检索结果-内蒙古大学图书馆

数据分析与知识发现 2024年第1期8卷 55-68页

作者：李雪莲王碧李立鑫韩迪轩南京邮电大学外国语学院南京210023 江西理工大学信息工程学院赣州341000 东南大学计算机科学与工程学院南京210096 佐治亚理工学院电子计算机工程学院亚特兰大30318

【目的】充分融合自然语言句子的深层语义表示和表层语法结构,实现语义和语法的互补。【方法】提出基于规则串联的抽象语义表示和依存语法集成策略,并进行方面级情感分析。该策略利用回答集编程语言(ASP)将抽象语义表示、依存语法、词... 详细信息

【目的】充分融合自然语言句子的深层语义表示和表层语法结构,实现语义和语法的互补。【方法】提出基于规则串联的抽象语义表示和依存语法集成策略,并进行方面级情感分析。该策略利用回答集编程语言(ASP)将抽象语义表示、依存语法、词性分别表示为ASP事实,并基于抽象语义规则,通过规则体扩展的方式集成依存语法和词性,即将一个句子中的多种语言特征依次在规则体中进行串联来使用。该策略实现了两种方法:集成语义、语法和词性信息的AMR-DEP-POS-C方法;忽略词性信息的AMR-DEP-C方法。【结果】在8个公开评论数据集上的实验表明,AMR-DEP-POS-C方法能够实现语义和语法间的互补,比语义规则方法、语法规则方法以及基于深度学习的方法具有更好性能。【局限】该方法依赖于现有抽象语义表示和依存语法分析工具的准确性。【结论】AMR-DEP-POS-C方法具有可解释性,不需要大规模数据集,能够有效融合不同的语言特征,可为方面级情感分析任务带来新的研究视角和工具。

关键词：抽象语义表示依存语法规则方面级情感分析

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基于BIM和改进RRT算法的建筑机器人路径规划

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实验技术与管理 2024年第2期41卷 31-42页

作者：杨振舰庄亚楠陈亚东天津城建大学计算机与信息工程学院天津300384

针对建筑机器人在施工现场获取地图信息时间长且需要规划出一条全局的、能实时避障的路径等问题,该文提出了一种应用建筑信息模型(building information model,BIM)技术建立导航地图并进行路径规划的算法。根据BIM模型中的信息对传统RR... 详细信息

针对建筑机器人在施工现场获取地图信息时间长且需要规划出一条全局的、能实时避障的路径等问题,该文提出了一种应用建筑信息模型(building information model,BIM)技术建立导航地图并进行路径规划的算法。根据BIM模型中的信息对传统RRT算法进行优化改进,提出了IRRT(improved rapid-exploration random tree)算法。首先将原有的固定步长改为动态步长,通过判断与目标点的远近界定步长大小,避免了节点的盲目扩张;其次,对随机采样点的生成范围进行了约束,并设置一个同时考虑目标点和随机点的权重来解决传统RRT算法中新生成点仅由随机采样点单一决定的问题;算法陷入最小值时选取随机扰动策略进行逃脱;最后在全局路径的相邻节点间使用动态窗口法进行局部避障。实验仿真结果表明IRRT算法比传统RRT算法在搜索速度上快了3倍多,平均路径比改进前减少25.56%,平均节点减少8.92%,加入动态窗口法后有效提高了机器人实时避障能力,更适合多变的室内环境使用。

关键词：建筑机器人建筑信息模型(BIM) 路径规划 IRRT算法动态窗口法实时避障

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图像USM锐化取证与反取证技术综述

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广西师范大学学报（自然科学版） 2024年第3期42卷 1-16页

作者：赵洁宋爽武斌天津城建大学计算机与信息工程学院天津300384

反锐化掩膜(unsharp masking,USM)锐化是图像编辑中改善图像视觉清晰度的一种常用操作。然而,若将这一操作应用到篡改司法证据或者公共事件图片等场景,则会造成严重危害。近年来,图像取证领域的研究者已经提出许多USM锐化取证与反取证... 详细信息

反锐化掩膜(unsharp masking,USM)锐化是图像编辑中改善图像视觉清晰度的一种常用操作。然而,若将这一操作应用到篡改司法证据或者公共事件图片等场景,则会造成严重危害。近年来,图像取证领域的研究者已经提出许多USM锐化取证与反取证的方法,本文对该领域文献进行系统性综述。首先阐述USM锐化操作的基本原理,然后从算法实现原理角度对现有的USM锐化取证与反取证方法进行分类总结,接着介绍相关文献常用的数据集,并对现有方法的性能进行对比评价,最后分析现有方法面临的挑战并对未来的研究方向进行展望,主要包括以下几个方面:使用新的数据集,深入取证与反取证博弈的研究,深入研究锐化反取证,注重取证方案的执行效率,提高反取证的可靠性。

关键词：反锐化掩膜 USM锐化锐化取证锐化反取证数字图像取证

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基于ResNet和简化注意力机制的光盘识别算法

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天津师范大学学报（自然科学版） 2024年第2期44卷 69-74页

作者：李彦宏薛佳炜郭光远林雨濛王淑琴天津师范大学计算机与信息工程学院天津300387

提出一种基于ResNet的简化注意力机制的光盘识别算法.该简化注意力机制对结构相似的中间层共享同一注意力块,既保留网络对重要信息域的特征提取能力,又避免了注意力滥用造成的分类准确率下降和内存负载问题.使用光盘数据集(Plate Datase... 详细信息

提出一种基于ResNet的简化注意力机制的光盘识别算法.该简化注意力机制对结构相似的中间层共享同一注意力块,既保留网络对重要信息域的特征提取能力,又避免了注意力滥用造成的分类准确率下降和内存负载问题.使用光盘数据集(Plate Datasets)进行实验,结果表明,简化注意力的模型识别准确率相比一般注意力机制均有一定提升,并将注意力机制造成的额外参数量降低了72%.此外,在3个公开的十分类数据集上验证了简化注意力机制的有效性.

关键词：图像分类简化注意力机制光盘识别

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基于蜉蝣优化算法的时空融合交通流预测研究

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哈尔滨工程大学学报 2025年

作者：张红巩蕾曹洁张玺君兰州理工大学计算机与通信学院兰州城市学院信息工程学院

交通流预测是智能交通建设的关键技术。针对复杂交通流的动态时空特性难以精准建模、现有深度学习模型超参数难以确定而导致模型预测精度低的问题，本文提出基于蜉蝣优化算法的门控时空卷积网络交通流预测方法。利用时间卷积网络结合门... 详细信息

交通流预测是智能交通建设的关键技术。针对复杂交通流的动态时空特性难以精准建模、现有深度学习模型超参数难以确定而导致模型预测精度低的问题，本文提出基于蜉蝣优化算法的门控时空卷积网络交通流预测方法。利用时间卷积网络结合门控线性单元挖掘交通数据隐藏的时间依赖性，通过门控机制融合ChebNet捕获的静态空间特征与图卷积网络结合注意力机制捕获的动态空间特征，构建考虑动态时空特征的预测模型，并借助蜉蝣优化算法优化超参数。实验表明，在PeMSD7(M)数据集上，15，30和45 min下该模型MAE的预测精度较T-GCN提高了5.91%，9.06%和10.72%，本文方法具有有效性与优越性，未来进一步考虑多因素下交通流预测方法以及蜉蝣优化算法的改进。

关键词：交通流预测动态时空特性超参数蜉蝣优化算法时间卷积网络门控线性单元注意力机制图卷积网络

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无线时间敏感网络技术综述

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软件学报 2025年第1期36卷 184-202页

作者：乔萱李宗辉刘强艾渤万海邓仰东北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044 北京交通大学电子信息工程学院北京100044 清华大学软件学院北京100084

由IEEE 802.1任务组开发的时间敏感网络标准可以用来构建高可靠、低延迟、低抖动的以太网,将时间敏感网络扩展到无线领域也是目前许多工作的研究重点.与传统的有线通信相比,无线的时间敏感网络不仅可以实现高可靠和低时延通信,还具有更... 详细信息

由IEEE 802.1任务组开发的时间敏感网络标准可以用来构建高可靠、低延迟、低抖动的以太网,将时间敏感网络扩展到无线领域也是目前许多工作的研究重点.与传统的有线通信相比,无线的时间敏感网络不仅可以实现高可靠和低时延通信,还具有更高的灵活性、更强的移动性以及更低的布线和维护成本等优点.因此,在面对未来无人驾驶、协作机器人、远程医疗控制等新兴应用时,无线时间敏感网络被认为是一种十分有前景的技术.无线网络一般可以分为基于基础设施的无线网络和无基础设施的无线网络,而后者基于移动性还可以分为两类:移动自组织网络和无线传感网络,因此主要从这3种网络类型出发,对其应用场景、相关技术、路由协议以及高可靠低时延传输进行了调研与综述.

关键词：时间敏感网络 5G 移动自组织网络无线传感网络

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一种光谱图像压缩和重建的新过渡连接空间:MLabPQR

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光谱学与光谱分析 2023年第11期43卷 3347-3350页

作者：吕聪李长军孙红岩高程辽宁科技大学计算机与软件工程学院辽宁鞍山114051 辽宁科技大学电子与信息工程学院辽宁鞍山114051

多光谱图像比常见的三通道图像能够携带更多的数据信息来表示颜色,因此大大提高了存储与传输此类信息所需要的难度。为了解决以上问题,研究人员提出一种将多光谱数据在存储与传输前进行压缩,并在使用时通过过渡连接空间(ICS)对压缩数据... 详细信息

多光谱图像比常见的三通道图像能够携带更多的数据信息来表示颜色,因此大大提高了存储与传输此类信息所需要的难度。为了解决以上问题,研究人员提出一种将多光谱数据在存储与传输前进行压缩,并在使用时通过过渡连接空间(ICS)对压缩数据进行重建,而过渡连接空间决定了转换的效果。Derhak等[JIST,50:53-63,2006]提出了一种名为LabPQR的6个维度的ICS。这个空间的前三个维度是给定光谱r在指定光观察环境(用加权表矩阵H表示)下的三刺激值向量t,后三个维度是同色异谱黑r_(b)在由主成分分析获得的同色异谱黑空间前三个基向量(记为矩阵B)下的组合系数t PQR。同色异谱黑r_(b)由基于三刺激值t的光谱分解式r_(b)=r-Mt给出,这里的映射矩阵M为熟知的“R-矩阵”,同色异谱黑空间是由光谱图像数据或独立反射率训练集对应的所有同色异谱黑构成。重建的反射率r_(p)=Mt+Bt PQR。该研究提出一个改进的LabPQR过渡连接空间,记为MLabPQR。两者之间的差别就在于光谱分解式中的映射矩阵M的选取。该方法选取M为“Wiener估计矩阵”。Wiener估计矩阵不仅依赖于光环境H,而且还依赖于训练光谱数据,因此期望通过Wiener估计矩阵更能反映出光谱图像的光谱特性,从而提高反射率重建精度。使用NCS光谱反射率数据和一幅光谱图像作为测试样本,分别用Munsell反射率数据集和测试样本集作为训练样本。采用均方根误差(RMSE)和拟合优度系数(GFC)为重建光谱精度指标,以CIELAB色差为色度精度指标对本方法进行综合评估,并与现有的LabPQR、LabRGB、XYZLMS和LabW2P ICSs进行比较。比较结果表明,该研究的新ICS不论从光谱精度还是色度精度都优于其他ICSs。因此新方法对光谱反射率压缩及跨媒体多光谱图像再现等相关领域有着重要的应用价值。

关键词：过渡连接空间光谱压缩重建维纳估计均方根误差拟合优度系数

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无线传感器网络强化学习增强路由研究

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应用科学学报 2024年第1期42卷 83-93页

作者：张华南李石君金红广东培正学院数据科学与计算机学院广东广州510830 武汉大学计算机学院湖北武汉430072 湖北大学计算机与信息工程学院湖北武汉430062

探讨了在无线网络树型路由中寻找最优父节点的经典问题,分析了影响树型路由决策规则的多个指标,如接收信号强度的加权平均值、缓冲区占用率和功耗比。提出了一种基于强化学习增强树路由协议和强化学习算法在无线传感器网络中应用的系统... 详细信息

探讨了在无线网络树型路由中寻找最优父节点的经典问题,分析了影响树型路由决策规则的多个指标,如接收信号强度的加权平均值、缓冲区占用率和功耗比。提出了一种基于强化学习增强树路由协议和强化学习算法在无线传感器网络中应用的系统模型,并详细说明了所提出的基于树的路由协议的基本操作,为循环检测父节点更新了算法;为了在复杂的场景中做出自适应决策,定义了一个状态空间、动作集和激励函数。通过试错找到激励最高的最佳父节点;并通过模拟比较研究,验证了父节点选择方案在性能指标(即端到端延迟、可靠性和能量消耗)之间进行合理权衡。

关键词：无线传感器网络树型路由强化学习多个目标

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面向遥感建筑物提取的轻型多尺度差异网络

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光学精密工程 2023年第22期31卷 3371-3382页

作者：李国燕武海苗董春华刘毅天津城建大学计算机与信息工程学院天津300384 天津城建大学地质与测绘学院天津300384

针对高分辨率遥感影像中建筑物形状多样、大小不一引起建筑物提取精度低及传统分割模型存在参数量大等问题,提出一种基于编码-解码的轻型多尺度差异网络LMD-Net(Lightweight Multi-scale Difference Network)。首先,为了避免单一的特征... 详细信息

针对高分辨率遥感影像中建筑物形状多样、大小不一引起建筑物提取精度低及传统分割模型存在参数量大等问题,提出一种基于编码-解码的轻型多尺度差异网络LMD-Net(Lightweight Multi-scale Difference Network)。首先,为了避免单一的特征处理单元堆叠使得模型性能弱化而产生无效参数,通过融合编解码结构的功能差异性,设计出一种轻型差异模型优化性能。其次,引入一种多尺度膨胀感知模块(Multi-Scale Dilation Perception,MSDP)来增强网络捕捉多尺度目标特征的能力。最后,通过双融合机制有效聚合深层跳跃连接和深层解码器两组的特征信息,从而实现增强解码器的特征恢复能力。为验证轻型多尺度差异网络LMD-Net的有效性和适用性,以开源WHU building dataset数据集作为数据源,对LMD-Net网络与常用语义分割网络及近年相关文献研究成果进行了精度、效率方面的评估实验。结果表明:LMD-Net网络在效率与精度两方面均表现出明显优势,不仅很大程度上减少模型的参数量和计算量,而且交并比、准确率分别提高了3.23%,2.57%。表明在基于高分辨率遥感影像建筑物提取领域中,该模型所表现的优势具有良好的城市空间信息库价值。

关键词：高分辨率遥感影像多尺度建筑物提取编码-解码轻型

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面向CPS时空规则验证制导的安全强化学习

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计算机科学与探索 2025年第2期19卷 513-527页

作者：印婵祝义王金永陈小颖郝国生江苏师范大学计算机科学与技术学院江苏徐州221116 徐州工程学院信息工程学院江苏徐州221018 南京大学计算机科学与技术系南京210023

深度强化学习是目前信息物理融合系统(CPS)决策中常用的一种方法。然而,当面对未知环境和复杂任务时,基于黑盒的深度强化学习方法在系统的安全性和奖励函数设置的可解释性方面存在不足。针对上述问题,提出了一种形式化时空规则验证制导... 详细信息

深度强化学习是目前信息物理融合系统(CPS)决策中常用的一种方法。然而,当面对未知环境和复杂任务时,基于黑盒的深度强化学习方法在系统的安全性和奖励函数设置的可解释性方面存在不足。针对上述问题,提出了一种形式化时空规则验证制导的安全强化学习方法。提出了时空规则通信顺序进程(CSR-TCSP)对系统进行建模,并结合时空规约语言(STSL)和模型检测工具FDR对进程代数模型进行验证。利用系统环境模型形式化奖励状态机的结构,提出了时空规则奖励状态机(STR-RM)以指导强化学习中奖励函数的设置。此外,为了监测系统的运行并确保输出决策的安全性,设计了一个监控器及安全动作决策算法以获得更安全的状态行为策略。通过一个自动驾驶系统中的避障与变道超车实例,证明所提方法的有效性。

关键词：信息物理融合系统形式化方法进程代数安全强化学习自动驾驶

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