检索结果-内蒙古大学图书馆

北京航空航天大学学报 2023年第3期49卷 636-646页

作者：陈刚林东陈飞陈祥宇福州大学物理与信息工程学院福州350108 福州大学计算机与大数据学院/软件学院福州350108

针对麻雀搜索算法后期种群多样性减少、易陷入局部最优解等问题,提出一种新的改进麻雀搜索算法。所提算法先引入小孔成像反向学习策略对发现者的位置进行更新,提升寻优位置的多样性;其次受Logistic模型的启发,提出一种新的自适应因子对... 详细信息

针对麻雀搜索算法后期种群多样性减少、易陷入局部最优解等问题,提出一种新的改进麻雀搜索算法。所提算法先引入小孔成像反向学习策略对发现者的位置进行更新,提升寻优位置的多样性;其次受Logistic模型的启发,提出一种新的自适应因子对安全阈值进行动态控制,平衡所提算法的全局搜索与局部开发的能力。通过与其他算法在6个基准函数上进行仿真对比,结果表明:所提算法的收敛精度与速度均优于其他算法。在工程应用上,用所提算法优化K-means聚类算法进行图像分割,峰值信噪比(PSNR)、结构相似性(SSIM)及特征相似性(FSIM)3种度量指标验证了其良好的分割性能。

关键词：麻雀搜索算法图像分割小孔成像反向学习 Logistic模型 K-means聚类算法

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角色增强的共情回复生成

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模式识别与人工智能 2024年第12期37卷 1043-1055页

作者：吴运兵叶成龙阴爱英陈开志杨州福州大学计算机与大数据学院福州350108 福州大学数字福建金融大数据研究所福州350108 福州大学至诚学院计算机工程系福州350002

共情回复生成旨在理解对话中用户的经历与感受并表达出合理的回复.心理学理论认为,角色是人格的外在表现,与共情密切相关.然而,现有工作主要关注共情的认知因素和情绪因素,忽略有益于共情的角色因素,导致缺少个性化的共情回复.为了解决... 详细信息

共情回复生成旨在理解对话中用户的经历与感受并表达出合理的回复.心理学理论认为,角色是人格的外在表现,与共情密切相关.然而,现有工作主要关注共情的认知因素和情绪因素,忽略有益于共情的角色因素,导致缺少个性化的共情回复.为了解决该问题,文中提出角色增强的共情回复生成模型(Persona-Enhanced Empathetic Response Generation Model,PERG).首先,为了有效利用角色信息,提出角色增强编码模块,通过编码器捕获上下文、情境及角色信息的深层语义关系,结合上下文和情境筛选角色信息,提升模型对说话者与回应者角色的理解,增强共情能力.然后,在角色调控解码模块中,设计基于多解码器融合的调控机制,有效结合角色信息,调节上下文和情境对共情回复的影响,生成高度个性化的共情回复.在公开的共情回复EmpatheticDialogues数据集上的实验表明,PERG在多个指标上均取得较优值.

关键词：自然语言处理对话系统共情回复角色增强角色调控

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融合目标定位与异构局部交互学习的细粒度图像分类

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自动化学报 2024年第11期50卷 2219-2230页

作者：陈权陈飞王衍根程航王美清福州大学计算机与大数据学院福州350108 福州大学数学与统计学院福州350108

由于细粒度图像之间存在小的类间方差和大的类内差异,现有分类算法仅仅聚焦于单张图像的显著局部特征的提取与表示学习,忽视了多张图像之间局部的异构语义判别信息,较难关注到区分不同类别的微小细节,导致学习到的特征缺乏足够区分度.... 详细信息

由于细粒度图像之间存在小的类间方差和大的类内差异,现有分类算法仅仅聚焦于单张图像的显著局部特征的提取与表示学习,忽视了多张图像之间局部的异构语义判别信息,较难关注到区分不同类别的微小细节,导致学习到的特征缺乏足够区分度.本文提出了一种渐进式网络以弱监督的方式学习图像不同粒度层级的信息.首先,构建一个注意力累计目标定位模块(Attention accumulation object localization module,AAOLM),在单张图像上从不同的训练轮次和特征提取阶段对注意力信息进行语义目标集成定位.其次,设计一个多张图像异构局部交互图模块(Heterogeneous local interactive graph module,HLIGM),提取每张图像的显著性局部区域特征,在类别标签引导下构建多张图像的局部区域特征之间的图网络,聚合局部特征增强表示的判别力.最后,利用知识蒸馏将异构局部交互图模块产生的优化信息反馈给主干网络,从而能够直接提取具有较强区分度的特征,避免了在测试阶段建图的计算开销.通过在多个数据集上进行的实验,证明了提出方法的有效性,能够提高细粒度分类的精度.

关键词：深度学习细粒度图像分类弱监督目标定位图神经网络知识蒸馏

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多尺度信息提取融合的尘肺病X射线图像分期方法

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小型微型计算机系统 2025年

作者：吴健纪国华赵涓涓强彦施熠炜杨帆太原理工大学计算机科学与技术学院(大数据学院) 晋中信息学院信息学院中北大学软件学院国家卫生健康委员会尘肺病重点实验室山西呼吸疾病重点实验室山西医科大学第一医院呼吸与危重症医学科西山煤电(集团)有限责任公司职业病防治所

在尘肺病诊断过程中，X射线影像的低清晰度和病灶的轻薄弥漫性常导致人工阅片分级困难.为提升诊断分级准确性，提出了一种分割分类级联式的多尺度信息提取及跨尺度融合的尘肺病分期分类诊断模型.首先利用含有自适应卷积核模块的非对称... 详细信息

在尘肺病诊断过程中，X射线影像的低清晰度和病灶的轻薄弥漫性常导致人工阅片分级困难.为提升诊断分级准确性，提出了一种分割分类级联式的多尺度信息提取及跨尺度融合的尘肺病分期分类诊断模型.首先利用含有自适应卷积核模块的非对称编解码网络分割肺野，再将肺野输入到分期网络中，分期网络利用Res2Net提取五个不同层次特征，每层采用（Inception Dilation-Gated，IDG）模块捕捉病灶特征，并进行跨层级信息融合，最后，引入多尺度注意力机制，使模型能够更加聚焦于关键病灶区域，减少背景噪声干扰，提升分类性能.该模型在收集到的尘肺病数据集上测试，与基线模型相比，准确率提升了3.98个百分点，敏感度提升了5.54个百分点，F1分数提升了7个百分点，表明相比其他分类模型具有更好的分类性能.

关键词：医学图像多尺度信息提取注意力机制跨尺度特征融合 CNN

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GAN数据增强下路面裂缝语义分割算法

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吉林大学学报（工学版） 2023年第11期53卷 3166-3175页

作者：阙云季雪蒋子平戴伊王叶飞陈嘉福州大学土木工程学院福州350108 福州大学计算机与大数据学院福州350108

为解决现实情况下路面裂缝图像采集数量无法满足深度学习样本数量要求的问题,基于生成式对抗网络的数据扩增方法,提出一种以改进型U-Net网络模型为基础的路面裂缝语义分割算法。首先,基于传统图像处理方法将采集到的样本数据进行初次扩... 详细信息

为解决现实情况下路面裂缝图像采集数量无法满足深度学习样本数量要求的问题,基于生成式对抗网络的数据扩增方法,提出一种以改进型U-Net网络模型为基础的路面裂缝语义分割算法。首先,基于传统图像处理方法将采集到的样本数据进行初次扩充,根据生成式对抗网络原理,实现样本数据再次扩充;其次,通过增加网络层数、添加归一化层、添加Dropout层提出一种基于改进型U-Net网络模型的路面裂缝语义分割算法;最后,利用基于改进型UNet网络的路面裂缝语义分割模型提取扩增数据图像中的裂缝,在同等条件下与传统U-Net网络模型检测算法、现有主流分割算法FCN作实验对比研究。结果表明:该改进型算法的分割精度均优于其他两种算法,能较为准确地分割出路面裂缝,在背景像素较为复杂的情况下能较好地避免误检的情况,其平均像素精度、平均交并比分别达到了92.43%、83.43%,在实际场景应用中具有较好的检测效果及较强的泛化性能。

关键词：道路工程沥青路面裂缝语义分割数据增强 U-Net网络生成式对抗网络

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基于微波遥感和多模型集成的土壤湿度反演

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河海大学学报(自然科学版) 2025年

作者：孔月张珂申晓骥王晟王宇昊田鑫丽何蒙刘匡向征冯平河海大学水灾害防御全国重点实验室河海大学水文水资源学院河海大学长江保护与绿色发展研究院中国气象局水文气象重点开放实验室水利部水利大数据重点实验室水利部水循环与水动力系统重点实验室河海大学计算机与软件学院山东省水文中心济南市水文中心

为了提高机器学习模型的适应性和精度，选用支持向量机、极端梯度提升、Catboost、随机森林、Adaboost和将前5种机器学习作为基模型，线性回归作为元模型的Stacking模型反演安徽省土壤湿度；并对Stacking模型的土壤湿度反演结果进行空... 详细信息

为了提高机器学习模型的适应性和精度，选用支持向量机、极端梯度提升、Catboost、随机森林、Adaboost和将前5种机器学习作为基模型，线性回归作为元模型的Stacking模型反演安徽省土壤湿度；并对Stacking模型的土壤湿度反演结果进行空间分布和时间序列分析。结果表明：在输入遥感数据相同的情况下，Stacking集成学习模型与单一模型相比，具有更高的精度和鲁棒性，反演得到的土壤湿度与实测数据之间的相关系数达到0.72，均方根误差为0.05 m3/m3；反演结果的空间分布和时间序列反映了模型较好的适用性和稳定性，捕捉到了安徽省土壤湿度的动态变化。

关键词：土壤湿度集成学习遥感反演机器学习风云卫星

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基于自动终止准则改进的kd-tree粒子近邻搜索研究

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工程科学与技术 2024年第6期56卷 217-229页

作者：张挺王宗锴林震寰郑相涵福州大学土木工程学院福建福州350116 福州大学计算机与大数据学院福建福州350116

对于大规模运动模拟问题而言,近邻点的搜索效率将对整体的运算效率产生显著影响。本文基于关联性分析建立kd-tree的最大深度dmax与粒子总数N的自适应关系式,提出了kd-tree自动终止准则,即ATC-kd-tree,同时还考虑了叶子节点大小阈值n_(0... 详细信息

对于大规模运动模拟问题而言,近邻点的搜索效率将对整体的运算效率产生显著影响。本文基于关联性分析建立kd-tree的最大深度dmax与粒子总数N的自适应关系式,提出了kd-tree自动终止准则,即ATC-kd-tree,同时还考虑了叶子节点大小阈值n_(0)对近邻搜索效率的影响。试验表明,ATC-kd-tree具有更高的近邻搜索效率,相较于不使用自动终止准则的kd-tree搜索效率最高提升46%,且适用性更强,可求解不同N值的近邻搜索问题,解决了粒子总数N发生改变时需要再次率定最大深度dmax的问题。同时,本文还提出了网格搜索法组合坐标下降法的两步参数优化算法GSCD法。通过2维阿米巴虫形状的参数优化试验发现,GSCD法可更为快速地率定ATC-kd-tree的可变参数,其优化效率比网格搜索法最高提升了205%,相较于改进网格搜索法最高提升了90%。研究结果表明,ATC-kd-tree和GSCD法不仅提高了近邻搜索的效率,也为复杂运动中近邻粒子搜索问题提供了一种更为高效的解决方案,能够显著降低计算资源的消耗,进一步提升模拟的精度和效率。

关键词： kd-tree 粒子近邻搜索自适应网格搜索法坐标下降法

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基于透明土技术的非饱和均匀流运移机理分析

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应用基础与工程科学学报 2023年第4期31卷 946-960页

作者：阙云翁斌蔡松林陈嘉福州大学土木工程学院福建福州350108 福州大学计算机与大数据学院福建福州350108

为刻画降雨入渗下土壤内部非饱和均匀流的运移特征,借助透明土试验技术开展室内模型试验,利用黑白参考点像素强度校正自由入渗透明土像素强度,并建立归一化像素强度与饱和度的函数关系,分析不同边界条件下透明土非饱和均匀入渗的特征.... 详细信息

为刻画降雨入渗下土壤内部非饱和均匀流的运移特征,借助透明土试验技术开展室内模型试验,利用黑白参考点像素强度校正自由入渗透明土像素强度,并建立归一化像素强度与饱和度的函数关系,分析不同边界条件下透明土非饱和均匀入渗的特征.研究表明:可用像素强度表征非饱和透明土饱和度,模拟非饱和透明土均匀入渗过程;开放式系统排气顺利,封闭式系统入渗过程受气体阻碍,其饱和度约为开放式系统的0.8倍,湿润锋到达潜水层边界后出现饱和锋,饱和度略小于开放式系统;通气条件下湿润锋经过时孔压从0kPa逐渐上升,封气条件下流体入渗时孔压从0kPa开始上升;入渗率和累计入渗量随初始含油率的增大而减小,随输油强度的减小而减小.

关键词：透明土非饱和均匀流归一化像素强度饱和度湿润锋孔隙气压

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基于改进经验小波变换和改进多视角深度矩阵分解的直流配电网故障检测方案

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电力自动化设备 2022年第6期42卷 8-15,29页

作者：洪翠连淑婷黄晟郭谋发福州大学电气工程与自动化学院福建福州350108 福州大学计算机与大数据学院福建福州350108

为快速检测及可靠识别直流配电网故障,提出一种基于改进经验小波变换和改进多视角深度矩阵分解的直流配电网故障检测方案。通过最小二乘法非线性拟合故障电流局部的相频谱函数,基于此在一定的条件下修改经验小波函数的相频响应,使之尽... 详细信息

为快速检测及可靠识别直流配电网故障,提出一种基于改进经验小波变换和改进多视角深度矩阵分解的直流配电网故障检测方案。通过最小二乘法非线性拟合故障电流局部的相频谱函数,基于此在一定的条件下修改经验小波函数的相频响应,使之尽可能与故障电流的局部相频特性相匹配;运用改进经验小波变换分解电流,计算细节分量c_(3)的模极大值,构造故障检测判据;设计一种权重自学习网络,依据数据对分类任务的重要性分配不同的权重,嵌套于多视角深度矩阵分解模型前端,运用改进多视角深度矩阵分解模型对电流分量c_(1)—c_(3)、极间电压u_(dc)这4个视角的数据进行故障特征提取,通过软分配层实现故障的分类。仿真测试结果表明,所提故障检测方案能够满足故障检测速动性、可靠性的要求,故障分类准确度高,为后续故障处理奠定了良好基础。

关键词：直流配电网故障检测与分类改进经验小波变换改进多视角深度矩阵分解

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改进型VGG算法对小样本路面破损的分类识别

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湖南大学学报（自然科学版） 2023年第3期50卷 206-216页

作者：陈嘉季雪阙云戴伊蒋子平福州大学计算机与大数据学院福建福州350108 福州大学土木工程学院福建福州350108

为解决小样本沥青路面破损图片在分类识别中存在的识别精度差的问题,选择常见的5种路面破损类型,提出了一种基于VGG的浅层深度卷积神经网络模型的路面破损图像分类方法.首先,将采集到的图像集进行预处理并自制成数据集.其次,设置三种不... 详细信息

为解决小样本沥青路面破损图片在分类识别中存在的识别精度差的问题,选择常见的5种路面破损类型,提出了一种基于VGG的浅层深度卷积神经网络模型的路面破损图像分类方法.首先,将采集到的图像集进行预处理并自制成数据集.其次,设置三种不同的批处理量尺寸和两种不同的网络层数作训练,选择最适合该网络模型的尺寸,得到浅层VGG模型.将处理后的路面图片直接作为模型的输入,作模型的训练、验证及测试.最后,将模型试验结果与支持向量机及目前主流的深度卷积神经网络模型的试验结果进行对比.结果表明:浅层VGG模型在训练集、验证集及测试集的分类准确率接近,对路面破损图像的分类识别准确率都达到98%以上,表现出模型良好的识别能力;与支持向量机及目前主流的网络模型试验结果相比,浅层VGG网络模型训练耗时少且泛化能力更强,模型提取到的特征更丰富,可获得更加全局的信息.可见,浅层VGG模型在对小规模图像的分类识别中具有显著优势,同时相比其他方法更具鲁棒性,结果更精确.

关键词：道路工程路面破损卷积神经网络 VGG模型分类识别

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