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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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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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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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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