检索结果-内蒙古大学图书馆

浙江大学学报（工学版） 2022年第2期56卷 245-253页

作者：刘英莉吴瑞刚么长慧沈韬昆明理工大学信息工程与自动化学院云南昆明650500 昆明理工大学云南省计算机技术应用重点实验室云南昆明650500

针对材料领域没有适合材料实体关系抽取技术研究工作的公开数据集这一问题,通过研究高硅铝合金喷射沉积文献提出铝硅合金实体关系抽取数据集的构建方法.在材料领域专家的指导下制定铝硅合金实体关系抽取数据集的构建标准,并根据构建标... 详细信息

针对材料领域没有适合材料实体关系抽取技术研究工作的公开数据集这一问题,通过研究高硅铝合金喷射沉积文献提出铝硅合金实体关系抽取数据集的构建方法.在材料领域专家的指导下制定铝硅合金实体关系抽取数据集的构建标准,并根据构建标准对收集的数据进行实体标注和关系标注.在标注完成后,通过数据预处理生成铝硅合金实体关系抽取数据集.通过实体关系联合抽取模型进行实验,验证该数据集可以应用于实体关系抽取任务.与公开数据集相比,材料数据集句子的语义和语法更为复杂,长句更多,导致实体关系联合抽取模型在材料数据集上的表现略差.针对上述问题,在实体关系联合抽取模型上加入自注意力机制,使该模型整体的F1值提高了约5.8%.该数据集的构建方法具有普适性,可以通过该构建方法构建材料数据集.

关键词：数据集构建标准数据标注实体关系联合抽取模型自注意力机制

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一种基于多模态特征提取的医学视觉问答方法

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小型微型计算机系统 2024年第3期45卷 676-683页

作者：吴松泽刘利军黄青松孔凡彦刘骊付晓东昆明理工大学信息工程与自动化学院昆明650504 云南省计算机技术应用重点实验室昆明650500

随着深度学习在医疗领域的快速发展,医学视觉问答(Med-VQA)吸引了研究人员的广泛关注.现有的Med-VQA方法大都使用权重参数共享的同一特征提取网络对多模态医学影像进行特征提取,在一定程度上忽略了不同模态医学影像的差异性特征,导致对... 详细信息

随着深度学习在医疗领域的快速发展,医学视觉问答(Med-VQA)吸引了研究人员的广泛关注.现有的Med-VQA方法大都使用权重参数共享的同一特征提取网络对多模态医学影像进行特征提取,在一定程度上忽略了不同模态医学影像的差异性特征,导致对特定模态特征提取时引入其它模态的噪声特征,使得模型难以关注到不同模态医学影像中的关键特征.针对上述问题,本文提出一种基于多模态特征提取的医学视觉问答方法.首先,对医学影像进行模态识别,根据模态标签指导输入参数不共享的特征提取网络以获得不同模态影像的差异性特征;然后,设计了一种面向Med-VQA的卷积降噪模块以降低医学影像不同模态特征的噪声信息;最后,采用空间与通道注意力模块进一步增强不同模态差异性特征的关注度.在Med-VQA公共数据集Slake上得到的实验结果表明,本文提出方法能有效提高Med-VQA的准确率.

关键词：医学视觉问答多模态特征提取卷积神经网络注意力机制

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三分支坐标注意力机制的研究

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小型微型计算机系统 2024年第10期45卷 2485-2491页

作者：何强杨云飞冯松昆明理工大学信息工程与自动化学院昆明650500 云南省计算机技术应用重点实验室昆明650500

各类注意力机制模块被表明嵌入深度学习网络中能更充分地提取特征信息.这些机制在通道或空间特征提取方面、两者交互方面仍有优化的空间.本文提出了一种复合型三分支注意力机制(Triplet Coordinate Attention,TCA),该机制基于三分支注... 详细信息

各类注意力机制模块被表明嵌入深度学习网络中能更充分地提取特征信息.这些机制在通道或空间特征提取方面、两者交互方面仍有优化的空间.本文提出了一种复合型三分支注意力机制(Triplet Coordinate Attention,TCA),该机制基于三分支注意力机制(Triplet Attention,简称TA),引入坐标注意力机制(Coordinate Attention,简称CA)更好地提取空间交互注意力和通道空间交互注意力.TCA机制的参数量和运算量均不大,能够嵌入各种主干网络中.本文在图像分类数据集miniImageNet、目标检测数据集VOC2007和2012上做了大量对比实验,结果表明,网络模型嵌入TCA能进一步提升精度.特别是,较CA和TA在MobileNetV2图像分类任务中Top-1准确率分别提高了1.01%,1.62%;在MobileNetV3+SSDLite目标检测任务上AP50精度分别提高0.5%、2.0%.

关键词：注意力机制交互注意力图像分类目标检测

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面向边缘计算资源分配的防假名拍卖机制

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小型微型计算机系统 2024年第5期45卷 1046-1053页

作者：张震东付晓东刘骊彭玮昆明理工大学信息工程与自动化学院昆明650500 昆明理工大学云南省计算机技术应用重点实验室昆明650500

边缘计算激励机制可以激励用户参与到资源分配的过程中来.为防范不诚实用户对资源分配的操纵,现有激励机制致力于使参与者在投标时给出他们的真实估值,但未考虑对假名攻击的对抗策略.为解决现有机制缺乏对抗假名攻击的能力这一问题,首先... 详细信息

边缘计算激励机制可以激励用户参与到资源分配的过程中来.为防范不诚实用户对资源分配的操纵,现有激励机制致力于使参与者在投标时给出他们的真实估值,但未考虑对假名攻击的对抗策略.为解决现有机制缺乏对抗假名攻击的能力这一问题,首先,对假名攻击投标决策手段进行分析,设计了假名过滤算法和结合边缘服务器成本的最小临界值定价算法,假名过滤算法剔除可能的假名用户,定价算法则保证了假名用户无法通过操纵临界价格提高效用.然后,证明了该防假名拍卖机制满足真实性和个体理性,此外还证明了该机制对假名攻击具有抗操纵性.实验结果表明,该机制能够在满足真实性的同时,保证用户无法通过单方面发起假名攻击增加效用.

关键词：边缘计算资源分配组合拍卖防假名拍卖

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嵌入切片序列关联模式的前交叉韧带损伤分类

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中国图象图形学报 2025年第4期30卷 1183-1194页

作者：刘英莉茶寅秋黄一山高明昆明理工大学信息工程与自动化学院昆明650500 昆明理工大学云南省计算机技术应用重点实验室昆明650500 云南省第一人民医院骨科昆明650032

目的膝关节前交叉韧带(anterior cruciate ligament,ACL)损伤的及时诊断是降低骨关节炎等风险重要途径。作为ACL损伤判别的常用影像学方法,三维磁共振成像(magnetic resonance imaging,MRI)相较于二维自然图像细节更繁杂,医生诊断所需... 详细信息

目的膝关节前交叉韧带(anterior cruciate ligament,ACL)损伤的及时诊断是降低骨关节炎等风险重要途径。作为ACL损伤判别的常用影像学方法,三维磁共振成像(magnetic resonance imaging,MRI)相较于二维自然图像细节更繁杂,医生诊断所需时间长,智能辅助医疗是有益的。目前应用三维卷积神经网络(3D convolutional neural network,3D CNN)的ACL损伤分类算法存在计算成本大且数据使用不充分的问题,而基于二维卷积神经网络(2D convolutional neural network,2D CNN)的方法则忽略了第三维度的相关性和ACL的形态多样性。方法提出一种嵌入切片序列关联模式的网络(slice sequence association mode network,SSAMNet)。SSAMNet通过设计切片序列信息融合(slice sequence information fusion,SFS)模块从MRI数据的邻近、全量切片中并行学习序列性质,建立切片特征映射中的关联模式,整合切片信息。借助多级尺度特征自适应关注(multi-level scale feature adaptive attention,MSFAA)模块,对不同关联尺度权重再分配,以适应ACL区域形状和位置表征多变的特性。结果在MRNet数据集的实验中,模型的AUC(area under curve)值达到98.4%,相较于其他的ACL损伤分类算法性能最优,准确性及特异性指标也分别达到了91.4%和97%的最优值。在kneeMRI数据集上进行5折交叉验证实验后,SSAMNet的AUC平均值最高,ROC(receiver operating characteristic curve)曲线始终保持着平稳的趋势。可视化结果也表明提出的方法可以有效关注病变区域。结论针对ACL损伤分类任务,所提模型性能优异且具有鲁棒性,存在临床应用价值。

关键词：磁共振成像(MRI) 3D图像分类切片特征聚合自适应尺度注意力二维卷积神经网络(2D CNN)

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融入三维语义特征的常识推理问答方法

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计算机应用 2024年第1期44卷 138-144页

作者：王红斌房晓江虹昆明理工大学信息工程与自动化学院昆明650500 云南省人工智能重点实验室(昆明理工大学) 昆明650500 云南省计算机技术应用重点实验室(昆明理工大学) 昆明650500

现有使用预训练语言模型和知识图谱的常识问答方法主要集中于构建知识图谱子图及跨模态信息结合的研究,忽略了知识图谱自身丰富的语义特征,且缺少对不同问答任务的知识图谱子图节点相关性的动态调整,导致预测准确率低。为解决以上问题,... 详细信息

现有使用预训练语言模型和知识图谱的常识问答方法主要集中于构建知识图谱子图及跨模态信息结合的研究,忽略了知识图谱自身丰富的语义特征,且缺少对不同问答任务的知识图谱子图节点相关性的动态调整,导致预测准确率低。为解决以上问题,提出一种融入三维语义特征的常识推理问答方法。首先提出知识图谱节点的关系层级、实体层级、三元组层级三维语义特征量化指标;其次,通过注意力机制动态计算关系层级、实体层级、三元组层级三种维度的语义特征对不同实体节点间的重要性;最后,通过图神经网络进行多层聚合迭代嵌入三维语义特征,获得更多的外推知识表示,更新知识图谱子图节点表示,提升答案预测精度。与QA-GNN常识问答推理方法相比,所提方法在CommonsenseQA数据集上的验证集和测试集的准确率分别提高了1.70个百分点和0.74个百分点,在OpenBookQA数据集上使用AristoRoBERTa数据处理方法的准确率提高了1.13个百分点。实验结果表明,所提出的融入三维语义特征的常识推理问答方法能够有效提高常识问答任务准确率。

关键词：常识问答知识图谱图神经网络语义特征注意力机制

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基于MADDPG的无人机辅助通信功率分配算法

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光电子．激光 2023年第3期34卷 306-313页

作者：陈剑杨青青彭艺昆明理工大学信息工程与自动化学院云南昆明650500 昆明理工大学云南省计算机技术应用重点实验室云南昆明650500

针对多无人机(unmanned aerial vehicle,UAV)作为空中基站辅助通信的吞吐量和公平性问题,提出了一种基于多智能体深度确定性策略梯度算法(multi-agent deep deterministic policy gradient algorithms,MADDPG)的功率分配算法,该算法通... 详细信息

针对多无人机(unmanned aerial vehicle,UAV)作为空中基站辅助通信的吞吐量和公平性问题,提出了一种基于多智能体深度确定性策略梯度算法(multi-agent deep deterministic policy gradient algorithms,MADDPG)的功率分配算法,该算法通过联合优化UAV基站的功率分配和用户接入以提高系统吞吐量和公平性。本文首先构建了UAV基站为地面建立通信服务的三维场景,然后通过联合功率、用户关联和UAV位置约束,构建了吞吐量和公平性最大化的问题模型。考虑到该问题的复杂性,本文将所构建的优化问题建模为马尔科夫决策过程(Markov decision process,MDP),通过引入深度确定性策略梯度算法(deep deterministic policy gradient algorithm,DDPG)解决该问题。仿真结果表明,本文提出的基于MADDPG的UAV基站功率分配算法与其他算法相比,可以有效地提升系统的吞吐量和用户的公平性,提高通信的服务质量。

关键词：无人机(UAV) 功率分配深度强化学习(DRL) 吞吐量通信公平性

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动态帧差法及其FPGA设计与实现

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光学技术 2023年第2期49卷 231-237页

作者：黄名政李彬华昆明理工大学信息工程与自动化学院云南昆明650500 昆明理工大学云南省计算机技术应用重点实验室云南昆明650500

帧间差分法是运动目标检测的经典方法,但当运动目标速度低到一定数值时,难以检测到运动目标。针对其可检测目标速度的限制,在帧间差分法的基础上,提出了动态帧差法。结合FPGA处理的特点,进行了动态帧差算法的FPGA设计与实现,并构建了一... 详细信息

帧间差分法是运动目标检测的经典方法,但当运动目标速度低到一定数值时,难以检测到运动目标。针对其可检测目标速度的限制,在帧间差分法的基础上,提出了动态帧差法。结合FPGA处理的特点,进行了动态帧差算法的FPGA设计与实现,并构建了一个新的实时运动目标检测系统。系统能够根据目标运动情况自适应调整用于差分图像的帧间距,既适用于较快运动目标的检测,也适用于低速运动目标的检测,扩大了系统可检测运动目标的速度范围。对DDR3端口进行区域划分,解决了在资源有限的FPGA上对图像的多帧存储的问题。多组实验结果证实了动态帧差法及其FPGA设计模块的有效性和实时性。相比其他系统,所研究系统在检测低速运动目标方面具有明显的优势,且可处理1080p@30Hz的彩色视频流。

关键词：图像处理目标检测帧间差分 FPGA 实时性

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基于自适应细菌觅食优化策略的CR-NOMA功率分配算法

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山东大学学报（理学版） 2024年第1期59卷 62-71页

作者：彭艺马晓霖杨青青昆明理工大学信息工程与自动化学院云南昆明650500 昆明理工大学云南省计算机技术应用重点实验室云南昆明650500

针对多个主次用户场景中采取underlay模式的认知无线电非正交多址接入(cognitive radio non-orthogonal multiple access,CR-NOMA)系统的低频谱利用率问题,提出一种基于自适应细菌觅食优化策略的功率分配算法。首先进行联合用户匹配,将... 详细信息

针对多个主次用户场景中采取underlay模式的认知无线电非正交多址接入(cognitive radio non-orthogonal multiple access,CR-NOMA)系统的低频谱利用率问题,提出一种基于自适应细菌觅食优化策略的功率分配算法。首先进行联合用户匹配,将次用户分组问题等效为次用户-子信道双向动态匹配问题。其次,构造次用户功率比例因子向量并将其映射为细菌个体的位置向量,在趋向操作中改进细菌游动步长、旋转方向;复制操作中结合差分进化算法对前半数优质解进行变异选择;迁徙操作中定义迁徙范围,采用自适应迁徙概率,加快寻找最佳位置向量进程。最后得到最佳功率比例因子以最大化系统总吞吐量。结果表明,本文所提算法与层级配对功率分配(hierarchical pairing power allocation,HPPA)算法和CR-OMA算法相比,能够有效加快收敛速度,增强全局寻优能力,具有更好的系统性能。

关键词：认知无线电非正交多址接入功率分配细菌觅食

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基于改进灰狼算法的润叶机控制参数优化

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信息与控制 2024年第6期53卷 793-803页

作者：张利萍李英娜杨苡董俊敏罗丹萍许晓平昆明理工大学信息工程与自动化学院云南昆明650500 云南省计算机技术应用重点实验室云南昆明650500 云南省烟叶复烤有限公司楚雄复烤厂云南楚雄675000

针对仅靠人工经验调节润叶机相关控制参数难以准确适应外界因素和来料特性波动的问题,提出了一种烟叶质量预测和工艺参数自适应优化的方法。首先,通过系统的分析工艺流程,归纳关键控制参数和影响其调控的主要因素;其次,采用贝叶斯优化... 详细信息

针对仅靠人工经验调节润叶机相关控制参数难以准确适应外界因素和来料特性波动的问题,提出了一种烟叶质量预测和工艺参数自适应优化的方法。首先,通过系统的分析工艺流程,归纳关键控制参数和影响其调控的主要因素;其次,采用贝叶斯优化极度梯度提升树算法拟合工艺参数与出口烟叶含水率和温度的关系;最后,以标准的出口烟叶质量作为优化目标获取全局最优解。为了稳定润后烟叶质量和润叶机运行状态,本文基于灰狼算法进行了改进,提出了有界稳定惩罚灰狼算法。该算法融入了自适应惩罚函数和稳定性优化,加快算法收敛速度的同时降低了控制参数的波动。实验结果表明,与人工调节相比,所提方法使出口烟叶的含水率和温度波动范围值分别降低了42.5%和29.9%,并且优化参数后润叶机运行更平稳。

关键词：参数优化目标函数极度梯度提升树灰狼算法润叶机

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