检索结果-内蒙古大学图书馆

吉林大学学报（工学版） 2023年第8期53卷 2430-2436页

作者：耿庆田刘植李清亮于繁华李晓宁长春师范大学计算机科学与技术学院长春130032 北华大学吉林省吉林市132013

针对传统基于深度学习的水文预测模型在反映土壤水分时空特异性有一定局限性的问题,提出了一种具有channel-agnostic和spatial-specific结构的时空预测深度学习模型。该模型通过spatial-specific性质在不同空间位置自适应分配网络权值... 详细信息

针对传统基于深度学习的水文预测模型在反映土壤水分时空特异性有一定局限性的问题,提出了一种具有channel-agnostic和spatial-specific结构的时空预测深度学习模型。该模型通过spatial-specific性质在不同空间位置自适应分配网络权值提取不同区域土壤湿度的空间特征;通过channel-agnostic性质用一维卷积提取单个grid点通道中土壤湿度和predict的时间特征,准确捕获单点的土壤湿度和其预测因子的变换关系,将lagged和预测因子作为模型输入在单个网格点进行预测。实验结果表明:本文模型的预测能力相较于传统DL模型有很大提升,在中国北方区域,模型决定系数(R2)相较于卷积神经网络(CNN)提高了80%。

关键词：软件工程土壤湿度深度学习机器学习

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基于改进黑翅鸢优化算法的动态无人机路径规划

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计算机应用研究 2025年第5期42卷 1401-1408页

作者：王兴旺张清杨姜守勇董永权江苏师范大学计算机科学与技术学院江苏徐州221000 中南大学自动化学院长沙410000

针对复杂山体地形和障碍物威胁区域环境下的无人机(UAV)路径规划问题,提出改进黑翅鸢优化算法的动态无人机路径规划方法,旨在提升无人机在动态复杂环境下的路径规划性能及安全性。首先,通过设计山体地形、障碍物、动态威胁区域和动态目... 详细信息

针对复杂山体地形和障碍物威胁区域环境下的无人机(UAV)路径规划问题,提出改进黑翅鸢优化算法的动态无人机路径规划方法,旨在提升无人机在动态复杂环境下的路径规划性能及安全性。首先,通过设计山体地形、障碍物、动态威胁区域和动态目标,建立山体动态环境模型;其次,提出一种自适应攻击策略,加快算法前期收敛速度,平衡算法全局搜索和局部挖掘的能力,设计线性锁优策略,获取优质个体,加速种群收敛;最后,通过设计可变缩放因子改进差分进化策略,并将其融入黑翅鸢算法中,以提高算法避免陷入局部最优的能力,同时提出了动态响应机制以应对环境动态变化。为了验证所提算法的性能,与一些现存的智能算法在CEC2022测试函数中和不同规模的环境模型中进行实验对比。结果显示,与标准黑翅鸢算法相比,所提算法的收敛精度提高了6.25%,标准差减少了54.6%。实验结果表明,所提改进黑翅鸢优化算法在收敛速度和收敛精度方面具有显著优势,能够有效处理动态无人机路径规划问题,提高无人机在复杂环境中的路径规划性能。

关键词：黑翅鸢优化算法自适应攻击策略线性锁优策略差分进化动态响应机制动态无人机路径规划

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基于层次数据增强的多维度特征融合社交媒体抑郁症识别

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计算机工程与应用 2024年

作者：李世琪刁宇峰张浩杨亮林鸿飞樊小超内蒙古民族大学计算机科学与技术学院大连理工大学计算机科学与技术学院新疆师范大学计算机科学与技术学院

抑郁症作为一种常见的精神障碍，因其数据样本稀缺且难以获取，抑郁识别任务在特征的捕获方面正面临极大挑战。该文提出了基于层次的数据增强技术，通过同义词替换和句法树结构调整方法生成新的抑郁文本，丰富抑郁数据集。在此基础上，... 详细信息

抑郁症作为一种常见的精神障碍，因其数据样本稀缺且难以获取，抑郁识别任务在特征的捕获方面正面临极大挑战。该文提出了基于层次的数据增强技术，通过同义词替换和句法树结构调整方法生成新的抑郁文本，丰富抑郁数据集。在此基础上，该文构建了一个融合多维度特征的社交媒体抑郁症识别模型，该模型整合了文本的风格特征、情感特征和语境特征，并引入多头注意力机制，突出抑郁特征中的关键信息，从而对抑郁文本进行精准分类。实验结果表明，该文提出的方法有效扩充了样本数据，并在多维度上准确提取了抑郁特征，使得抑郁识别的准确率达到了92%，验证了模型的有效性。

关键词：社交媒体抑郁症识别数据增强多维度特征

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基于标签感知增强的社交媒体心理亚健康归因方法

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华东师范大学学报(自然科学版) 2025年第1期 124-137页

作者：梁怡萍肖路巍王琳琳华东师范大学计算机科学与技术学院上海200062

在大量的网络社交媒体中,存在一些表达了潜在的心理健康障碍和精神疾病的帖子,根据帖子文本识别用户产生心理健康障碍的原因是一项重要任务.观察这些帖子发现,其上下文中存在标签共现现象,即上下文中同时出现了多个候选标签的语义,干扰... 详细信息

在大量的网络社交媒体中,存在一些表达了潜在的心理健康障碍和精神疾病的帖子,根据帖子文本识别用户产生心理健康障碍的原因是一项重要任务.观察这些帖子发现,其上下文中存在标签共现现象,即上下文中同时出现了多个候选标签的语义,干扰了标签表征的建模与预测.为缓解该现象带来的影响,提出了一种标签感知增强分类的方法,该方法利用大规模预训练语言模型识别潜在的候选标签,并通过估计样本独立的标签语义强度作为增强数据以消减共现标签带来的噪声,基于增强数据构建了性能良好的预训练语言模型分类器.在数据集Intent_SDCNL和SAD上进行的实验验证了该方法的有效性.

关键词：心理亚健康归因自然语言处理提示学习

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文本信息与图结构信息相融合的知识图谱补全

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华东师范大学学报(自然科学版) 2025年第1期 111-123页

作者：范厚龙房爱莲林欣华东师范大学计算机科学与技术学院上海200062

提出了一种基于路径查询信息的图注意力模型,可以将知识图谱中的文本信息与图结构信息有效融合,进而提高知识图谱的补全效果.对于文本信息,使用基于预训练语言模型的双编码器来分别获得实体的嵌入表示和路径查询信息的嵌入表示.通过注... 详细信息

提出了一种基于路径查询信息的图注意力模型,可以将知识图谱中的文本信息与图结构信息有效融合,进而提高知识图谱的补全效果.对于文本信息,使用基于预训练语言模型的双编码器来分别获得实体的嵌入表示和路径查询信息的嵌入表示.通过注意力机制来进行路径查询信息的聚合,以捕获图结构信息,更新实体的嵌入表示.模型使用对比学习进行训练,在多个知识图谱数据集上进行实验,如直推式、归纳式的方式,都取得了良好的效果.结果表明,将预训练语言模型与图神经网络的优势相结合,可以有效捕获知识图谱中文本信息与图结构信息,进而提高知识图谱的补全效果.

关键词：知识图谱补全预训练语言模型对比学习图神经网络

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基于CLIP微调的扩散模型安全化

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华东师范大学学报(自然科学版) 2025年第1期 138-150页

作者：吴平林欣华东师范大学计算机科学与技术学院上海200062

扩散模型变革了文本–图像生成领域,使终端用户可以基于简单的自然语言提示生成高质量、多样化的图像艺术作品.然而,由于训练数据集庞大且未经过滤,文本–图像生成模型具有生成色情内容与暴力内容等不适当内容的能力.为更加安全地部署... 详细信息

扩散模型变革了文本–图像生成领域,使终端用户可以基于简单的自然语言提示生成高质量、多样化的图像艺术作品.然而,由于训练数据集庞大且未经过滤,文本–图像生成模型具有生成色情内容与暴力内容等不适当内容的能力.为更加安全地部署此类模型,提出了一种基于CLIP (contrastive languageimage pre-training)方向性损失的微调(directional CLIP loss based fine-tuning, CLIF)算法,使用方向性的CLIP损失来微调模型,以抑制其生成不适当内容的能力. CLIF消耗的计算资源很少,并且具有强制生效的特点.为评估其抑制效果,提出了CTP (categorized toxic prompts)用于评估文本–图像生成模型的不适当内容生成能力.在CTP与COCO (common objects in context)上的实验结果表明, CLIF能够在抑制文本–图像扩散模型生成不安全内容的同时不影响其一般性生成能力.

关键词：文本–图像生成模型安全性数据集扩散模型

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基于时空交并比约束的目标跟踪对抗防御方法

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模式识别与人工智能 2024年第5期37卷 410-423页

作者：盛晶晶张大伟蔡听依肖昕郑忠龙蒋云良浙江师范大学计算机科学与技术学院金华321004 浙江师范大学浙江省智能教育技术与应用重点实验室金华321004

随着深度学习在视觉跟踪领域的广泛应用,对抗攻击逐渐成为影响方法性能的关键因素之一,然而针对对抗攻击的防御方法研究还处于初始阶段.因此,文中提出基于时空交并比约束的目标跟踪对抗防御方法.首先,在对抗样本上随机添加高斯噪声约束... 详细信息

随着深度学习在视觉跟踪领域的广泛应用,对抗攻击逐渐成为影响方法性能的关键因素之一,然而针对对抗攻击的防御方法研究还处于初始阶段.因此,文中提出基于时空交并比约束的目标跟踪对抗防御方法.首先,在对抗样本上随机添加高斯噪声约束.然后,根据噪声等高线的切线方向,选择噪声等级相同且时空交并比分数最高的切线约束.通过其法线约束使防御目标向原始图像的方向更新,并将法线约束和切线约束进行正交组合优化.最后,经过不断迭代,选择具有最高时空交并比分数且噪声等级最低的组合向量作为最佳约束,添至对抗样本图像中,同时传递给下一帧图像,从而实现时序防御.在VOT2018、OTB100、GOT-10k、LaSOT跟踪数据集上的实验验证文中方法的有效性.

关键词：目标跟踪对抗防御对抗攻击时空交并比

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基于表面高度和不确定性的单目3D物体检测

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华东师范大学学报(自然科学版) 2025年第1期 72-81页

作者：吉银帅续晋华华东师范大学计算机科学与技术学院上海200062

单目3D (three-dimensional)物体检测是自动驾驶和机器人导航中的一项基础但具有挑战性的任务.直接从单张图片预测深度本质上是一个不适定的问题.几何投影是一种强大的深度估计方法,它从物体的物理高度和图像平面中的投影高度推断物体... 详细信息

单目3D (three-dimensional)物体检测是自动驾驶和机器人导航中的一项基础但具有挑战性的任务.直接从单张图片预测深度本质上是一个不适定的问题.几何投影是一种强大的深度估计方法,它从物体的物理高度和图像平面中的投影高度推断物体的深度.然而,高度估计错误将会放大深度估计的误差.研究了预测物体表面点的物理高度和投影高度,而不是物体本身的高度,由此可获得一系列深度候选值;还研究了估计高度的不确定性,并根据不确定性来组合这些深度候选值,以获得最终的目标深度.实验证明了此深度估计方法的有效性,且该方法在KITTI数据集的单目3D目标检测任务上达到了SOTA (state-ofthe-art)结果.

关键词：单目3D物体检测深度估计几何投影自动驾驶

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深度学习中知识蒸馏研究综述

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计算机学报 2022年第8期45卷 1638-1673页

作者：邵仁荣刘宇昂张伟王骏华东师范大学计算机科学与技术学院上海200062

在人工智能迅速发展的今天,深度神经网络广泛应用于各个研究领域并取得了巨大的成功,但也同样面临着诸多挑战.首先,为了解决复杂的问题和提高模型的训练效果,模型的网络结构逐渐被设计得深而复杂,难以适应移动计算发展对低资源、低功耗... 详细信息

在人工智能迅速发展的今天,深度神经网络广泛应用于各个研究领域并取得了巨大的成功,但也同样面临着诸多挑战.首先,为了解决复杂的问题和提高模型的训练效果,模型的网络结构逐渐被设计得深而复杂,难以适应移动计算发展对低资源、低功耗的需求.知识蒸馏最初作为一种从大型教师模型向浅层学生模型迁移知识、提升性能的学习范式被用于模型压缩.然而随着知识蒸馏的发展,其教师-学生的架构作为一种特殊的迁移学习方式,演化出了丰富多样的变体和架构,并被逐渐扩展到各种深度学习任务和场景中,包括计算机视觉、自然语言处理、推荐系统等等.另外,通过神经网络模型之间迁移知识的学习方式,可以联结跨模态或跨域的学习任务,避免知识遗忘;还能实现模型和数据的分离,达到保护隐私数据的目的.知识蒸馏在人工智能各个领域发挥着越来越重要的作用,是解决很多实际问题的一种通用手段.本文将近些年来知识蒸馏的主要研究成果进行梳理并加以总结,分析该领域所面临的挑战,详细阐述知识蒸馏的学习框架,从多种分类角度对知识蒸馏的相关工作进行对比和分析,介绍了主要的应用场景,在最后对未来的发展趋势提出了见解.

关键词：深度神经网络知识蒸馏模型压缩迁移学习人工智能

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人在环路的细分行业logo生成方法

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图学学报 2025年第2期46卷 382-392页

作者：李纪远管哲予宋海川谭鑫马利庄华东师范大学计算机科学与技术学院上海200062

logo图像相比于其他生成图像类型,有着高度抽象、设计多变、风格统一的特点,因此较难直接控制生成结果。为了实现符合各行业特点、满足多种设计构成形态需要的logo高效生成,提出了一种人在环路的细分领域logo生成方法。首先,基于Dreambo... 详细信息

logo图像相比于其他生成图像类型,有着高度抽象、设计多变、风格统一的特点,因此较难直接控制生成结果。为了实现符合各行业特点、满足多种设计构成形态需要的logo高效生成,提出了一种人在环路的细分领域logo生成方法。首先,基于Dreambooth微调文生图扩散模型,以网络公开资源搜集的logo作为数据集,将文生图模型Stable Diffusion XL作为基座模型训练出适用于基础logo生成的“雏形模型”。然后,构造出多组适用于各目标行业领域的文本提示词库,在提示词库指导下,通过雏形模型对各目标行业的logo进行生成。接着,通过人工介入对生成结果进行筛选,推演构造出符合行业需求的二次数据集。最后,利用得到二次数据集对模型基于LoRA进行迭代微调,得到生成logo的“成品模型”,并通过生成图像与提示词的余弦相似度以及人工问卷指标对成品模型的生成结果进行评估,验证了成品模型生成的logo图像在行业关联度、结构完整性以及美观程度等评价维度上相比于未经过上述处理的原模型直接生成的效果有可观提升。

关键词：图像生成扩散模型人在回路训练集构造文本合成图像

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