检索结果-内蒙古大学图书馆

数据分析与知识发现 2024年第6期8卷 30-43页

作者：李红莲陈浩天张乐吕学强田驰北京信息科技大学信息与通信工程学院北京100101 北京信息科技大学网络文化与数字传播北京市重点实验室北京100101

【目的】针对传统的自动摘要无法深度融合评论的情感和主题信息,无法解决词汇不足的问题,提出一种融合情感-主题双通道信息的评论摘要生成模型。【方法】运用TextRank动态抽取评论主题句,借助PyABSA模型抽取主题句中的方面词-情感词序... 详细信息

【目的】针对传统的自动摘要无法深度融合评论的情感和主题信息,无法解决词汇不足的问题,提出一种融合情感-主题双通道信息的评论摘要生成模型。【方法】运用TextRank动态抽取评论主题句,借助PyABSA模型抽取主题句中的方面词-情感词序列拼接主题句得到最终的主题信息,并通过构建情感词集和融合主题的Bi-LSTM情感词抽取模型获取情感句,将评论原文和情感句进行拼接,与主题句形成双通道信息,分别采用注意力机制得到主题注意力和情感注意力,并将其叠加进行深度融合得到融合注意力,替换指针生成网络的单通道注意力,通过指针网络生成最终的评论摘要。【结果】所提融合双通道信息的指针生成网络与对比实验主题+PNG相比,在ROUGE-1、ROUGE-2和ROUGE-L值上分别提升2.87、6.14和2.64百分点,消融实验结果表明融合双通道信息比单通道信息在ROUGE-1、ROUGE-2和ROUGE-L上分别提升4.49、3.66和4.16百分点。【局限】未考虑到融合更细粒度的属性。【结论】所提模型能够有效融合评论的主题信息和情感信息,提升双通道信息融合的质量,在摘要生成结果中优于对比模型,生成的摘要能够包含更多的情感和主题信息。

关键词：评论摘要双通道注意力机制指针生成网络

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基于新型自适应平方根容积卡尔曼滤波的RSOP均衡算法

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光学学报 2024年第11期44卷 23-29页

作者：翁国翔田清华王富田凤张琦杨雷静忻向军北京邮电大学电子工程学院信息光子学与光通信国家重点实验室天地互联与融合北京市重点实验室北京100876 北京理工大学信息与电子学院北京100081

针对相干光通信系统中,传统容积卡尔曼滤波(CKF)算法和平方根容积卡尔曼滤波(SCKF)算法对偏振态旋转(RSOP)均衡存在鲁棒性不足、泛化性弱等问题,提出了一种新型的自适应SCKF算法,以实现对RSOP的跟踪补偿。该算法通过引入平方根因子直接... 详细信息

针对相干光通信系统中,传统容积卡尔曼滤波(CKF)算法和平方根容积卡尔曼滤波(SCKF)算法对偏振态旋转(RSOP)均衡存在鲁棒性不足、泛化性弱等问题,提出了一种新型的自适应SCKF算法,以实现对RSOP的跟踪补偿。该算法通过引入平方根因子直接对过程噪声协方差矩阵的平方根进行自适应更新,避免了正定分解。同时引入残差判决检测机制,对当前时刻残差值与滑窗内残差均值进行比较,将比较结果作为是否进行自适应更新的判断条件,以提升算法运行速度。仿真结果表明,所提算法在RSOP方位角变化速率为40 Mrad/s时,误码率性能满足开销为7%的前向纠错阈值条件,且相对于CKF和SCKF算法,所提算法在不同调优参量初始值下均能稳定运行。所提算法能够快速跟踪补偿RSOP,即便在初始条件不理想的情况也能稳定运行,具有鲁棒性强的优点。

关键词：光通信平方根容积卡尔曼滤波算法偏振复用偏振态旋转残差判决

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基于对比学习和标签挖掘的点云分割算法

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计算机研究与发展 2025年第1期62卷 132-143页

作者：黄华卜一凡许宏丽王晓荣北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044 交通数据分析与挖掘北京市重点实验室(北京交通大学) 北京100044 轨道工程北京市重点实验室(北京交通大学) 北京100044 智慧高铁系统前沿科学中心(北京交通大学) 北京100044

基于深度学习的点云分割算法通过设计复杂的特征提取模块,可以对高维空间点云进行有效的分割.但由于缺乏对边界点集的特征挖掘,使得其对边界分割的精度欠佳.已有将对比学习思想用于点云分割以解决边界区域分割性能不足问题的研究中,忽... 详细信息

基于深度学习的点云分割算法通过设计复杂的特征提取模块,可以对高维空间点云进行有效的分割.但由于缺乏对边界点集的特征挖掘,使得其对边界分割的精度欠佳.已有将对比学习思想用于点云分割以解决边界区域分割性能不足问题的研究中,忽略了点云无序和稀疏特性,特征提取不够准确.对此,设计了基于对比学习和标签挖掘的点云分割模型CL2M(contrastive learning label mining),通过自注意力机制学习不同位置处点云更为精准的特征,并引入对比学习方法,提高了点云边界处的分割精度.在对比边界学习过程中通过深入挖掘语义空间中的标签并设计了基于标签分布的对比边界学习模块,使得高维空间点云标签分布包含更多的语义信息.CL2M充分利用标签的分布规律计算分布间的距离,可准确划分正负样本,减少了常规硬划分带来的累计错误.在2个公开数据集上进行的实验结果表明,CL2M在多个评价指标上优于既有的点云分割模型,验证了模型的有效性.

关键词：计算机视觉点云分割对比学习自注意力机制边界挖掘

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融合内容和图片特征的中文摘要生成方法研究

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数据分析与知识发现 2024年第3期8卷 110-119页

作者：全安坤李红莲张乐吕学强北京信息科技大学信息与通信工程学院北京100101 北京信息科技大学网络文化与数字传播北京市重点实验室北京100101

【目的】为解决现有根据单一文本特征生成的中文摘要质量不佳问题,提出一种融合内容和图片特征的中文摘要生成方法。【方法】使用BERT提取文本特征,使用ResNet提取图片特征,该特征能够对文本特征进行补充与验证,并利用注意力机制将两种... 详细信息

【目的】为解决现有根据单一文本特征生成的中文摘要质量不佳问题,提出一种融合内容和图片特征的中文摘要生成方法。【方法】使用BERT提取文本特征,使用ResNet提取图片特征,该特征能够对文本特征进行补充与验证,并利用注意力机制将两种模态特征进行融合,最终将融合后的特征送入指针生成网络模型进一步生成质量更高的中文摘要。【结果】实验结果表明,所提方法相较于仅使用单一文本模态生成中文摘要的方法,在ROUGE-1、ROUGE-2和ROUGE-L指标上分别有1.9、1.3和1.4个百分点的提升。【局限】实验数据主要来源于新闻领域,在其他领域中的效果有待验证。【结论】加入图片信息能够使融合后的特征保存更多重要信息,帮助模型更好地定位关键内容,使生成的摘要更具有概括性和可读性。

关键词：特征融合 BERT ResNet 注意力机制摘要生成

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模分复用系统中的CPR-MIMO-CMA研究

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光学学报 2024年第5期44卷 69-76页

作者：杨步高田凤刘小东北京邮电大学电子工程学院信息光子学与光通信国家重点实验室天地互联与融合北京市重点实验室北京100876 北京安科慧生科技有限公司北京101102

针对模分复用系统中由于模式耦合引入的信道串扰(XT)的问题,提出一种基于信号相关峰提取的XT相关比测量方法,并将XT相关系数应用于多进多出恒模盲均衡算法(CPR-MIMO-CMA)中以提升信道均衡效果。搭建了少模光纤传输的实验平台,利用CPR-MI... 详细信息

针对模分复用系统中由于模式耦合引入的信道串扰(XT)的问题,提出一种基于信号相关峰提取的XT相关比测量方法,并将XT相关系数应用于多进多出恒模盲均衡算法(CPR-MIMO-CMA)中以提升信道均衡效果。搭建了少模光纤传输的实验平台,利用CPR-MIMO-CMA对接收端数据进行处理,研究结果表明,在满足前向纠错(FEC)为3.8×10^(-3)的门限下,所提出的CPR-MIMO-CMA在LP01、LP11、LP21三模信道中比传统CMA分别具有1.3 dB、0.9 dB、1.0 dB的性能增益,并且3个模式下的平均收敛时间减少约50%。

关键词：光通信模分复用模间串扰信号相关峰模式均衡

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基于坐标注意力的杂乱环境中机器人推抓协同学习

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北京工业大学学报 2024年第6期50卷 674-682页

作者：左国玉赵敏黄高龚道雄北京工业大学信息学部北京100124 计算智能与智能系统北京市重点实验室北京100124

为提升机器人在杂乱环境中推抓协同性能、增强网络感知物体位置和物体间的位置信息的能力,提出一种基于物体位置信息的推动与抓取协同网络来解决机器人在杂乱环境中的抓取问题。该网络使用2个全卷积网络分别从视觉观察中推断出抓取和推... 详细信息

为提升机器人在杂乱环境中推抓协同性能、增强网络感知物体位置和物体间的位置信息的能力,提出一种基于物体位置信息的推动与抓取协同网络来解决机器人在杂乱环境中的抓取问题。该网络使用2个全卷积网络分别从视觉观察中推断出抓取和推动操作的位置与方向。使用坐标注意力模块分别沿着二维空间的2个方向聚合特征,即在水平空间方向上捕获长距离依赖关系的同时在垂直空间方向上保持物体的位置信息。然后生成推动和抓取的位置特征的注意力图,以提升网络推断操作位置的准确性。提出物体分散度从全局角度衡量环境中物体间的分散程度,并设计基于物体分散度的推动奖励函数来提升推动动作的质量。在仿真实验中,该网络的抓取成功率和动作效率分别为75.1%和73.2%。在现实世界中,该网络的抓取成功率和动作效率分别为80.1%和76.2%。

关键词：机器人学习推抓协同杂乱环境物体位置信息坐标注意力物体分散度

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基于稠密向量图的物体6D位姿回归算法

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北京工业大学学报 2024年第12期50卷 1409-1420页

作者：左国玉喻杉顾宗函郑榜贵北京工业大学信息学部北京100124 计算智能与智能系统北京市重点实验室北京100124

针对稀疏间接两阶段位姿估计算法遮挡、噪声鲁棒性差、实时性低以及n点透视投影(perspective-n-point,PnP)计算过程不可微分等难题,提出基于稠密向量图的端到端物体6D位姿回归算法。以投票算法第1阶段预测的稠密张量信息为输入,代替逐... 详细信息

针对稀疏间接两阶段位姿估计算法遮挡、噪声鲁棒性差、实时性低以及n点透视投影(perspective-n-point,PnP)计算过程不可微分等难题,提出基于稠密向量图的端到端物体6D位姿回归算法。以投票算法第1阶段预测的稠密张量信息为输入,代替逐像素投票及PnP计算环节,端到端直接回归物体6D位姿。首先,在特征提取模块提取成对向量特征;其次,在特征聚合模块引入基于余弦相似函数的聚类特征损失正则项;最后,通过旋转、平移解耦推理物体6D位姿。在网络训练的数据输入环节加入随机噪声数据以提升算法的噪声鲁棒性,在球体合成数据集和Occlusion-LINEMOD数据集上的测试结果证明了该算法的有效性。

关键词：深度学习位姿估计特征聚类位姿解耦稠密向量图端到端

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基于生理电信号的自动睡眠分期算法综述

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北京工业大学学报 2025年第4期51卷 435-451页

作者：金峥贾克斌北京工业大学信息科学技术学院北京100124 先进信息网络北京实验室北京100124 计算智能与智能系统北京市重点实验室北京100124

基于生理电信号的睡眠分期是监测睡眠过程和诊疗睡眠疾病的重要前提,针对人工睡眠分期方法存在耗时久、效率低、具有主观性等问题,近年来自动睡眠分期方法凭借高效性和准确性受到研究者的关注。因此,从算法设计的角度针对近6年的自动睡... 详细信息

基于生理电信号的睡眠分期是监测睡眠过程和诊疗睡眠疾病的重要前提,针对人工睡眠分期方法存在耗时久、效率低、具有主观性等问题,近年来自动睡眠分期方法凭借高效性和准确性受到研究者的关注。因此,从算法设计的角度针对近6年的自动睡眠分期算法进行综述,分为传统机器学习和深度学习两大类,并对2个类别按照单通道与多通道生理电信号2种输入方式,从模型算法、信号类型、分期性能方面进行归纳总结。通过对比可知:单通道信号输入降低了信号采集成本,更适用于家庭睡眠监测,而多通道信号输入贴合分期准则,更适用于临床睡眠分析;深度学习类算法相较于传统机器学习类算法更具有研究前景,其可利用深度神经网络自动学习信号内在表征,在高效处理大规模数据的同时提供较好的分期性能。深度学习方法未来的研究重点应该从模型设计的角度转变为提升模型可解释性和泛化性,从而推动深度神经网络在睡眠医学领域中的应用。

关键词：睡眠医学生理电信号自动睡眠分期机器学习深度学习深度神经网络

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面向VVC的QP自适应环路滤波器

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北京工业大学学报 2025年

作者：刘鹏宇金鹏程北京工业大学信息学部先进信息网络北京实验室计算智能与智能系统北京市重点实验室

现有的基于卷积神经网络（convolutional neural network，CNN）的环路滤波器倾向于将多个网络应用于不同的量化步长（quantization parameter，QP），消耗训练模型中的大量资源并增加内存负担。针对这一问题，提出一种基于CNN的QP自适... 详细信息

现有的基于卷积神经网络（convolutional neural network，CNN）的环路滤波器倾向于将多个网络应用于不同的量化步长（quantization parameter，QP），消耗训练模型中的大量资源并增加内存负担。针对这一问题，提出一种基于CNN的QP自适应环路滤波器。首先，设计一个轻量级分类网络，按照滤波难易程度将树编码单元（coding tree unit，CTU）划分为难、中、易3类；然后，构建3个融合了特征信息增强融合模块的CNN滤波网络，以满足不同QP下的3类CTU滤波需求。将所提出的环路滤波器集成到多功能视频编码（versatile video coding，VVC）标准H.266/VVC的测试软件VTM6.0中，替换原有的去块滤波器（deblocking filter，DF）、样本自适应偏移（sample adaptive offset，SAO）和自适应环路滤波器（adaptive loop filter，ALF）这3个环路滤波器。通过实验验证，该方法平均实现了3.135%的比特率差值（Bj?ntegaard delta bit rate，BD-BR）的降低，与其他基于CNN的环路滤波器相比，该方法显著提高了压缩效率并减少了压缩伪影。

关键词：视频编码多功能视频编码(versatile video coding，VVC)标准环路滤波卷积神经网络(convolutional neural network，CNN) 深度学习图像去噪

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近端策略优化的城市环境多智能体协作对抗方法

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通信学报 2025年第3期46卷 94-108页

作者：米广铭张辉张菁卓力北京工业大学信息科学技术学院北京100124 北京工业大学计算智能与智能系统北京市重点实验室北京100124

城市环境由于其地理空间的复杂性及动态变化性,往往会令指挥系统变得低效且短视。针对该问题,提出了一种近端策略优化城市环境的多智能体协作对抗方法。首先,在建立完善的城市对抗环境的基础上,使用近端策略优化的演员-评论员网络算法... 详细信息

城市环境由于其地理空间的复杂性及动态变化性,往往会令指挥系统变得低效且短视。针对该问题,提出了一种近端策略优化城市环境的多智能体协作对抗方法。首先,在建立完善的城市对抗环境的基础上,使用近端策略优化的演员-评论员网络算法进行求解;其次,针对多对一的评论网络采用嵌入方法来解决空间维度不同的异构智能体决策评价问题;再次,在近端策略优化的基础上,增加了自适应采样来辅助策略的更新;最后,对演员网络进行权重继承操作以帮助智能体迅速接管相应的任务。实验结果表明,相较于其他方法,所提方法的奖励回报提高了22.67%,收敛速度加快了8.14%,不仅可以满足城市环境下多个智能体协作对抗的决策,还能够兼容多异构智能体的协作对抗。

关键词：深度强化学习多智能体协作对抗近端策略优化城市环境

来源：评论

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