检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机应用 2023年第7期43卷 2303-2310页

作者：郑帅张晓龙邓鹤任宏伟武汉科技大学计算机科学与技术学院武汉430065 武汉科技大学大数据科学与工程研究院武汉430065 智能信息处理与实时工业系统湖北省重点实验室(武汉科技大学) 武汉430065 武汉科技大学附属天佑医院武汉430064

在计算机断层扫描(CT)和磁共振成像(MRI)的影像中肝脏与邻近脏器的灰度值相似性都比较高,为自动精确地分割肝脏,提出一种基于多尺度特征融合和网格注意力机制的三维肝脏影像分割方法MAGNet(Multi-scale feature fusion And Grid attenti... 详细信息

在计算机断层扫描(CT)和磁共振成像(MRI)的影像中肝脏与邻近脏器的灰度值相似性都比较高,为自动精确地分割肝脏,提出一种基于多尺度特征融合和网格注意力机制的三维肝脏影像分割方法MAGNet(Multi-scale feature fusion And Grid attention mechanism Network)。首先,通过注意力引导连接模块来连接高层特征和低层特征以提取出重要的上下文信息,并且在注意力引导连接模块中引入网格注意力机制来关注感兴趣的分割区域;然后,通过在单个特征图中按通道数进行分层连接形成多尺度特征融合模块,并用该模块替换基础卷积块以获取多尺度语义信息;最后,利用深度监督机制解决梯度消失、梯度爆炸和收敛过慢等问题。实验结果表明:在3DIRCADb数据集上,与U3-Net+DC方法相比,MAGNet在Dice相似系数(DSC)指标上提升了0.10个百分点,在相对体积差(RVD)指标上降低了1.97个百分点;在Sliver07数据集上,与CANet方法相比,MAGNet在DSC指标上提升了0.30个百分点,在体素重叠误差(VOE)指标上降低了0.68个百分点,在平均对称表面距离(ASD)和对称位置表面距离的均方根(RMSD)指标上分别降低了0.03 mm和0.22 mm;在某医院肝脏MRI数据集上,MAGNet在所有指标上也均具有良好的结果。另外,将MAGNet应用于3DIRCADb数据集和某医院肝脏MRI数据集进行混合形成的数据集,也取得了非常有竞争力的分割效果。

关键词：三维肝脏医疗影像语义分割深度学习多尺度特征融合注意力机制

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基于问题分解的多跳机器阅读理解模型

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计算机工程与科学 2022年第8期44卷 1506-1513页

作者：周展朝刘茂福胡慧君武汉科技大学计算机科学与技术学院湖北武汉430065 智能信息处理与实时工业系统湖北省重点实验室湖北武汉430065

多跳机器阅读理解是自然语言处理领域最困难的任务之一,需要在多个段落之间进行推理。多跳机器阅读理解任务中的复杂问题一般由多个简单问题融合而成,可以通过分解复杂问题使模型更好地理解问题。因此,针对复杂多跳问题,提出了一种基于... 详细信息

多跳机器阅读理解是自然语言处理领域最困难的任务之一,需要在多个段落之间进行推理。多跳机器阅读理解任务中的复杂问题一般由多个简单问题融合而成,可以通过分解复杂问题使模型更好地理解问题。因此,针对复杂多跳问题,提出了一种基于问题分解的多跳阅读理解模型。该模型首先将多跳问题分解为多个单跳问题,然后利用单跳阅读理解模型对其进行求解。将问题分解视作一个阅读理解任务:多跳问题是问题分解的上下文,而包含问题答案的证据段落则是问题。阅读理解任务捕捉了多跳问题和证据段落之间的交互语义信息,可以指导多跳问题中单跳问题的抽取。所提模型的BLEU值和Rouge-L值分别为71.48%和79.29%。实验结果表明,该模型对多跳机器阅读理解是有效的。

关键词：机器阅读理解推理多跳问题问题分解

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基于深度信念沙漏网络的无人机运动模糊图像的恢复

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计算机应用与软件 2022年第5期39卷 260-266页

作者：蔡锷邓春华武汉科技大学计算机科学与技术学院湖北武汉430065 智能信息处理与实时工业系统湖北省重点实验室湖北武汉430065

针对无人机运动模糊图像还原问题,引入深度信念网络对高速运动的无人机小目标模糊图像进行恢复。深度信念网络具有稳定和易训练等优点,适合小目标图像还原。为了解决现有的深度信念网络存在细节还原能力不足的问题,引入沙漏网络,构建一... 详细信息

针对无人机运动模糊图像还原问题,引入深度信念网络对高速运动的无人机小目标模糊图像进行恢复。深度信念网络具有稳定和易训练等优点,适合小目标图像还原。为了解决现有的深度信念网络存在细节还原能力不足的问题,引入沙漏网络,构建一种深度信念沙漏网络结构。在实际应用过程中,存在难以同时获得运动模糊图像和相对应的标准清晰图像的问题。通过模拟仿真,由清晰的无人机图像生成对应的运动模糊的无人机图像,在此基础上建立无人机图像的数据集。在无人机数据集与公开数据集进行实验。实验结果表明,深度信念沙漏网络在无人机小目标模糊图像恢复任务中的效果达到先进水平。

关键词：无人机运动模糊深度信念网络图像恢复沙漏模块

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基于双融合图注意力网络多模态知识图谱链路预测

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计算机技术与发展 2024年第7期34卷 123-130页

作者：张冬梁平顾进广武汉科技大学计算机科学与技术学院湖北武汉430065 智能信息处理与实时工业系统湖北省重点实验室湖北武汉430065

知识图谱链路预测是一种根据知识图谱已存在的事实去预测缺失事实的任务,旨在解决知识图谱不完整性问题。但是现有的知识图谱链路预测有一定的缺陷,传统方法只使用单一的数据模态,没有充分利用不同数据模态的丰富信息,并且在图神经网络... 详细信息

知识图谱链路预测是一种根据知识图谱已存在的事实去预测缺失事实的任务,旨在解决知识图谱不完整性问题。但是现有的知识图谱链路预测有一定的缺陷,传统方法只使用单一的数据模态,没有充分利用不同数据模态的丰富信息,并且在图神经网络中孤立地看待实体和关系,没有考虑到不同邻域实体关系权重的不同。为了解决上述缺陷,提出了基于双融合图注意力网络的多模态知识图谱链路预测模型。首先,使用了图像、文本和属性3种模态,同时为了保证数据模态特征的一致性和互补性,设计了一个基于早期融合和晚期融合结合的双融合机制对多模态信息进行融合;然后,为了加强知识图中实体关系的融合以及邻域关系,同时考虑了实体以及关系的多样性,融合了实体表示和关系表示,并通过图注意力网络进行聚合以加强实体的特征表示。通过在4个公开的数据集FB15K-237、WN18RR、DB15K以及YAGO15K进行模拟实验,结果表明,提出的多模态知识图谱链路预测方法具有较好的性能。

关键词：多模态知识图谱链路预测模态融合图注意力网络

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基于多级索引的前向语义数据流推理

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计算机应用与软件 2022年第1期39卷 24-29,59页

作者：高峰杨帆玉顾进广武汉科技大学计算机科学与技术学院湖北武汉430065 湖北省智能信息处理与实时工业系统重点实验室湖北武汉430065

语义数据流推理需要对实时高速的RDF数据进行高效推理。针对目前语义数据流处理中推理效率低、查询延迟高等难题,提出一种基于多级索引的前向实时推理机制。基于规则依赖建立推理规则触发顺序;针对开销最大的传递规则进行优化;构建基于... 详细信息

语义数据流推理需要对实时高速的RDF数据进行高效推理。针对目前语义数据流处理中推理效率低、查询延迟高等难题,提出一种基于多级索引的前向实时推理机制。基于规则依赖建立推理规则触发顺序;针对开销最大的传递规则进行优化;构建基于传递规则的结果集子图索引;建立基于变量位置的三元组索引消除中间结果;通过查询条件依赖关系进行连接操作得到满足条件的集合。使用LUBM数据集对该方法进行验证,实验结果表明,基于多级索引的实时推理方法在查询时延和吞吐量上对比目前的实时推理引擎具有明显的优势。

关键词：流处理流推理 RDF 传递规则中间集

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基于NDM-YOLOv8的无人机图像小目标检测

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计算机技术与发展 2024年第9期34卷 63-69页

作者：程期浩陈东方王晓峰武汉科技大学计算机科学与技术学院湖北武汉430065 智能信息处理与实时工业系统湖北省重点实验室湖北武汉430065

针对无人机航拍图像中小目标实例多、目标之间存在遮挡的现象,容易造成漏检、误检等问题,提出一种新的基于非跨步动态多头结构的小目标检测算法(Non-strided Dynamic Multihead YOLOv8,NDM-YOLOv8)。首先,设计了SConv模块,融合了非跨步... 详细信息

针对无人机航拍图像中小目标实例多、目标之间存在遮挡的现象,容易造成漏检、误检等问题,提出一种新的基于非跨步动态多头结构的小目标检测算法(Non-strided Dynamic Multihead YOLOv8,NDM-YOLOv8)。首先,设计了SConv模块,融合了非跨步卷积,尽可能地保留输入数据的判别特征信息,以降低小目标特征的细粒度信息的丢失;其次,设计了C2f-LSK模块,通过采用选择机制对空间特征进行有效加权,动态地调整感受野,灵活地捕捉不同尺度的特征和上下文信息,提高模型对小目标的关注度;最后,设计了P2小目标检测头,并和高层网络进行残差连接,减少小目标特征丢失,以强化算法对小目标特征的提取能力。实验表明,NDM-YOLOv8有效提高了对无人机图像中小目标检测精度。在公开数据集VisDrone2019上,NDM-YOLOv8比YOLOv8n在mAP_(0.5)提高了5.3百分点,mAP_(0.5:0.95)上提高了3.3百分点,对比其他模型,也取得了较优的检测效果,能够有效地完成无人机航拍图像中小目标检测任务。

关键词：无人机小目标检测 YOLOv8 感受野特征提取

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基于知识表示学习的实时语义数据流推理

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计算机应用与软件 2022年第2期39卷 26-31,94页

作者：高峰熊辉顾进广武汉科技大学计算机科学与技术学院湖北武汉430065 湖北省智能信息处理与实时工业系统重点实验室湖北武汉430065

传统的语义数据流推理使用前向或后向链式推理产生确定性的答案,但是在复杂的传递规则推理中效率不高,无法满足实时数据流处理场景对答案的及时性要求。因此,提出一种基于联合嵌入模型的知识表示方法,并应用于语义数据流处理中。将规则... 详细信息

传统的语义数据流推理使用前向或后向链式推理产生确定性的答案,但是在复杂的传递规则推理中效率不高,无法满足实时数据流处理场景对答案的及时性要求。因此,提出一种基于联合嵌入模型的知识表示方法,并应用于语义数据流处理中。将规则与事实三元组联合嵌入并利用深度学习模型进行训练,在推理阶段,根据查询中涉及的规则建立推理模板,利用深度学习模型对推理模板产生的三元组进行预测和分类,将结果作为查询和推理答案输出。实验表明,对于复杂规则推理,基于知识表示学习的实时语义数据流推理能够在保障较好推理准确性和命中率的前提下有效地降低延迟。

关键词：实时语义推理语义数据流处理知识表示学习

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基于Double DQN的双模式多目标信号配时方法

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计算机技术与发展 2024年第8期34卷 143-150页

作者：聂雷张明萱黄庆涵鲍海洲武汉科技大学计算机科学与技术学院湖北武汉430065 智能信息处理与实时工业系统湖北省重点实验室湖北武汉430065

近年来深度强化学习作为一种高效可靠的机器学习方法被广泛应用在交通信号控制领域。目前,现有交通信号配时方法通常忽略了特殊车辆(例如救护车、消防车等)的优先通行;此外,基于传统深度强化学习的信号配时方法优化目标较为单一,导致其... 详细信息

近年来深度强化学习作为一种高效可靠的机器学习方法被广泛应用在交通信号控制领域。目前,现有交通信号配时方法通常忽略了特殊车辆(例如救护车、消防车等)的优先通行;此外,基于传统深度强化学习的信号配时方法优化目标较为单一,导致其在复杂交通场景中性能不佳。针对上述问题,基于Double DQN提出一种融合特殊车辆优先通行的双模式多目标信号配时方法(Dual-mode Multi-objective signal timing method based on Double DQN,DMDD),以提高不同交通场景下路口的通行效率。该方法首先基于路口的饱和状态选择信号控制模式,特殊车辆在紧急控制模式下被赋予更高的通行权重,有利于其更快通过路口;接着针对等待时长、队列长度和CO 2排放量3个指标分别设计神经网络进行奖励计算;最后利用Double DQN进行最优信号相位的选择,通过灵活切换信号相位以提升通行效率。基于SUMO的实验结果表明,DMDD与对比方法相比能有效缩短路口处特殊车辆的等待时长、队列长度和CO 2排放量,特殊车辆能够更快通过路口,有效地提高了通行效率。

关键词：交通信号配时深度强化学习双模式多目标 Double DQN SUMO

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基于轻量级的DialogueRNN多模态优化方法

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计算机技术与发展 2024年第8期34卷 30-36页

作者：李晨梁平顾进广武汉科技大学计算机科学与技术学院湖北武汉430065 智能信息处理与实时工业系统湖北省重点实验室湖北武汉430065

对话情感识别(ERC)是自然语言处理中非常活跃的研究领域,而对话语情感进行分类也广泛应用于人机交互中,目前大多数研究主要集中在对说话人和上下文信息建模上,主要使用简单的特征拼接来利用多模态信息而忽略了模态间的依赖关系。为了解... 详细信息

对话情感识别(ERC)是自然语言处理中非常活跃的研究领域,而对话语情感进行分类也广泛应用于人机交互中,目前大多数研究主要集中在对说话人和上下文信息建模上,主要使用简单的特征拼接来利用多模态信息而忽略了模态间的依赖关系。为了解决上述问题,该文使用基于注意力机制的网络模型来动态地融合多模态特征,提出了一种基于轻量级的DialogueRNN多模态优化方法MMRNN(multimodal RNN)。首先,在多模态融合的过程中输入注意力得分来关注更重要的模态;其次,优化掉DialogueRNN中的情感GRU;最后,对模型进行堆叠以增加模型深度,并在每层的输出加上注意力机制得到最终情感输出。通过在两个公开的数据集上的模拟实验结果表明,提出的基于轻量级的DialogueRNN多模态优化方法具有较好的性能。

关键词：多模态融合对话情感识别注意力机制情景建模模型堆叠

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NHCL:一种基于原生结构增强的超图对比学习

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计算机技术与发展 2024年第9期34卷 116-123页

作者：刘宇侯阿龙方舒言高峰张晓龙武汉科技大学计算机科学与技术学院湖北武汉430072 湖北省智能信息处理与实时工业系统重点实验室湖北武汉430072

基于自监督学习的超图对比学习已被广泛研究,然而,当前超图对比学习大多采用传统图表示学习中的数据增强方法,较少考虑超图的原生结构,并没有充分利用超图中的高阶关系。为了解决这一局限性,提出了一系列基于超图原生结构的数据增强操作... 详细信息

基于自监督学习的超图对比学习已被广泛研究,然而,当前超图对比学习大多采用传统图表示学习中的数据增强方法,较少考虑超图的原生结构,并没有充分利用超图中的高阶关系。为了解决这一局限性,提出了一系列基于超图原生结构的数据增强操作,即针对超图中的超边和节点进行扰动。通过对超边之间的包含、组合及相交等关系和节点之间交互关系的研究,提出了一系列面向超边和节点的基本扰动操作,并在此基础上对面向超边和节点之间的基本操作进行了组合,帮助模型进行学习。通过使用基本数据增强操作及其组合,生成用于超图对比学习模型进行学习的正负样本对,使用超图神经网络学习其表征信息并进行编码,通过损失函数指导模型训练,从而帮助模型学习到超图中的高阶关系。为了验证该方法的有效性,对Cora-CA、PubMed和ModelNet40等12个常用的超图基准数据集进行了节点分类实验。实验结果表明,相比于现有两个超图自监督方法Self和Con、超图对比学习方法HyperGCL和TriCL,该方法在节点分类准确率上提升了2%~7%。

关键词：超图对比学习数据增强超图原生结构超图神经网络自监督学习

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