检索结果-内蒙古大学图书馆

软件学报 2024年第4期35卷 1899-1913页

作者：孙福明胡锡航武景宇孙静王法胜大连民族大学信息与通信工程学院辽宁大连116600

近年来,RGB-D显著性检测方法凭借深度图中丰富的几何结构和空间位置信息,取得了比RGB显著性检测模型更好的性能,受到学术界的高度关注.然而,现有的RGB-D检测模型仍面临着持续提升检测性能的需求.最近兴起的Transformer擅长建模全局信息... 详细信息

近年来,RGB-D显著性检测方法凭借深度图中丰富的几何结构和空间位置信息,取得了比RGB显著性检测模型更好的性能,受到学术界的高度关注.然而,现有的RGB-D检测模型仍面临着持续提升检测性能的需求.最近兴起的Transformer擅长建模全局信息,而卷积神经网络(CNN)擅长提取局部细节.因此,如何有效结合CNN和Transformer两者的优势,挖掘全局和局部信息,将有助于提升显著性目标检测的精度.为此,提出一种基于跨模态交互融合与全局感知的RGB-D显著性目标检测方法,通过将Transformer网络嵌入U-Net中,从而将全局注意力机制与局部卷积结合在一起,能够更好地对特征进行提取.首先借助U-Net编码-解码结构,高效地提取多层次互补特征并逐级解码生成显著特征图.然后,使用Transformer模块学习高级特征间的全局依赖关系增强特征表示,并针对输入采用渐进上采样融合策略以减少噪声信息的引入.其次,为了减轻低质量深度图带来的负面影响,设计一个跨模态交互融合模块以实现跨模态特征融合.最后,5个基准数据集上的实验结果表明,所提算法与其他最新的算法相比具有显著优势.

关键词：显著性目标检测跨模态全局注意力机制 RGB-D检测模型

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影响社团特性的微观结构因素解耦分析

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电子科技大学学报 2023年第6期52卷 954-960页

作者：常美琪肖婧许小可大连民族大学信息与通信工程学院辽宁大连116600

现有的网络微观结构对社团特性影响的定性和定量分析,方法上还没有通用可靠的框架,实验数据集一般较小,说服力不强,此外也没有充分拆解各因素之间的耦合性。在定性分析上,采用基于零模型和“显著性检验”的微观结构对社团特性影响的分... 详细信息

现有的网络微观结构对社团特性影响的定性和定量分析,方法上还没有通用可靠的框架,实验数据集一般较小,说服力不强,此外也没有充分拆解各因素之间的耦合性。在定性分析上,采用基于零模型和“显著性检验”的微观结构对社团特性影响的分析方法,对各种类型网络进行了社团结构显著性检测,实现了微观结构对社团特性影响的质性分析。在定量分析上,提出基于零模型和“中介效应分析”的微观结构对社团特性影响的分析方法,将已知社团结构显著性类型网络的原始网络与零模型或零模型与零模型间模块度值作差,剔除微观结构对社团特性的作用,量化出不同社团结构显著性类型网络的不同阶数网络微观结构对社团特性的贡献程度。该文使用社交生物、科技、交通、经济、信息等不同规模的550个实证网络进行实验分析,全面深入分析了微观结构对社团特性产生的作用,有利于理解社团特性的形成机制。

关键词：社团特性解耦分析中介效应微观结构零模型

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基于真实人际接触数据的新冠肺炎校园传播与防控

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电子科技大学学报 2020年第3期49卷 399-407页

作者：孙皓宸徐铭达许小可大连民族大学信息与通信工程学院辽宁大连116600

随着新冠肺炎疫情在中国的稳定,复学成为目前广大人民群众最关心的热点问题。学生和老师在学校长时间聚集和面对面接触增加了相互传染疾病的风险,虽然学校停课一般被认为是缓解流行病的最可行策略,然而大面积的隔离往往伴随着高昂的社... 详细信息

随着新冠肺炎疫情在中国的稳定,复学成为目前广大人民群众最关心的热点问题。学生和老师在学校长时间聚集和面对面接触增加了相互传染疾病的风险,虽然学校停课一般被认为是缓解流行病的最可行策略,然而大面积的隔离往往伴随着高昂的社会经济成本甚至会造成社会恐慌。所以在学校出现疫情时,需要尝试使用更加细致科学的防控措施。该文基于真实人际接触数据模拟新冠病毒在校园内的传播,通过计算学生之间的有效距离制定防控措施。研究发现学生在校园内与同班级、同年级学生接触较多,所以当在校园中发现病例时,及时封闭患者班级、年级就可控制住疫情的发展,能取得与封闭学校近似、甚至更好的效果。此外,在无封闭和施加防控措施情况下,分别对无症状患者比例和潜伏期传染性对校园疫情影响进行了分析。在施加防控措施后,每种情况下的疫情都会得到控制,并且会很快迎来疫情好转的时间点。该研究有助于学校选取合适的防控措施,准确评估无症状患者和潜伏期传染性对疫情的影响。

关键词：聚集性疫情新冠肺炎疾病传播有效距离 SEIR模型

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基于多模体边度的科学家合作关系预测

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计算机学报 2020年第12期43卷 2372-2384页

作者：柳娟刘亚芳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

科学家合作关系预测近年来成为科学领域的热点研究方向,对于理解科学家之间的合作机制和科研网络的演化机理具有重要意义.但现有方法中对科学家合作关系的预测研究较少,且都是基于无向合作网络的预测.因此,本文构建了科学家合作有向网络... 详细信息

科学家合作关系预测近年来成为科学领域的热点研究方向,对于理解科学家之间的合作机制和科研网络的演化机理具有重要意义.但现有方法中对科学家合作关系的预测研究较少,且都是基于无向合作网络的预测.因此,本文构建了科学家合作有向网络,并在此基础上提出利用模体边度特征预测科学家合作关系.首先,针对传统方法中四节点模体无法使用朴素贝叶斯模型的难题,提出了一种单模体和双模体边度链路预测方法,为模体边度模型可进行链路预测的原因提供了理论解释.然后,提出了一种基于机器学习框架的多模体边度链路预测方法,并与现有预测方法的结果进行比较,该方法的预测性能提升了5%~19%.最后,研究了12种模体边度特征之间的相关性,揭示了结构越相似的模体之间的预测结果相关性越强的规律.本文研究拓展了模体理论的应用场景,有助于进一步理解科学家有向合作网络的演化机制.

关键词：科学家合作关系有向网络模体边度朴素贝叶斯链路预测

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基于异质模体特征的社交网络链路预测

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电子科技大学学报 2022年第2期51卷 274-281页

作者：方祺娜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是针对同质网络,没有考虑到真实网络多数是节点或连边性质具有差异的异质网络,无法充分利用不同类型节点或连边的拓扑结构信息。提出了一种基于异质模体特征的链路预测方法,将网络中的用户以性别差异作为节点类型划... 详细信息

现有链路预测方法大多是针对同质网络,没有考虑到真实网络多数是节点或连边性质具有差异的异质网络,无法充分利用不同类型节点或连边的拓扑结构信息。提出了一种基于异质模体特征的链路预测方法,将网络中的用户以性别差异作为节点类型划分,构建区分节点类型的异质模体特征进行异质网络中的链路预测。在此基础上,提出融合同质模体与异质模体特征的链路预测算法,相比现有预测方法在真实数据集上的性能,其AUC值提高了17.0%~27.1%,Precision值提高了7.6%~20.1%。该方法可应用于在线社交网络中挖掘用户性别差异对人际交往的作用与影响,分析异质网络的演化动力学。

关键词：异质模体同质模体异质网络链路预测

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基于模体的模块度优化高阶社区检测算法

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电子科技大学学报 2023年第4期52卷 631-640页

作者：肖婧邹雨承吴双许小可大连民族大学信息与通信工程学院辽宁大连116600

为提升现有高阶社区检测算法的性能,提出一种基于模体的模块度优化高阶社区检测算法。通过量化网络模体数量为节点间权重,将高阶基于模体的社区检测转化为低阶基于边的加权网络社区检测,并构造为加权模块度优化问题求解。为保证加权模... 详细信息

为提升现有高阶社区检测算法的性能,提出一种基于模体的模块度优化高阶社区检测算法。通过量化网络模体数量为节点间权重,将高阶基于模体的社区检测转化为低阶基于边的加权网络社区检测,并构造为加权模块度优化问题求解。为保证加权模块度优化性能以获得逼近全局最优的高阶社区划分,一方面优化策略采用典型的生物启发式算法;另一方面综合利用网络低阶和高阶拓扑结构信息,通过节点邻域社区修正操作和局部搜索操作,进一步提升社区划分质量并防止算法陷入局部最优。在人工合成和真实世界网络上的实验表明,利用模体高阶结构信息有助于提升复杂网络社区的检测性能,尤其是在社区结构较为模糊的情况下。该算法能够有效实现基于模体的高阶社区检测,与现有基于模体的典型方法相比在精确性和质量性上表现出一定优势,有助于加深对网络高阶结构及功能特性的理解。

关键词：复杂网络高阶社区检测元启发式算法模块度优化模体

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基于高维多目标定向混合进化的可变形机器人优化设计

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机械工程学报 2016年第9期52卷 72-78页

作者：张永建毕晓君大连民族大学信息与通信工程学院大连116600 哈尔滨工程大学信息与通信工程学院哈尔滨150001

针对水路两栖模块化可变形机器人工作环境的复杂性和任务多变性,根据其结构和运动特性,提出一种基于高维多目标定向混合进化算法的机器人结构参数优化设计方法,使该型机器人的变形能力和两栖多种运动步态性能达到最优。通过一组方向矢... 详细信息

针对水路两栖模块化可变形机器人工作环境的复杂性和任务多变性,根据其结构和运动特性,提出一种基于高维多目标定向混合进化算法的机器人结构参数优化设计方法,使该型机器人的变形能力和两栖多种运动步态性能达到最优。通过一组方向矢量将搜索空间分解成多个固定寻优方向,并将机器人参数设计的该高维多目标优化问题转化成固定方向上的单目标优化问题;构建混合进化机制加强各方向上最优参数设计方案的搜索能力;以改进的交互式模糊支配和密度估计因子构造精英保留策略,提高设计方案集合的先进性和分布性。试验结果表明,高维多目标定向混合进化算法能够迅速、客观地选择合理的机器人结构参数,可以给设计人员提供更多的选择,为水路两栖可变形机器人的设计提供了一种简单、高效的新方法。

关键词：高维多目标优化水路两栖可变形机器人交互式模糊支配定向混合进化结构参数设计

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基于组合代价函数的双模式盲均衡新算法

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电子学报 2018年第6期46卷 1482-1487页

作者：肖瑛崔艳秋大连民族大学信息与通信工程学院辽宁大连116600

以常数模和判决引导准则设计的双模式盲均衡算法可显著提高均衡性能,目前已有双模式盲均衡算法均需设置切换参数且切换参数选择和设定缺乏理论依据.为解决双模式盲均衡算法中切换参数难以确定的问题,提出来一种组合代价函数的双模式盲... 详细信息

以常数模和判决引导准则设计的双模式盲均衡算法可显著提高均衡性能,目前已有双模式盲均衡算法均需设置切换参数且切换参数选择和设定缺乏理论依据.为解决双模式盲均衡算法中切换参数难以确定的问题,提出来一种组合代价函数的双模式盲均衡新算法.利用常数模和判决引导准则通过加权设计代价函数,在盲均衡器更新过程中自适应调节权值实现算法由常数模算法向判决引导算法的切换,避免了在双模式算法中设计切换参数,提高了算法的泛化性能.为克服常数模算法相位盲的缺点,在虚实分开改进的常数模算法基础上优化组合代价函数以及盲均衡器更新算法的设计,进一步提高了算法收敛性能.仿真结果证明,组合代价函数双模式盲均衡新算法可充分发挥常数模算法和判决引导算法的优点,具有更快的收敛速度和更小的稳态剩余误差.

关键词：盲均衡常数模算法判决引导算法双模式算法

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基于多尺度时效模体度的虚假信息传播机制

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电子科技大学学报 2023年第1期52卷 154-160页

作者：于运铎徐铭达许小可大连民族大学信息与通信工程学院辽宁大连116600

将时效网络引入虚假信息传播研究中,提出一种通过时效模体度刻画传播网络的方法来探究虚假信息的传播机制。该方法将传播网络的结构特性和信息的时间属性相融合,使用多个真实数据集检验了该方法在虚假信息检测中的普适性。数据结果表明... 详细信息

将时效网络引入虚假信息传播研究中,提出一种通过时效模体度刻画传播网络的方法来探究虚假信息的传播机制。该方法将传播网络的结构特性和信息的时间属性相融合,使用多个真实数据集检验了该方法在虚假信息检测中的普适性。数据结果表明,真假信息在不同的时间尺度下时效模体度的变化规律不同,在大时间尺度上虚假信息比真实信息的传播速度更快且传播深度更深,利用基于时效模体度的方法可以更准确地检测出虚假信息。该研究揭示了虚假信息的多时间尺度传播机制,可用于预防虚假信息的传播。

关键词：虚假信息信息传播网络结构分析时效模体时效网络

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高光谱图像子空间的波段选择

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遥感学报 2019年第5期23卷 904-910页

作者：赵亮王立国刘丹凤哈尔滨工程大学信息与通信工程学院哈尔滨150001 大连民族大学信息与通信工程学院大连116600

为降低高光谱遥感数据光谱空间的冗余度,提出一种快速的波段选择方法。该方法在波段子空间下进行,依次选择各子空间中方差最大的波段作为初始波段,设定目标函数,然后逐子空间替换波段使得目标性能更加优化,直至没有替换可以使得目标更... 详细信息

为降低高光谱遥感数据光谱空间的冗余度,提出一种快速的波段选择方法。该方法在波段子空间下进行,依次选择各子空间中方差最大的波段作为初始波段,设定目标函数,然后逐子空间替换波段使得目标性能更加优化,直至没有替换可以使得目标更优为止。在两个公开高光谱影像数据集上对比3种常用波段选择方法(ABC、AP、ABS)来验证提出方法的有效性,实验结果表明:(1)在印第安纳数据上,本文方法与ABC、AP、ABS所选波段子集相比平均相关性分别降低22.04%、52.61%、55.71%,最佳指数分别提高0.58%、51.73%、0.95%,总体分类精度分别提高0.16%、1.39%、23.07%,在搜索效率上与同类型的ABC方法相比提高6.61%—69.02%;(2)在帕维亚大学数据上,本文方法与ABC、AP、ABS所选波段子集相比平均相关性分别降低2.38%、0.51%、32.83%,最佳指数分别提高1.34%、17.97%、12.92%,总体分类精度分别提高0.31%、0.69%、8.53%,在搜索效率上与同类型的ABC方法相比提高19.13%—86.34%。本文提出的波段选择方法能够选择合适的波段子集满足不同的应用需要,是一种有效的波段选择方法。

关键词：遥感高光谱波段选择子空间划分准则函数分类搜索策略

来源：评论

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