轮廓图序列为输入,每帧图片分别经过相同结构的注意力卷积神经网络融合成整体特征,在网络中加入有效的注意力机制CBAM能显式地建模各空间及通道的重要程度,增大显著区域特征的权重;整体特征被水平分成两块进行训练和步态识别,提取的步态局部特征更适合精细的步态分类。在步态数据集CASIA-B和OU-ISIR-MVLP上进行跨视角步态识别实验,结果证明在训练数据集充足与不足的条件下,该方法在识别精度上均优于现有方法。

关键词：步态识别卷积神经网络注意力机制分块特征

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基于非对称双路识别网络的步态识别方法

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计算机工程与应用 2022年第4期58卷 150-156页

作者：周潇涵王修晖中国计量大学信息工程学院浙江省电磁波信息技术与计量检测重点实验室杭州310018

步态作为一种人体躯干、关节、上下肢及各肌群的周期性行为模式,是可用于身份识别过程的一种重要生物特征。针对现有的步态识别方法大都是基于步态轮廓图或者步态能量图提取的全局特征,而忽视了对细粒度步态信息的有效利用的问题,提出... 详细信息

步态作为一种人体躯干、关节、上下肢及各肌群的周期性行为模式,是可用于身份识别过程的一种重要生物特征。针对现有的步态识别方法大都是基于步态轮廓图或者步态能量图提取的全局特征,而忽视了对细粒度步态信息的有效利用的问题,提出了一种包括全局通路和局部通路的非对称双路识别网络。其中全局通路采用三元组损失函数,用于提取步态的全局时空特征;局部通路采用交叉熵损失函数,用于识别步态中显著不同的局部特征。此外,在局部通路中加入了一个显著性特征检测器模块,用于实现有效的细粒度步态信息识别。在公开数据集CASIAB和OU-ISIR-LP上进行了对比实验,结果表明,在跨视角和跨场景的环境下,该方法相对现有方法在步态识别的准确率方面都有显著提升。

关键词：步态识别非对称双路网络显著性特征检测器

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结合注意力机制与双向切片GRU的情感分类模型

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小型微型计算机系统 2020年第9期41卷 1793-1799页

作者：陈虎高波涌陈莲娜余翠中国计量大学信息工程学院浙江省电磁波信息技术与计量检测重点实验室杭州310018

在文本情感分析中,切片循环神经网络(SRNN)是目前最先进的长文本分析的高效解决方案.针对切片操作导致的低层网络的长期依赖性损失和单向SRNN无法充分提取文本语义特征的问题,提出一种基于双向切片门控循环单元和注意力机制(Bi-SGRU-Att... 详细信息

在文本情感分析中,切片循环神经网络(SRNN)是目前最先进的长文本分析的高效解决方案.针对切片操作导致的低层网络的长期依赖性损失和单向SRNN无法充分提取文本语义特征的问题,提出一种基于双向切片门控循环单元和注意力机制(Bi-SGRU-Attention)结合的情感分类模型.首先,将文本序列切片成多个子序列,输入到双向门控循环单元,然后,利用注意力机制对每个子序列隐藏状态进行加权计算,通过多个网络层获得整个文本序列信息.最后经过softmax函数输出文本情感极性.通过多组对比实验,结果表明,提出的Bi-SGRU-Attention模型,在IMDB数据集上取得90.86%的准确率、90.66%的F1值和0.2301的损失,同时通过可视化子序列的注意力权重,也进一步验证了添加注意力机制弥补低层网络的长期依赖性损失的有效性.

关键词：双向切片门控循环单元长期依赖性损失注意力机制情感分析

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高性能模数变换器测试平台设计

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科学技术与工程 2020年第20期20卷 8224-8232页

作者：范威全大英渐欢楼喜中中国计量大学信息工程学院浙江省电磁波信息技术与计量检测重点实验室杭州310018

雷达和通信系统中使用的模数变换器(analog-to-digital converter, ADC)的带宽和采样率越来越高,接口形式从并口向JESD204B发展。为了满足ADC芯片在开发、生产、评估和应用中进行性能测试的需求,在研究ADC性能指标及其测试方法的基础上... 详细信息

雷达和通信系统中使用的模数变换器(analog-to-digital converter, ADC)的带宽和采样率越来越高,接口形式从并口向JESD204B发展。为了满足ADC芯片在开发、生产、评估和应用中进行性能测试的需求,在研究ADC性能指标及其测试方法的基础上,采用高性能可编程逻辑门阵列(field-programmable gate array, FPGA)结合DSP(digital signal processor)的架构,设计了通用的高性能模数变换器性能测试平台,开发了数据采集和性能分析软件,并且针对多款不同接口形式且采样率从240 MSPS(million samples per second)到5 GSPS(gigabit samples per second)的ADC进行了性能测试实验。结果表明,该平台能够满足最新ADC的性能测试需求,具有接口灵活、运算能力强、实时性高等特点。

关键词：模数变换器 JESD204B 现场可编程逻辑门阵列频谱分析

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