检索结果-内蒙古大学图书馆

情报杂志 2025年第4期44卷 127-135页

作者：黄涛肖玉芝向洁萍金胜霍宣蓉青海师范大学计算机学院西宁810016 青海省藏文信息处理与机器翻译重点实验室西宁810008 青海师范大学藏文信息处理教育部重点实验室西宁810008

[研究目的]网络谣言的治理是当前社会广泛关注的问题,提高网络谣言在传播早期的识别效率,能更好的阻止谣言信息的传播并维护社会的和谐稳定。[研究方法]提出一种多领域话题下的早期谣言检测方法。通过协同注意力机制融合文本的词汇、短... 详细信息

[研究目的]网络谣言的治理是当前社会广泛关注的问题,提高网络谣言在传播早期的识别效率,能更好的阻止谣言信息的传播并维护社会的和谐稳定。[研究方法]提出一种多领域话题下的早期谣言检测方法。通过协同注意力机制融合文本的词汇、短语和句子级特征,构建多层级特征增强的单元门模块以挖掘谣言深层信息。利用该模块构建领域感知特征抽取器,捕获谣言文本的领域特征及偏差,形成多领域与多层级的谣言特征表示,判断是否为谣言。[研究结果/结论]在涵盖9个不同领域的公开数据集上的实验结果表明,该模型的准确率、F1值和AUC值分别达到了92.85%、93.11%和96.96%,能够有效的对多领域谣言进行早期检测。

关键词：网络谣言谣言识别早期谣言检测多领域话题特征增强领域感知

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基于卷积注意力模块改进的多尺度卷积神经网络手部肌力预测模型研究

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生物医学工程学杂志 2025年第1期42卷 90-95页

作者：杜义浩孙梦雨李菁金王孝冉曹添福燕山大学电气工程学院、河北省智能康复及神经调控重点实验室、智能控制与神经信息处理教育部重点实验室河北秦皇岛066000

为实现手功能康复中肌力的量化评估,进而制定科学有效的康复训练策略,本文构建了多尺度卷积神经网络(MSCNN)—卷积块注意力模块(CBAM)—双向长短期记忆网络(BiLSTM)肌力预测模型,以充分挖掘数据的空间和时间特征,同时抑制无用特征,最终... 详细信息

为实现手功能康复中肌力的量化评估,进而制定科学有效的康复训练策略,本文构建了多尺度卷积神经网络(MSCNN)—卷积块注意力模块(CBAM)—双向长短期记忆网络(BiLSTM)肌力预测模型,以充分挖掘数据的空间和时间特征,同时抑制无用特征,最终实现提高肌力预测模型的准确性。为验证本文所提模型的有效性,将本文模型与支持向量机(SVM)、随机森林(RF)、卷积神经网络(CNN)、CNN—挤压激励网络(SENet)、MSCNN—CBAM和MSCNN—BiLSTM等传统模型进行对比;考察将手部施力从40%的最大自主收缩力(MVC)变成60%的MVC时模型肌力预测的效果。研究结果发现,随着手部施力的增大,肌力预测模型的效果变差;再利用消融实验分析各模块对肌力预测结果的影响程度,发现CBAM模块在模型中起着关键作用。综上,利用本文模型能够有效提高肌力预测的准确性,深入了解手部肌肉活动的特征和规律,为进一步探索手部功能的机制提供帮助。

关键词：肌力预测卷积块注意力模块多尺度卷积神经网络手部施力消融实验

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弹性梯度集成的概念漂移适应

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计算机研究与发展 2025年第5期62卷 1235-1247页

作者：郭虎升张羽桐王文剑山西大学计算机与信息技术学院太原030006 计算智能与中文信息处理教育部重点实验室(山西大学) 太原030006

随着流数据的大量涌现,概念漂移已成为流数据挖掘中备受关注且具有挑战性的重要问题.目前,多数集成学习方法未针对性地识别概念漂移类型,并采取高效的集成适应策略,导致模型在不同漂移类型上的性能参差不齐.为此,提出了一种弹性梯度集... 详细信息

随着流数据的大量涌现,概念漂移已成为流数据挖掘中备受关注且具有挑战性的重要问题.目前,多数集成学习方法未针对性地识别概念漂移类型,并采取高效的集成适应策略,导致模型在不同漂移类型上的性能参差不齐.为此,提出了一种弹性梯度集成的概念漂移适应(elastic gradient ensemble for concept drift adaptation,EGE_CD)方法.该方法首先通过提取梯度提升残差,计算流动残差比检测漂移位点,之后计算残差波动率识别漂移类型;然后,利用学习器损失变化提取漂移学习器,结合不同漂移类型与残差分布特征删除对应学习器,实现弹性梯度剪枝;最后,将增量学习与滑动采样方法结合,通过计算最优拟合率优化学习器拟合过程,再根据残差变化实现增量梯度生长.实验结果表明,所提方法提高了模型对不同漂移类型的稳定性与适应性,取得了良好的泛化性能.

关键词：概念漂移漂移类型梯度提升漂移检测弹性梯度剪枝增量梯度生长

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基于ODE-PDE的大规模多智能体系统有限时间编队

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自动化学报 2025年第3期51卷 631-642页

作者：满景涛曾志刚盛银来金钢华中科技大学人工智能与自动化学院武汉430074 图像信息处理与智能控制教育部重点实验室武汉430074

现有基于偏微分方程(Partial differential equation,PDE)的多智能体系统(Multi-agent system,MAS)编队控制方法要求智能体必须是密集分布的,为打破这一限制,提出一种新的基于常微分−偏微分方程(Ordinary differential equation-partial differential equation,ODE-PDE)的分析方法,以解决稀疏−密集混合分布的大规模异构MAS编队问题.首先,通过设计特定的通信协议,并基于空间离散系统部分连续化方法,将原始大量的异构MAS的ODE动力学模型转化为由一个PDE和少数几个ODE耦合而成的ODE-PDE模型.为更符合实际复杂场景,将拓扑权值规定为半马尔科夫切换的,且稀疏分布和密集分布智能体遵循不一致的切换规则.其次,针对无时滞和有时滞两种情形,设计两种异步边界控制策略,利用Lyapunov方法得到保证误差系统实际有限时间稳定的充分条件,并得到停息时间和稳定阈值的计算规则.最后,两个广义的数值仿真进一步验证了所提方法的有效性.

关键词：大规模异构多智能体系统常微分−偏微分方程实际有限时间编队半马尔科夫切换拓扑异步边界控制

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大模型特征增强与多层次交叉融合的多模态情感分析方法

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数据分析与知识发现 2025年

作者：张乐陈岩松张雷瀚北京信息科技大学计算机学院省部共建藏语智能信息处理及应用国家重点实验室藏文信息处理教育部重点实验室(青海师范大学) 北京邮电大学经济管理学院

[目的]多模态情感分析中存在不同模态之间情感表达不一致的现象，抑制了多种模态协同决策情感的效果。针对该问题，提出一种大模型特征增强与多层次交叉融合的多模态情感分析方法。[方法]为了缓解各模态之间的冲突情感信息，提高共性情... 详细信息

[目的]多模态情感分析中存在不同模态之间情感表达不一致的现象，抑制了多种模态协同决策情感的效果。针对该问题，提出一种大模型特征增强与多层次交叉融合的多模态情感分析方法。[方法]为了缓解各模态之间的冲突情感信息，提高共性情感特征的表达，借助多模态大语言模型提取模态内部辅助性情感信息。利用层次化交叉注意力机制学习模态间的共性情感特征并挖掘模态内的辅助性情感特征，以提高共性情感语义的表达。在融合阶段，提出一种模态注意力的加权融合方法，有效平衡共性情感特征与辅助性情感特征的贡献，并引入融合多模态与单模态的损失函数用于解决情感语义不一致问题。[结果]相对于已有方法，本文提出的模型在公开数据集CH-SIMS和CMU-MOSI上的效果均优于对比模型，在CH-SIMS上二分类准确率和F1值分别提升了1.77和1.63个百分点，在CMU-MOSI上二分类准确率和F1值分别提升了0.43和0.41个百分点，在CH-SIMS情感不一致数据上二分类准确率和F1值分别提升了1.80和1.72个百分点，可以有效解决不同模态间的情感语义不一致问题。[局限]视频中人物具有个性化信息，未考虑到人物的个性化信息所带来的影响。[结论]本文利用层次化交叉注意力机制有效融合各模态特征，提高共性语义的表达，可以有效解决不同模态间的情感语义不一致问题。

关键词：多模态情感分析情感不一致大模型特征增强

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遥感影像中种植作物结构分类方法综述

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计算机工程与应用 2025年第8期61卷 35-48页

作者：甄彤张威振李智慧河南工业大学信息科学与工程学院郑州450001 河南工业大学粮食信息处理与控制教育部重点实验室郑州450001

遥感影像中的农作物种植结构分类具有重要应用价值。综述了遥感影像的主要分类技术,包括光谱特征、纹理特征、时序特征和多源数据融合等方法;重点分析了传统分类方法以及卷积神经网络等深度学习技术在提升分类精度和效率方面的表现。研... 详细信息

遥感影像中的农作物种植结构分类具有重要应用价值。综述了遥感影像的主要分类技术,包括光谱特征、纹理特征、时序特征和多源数据融合等方法;重点分析了传统分类方法以及卷积神经网络等深度学习技术在提升分类精度和效率方面的表现。研究结果表明,结合多源遥感数据与深度学习模型显著提高了复杂环境下的作物分类效果,尤其在处理多时相数据时表现突出。未来,遥感影像分类将通过算法优化和数据融合,进一步推动精准农业的发展与智能化管理系统的构建。

关键词：遥感技术农作物分类深度学习数据融合

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基于特征融合的部分有序深度森林模型

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计算机工程与应用 2025年第7期61卷 165-175页

作者：许行温萧轲王文剑山西大学计算机与信息技术学院太原030006 计算智能与中文信息处理教育部重点实验室(山西大学) 太原030006

部分有序数据是同时包含有序特征与无序特征的一类数据,其广泛存在于现实生活中。传统的有序分类方法或者将所有特征都视为有序特征,或者对有序与无序特征分别进行处理,忽略了二者之间的关系,这些方法难以有效解决部分有序数据上的分类... 详细信息

部分有序数据是同时包含有序特征与无序特征的一类数据,其广泛存在于现实生活中。传统的有序分类方法或者将所有特征都视为有序特征,或者对有序与无序特征分别进行处理,忽略了二者之间的关系,这些方法难以有效解决部分有序数据上的分类问题。针对该问题,提出一种基于特征融合的部分有序深度森林模型,称为FFDF(feature fusion-based deep forest)。利用典型相关分析的思想,设计特征融合的贡献度计算方法,将有序特征和无序特征融合到同一特征空间,统一度量二者之间的关系。对融合的特征空间进行数据粒化,降低模型处理连续变量时的复杂性。设计融合空间下的特征矩阵输入级联森林,构建部分有序的深度森林模型。在来自UCI和WEKA的13个公共数据集上与部分单调决策树、有序分类模型、深度森林模型等六种方法进行比较实验,结果表明所提方法在准确性和平均绝对误差方面均优于对比方法;与集成模型深度森林gcForest和DF21进行了时间性能上的对比实验,结果表明所提方法在时间性能上优于对比方法。

关键词：有序分类部分有序数据特征融合深度森林典型相关分析

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基于QR码与菲涅尔纯相位全息图的多图像加密方法

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光子学报 2025年第1期54卷 144-158页

作者：沈川潘俊俏王安临沈泽王晓蝶张成韦穗安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室合肥230061 安徽大学电子信息工程学院合肥230061

针对目前光学图像加密方法容易遭受到光学污染,造成解密图像质量下降的问题,结合具有纠错机制的快速响应码和菲涅尔纯相位全息图提出了一种基于计算全息的多图像加密方法。明文图像首先被编码成快速响应码,然后将其转化成菲涅尔纯相位... 详细信息

针对目前光学图像加密方法容易遭受到光学污染,造成解密图像质量下降的问题,结合具有纠错机制的快速响应码和菲涅尔纯相位全息图提出了一种基于计算全息的多图像加密方法。明文图像首先被编码成快速响应码,然后将其转化成菲涅尔纯相位全息图,并在混沌系统的安全性增强下,采用异或叠加作为实现多图像加密的策略。开展密钥敏感性分析实验,结果表明,即使密钥的参数发生微小变化也会导致解密失败;并且通过对密文进行密钥敏感性分析、抗裁剪攻击分析、抗椒盐噪声分析以及抗高斯噪声分析等一系列实验,验证了所提方法的鲁棒性。模拟实验和光学实验均验证了该方法的有效性和可行性。该方法实现多图像加密不依赖于光学维度的复用技巧,可以减少加密系统构建时的复杂性。全息图和快速响应码的结合,为抵御光学污染构建了冗余纠错机制,提高了目标图像抵御光学污染的有效性。

关键词：多图像加密菲涅尔纯相位全息图异或叠加 QR码混沌系统

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融合词典的BERT-BiGRU的藏语句子情感分类方法

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计算机工程与设计 2025年第3期46卷 918-926页

作者：公确多杰索南才让才藏太青海师范大学计算机学院青海西宁810008 青海师范大学藏语智能信息处理及应用国家重点实验室青海西宁810008 青海师范大学藏文信息处理教育部重点实验室青海西宁810008

针对藏文情感分析研究中,由于藏文缺乏公开的情感词典和能结合上下文的深度学习模型等导致的分类效果欠佳问题,构建一个规模可观的藏文情感词典,结合基于改进的BERT-BiGRU的藏语句子情感分类方法,在哈工大开源的CINO多语言的通用预训练... 详细信息

针对藏文情感分析研究中,由于藏文缺乏公开的情感词典和能结合上下文的深度学习模型等导致的分类效果欠佳问题,构建一个规模可观的藏文情感词典,结合基于改进的BERT-BiGRU的藏语句子情感分类方法,在哈工大开源的CINO多语言的通用预训练语言模型上进行微调。实验结果表明,本文方法能够有效提高情感分类的准确率,验证了方法的有效性。模型在分类准确率和泛化能力上的表现优于相关工作,为进一步研究藏文文本情感分类问题提供一种思路和实验证据。

关键词：情感分类情感词典情感词汇本体库 BERT-BiGRU CINO 藏语句子深度学习

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通信路径损耗下多智能体系统固定时间防碰防离编队控制

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自动化学报 2025年第3期51卷 643-657页

作者：杨海骄刘安何舒平安徽大学电气工程与自动化学院合肥230601 信息材料与智能感知安徽省实验室合肥230601 计算智能与信号处理教育部重点实验室合肥230601

针对多智能体系统中邻居间通信存在通信路径损耗的情况,研究距离-变权重通信拓扑下非线性多智能体系统固定时间防碰防离编队控制问题,充分考虑通信路径损耗所引起的拓扑变化的不确定性和距离相关性、系统中未知非线性动力学特性以及固... 详细信息

针对多智能体系统中邻居间通信存在通信路径损耗的情况,研究距离-变权重通信拓扑下非线性多智能体系统固定时间防碰防离编队控制问题,充分考虑通信路径损耗所引起的拓扑变化的不确定性和距离相关性、系统中未知非线性动力学特性以及固定时间收敛的控制性能要求等.为解决以上问题,首先结合通信理论中的通信损耗模型和数学图论知识,对通信路径损耗下的拓扑结构进行量化建模.其次,基于人工势场原理,设计一套新的预设时间防碰防离策略,以确保每个智能体在预设时间内离开碰撞与离群预警区,避免碰撞与离群现象.同时,提出一种新的具有自适应增益的分层滑模面结构,进一步改善系统的动态性能.在此基础上,结合自适应技术,构建一套自适应分层滑模固定时间防碰防离编队控制方案.所提方案不仅解决了系统本身以及通信路径损耗所引起的非线性动态耦合问题,而且保证了通信路径损耗情况下多智能体系统的编队任务在固定时间内完成,同时没有碰撞和离群现象.最后,给出严格的理论分析以及对比仿真结果,证明了所提控制方法的有效性和优越性.

关键词：多智能体系统通信路径损耗预设时间防碰防离分层滑模控制固定时间编队控制

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