检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机与数字工程 2023年第9期51卷 2060-2066,2136页

作者：刘恒陈姚节许晓峰武汉科技大学计算机科学与技术学院武汉430065 智能信息处理与实时工业系统湖北省重点实验室武汉430065

目前在场景文本检测领域中,基于深度学习的检测算法已经取代了传统的文本检测算法。针对在深度学习算法中基于分割的方法和基于边界框回归的两类方法被广泛的应用在文本检测当中的情形,提出了基于可变形注意力Transformer的场景文本检... 详细信息

目前在场景文本检测领域中,基于深度学习的检测算法已经取代了传统的文本检测算法。针对在深度学习算法中基于分割的方法和基于边界框回归的两类方法被广泛的应用在文本检测当中的情形,提出了基于可变形注意力Transformer的场景文本检测算法。首先,在采用ResNet残差网络作为骨干网络的基础上引入了Transformer编解码结构,以此将检测的目标聚焦至文本上;然后,在Transformer编解码结构中添加了可变形注意力机制,有利于让模型只关注参考点附近少量的关键采样点,降低高分辨率特征图的计算复杂度,缓解小目标文本检测困难的问题。通过在ICDAR 2013、ICDAR 2015、MSRA-TD 500与论文的场景文本数据集上的实验结果表明,与传统的深度学习主流方法相比,从F1score与Ap等实验指标上验证了算法的有效性与先进性。

关键词：文本检测 Transformer 可变形注意力机制深度学习

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基于改进Double U-Net的秀丽隐杆线虫显微图像端泡分割

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计算机与数字工程 2023年第4期51卷 927-932页

作者：杜自豪刘俊武汉科技大学计算机科学与技术学院武汉430065 智能信息处理与实时工业系统湖北省重点实验室武汉430065

针对秀丽隐杆线虫显微图像噪声较多,端泡区域像素与虫体及周围环境相似,标准Double U-Net分割效果较差的问题。该研究提出一种改进的Double U-Net网络的秀丽隐杆线虫端泡分割方法,在网络中引入密集连接,并采用改进的损失函数,解决了传... 详细信息

针对秀丽隐杆线虫显微图像噪声较多,端泡区域像素与虫体及周围环境相似,标准Double U-Net分割效果较差的问题。该研究提出一种改进的Double U-Net网络的秀丽隐杆线虫端泡分割方法,在网络中引入密集连接,并采用改进的损失函数,解决了传统网络无法进行精确分割的问题。实验表明:改进后算法对线虫端泡的分割,Dice Coefficien、准确率和召回率达到了90.12%、87.45%和91.53%。

关键词：秀丽隐杆线虫分割 Double U-Net 密集连接混合损失函数

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基于两级分解和长短时记忆网络的短期风速多步组合预测模型

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信息与控制 2021年第4期50卷 470-482页

作者：廖雪超邓万雄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重点实验室湖北武汉430065

为了更好地提取与学习风速在时域和频域上的特征,解决风速信号时域随机性和频域复杂性问题,提出了一种基于小波分解(WD)、变分模态分解(VMD)、长短时记忆(LSTM)网络和注意力机制(AT)的短期风速组合预测模型(WD-VMD-DLSTM-AT).在此基础上... 详细信息

为了更好地提取与学习风速在时域和频域上的特征,解决风速信号时域随机性和频域复杂性问题,提出了一种基于小波分解(WD)、变分模态分解(VMD)、长短时记忆(LSTM)网络和注意力机制(AT)的短期风速组合预测模型(WD-VMD-DLSTM-AT).在此基础上,提出了一种基于注意力机制的多输入多输出(MIMO)的编码解码多步预测模型(MMED-AT).通过实验对比分析,所提出的组合预测模型具有最优的统计误差,在短期风速预测方面能显著提高预测精度.基于组合模型的(MMED-AT)模型能明显消除递归式多步预测的累积误差,进一步提高多步预测的平稳性.

关键词：短期风速预测小波分解重构变分模态分解长短时记忆网络注意力机制

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基于半监督判别分析的领域自适应方法研究

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计算机与数字工程 2023年第7期51卷 1663-1669页

作者：成佳骏李波武汉科技大学计算机科学与技术学院武汉430065 武汉科技大学智能信息处理与实时工业系统湖北省重点实验室武汉430065

为解决传统机器学习中训练集(源域)与测试集(目标域)数据分布不一致导致分类准确率较低的问题,提出一种基于半监督判别分析和CDMD的领域自适应算法(SDA-CDMD)。首先,使用半监督判别分析(SDA)进行数据降维,保留了映射到低维子空间中数据... 详细信息

为解决传统机器学习中训练集(源域)与测试集(目标域)数据分布不一致导致分类准确率较低的问题,提出一种基于半监督判别分析和CDMD的领域自适应算法(SDA-CDMD)。首先,使用半监督判别分析(SDA)进行数据降维,保留了映射到低维子空间中数据的几何结构信息。其次,提出一种衡量两个域之间分布差异的度量准则:跨域均值差异(Cross-Domain Mean Discrepancy,CDMD)。最后,将SDA与CDMD结合,将两个域投影到同一子空间中,减少两个域之间的分布差异。在手写数字图像和计算机视觉数据集上进行的大量实验结果表明,所提算法优于传统的领域自适应方法,验证了其有效性。

关键词：领域自适应迁移学习半监督判别分析子空间学习特征选择

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基于BERT的阅读理解式标书文本信息抽取方法

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武汉大学学报（理学版） 2022年第3期68卷 311-316页

作者：涂飞明刘茂福夏旭张耀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 湖北经济学院湖北数据与分析中心湖北武汉430205

针对标书文本重要信息的抽取需求,提出一种基于BERT(bidirectional encoder representations from transformers)的阅读理解式标书文本信息抽取方法。该方法将信息抽取任务转换为阅读理解任务,根据标书文本内容,生成对应问题,再抽取标... 详细信息

针对标书文本重要信息的抽取需求,提出一种基于BERT(bidirectional encoder representations from transformers)的阅读理解式标书文本信息抽取方法。该方法将信息抽取任务转换为阅读理解任务,根据标书文本内容,生成对应问题,再抽取标书文本片段作为问题答案。利用BERT预训练模型,得到强健的语言模型,获取更深层次的上下文关联。相比传统的命名实体识别方法,基于阅读理解的信息抽取方法能够很好地同时处理非嵌套实体和嵌套实体的抽取,也能充分利用问题所包含的先验语义信息,区分出具有相似属性的信息。从中国政府采购网下载标书文本数据进行了实验,本文方法总体EM(exact match)值达到92.41%,F1值达到95.03%。实验结果表明本文提出的方法对标书文本的信息抽取是有效的。

关键词：标书文本阅读理解信息抽取 BERT(bidirectional encoder representations from transformers)

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基于图像风格迁移技术生成图像验证码研究

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计算机与数字工程 2023年第10期51卷 2444-2451页

作者：秦志伟陈黎武汉科技大学计算机科学与技术学院武汉430065 武汉科技大学智能信息处理与实时工业系统湖北省重点实验室武汉430065

验证码能有效区分人类与机器,可以提高网站的安全性,抵御脚本的恶意攻击,保护用户信息安全。因此,验证码正被广泛地运用到互联网中。具有良好的安全性和易用性是一个良好的验证码的基本条件。风格迁移能在改变图像的风格特征的基础上保... 详细信息

验证码能有效区分人类与机器,可以提高网站的安全性,抵御脚本的恶意攻击,保护用户信息安全。因此,验证码正被广泛地运用到互联网中。具有良好的安全性和易用性是一个良好的验证码的基本条件。风格迁移能在改变图像的风格特征的基础上保留图像的内容特征,使其达到一定的艺术效果。为设计出有效安全的验证码,研究采用深度学习技术,改进VGG网络模型,应用风格迁移技术来进行生成图像验证码。在对生成的验证码的有效性的研究中,设置了对比实验,用常见的识别工具对该技术获得的图像验证码与部分实际生活中应用的验证码进行了识别率和识别效率两项重要参数的对比分析,效果显著。

关键词：验证码深度学习风格迁移安全性 VGG

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基于改进多嵌入空间的实时语义数据流推理

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计算机工程 2022年第2期48卷 55-64页

作者：高峰姚光涛顾进广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430065 富媒体数字出版内容组织与知识服务重点实验室武汉430065

将语义数据流处理引擎与知识图谱嵌入表示学习相结合,可以有效提高实时数据流推理查询性能,但是现有的知识表示学习模型更多关注静态知识图谱嵌入,忽略了知识图谱的动态特性,导致难以应用于实时动态语义数据流推理任务。为了使知识表示... 详细信息

将语义数据流处理引擎与知识图谱嵌入表示学习相结合,可以有效提高实时数据流推理查询性能,但是现有的知识表示学习模型更多关注静态知识图谱嵌入,忽略了知识图谱的动态特性,导致难以应用于实时动态语义数据流推理任务。为了使知识表示学习模型适应知识图谱的在线更新并能够应用于语义数据流引擎,建立一种基于改进多嵌入空间的动态知识图谱嵌入模型PUKALE。针对传递闭包等复杂推理场景,提出3种嵌入空间生成算法。为了在进行增量更新时更合理地选择嵌入空间,设计2种嵌入空间选择算法。基于上述算法实现PUKALE模型,并将其嵌入数据流推理引擎CSPARQL-engine中,以实现实时语义数据流推理查询。实验结果表明,与传统的CSPARQL和KALE推理相比,PUKALE模型的推理查询时间分别约降低85%和93%,其在支持动态图谱嵌入的同时能够提升实时语义数据流推理准确率。

关键词：语义数据流数据流引擎推理知识表示学习知识图谱

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面向目标检测的尺度增强特征金字塔网络

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计算机系统应用 2023年第1期32卷 127-134页

作者：张轩王晓峰张文尉黄煜婷陈东方武汉科技大学计算机科学与技术学院武汉430070 武汉科技大学智能信息处理与实时工业系统湖北省重点实验室武汉430070

基于特征金字塔网络的目标检测算法没有充分考虑不同目标间的尺度差异以及跨层特征融合过程中高频信息损失问题,使网络无法充分融合全局多尺度信息,导致检测效果不佳.针对这些问题,提出了尺度增强特征金字塔网络.该方法对特征金字塔网... 详细信息

基于特征金字塔网络的目标检测算法没有充分考虑不同目标间的尺度差异以及跨层特征融合过程中高频信息损失问题,使网络无法充分融合全局多尺度信息,导致检测效果不佳.针对这些问题,提出了尺度增强特征金字塔网络.该方法对特征金字塔网络的侧向连接和跨层特征融合方式进行了改进,设计具有动态感受野的多尺度卷积组作为侧向连接来充分提取每一个目标的特征信息,引入基于注意力机制的高频信息增强模块来促进高层特征与底层特征融合.基于MS COCO数据集的实验结果表明,该方法能有效提高各尺度目标的检测精度,整体性能优于现有方法.

关键词：目标检测特征金字塔网络动态感受野多尺度融合注意力机制深度学习

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基于改进自编码模型的工业时序数据异常检测

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计算机与数字工程 2023年第11期51卷 2627-2632,2670页

作者：肖鉴涛廖光忠武汉科技大学计算机科学与技术学院武汉430065 武汉科技大学智能信息处理与实时工业系统湖北省重点实验室武汉430065

针对传统异常检测模型在处理工业多维时序数据时特征提取不充分、抗干扰能力弱等问题,提出一种改进的自编码模型,有效结合了门控循环网络的时序信息记忆能力和收缩自编码器的鲁棒特征提取能力,能够同时捕获不同特征变量之间的非线性相... 详细信息

针对传统异常检测模型在处理工业多维时序数据时特征提取不充分、抗干扰能力弱等问题,提出一种改进的自编码模型,有效结合了门控循环网络的时序信息记忆能力和收缩自编码器的鲁棒特征提取能力,能够同时捕获不同特征变量之间的非线性相关性和单个变量自身的时序相关性。采取半监督学习异常检测方法,使用正常数据训练模型收敛,并根据待检测数据输入模型后计算出的异常得分来判定异常样本。基于真实的工业传感器数据进行实验后的结果表明,该方法有效提高了异常检测的准确度和可靠性。

关键词：异常检测时序数据半监督学习收缩自编码器门控循环网络

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基于坐标映射及多重图划分的图相似查询研究

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计算机技术与发展 2023年第12期33卷 58-64页

作者：刘哲峰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

图相似查询是图数据库资源管理最重要的操作之一。目前的相似性查询算法几乎都是采用对整个图数据库进行过滤得到候选集的方式,没有考虑在实际图数据库中各数据图规模之间存在着一定的差距,没有必要对整个图数据库进行计算。因此,提出... 详细信息

图相似查询是图数据库资源管理最重要的操作之一。目前的相似性查询算法几乎都是采用对整个图数据库进行过滤得到候选集的方式,没有考虑在实际图数据库中各数据图规模之间存在着一定的差距,没有必要对整个图数据库进行计算。因此,提出了一种基于坐标映射的批量处理方式,从规模上对数据图进行剔除,使得后续需要计算的数据图数量大大减少。同时给出了一个参数化的、基于选择性划分的GED下界,使得图划分方式具有约束性,而不是随机的,并在此基础上给出了一个多层索引结构,用于GED下限交叉检查。模拟实验结果表明,所提出的处理方法在通过坐标映射来尽量缩减计算时间的同时,较好地提升了过滤精度,甚至能在过滤阶段就得到相似查询的结果。

关键词：图数据库图相似查询坐标映射选择性图划分多层索引结构

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