检索结果-内蒙古大学图书馆

地球物理学报 2016年第4期59卷 1284-1292页

作者：吴一全曹照清陶飞翔南京航空航天大学电子信息工程学院南京211106 南京信息工程大学江苏省大数据分析技术重点实验室南京210044 城市空间信息工程北京市重点实验室北京100038 成都理工大学国土资源部地学空间信息技术重点实验室成都610059 江西省数字国土重点实验室南昌330013

为了提高多时相遥感图像变化检测的精确度和运算效率,本文提出了一种基于Contourlet变换和独立分量分析(ICA-Independent component analysis)的变化检测算法.利用Contourlet变换多尺度、多方向性和各向异性等性质,对图像数据进行多尺... 详细信息

为了提高多时相遥感图像变化检测的精确度和运算效率,本文提出了一种基于Contourlet变换和独立分量分析(ICA-Independent component analysis)的变化检测算法.利用Contourlet变换多尺度、多方向性和各向异性等性质,对图像数据进行多尺度分解,再对分解后的数据进行独立分量分析,利用改进的基于牛顿迭代的固定点ICA算法分离出互相独立的数据分量,然后将分离后的数据分量转变成图像分量,最终对变化图像分量经阈值分割实现变化检测.实验结果表明,与现有的基于PCA、基于ICA、基于小波变换与ICA三种变化检测算法相比,本文算法能有效地分离出变化信息,减少了计算的复杂性,得到的变化图像具有更高的精确度,且对背景有较强的稳健性.

关键词：多时相遥感图像变化检测 Contourlet变换独立分量分析

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基于自适应灰狼优化算法的柔性作业车间调度问题

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现代制造工程 2022年第7期 1-10页

作者：王玉芳曾亚志蒋亚飞南京信息工程大学自动化学院南京210044 江苏省大数据分析技术重点实验室南京210044

针对单目标柔性作业车间调度问题(Flexible Job shop Scheduling Problem,FJSP),以优化最大完工时间为目标,提出一种自适应灰狼优化(Adaptive Grey Wolf Optimization,AGWO)算法求解该问题。首先,采用离散整数编码方式以及混合初始化规... 详细信息

针对单目标柔性作业车间调度问题(Flexible Job shop Scheduling Problem,FJSP),以优化最大完工时间为目标,提出一种自适应灰狼优化(Adaptive Grey Wolf Optimization,AGWO)算法求解该问题。首先,采用离散整数编码方式以及混合初始化规则生成高质量种群;其次,根据灰狼优化(Grey Wolf Optimization,GWO)算法的社会等级制度,提出一种基于种群规模的自适应社会等级制度分布策略,以提高算法求解速度和稳定性;然后,设计一种新的狼群捕猎和猎物搜索机制,保证种群多样性的同时提高算法的全局探索能力;此外,提出融合基于关键路径和均衡机器负载2种邻域结构的变邻域搜索策略,提高算法的局部搜索能力;最后,通过标准算例验证算法的有效性和可行性。

关键词：柔性作业车间调度问题最大完工时间灰狼优化算法变邻域搜索

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AI方法在地面气温观测资料质量控制中的应用

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气候与环境研究 2016年第1期21卷 1-7页

作者：叶小岭施林红熊雄王璐南京信息工程大学信息与控制学院南京210044 南京信息工程大学气象灾害预报预警与评估协同创新中心南京210044 江苏省大数据分析技术重点实验室南京210044

提出一种基于自回归与反距离加权的空间质量控制方法——AI方法,该方法能够在时间维度和空间维度对气象资料进行质量控制。选择不同地区4个地面气象观测站(南京58238站,连云港58044站,无锡58353站,徐州58027站)2007年逐时气温观测数据... 详细信息

提出一种基于自回归与反距离加权的空间质量控制方法——AI方法,该方法能够在时间维度和空间维度对气象资料进行质量控制。选择不同地区4个地面气象观测站(南京58238站,连云港58044站,无锡58353站,徐州58027站)2007年逐时气温观测数据作为被控对象,检验该方法在气温资料质量控制中的适用性。通过对添加的随机人为误差的检验发现,该方法能够有效地标记出存疑数据,相对于反距离加权和空间回归,该方法具有更好的检验效果,稳定性高、适应性强,适用于平原或丘陵地带。

关键词：大气探测地面气温质量控制自回归反距离加权空间回归

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动态需求响应概念扩展及研究重点

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电力系统自动化 2019年第14期43卷 207-215页

作者：姚建国张凯锋丁哲通李亚平杨胜春夏旻中国电力科学研究院有限公司(南京) 江苏省南京市210003 复杂工程系统测量与控制教育部重点实验室(东南大学) 江苏省南京市210096 江苏省大数据分析技术重点实验室(南京信息工程大学) 江苏省南京市210044

在短时间尺度上,掌握需求侧资源的动态响应特性以及与电网动态变化过程的配合关系对于发挥资源的灵活调节作用、促进电网安全稳定运行具有重要作用.文中在对需求响应相关概念及研究成果进行梳理的基础上,认识到动态需求响应能够改善电... 详细信息

在短时间尺度上,掌握需求侧资源的动态响应特性以及与电网动态变化过程的配合关系对于发挥资源的灵活调节作用、促进电网安全稳定运行具有重要作用.文中在对需求响应相关概念及研究成果进行梳理的基础上,认识到动态需求响应能够改善电网的动态过程品质,拓展了动态需求响应的新内涵,扩大了动态需求响应的作用范围.在阐明新内涵后,从大范围、多类型资源的研究视角出发,分析了动态需求响应面临的挑战,提出了面向大规模多样化资源的动态需求响应研究重点,包括动态需求响应资源辨识、资源的动态特性分析、适应动态需求响应的市场机制设计、动态需求响应控制理论及控制策略等4个方面,并对各项研究重点进行了概括和展望.

关键词：动态需求响应动态过程资源辨识市场机制控制理论

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深度信号引导学习混合变换器的高性能无监督视频目标分割

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电子学报 2023年第5期51卷 1388-1395页

作者：苏天康宋慧慧樊佳庆张开华南京信息工程大学江苏省大数据分析技术重点实验室江苏南京210044 南京信息工程大学大气环境与装备技术协同创新中心江苏南京210044 南京航天航空大学计算机与科学技术学院江苏南京211106

现存的无监督视频目标分割方法通常使用光流作为运动线索来提升模型性能.然而,光流的估计常存在误差,这将导致双流网络易对噪声过拟合.为此,本文提出一种基于混合变换器的无监督视频目标分割算法,通过引入深度信号引导变换器高效融合不... 详细信息

现存的无监督视频目标分割方法通常使用光流作为运动线索来提升模型性能.然而,光流的估计常存在误差,这将导致双流网络易对噪声过拟合.为此,本文提出一种基于混合变换器的无监督视频目标分割算法,通过引入深度信号引导变换器高效融合不同模态数据,以学习更加鲁棒的特征表达,从而减轻模型对噪声的过拟合.首先,设计一个新颖的混合注意力模块来获得全局感受野并对不同模态的特征进行充分交互,以增强特征的全局语义信息来提升模型的抗干扰能力.接着,为了进一步感知精细化的目标边缘,设计了一个局部-非局部语义增强模块,将局部语义的归纳偏置引入补充学习非局部语义特征,在提升模型抗干扰力的同时突出更精细化的目标区域.最后,增强后的特征输入变换器的解码器,预测得到高质量的分割结果 .与最先进的方法相比,本文所提算法在四个标准数据集上都获得了领先的性能,充分表明了本文所提方法的有效性.

关键词：无监督视频目标分割混合变换器混合注意力多模态深度估计鲁棒特征

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一种粒度融合的新闻文本主题分类模型

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小型微型计算机系统 2020年第11期41卷 2256-2259页

作者：杨春霞李锐秦家鹏南京信息工程大学自动化学院南京210044 江苏省大数据分析技术重点实验室南京210044

中文新闻文本主题分类任务中通常只考虑字符粒度或者词粒度中一种粒度的Embedding,这往往会使得在特征提取过程中丧失了另一种粒度的特性.本文针对中文新闻文本主题分类任务,提出了一种基于字符粒度与词粒度融合的分类模型.通过中文文... 详细信息

中文新闻文本主题分类任务中通常只考虑字符粒度或者词粒度中一种粒度的Embedding,这往往会使得在特征提取过程中丧失了另一种粒度的特性.本文针对中文新闻文本主题分类任务,提出了一种基于字符粒度与词粒度融合的分类模型.通过中文文本特有的字、词、句的句法关系与字-词包含关系,对字、词进行嵌入,构成字向量、词向量并进行粒度融合.选择卷积神经网络提取新闻文本语义、上下文特征,对中文新闻文本进行主题分类.在THUCNews、搜新闻数据两个公开数据集上进行模型性能测试,该模型的分类准确率分别为97.48%、97.64%,结果表明本文提出的模型性能显著提高.

关键词：自然语言处理新闻文本文本分类粒度融合卷积神经网络

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用于方面级情感分析的多信息增强图卷积网络

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计算机工程与应用 2024年第14期60卷 144-151页

作者：杨春霞闫晗吴亚雷黄昱锟南京信息工程大学自动化学院南京210044 江苏省大数据分析技术重点实验室南京210044 江苏省大气环境与装备技术协同创新中心南京210044

方面级情感分析旨在预测句子中特定方面的情感极性。然而,现阶段的研究依然存在语义信息不充分利用的问题,一方面大多数现有工作侧重于学习上下文词到方面词之间的依存信息,没有充分利用句子的语义信息;另一方面现有研究没有专注于依存... 详细信息

方面级情感分析旨在预测句子中特定方面的情感极性。然而,现阶段的研究依然存在语义信息不充分利用的问题,一方面大多数现有工作侧重于学习上下文词到方面词之间的依存信息,没有充分利用句子的语义信息;另一方面现有研究没有专注于依存树的语法构建,从而没有充分利用语法结构信息去补充语义信息。针对以上问题,提出多信息增强图卷积神经网络(MIE-GCN)模型。主要包括两部分:一是通过方面感知注意力、自注意力和外部常识形成多信息融合层充分利用语义信息;二是根据单词间不同的语法距离构造句子的语法掩码矩阵,通过获得全面语法结构信息来补充语义信息。利用图卷积神经网络增强节点表示。在基准数据集上的实验结果表明,提出的模型均比对比模型有一定的提升。

关键词：方面级情感分析外部常识方面感知注意力语法掩码矩阵

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基于LIBS与GA-PLS的钢铁中Mn,Ni元素定量分析研究

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光谱学与光谱分析 2022年第6期42卷 1804-1808页

作者：杨淋玉丁宇战晔朱绍农陈雨娟邓凡赵兴强南京信息工程大学江苏省大数据分析技术重点实验室江苏南京210044 南京信息工程大学江苏省大气环境与装备技术协同创新中心江苏南京210044 南京信息工程大学江苏省气象能源利用与控制工程技术研究中心江苏南京210044 空军航空大学航空作战与勤务学院吉林长春130022

钢材炼制过程锰、镍元素的含量均会对最终产品的硬度脆度产生影响,但由于其添加的含量需要进行严格控制,同时传统的钢铁成分检测的设备成本高、效率低、速度慢,因此需要一种高精度的快速实时分析方法。利用遗传偏最小二乘法(GA-PLS)结合... 详细信息

钢材炼制过程锰、镍元素的含量均会对最终产品的硬度脆度产生影响,但由于其添加的含量需要进行严格控制,同时传统的钢铁成分检测的设备成本高、效率低、速度慢,因此需要一种高精度的快速实时分析方法。利用遗传偏最小二乘法(GA-PLS)结合LIBS技术对钢铁样品光谱中的Mn和Ni两种元素进行定量检测,并且与传统PLS的定量分析结果进行对比,以验证GA-PLS模型预测性能。采用购置于钢材市场的12个钢铁样品,其中9个样品的光谱信息作为校正集训练模型,3个作为测试集验证模型定量性能。GA-PLS通过不断提高变量被选频率的阈值,用不同阈值下的变量建立PLS模型,对比选出最低RMSECV时的阈值(Mn和Ni元素的光谱输入变量被选频率的最佳阈值分别为8和7)。结果显示:GA-PLS锰元素预测结果的R^(2)_(P)和RMSE_(P)分别是0.9990和1.3473,相对分析误差(RPD)为2.5;镍元素预测结果的R^(2)_(P)和RMSE_(P)分别是0.9995和0.5254,RPD为8.6,最终预测的结果优于PLS。该结果表明了GA-PLS算法在冶金金属元素分析领域具有可持续性挖掘的潜力,同时也将促进LIBS技术在钢铁冶炼领域更深层次的应用。

关键词：钢铁元素定量检测激光诱导击穿光谱化学计量学

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融合CNN-SAM与GAT的多标签文本分类模型

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计算机工程与应用 2023年第5期59卷 106-114页

作者：杨春霞马文文陈启岗桂强南京信息工程大学自动化学院南京210044 江苏省大数据分析技术重点实验室南京210044 江苏省大气环境与装备技术协同创新中心南京210044

现有基于神经网络的多标签文本分类研究方法存在两方面不足,一是不能全面提取文本信息特征,二是很少从图结构数据中挖掘全局标签之间的关联性。针对以上两个问题,提出融合卷积神经网络-自注意力机制(CNNSAM)与图注意力网络(GAT)的多标... 详细信息

现有基于神经网络的多标签文本分类研究方法存在两方面不足,一是不能全面提取文本信息特征,二是很少从图结构数据中挖掘全局标签之间的关联性。针对以上两个问题,提出融合卷积神经网络-自注意力机制(CNNSAM)与图注意力网络(GAT)的多标签文本分类模型(CS-GAT)。该模型利用多层卷积神经网络与自注意力机制充分提取文本局部与全局信息并进行融合,得到更为全面的特征向量表示;同时将不同文本标签之间的关联性转变为具有全局信息的边加权图,利用多层图注意力机制自动学习不同标签之间的关联程度,将其与文本上下文语义信息进行交互,获取具有文本语义联系的全局标签信息表示;使用自适应融合策略进一步提取两者特征信息,提高模型的泛化能力。在AAPD、RCV1-V2与EUR-Lex三个公开英文数据集上的实验结果表明,该模型所达到的多标签分类效果明显优于其他主流基线模型。

关键词：多标签文本分类多层卷积神经网络自注意力机制多头图注意力机制

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融合GAT与头尾标签的多标签文本分类模型

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计算机工程与应用 2024年第15期60卷 150-160页

作者：杨春霞黄昱锟闫晗吴亚雷南京信息工程大学自动化学院南京210044 江苏省大数据分析技术重点实验室南京210044 江苏省大气环境与装备技术协同创新中心南京210044

现有基于神经网络的多标签文本分类主要存在两方面的不足,一是现有的数据中标签-文本频率存在长尾分布,二是很少从图结构中获取全局标签之间的关联性,针对以上问题,提出了一种融合GAT与头尾标签分类器的多标签文本分类模型(GATTN),该模... 详细信息

现有基于神经网络的多标签文本分类主要存在两方面的不足,一是现有的数据中标签-文本频率存在长尾分布,二是很少从图结构中获取全局标签之间的关联性,针对以上问题,提出了一种融合GAT与头尾标签分类器的多标签文本分类模型(GATTN),该模型利用带有注意力机制的Bi-LSTM得到文本的特征向量表示;同时把不同标签之间的关联性转换为包含了全局信息的边加权图,利用多层的图注意力网络来学习头标签之间的关联性。然后将其与文本上下文语义信息进行点积交互,得到具有文本语义和头标签信息的特征表示提高模型的泛化能力。在AAPD、RCV1-V2和EUR-Lex三个公开英文数据集上的实验结果证明,该模型针对数据长尾分布的多标签文本分类效果优于其他基线模型。

关键词：多标签文本分类图注意力网络头尾标签多样本学习

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