检索结果-内蒙古大学图书馆

软件学报 2025年第5期 2151-2166页

作者：杨红红刘泓希张玉梅吴晓军现代教学技术教育部重点实验室(陕西师范大学) 民歌智能计算与服务技术文化和旅游部重点实验室(陕西师范大学) 陕西师范大学计算机科学学院

针对基于图卷积神经网络(GCN)的人体姿态估计方法不能充分聚合关节点时空特征、限制判别性特征提取的问题,构造基于平行多尺度时空图卷积的网络模型(PMST-GNet),提高三维人体姿态估计的性能.该模型首先设计对角占优的时空注意力图卷积(D... 详细信息

针对基于图卷积神经网络(GCN)的人体姿态估计方法不能充分聚合关节点时空特征、限制判别性特征提取的问题,构造基于平行多尺度时空图卷积的网络模型(PMST-GNet),提高三维人体姿态估计的性能.该模型首先设计对角占优的时空注意力图卷积(DDA-STGConv),构建跨域时空邻接矩阵,对骨架关节点信息进行基于自约束和注意力机制约束的建模,增强节点间的信息交互;然后,通过设计图拓扑聚合函数构造不同的图拓扑结构,以DDA-STGConv为基本单元构建平行多尺度子网络模块(PM-SubGNet);最后,为了更好地提取骨架关节的上下文信息,设计多尺度特征交叉融合模块(MFEB),实现平行子图网络之间多尺度信息的交互,提高GCN的特征表示能力.在主流3D姿态估计数据集Human3.6M和MPI-INF-3DHP数据集上的对比实验结果表明,所提PMST-GNet模型在三维人体姿态估计中具有较好的效果,优于Sem-GCN、Graph SH、UGCN等当前基于GCN网络的主流算法.

关键词：三维人体姿态估计对角占优的时空注意力图卷积平行多尺度子网络多尺度特征交叉融合

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人机协同视角下AIGC生成绘本内容的技术逻辑、关键问题和实践路径

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出版发行研究 2025年第2期 36-44页

作者：刘遹菡乔驿然胡桉澍张睿丽华中科技大学建筑与城市规划学院光影交互服务技术文化和旅游部重点实验室武汉理工大学计算机与人工智能学院

作为AIGC领域的核心牵引部件,以ChatGPT、Midjourney等为代表的人工智能生成工具,让人们见证了从“文生文”到“文生图”的又一场内容生产革命。然而,因AIGC在生成内容过程中的隐蔽性和不稳定性,大部分生成图像或者视频内容仍然无法直... 详细信息

作为AIGC领域的核心牵引部件,以ChatGPT、Midjourney等为代表的人工智能生成工具,让人们见证了从“文生文”到“文生图”的又一场内容生产革命。然而,因AIGC在生成内容过程中的隐蔽性和不稳定性,大部分生成图像或者视频内容仍然无法直接进行应用。文章通过厘清当前AIGC生成绘本内容的技术逻辑,明晰人机协同生产模式的分工界限,进一步通过优化模型调试生成式AI,明确AIGC人机协同生成绘本的实践路径,从而预测未来AIGC在数字出版领域的生产模式,为文化数字化进程、传统文化“双创”发展搭建实践路径。

关键词： AIGC 人机协同绘本生成关键问题

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基于强化学习的Python程序设计语言教学方法创新

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计算机教育 2025年第1期 110-115页

作者：雷丽晖李鹏陕西师范大学计算机科学学院陕西西安710119 现代教学技术教育部重点实验室陕西西安710062 陕西省教学信息技术工程实验室陕西西安710119 西安市文化旅游资源开发利用重点实验室陕西西安710062 民歌智能计算与服务技术文化和旅游部重点实验室陕西西安710119

针对非计算机专业的程序设计教学,分析目前Python程序设计语言教学方法中出现的问题,提出一种基于强化学习的Python程序设计语言教学方法,具体阐述该方法的教学流程,说明其优势,以实际教学案例介绍教学过程,最后说明教学效果。

关键词：教学方法强化学习 Python程序设计语言教学策略优化

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基于音乐情感的ERoPE-Transformer音乐生成方法

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榆林学院学报 2025年第2期35卷 78-86页

作者：张玉梅陈章杰吕小姣延成岭卢恒陕西师范大学计算机科学学院陕西西安710062 陕西师范大学新闻与传播学院陕西西安710062 民歌智能计算与服务技术文化旅游部重点实验室陕西西安710062

针对音乐生成缺乏情感表达和交互性的问题,提出一种基于音乐情感的ERoPE-Transformer音乐生成方法。基于情感的旋转位置编码Transformer模型(Emotion Rotary Position Embedding Transformer,ERoPE-Transformer)以CP Transformer模型为基础模型,在CP编码的基础上加入情感标签,将音乐序列转换成离散的符号序列,并且引入旋转位置编码,提高模型的外推性,更好地捕获长序列建模中的音乐信息和情感特征。最后通过客观和主观实验对音乐质量和情感效果进行验证,与其他常用的音乐生成模型进行比较,包括Transformer-XL模型、CP Transformer模型和CEG-Transformer模型。客观实验从音高、节奏和音乐结构三个方面评价音乐质量,同时采用DUPSO-DSKSVM民歌快速分类算法对音乐情感进行分类,以验证生成音乐的情感效果。主观实验通过人耳听力测试从不同方面对音乐质量进行打分评价,同时使用人耳听力测试对音乐的情感效果进行评价。实验结果表明,本文提出的ERoPE-Transformer模型在音乐质量和情感表达上都有很好的效果,优于其他三种方法。

关键词：情感音乐生成 Transformer网络旋转位置编码

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基于密度峰值聚类的超区间粒化方法及其分类模型

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计算机学报 2023年第8期46卷 1620-1635页

作者：吴成英张清华赵凡程云龙谢秦夏书银王国胤重庆邮电大学计算智能重庆市重点实验室旅游多源数据感知与决策技术文化和旅游部重点实验室湖北民族大学重庆邮电大学大数据智能计算重点实验室

大数据挖掘时代,数据丰富与知识贫乏之间的矛盾日趋突出.粒计算是解决大规模、复杂问题的新范式,其核心任务是粒化.粗糙集是经典粒计算模型之一,在数据挖掘领域已广泛应用.遗憾的是基于不可区分关系的粒化条件很严格,造成粗糙集在粒化... 详细信息

大数据挖掘时代,数据丰富与知识贫乏之间的矛盾日趋突出.粒计算是解决大规模、复杂问题的新范式,其核心任务是粒化.粗糙集是经典粒计算模型之一,在数据挖掘领域已广泛应用.遗憾的是基于不可区分关系的粒化条件很严格,造成粗糙集在粒化定量数据时会失效.因此,本文首先从一维属性的区间划分出发,定义多维属性组合生成的超区间粒,并基于超区间粒提出新颖的粗糙集模型有效地将定量数据和定性数据统一到一个框架;其次,从决策属性的视角考虑条件属性之间的相关性提出基于密度峰值聚类的超区间粒化算法,算法输出的超区间粒不仅是论域的划分,且每个划分块都是同质信息粒;最后,受近邻分类算法的启发,融合多数投票分类机制和近邻分类准则基于超区间粒提出自适应近邻分类模型(IGANN),并在UCI数据集上与8个经典分类模型进行实验对比,4个指标下的对比结果均表明IGANN模型具有更强的稳定性和更高的鲁棒性.

关键词：粒计算粗糙集粒化信息粒密度峰值聚类

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基于校园机会网络的协作小组缓存调度策略

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电子学报 2021年第12期49卷 2399-2406页

作者：崔苑茹李鹏刘宏王小明吴晓军陕西师范大学计算机科学学院陕西西安710119 民歌智能计算与服务技术文化和旅游部重点实验室陕西西安710062 现代教学技术教育部重点实验室陕西西安710062 陕西省教学信息技术工程实验室陕西西安710119

缓存管理已经成为机会网络的研究热点,目前大多数缓存管理方法都集中在单节点,本文在校园协作学习背景下提出了缓存共享的协作小组资源调度方法.节点活跃度描述了移动节点的缓存空间利用率和节点参与消息转发积极性,消息树描述了消息在... 详细信息

缓存管理已经成为机会网络的研究热点,目前大多数缓存管理方法都集中在单节点,本文在校园协作学习背景下提出了缓存共享的协作小组资源调度方法.节点活跃度描述了移动节点的缓存空间利用率和节点参与消息转发积极性,消息树描述了消息在网络中的扩散程度.以协作小组为单位建立已送达消息链表,对已成功投递消息所占缓存空间及时进行释放.该方法能有效提升节点空间利用率和消息投递率并且降低了消息的投递延迟.实验结果表明,与已有算法相比,消息投递成功率平均提高了10.53%,为小组缓存的共享利用与资源的高效调度提供方法.

关键词：协作学习机会网络缓存调度消息树积极度

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一种多粒度空间的快速构建方法

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计算机学报 2024年第9期47卷 2141-2162页

作者：赵凡张清华吴成英谢秦王国胤重庆邮电大学计算智能重庆市重点实验室重庆邮电大学大数据智能计算重点实验室旅游多源数据感知与决策技术文化和旅游部重点实验室重庆邮电大学网络空间大数据智能安全教育部重点实验室

粒计算是模拟人脑多粒度认知模式处理复杂问题的一种方法.模糊商空间理论作为粒计算的一种典型模型,将复杂问题渐进式粒化成为分层递阶的多粒度空间,从而实现层次化的求解.然而,面对海量高维数据,现有模糊商空间模型通过模糊相似关系构... 详细信息

粒计算是模拟人脑多粒度认知模式处理复杂问题的一种方法.模糊商空间理论作为粒计算的一种典型模型,将复杂问题渐进式粒化成为分层递阶的多粒度空间,从而实现层次化的求解.然而,面对海量高维数据,现有模糊商空间模型通过模糊相似关系构建多粒度空间的效率将大幅降低.一方面,模糊相似关系需要计算数据空间中任意两个对象之间的相似性,不利于处理体量大的数据集;另一方面,模糊相似关系包含大量冗余信息,导致后续步骤中存在大量的冗余计算.因此,本文基于2近邻模糊关系,提出了多粒度空间的快速构建方法,在保证面向下游分类任务时性能不下降的前提下,极大地提升了多粒度空间构建效率.首先,基于k近邻算法提出k近邻模糊关系,并分析证明其关键性质;然后,面向多粒度空间构建任务,对k近邻模糊关系进行参数分析,从理论上证明k取2时即可包含数据空间中全部有效信息;随后,定义了最近邻和次近邻两阶段的有效位置数,提出了模糊相似关系有效值和有效位置提取算法,多粒度空间构建效率提升了75%左右.最后,通过在9个UCI数据集、3个UKB数据集、3个图像数据集和3个文本数据集上的相关实验,验证了该算法构建多粒度空间的高效性、正确性以及面向下游分类任务的有效性、稳定性和显著性.

关键词：粒计算多粒度空间 k近邻模糊关系模糊商空间

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抑制图像非语义信息的通用后门防御策略

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中国图象图形学报 2023年第3期28卷 836-849页

作者：郭钰生钱振兴张新鹏柴洪峰复旦大学计算机科学技术学院上海200438 文化和旅游部数字文化保护与旅游数据智能计算重点实验室上海200438 复旦大学金融科技研究院上海200438

目的后门攻击已成为目前卷积神经网络所面临的重要威胁。然而,当下的后门防御方法往往需要后门攻击和神经网络模型的一些先验知识,这限制了这些防御方法的应用场景。本文依托图像分类任务提出一种基于非语义信息抑制的后门防御方法,该... 详细信息

目的后门攻击已成为目前卷积神经网络所面临的重要威胁。然而,当下的后门防御方法往往需要后门攻击和神经网络模型的一些先验知识,这限制了这些防御方法的应用场景。本文依托图像分类任务提出一种基于非语义信息抑制的后门防御方法,该方法不再需要相关的先验知识,只需要对网络的输入进行编解码处理就可以达到后门防御的目的。方法核心思想是在保持图像语义不改变的同时,尽量削弱原始样本中与图像语义不相关的信息,以此抑制触发器。通过在待保护模型前添加一个即插即用的U型网络(即信息提纯网络)来实现对图像非语义信息的抑制。其输入是干净的初始样本,输出命名为强化样本。具体的训练过程中,首先用不同的训练超参数训练多个结构不一的干净分类器,然后在保持强化样本被上述分类器正确分类的前提下,优化信息提纯网络使强化样本和原始样本之间的差异尽可能地大。结果实验在MNIST、CIFAR10和Image Net10数据集上进行。实验结果显示,经过信息提纯网络编解码后,干净样本的分类准确率略有下降,后门攻击成功率大幅降低,带有触发器的样本以接近干净样本的准确率被正确预测。结论提出的非语义信息抑制防御方法能够在不需要相关先验知识的情况下将含触发器的样本纠正为正常样本,并且保持对干净样本的分类准确率。

关键词：卷积神经网络(CNN) 模型安全图像分类神经网络后门后门防御

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一种基于宽度学习系统变体结构的肺炎检测方法

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西北大学学报（自然科学版） 2024年第4期54卷 665-676页

作者：黎珂源张清华靳朋仁谢秦重庆邮电大学计算智能重庆市重点实验室重庆400065 重庆邮电大学大数据智能计算重点实验室重庆400065 重庆邮电大学旅游多源数据感知与决策技术文化和旅游部重点实验室重庆400065

肺炎作为常见的呼吸系统疾病,准确、快速地诊断对患者的健康恢复至关重要。随着医疗技术的革新和人工智能的发展,计算机辅助诊断在医学领域的应用日益广泛。深度学习在肺炎检测领域取得了显著的成果,但其庞大的参数数量和复杂的网络结... 详细信息

肺炎作为常见的呼吸系统疾病,准确、快速地诊断对患者的健康恢复至关重要。随着医疗技术的革新和人工智能的发展,计算机辅助诊断在医学领域的应用日益广泛。深度学习在肺炎检测领域取得了显著的成果,但其庞大的参数数量和复杂的网络结构导致训练时间长、计算资源消耗大等局限性。为了解决上述问题,提出了一种基于宽度学习系统变体结构的肺炎检测方法。该方法在原始宽度学习系统的基础上,引入了级联金字塔结构;同时,利用预训练的EfficientNet网络作为前置特征提取器;此外,还提出了适用于该模型的增量学习算法,包括增加额外的增强节点、特征节点和训练样本,以进一步优化模型性能;最后,在公开的肺炎胸部X射线数据集上进行了对比实验。实验结果表明,该方法实现了92.83%的准确率,AUC值高达98.86%,与众多深度卷积神经网络相比,具有相似的精度,同时大幅缩短了模型的训练时间。

关键词：肺炎检测宽度学习系统级联金字塔增量学习

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基于距离排序的DUPSO-DSVM民歌快速分类算法研究

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计算机工程与科学 2023年第10期45卷 1874-1883页

作者：吕小姣张玉梅杨红红吴晓军民歌智能计算与服务技术文化和旅游部重点实验室陕西西安710119 陕西师范大学计算机科学学院陕西西安710119 陕西师范大学现代教学技术教育部重点实验室陕西西安710062

在网络信息快速发展的时代背景下,不同的音乐爱好者对音乐信息检索的需求也在不断提高,音乐分类成为了一个非常值得研究的问题。提出了将耗散均匀搜索粒子群优化算法DUPSO与基于距离排序的支持向量预选取算法DSVM相结合的DUPSO-DSVM民... 详细信息

在网络信息快速发展的时代背景下,不同的音乐爱好者对音乐信息检索的需求也在不断提高,音乐分类成为了一个非常值得研究的问题。提出了将耗散均匀搜索粒子群优化算法DUPSO与基于距离排序的支持向量预选取算法DSVM相结合的DUPSO-DSVM民歌快速分类算法。该算法利用DUPSO算法对SVM的惩罚系数C和核函数参数g进行优化,并利用DSVM算法优化DUPSO算法的参数优化时间。实验结果表明,在使用了DUPSO-DSVM算法之后,算法的训练时间只占未使用DUPSO-DSVM算法的26.26%,民歌分类正确率为84%,但仍然保持着较高的分类正确率。

关键词：民歌分类特征提取 DUPSO算法支持向量机支持向量预选取

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