检索结果-内蒙古大学图书馆

遥感学报 2017年第4期21卷 549-557页

作者：吴一全王志来南京航空航天大学电子信息工程学院南京210016 南京信息工程大学江苏省大数据分析技术重点实验室南京210044 浙江工业大学浙江省信号处理重点实验室杭州310023 广西师范大学广西多源信息挖掘与安全重点实验室桂林541004 成都理工大学国土资源部地学空间信息技术重点实验室成都610059 中国地质科学院矿产资源研究所国土资源部成矿作用与资源评价重点实验室北京100037

为有效融合多光谱图像的光谱信息和全色图像的空间细节信息,提出了一种基于混沌蜂群优化和改进脉冲耦合神经网络(PCNN)的非下采样Shearlet变换(NSST)域图像融合方法。首先对多光谱图像进行Intensity-HueSaturation(IHS)变换,全色图像的... 详细信息

为有效融合多光谱图像的光谱信息和全色图像的空间细节信息,提出了一种基于混沌蜂群优化和改进脉冲耦合神经网络(PCNN)的非下采样Shearlet变换(NSST)域图像融合方法。首先对多光谱图像进行Intensity-HueSaturation(IHS)变换,全色图像的直方图按照多光谱图像亮度分量的直方图进行匹配;然后分别对多光谱图像的亮度分量和新全色图像进行NSST变换,对低频分量使用改进加权融合算法进行融合,以互信息作为适应度函数,利用混沌蜂群算法找到最优加权系数。对高频分量采用改进脉冲耦合神经网络(PCNN)方法进行融合,再经NSST逆变换和IHS逆变换得到融合图像。本文方法在主观视觉效果和信息熵、光谱扭曲度等客观定量评价指标上优于基于IHS变换、基于非下采样Contourlet变换(NSCT)和非负矩阵分解(NMF)、基于NSCT和PCNN等5种融合方法。本文方法在提升图像空间分辨率的同时,有效地保留了光谱信息。

关键词：图像融合多光谱与全色图像非下采样Shearlet变换混沌蜂群优化改进的脉冲耦合神经网络

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于多头注意力卷积网络的电力负荷预测

引用

南京信息工程大学学报（自然科学版） 2022年第5期14卷 535-542页

作者：郑征谭磊周楠韩军伟高晶翁理国国网河南省电力公司经济技术研究院郑州450052 河南九域腾龙信息工程有限公司郑州450052 南京信息工程大学江苏省大数据分析技术重点实验室 210044

预测居民用电相当于预测一个多元时间序列.针对多个传感器信号的特定窗口能够利用预测模型提取不同的特征来预测用电量.然而,由于时间序列内部特征存在着不规则的模式,包括电力属性之间隐藏的相关性,使得负荷预测准确率不高.为了提取复... 详细信息

预测居民用电相当于预测一个多元时间序列.针对多个传感器信号的特定窗口能够利用预测模型提取不同的特征来预测用电量.然而,由于时间序列内部特征存在着不规则的模式,包括电力属性之间隐藏的相关性,使得负荷预测准确率不高.为了提取复杂的不规则电力模式,选择性地学习时空特征以减少电力属性间的平移方差,本文提出了一种基于多头注意力的卷积循环神经网络深度学习模型.相较于单纯的时间序列模型,该模型利用卷积和加权机制对电力属性和有功功率间的局部相关性进行建模.它利用softmax函数和点积运算的注意力分数来模拟电力需求的瞬态和脉冲特性,有效地对瞬时脉冲功耗进行预测.在美国加州大学欧文分校(University of California,Irvine,UCI)家庭用电数据集共2075259个时间序列上的实验表明,所提出的模型与现有方法相比,准确率得到了较大提升.

关键词：深度学习注意力机制时间序列预测负荷预测

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于词共现的方面级情感分析模型

引用

计算机工程与科学 2022年第11期44卷 2071-2079页

作者：杨春霞姚思诚宋金剑南京信息工程大学自动化学院江苏南京210044 江苏省大数据分析技术重点实验室江苏南京210044 江苏省大气环境与装备技术协同创新中心江苏南京210044

针对方面级情感分析存在的局部信息捕捉不充分、多个意见词混淆的问题,提出了一种基于词共现的方面级情感分析模型。该模型将方面级情感分析看成句子对任务,利用BERT获得包含上下文与方面词交互注意力的节点信息;同时,对每条数据样本构... 详细信息

针对方面级情感分析存在的局部信息捕捉不充分、多个意见词混淆的问题,提出了一种基于词共现的方面级情感分析模型。该模型将方面级情感分析看成句子对任务,利用BERT获得包含上下文与方面词交互注意力的节点信息;同时,对每条数据样本构建独立的词共现图,使用门控图神经网络更新节点,加强方面词附近信息的融合,减少无关意见词的干扰;之后在自注意力层进一步融合全局信息,最终取出方面词节点送入非线性层获得分类结果。与6个基线模型的对比实验结果表明,该模型有效地提升了方面级情感分析的准确性。

关键词：方面级情感分析门控图神经网络词共现图自注意力 BERT

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于深度BiLSTM和图卷积网络的方面级情感分析

引用

计算机工程与科学 2022年第10期44卷 1893-1900页

作者：杨春霞宋金剑姚思诚南京信息工程大学自动化学院江苏南京210044 江苏省大数据分析技术重点实验室江苏南京210044 江苏省大气环境与装备技术协同创新中心江苏南京210044

现有方面级情感分析方法,存在无法获取最优文本表示和使用普通图卷积网络不能提取依存图中深层结构信息的问题。为此,提出了一种基于深度BiLSTM(DBiLSTM)和紧密连接的图卷积网络(DDGCN)模型。首先,通过DBiLSTM获取方面词与上下文单词间... 详细信息

现有方面级情感分析方法,存在无法获取最优文本表示和使用普通图卷积网络不能提取依存图中深层结构信息的问题。为此,提出了一种基于深度BiLSTM(DBiLSTM)和紧密连接的图卷积网络(DDGCN)模型。首先,通过DBiLSTM获取方面词与上下文单词间的深层语义信息;其次,在原始图卷积网络中加入紧密连接,以生成能提取深层结构信息的紧密图卷积网络;然后,利用改进后的图卷积网络捕获依存图上的结构信息;最终,将融合2种深层信息的文本表示用于情感分类。3个数据集上的实验结果表明,DDGCN模型相比对比模型在准确度和F1上均有提升。

关键词：方面级情感分析图卷积网络深度BiLSTM 紧密连接

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

采用双档案协同进化离散多目标烟花算法的低碳疫苗冷链优化配送

引用

计算机工程与科学 2022年第12期44卷 2255-2265页

作者：申晓宁游璇陈庆洲潘红丽黄遥南京信息工程大学自动化学院江苏南京210044 江苏省大气环境与装备技术协同创新中心江苏南京210044 江苏省大数据分析技术重点实验室江苏南京210044

建立低碳疫苗冷链配送问题的约束多目标优化模型,在满足可用车数量、车辆容量约束和时间窗约束的条件下,考虑最小化碳排放的企业运输成本和客户不满意度。提出一种双档案协同进化的离散多目标烟花算法,采用消除车辆数量和容量约束的解... 详细信息

建立低碳疫苗冷链配送问题的约束多目标优化模型,在满足可用车数量、车辆容量约束和时间窗约束的条件下,考虑最小化碳排放的企业运输成本和客户不满意度。提出一种双档案协同进化的离散多目标烟花算法,采用消除车辆数量和容量约束的解码方式,设计了部分映射爆炸算子,设置可行解档案和不可行解档案协同进化,并对不可行解档案实施可行性搜索。实验结果表明,与已有算法相比,所提算法在低碳疫苗冷链配送问题上能高效地搜索到一组收敛精度和分布性能更优的Pareto非支配解。

关键词：低碳疫苗配送多目标优化烟花算法约束处理协同进化

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

融合图游走信息的图注意力网络方面级情感分析

引用

计算机工程与科学 2023年第10期45卷 1858-1865页

作者：杨春霞桂强马文文徐奔南京信息工程大学自动化学院江苏南京210044 江苏省大数据分析技术重点实验室江苏南京210044 江苏省大气环境与装备技术协同创新中心江苏南京210044

在方面级情感分析任务中常用注意力机制获取单词的权重信息,忽略了句法结构对提取句子中不同单词重要程度的作用。此外,多方面词语句中会出现方面词和情感词关联混淆的问题,以及无法有效地关注与目标方面词情感极性相关的上下文部分。... 详细信息

在方面级情感分析任务中常用注意力机制获取单词的权重信息,忽略了句法结构对提取句子中不同单词重要程度的作用。此外,多方面词语句中会出现方面词和情感词关联混淆的问题,以及无法有效地关注与目标方面词情感极性相关的上下文部分。提出了融合图游走信息的图注意力神经网络模型GW-GAT。在语法图上执行图游走获取句子的单词权重系数;使用图注意力网络结合单词节点权重与节点之间的权重突出对目标方面词情感极性起重要作用的上下文部分,经过全连接和softmax获得最终的情感极性。在SemEval2014任务和Twitter数据集上的实验结果表明,GW-GAT模型性能优于基线模型,获得了较好的实验结果。

关键词：情感分析语法图图游走图神经网络

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

引入启发信息的粒子群算法在低碳TSP中的应用

引用

计算机工程与科学 2022年第6期44卷 1114-1125页

作者：申晓宁潘红丽陈庆洲游璇黄遥南京信息工程大学自动化学院江苏南京210044 江苏省大气环境与装备技术协同创新中心江苏南京210044 江苏省大数据分析技术重点实验室江苏南京210044

建立低碳旅行商问题的数学模型LCTSP,并验证了模型的有效性。提出一种基于问题启发信息的离散粒子群算法。根据距离和载重信息设计一种新型离散个体生成算子,该算子对个体自身采用多元变异策略,保持个体的“惯性”,同时采用贪婪交叉策... 详细信息

建立低碳旅行商问题的数学模型LCTSP,并验证了模型的有效性。提出一种基于问题启发信息的离散粒子群算法。根据距离和载重信息设计一种新型离散个体生成算子,该算子对个体自身采用多元变异策略,保持个体的“惯性”,同时采用贪婪交叉策略实现个体与个体极值和全局极值之间的信息交互;基于优先卸货信息对个体极值进行局部搜索,调整种群跟踪对象,以快速跳出局部最优;度量种群同化程度,利用点插法和2-Opt算子对全局极值进行精细化搜索,增强挖掘能力,提高搜索精度,降低种群同化速度。将所提算法与6种代表性算法应用于一组不同规模的低碳旅行商问题中,结果表明,所提算法具有更高的求解精度。

关键词：低碳旅行商问题碳排放粒子群优化启发信息

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

一种融合字词信息的中文情感分析模型

引用

计算机工程与科学 2023年第3期45卷 512-519页

中文情感分析模型的文本表示通常只采用词粒度信息,这会导致模型在特征提取时丧失字粒度的特性,同时常用的分词方法的分词结果过于精简,也一定程度上限制了文本表示的丰富度。对此,提出了一种融合字粒度特征与词粒度特征的中文情感分析... 详细信息

中文情感分析模型的文本表示通常只采用词粒度信息,这会导致模型在特征提取时丧失字粒度的特性,同时常用的分词方法的分词结果过于精简,也一定程度上限制了文本表示的丰富度。对此,提出了一种融合字粒度特征与词粒度特征的中文情感分析模型,采用全模式分词得到更丰富的词序列,经词嵌入后将词向量输入Bi-LSTM中提取全文的语义信息,并将隐层语义表示与对应字向量进行初步融合,增强词级信息的鲁棒性;另一方面将字向量输入多窗口卷积,捕捉更细粒度的字级特征信息。最后将字词粒度特征进一步融合后输入分类器得到情感分类结果,在2个公开数据集上的性能测试结果表明,该模型相比同类模型有更好的分类性能。

关键词：中文情感分析全模式分词多粒度融合

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于迁移成分分析的火星LIBS光谱数据定量分析方法

引用

量子电子学报 2024年第3期41卷 463-472页

作者：吴敏浩陈靖郑子宇李宣佑王爽丁宇南京信息工程大学江苏省大数据分析技术重点实验室江苏南京210044 南京信息工程大学江苏省大气环境与装备技术协同创新中心江苏南京210044 南京信息工程大学江苏省气象能源利用与控制工程技术研究中心江苏南京210044

火星土壤中的元素成分及其含量是地质演化历史的重要记录载体,可以反映火星环境、气候等信息,因此对火星土壤进行检测和分析具有重要意义。本研究提出了一种迁移成分分析(TCA)结合随机森林(RF)的LIBS定量分析方法,用于预测火星在轨标样... 详细信息

火星土壤中的元素成分及其含量是地质演化历史的重要记录载体,可以反映火星环境、气候等信息,因此对火星土壤进行检测和分析具有重要意义。本研究提出了一种迁移成分分析(TCA)结合随机森林(RF)的LIBS定量分析方法,用于预测火星在轨标样的K_(2)O质量分数。选取了383种标样在模拟火星环境下的光谱数据作为训练集,6种在轨标样在真实火星环境下的光谱数据作为测试集。使用训练集建立决策树为250棵的RF模型,其平均绝对误差(E_(MA))、均方根误差(E_(RMS))和平均相对误差(E_(MR))分别为1.117、1.148和10.104,预测性能较差。为了缩短训练集和测试集光谱数据之间的分布距离,建立TCA-RF模型并调整参数。相较于RF模型,TCA-RF模型的E_(MA)、E_(RMS)和E_(MR)分别降低了90.7%、88.1%和94.1%。而与参考模型MOC(一种偏最小二乘法结合独立成分分析的模型)对比,TCA-RF模型在预测测试集中K_(2)O质量分数≥0.15%的样品时,其准确性高于MOC模型。因此TCA-RF模型可以为探测火星土壤元素含量提供新的技术手段。

关键词：光谱学激光诱导击穿光谱火星探测迁移成分分析定量分析

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

直线截距直方图城区遥感图像多阈值分割

引用

智能系统学报 2018年第2期13卷 227-235页

作者：吴诗婳吴一全周建江南京航空航天大学电子信息工程学院江苏南京211106 城市空间信息工程北京市重点实验室北京100038 江西省数字国土重点实验室江西南昌330013 江苏省大数据分析技术重点实验室江苏南京210044 浙江省信号处理重点实验室浙江杭州310023

阈值分割简单有效,但现有的单阈值方法对城区图像分割效果不佳,难以取得令人满意的结果。为了快速准确地对城区遥感图像进行分割,本文提出了基于直线截距直方图倒数灰度熵和人工蜂群优化(artificial bee colony optimization,ABC)的多... 详细信息

阈值分割简单有效,但现有的单阈值方法对城区图像分割效果不佳,难以取得令人满意的结果。为了快速准确地对城区遥感图像进行分割,本文提出了基于直线截距直方图倒数灰度熵和人工蜂群优化(artificial bee colony optimization,ABC)的多阈值分割方法。首先,给出直线截距直方图的定义并建立城区遥感图像的直线截距直方图;然后,计算该直方图倒数灰度熵的大小,推导出其单阈值选取公式;最后,将其推广到多阈值选取,并利用人工蜂群优化算法,对多个阈值进行快速精确地寻优,以此最终实现城区遥感图像的多阈值分割。实验结果表明,该方法所分割的图像中多目标的形状、边缘更为准确,纹理及细节特征更加清晰,且所需运行时间仅为同类多阈值分割方法的25%,是一种行之有效的城区遥感图像分割方法。

关键词：城区提取遥感图像图像分割阈值化多阈值选取直线截距直方图倒数灰度熵人工蜂群优化

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：

通借通还

建议与咨询 留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

请选择保存的检索档案： 新增检索档案 确定 取消

请选择收藏分类： 新增自定义分类 确定 取消

通借通还

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：