检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机应用研究 2021年第3期38卷 656-663页

作者：张正航钱育蓉行艳妮赵鑫新疆大学软件学院乌鲁木齐830046 新疆大学新疆维吾尔自治区信号检测与处理重点实验室乌鲁木齐830046

为了及时了解基于TransE的表示学习方法的最新研究进展,通过归纳与整理,将基于TransE的表示学习方法分为基于复杂关系、基于关系路径、基于图像信息以及基于其他方面的方法四种类型。对每一种方法的设计思路、优缺点等进行了详细的分析... 详细信息

为了及时了解基于TransE的表示学习方法的最新研究进展,通过归纳与整理,将基于TransE的表示学习方法分为基于复杂关系、基于关系路径、基于图像信息以及基于其他方面的方法四种类型。对每一种方法的设计思路、优缺点等进行了详细的分析,同时对基于TransE的表示学习方法的公共数据集与评价指标进行了对比、总结,对各种基于TransE的表示学习算法在实验中的表现进行了对比分析。从研究结果来看,PaSKoGE、NTransGH、TCE、TransD方法在进行链接预测和三元组分类任务上表现效果最好,值得推广和进一步拓展,并可在其特定于路径的嵌入、两层神经网络、三元组上下文、动态构造映射矩阵上进一步完善。

关键词：知识图谱表示学习 TransE模型知识图谱嵌入翻译模型

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像素分割联合深度双分支模型辅助诊断新冠CT图像

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微电子学与计算机 2023年第6期40卷 42-50页

作者：杜臻宇帕力旦·吐尔逊范迎迎许春陶钱育蓉新疆大学软件学院新疆乌鲁木齐830000 新疆维吾尔自治区信号检测与处理重点实验室新疆乌鲁木齐830046 新疆大学软件工程重点实验室新疆乌鲁木齐830000 新疆师范大学新疆乌鲁木齐830000

基于医学肺部影像开发智能诊断新冠肺炎的深度学习方法能够减轻大量医护人员的工作,且能够提供可靠的准确性,然而深度学习方法的高准确性通常依赖于数据样本的质量.在自然界存在的医学图像数据的来源和处理过程并不单一,数据样本差异性... 详细信息

基于医学肺部影像开发智能诊断新冠肺炎的深度学习方法能够减轻大量医护人员的工作,且能够提供可靠的准确性,然而深度学习方法的高准确性通常依赖于数据样本的质量.在自然界存在的医学图像数据的来源和处理过程并不单一,数据样本差异性较大和质量不佳会增大深度学习模型提取关键特征的难度,有效的数据预处理和合适的模型设计十分关键.基于肺部CT图像,本论文提出一种像素分割联合双分支模型ReSWNet辅助诊断新冠肺炎感染.该方法首先训练像素分割模型进行分割预处理,实现肺部CT图像无关背景的剔除,然后通过结合了卷积神经网络和自注意力模型优缺点的双分支模型进行肺炎诊断.通过在COVID-CT数据集上对该方法进行验证表明,在诊断准确率、召回率和F1分数等性能指标方面,该方法较基线模型分别提高了8.6%、16.05以及7.71%,最后采用可视化结果热力图为诊断提供了可解释性.

关键词：新冠像素分割医学图像分类胸部CT

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结合CNN和Transformer的遥感图像土地覆盖分类方法

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微电子学与计算机 2024年第4期41卷 64-73页

作者：汤泊川帕力旦·吐尔逊柏洁馨齐然然新疆大学软件学院新疆乌鲁木齐830046 新疆维吾尔自治区信号检测与处理重点实验室新疆乌鲁木齐830046 新疆师范大学计算机科学与技术学院新疆乌鲁木齐830046

利用遥感图像进行语义分割是一种有效的土地覆盖分类方法。然而由于主流框架存在边缘分割不准确、缺乏全局信息导致错误分类等问题,阻碍了其在土地覆盖分类中的应用。针对以上问题,提出了一种用于遥感图像土地覆盖分类的卷积神经网络(Co... 详细信息

利用遥感图像进行语义分割是一种有效的土地覆盖分类方法。然而由于主流框架存在边缘分割不准确、缺乏全局信息导致错误分类等问题,阻碍了其在土地覆盖分类中的应用。针对以上问题,提出了一种用于遥感图像土地覆盖分类的卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)和Transformer混合网络CTHNet,结合了CNN的局部细节提取能力和Transformer的全局信息提取能力。同时设计了自适应融合模块,融合来自对应级别的CNN和Transformer特征,自适应融合模块的输出进入分割头得到最终的预测结果。最后,结合边界检测分支为语义分割提供边缘约束。在两个公开的土地覆盖分类数据集上的实验结果表明,该方法优于当前主流的方法,分别实现了90.53%和64.33%的平均交并比(mIoU),对遥感图像中的大目标和边界也有更好的识别效果。

关键词：土地覆盖分类遥感图像特征融合卷积神经网络 Transformer

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谱聚类算法研究综述

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计算机工程与应用 2021年第14期57卷 15-26页

作者：白璐赵鑫孔钰婷张正航邵金鑫钱育蓉新疆大学软件学院乌鲁木齐830046 新疆大学软件学院重点实验室乌鲁木齐830046 新疆维吾尔自治区信号检测与处理重点实验室乌鲁木齐830046

聚类分析是一种常见的分析方法,谱聚类作为聚类分析的一支,因其不受样本形状约束等特点备受瞩目。为及时掌握当前谱聚类算法研究动态,通过对比分析众多谱聚类优化算法,从半监督学习、二阶段聚类算法选择、算法执行效率优化等三个角度,... 详细信息

聚类分析是一种常见的分析方法,谱聚类作为聚类分析的一支,因其不受样本形状约束等特点备受瞩目。为及时掌握当前谱聚类算法研究动态,通过对比分析众多谱聚类优化算法,从半监督学习、二阶段聚类算法选择、算法执行效率优化等三个角度,将谱聚类优化算法分为三类,并对每类算法的优化思想进行综述。介绍经典多路谱聚类与基本理论,并分析相似矩阵及其特征值、特征向量选取原因及影响,旨在明确特征矩阵的重要性与优化的必要性。基于算法改进策略差异,梳理并总结每类算法的改进思想、研究现状及优缺点。在UCI数据集与手写体数据集上,针对谱聚类算法与优化算法进行实验对比,并对谱聚类优化算法的未来研究方向进行展望。

关键词：聚类算法谱聚类算法 K-均值算法相似矩阵

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数字孪生农业中的多模态数据融合研究现状和展望

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信息与电脑 2023年第15期35卷 27-29页

作者：钱育蓉秦雨刚公维军新疆大学软件学院疆乌鲁木齐830000 新疆维吾尔自治区信号检测与处理重点实验室新疆乌鲁木齐830000 新疆大学信息科学与工程学院新疆乌鲁木齐830000

为进一步提高我国的农业生产智能化水平,文章系统总结了农业大数据驱动下的数字孪生农业及国内外数字孪生农业中多模态数据融合研究现状,并基于此展望了综合运用卫星遥感、无人机航拍、地面传感网多模态数据开展农业生产全过程、多要素... 详细信息

为进一步提高我国的农业生产智能化水平,文章系统总结了农业大数据驱动下的数字孪生农业及国内外数字孪生农业中多模态数据融合研究现状,并基于此展望了综合运用卫星遥感、无人机航拍、地面传感网多模态数据开展农业生产全过程、多要素动态映射的研究中面临的挑战和未来发展趋势。

关键词：农业大数据数字孪生农业农业多模态数据体系标准数据融合

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基于深度学习的图像去噪方法研究综述

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计算机工程与应用 2021年第7期57卷 1-13页

作者：刘迪贾金露赵玉卿钱育蓉新疆大学软件学院乌鲁木齐830046 新疆维吾尔自治区信号检测与处理重点实验室乌鲁木齐830046 新疆大学软件工程重点实验室乌鲁木齐830046

图像去噪是利用图像序列的上下文信息去除噪声,从而恢复出清晰图像的一种技术,是计算机视觉领域重要研究内容之一。随着机器学习的发展,深度学习在图像去噪领域得到广泛应用,成为处理图像去噪的有效解决方法。分析了深度学习图像去噪方... 详细信息

图像去噪是利用图像序列的上下文信息去除噪声,从而恢复出清晰图像的一种技术,是计算机视觉领域重要研究内容之一。随着机器学习的发展,深度学习在图像去噪领域得到广泛应用,成为处理图像去噪的有效解决方法。分析了深度学习图像去噪方法;依据网络结构详细分析了图像去噪方法的思想,并对优缺点进行梳理总结;通过在DND、PolyU等数据集上的实验结果,对比分析基于深度学习去噪方法的性能;对图像去噪研究的关键问题进行总结,并讨论该领域未来研究的发展趋势。

关键词：图像去噪真实噪声合成噪声深度学习

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注意力机制对生成对抗网络语音增强迁移学习模型的影响

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声学技术 2021年第1期40卷 77-81页

作者：曹中辉黄志华葛文萍黄浩新疆大学信息科学与工程学院信号检测与处理新疆维吾尔自治区重点实验室新疆乌鲁木齐830001

基于深度学习的语音增强模型对训练集外语言语音和噪声进行降噪时,性能明显下降。为了解决这一问题,提出一种引入注意力机制的生成对抗网络(Generative Adversarial Network,GAN)语音增强迁移学习模型。在生成对抗语音增强模型的判别模... 详细信息

基于深度学习的语音增强模型对训练集外语言语音和噪声进行降噪时,性能明显下降。为了解决这一问题,提出一种引入注意力机制的生成对抗网络(Generative Adversarial Network,GAN)语音增强迁移学习模型。在生成对抗语音增强模型的判别模型中引入注意力机制,以高资源场景下的大量语音数据训练得到的语音增强模型为基础增强模型,结合低资源场景下的少量语音训练数据,对基础增强模型进行权重迁移,提升低资源场景下语音增强模型的增强效果。实验结果表明,采用注意力机制的生成对抗语音增强迁移学习模型,对低资源场景下的带噪语音和集外噪声可以进行有效的降噪。

关键词：生成对抗网络(GAN) 语音增强迁移学习跨语言语音增强注意力机制

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基于CNN与Swin Transformer的新疆荒漠植物识别研究

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微电子学与计算机 2023年第6期40卷 33-41页

作者：许春陶钱育蓉范迎迎杜臻宇邵游朋新疆大学软件学院新疆乌鲁木齐830000 新疆维吾尔自治区信号检测与处理重点实验室新疆乌鲁木齐830046 新疆大学软件工程重点实验室新疆乌鲁木齐830000 新疆财经大学信息管理学院新疆乌鲁木齐830012

新疆荒漠地区受气候和环境的双重影响易出现干旱灾害和影响农牧业生产,不利于新疆经济的可持续,新疆荒漠植物的识别是各植物研究人员了解植物生长状况的基础,也是生态保护研究和实施治理措施的前提.同时,新疆荒漠植物图像存在类间相似... 详细信息

新疆荒漠地区受气候和环境的双重影响易出现干旱灾害和影响农牧业生产,不利于新疆经济的可持续,新疆荒漠植物的识别是各植物研究人员了解植物生长状况的基础,也是生态保护研究和实施治理措施的前提.同时,新疆荒漠植物图像存在类间相似、图像背景复杂和数据样本不平衡等特点,导致该研究具有一定的难度.为提高识别准确率、准确定位局部重要特征与综合考虑复杂全局信息,本文提出了一种融合卷积神经网络(CNN)和Swin Transformer网络的植物图像识别方法.该方法结合了CNN网络擅长提取局部特征和Swin Transformer擅长捕获全局表示的优点,同时在CNN分支中嵌入改进的Convolutional Block Attention Module(CBAM)注意力模块以便充分提取到具有区分度的局部关键特征,并使用Focal Loss损失函数解决数据样本不平衡问题.通过实验结果表明,提出的融合方法在新疆荒漠植物数据集上相较于单分支网络更能充分提取图像的特征,其识别准确率可达97.99%,且精准率、召回率和F1分数都优于现有的方法.最后通过可视化分析和混淆矩阵进一步佐证了该方法的有效性.

关键词：植物识别卷积神经网络 Swin Transformer 注意力机制

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一种面向学科领域的知识表示算法

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中国有线电视 2023年第12期 64-69页

作者：杜宏亮秦继伟新疆大学计算机科学与技术学院新疆乌鲁木齐830046 自治区信号检测与处理重点实验室新疆乌鲁木齐830046

随着教育信息化的发展,构建高质量的学科知识图谱尤为重要。针对目前教育领域知识图谱表示学习模型只利用了实体和关系间的距离信息,忽略了它们之间的语义信息导致知识表示不准确的问题。提出一种知识表示学习增强模型。首先,该模型采... 详细信息

随着教育信息化的发展,构建高质量的学科知识图谱尤为重要。针对目前教育领域知识图谱表示学习模型只利用了实体和关系间的距离信息,忽略了它们之间的语义信息导致知识表示不准确的问题。提出一种知识表示学习增强模型。首先,该模型采用关系矩阵来识别实体间的相关性,并使用关系向量描述子空间中实体间的关系。其次,在向量空间将头向量和尾向量投影至关系向量来增强关系与实体间的交互作用,加强实体和关系的语义关系。最后,在2个公共数据集和自建学科领域数据集上进行的链接预测实验表明,相比于基线模型,该模型在Hit@1、Hit@3、Hit@10及MRR上均取得较大提升。

关键词：知识图谱表示学习链接预测

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面向可见光通信的LED空间辐射特性仿真实验研究

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中国电子科学研究院学报 2023年第9期18卷 779-785页

作者：丁举鹏易芝玲王劲涛阳辉新疆大学信息科学与工程学院新疆乌鲁木齐830046 信号检测与处理新疆维吾尔自治区重点实验室新疆乌鲁木齐830046 中国移动通信有限公司研究院北京100053 清华大学电子工程系北京100084 北京信息科学与技术国家研究中心北京100084

LED已经广泛渗透到大众生活的照明、指示、通信、定位等众多领域。特别是在可见光通信领域,LED自身的空间辐射特性主导了其在不同可见光通信场景的实际性能。实际上,如何基于不同类别、不同复杂程度的光源辐射特性解析模型,平滑地实现LE... 详细信息

LED已经广泛渗透到大众生活的照明、指示、通信、定位等众多领域。特别是在可见光通信领域,LED自身的空间辐射特性主导了其在不同可见光通信场景的实际性能。实际上,如何基于不同类别、不同复杂程度的光源辐射特性解析模型,平滑地实现LED光波束三维建模及直观展示,仍然缺少针对性的阐述和讨论。面向各类新型光源应用对LED空间辐射特性的表征实验需求,本文提出了面向LED朗伯辐射特性、对称非朗伯辐射特性以及非对称非朗伯辐射特性空间建模及直观展示的仿真实验方法。该方法能够满足商用迥异LED光波束的三维展示需求,同时能够满足对LED空间辐射特性进行针对性地二维剖析需求。此外,上述工作为后续开展可见光通信组合光波束的优化设计提供了路径和便利。

关键词：空间辐射特性发光二极管非朗伯光波束仿真实验

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