检索结果-内蒙古大学图书馆

基于梯度提升算法和SHAP的石家庄PM_(2.5)和臭氧浓度预测及影响因素分析

环境科学学报 2024年第7期44卷 402-409页

作者：潘梦瑶任瑛王思源夏必胜延安大学数学与计算机科学学院延安716000

PM_(2.5)和O_(3)是两种常见的空气污染物,目前针对空气污染的预报解析方法有很多,但大多存在分类器训练不足、过拟合、可解释性较差等问题.为了解决这些问题,本文使用梯度提升算法和SHAP对PM_(2.5)和O3浓度进行预测分析,利用2015-01-01... 详细信息

PM_(2.5)和O_(3)是两种常见的空气污染物,目前针对空气污染的预报解析方法有很多,但大多存在分类器训练不足、过拟合、可解释性较差等问题.为了解决这些问题,本文使用梯度提升算法和SHAP对PM_(2.5)和O3浓度进行预测分析,利用2015-01-01—2021-12-31石家庄市的大气污染物数据和气象数据,分析了不同梯度提升树算法(LightGBM、GBR、XGBoost)的预测精度.实验结果表明,XGBoost对PM_(2.5)的预测精度高于LightGBM和GBR模型,LightGBM对O3的预测精度在评价指标上均优于GBR和XGBoost模型.最后通过模型解释方法SHAP,分别识别出影响PM_(2.5)和O3浓度的关键因素.研究表明PM10、CO和SO2对PM_(2.5)的浓度影响显著,NO_(2)、TEMP对O_(3)浓度贡献较大.

关键词：梯度提升算法 SHAP 地面臭氧 PM_(2.5)

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

融合多模态特征的恶意TLS流量检测方法

引用

信息安全研究 2025年第2期11卷 130-138页

作者：曾庆鹏贺述明柴江力南昌大学数学与计算机学院南昌330031

恶意TLS流量检测旨在识别出利用TLS协议传输恶意活动的网络流量,由于TLS协议的加密特性,传统的基于文本特征的流量分析方法在面对加密流量时效果有限.为了解决这个问题,提出了一种融合多模态特征的恶意TLS流量检测方法(MTBRL),该方法从... 详细信息

恶意TLS流量检测旨在识别出利用TLS协议传输恶意活动的网络流量,由于TLS协议的加密特性,传统的基于文本特征的流量分析方法在面对加密流量时效果有限.为了解决这个问题,提出了一种融合多模态特征的恶意TLS流量检测方法(MTBRL),该方法从不同模态中提取和融合特征,实现对恶意TLS流量的检测.首先,通过专家经验进行特征工程,从加密流量中提取关键特征,包括协议版本、加密套件和证书信息等,对这些特征进行处理后将其转化为2维图像表示,再利用ResNet对这些图像进行编码,以提取图像的特征.其次,使用加密流量预训练的BERT对TLS流进行编码,从中学习到TLS流的上下文和语义特征.此外,使用LSTM对加密流量的包长度分布序列进行编码,以捕捉时序特征.最后通过特征融合技术整合不同模态特征,利用反向传播算法自动学习并优化模型的权重参数,以准确预测恶意TLS流量.实验结果表明,该方法在DataCon2020数据集上准确率、精确率、召回率和F1值分别达到94.94%,94.85%,94.15%和94.45%,显著优于传统机器学习和深度学习方法.

关键词：加密流量网络安全入侵检测多模态深度学习

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于改进YOLOv8n模型的多品种葡萄簇检测方法

引用

中国农机化学报 2024年第9期45卷 220-226页

作者：张传栋亓璐丁华立济宁学院数学与计算机应用技术学院山东曲阜273100

葡萄簇目标的精准检测是实现估产、采摘等作业的前提,现有方法难以实现多品种葡萄簇的轻量化精准检测。为提高复杂自然场景下多品种葡萄簇检测准确性、鲁棒性与泛化性,提出一种基于改进YOLOv8n模型的多品种葡萄簇检测模型ESIC-YOLOv8n,... 详细信息

葡萄簇目标的精准检测是实现估产、采摘等作业的前提,现有方法难以实现多品种葡萄簇的轻量化精准检测。为提高复杂自然场景下多品种葡萄簇检测准确性、鲁棒性与泛化性,提出一种基于改进YOLOv8n模型的多品种葡萄簇检测模型ESIC-YOLOv8n,该模型在YOLOv8n的Backbone和Neck网络中分别添加EMA和SA注意力模块,以加强网络的特征提取和多尺度特征融合能力,降低因遮挡或重叠对葡萄簇检测的干扰,提高检测精度和召回率;在Head把CIoU替换成Inner-CIoU,利用辅助框提高重叠目标检测的准确性,从而提升模型整体的检测准确性和泛化性。ESIC-YOLOv8n模型的检测精度为87.00%,召回率为81.60%,mAP为88.90%,F1值为84.21%,较原YOLOv8n模型分别提高1.05%、2.90%、1.48%和2.00%。结果表明,ESIC-YOLOv8n模型具有准确率高、泛化性好、轻量化等优点,可为葡萄产量估计、采摘等研究提供技术支持。

关键词：葡萄簇检测目标检测 YOLOv8n 注意力机制

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

密近双星候选体LAMOST J051402.68+172659.7光谱分析

引用

光谱学与光谱分析 2025年第5期45卷 1416-1421页

作者：王琦杨海峰蔡江辉运城学院数学与信息技术学院山西运城044000 太原科技大学计算机科学与技术学院山西太原030024 中北大学计算机科学与技术学院山西太原030051

密近双星系统通常具有更快速的轨道运动和更频繁的光变效应,以及伴星的快速演化,这使得它们成为研究星际物理过程和恒星演化的重要天体。测光图像和光变曲线是识别与证认双星的最常用手段,而如果当前观测技术无法分辨双目标的亮度和位... 详细信息

密近双星系统通常具有更快速的轨道运动和更频繁的光变效应,以及伴星的快速演化,这使得它们成为研究星际物理过程和恒星演化的重要天体。测光图像和光变曲线是识别与证认双星的最常用手段,而如果当前观测技术无法分辨双目标的亮度和位置差异时,光谱型也是区分伴星成分的重要方法之一。采用基于粗集与聚类投票机制的光谱双星分析方法,对其离群目标LAMOST J051402.68+172659.7的光谱特征及其证认进行了深入分析。首先,针对LAMOST DR10发布的光谱双星(类别为DoubleStar),对其多次聚类结果投票数最低的17个目标光谱,进行了人眼筛查,除了大部分光谱信噪比较低外,LAMOST J051402.68+172659.7的两次观测光谱呈现较大差异;对于该目标的两次观测,其光谱一次呈现F型,一次呈现F+M型,在排除邻近光纤污染和目标所处环境中其他目标污染后,确定两次观测光谱上呈现的都是目标真实成分,揭示了两种光谱成分来自两个恒星目标;两次观测的视向速度相差约20.3 km·s-1,观测时隔3 d,说明其绕转周期小于6 d。考虑到多个目标成分在同一条光谱上同时出现的条件极其严苛:光谱型差异较大且亮度(流量)在同一尺度上,对其光谱成分、成像、光变等内容进行了深入分析。从ZTF测光的图像序列中,可以检测到目标轮廓的尺寸呈现周期性变化,而在ASAS-SN和ZTF光变曲线上,并未发现明显的周期性变化规律;同时,由于两个天体距离极近或投影掩盖,从SDSS、2MASS测光图像上,呈现出点源的特征(边界稍显不规则),无法分辨双星目标,因此该双星系统的两个恒星之间可能轨道较为紧密,半径较小;在其光谱上呈现Balmer弱发射线(Hα、Hβ、Hδ、Hγ)和禁线([NII]λ6550、[SII]λλ6718,6733、[OII]λ3728)且目标未在行星状星云或HII区域,推测是由伴星相互作用产生的潮汐效应和物质交换,从而对恒星表面和大气层带来冲击,产生发射线。此外,该目标光谱还呈现疑似背景星系的极弱发射线成分,从成像上无法分辨,推测其为数据处理残余。

关键词：光谱双星光变恒星活动郭守敬望远镜(LAMOST)

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

深度学习视频超分辨率技术综述

引用

中国图象图形学报 2023年第7期28卷 1927-1964页

作者：江俊君程豪李震宇刘贤明王中元哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院哈尔滨150001 武汉大学计算机学院武汉430072

视频超分辨率技术在卫星遥感侦测、视频监控和医疗影像等方面发挥着关键作用,在各领域具有广阔的应用前景,受到广泛关注,但传统的视频超分辨率算法具有一定局限性。随着深度学习技术的愈发成熟,基于深度神经网络的超分辨率算法在性能上... 详细信息

视频超分辨率技术在卫星遥感侦测、视频监控和医疗影像等方面发挥着关键作用,在各领域具有广阔的应用前景,受到广泛关注,但传统的视频超分辨率算法具有一定局限性。随着深度学习技术的愈发成熟,基于深度神经网络的超分辨率算法在性能上取得了长足进步。充分融合视频时空信息可以快速高效地恢复真实且自然的纹理,视频超分辨率算法因其独特的优势成为一个研究热点。本文系统地对基于深度学习的视频超分辨率的研究进展进行详细综述,对基于深度学习的视频超分辨率技术的数据集和评价指标进行全面归纳,将现有视频超分辨率方法按研究思路分成两大类,即基于图像配准的视频超分辨率方法和非图像配准的视频超分辨率方法,并进一步立足于深度卷积神经网络的模型结构、模型优化历程和运动估计补偿的方法将视频超分辨率网络细分为10个子类,同时利用充足的实验数据对每种方法的核心思想以及网络结构的优缺点进行了对比分析。尽管视频超分辨率网络的重建效果在不断优化,模型参数量在逐渐降低,训练和推理速度在不断加快,然而已有的网络模型在性能上仍然存在提升的潜能。本文对基于深度学习的视频超分辨率技术存在的挑战和未来的发展前景进行了讨论。

关键词：深度学习视频超分辨率(VSR) 图像配准运动估计运动补偿

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

投影子空间下基于骨骼边信息的人体动作识别

引用

系统仿真学报 2024年第3期36卷 555-563页

作者：苏本跃张鹏朱邦国郭梦娟盛敏安庆师范大学计算机与信息学院安徽安庆246133 铜陵学院数学与计算机学院安徽铜陵244061 安庆师范大学数理学院安徽安庆246133

近年来,基于骨骼数据的人体动作识别在计算机视觉、人机交互等领域受到了广泛的关注。现有的方法大多关注于在原始的3D坐标空间下对骨骼点进行建模。然而,骨骼点忽略了人体自身的物理链状结构,很难刻画人体运动的局部相关性;此外,由于... 详细信息

近年来,基于骨骼数据的人体动作识别在计算机视觉、人机交互等领域受到了广泛的关注。现有的方法大多关注于在原始的3D坐标空间下对骨骼点进行建模。然而,骨骼点忽略了人体自身的物理链状结构,很难刻画人体运动的局部相关性;此外,由于相机视角的多样性,在原始的基于点的3D空间下难以探索动作在不同视角下的综合表征。鉴于此,提出了一种投影子空间下基于骨骼边信息的动作识别方法。定义了结合人体自身连接的骨骼边信息,用于捕获动作的空间特性;在骨骼边信息的基础上引入了骨骼边运动的方向与大小信息,用于获取动作的时间特性;采用2D投影子空间的方式在不同的子空间视角下进行动作表征;探索了合适的特征融合策略,通过改进的CNN框架对上述特征进行综合提取。在2个具有挑战性的大型数据集NTU-RGB+D60(评价指标为cross-subject与cross-view)和NTU-RGB+D120(评价指标为cross-subject与cross-set)上的实验结果表明,相比基准方法,所提方法在4个指标下精度分别提升了3.2%、2.4%、3.1%和5.8%。

关键词：骨骼数据骨骼边边方向边大小投影子空间

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

融合文本描述和层次类型的知识表示学习方法

引用

浙江大学学报（工学版） 2023年第5期57卷 911-920页

作者：李松舒世泰郝晓红郝忠孝哈尔滨理工大学计算机科学与技术学院黑龙江哈尔滨150080 哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院黑龙江哈尔滨150001

现有的知识表示方法只考虑三元组本身或一种额外信息,没有充分利用外部信息对知识表示进行语义补充,为此提出一种融合文本描述信息和层次类型信息的知识表示学习方法.使用卷积神经网络(CNN)从文本中提取特征信息;使用基于注意力机制的... 详细信息

现有的知识表示方法只考虑三元组本身或一种额外信息,没有充分利用外部信息对知识表示进行语义补充,为此提出一种融合文本描述信息和层次类型信息的知识表示学习方法.使用卷积神经网络(CNN)从文本中提取特征信息;使用基于注意力机制的卷积神经网络区分不同关系的特征可信度,以增强实体关系结构向量在现有知识图谱中的表示,获得丰富的语义信息;使用加权层次编码器来构造层次类型投影矩阵,将实体的所有层次类型投影矩阵与特定关系类型约束结合起来.在WN18、WN18RR、FB15K、FB15K-237和YAGO3-10数据集上,进行链接预测和三元组分类等任务,以分析和验证所提模型的有效性.实验结果表明:在实体预测实验中,所提模型与TransD模型相比,MeanRank(Filter)降低了11.8%,Hits@10提升了3.5%;在三元组分类实验中,所提模型的分类精度比DKRL模型提高了8.4%,比TKRL模型提升了8.5%,充分证明利用外部多源信息能够提高知识表示能力.

关键词：知识图谱知识表示多源信息融合表示学习链接预测

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

融合球空间下旋转角度编码的人体动作识别

引用

系统仿真学报 2024年第6期36卷 1433-1441页

作者：苏本跃朱邦国郭梦娟盛敏铜陵学院数学与计算机学院安徽铜陵244061 安庆师范大学计算机与信息学院安徽安庆246133 安庆师范大学数理学院安徽安庆246133

针对现有的人体动作识别方法较多考虑骨架结构的坐标和位移等平移信息,较少关注代表骨架结构的运动趋势以及代表关节、骨骼运动方向的旋转信息,提出一种融合球空间下旋转角度编码的时空卷积神经网络方法。通过人体动作在三维球空间中的... 详细信息

针对现有的人体动作识别方法较多考虑骨架结构的坐标和位移等平移信息,较少关注代表骨架结构的运动趋势以及代表关节、骨骼运动方向的旋转信息,提出一种融合球空间下旋转角度编码的时空卷积神经网络方法。通过人体动作在三维球空间中的映射,获取具有尺度不变性的角度信息,提取其动态角速度信息作为角度编码,表征动作轨迹中关节点和骨骼边的旋转信息;构建了时空特征提取与共现模块来更好地捕获数据的时空特征;用合适的融合策略对平移特征和旋转特征进行运动特征融合。实验结果证明了旋转角度编码有利于提升运动表征的准确性,以及时空特征提取与共现模块的有效性。

关键词：人体动作识别骨架数据旋转角度编码 3D球空间时空特征

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

Hilbert C^(*)-模中框架的擦除和刻画

引用

数学进展 2024年第3期53卷 588-598页

作者：相中启陈裕先林春霞新余学院数学与计算机学院新余学院教务处

本文给出了两个充分必要条件,使得当Hilbert C^(*)-模中的框架擦除一个元素后其剩余部分可构成一个新框架.此外给出了Hilbert C^(*)-模中框架的几个新刻画,与此同时,给出了关于该主题的一个已有结果的完整证明.

关键词： Hilbert C^(*)-模框架擦除 Moore-Penrose逆

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

一种多图像局部结构化融合的低照度图像增强算法

引用

自动化学报 2022年第12期48卷 2981-2995页

作者：徐少平张贵珍林珍玉刘婷云李崇禧南昌大学数学与计算机学院南昌330031

为将低照度图像及基于它生成的多个不同曝光度图像中的互补性信息进行最佳融合以获得更为鲁棒的视觉增强效果,提出了一种基于多图像局部结构化融合的两阶段低照度图像增强(Low-light image enhancement,LLIE)算法.在待融合图像制备阶段... 详细信息

为将低照度图像及基于它生成的多个不同曝光度图像中的互补性信息进行最佳融合以获得更为鲁棒的视觉增强效果,提出了一种基于多图像局部结构化融合的两阶段低照度图像增强(Low-light image enhancement,LLIE)算法.在待融合图像制备阶段,提出了一种基于图像质量评价的最佳曝光度预测模型,利用该预测模型给出的关于低照度图像最佳曝光度值,在伪曝光模型下生成适度增强图像和过曝光图像(利用比最佳曝光度值更高的曝光度生成)各一幅.同时,利用经典Retinex模型生成一幅适度增强图像作为补充图像参与融合.在融合阶段,首先将低照度图像、适度增强图像(2幅)和过曝光图像在同一空间位置处的图块矢量化后分解为对比度、结构强度和亮度三个分量.之后,以所有待融合对比度分量中的最高值作为融合后的对比度分量值,而结构强度和亮度分量则分别以相位一致性映射图和视觉显著度映射图作为加权系数完成加权融合.然后,将分别融合后的对比度、纹理结构和亮度三个分量重构为图块,并重新置回融合后图像中的相应位置.最后,在噪声水平评估算法导引下自适应调用降噪算法完成后处理.实验结果表明:所提出的低照度图像增强算法在主客观图像质量评价上优于现有大多数主流算法.

关键词：低照度图像增强局部结构化融合融合权重视觉显著度相位一致性

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：