检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机工程 2025年第6期51卷 127-135页

作者：郑诚李鹏飞安徽大学计算机科学与技术学院计算智能与信号处理教育部重点实验室

近年来，图神经网络(GNN)在文本分类任务中受到广泛应用。当前基于GNN的文本分类模型首先将文本建模为图，然后使用GNN对文本图进行特征传播与聚合，但是此类方法有两点不足：一是现有模型由于图结构的限制无法捕获单词之间的高阶语义... 详细信息

近年来，图神经网络(GNN)在文本分类任务中受到广泛应用。当前基于GNN的文本分类模型首先将文本建模为图，然后使用GNN对文本图进行特征传播与聚合，但是此类方法有两点不足：一是现有模型由于图结构的限制无法捕获单词之间的高阶语义关系；二是现有模型无法捕获文本中的关键语义信息。为了解决上述问题，提出一种基于双超图卷积网络特征融合的文本分类模型。一方面，使用原始文本建立文本超图；另一方面，为短文本引入外部知识，使用基于SenticNet词库的外部知识对文本进行语义增强，构建语义超图。经过超图卷积后通过注意力机制对双超图特征进行融合，实现短文本分类。在4个文本分类数据集上的实验结果表明，该模型优于基线模型，具有优越的文本分类性能。

关键词：文本分类超图特征融合 SenticNet词库自然语言处理

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基于事件触发的柔性机械臂执行器故障补偿

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系统工程与电子技术 2025年第4期47卷 1311-1318页

作者：邢胜杰赵冬任文静安徽大学人工智能学院安徽合肥230601 系统控制与信息处理教育部重点实验室上海200240 合肥工业大学电气工程与自动化学院安徽合肥230009

针对柔性单连杆机械臂执行器由于执行器老化、磨损等原因产生偏移故障的问题,提出一种迟滞量化器和事件触发机制相结合的自适应边界容错控制。首先,采用带有未知参数的迟滞量化器量化控制输入信号。其次,构造一种静态事件触发机制,降低... 详细信息

针对柔性单连杆机械臂执行器由于执行器老化、磨损等原因产生偏移故障的问题,提出一种迟滞量化器和事件触发机制相结合的自适应边界容错控制。首先,采用带有未知参数的迟滞量化器量化控制输入信号。其次,构造一种静态事件触发机制,降低输入信号资源的消耗。进而,基于改进的Lyapunov直接法设计自适应边界容错控制律及参数更新律。最后,仿真结果表明,所提控制算法是可行的。在通信约束和扰动下,与传统的自适应方法相比,所提控制方法可以获得更好的姿态跟踪效果,同时能够以较低的计算负荷实现系统的稳定性。

关键词：自适应边界控制事件触发机制柔性机械臂输入量化执行器故障

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结合对比学习和提示调优的层次文本分类方法

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小型微型计算机系统 2024年

作者：郑诚纪子威安徽大学计算机科学与技术学院计算智能与信号处理教育部重点实验室

层次文本分类是文本分类领域一项重要的子任务，但复杂的标签层次结构使其具有挑战性。目前最先进的方法通过预训练语言模型对文本进行编码，并结合图编码器处理标签结构信息。但是，独立建模文本和标签信息可能导致信息利用率不高，预... 详细信息

层次文本分类是文本分类领域一项重要的子任务，但复杂的标签层次结构使其具有挑战性。目前最先进的方法通过预训练语言模型对文本进行编码，并结合图编码器处理标签结构信息。但是，独立建模文本和标签信息可能导致信息利用率不高，预训练和微调阶段的不同策略也限制了模型挖掘预训练模型的知识。本文提出一种结合对比学习和提示调优的层次文本分类方法，将层次标签信息嵌入到文本编码过程，同时设计提示模板整合标签信息，捕获文本与标签的关联性，弥合预训练模型与下游任务间的差距。借助对比学习，根据标签信息生成正样本，强化模型对关键特征的学习与保留，使模型有效指导文本特征表示的学习。在两个公开数据集上的大量实验表明了方法的有效性。

关键词：层次文本分类提示调优对比学习深度学习自然语言处理

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基于多尺度语义编解码网络的遥感图像语义分割

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电子学报 2023年第11期51卷 3199-3214页

作者：梁燕易春霞王光宇胡跃辉重庆邮电大学通信与信息工程学院重庆400065 信号与信息处理重庆市重点实验室重庆400065 移动通信教育部工程研究中心重庆400065

针对遥感图像语义分割中存在的多层次信息提取和多尺度特征图上下文依赖性两个问题,本文分析现有处理方案,提出了一种综合运用多项技术的多尺度语义编解码网络(Multi-scale Semantic Encoder-Decoder Networks,MSEDNet).MSEDNet由编码... 详细信息

针对遥感图像语义分割中存在的多层次信息提取和多尺度特征图上下文依赖性两个问题,本文分析现有处理方案,提出了一种综合运用多项技术的多尺度语义编解码网络(Multi-scale Semantic Encoder-Decoder Networks,MSEDNet).MSEDNet由编码与解码两部分构成.编码阶段,首先提出残差协同空间注意(Residuals Coordinate Spatial Attention,RCSA)的MobileNetV3增强型模块,提取语义信息;其次,设计多层增强语义上下文模块(Enhance Semantic Context Module,ESCM),提升多尺度结构特征图的表征能力.解码阶段,首先提出多核卷积与Focus并行的强化空间细节信息模块(Strengthen Spatial Detail Information Module,SSDIM),增强浅层特征细节和结构信息;其次,设计了三元迭代多尺度特征融合(Triplet Iterative Multi-Scale Feature Fusion,TIMSFF)策略,强化图像深层全局语义信息与浅层局部细节特征的多尺度融合,提升分割精度.所提模型在ISPRS Vaihingen和Potsdam数据集上验证,总体分割精度(Overall Accuracy,OA)分别达到95.699%、95.534%,平均F1-score(mean F1-score,m F1)分别提高2.661%和2.929%,且平均交并比(mean Intersection over Union,mIoU)分别增长3.973%和4.012%.所耗参数量Param下降至6.77 M.

关键词：遥感语义分割多尺度语义上下文注意力机制空间细节多尺度特征融合

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基于句法、语义和情感知识的方面级情感分析

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计算机科学 2024年

作者：郑诚杨楠安徽大学计算机科学与技术学院计算智能与信号处理教育部重点实验室

方面级情感分析的目标是识别句子中特定方面词的情感极性。近年来许多工作都是利用句法依赖关系和自注意力机制分别获得句法知识和语义知识，并通过图卷积网络融合这两种信息更新节点的表示。然而句法依赖关系和自注意力机制都不是特定... 详细信息

方面级情感分析的目标是识别句子中特定方面词的情感极性。近年来许多工作都是利用句法依赖关系和自注意力机制分别获得句法知识和语义知识，并通过图卷积网络融合这两种信息更新节点的表示。然而句法依赖关系和自注意力机制都不是特定于情感分析的工具，不能直接有效地捕获方面词的情感表达，而这一点正是方面级情感分析的关键之处。为了更准确地识别方面词的情感表达，文中构造了融合句法、语义和情感知识的网络。具体来说，利用句法依赖树中的句法知识构建句法图，并将外部情感知识库信息融合在句法图中。同时，采用自注意力机制获得句子中各单词的语义知识，并通过方面感知注意力机制使语义图关注与方面词相关的信息。此外，采用双向消息传播机制同时学习这两个图中的信息并更新节点表示。在三个基准数据集上的实验结果验证了模型的有效性。

关键词：方面级情感分析图卷积网络注意力机制句法依赖树情感知识自然语言处理深度学习

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方面语义增强的融合网络用于方面级情感分析

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小型微型计算机系统 2024年

作者：郑诚陈雪灵安徽大学计算机科学与技术学院计算智能与信号处理教育部重点实验室

方面级情感分析旨在识别方面词表达的情感。最近，基于依赖树的图卷积网络已被证明在方面级情感分析任务中是有效的。然而，句法依赖树并不是特定于情感分析的工具，不能关注到特定的方面词。针对上述问题，本文提出一种方面语义增强的... 详细信息

方面级情感分析旨在识别方面词表达的情感。最近，基于依赖树的图卷积网络已被证明在方面级情感分析任务中是有效的。然而，句法依赖树并不是特定于情感分析的工具，不能关注到特定的方面词。针对上述问题，本文提出一种方面语义增强的融合网络模型，该模型将句法，语义和词法信息与方面词相结合，用于方面级情感分析。首先，使用快速梯度对抗训练算法进行数据增强。其次，为了充分利用句法依赖树中的有效信息，分别使用图卷积网络和注意力机制学习依赖树中的句法信息和词法信息。同时，将方面增强注意力机制与自注意力机制相结合，来增强句子的方面语义感知能力。最后，使用非对称损失作为损失函数。在基准数据集上进行了实验，验证了本文模型的有效性。

关键词：自然语言处理方面级情感分析数据增强注意力机制句法依赖树

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基于编解码网络UNet3+的遥感影像建筑变化检测

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计算机学报 2023年第8期46卷 1720-1733页

作者：梁燕易春霞王光宇重庆邮电大学通信与信息工程学院重庆400065 信号与信息处理重庆市重点实验室重庆400065 移动通信教育部工程研究中心重庆400065

遥感影像建筑变化检测需解决两个重要问题:一是双时相影像本身存在的时间依赖性问题;其二是由于建筑物密集分布,阴影效应及各对象之间的相似性导致的特征鉴别问题.该文分析现有处理方案,提出了基于UNet3+网络的边缘引导变换检测网络(Edg... 详细信息

遥感影像建筑变化检测需解决两个重要问题:一是双时相影像本身存在的时间依赖性问题;其二是由于建筑物密集分布,阴影效应及各对象之间的相似性导致的特征鉴别问题.该文分析现有处理方案,提出了基于UNet3+网络的边缘引导变换检测网络(Edge-Guided Change Detection Base on UNet3+,EGCD-UNet3+).UNet3+利用全尺度的跳跃连接把来自不同尺度特征图中的深层语义与浅层语义直接结合,从多尺度聚合的特征图中学习层次表示,但是在特征提取时忽略了对象尺度规模,导致感受野与尺度不匹配.因此EGCD-UNet3+首先设计了一种具有自适应感受野的选择性核Block(Selective Kernel Block,SKB)代替UNet3+原始的Block,使影像对在提取深、浅层特征时具有自适应感受野属性.EGCD-UNet3+由编码与解码两部分构成,在编码端利用长短期记忆网络(Long Short-Term Memory,LSTM)捕捉长期依赖关系,建模像素之间的关系上下文,设计差分增强模块(Difference Enhance Module,DEM),分析影像对之间的时间相关性,解决双时相本身存在的时间依赖性问题.在解码端,EGCD-UNet3+提出边缘引导上下文模块(Edge-Guided Context Module,EGCM)进一步改善建筑检测边界的性能,在更细粒度水平上有效提取多尺度空间边缘信息.最后,EGCD-UNet3+利用同时具备像素分割误差和边缘分割误差的复合损失函数,使网络能够充分学习有效的特征进行准确的标签预测.所提模型在LEVIR-CD与WHU-CD数据集上验证,精准率(P)分别达到90.75%、91.75%,召回率(R)可分别增长到96.68%、92.42%,F1-score(F1)分别增加到93.15%、92.08%,总体分割精确度(OA)分别达到99.12%、98.96%,且交并比(IoU)分别增加到83.96%、74.91%.

关键词：变化检测差分增强长短期记忆选择性核边缘引导上下文

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面向健康体检数据的多目标Top-k频繁模式挖掘方法

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控制与决策 2023年第1期38卷 190-200页

作者：邱剑锋武梦雨储建军张兴义苏延森安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室合肥230039 安徽大学计算机科学与技术学院合肥230039 合肥市第二人民医院合肥230012

为解决现有的模式挖掘方法没有充分利用体检数据中检查项的异常程度与特定疾病之间相关性的问题,提出一种面向健康体检数据的多目标Top-k频繁模式挖掘方法.首先,针对体检数据的特点,提出异常度和覆盖率两个指标,在此基础上,将Top-k频繁... 详细信息

为解决现有的模式挖掘方法没有充分利用体检数据中检查项的异常程度与特定疾病之间相关性的问题,提出一种面向健康体检数据的多目标Top-k频繁模式挖掘方法.首先,针对体检数据的特点,提出异常度和覆盖率两个指标,在此基础上,将Top-k频繁模式挖掘建模为一个多目标优化问题;其次,针对该问题,提出一种基于偏好的种群初始化策略和一个面向模式和项的双层更新策略,并基于此设计一种高效的进化多目标优化算法进行求解.实验结果表明,所提出方法所获得的Top-k个模式不仅能够有效地反映其与特定疾病之间的关联性,而且能够提供多样化的模式,为健康管理提供重要的参考依据.

关键词： Top-k频繁模式健康体检数据多目标进化优化异常度覆盖率基于偏好的初始化策略双层更新策略

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TDD大规模MIMO系统中两种新的下行预编码方案

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电子与信息学报 2021年第11期43卷 3111-3121页

作者：智慧黄子菊查煜坤王飞跃安徽大学计算智能与信号处理(教育部)重点实验室合肥230601

针对时分双工大规模MIMO系统,该文提出两种新的下行链路预编码方案,即新最大比合并(NMRC)和新迫零(NZF)方案,通过理论分析得到两种新预编码方案下目标用户和非目标用户的下行链路信干噪比和频谱效率的表达式,并与传统的迫零(ZF)和最大... 详细信息

针对时分双工大规模MIMO系统,该文提出两种新的下行链路预编码方案,即新最大比合并(NMRC)和新迫零(NZF)方案,通过理论分析得到两种新预编码方案下目标用户和非目标用户的下行链路信干噪比和频谱效率的表达式,并与传统的迫零(ZF)和最大比合并(MRC)预编码的下行链路信干噪比、频谱效率和误码率性能进行比较。仿真结果表明,所提出的NMRC和NZF预编码与传统的MRC和ZF预编码相比,在不增加运算复杂度的前提下可以获得更好的性能,而且新的预编码方案在提高目标用户性能的同时,对其他非目标用户的性能也有一定的改善。

关键词：大规模MIMO 新最大比合并预编码新迫零预编码

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基于高速相位调制的菲涅耳场相位恢复

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工程科学与技术 2022年第4期54卷 235-243页

作者：张成张莉茹朱进兵江劲波韦穗安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室安徽合肥230039 国防科技大学先进激光技术安徽省实验室安徽合肥230037

多强度相位恢复方法通过改变光学成像系统中的物理参数获得不同的编码衍射图案,无需额外的先验知识即可实现相位的最佳收敛和高精度重建,然而现有多强度相位恢复方法在获取不同测量值的过程中,往往需要不断改变成像系统的物理结构,需要... 详细信息

多强度相位恢复方法通过改变光学成像系统中的物理参数获得不同的编码衍射图案,无需额外的先验知识即可实现相位的最佳收敛和高精度重建,然而现有多强度相位恢复方法在获取不同测量值的过程中,往往需要不断改变成像系统的物理结构,需要精确移动或调整部分光学元件的空间位置,反复地对齐与校准显著增加了工作量,从而导致成像结构较为复杂。针对上述问题,本文提出基于高速相位调制的菲涅耳场编码衍射图案实时获取方法,该方法主要使用电可调透镜(ETL)或纯相位型硅基液晶(PLCoS)两种纯相位空间光调制器来进行相位的快速动态调制,通过自由空间传播到记录平面,由探测器获取强度信息,无需使用透镜装置或者改变成像系统的物理结构,最后使用WF算法从获取的多幅编码衍射图案中同时重建光场的振幅和相位。通过对远场(FF)和菲涅耳场(FrF)在不同迭代次数、不同掩膜数量、不同噪声水平以及不同算法下分别进行对比实验,验证了本文方法的有效性和鲁棒性。相比于传统多强度相位恢复方法,本文所提出的成像系统更为紧凑和简单,避免了反复对齐与校准的工作量,具有重要的应用潜力,尤其是电可调透镜(ETL)调制系统,可适用于高分辨率场景的高速记录。

关键词：多强度相位调制菲涅耳场相位恢复

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