检索结果-内蒙古大学图书馆

自动化学报 2025年第5期51卷 1131-1144页

作者：祁晓博陈佳明史颖亓慧郭虎升王文剑太原师范学院计算机科学与技术学院晋中030619 智能优化计算与区块链技术山西省重点实验室晋中030619 山西大学计算机与信息技术学院太原030006 山西大学计算智能与中文信息处理教育部重点实验室太原030006

数据流是一组随时间连续到来的数据序列,在数据流不断产生的过程中,由于各种因素的影响,数据分布随时间推移可能以不可预测的方式发生变化,这种现象称为概念漂移.在漂移发生后,当前模型需要及时响应数据流中的实时分布变化,并有效处理... 详细信息

数据流是一组随时间连续到来的数据序列,在数据流不断产生的过程中,由于各种因素的影响,数据分布随时间推移可能以不可预测的方式发生变化,这种现象称为概念漂移.在漂移发生后,当前模型需要及时响应数据流中的实时分布变化,并有效处理不同类型的概念漂移,从而避免模型泛化性能下降.针对这一问题,提出一种基于主动–被动增量集成的概念漂移适应方法(CDAM-APIE).该方法首先使用在线增量集成策略构建被动集成模型,对新样本进行实时预测以动态更新基模型权重,有利于快速响应数据分布的瞬时变化,并增强模型适应概念漂移的能力.在此基础上,利用增量学习和概念漂移检测技术构建主动基模型,提升模型在平稳数据流状态下的鲁棒性和漂移后的泛化性能.实验结果表明,CDAMAPIE能够对概念漂移做出及时响应,同时有效提高模型的泛化性能.

关键词：概念漂移数据流分类增量学习在线集成

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基于偏序关系的多视图多粒度图表示学习框架

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智能系统学报 2025年第1期20卷 243-254页

作者：肖添龙徐计王国胤贵州大学省部共建公共大数据国家重点实验室贵州贵阳550025 贵州大学计算机科学与技术学院贵州贵阳550025 重庆邮电大学计算智能重庆市重点实验室重庆400065

图池化作为图神经网络中重要的组件,在获取图的多粒度信息的过程中扮演了重要角色。而当前的图池化操作均以平等地位看待数据点,普遍未考虑利用邻域内数据之间的偏序关系,从而造成图结构信息破坏。针对此问题,本文提出一种基于偏序关系... 详细信息

图池化作为图神经网络中重要的组件,在获取图的多粒度信息的过程中扮演了重要角色。而当前的图池化操作均以平等地位看待数据点,普遍未考虑利用邻域内数据之间的偏序关系,从而造成图结构信息破坏。针对此问题,本文提出一种基于偏序关系的多视图多粒度图表示学习框架(multi-view and multi-granularity graph representation learning based on partial order relationships,MVMGr-PO),它通过从节点特征视图、图结构视图以及全局视图对节点进行综合评分,进而基于节点之间的偏序关系进行下采样操作。相比于其他图表示学习方法,MVMGr-PO可以有效地提取多粒度图结构信息,从而可以更全面地表征图的内在结构和属性。此外,MVMGr-PO可以集成多种图神经网络架构,包括GCN(graph convolutional network)、GAT(graph attention network)以及GraphSAGE(graph sample and aggregate)等。通过在6个数据集上进行实验评估,与现有基线模型相比,MVMGr-PO在分类准确率上有明显提升。

关键词：图神经网络图池化多粒度偏序关系节点分类任务图表示学习半监督学习图嵌入

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求解Hankel张量方程的修正自适应LM算法

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高校应用数学学报（A辑） 2024年第1期39卷 64-72页

作者：马昌凤李清雅福州外语外贸学院大数据学院&数据科学与智能计算重点实验室福建福州352002 福建师范大学数学与统计学院福建福州350117

结合经典的LM算法及其变形,提出了求解Hankel张量方程的修正自适应LM算法,并证明其全局收敛性和局部二次收敛性.数值实验验证了所提算法的可行性和有效性.

关键词： Hankel张量方程修正自适应LM算法收敛性分析数值实验

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完全可编程阀门阵列生物芯片下容错导向的高阶综合算法

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电子与信息学报 2024年第11期46卷 4141-4150页

作者：朱予涵刘博文黄兴刘耿耿福州大学计算机与大数据学院福州 350116 大数据智能教育部工程研究中心福州 350116 福建省网络计算与智能信息处理重点实验室福州 350116 西北工业大学计算机学院西安 710072

作为新一代流式微流控生物芯片,完全可编程阀门阵列(FPVA)生物芯片具有更高的灵活性和可编程性,已经成为一种流行的生物化学实验平台.然而,由于环境或人为因素,制造过程中通常存在一些物理故障,如通道阻塞和泄漏,这无疑会影响生化检测... 详细信息

作为新一代流式微流控生物芯片,完全可编程阀门阵列(FPVA)生物芯片具有更高的灵活性和可编程性,已经成为一种流行的生物化学实验平台.然而,由于环境或人为因素,制造过程中通常存在一些物理故障,如通道阻塞和泄漏,这无疑会影响生化检测的结果.此外,高阶综合作为架构综合的首要阶段,其结果的质量直接影响着后续设计的优劣.因此,该文首次研究了FPVA生物芯片高阶综合过程中的容错问题,提出了单元功能转换方法、双向冗余方法、故障映射方法等动态容错技术,为实现高效的容错设计提供了技术保障.通过将这些技术集成到高阶综合设计中,进一步实现了一种高质量的FPVA生物芯片下容错导向的高阶综合算法,包括故障感知的实时绑定策略和故障感知的优先级调度策略,为实现芯片架构的鲁棒性和检测结果的准确性奠定了良好的基础.实验结果显示,所提算法能够得到一个FPVA生物芯片下高质量且容错的高阶综合方案,为后续实现容错物理设计方案提供了有力保障.

关键词：微流控生物芯片完全可编程阀门阵列物理故障容错高阶综合

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基于图正则化多视角函数型矩阵填充的空气质量数据修复

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中国环境科学 2024年第10期44卷 5357-5370页

作者：高海燕马文娟兰州财经大学统计与数据科学学院甘肃兰州730020 甘肃省数字经济与社会计算科学重点实验室甘肃兰州730020

由于传感器故障、数据传输等原因,收集到的空气质量数据往往面临着稀疏性和不完整性的挑战.提出了一种基于图正则化的多视角函数型矩阵填充方法(GRMFMC),以有效修复和重建空气质量数据的缺失部分.该方法通过引入图正则化策略,充分考虑... 详细信息

由于传感器故障、数据传输等原因,收集到的空气质量数据往往面临着稀疏性和不完整性的挑战.提出了一种基于图正则化的多视角函数型矩阵填充方法(GRMFMC),以有效修复和重建空气质量数据的缺失部分.该方法通过引入图正则化策略,充分考虑了各污染物内样本信息的高阶邻域关系,减少了信息损失;并且利用Hilbert-Schmidt独立性准则(HSIC)提取不同污染物之间的互补信息,进而提高插补精度;同时,结合函数型数据分析,将不同时间点的空气质量数据视为连续函数,利用其内在的平滑性和相关性实现高精度的数据插值.真实空气质量数据集上的模拟插补和实证应用结果表明,相较于其他典型插补方法,GRMFMC方法的插补误差RMSE、NRMSE分别降低了56%~99%、46%~98%以及51%~99%、40%~98%,显示出更好的插补效果,且在不同缺失率和污染物种类下皆表现稳健,具有良好的泛化能力和实际应用价值.

关键词：函数型数据分析多视角学习图正则化空气质量数据矩阵填充数据修复

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基于注意力和挤压-激励Inception的双分支合成语音检测

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计算机应用 2024年第10期44卷 3217-3222页

作者：王晗赵腊生张强程银清邱泽鹏先进设计与智能计算省部共建教育部重点实验室(大连大学) 辽宁大连116622

合成语音攻击给人们的生活带来巨大的威胁。为了解决现有模型从冗余信息中提取关键信息能力不足和单一模型无法综合利用多检测模型优势的问题,提出一种基于注意力和挤压-激励(SE)模块Inception(SE-Inc)的双分支(Dual-ABIB)合成语音检测... 详细信息

合成语音攻击给人们的生活带来巨大的威胁。为了解决现有模型从冗余信息中提取关键信息能力不足和单一模型无法综合利用多检测模型优势的问题,提出一种基于注意力和挤压-激励(SE)模块Inception(SE-Inc)的双分支(Dual-ABIB)合成语音检测模型。首先,基于SincNet(Sinc-based convolutional neural Network)提取的初始特征图训练注意力分支合成语音检测模型,并输出注意力图;其次,将注意力图和初始特征图相乘后再叠加,并将结果作为SE-Inc分支的输入进行训练;最后,通过决策级加权融合处理2个分支获得的分类分数,从而实现合成语音检测。实验结果表明,所提模型在参数量为539×10^(3)的情况下,在ASVspoof2019数据集上获得了0.0332的最小串联检测代价函数(mint-DCF)和1.15%的等错误率(EER);与SE-ResABNet(Squeeze-Excitation ResNet Attention Branch Network)相比,所提模型在参数量仅为它的56%的情况下,min t-DCF和EER分别下降了34.5%和39.2%;同时,在ASVspoof2015和ASVspoof2021数据集上所提模型表现了更好的泛化能力。以上结果验证了所提模型能够在参数量较小的情况下,获得更低的min t-DCF和EER。

关键词：注意力机制挤压-激励模块双分支合成语音检测决策级融合

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YOLO-NKLT视觉SLAM回环检测方法

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光电子．激光 2023年第4期34卷 405-412页

作者：刘玮温显斌天津理工大学计算机视觉与系统教育部重点实验室和天津市智能计算及软件新技术重点实验室天津300384

针对存在明显光照变化或遮挡物等室外复杂场景下,现有基于深度学习的视觉即时定位与地图构建(visual simultaneous localization and mapping,视觉SLAM)回环检测方法没有很好地利用图像的语义信息、场景细节且实时性差等问题,本文提出... 详细信息

针对存在明显光照变化或遮挡物等室外复杂场景下,现有基于深度学习的视觉即时定位与地图构建(visual simultaneous localization and mapping,视觉SLAM)回环检测方法没有很好地利用图像的语义信息、场景细节且实时性差等问题,本文提出了一种YOLO-NKLT视觉SLAM回环检测方法。采用改进损失函数的YOLOv5网络模型获取具有语义信息的图像特征,构建训练集,对网络重训练,使提取的特征更加适用于复杂场景下的回环检测。为了进一步提高闭环检测的实时性,提出了一种基于非支配排序的KLT降维方法。通过在New College数据集和光照等变化更复杂的Nordland数据集上进行实验,结果表明:室外复杂场景下,相较于其他传统和基于深度学习的方法,所提方法具有更高的鲁棒性,可以取得更佳的准确率和实时性表现。

关键词：室外复杂场景深度学习损失函数回环检测降维

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基于密集连接与特征增强的语义分割算法

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计算机工程 2023年第3期49卷 263-270页

作者：马素刚陈期梅侯志强杨小宝张子贤西安邮电大学计算机学院西安710121 西安邮电大学陕西省网络数据分析与智能处理重点实验室西安710121 西安邮电大学西安市大数据与智能计算重点实验室西安710121

在语义分割算法DeepLabv3+中,由于对主干网络提取的特征信息利用不充分,导致了分割边缘不连续、目标丢失以及分割错误等问题。为此,提出一种基于密集连接和特征增强的语义分割算法。采用共享空洞空间金字塔池化(S-ASPP)模块建立多个空... 详细信息

在语义分割算法DeepLabv3+中,由于对主干网络提取的特征信息利用不充分,导致了分割边缘不连续、目标丢失以及分割错误等问题。为此,提出一种基于密集连接和特征增强的语义分割算法。采用共享空洞空间金字塔池化(S-ASPP)模块建立多个空洞卷积之间的联系,增强局部信息之间的语义关联,捕获密集的采样点像素,同时提高对高层特征信息的利用。引入特征金字塔增强模块(FPEM)和特征融合模块(FFM),对主干网络输出的多层特征信息进行处理,增强特征的表达能力,并采用FFM对FPEM输出的不同尺度特征信息进行融合,提高各层特征之间的互补能力,以获得更全面的特征图信息。在此基础上,将S-ASPP和FFM的输出进行拼接和卷积操作,得到最终的分割结果。在PASCAL VOC 2012和Cityscapes数据集上的实验结果表明,该算法的平均交并比分别达到81.13%和73.39%,相较于基准算法DeepLabv3+分别提升了2.3和2.1个百分点,充分利用了骨干网络中的每层特征信息,提升了算法的分割精度,取得了较好的分割效果。

关键词：语义分割 DeepLabv3+算法空洞空间金字塔池化特征金字塔增强模块特征融合

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基于自组织递归小波神经网络的污水处理过程多变量控制

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自动化学报 2024年第6期50卷 1199-1209页

作者：苏尹杨翠丽乔俊飞北京工业大学信息学部计算智能与智能系统北京重点实验室北京100124 嘉兴大学信息科学与工程学院嘉兴314001

污水处理过程(Wastewater treatment process,WWTP)是一个包含多个生化反应的复杂过程,具有非线性和动态特性.因此,实现污水处理过程的精准控制是一项挑战.为解决这个问题,提出一种基于自组织递归小波神经网络(Selforganized recurrent ... 详细信息

污水处理过程(Wastewater treatment process,WWTP)是一个包含多个生化反应的复杂过程,具有非线性和动态特性.因此,实现污水处理过程的精准控制是一项挑战.为解决这个问题,提出一种基于自组织递归小波神经网络(Selforganized recurrent wavelet neural network,SRWNN)的污水处理过程多变量控制.首先,针对污水处理过程的动态特性,根据小波基的激活强度设计一种自组织机制来动态调整递归小波神经网络控制器的结构,提高控制的性能.然后,采用结合自适应学习率的在线学习算法,实现控制器的参数学习.此外,通过李雅普诺夫稳定性定理证明此控制器的稳定性.最后,采用基准仿真平台进行仿真验证,实验结果表明,此控制方法可以有效提高污水处理过程的控制绝对误差积分(Integral of absolute error,IAE)和积分平方误差(Integral of squared error,ISE)的精度.

关键词：神经网络控制污水处理过程自组织机制多变量控制

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基于跨尺度相似先验的遥感图像时空融合算法

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电子学报 2024年第6期52卷 2037-2052页

作者：方帅万旗曹洋合肥工业大学计算机与信息学院工业安全与应急技术安徽省重点实验室大数据知识工程教育部重点实验室(合肥工业大学) 中国科学技术大学

遥感卫星图像在空间分辨率和时间分辨率之间权衡导致图像序列的时空矛盾.时空图像融合提供了一个生成高空间分辨率和高时间分辨率图像的解决方案，以满足各种地球观测应用.基于稀疏表示的时空融合算法通过联合训练字典和稀疏编码表示建... 详细信息

遥感卫星图像在空间分辨率和时间分辨率之间权衡导致图像序列的时空矛盾.时空图像融合提供了一个生成高空间分辨率和高时间分辨率图像的解决方案，以满足各种地球观测应用.基于稀疏表示的时空融合算法通过联合训练字典和稀疏编码表示建立高低空间分辨率图像之间的关系，为物候变化、类型变化等各种情况提供了统一的融合框架.然而，多源遥感图像来自于不同的传感器，高低空间分辨率图像之间关系模型暗含有传感器映射关系，导致模型设备依赖.针对该问题，本文提出将多源遥感图像时空融合过程分解为传感器偏差校正和时空融合两个子问题，即设备依赖部分和设备无关部分.传感器偏差校正部分可以作为时空融合预处理模块，提高融合精度，并且使得后续的融合模型更加具有普适性.当高低空间分辨率图像空间分辨率差异较大时，“高低空间分辨率图像稀疏系数一致”的假设带来的融合误差非常突出.针对该问题，本文提出基于跨尺度相似先验的遥感图像时空融合算法，利用跨尺度相似块构建稀疏结构先验的正则项，优化稀疏表示的目标函数，并构建中间尺度图像，降低跨尺度相似块的二义性.本文分别使用3组典型场景的实验数据集与其他算法进行对比，实验结果表明，在BOREAS数据集上，与次优的指标相比，本文算法的结构相似度（Structural SIMilarity,SSIM）提高了4.2%，光谱角（Spectral Angle Mapper,SAM）提高了4.6%；在CIA数据集上，与次优的指标相比，本文算法的SSIM提高了2.7%,SAM提高了12.8%；在LGC数据集上，与次优的指标相比，本文算法的SSIM提高了7.1%,SAM提高了16.3%；证明本文算法在空间和光谱特性上表现出优秀的特性.

关键词：遥感时空融合稀疏表示跨尺度相似

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