检索结果-内蒙古大学图书馆

南京林业大学学报(自然科学版) 2025年第2期49卷 194-202页

作者：王俊玲范习健杨绪兵业巧林符利勇南京林业大学信息科学技术学院南京理工大学紫金学院计算机与人工智能学院中国林业科学研究院资源信息研究所

【目的】针对航空林火图像火点目标小、环境复杂等特点，提出一种基于自注意力机制的图像识别方法FireViT,以提高航空林火图像识别的准确率和鲁棒性。【方法】以张家口市崇礼区无人机采集的林火视频为数据源，通过数据预处理构建数据集... 详细信息

【目的】针对航空林火图像火点目标小、环境复杂等特点，提出一种基于自注意力机制的图像识别方法FireViT,以提高航空林火图像识别的准确率和鲁棒性。【方法】以张家口市崇礼区无人机采集的林火视频为数据源，通过数据预处理构建数据集。然后，选用10层Vision Transformer(ViT)为主干网络，采用交叠滑动窗格方式序列化图像，嵌入位置信息后作为第1层ViT的输入，将前9层ViT提取的区域选择模块通过多头自注意力和多层感知器机制批量嵌入第10层ViT,有效放大子图间的微差异以获取小目标特征。最后，采用对比特征学习策略，构建目标损失函数进行模型预测。为验证模型的有效性，设定训练集、测试集样本比例为8∶2、7∶3、6∶4和4∶6,并与5种经典模型进行识别性能对比。【结果】模型在4种训练集、测试集分配比例下，识别率均能达到100%,且准确率分别为94.82%、95.05%、94.90%和94.80%,平均准确率为94.89%,高于其他5种对比模型，本模型迅速收敛并达到较高准确率，且在后续迭代中准确率保持稳定，具有较强泛化能力；4种分配比例下识别率分别为99.97%、99.89%、99.80%、99.77%,高于其余5种模型。【结论】本研究模型采用自注意力机制与弱监督学习相结合方法，挖掘不同环境下航空林火图像局部特征差异，具有较好泛化能力和鲁棒性，可为提高火情、火险应对处置能力和效率以及预防森林火灾发生提供重要依据。

关键词：航空林火图像自注意力机制细粒度分类视觉变压器(ViT) 森林防火无人机张家口崇礼区

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基于多模态数据对比学习的重度抑郁症表征学习方法

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陕西师范大学学报(自然科学版) 2025年第1期53卷 12-21页

作者：顾恒马迪马越邵伟张礼南京林业大学信息科学技术学院/人工智能学院江苏南京210042 江苏卫生健康职业学院中西医结合学院江苏南京210018 南京航空航天大学计算机科学与技术学院/人工智能学院/软件学院江苏南京210016

影像基因组学认为神经影像与基因之间存在着一定程度的相关性,利用遗传变异与影像数据进行疾病分析愈发受研究人员重视。在实践中,临床医生拥有的数据规模往往较小,但仍然希望使用深度学习来解决现实问题。考虑到不断扩大的数据规模与... 详细信息

影像基因组学认为神经影像与基因之间存在着一定程度的相关性,利用遗传变异与影像数据进行疾病分析愈发受研究人员重视。在实践中,临床医生拥有的数据规模往往较小,但仍然希望使用深度学习来解决现实问题。考虑到不断扩大的数据规模与昂贵的标注成本,构建能够利用多模态数据的无监督学习方法十分必要。为了满足上述需求,提出了一种基于影像与基因多模态表格数据对比学习的表征学习方法(multimodal tabular data with contrastive learning,MTCL),该模型利用了静息态功能磁共振成像(rs-fMRI)和单核苷酸多态性(single nucleotide polymorphisms,SNP)数据,无需数据的任何标签信息。为了增强可解释性,模型先通过特征提取模块将rs-fMRI和SNP数据转换为表格类型结构,再通过多模态表格数据对比学习模块对多模态数据进行融合,并获得融合后的数据表征。在重度抑郁症(major depression disorder,MDD)数据上,文中提出的方法能够有效提升MDD诊断性能。此外,MTCL方法结合了模型归因方法挖掘与MDD相关的影像和遗传生物标记物,提高了模型的可解释性,有助于研究人员对疾病发病机制的理解。

关键词：对比学习多模态数据模型归因重度抑郁症诊断模型

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一种SVM非线性回归算法

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计算机工程 2005年第20期31卷 19-21页

作者：业宁梁作鹏董逸生王厚立东南大学计算机科学与工程系南京210096 南京林业大学信息学院计算机系南京210037

提出了一种新的基于分类的SVM非线性回归算法(CSVR),首先将Y扩展为Y+ε和Y-ε两个数据集,再将n维输入空间X中的数据连同Y+ε和Y-ε组成n+1维空间χ中的两类数据,并用Z∈{+1,-1}来标识两类数据,再利用标准的SVM二分类算法求解。利用该算... 详细信息

提出了一种新的基于分类的SVM非线性回归算法(CSVR),首先将Y扩展为Y+ε和Y-ε两个数据集,再将n维输入空间X中的数据连同Y+ε和Y-ε组成n+1维空间χ中的两类数据,并用Z∈{+1,-1}来标识两类数据,再利用标准的SVM二分类算法求解。利用该算法对一系列的基准函数进行测试,取得了令人满意的结果。该算法对噪声数据不敏感,具有较好的鲁棒性,并且可以根据实际需要设定ε的大小,防止出现过拟合现象。该算法由于不需要先验地建立一个参数未知的回归模型,因此可以用在其他传统统计回归算法失效的场合。

关键词：非线性回归算法支持向量机

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一种基于遗传算法的TTP问题求解算法

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东南大学学报（自然科学版） 2003年第1期33卷 41-44页

作者：业宁梁作鹏董逸生东南大学计算机科学与工程系南京210096 南京林业大学信息学院计算机系南京210037

提出并实现了一种高校自动排课算法 ,利用遗传算法建立数据模型 ,定义一个四维的染色体编码方式和包含学生人数、教室座位、特殊课程、教师、班级、一门课的时间间隔等因数的适应度函数 .通过切片算子 ,生成指定要求的基因型个体 ,用交... 详细信息

提出并实现了一种高校自动排课算法 ,利用遗传算法建立数据模型 ,定义一个四维的染色体编码方式和包含学生人数、教室座位、特殊课程、教师、班级、一门课的时间间隔等因数的适应度函数 .通过切片算子 ,生成指定要求的基因型个体 ,用交叉算子和变异算子对基因型个体进行运算 ,再利用选择算子选择适应度函数值较高的染色体编码方案 ,最后对优化的染色体按指定方向切片 ,生成教师课表、学生课表和教室课表 .对某高校的真实数据进行实验 ,结果显示无一例教室、教师、班级冲突 ,在PⅢ866PC机上运行 ,耗时为 2 3 2 3 .5 73s.该算法可以推广到车辆调度、会议安排。

关键词： TTP问题求解算法时间表遗传算法高校自动排课算法数据模型

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元数学与程序设计语言

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小型微型计算机系统 1999年第9期20卷 717-720页

作者：王玲唐立中沈清南京林业大学计算机室南京210037 东南大学计算机系南京210096 南京电力自动化设备厂南京210003

元数学的思维方式及方法，预示了程序设计语言规范及发展的道路，且为其指明了方向．

关键词：元数学程序设计语言形式化思维方法

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基于知识发现的生物信息学

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生物工程进展 2000年第3期20卷 27-29页

作者：王玲南京林业大学计算机室 210037

生物信息学的研究热点及方向的基本工具是知识发现 ,而知识发现是计算机科学近期研究的热点 ,具有一定的理论基础 ,基于知识发现的生物信息学是理论。

关键词：生物信息学知识发现 KDD过程计算机科学

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基于ZigBee和3G技术的设施农业智能测控系统

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农业机械学报 2012年第12期43卷 229-233页

作者：盛平郭洋洋李萍萍江苏大学计算机科学与通信工程学院镇江212013 南京林业大学南京210037

为满足设施农业对精准控制与实时视频的要求,提出将基于ZigBee与3G技术的无线远程传感网络应用于设施农业中,构建一种高效的设施农业远程精准测控系统。该系统通过ZigBee无线传感网络实现本地环境信息的无线采集并上传到嵌入式服务器端... 详细信息

为满足设施农业对精准控制与实时视频的要求,提出将基于ZigBee与3G技术的无线远程传感网络应用于设施农业中,构建一种高效的设施农业远程精准测控系统。该系统通过ZigBee无线传感网络实现本地环境信息的无线采集并上传到嵌入式服务器端。通过3G网络与Internet无缝连接,实现大范围的无线接入,采用B/S模式,实现远程实时监控环境信息与视频信息。通过内嵌的专家系统模型,实现自动化、智能化控制。试验结果表明,该系统性能稳定,信息无线采集与传输、环境自动调控及远程可视化调控均达到实际需求,同时具有很高的实时性及可扩展性。

关键词：设施农业远程测控 ZigBee 3G 嵌入式服务器

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单翼分解下的纯度函数失效分析

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北京交通大学学报 2009年第6期33卷 116-123页

作者：王宇晖业宁沈丽容南京林业大学计算机科学与工程系南京210037

为了清晰地说明纯度函数失效的原因,首先拓展了纯度函数的定义,得到一种能方便运用数学方法表示的新纯度函数形式,并在其基础上,分析了有些纯度函数在有些情况下会失效,而另外的一些却不会.说明了这种"预测性能"实际上与纯度... 详细信息

为了清晰地说明纯度函数失效的原因,首先拓展了纯度函数的定义,得到一种能方便运用数学方法表示的新纯度函数形式,并在其基础上,分析了有些纯度函数在有些情况下会失效,而另外的一些却不会.说明了这种"预测性能"实际上与纯度函数某种特殊的"凹凸性"有关,这种凹凸性只在特定的方向才呈现出来.通过若干定理,阐明了如何通过赫斯矩阵寻找这些特定的方向,而纯度函数的"预测性能"本质上就是该方向性严格凸性质.最后通过若干实验数据,验证了结论.

关键词：决策树赫斯矩阵纯度分解失效基尼函数

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基于非负矩阵分解新的人脸识别方法

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系统仿真学报 2008年第1期20卷 111-116页

作者：李勇智杨静宇南京林业大学信息科学技术学院南京理工大学计算机系

非负矩阵分解是一个新的特征提取方法,基于非矩阵分解的理论,提出了具有正交性的投影轴的计算方法和具有统计不相关性的投影轴的计算方法。与原非负矩阵分解方法,提出的方法在某种程度上是降低了特征矢量之间的统计相关性,并且提高识别... 详细信息

非负矩阵分解是一个新的特征提取方法,基于非矩阵分解的理论,提出了具有正交性的投影轴的计算方法和具有统计不相关性的投影轴的计算方法。与原非负矩阵分解方法,提出的方法在某种程度上是降低了特征矢量之间的统计相关性,并且提高识别率。通过在ORL人脸库和YALE人脸库上进行实验,结果表明提出的两种特征提取方法在识别率方面整体上好于原非负矩阵分解特征提取(NMF)方法,甚至超过主成分分析(PCA)法。

关键词：非负矩阵分解正交投影轴统计不相关性特征提取人脸识别

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基于卷积注意力模块的端到端遥感图像分类

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林业工程学报 2020年第4期5卷 133-138页

作者：徐风苗哲业巧林南京林业大学计算机教学实验中心南京210037 南京林业大学信息科学技术学院南京210037

随着图像信息处理技术的发展,大量由各式飞行器对地观测所采集的遥感图像数据被应用于各领域实际生产生活中。传统遥感图像分类方法包含一系列复杂的处理流程,在处理效率和效果上已经难以满足当下的需求。随着人工智能相关技术的发展,... 详细信息

随着图像信息处理技术的发展,大量由各式飞行器对地观测所采集的遥感图像数据被应用于各领域实际生产生活中。传统遥感图像分类方法包含一系列复杂的处理流程,在处理效率和效果上已经难以满足当下的需求。随着人工智能相关技术的发展,基于卷积神经网络的遥感图像分类方法开始占据主导地位。为减少算法流程中的复杂处理与提高分类的精度,笔者提出一种基于卷积注意力模块的端到端遥感图像分类框架,该框架采用卷积神经网络框架ResNet101作为整个框架的主干网络。在ResNet101网络4个阶段的卷积模块之间嵌入卷积注意力模块,使得模型关注于最具有类别区分度的区域,从而得到更好的分类结果。在模型训练阶段,采用开源的深度学习开源框架Pytorch对训练数据进行在线增广处理,对训练数据进行随机角度旋转,防止训练过程中发生过拟合现象。本研究基于PatternNet与NWPU-RESISC45两个公开数据集,并仅划分少量数据用于模型训练。结果表明:相比已有的方法,本研究提出的框架能够在GPU加速的环境中,以更高的精度分类遥感图像,满足了实时处理的需求,且支持端到端对遥感图像进行分类,不需要复杂的处理流程。

关键词：卷积神经网络遥感图像卷积注意力模块图像分类

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