检索结果-内蒙古大学图书馆

北京航空航天大学学报 2025年第4期51卷 1085-1095页

作者：马素刚李宁博侯志强余旺盛杨小宝西安邮电大学计算机学院西安710121 西安邮电大学陕西省网络数据分析与智能处理重点实验室西安710121 空军工程大学信息与导航学院西安710077

针对YOLOX算法中边界框回归损失效果有限和多尺度特征表示能力不足,导致检测结果不准确的问题,提出一种基于距离形状广义交并比(DSGIoU)损失与双分支坐标注意力的目标检测算法。在交并比(IoU)损失项的基础上,通过添加真实框与预测框之... 详细信息

针对YOLOX算法中边界框回归损失效果有限和多尺度特征表示能力不足,导致检测结果不准确的问题,提出一种基于距离形状广义交并比(DSGIoU)损失与双分支坐标注意力的目标检测算法。在交并比(IoU)损失项的基础上,通过添加真实框与预测框之间的非重叠面积、中心点距离及宽高比3个惩罚项,优化边界框的回归收敛效果;通过平均池化和最大池化沿着2个方向对特征进行编码,获取方向感知信息和位置信息,从而对特征进行增强。为验证所提算法的检测性能,分别以网络大小为Tiny、S、M的YOLOX为基准,在PASCAL VOC和KITTI数据集上进行测试。实验结果表明:所提算法在PASCAL VOC数据集上的检测精度分别达到80.0%、82.6%、85.8%,相比基准算法YOLOX提升了1.5%、1.6%、2.0%;在KITTI数据集上的检测精度分别达到87.7%、89.7%、90.7%,相比基准算法YOLOX提升了1.7%、2.9%、1.3%。所提算法能够优化网络收敛性,提高多尺度特征的表示能力,有效提高检测精度。

关键词：目标检测损失函数边界框回归坐标注意力 YOLOX

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空间信息引导的双分支实时语义分割算法

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北京航空航天大学学报 2025年第1期51卷 19-29页

作者：侯志强戴楠程敏捷李富成马素刚范九伦西安邮电大学计算机学院西安710121 陕西省网络数据分析与智能处理重点实验室西安710121 西安邮电大学通信与信息工程学院西安710121

针对实时语义分割模型大量缩减参数造成特征空间信息损失,以及特征缺少上下文信息导致分割类别预测不准确的问题,提出一种基于空间信息引导的双分支实时语义分割算法。该算法采用双分支结构分别获取特征的空间信息和语义信息,为更好地... 详细信息

针对实时语义分割模型大量缩减参数造成特征空间信息损失,以及特征缺少上下文信息导致分割类别预测不准确的问题,提出一种基于空间信息引导的双分支实时语义分割算法。该算法采用双分支结构分别获取特征的空间信息和语义信息,为更好地保留空间信息,设计了一种空间引导模块(SGM),同时捕获特征的局部信息和周围上下文信息,并通过通道加权给予重要信息更高的权重,有效弥补了图像高分辨率特征在降采样过程中的信息损失;为进一步强化特征的上下文信息表征能力,设计了池化特征增强模块(PFEM),采用不同尺寸的池化核捕获多尺度特征信息,并采用条状池化核对特征之间的长距离依赖关系进行建模,更好地确定分割区域的类别。在Cityscapes和CamVid数据集上对所提算法进行验证,平均交并比分别达到77.4%和74.0%,检测速度分别达到49.1帧/s和124.5帧/s,在保证实时分割的情况下有效提升了精度,获得了良好的语义分割性能。

关键词：图像处理实时语义分割卷积神经网络空洞卷积上下文信息

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融合有向关系与关系路径的层次注意力的知识图谱补全

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计算机应用 2025年第4期45卷 1148-1156页

作者：翟社平杨晴黄妍杨锐西安邮电大学计算机学院西安710721 陕西省网络数据分析与智能处理重点实验室(西安邮电大学) 西安710121

已有的知识图谱补全(KGC)方法大多未充分挖掘三元组结构中的关系路径,仅考虑了图结构信息;同时现有模型在实体聚合过程中着重考虑邻域信息,对关系的学习相对简单。针对以上问题,提出融合有向关系和关系路径的图注意力模型DRPGAT。首先,... 详细信息

已有的知识图谱补全(KGC)方法大多未充分挖掘三元组结构中的关系路径,仅考虑了图结构信息;同时现有模型在实体聚合过程中着重考虑邻域信息,对关系的学习相对简单。针对以上问题,提出融合有向关系和关系路径的图注意力模型DRPGAT。首先,将常规三元组转换为有向关系三元组,并引入注意力机制对不同的有向关系赋予不同的权重,从而完成实体信息的聚合,同时,建立关系路径模型,通过将关系位置嵌入路径信息区分不同位置之间的关系,并过滤无关路径得到有用的路径信息;其次,使用注意力机制对路径信息进行深度学习,以实现关系的聚合;最后,将实体与关系送入解码器,训练得到最终的补全结果。在2个真实数据集上进行链接预测实验,以验证所提模型的有效性。实验结果表明,在FB15k-237数据集上,相较于基线模型中的最优结果,DRPGAT的平均排名(MR)降低了13,平均倒数排名(MRR)、Hits@1、Hits@3、Hits@10分别提高1.9、1.2、2.3和1.6个百分点;在WN18RR数据集上,DRPGAT的MR降低了125,MRR、Hits@1、Hits@3、Hits@10分别提高了1.1、0.4、1.2和0.6个百分点,显示了所提模型的有效性。

关键词：知识图谱知识图谱补全关系路径推理层次注意力链接预测

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基于Pareto支配策略的距离度量特征选择算法

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计算机技术与发展 2025年

作者：罗雅欣潘晓英梁家铭李航凯王燕西安邮电大学计算机学院西安邮电大学陕西省网络数据分析与智能处理重点实验室西安邮电大学理学院

针对高维小样本数据不均衡的特性，且在构建预测模型时训练时间长、性能低等问题，提出了一种基于Pareto支配策略的距离度量特征选择算法（DMPD），该算法旨在优化预测模型的构建过程，有效减少计算成本。该算法首先通过Fisher Score算... 详细信息

针对高维小样本数据不均衡的特性，且在构建预测模型时训练时间长、性能低等问题，提出了一种基于Pareto支配策略的距离度量特征选择算法（DMPD），该算法旨在优化预测模型的构建过程，有效减少计算成本。该算法首先通过Fisher Score算法评估每个特征与类别的相关性，并按得分排序；在此基础上，针对不同特征维度下的筛选结果，通过分类效果选择出最佳的特征维度，完成特征预选。其次运用余弦相似度来衡量特征间的相似性，并合理运用帕累托支配理论，对于类别相关性最高的特征逐一去除被其帕累托支配的其他特征，从而有效去除冗余特征，获得精简高效的特征子集。实验结果显示，在六个不同的数据集上，DMPD方法不仅在相同特征集维数条件下显著提升了分类性能，相较于仅使用Fisher Score或MIC（互信息系数）算法表现出更好的效果，而且与FCBF-MIC（快速相关特征选择-互信息系数）算法相比，DMPD不仅提高了计算效率，还能在更小的特征维度下获得更佳的分类能力，证明了其在解决高维小样本数据不均衡问题上的有效性。

关键词：高维小样本特征选择距离度量帕累托支配理论最大相关最小冗余

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基于生成对抗网络的蓝光激光刀视频实时上色方法

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武汉大学学报(工学版) 2025年第1期58卷 150-162页

作者：潘晓英廉佳贺琪琪薛玉锋王昊罗斌陕西省网络数据分析与智能处理重点实验室陕西西安710100 西安邮电大学计算机学院陕西西安710100 西北工业大学软件学院陕西西安710072 空天地海一体化大数据应用技术国家工程实验室陕西西安710129 武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室湖北武汉430079

针对蓝光激光刀手术视频过曝无法看清病灶的问题,提出了一种上色方法,该方法在黑白成像下对蓝光激光刀手术视频进行实时上色处理,以达到病灶清晰、手术视频真实流畅的目的。首先,计算输入图像的三通道平均值,删除完全曝光无细节的图像;... 详细信息

针对蓝光激光刀手术视频过曝无法看清病灶的问题,提出了一种上色方法,该方法在黑白成像下对蓝光激光刀手术视频进行实时上色处理,以达到病灶清晰、手术视频真实流畅的目的。首先,计算输入图像的三通道平均值,删除完全曝光无细节的图像;其次,利用mask掩膜定位剩余正常图像高光区域,对高光点进行修复;同时,提出一种基于生成对抗网络的实时上色网络(real-time generative adversarial network,RTGAN)对修复后的图像进行实时上色处理;最后,对RTGAN输出的彩色图像合成完整视频流。对2组数据集与5种上色网络进行对比性实验分析,结果表明,所提方法有很好的实时性和上色效果,可以对蓝光激光刀手术视频进行实时上色处理,获得令人满意的视觉质量。

关键词：蓝光激光刀视频实时上色神经网络 RTGAN

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基于多光谱图像融合的掌纹识别方法

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光谱学与光谱分析 2022年第11期42卷 3615-3625页

作者：许学斌邢潇敏安美娟曹淑欣孟堪路龙宾西安邮电大学计算机学院陕西西安710121 西安邮电大学陕西省网络数据分析与智能处理重点实验室陕西西安710121

生物特征识别在信息安全领域发挥着重要作用,掌纹识别作为一种新型生物特征识别方式,具有低失真、非侵入性和高唯一性等优势。传统掌纹研究大多使用自然光成像系统以灰度格式获取,识别精度很难进一步提升。为了获得更多的身份鉴别信息,... 详细信息

生物特征识别在信息安全领域发挥着重要作用,掌纹识别作为一种新型生物特征识别方式,具有低失真、非侵入性和高唯一性等优势。传统掌纹研究大多使用自然光成像系统以灰度格式获取,识别精度很难进一步提升。为了获得更多的身份鉴别信息,提出利用多光谱掌纹图像代替自然光掌纹图像。针对现有掌纹识别算法由于没有考虑到不同光谱的特性而导致纹理细节丢失,识别精准率低的问题,提出了一种基于多光谱图像融合的掌纹识别算法。该方法通过对不同光谱下的掌纹图像进行快速自适应二维经验模式分解(FABEMD),将多光谱掌纹图像分解成一系列频率由高到低的二维固有模态函数(BIMF)和一个残余分量,残余分量可被视为该光谱图像低频信息的初步估计。图像采集过程中光照条件很难保持稳定,而近红外光谱图像在进行FABEMD分解时对光照变换敏感,容易导致分解后的BIMF背景信息过于冗余;因此对分解后的近红外掌纹图像进行背景重建及特征细化,在对背景冗余信息进行平滑处理的同时可以有效增强高频信息的特征表达。为避免直接融合处理后引发的图像过度曝光问题,提出对近红外特征压缩后再融合。此外,提出了一种结合了注意力机制的改进残差网络(IRCANet),用于融合后的掌纹图像分类,在网络中引入分阶段残差结构,缓解了网络的退化问题,在学习过程中有效地减少信息丢失,对于融合后的多光谱掌纹图像,分阶段残差结构能够稳定地将图像信息在网络间传输,但对图像中的高低频信息区分效果不够显著,为了使网络关注更多区分性特征,利用特征通道间的相互依赖性,在分阶段残差结构中结合了通道注意力(Channel Attention)机制。最终,在香港理工大学(PolyU)多光谱掌纹数据集上进行的综合实验表明,该方法可以取得良好的效果,算法识别准确率能达到99.67%且具有良好的实时性。

关键词：多尺度分解图像融合多光谱掌纹识别注意力机制

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基于双分支特征融合的无锚框目标检测算法

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电子与信息学报 2022年第6期44卷 2175-2183页

作者：侯志强郭浩马素刚程环环白玉范九伦西安邮电大学计算机学院西安710121 陕西省网络数据分析与智能处理重点实验室西安710121

针对无锚框目标检测算法CenterNet中,目标特征利用程度不高、检测结果不够准确的问题,该文提出一种双分支特征融合的改进算法。在算法中,一个分支包含了特征金字塔增强模块和特征融合模块,以对主干网络输出的多层特征进行融合处理。同时... 详细信息

针对无锚框目标检测算法CenterNet中,目标特征利用程度不高、检测结果不够准确的问题,该文提出一种双分支特征融合的改进算法。在算法中,一个分支包含了特征金字塔增强模块和特征融合模块,以对主干网络输出的多层特征进行融合处理。同时,为利用更多的高级语义信息,在另一个分支中仅对主干网络的最后一层特征进行上采样。其次,对主干网络添加了基于频率的通道注意力机制,以增强特征提取能力。最后,采用拼接和卷积操作对两个分支的特征进行融合。实验结果表明,在公开数据集PASCAL VOC上的检测精度为82.3%,比CenterNet算法提高了3.6%,在KITTI数据集上精度领先其6%,检测速度均满足实时性要求。该文提出的双分支特征融合方法将不同层的特征进行处理,更好地利用浅层特征中的空间信息和深层特征中的语义信息,提升了算法的检测性能。

关键词：目标检测多特征融合注意力机制 CenterNet

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融合强化学习的实体关系联合抽取模型

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电子科技大学学报 2024年第2期53卷 243-251页

作者：翟社平李航亢鑫年杨锐西安邮电大学计算机学院西安710121 陕西省网络数据分析与智能处理重点实验室西安710121

现有的实体关系联合抽取任务为了自动生成大规模训练数据引入远程监督策略,在处理数据时产生严重的噪声数据问题。对此提出了一种融合强化学习的实体关系联合抽取模型,该模型由强化学习和联合抽取模型两个部分组成,其中联合抽取模型由... 详细信息

现有的实体关系联合抽取任务为了自动生成大规模训练数据引入远程监督策略,在处理数据时产生严重的噪声数据问题。对此提出了一种融合强化学习的实体关系联合抽取模型,该模型由强化学习和联合抽取模型两个部分组成,其中联合抽取模型由图卷积网络和多头自注意力机制构成。首先,使用强化学习去除原始数据集中带有噪声的句子,将降噪后的高质量句子输入到联合抽取模型中;其次,使用联合抽取模型对输入句子中的实体和关系进行预测抽取,并向强化学习提供反馈奖励,指导强化学习挑选出高质量的句子;最后,对强化学习和联合抽取模型进行联合训练,并对模型进行迭代优化。实验证明了该模型能够有效处理数据噪声问题,在实体关系抽取方面优于基线方法。

关键词：实体关系联合抽取噪声数据强化学习多头自注意力机制图卷积网络

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基于群体智慧的簇连接聚类集成算法

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计算机研究与发展 2018年第12期55卷 2611-2619页

作者：张恒山高宇坤陈彦萍王忠民西安邮电大学计算机学院西安710121 陕西省网络数据分析与智能处理重点实验室(西安邮电大学) 西安710121

利用群体智慧原理,将多个相互独立的聚类算法的结果进行聚合,将显著提高聚类结果的准确性.基于群体智慧的簇连接聚类集成算法,首先使用群体智慧理论的独立性、分散性、多样性原则引导个体聚类结果的生成,然后提出基于连接三元组的聚类... 详细信息

利用群体智慧原理,将多个相互独立的聚类算法的结果进行聚合,将显著提高聚类结果的准确性.基于群体智慧的簇连接聚类集成算法,首先使用群体智慧理论的独立性、分散性、多样性原则引导个体聚类结果的生成,然后提出基于连接三元组的聚类集成算法对个体聚类结果进行分组聚合,将分组聚合的结果再次进行聚合得到最终的聚类结果.该算法的优点包括:1)通过簇的分组和权重调整,避免了对基聚类生成的簇进行选择,有利于充分利用已生成簇的信息;2)采用连接三元组算法计算数据之间的相似性,可以充分挖掘数据点之间的关系.对不同数据集的实验研究表明:该算法相对传统的集成聚类算法以及群体智慧与机器学习相结合的集成聚类算法,可以进一步提高集成聚类结果的准确性.

关键词：群体智慧聚类集成连接三元组聚类集成选择数据挖掘

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基于词法、句法和语义的句子相似度计算方法

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东南大学学报（自然科学版） 2019年第6期49卷 1094-1100页

作者：翟社平李兆兆段宏宇李婧董迪迪西安邮电大学计算机学院西安710121 西安邮电大学陕西省网络数据分析与智能处理重点实验室西安710121

为了解决现有句子相似度算法未考虑句子语义信息的问题,提出了一种基于词法、句法和语义的句子相似度计算方法.将句子相似度分为词法层、句法层、语义层3个层次.在词法层,通过构建句子的词汇相似度矩阵和数字序列相似度矩阵来计算词法... 详细信息

为了解决现有句子相似度算法未考虑句子语义信息的问题,提出了一种基于词法、句法和语义的句子相似度计算方法.将句子相似度分为词法层、句法层、语义层3个层次.在词法层,通过构建句子的词汇相似度矩阵和数字序列相似度矩阵来计算词法相似度;在句法层,使用概念词汇转化成的RDF三元组相似度来计算句法相似度;在语义层,基于本体树状结构中最短路径表示的语义距离来计算语义相似度.然后,提出句子语义相似度计算模型,采集图书领域句子对作为测试集,构建图书领域本体作为知识源.实验结果表明,所提方法具有更高的准确率和召回率,其F-度量值达0.6499,与余弦相似度算法、基于编辑距离的算法和基于TF-IDF的算法相比分别提高约12%、17%和16%.

关键词：句子相似度词法层句法层语义层本体

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