检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机工程与科学 2025年第5期47卷 864-874页

作者：于致远宋慧慧南京信息工程大学计算机学院、网络空间安全学院江苏南京210044 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 南京信息工程大学自动化学院江苏南京210044

时空融合旨在生成具有高时空分辨率的遥感图像。目前,大多数时空融合模型通常使用卷积运算进行特征提取,无法对全局特征的相关性进行建模,这限制了它们捕获长程依赖性的能力。同时,由于图像空间分辨率的显著差异,重建细节纹理变得十分... 详细信息

时空融合旨在生成具有高时空分辨率的遥感图像。目前,大多数时空融合模型通常使用卷积运算进行特征提取,无法对全局特征的相关性进行建模,这限制了它们捕获长程依赖性的能力。同时,由于图像空间分辨率的显著差异,重建细节纹理变得十分困难。为了解决这些问题,提出了一种用于遥感图像时空融合的多尺度全聚合网络模型。首先,引入改进的Transformer编码器结构学习图像中的局部时间特征和全局时间特征,通过在空间和通道维度对像素交互进行建模,有效提取图像中包含的时间和空间纹理信息。其次,设计了一种多尺度分层聚合模块,包括局部卷积、中尺度自注意力和全局自注意力,提供全尺度的特征提取能力,这有助于弥补模型在重建过程中出现的特征损失。最后,采用自适应实例归一化和权重融合模块,通过学习从粗图像到精细图像的纹理转移和局部变化,生成具有全局时空相关性的融合图像。在CIA和LGC这2个标准数据集上将提出的模型与5个具有代表性的时空融合模型进行了对比实验。实验结果显示,所提出模型在5种评价指标上均取得了最优结果。

关键词：遥感时空融合 Transformer 多尺度特征提取

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基于循环显著性校准网络的胰腺分割方法

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自动化学报 2022年第11期48卷 2703-2717页

作者：邱成健刘青山宋余庆刘哲江苏大学计算机科学与通信工程学院镇江212013 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 大气环境与装备技术协同创新中心南京210044

胰腺的准确分割对于胰腺癌的识别和分析至关重要.研究者提出通过第一阶段粗分割掩码的位置信息缩小第二阶段细分割网络输入的由粗到细分割方法,尽管极大地提升了分割精度,但是在胰腺分割过程中对于上下文信息的利用却存在以下两个问题:1... 详细信息

胰腺的准确分割对于胰腺癌的识别和分析至关重要.研究者提出通过第一阶段粗分割掩码的位置信息缩小第二阶段细分割网络输入的由粗到细分割方法,尽管极大地提升了分割精度,但是在胰腺分割过程中对于上下文信息的利用却存在以下两个问题:1)粗分割和细分割阶段分开训练,细分割阶段缺少粗分割阶段分割掩码信息,抑制了阶段间上下文信息的流动,导致部分细分割阶段结果无法比粗分割阶段更准确;2)粗分割和细分割阶段单批次相邻预测分割掩码之间缺少信息互监督,丢失切片上下文信息,增加了误分割风险.针对上述问题,提出了一种基于循环显著性校准网络的胰腺分割方法.通过循环使用前一阶段输出的胰腺分割掩码作为当前阶段输入的空间权重,进行两阶段联合训练,实现阶段间上下文信息的有效利用;提出卷积自注意力校准模块进行胰腺预测分割掩码切片上下文信息跨顺序互监督,显著改善了相邻切片误分割现象.提出的方法在公开的数据集上进行了验证,实验结果表明其改善误分割结果的同时提升了平均分割精度.

关键词：胰腺分割阶段上下文信息切片上下文信息卷积自注意力校准模块

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基于解空间反向跳跃和信息交互强化的新型混合蛙跳算法

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控制与决策 2021年第1期36卷 105-114页

作者：申晓宁黄遥游璇王谦南京信息工程大学自动化学院南京210044 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大数据分析技术重点实验室南京210044

种群多样性和信息交互的深度与方式对混合蛙跳算法的爬山能力、探索能力和开发能力有着深远影响.针对混合蛙跳算法易于陷入局部最优、收敛速度慢和寻优精度差等缺点,提出一种基于解空间反向跳跃和信息交互强化的新型混合蛙跳算法.首先,... 详细信息

种群多样性和信息交互的深度与方式对混合蛙跳算法的爬山能力、探索能力和开发能力有着深远影响.针对混合蛙跳算法易于陷入局部最优、收敛速度慢和寻优精度差等缺点,提出一种基于解空间反向跳跃和信息交互强化的新型混合蛙跳算法.首先,增加子群次优解与次劣解的信息交互,促进子群内部信息的利用,引入反向跳跃思想改进局部更新机制,降低迭代后期劣解产生概率,提升空间开发能力;然后,借鉴2-opt方法实现局部最优解变异,增加子群的多样性;最后,采用各局部最优解交叉的方式加深子群间的交互深度,同时利用反向跳跃机制防止种群同化.采用23个单峰、多峰和固定维度下的复杂多峰函数作为测试集进行仿真实验,结果表明所提出算法具有更优的搜索性能,能够有效提高种群多样性,防止算法早熟收敛,且能够适应不同类型的函数优化问题.

关键词：混合蛙跳算法种群多样性信息交互反向跳跃局部更新函数优化

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基于稀疏敏感的鲁棒网络分层剪枝策略

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计算机应用与软件 2023年第5期40卷 200-206页

作者：李平袁晓彤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大气环境与装备技术协同创新中心江苏南京210044

深度神经网络很容易受到精心设计的对抗样本攻击。虽然基于极大极小值优化的对抗训练方法能提升网络的鲁棒性,但是对抗训练比正常训练需要更大容量和更多参数的模型。为了获得一个高鲁棒性和高稀疏度的网络模型,该文从模型压缩角度出发... 详细信息

深度神经网络很容易受到精心设计的对抗样本攻击。虽然基于极大极小值优化的对抗训练方法能提升网络的鲁棒性,但是对抗训练比正常训练需要更大容量和更多参数的模型。为了获得一个高鲁棒性和高稀疏度的网络模型,该文从模型压缩角度出发通过实验分析模型精度、鲁棒性和稀疏性之间的关系,并根据鲁棒网络稀疏敏感特性提出一种基于稀疏敏感的鲁棒网络非结构剪枝算法。在Mnist和Cifar10数据集上的白盒攻击实验结果表明,该算法在采用较大剪枝率时仍能保持高模型精度和高鲁棒性。在黑盒攻击下,基于该算法的稀疏模型的鲁棒精度甚至能超过未剪枝模型。

关键词：鲁棒性对抗训练非结构剪枝稀疏敏感度

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利用自适应频域滤波和凝聚损失的目标跟踪

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计算机与数字工程 2025年第3期53卷 725-733页

作者：孙培盛樊佳庆宋慧慧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

视觉目标跟踪是计算机视觉领域的一项基础任务,在实际生活中有着广泛的应用,因此视觉目标跟踪技术的研究具有重要意义。之前的跟踪算法存在三个尚未解决的问题,一是随着ResNet网络的提出,空间特征提取得到了大幅加强,但仍有较大的进步空... 详细信息

视觉目标跟踪是计算机视觉领域的一项基础任务,在实际生活中有着广泛的应用,因此视觉目标跟踪技术的研究具有重要意义。之前的跟踪算法存在三个尚未解决的问题,一是随着ResNet网络的提出,空间特征提取得到了大幅加强,但仍有较大的进步空间;二是对于提取出的特征,跟踪器如何突出有效信息、抑制无用信息来达到更好的跟踪效果;三是样本不平衡问题导致模型无法判别未出现过的样本,进而限制了模型的性能。为了解决上述问题,论文设计了双重特征增强模块来优化ResNet骨干网络提取的空间信息。再利用傅里叶变换将空域特征转化为频域特征,接着在频域中利用可学习的滤波器自动过滤出适合当前跟踪器的特征,同时抑制背景中其他杂乱的特征信息。最后,引入凝聚损失函数,扩大困难样本范围并惩罚简单样本,显著缓解了样本不平衡问题。在四个具有挑战性的数据集上的大量实验结果表明,对比同期最先进的算法,论文提出的方法具有更加良好的性能。特别地,在TLP数据集实现了62.0%的成功率得分,在VOT2020LT数据集实现了1.7%的提升。

关键词：目标跟踪双重特征增强模块自适应频域滤波器样本不平衡凝聚损失

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基于窥孔结构LSTM的电力系统跳闸故障诊断

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南京信息工程大学学报（自然科学版） 2023年第6期15卷 712-722页

作者：张平王鹏展龚宁郑征高晶张晓东庄伟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南京210044

跳闸是输电和配电电力系统中普遍存在的故障.目前一般采用基于继电保护动作和电气元件动作的保护方法应对跳闸故障.然而,这些面向电气保护的方法在处理跳闸故障时存在滞后性.因此,提前预测跳闸故障对处理隐藏问题和电力恢复起着至关重... 详细信息

跳闸是输电和配电电力系统中普遍存在的故障.目前一般采用基于继电保护动作和电气元件动作的保护方法应对跳闸故障.然而,这些面向电气保护的方法在处理跳闸故障时存在滞后性.因此,提前预测跳闸故障对处理隐藏问题和电力恢复起着至关重要的作用.本文提出一种基于多源时序数据的电力系统跳闸故障预测方法,使用窥孔长短时记忆网络(LSTM)提取多源数据的时间特征,缓解了循环神经网络(RNN)在长时间序列上的梯度消失问题.模型在三层栅极上添加窥孔连接结构使得单个单元能够查看上一阶段的LSTM单元状态以此强化网络时序记忆能力;使用参数归一化等L2正则措施缓解故障预测中的过拟合问题对结果的影响;引入支持向量机分类器提高总体模型的泛化能力和鲁棒性.实验结果表明,与现有的数据挖掘方法相比,所提方法具有分类准确性高的优点.最后,对实际应用进行讨论,证明了所提方法在实际场景中的可行性.

关键词：跳闸故障诊断长短时记忆网络窥孔结构多源时序数据

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深浅层表示融合的半监督视频目标分割

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计算机应用 2022年第12期42卷 3884-3890页

作者：吕潇宋慧慧樊佳庆江苏省大数据分析技术重点实验室(南京信息工程大学) 南京210044 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) 南京210044

为了解决半监督视频目标分割任务中,分割精度与分割速度难以兼顾以及无法对视频中与前景相似的背景目标做出有效区分的问题,提出一种基于深浅层特征融合的半监督视频目标分割算法。首先,利用预先生成的粗糙掩膜对图像特征进行处理,以获... 详细信息

为了解决半监督视频目标分割任务中,分割精度与分割速度难以兼顾以及无法对视频中与前景相似的背景目标做出有效区分的问题,提出一种基于深浅层特征融合的半监督视频目标分割算法。首先,利用预先生成的粗糙掩膜对图像特征进行处理,以获取更鲁棒的特征;然后,通过注意力模型提取深层语义信息;最后,将深层语义信息与浅层位置信息进行融合,从而得到更加精确的分割结果。在多个流行的数据集上进行了实验,实验结果表明:在分割运行速度基本不变的情况下,所提算法在DAVIS 2016数据集上的雅卡尔(J)指标相较于学习快速鲁棒目标模型的视频目标分割(FRTM)算法提高了1.8个百分点,综合评价指标为J和F得分的均值J&F相较于FRTM提高了2.3个百分点;同时,在DAVIS 2017数据集上,所提算法的J指标比FRTM提升了1.2个百分点,综合评价指标J&F比FRTM提升了1.1个百分点。以上结果充分说明所提算法能够在保持较快分割速度的情况下实现更高的分割精度,并且能够有效区别相似的前景与背景目标,具有较强的鲁棒性。可见所提算法在平衡速度与精度以及有效区分前景背景方面的优越性能。

关键词：视频目标分割注意力融合深层语义信息浅层位置信息

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融合图游走信息的图注意力网络方面级情感分析

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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

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基于像素⁃目标级共生关系学习的多标签航拍图像分类方法

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南京大学学报（自然科学版） 2021年第2期57卷 208-216页

作者：方志文刘青山周峰江苏省大数据分析技术重点实验室南京信息工程大学自动化学院南京210044

不同类别物体之间的共生关系对多标签航拍图像分类任务有非常重要的作用.提出一种基于像素⁃目标级共生关系学习网络的多标签航拍图像分类方法,主要包括像素级共生关系学习模块和目标级共生关系学习模块.像素级共生关系学习模块利用不同... 详细信息

不同类别物体之间的共生关系对多标签航拍图像分类任务有非常重要的作用.提出一种基于像素⁃目标级共生关系学习网络的多标签航拍图像分类方法,主要包括像素级共生关系学习模块和目标级共生关系学习模块.像素级共生关系学习模块利用不同空间位置像素点之间的特征相似性来间接度量共生关系,但由于单个像素点不能完全表征整个物体,所以这种像素级的共生关系可能无法有效地帮助目标像素点判断其所属类别.目标级共生关系学习模块则从整体的角度考虑物体之间的关系,因而可以弥补像素级共生关系学习的不足.实验结果表明,提出的方法在UCM和DFC15两个公共评测数据集上均取得了较好的分类性能.

关键词：航拍图像多标签分类卷积神经网络循环神经网络共生关系

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一种融合字词信息的中文情感分析模型

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计算机工程与科学 2023年第3期45卷 512-519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

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

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