检索结果-内蒙古大学图书馆

小型微型计算机系统 2024年第3期45卷 576-583页

作者：杨春霞韩煜桂强陈启岗南京信息工程大学自动化学院南京210044 江苏省大数据分析技术重点实验室南京210044 江苏省大气环境与装备技术协同创新中心南京210044

在隐喻识别与隐喻情感分类任务的联合研究中,现有多任务学习模型存在对隐喻语料中的上下文语义信息和句法结构信息提取不够准确,并且缺乏对粗细两种粒度信息同时捕捉的问题.针对第1个问题,首先改进了传统的RoBERTa模型,在原有的自注意... 详细信息

在隐喻识别与隐喻情感分类任务的联合研究中,现有多任务学习模型存在对隐喻语料中的上下文语义信息和句法结构信息提取不够准确,并且缺乏对粗细两种粒度信息同时捕捉的问题.针对第1个问题,首先改进了传统的RoBERTa模型,在原有的自注意力机制中引入上下文信息,以此提取上下文中重要的隐喻语义特征;其次在句法依存树上使用图卷积网络提取隐喻句中的句法结构信息.针对第2个问题,使用双层注意力机制,分别聚焦于单词和句子层面中对隐喻识别和情感分类有贡献的特征信息.在两类任务6个数据集上的对比实验结果表明,该模型相比基线模型性能均有提升.

关键词：隐喻识别情感分类多任务学习 RoBERTa 图卷积网络注意力机制

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基于时序增强与周期分解的风电功率预测

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控制理论与应用 2025年

作者：葛泉波宋源杨明鹏李远禄陈果南京信息工程大学自动化学院江苏大数据分析与智能系统省高校重点实验室大气环境与装备技术协同创新中心国电南京自动化有限公司

精准的风电功率预测对新能源电力系统的安全运维至关重要.目前的风电功率预测方法存在时序信息利用瓶颈的问题,不能有效捕捉功率数据的时序特征与周期性关系.针对上述问题,本文提出了一种基于时序增强与周期分解的风电功率预测模型.首先... 详细信息

精准的风电功率预测对新能源电力系统的安全运维至关重要.目前的风电功率预测方法存在时序信息利用瓶颈的问题,不能有效捕捉功率数据的时序特征与周期性关系.针对上述问题,本文提出了一种基于时序增强与周期分解的风电功率预测模型.首先,为实现对功率数据时序特征的有效捕捉,提出了跨域增广的方法,解决了时序耦合关联不明显的问题.然后,针对模型序列全局关注能力弱的问题,引入线性注意力来自适应融合多因素信息,增强模型对功率差异性的感知.再者,为解决复杂时间模式提取的问题,提出了自适应分解的方法,实现对功率数据非平稳性的多层次理解.最后,该类方法利用实际的风电功率数据集进行验证.实验结果显示,相比于现有的STOC和LSTNet类算法,我们所提出的模型具有更高的预测精度与有效性.

关键词：风电功率预测 Transformer 时序增强周期分解线性注意力

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双种群混合遗传算法求解航空复合材料柔性调度问题

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计算机工程与设计 2024年第10期45卷 3143-3152页

作者：王玉芳姚彬彬陈凡曾亚志南京信息工程大学自动化学院江苏南京210044 南京信息工程大学、江苏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

考虑航空复合材料柔性车间调度中的运输约束,以最小化完工时间为目标,建立调度模型,提出一种改进的双种群混合遗传算法进行求解。根据问题特点,基于工序排序、机器选择和运输约束3个子问题,设计三层实数编码以及对应解码方案。采用混合... 详细信息

考虑航空复合材料柔性车间调度中的运输约束,以最小化完工时间为目标,建立调度模型,提出一种改进的双种群混合遗传算法进行求解。根据问题特点,基于工序排序、机器选择和运输约束3个子问题,设计三层实数编码以及对应解码方案。采用混合初始化提高种群质量,进化过程中采用交叉算子执行全局搜索,为双种群设计基于机器负载平衡和变邻域的局部搜索,提高全局和局部搜索能力。与对比算法相比10个测试算例中BPRD指标取得9个最优,APRD指标全部取得最优,t检验显著性有明显差异,验证算法的优越性。将算法应用于航空复合材料车间中,实现实际生产的调度,验证算法的可行性。

关键词：航空复合材料柔性作业车间调度双种群混合遗传算法运输约束机器负载平衡变邻域

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耦合单词与句子级文本特征的图像对抗级联生成

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计算机工程与科学 2023年第12期45卷 2186-2196页

作者：白志远杨智翔栾鸿康孙玉宝南京信息工程大学计算机学院江苏南京210044 南京信息工程大学计算机学院江苏省大数据分析技术实验室江苏南京210044

文本生成图像旨在根据自然语言描述生成逼真的图像,是一个涉及文本与图像的跨模态分析任务。鉴于生成对抗网络具有生成图像逼真、效率高等优势,已经成为文本生成图像任务的主流模型。然而,当前方法往往将文本特征分为单词级和句子级单... 详细信息

文本生成图像旨在根据自然语言描述生成逼真的图像,是一个涉及文本与图像的跨模态分析任务。鉴于生成对抗网络具有生成图像逼真、效率高等优势,已经成为文本生成图像任务的主流模型。然而,当前方法往往将文本特征分为单词级和句子级单独训练,文本信息利用不充分,容易导致生成的图像与文本不匹配的问题。针对该问题,提出了一种耦合单词级与句子级文本特征的图像对抗级联生成模型(Union-GAN),在每个图像生成阶段引入了文本图像联合感知模块(Union-Block),使用通道仿射变换和跨模态注意力相结合的方式,充分利用了文本的单词级语义与整体语义信息,促使生成的图像既符合文本语义描述又能够保持清晰结构。同时联合优化鉴别器,将空间注意力加入到对应的鉴别器中,使来自文本的监督信号促使生成器生成更加相关的图像。在CUB-200-2011数据集上将其与AttnGAN等多个当前的代表性模型进行了对比,实验结果表明,Union-GAN的FID分数达到了13.67,与AttnGAN相比,提高了42.9%,IS分数达到了4.52,提高了0.16。

关键词：文本生成图像生成对抗网络多模态任务

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聚焦式学习分割一切提示的无监督视频目标分割

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计算机工程与科学 2025年第2期47卷 298-307页

作者：沈勇辉卜东旭张胜裕宋慧慧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 大气环境与装备技术协同创新中心江苏南京210044

无监督视频目标分割旨在测试阶段自动定位和分割视频帧中的主要目标。目前,大多数模型、方法依赖于从RGB图提取的外观线索和从光流图提取的运动线索来进行目标分割。然而,目标遮挡、快速运动或静止等问题会导致光流获取的信息缺失,仅依... 详细信息

无监督视频目标分割旨在测试阶段自动定位和分割视频帧中的主要目标。目前,大多数模型、方法依赖于从RGB图提取的外观线索和从光流图提取的运动线索来进行目标分割。然而,目标遮挡、快速运动或静止等问题会导致光流获取的信息缺失,仅依靠外观分支获取的有限信息难以实现良好的分割效果。为了解决这一问题,提出了一种聚焦式学习网络模型FPLNet,该模型引入额外的双分支结构以捕捉主要目标的位置信息和轮廓信息,从而弥补光流信息的缺失。首先,所提出的模型利用分割一切模型SAM的骨干网络提取外观和运动信息,从而提高模型的泛化性。然后,将额外引入的粗粒度和细粒度的2个分割分支共同作为聚焦式学习网络的提示部分。在解码部分,RGB外观信息、光流运动信息、粗粒度特征和细粒度特征逐步融合,以此模仿人类视觉系统,实现聚焦式学习目标特征的过程。在3个标准数据集上进行了大量的测试,实验结果表明,与现有的模型相比,所提出的模型拥有更优异的性能。

关键词：无监督视频目标分割聚焦式学习分割一切模型

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基于三种群协同进化算法的柔性作业车间调度

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南京信息工程大学学报 2024年

作者：张雨驰申晓宁陈文言陈星晖南京信息工程大学自动化学院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

建立柔性作业车间调度问题的数学模型，在满足加工顺序和加工时间等约束下，最小化所有工件的最大完工时间。提出一种三种群协同进化算法求解该模型。基于三元锦标赛法将种群分为优等、中等和劣等子种群，依据不同子种群的个体特征设计... 详细信息

建立柔性作业车间调度问题的数学模型，在满足加工顺序和加工时间等约束下，最小化所有工件的最大完工时间。提出一种三种群协同进化算法求解该模型。基于三元锦标赛法将种群分为优等、中等和劣等子种群，依据不同子种群的个体特征设计相应的搜索策略。优等子种群利用负载平衡和关键路径的变邻域下降局部搜索提高求解精度，挖掘更优解。中等子种群使用自适应Jaya操作，进化前期趋优避劣，中后期则注重对种群多样性的维护。劣等子种群采取多元交叉全局搜索，对不同基因串设计能够产生可行个体的交叉算子，同时将其余子种群中的个体作为交叉对象，以强化子种群间的协同交互。在标准测试算例和生产实例中的大量实验结果表明，所提算法在绝大多数情况下的求解性能显著优于代表性算法。

关键词：柔性作业车间调度协同进化负载平衡关键路径自适应Jaya

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基于全局信息优化的USV-VIO算法

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控制工程 2024年

作者：孟晓晴葛泉波黄岩军南京信息工程大学计算机学院南京信息工程大学自动化学院江苏省大数据分析技术重点实验室大气环境与装备技术协同创新中心同济大学汽车学院

为解决水面反射和光照等因素造成的视觉特征稀少致使USV(Unmanned Surface Vehicles)定位精度和定位稳定性下降的问题，研究提出了一种基于全局信息优化的USV-VIO(Visual-Inertial Odometry)算法。该算法通过设计一种自适应多角度匹配... 详细信息

为解决水面反射和光照等因素造成的视觉特征稀少致使USV(Unmanned Surface Vehicles)定位精度和定位稳定性下降的问题，研究提出了一种基于全局信息优化的USV-VIO(Visual-Inertial Odometry)算法。该算法通过设计一种自适应多角度匹配点提纯方法，有效消除光照影响下的特征点误匹配，并通过基于RANSAC(Random Sample Consensus)优化的视觉位姿计算方法降低计算复杂度，提高系统实时性，此外，结合直接法和五点法的视觉惯导联合初始化算法保证了系统在特征匹配稀疏场景下的稳定性，最后设计基于非关键帧的视觉惯导融合定位方法优化惯导数据，通过提高预积分精确度，实现定位精度提升。实验结果表明，该算法在多组EuRoc公开数据集和现场采集的USV航行数据集中表现出更好的适应性和定位精度，有效提升了水面场景下的系统性能。

关键词：多传感器融合运动估计组合导航非线性优化

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基于随机L-BFGS的二阶非凸稀疏优化算法

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计算机仿真 2022年第10期39卷 359-363页

作者：刘光宇张令威杭仁龙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

在稀疏模型中普遍采用一阶优化算法进行学习,这些算法的普遍思路都是将迭代硬阈值算法与优化算法进行结合。相较于一阶优化算法,二阶优化算法很少被应用到稀疏优化问题中,因为Hessian矩阵及其逆矩阵的计算需要消耗极大的算力资源。所以... 详细信息

在稀疏模型中普遍采用一阶优化算法进行学习,这些算法的普遍思路都是将迭代硬阈值算法与优化算法进行结合。相较于一阶优化算法,二阶优化算法很少被应用到稀疏优化问题中,因为Hessian矩阵及其逆矩阵的计算需要消耗极大的算力资源。所以为了有效且高效地利用二阶信息,提出一种新的随机L-BFGS硬阈值优化算法用于解决非凸的稀疏学习问题,算法将迭代硬阈值方法(IHT)引入随机L-BFGS算法,在保持模型性能的同时显著提升了算法的收敛速度,并在线性回归和逻辑回归上的实验结果上证明了新算法的优越性。

关键词：一阶优化算法二阶信息迭代硬阈值稀疏学习

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激光诱导击穿光谱(LIBS)结合字典学习对气溶胶光谱数据筛选方法的研究

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中国无机分析化学 2024年第2期14卷 176-182页

作者：李雨亭韦中陈靖陈文杰袁茼珊王启璇蒋焱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南京210044

气溶胶是大气中的重要组分,对气候、生态环境等均有重要的影响。激光诱导击穿光谱(LIBS)在用于气溶胶检测时,由于气溶胶的离散分布,导致采集到大量无效光谱。通过制备7种不同浓度的NaCl气溶胶样品,选取NaCl溶液(10%)的5000条光谱数据进... 详细信息

气溶胶是大气中的重要组分,对气候、生态环境等均有重要的影响。激光诱导击穿光谱(LIBS)在用于气溶胶检测时,由于气溶胶的离散分布,导致采集到大量无效光谱。通过制备7种不同浓度的NaCl气溶胶样品,选取NaCl溶液(10%)的5000条光谱数据进行分类,其中70%作为训练集,30%作为测试集,建立一种结合字典学习对有效光谱数据进行筛选的方法——K-SVD-SVM。当字典基向量数设置为3时,模型分类性能最优,准确率(Accuracy)、精确率(Precision)、召回率(Recall)、精确率和召回率的调和平均(F1)分别达到96%、95%、95%、0.95。此外,采用K-SVD-SVM方法对7种不同浓度的气溶胶样品进行筛选后,输入结合遗传算法的极限学习机(GA-ELM)模型开展定量分析,同时将未筛选的原始光谱数据输入定量模型进行对比。未筛选的原始数据测试集RMSE和R^(2)分别是0.0303和0.8726,筛选光谱后,分别提升至0.0187和0.9809。结果表明,K-SVD-SVM方法有着较好的分类性能,且采用此方法筛选出的有效数据可以为气溶胶中元素定量分析提供数据支撑。

关键词：激光诱导击穿光谱字典学习气溶胶分类识别

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基于全局-局部生成对抗学习的无监督弱光图像增强

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计算机辅助设计与图形学学报 2022年第10期34卷 1550-1558页

作者：孙子正宋慧慧樊佳庆刘青山南京信息工程大学大气环境与装备技术协同创新中心江苏省大数据分析技术重点实验室南京210044 南京航天航空大学计算机学院南京210016 南京信息工程大学计算机学院南京210044

在弱光图像增强中,现有的无监督方法仍存在着真实性不足以及对于极暗条件的图像增强效果不明显等问题.为此,提出了一种无监督的弱光图像增强方法,通过设计一种高效循环生成对抗网络,直接从弱光图像中恢复出正常光照图像.首先,为解决大... 详细信息

在弱光图像增强中,现有的无监督方法仍存在着真实性不足以及对于极暗条件的图像增强效果不明显等问题.为此,提出了一种无监督的弱光图像增强方法,通过设计一种高效循环生成对抗网络,直接从弱光图像中恢复出正常光照图像.首先,为解决大尺寸输入导致的内存不足的问题,设计了全局-局部生成器;其次,判别器设计为自适应二阶段分类器,通过判别全局区域来自适应定位需再次判别的局部区域;最后,采用了焦点频域损失函数,使模型自适应地聚焦于分类难以合成的频率波段,以避免生成图像失真.文中方法在NPE,LIME,MEF,DICM和VV数据集上的感知指标(perceptual index,PI)分别达到了2.81,2.78,2.40,3.15和3.69,在LOL数据集上PSNR和SSIM指标分别达到了19.89 dB和0.7823,具有良好的鲁棒性.

关键词：生成对抗网络弱光图像增强无监督学习焦点频域损失

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