检索结果-内蒙古大学图书馆

吉林大学学报(理学版) 2025年第1期63卷 91-98页

作者：白天吕璐瑶李储何加亮吉林大学计算机科学与技术学院长春130012 吉林大学软件学院长春130012 大连民族大学信息与通信工程学院辽宁大连116600

针对传统游戏智能体算法存在模型输入维度大及训练时间长的问题,提出一种结合状态信息转换与奖励函数塑形技术的新型深度强化学习游戏智能引导算法.首先,利用Unity引擎提供的接口直接读取游戏后台信息,以有效压缩状态空间的维度,减少输... 详细信息

针对传统游戏智能体算法存在模型输入维度大及训练时间长的问题,提出一种结合状态信息转换与奖励函数塑形技术的新型深度强化学习游戏智能引导算法.首先,利用Unity引擎提供的接口直接读取游戏后台信息,以有效压缩状态空间的维度,减少输入数据量;其次,通过精细化设计奖励机制,加速模型的收敛过程;最后,从主观定性和客观定量两方面对该算法模型与现有方法进行对比实验,实验结果表明,该算法不仅显著提高了模型的训练效率,还大幅度提高了智能体的性能.

关键词：深度强化学习游戏智能体奖励函数塑形近端策略优化算法

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融合样本关系优化和重排序的换衣行人重识别

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智能系统学报 2025年第1期20卷 101-108页

作者：丁钰毕晓君哈尔滨工程大学信息与通信工程学院黑龙江哈尔滨150001 民族语言智能分析与安全治理教育部重点实验室北京100081 中央民族大学信息工程学院北京100081

针对换衣行人重识别模型存在局部特征提取能力有限、样本关系优化不足的问题,提出一种融合样本关系优化和重排序的换衣行人重识别模型。首先,设计具有短路连接结构的Transformer模型,将网络的初始特征与深层特征进行融合,来优化每一个... 详细信息

针对换衣行人重识别模型存在局部特征提取能力有限、样本关系优化不足的问题,提出一种融合样本关系优化和重排序的换衣行人重识别模型。首先,设计具有短路连接结构的Transformer模型,将网络的初始特征与深层特征进行融合,来优化每一个样本的特征表示;其次,引入圆损失对优化难度不同的样本赋予不同的权重,更好地优化不同样本之间的关系;最后,设计k′-互近邻重排序策略,对样本间相似性排名进行重新排序,来进一步提高重识别的准确率。在公开的换衣数据集上进行对比实验,结果表明本文提出的模型相比其他先进模型取得了更好的重识别效果。

关键词：深度学习换衣行人重识别局部特征提取样本关系优化 Transformer 短路连接圆损失重排序

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基于Transformer模型的自闭症功能磁共振图像分类

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智能系统学报 2025年第2期20卷 400-406页

作者：潘登毕晓君哈尔滨工程大学信息与通信工程学院黑龙江哈尔滨150001 民族语言智能分析与安全治理教育部重点实验室北京100081 中央民族大学信息工程学院北京100081

目前自闭症功能磁共振(functional magnetic resonance imaging,fMRI)图像分类模型在跨多个机构的数据集下分类精度较低,难以应用到自闭症的诊断工作中。为此,本文提出了一种基于Transformer的自闭症分类模型(autism spectrum disorder ... 详细信息

目前自闭症功能磁共振(functional magnetic resonance imaging,fMRI)图像分类模型在跨多个机构的数据集下分类精度较低,难以应用到自闭症的诊断工作中。为此,本文提出了一种基于Transformer的自闭症分类模型(autism spectrum disorder classification model based on Transformer,TransASD)。首先采用脑图谱模板提取fMRI数据中的时间序列输入Transformer模型,并引入一种重叠窗口注意力机制,能够更好地捕捉异构数据的局部与全局特征。其次,提出了一个跨窗口正则化方法作为额外的损失项,使模型可以更加准确地聚焦于重要的特征。本文使用该模型在公开的自闭症数据集ABIDE上进行实验,在10折交叉验证法下得到了71.44%的准确率,该模型对比其他先进算法模型取得了更好的分类效果。

关键词：深度学习 Transformer 注意力机制自闭症功能磁共振成像图像分类特征提取功能连接

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基于通道注意力的字体风格多标签分类算法

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大连民族大学学报 2025年第1期27卷 59-65页

作者：杨坤王存睿大连民族大学信息与通信工程学院辽宁大连116605 大连民族大学计算机科学与工程学院辽宁大连116605 大连民族大学大连市汉字计算机字库设计技术创新中心辽宁大连116605

为了解决中文字体结构复杂使得识别率偏低的问题,提出一种基于通道注意力的中文字体风格多标签分类算法。在字体图像编码器和文本编码器中引入了通道注意力机制,以加强对字形关键特征的提取和无关特征的抑制;同时在文本编码器构建了风... 详细信息

为了解决中文字体结构复杂使得识别率偏低的问题,提出一种基于通道注意力的中文字体风格多标签分类算法。在字体图像编码器和文本编码器中引入了通道注意力机制,以加强对字形关键特征的提取和无关特征的抑制;同时在文本编码器构建了风格词向量的相关矩阵,增强字体风格语义关联性;通过融合图像编码器和文本编码器的特征信息,形成融合的特征表示。实验结果表明:提出的模型在平均精度均值(m AP)指标上相较于CNN提升了8.35%,相较于Res Net101提升了6.41%,相较于GATN提升了0.64%。此外,模型通过字体风格预测验证了模型的良好泛化能力,提出的算法在中文字体风格多标签分类任务中优于传统方法。

关键词：字体分类多标签学习注意力机制多模态融合

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多层级深度特征融合的乳腺癌病理图像分类

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光电子.激光 2025年第2期36卷 185-192页

作者：杨芳邹迎丁雪妍张建新大连民族大学计算机科学与工程学院辽宁大连116600 大连理工大学电子信息与电气工程学部辽宁大连116024

针对既有深度学习方法在乳腺癌病理图像全局与局部特征统一表达上的不足,将长距离建模的Transformer和强局部感知的卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)相结合,提出一种多层级深度特征融合的乳腺癌病理图像分类方法。该方... 详细信息

针对既有深度学习方法在乳腺癌病理图像全局与局部特征统一表达上的不足,将长距离建模的Transformer和强局部感知的卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)相结合,提出一种多层级深度特征融合的乳腺癌病理图像分类方法。该方法以双分支并行的Deit-B和ResNet-18模型作为骨干架构,在双分支网络中间层和末端位置分别引入特征融合操作,有效加强了乳腺癌病理图像全局与局部深度特征的联合学习;此外,在CNN支流的残差模块间引入密集连接操作来提升中间层融合特征的信息传递。通过全局-局部特征提取与支流间-支流内特征交互,可更有效捕获用于乳腺癌病理图像分类的判别特征。在乳腺癌病理图像公共数据集BreakHis上的消融实验与对比实验结果证明所提出方法的有效性,此外可获得99.83%的最优分类结果。

关键词：病理图像分类乳腺癌卷积神经网络(CNN) Transformer 特征融合

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在航天国防就业视域下促进大学生更高质量就业研究

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教育教学论坛 2025年第6期 169-172页

作者：刘文倩雷泽锋王丝雨哈尔滨工业大学计算学部黑龙江哈尔滨150001 大连民族大学信息与通信工程学院辽宁大连116600

党的二十大报告提出,实施就业优先战略。高校作为人才培养的重要阵地,对大学生的人生观、价值观的塑造都会产生深远影响,高校如何在“稳就业”“保就业”的基础上促进学生更高质量就业,亟待探索。通过研究促进大学生更高质量就业的重要... 详细信息

党的二十大报告提出,实施就业优先战略。高校作为人才培养的重要阵地,对大学生的人生观、价值观的塑造都会产生深远影响,高校如何在“稳就业”“保就业”的基础上促进学生更高质量就业,亟待探索。通过研究促进大学生更高质量就业的重要意义,利用PEST模型分析何为高校毕业生更高质量就业,从强化就业育人实效、加强职业发展教育和就业指导、加强重点群体就业帮扶援助、选树推广就业创业工作典型等四个部分论述如何促进高校毕业生更充分、更高质量就业。

关键词：更高质量就业航天国防就业大学生就业

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带有维护窗口的调度问题的综述

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运筹学学报(中英文) 2025年第1期29卷 1-18页

作者：袁园兰艳韩鑫大连民族大学信息与通信工程学院辽宁大连116600 大连理工大学软件学院辽宁大连116620

近年来,带有维护窗口的车间调度问题受到越来越多学者的广泛关注。现有文献中涉及到的维护窗口有四种类型:固定维护窗口、滑动维护窗口、浮动维护窗口、速率可变的维护窗口。目前,已有大量文献对这一问题进行研究,但是还没有文献对这些... 详细信息

近年来,带有维护窗口的车间调度问题受到越来越多学者的广泛关注。现有文献中涉及到的维护窗口有四种类型:固定维护窗口、滑动维护窗口、浮动维护窗口、速率可变的维护窗口。目前,已有大量文献对这一问题进行研究,但是还没有文献对这些结果进行总结。为了方便读者,本文对带有维护窗口的调度问题已有的结果进行了总结,简单地概述了在单台机、流水车间和开放车间环境下,关于该类问题的复杂性结果、精确算法和近似算法。

关键词：调度问题维护窗口近似算法精确算法

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同轴异质In_(2)O_(3)/SnO_(2)复合纤维的构筑及其甲醛敏感性能

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复合材料学报 2022年第5期39卷 2249-2257页

作者：吴煜霞杜海英张钊睿丛丽颖孙鹏程许帅康侯腾跃孙舒鹏大连民族大学机电工程学院大连116600 大连民族大学信息与通信工程学院大连116600

两种半导体材料合成的复合材料由于电子亲合能和带隙宽度差形成了同型异质或异型异质结,利用异质结界面形成的费米能级效应可以提高界面载流子迁移率,从而有效改善气体传感器的气敏性能。本文采用自行设计开发的多层同轴静电纺丝装置,... 详细信息

两种半导体材料合成的复合材料由于电子亲合能和带隙宽度差形成了同型异质或异型异质结,利用异质结界面形成的费米能级效应可以提高界面载流子迁移率,从而有效改善气体传感器的气敏性能。本文采用自行设计开发的多层同轴静电纺丝装置,构筑了同轴异质复合纳米纤维In_(2)O_(3)/SnO_(2)。所构筑的同轴异质复合纤维In_(2)O_(3)/SnO_(2)外层较大的In_(2)O_(3)纳米颗粒附着在内层较小SnO_(2)纳米颗粒表面,形成中空的分级纤维结构。同轴异质复合纤维In_(2)O_(3)/SnO_(2)中由于存在大量的N-N同型异质结界面,电子迁移率增强,表面活性增强,吸附氧含量增加,对甲醛表现出良好的气敏性能。在250℃环境下,同轴复合纤维In_(2)O_(3)/SnO_(2)气敏元件对50×10^(-6)的甲醛响应为14.12,分别是SnO_(2)、In_(2)O_(3)和混合异质In_(2)O_(3)/SnO_(2)气敏元件对甲醛响应的3.22倍、3.84倍和1.51倍。同轴异质复合纤维In_(2)O_(3)/SnO_(2)气敏元件对甲醛、乙醇、丙酮、甲苯和甲醇表现出良好的交叉选择性。利用同轴静电纺丝法构筑同轴异质复合纤维中提高半导体功能器件性能具有巨大的应用潜力和发展前景。

关键词：同轴静电纺丝同型异质结气敏特性敏感机制甲醛响应复合纳米纤维

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融合用户行为同步指标的链路预测研究

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电子科技大学学报 2021年第2期50卷 276-284页

作者：王曦许爽许小可大连民族大学信息与通信工程学院辽宁大连116600

现有链路预测方法大多基于网络结构相似性及连边的权重特征,没有有效挖掘连边权重形成的时序信息。考虑到两个节点行为的时间同步性往往是由于两个节点存在链接造成的,因此在网络结构的重构研究中通常利用节点的行为同步性来反推它们之... 详细信息

现有链路预测方法大多基于网络结构相似性及连边的权重特征,没有有效挖掘连边权重形成的时序信息。考虑到两个节点行为的时间同步性往往是由于两个节点存在链接造成的,因此在网络结构的重构研究中通常利用节点的行为同步性来反推它们之间是否存在链接关系。该文尝试将节点同步性信息这一网络重构的方法引入链路预测领域,提出一种网络拓扑相似性上融合节点行为同步指数的链路预测算法。经过两类6种真实网络数据的比较分析,发现该算法可有效提高链路预测准确率,相比现有方法,Precision指标提高了15.3%~68.2%。该研究不仅发现节点局域结构相似性和节点行为同步指数对链路预测的共同影响,也揭示了不同类别真实加权网络的内在结构和动态特征。

关键词：链路预测网络重构结构相似同步指数

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基于多模体特征的科学家合作预测

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电子科技大学学报 2020年第5期49卷 766-773页

作者：曹红艳许小可许爽大连民族大学信息与通信工程学院辽宁大连116600

科学学随着科学本身的发展已成为近年来国内外研究的热点,科研组织与知识传播的重要结构基础—科学家合作网络因此受到学者们的广泛关注。在此情况下,科学家合作网络中的合作形成及合作权重强弱成为很有意义的研究问题。该文提出了基于... 详细信息

科学学随着科学本身的发展已成为近年来国内外研究的热点,科研组织与知识传播的重要结构基础—科学家合作网络因此受到学者们的广泛关注。在此情况下,科学家合作网络中的合作形成及合作权重强弱成为很有意义的研究问题。该文提出了基于多模体特征和机器学习框架的链路预测和权重预测方法,将实验结果与几种经典方法进行对比,发现该方法可以有效提高预测的准确率,链路预测最高可提高8.9%,而权重预测最高可提高59.6%。该研究有助于预测科研网络中科学家合作的可能性及其合作权重,进而挖掘科学家合作网络的结构特性对学者科研产出和团队合作的深刻影响。

关键词：链路预测多模体特征科学家合作科学学权重预测

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