检索结果-内蒙古大学图书馆

太阳能学报 2025年第2期46卷 505-510页

作者：姚蕊刘小芳四川轻化工大学计算机科学与工程学院宜宾644000 山西运城农业职业技术学院信息技术系运城044000

针对辐射周期趋势及外部影响特征捕获不足的问题,提出一种线性分解和周期增强Informer的地表太阳辐射短临预报方法。首先,改进灰色关联度方法,获取历史辐射与多种外部气象因素关联度,提取16种高相关外部气象特征建立高关联特征集,强化... 详细信息

针对辐射周期趋势及外部影响特征捕获不足的问题,提出一种线性分解和周期增强Informer的地表太阳辐射短临预报方法。首先,改进灰色关联度方法,获取历史辐射与多种外部气象因素关联度,提取16种高相关外部气象特征建立高关联特征集,强化捕捉辐射与气象因素之间的复杂关系的能力;其次,在基于Transformer解决方案的基础上引入周期性嵌入层和ReLU激活函数,为模型提供更准确、合理的周期时间特征和辐射变化区间。最后,在Informer后增加平滑序列分解线性层,将Autoformer中的分解方案和FEDformer中的线性层相结合,进一步增强捕捉时序数据中周期性和季节性成分的能力。实验结果表明:该IDL方法结合外部气象特征能极好地提高模型短临预报效果,精度高于近年来基于Transformer系列的解决方案;比DLinear均方误差最高减少30.6%。

关键词：太阳辐射 Informer Transformer 平滑序列线性分解周期嵌入灰色关联度

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基于用户层次聚类的联邦学习优化方法

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南京理工大学学报 2024年第4期48卷 469-478,488页

作者：谭玉玲欧国成曹灿明柴争议罗定职业技术学院信息工程系广东罗定527200 北京师范大学教育技术学院北京100082 天津工业大学计算机科学与技术学院天津300387

联邦学习通过分布式机器学习训练出一种全局模型,该模型能够泛化所有的本地用户数据,以达到保护用户数据隐私的目的。由于用户间的行为、环境等不同,造成了数据异构问题,进而使得用户局部模型的性能往往远高于全局模型。针对上述问题,... 详细信息

联邦学习通过分布式机器学习训练出一种全局模型,该模型能够泛化所有的本地用户数据,以达到保护用户数据隐私的目的。由于用户间的行为、环境等不同,造成了数据异构问题,进而使得用户局部模型的性能往往远高于全局模型。针对上述问题,该文提出了一种基于用户层次聚类的联邦学习方法。设计了一种联邦学习收敛评估的方法,用于判断全局模型收敛程度;当全局模型收敛时进行聚类用户操作,能够更加准确地找出相似程度较高的用户;通过余弦相似性的层次聚类方法,将具有相似性的用户进行聚类操作,从而减少因数据异构带来的影响。此外该文还采用较大深度的模型WideResNet提高用户本地训练精度。该文采用数据集EMNIST、CIFAR10,调整用户数据之间的角度,分别进行了两类用户和三类用户的聚类联邦学习实验。实验结果显示,与相关经典联邦学习算法FedAvg相比,采用聚类策略后,其训练准确度提高约10%。

关键词：联邦学习数据异构层次聚类余弦相似性 WideResNet

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基于大语言模型的多输入中文拼写纠错方法

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计算机应用 2025年第3期45卷 849-855页

作者：马灿黄瑞章任丽娜白瑞娜伍瑶瑶文本计算与认知智能教育部工程研究中心(贵州大学) 贵阳550025 贵州大学计算机科学与技术学院贵阳550025 贵州轻工职业技术学院信息工程系贵阳550025

中文拼写纠错(CSC)是自然语言处理(NLP)中的一项重要研究任务,现有的基于大语言模型(LLM)的CSC方法由于LLM的生成机制,会生成和原文存在语义偏差的纠错结果。因此,提出基于LLM的多输入CSC方法。该方法包含多输入候选集合构建和LLM纠错... 详细信息

中文拼写纠错(CSC)是自然语言处理(NLP)中的一项重要研究任务,现有的基于大语言模型(LLM)的CSC方法由于LLM的生成机制,会生成和原文存在语义偏差的纠错结果。因此,提出基于LLM的多输入CSC方法。该方法包含多输入候选集合构建和LLM纠错两阶段:第一阶段将多个小模型的纠错结果构建为多输入候选集合;第二阶段使用LoRA(Low-Rank Adaptation)对LLM进行微调,即借助LLM的推理能力,在多输入候选集合中预测出没有拼写错误的句子作为最终的纠错结果。在公开数据集SIGHAN13、SIGHAN14、SIGHAN15和修正后的SIGHAN15上的实验结果表明,相较于使用LLM直接生成纠错结果的方法Prompt-GEN-1,所提方法的纠错F1值分别提升了9.6、24.9、27.9和34.2个百分点,相较于表现次优的纠错小模型,所提方法的纠错F1值分别提升了1.0、1.1、0.4和2.4个百分点,验证了所提方法能提升CSC任务的效果。

关键词：中文拼写纠错大语言模型模型集成模型微调提示学习

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融合用户偏好与差分隐私模型的位置隐私保护方法

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计算机应用 2024年第S2期44卷 106-111页

作者：朱亮穆金巧曹腾飞蔡增玉张建伟郑州轻工业大学计算机科学与技术学院郑州450001 青海大学计算机技术与应用系西宁810016 许昌职业技术学院信息工程学院河南许昌461000

位置社交网络(LBSN)将社交网络与地理位置相结合,为用户提供了新颖的个性化体验,而用户的位置隐私保护对LBSN系统的安全运行至关重要。针对位置隐私保护方法僵硬导致数据效用低、位置服务(LBS)体验质量下降的问题,提出一种融合用户偏好... 详细信息

位置社交网络(LBSN)将社交网络与地理位置相结合,为用户提供了新颖的个性化体验,而用户的位置隐私保护对LBSN系统的安全运行至关重要。针对位置隐私保护方法僵硬导致数据效用低、位置服务(LBS)体验质量下降的问题,提出一种融合用户偏好与差分隐私模型的位置隐私保护(UPDP-LPP)方法。首先,使用停留点提取算法获得用户的停留点集合;其次,使用特征融合方法标注停留点的类型;最后,在通过用户偏好来动态地获取隐私预算和噪声敏感度后,为隐私半径添加拉普拉斯噪声,从而保护用户的敏感位置信息。在两个公开的真实数据集上的实验结果表明,当隐私预算相同时,所提方法较TLDP (Trajectory Location Data Protection)、DPLPA (Differential Privacy-based Location Privacy protection Algorithm)和LPPM(Location Privacy Protection Mechanism)在隐私保护的数据效用上提高了10%以上。可见,UPDP-LPP不仅能保护用户位置隐私,而且提高了数据效用。

关键词：位置社交网络位置服务用户偏好差分隐私位置隐私保护

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基于深度残差网络与迁移学习的水稻虫害图像识别

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中国农机化学报 2023年第9期44卷 198-204页

作者：汪健梁兴建雷刚四川工程职业技术学院软件工程系四川德阳618000 四川轻化工大学计算机科学与工程学院四川宜宾644005 四川工程职业技术学院电气信息工程系四川德阳618000

提出一个针对大多数类型的水稻害虫的图像识别方法。对ResNet34网络进行改进,提高网络的识别能,以实现基于给定的图像自动地识别分类出主要害虫。此外,基于迁移学习方法有效避免由于数据量缺乏而使得训练不足的问题。通过ImageNet数据... 详细信息

提出一个针对大多数类型的水稻害虫的图像识别方法。对ResNet34网络进行改进,提高网络的识别能,以实现基于给定的图像自动地识别分类出主要害虫。此外,基于迁移学习方法有效避免由于数据量缺乏而使得训练不足的问题。通过ImageNet数据库开展网络参数预训练能够进一步提升网络的提取性能,通过IDADP数据库可以开展参数微调工作以及训练工作。将提出的改进ResNet34模型与其他模型的性能进行对比评估。结果显示,改进ResNet34模型的识别准确度最高,F 1-score达到0.98,证明所提模型对水稻病虫害图像具有较好的识别效果。

关键词：水稻害虫深度残差网络迁移学习改进ResNet34模型卷积神经网络

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基于注意力的工业物联网设备剩余寿命预测方法

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工程科学与技术 2022年第6期54卷 67-74页

作者：李国瑞武雅君王颖彭三城王聪东北大学计算机科学与工程学院辽宁沈阳110169 秦皇岛职业技术学院信息工程系河北秦皇岛066100 广东外语外贸大学语言工程与计算实验室广东广州510006

设备剩余使用寿命预测作为工业物联网实现工业智能的重要功能之一,可基于设备的健康监测数据对其未来退化状态进行预测,以获得设备丧失运行能力前的剩余使用时间,从而制定相应的预测性维修策略,提升工业物联网设备的可靠性、可用性和安... 详细信息

设备剩余使用寿命预测作为工业物联网实现工业智能的重要功能之一,可基于设备的健康监测数据对其未来退化状态进行预测,以获得设备丧失运行能力前的剩余使用时间,从而制定相应的预测性维修策略,提升工业物联网设备的可靠性、可用性和安全性。提出一种基于注意力机制的设备剩余使用寿命预测方法(attentionbased remaining useful lifetime prediction,ARULP)。首先,在模型训练阶段设计了一种局部注意力计算算法,构建数据驱动的局部注意力计算模型,采用训练数据计算局部注意力度量,从而获取预测模型关注的大量数据中关键信息的能力;然后,设计了一种基于局部注意力的相关向量机,通过在其隐变量学习过程中引入局部注意力机制,动态更新注意力权重,从而自适应地调整设备的状态预测模型,提升设备的剩余使用寿命预测精度;最后,在模型预测阶段,利用所构建的预测模型进行设备工作状态预测,并计算设备的剩余使用寿命。基于西安交通大学滚动轴承加速寿命试验数据集,与RVM、AR、ARIMA和LSTM 4个基准方法进行性能比较。结果表明,ARULP方法在不同工况下针对轴承外圈故障、内圈故障和保持架故障进行预测时均与轴承实际退化数据最为接近,能够较好地反映故障轴承的退化状态,最终实现对工业物联网设备剩余使用寿命进行高精度的预测。

关键词：工业物联网剩余使用寿命相关向量机注意力

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基于双重路径规划的密度峰值聚类三维牙齿分割算法

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计算机辅助设计与图形学学报 2025年

作者：李洪安聂晓慧杜卓明张婧赵志华惠巧娟西安科技大学计算机科学与技术学院北京航空航天大学虚拟现实技术与系统全国重点实验室江苏理工学院计算机工程学院山西水利职业技术学院信息工程系银川科技学院信息工程学院

针对当前数字牙科软件中牙齿分割不准确和交互烦琐的问题，提出双重路径规划下的分段式密度峰值聚类三维牙齿分割算法，采用凹点匹配原则对牙齿模型进行分割，简化用户交互操作的同时在一定程度上提高了模型分割的准确率. 首先设计... 详细信息

针对当前数字牙科软件中牙齿分割不准确和交互烦琐的问题，提出双重路径规划下的分段式密度峰值聚类三维牙齿分割算法，采用凹点匹配原则对牙齿模型进行分割，简化用户交互操作的同时在一定程度上提高了模型分割的准确率. 首先设计基于双重路径规划算法，为后续步骤提供稳定的牙齿-牙龈轮廓线; 然后在牙齿-牙龈轮廓线中检测凹点，根据人类牙齿形态将检测出的凹点分为磨牙附近区域的凹点和切牙附近区域的凹点，并结合该凹点所处路径上的位置提出分段式的密度峰值聚类对其进行匹配; 对于已配对的凹点执行分裂操作，按照特定的顺序将分裂后的点重新组合，生成单颗牙齿的分割线; 最后通过单颗牙齿分割线的最长直径和最短直径的比值，筛选出不符合条件的单颗牙齿分割线，利用3DSnake修正牙齿分割线完成牙齿分割. 实验采用400套自采数据进行评估， mIoU达到92.03%. 同时，在随机抽取的100套Teeth3DS数据集样本中进行测试，总体失败率为4%. 结果表明，所提方法在各类牙齿模型上的分割效果优异，有效减少了用户交互操作的复杂性，能够在平均20.10秒内完成牙齿分割，并表现出较强的鲁棒性.

关键词：牙齿分割路径规划密度峰值聚类凹点匹配 3DSnake 活动轮廓模型

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基于改进海鸥算法结合Elman网络的板形模式识别方法

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矿冶工程 2023年第2期43卷 140-144,148页

作者：吕冠艳田学东李奋华山西水利职业技术学院信息工程系山西运城044000 河北大学计算机科学与技术学院河北保定071002 运城学院数学与信息技术学院山西运城044000

为了提高板形模式识别精度,提出了一种基于改进海鸥算法结合Elman网络的板形模式识别方法。将改进的海鸥算法对Elman网络权值阈值进行优化,用于板形模式识别,选取20组数据进行测试,并将结果与基于BP神经网络的板形模式识别和基于传统El... 详细信息

为了提高板形模式识别精度,提出了一种基于改进海鸥算法结合Elman网络的板形模式识别方法。将改进的海鸥算法对Elman网络权值阈值进行优化,用于板形模式识别,选取20组数据进行测试,并将结果与基于BP神经网络的板形模式识别和基于传统Elman网络的板形模式识别方法进行比较,结果表明本文算法精度更高、效果更好,均方误差MSE相比其他算法低2个数量级。

关键词：海鸥算法混沌映射板形模式识别 Elman神经网络板形控制

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融合位置编码的中文拼写纠错方法

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计算机工程与设计 2024年第9期45卷 2844-2851页

作者：赵建辉林川任丽娜黄瑞章贵州大学计算机科学与技术学院文本计算与认知智能教育部工程研究中心贵州贵阳550025 贵州轻工职业技术学院信息工程系贵州贵阳550025 贵州大学计算机科学与技术学院公共大数据国家重点实验室贵州贵阳550025

在中文拼写纠错任务中,字符在文本中的距离信息和顺序信息是重要的特征,因此位置编码至关重要。传统的位置编码无法区分字符的前后联系,此外二阶段方式的纠错方案存在错误传播问题。针对上述问题,提出一种多任务学习下融合位置编码的中... 详细信息

在中文拼写纠错任务中,字符在文本中的距离信息和顺序信息是重要的特征,因此位置编码至关重要。传统的位置编码无法区分字符的前后联系,此外二阶段方式的纠错方案存在错误传播问题。针对上述问题,提出一种多任务学习下融合位置编码的中文拼写纠错方法,使用融合位置编码更好地为模型提供位置信息;使用多任务学习机制缓解错误传播问题,提升模型泛化能力。针对公开数据集进行实验,实验结果在F1值方面有稳定提升,验证了所提方法的有效性。

关键词：中文拼写纠错距离信息顺序信息位置编码错误传播融合位置编码多任务学习

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基于改进长短时记忆网络的驾驶行为检测方法研究

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汽车工程 2021年第8期43卷 1203-1209,1262页

作者：施冬梅肖锋苏州信息职业技术学院计算机科学与技术系苏州215200 西安工业大学计算机科学与工程学院西安710021

疲劳驾驶和不安全驾驶行为是引起交通事故的主要原因,随着智能交通技术的发展,利用深度学习算法进行驾驶行为检测已成为研究的热点之一。在卷积神经网络和长短时记忆神经网络的基础上,结合注意力机制改进网络结构,提出一种混合双流卷积... 详细信息

疲劳驾驶和不安全驾驶行为是引起交通事故的主要原因,随着智能交通技术的发展,利用深度学习算法进行驾驶行为检测已成为研究的热点之一。在卷积神经网络和长短时记忆神经网络的基础上,结合注意力机制改进网络结构,提出一种混合双流卷积神经网络算法,空间流通道采用卷积神经网络提取视频图像的空间特征值,以空间金字塔池化代替均值池化,统一了特征图的尺度变换,时间流通道采用SSD算法计算视频序列相邻两帧光流图像,用于人眼等脸部小目标的检测,再进行图像特征融合与分类,在LFW数据集和自建数据集中进行了实验,结果表明本方法的人脸识别和疲劳驾驶的检测准确率分别高于其他方法1.36和2.58个百分点以上。

关键词：安全驾驶卷积神经网络长短时记忆单步检测人脸识别疲劳驾驶检测

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