检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机工程与应用 2025年第2期61卷 73-83页

作者：魏彩颖贾磊硅湖职业技术学院计算机科学与技术学院江苏苏州215332

指代视频分割是计算机视觉和自然语言处理交叉领域的热点研究任务。目标是通过理解文本语义分割出给定视频的相关实体。与传统需预定义待分割物体类别的视觉分割任务不同,该任务不依赖于预定义的物体类别,而是通过理解给定的描述语句定... 详细信息

指代视频分割是计算机视觉和自然语言处理交叉领域的热点研究任务。目标是通过理解文本语义分割出给定视频的相关实体。与传统需预定义待分割物体类别的视觉分割任务不同,该任务不依赖于预定义的物体类别,而是通过理解给定的描述语句定位目标并分割。由于文本描述的内容随机且无分割好的视频帧当作参考,使得该任务极具挑战。虽然是新兴的跨媒体理解任务,但在安防监控、车辆追踪以及行人重识别等领域具有极高的应用前景并已有较多性能显著的方法提出。由于缺乏指代视频分割方法的研究综述,因此现有的指代视频分割方法被系统梳理和分析。具体地,根据研究思路的不同粗略地将解决方法分为四类:基于动态卷积、基于注意力机制、基于多层次信息学习和基于端到端序列预测的指代视频分割;对各类及各类内具体方法的性能进行定量和定性的分析;总结现有工作的不足以及未来可进行改进的思路。

关键词：跨模态检索指代视频分割跨模态理解

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基于提示学习和抽取式阅读理解的古籍礼仪实体关系联合抽取方法研究

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数据分析与知识发现 2025年第3期9卷 147-159页

作者：斯日古楞林民郭振东张树钧内蒙古师范大学文学院呼和浩特010022 内蒙古民族大学计算机科学与技术学院通辽028000 内蒙古电子信息职业技术学院呼和浩特010070 海南大学计算机科学与技术学院海口570228 内蒙古师范大学计算机科学技术学院呼和浩特010022

【目的】解决基于深度学习的实体关系抽取方法在古籍小样本场景下,由于依赖大规模标注数据而导致的微调效率低、抽取性能不佳问题。【方法】提出一种基于提示学习和抽取式阅读理解的古籍礼仪实体关系联合抽取方法。首先,将实体识别和关... 详细信息

【目的】解决基于深度学习的实体关系抽取方法在古籍小样本场景下,由于依赖大规模标注数据而导致的微调效率低、抽取性能不佳问题。【方法】提出一种基于提示学习和抽取式阅读理解的古籍礼仪实体关系联合抽取方法。首先,将实体识别和关系抽取任务整合至一个抽取式阅读理解框架中,简化模型结构。然后,利用领域知识设计三种轻量级提示策略,有效降低联合抽取任务的复杂度。最后,基于预训练语言模型和全局指针网络构建古籍礼仪实体关系联合抽取模型MPG-GP(MRC-Prompt-GujiBERT with Global Pointer),有效抽取古籍中的礼仪实体关系三元组。【结果】在构建的古籍礼仪实体关系联合抽取数据集上进行实验,本文方法F1值比基线方法提升了0.32~6.05个百分点。【局限】在构建提示模板时,未采用可学习的软提示方式,并且提示设计仍有进一步优化的空间。【结论】所提方法能够有效缓解深度神经网络对大量标注数据的依赖,提升了模型在小样本古籍礼仪实体关系联合抽取任务上的准确性,为古籍低资源场景信息抽取提供了新的方法和思路。

关键词：实体关系联合抽取古籍礼仪知识提示学习机器阅读理解预训练语言模型

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基于塑形奖励的四足机器人运动速度跟踪控制

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控制理论与应用 2025年

作者：蒲兴成张从德铜陵学院数学与计算机学院重庆邮电大学计算机科学与技术学院新疆能源职业技术学院

针对策略调制轨迹生成器(PMTG)算法生成参考步态运动误差可能损害四足机器人运动速度跟踪精度问题,提出一种基于塑形奖励运动速度跟踪控制算法.该算法主要包括三部分:首先,通过Hopf振荡器构建参数化轨迹生成器(TG)生成参考步态运动,并... 详细信息

针对策略调制轨迹生成器(PMTG)算法生成参考步态运动误差可能损害四足机器人运动速度跟踪精度问题,提出一种基于塑形奖励运动速度跟踪控制算法.该算法主要包括三部分:首先,通过Hopf振荡器构建参数化轨迹生成器(TG)生成参考步态运动,并给出参考步态运动速度计算公式.然后,引入塑形运动速度跟踪奖励,根据参考步态运动速度与目标运动速度误差缩放塑形原始运动速度跟踪奖励,以生成匹配目标运动速度参考步态运动.最后,在参考步态运动指导下对目标运动速度进行跟踪,并利用镜像对称损失减小运动偏航,从而提高算法运动速度跟踪精度.仿真对比实验结果表明,与策略调制轨迹生成器算法相比,提出的改进PMTG算法不仅能生成更加匹配目标运动速度参考步态运动,且实现了更高精度四足机器人运动速度跟踪.

关键词：四足机器人深度强化学习运动速度跟踪 Hopf振荡器策略调制轨迹生成器

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基于改进CNN-Bi-LSTM模型故障诊断与改进随机森林模型的湿法冶金流程评价研究

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湿法冶金 2024年

作者：郭静博平顶山职业技术学院计算机科学与应用系

为解决目前的故障诊断模型较为简单，泛化能力较弱等问题，采用改进CNN-Bi-LSTM模型进行湿法冶金流程故障诊断，再根据故障诊断的结果数据，采用改进随机森林模型进行湿法冶金全流程的评价。结果表明：故障诊断的准确率达90.7%，远超该... 详细信息

为解决目前的故障诊断模型较为简单，泛化能力较弱等问题，采用改进CNN-Bi-LSTM模型进行湿法冶金流程故障诊断，再根据故障诊断的结果数据，采用改进随机森林模型进行湿法冶金全流程的评价。结果表明：故障诊断的准确率达90.7%，远超该工厂原有基于经验规则的诊断系统的准确率78.4%，且模型的故障检测响应时间控制在2 s内，确保了工艺过程中的实时监控和快速响应。

关键词： CNN-Bi-LSTM 随机森林数值仿真实证研究故障诊断

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改进流向算法的无线传感器网络覆盖优化

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深圳大学学报（理工版） 2024年第2期41卷 241-247页

作者：陈伟杨盘隆宿州职业技术学院计算机信息系安徽宿州234099 中国科学技术大学计算机科学与技术学院安徽合肥230027

针对标准流向算法易陷入局部最优和收敛精度低等问题,提出一种融合莱维(Levy)飞行和入侵杂草策略的改进流向算法.首先,该算法在选择水流流向时引入Levy飞行机制,使水流沿最优水流位置方向做Levy飞行运动,避免陷入局部最优;其次,利用入... 详细信息

针对标准流向算法易陷入局部最优和收敛精度低等问题,提出一种融合莱维(Levy)飞行和入侵杂草策略的改进流向算法.首先,该算法在选择水流流向时引入Levy飞行机制,使水流沿最优水流位置方向做Levy飞行运动,避免陷入局部最优;其次,利用入侵杂草策略,对每一代水流进行繁殖、空间扩散和竞争操作,增加水流的多样性,扩大搜索范围,提高全局寻优能力.最后,将改进流向算法应用于无线传感器网络覆盖优化中,并与标准流向算法及其他改进算法进行实验对比.仿真结果表明,相比标准流向算法及其他改进算法,所提改进流向算法的覆盖性能有大幅提升,覆盖率可达98.52%,可实现更均匀的节点分布和更低的部署成本.

关键词：人工智能无线传感器网络流向算法莱维飞行入侵杂草算法节点分布覆盖优化

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一种融合法律知识的相似案例匹配模型

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数据分析与知识发现 2022年第7期6卷 99-106页

作者：郑洁黄辉秦永彬贵阳职业技术学院信息科学系贵阳550081 贵州大学计算机科学与技术学院贵阳550025

【目的】构建融合法律知识的相似案例匹配模型,提升相似案例匹配任务准确率。【方法】首先将法律知识与案情文本拼接,让模型同时学习法律知识和文本信息的特征;其次,使用LSTM网络对文本进行分段建模,增强模型所能容纳的文本长度;最后,... 详细信息

【目的】构建融合法律知识的相似案例匹配模型,提升相似案例匹配任务准确率。【方法】首先将法律知识与案情文本拼接,让模型同时学习法律知识和文本信息的特征;其次,使用LSTM网络对文本进行分段建模,增强模型所能容纳的文本长度;最后,结合三元组损失和基于对抗的对比损失共同训练模型,增强模型的鲁棒性。【结果】本文模型能够极大地提升相似案例匹配任务的准确率,相比BERT基线模型提升7.07个百分点。【局限】模型使用更长的文本序列进行匹配,相比其他模型更加耗时。【结论】本文模型融合法律先验知识,具有更强的匹配效果和泛化能力,有助于辅助法律专业人员进行相似案例检索。

关键词：案例匹配 BERT 法律知识分段建模三元组损失

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梯度递归模型优化注入系数的全色锐化算法

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西安电子科技大学学报 2025年第2期52卷 143-155页

作者：戴欢杨勇卢航远黄淑英陈常杰江西财经大学计算机与人工智能学院江西省科技基础条件平台中心天津工业大学计算机科学与技术学院金华职业技术学院信息工程学院天津工业大学软件学院

遥感图像全色锐化是通过将全色PAN图像和多光谱MS图像进行融合得到高空间分辨率的HRMS图像，有助于遥感图像在地物识别、土地监测等领域的应用。现有的基于多分辨率分析的全色锐化方法未考虑图像梯度之间的关系，导致提取源图像的细节... 详细信息

遥感图像全色锐化是通过将全色PAN图像和多光谱MS图像进行融合得到高空间分辨率的HRMS图像，有助于遥感图像在地物识别、土地监测等领域的应用。现有的基于多分辨率分析的全色锐化方法未考虑图像梯度之间的关系，导致提取源图像的细节特征不准确和融合结果的空间失真。为了解决上述问题，提出一种基于梯度递归模型优化注入系数的全色锐化方法。该方法首先分析源图像和融合图像的梯度关系，构建全尺度下理想HRMS图像与源图像之间的递归模型；然后设计梯度递归算法对注入系数进行迭代求解；最后利用该注入系数优化经多分辨率分析方法得到细节，并将优化后的细节注入到MS图像中得到最优的HRMS图像。方法在Pléiades、IKONOS和WorldView-3这3个数据集上进行了仿真实验和真实实验，并与8种不同类型的方法进行了对比分析，仿真实验结果表明，方法的ERGAS值相较于性能第二的方法，分别提高了3.59%,4.46%和2.18%;真实实验的QNR值在Pléiades和IKONOS数据集上达到最优，相对于性能第二的方法分别提高了3.83%,1.92%,在WorldView-3数据集上次优。在消融实验中，相较于无梯度域的全色锐化方法，ERGAS值分别提高了11.33%,14.08%和1.95%。实验结果表明，方法在客观指标上均取得了较为满意的效果；主观视觉效果上能够更好地融合MS图像的光谱信息和PAN图像的空间信息，从而显著提升MS图像的全色锐化质量，同时文中方法具有较快的计算效率。

关键词：遥感图像融合全色锐化注入系数梯度递归迭代优化

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改进蚁狮优化算法及其工程应用

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传感技术学报 2023年第4期36卷 565-574页

作者：陈伟杨盘隆吴宣够宿州职业技术学院计算机信息系安徽宿州234099 中国科学技术大学计算机科学与技术学院安徽合肥230026 安徽工业大学计算机科学与技术学院安徽马鞍山243032

针对蚁狮优化算法(ALO)在求解工程优化问题时易陷入局部最优及收敛速度慢等缺陷,提出一种基于Levy飞行和差分进化的改进蚁狮优化算法(LDALO)。改进算法对ALO中的蚂蚁进行差分进化操作,从而改善种群多样性,避免算法陷入局部最优并提高算... 详细信息

针对蚁狮优化算法(ALO)在求解工程优化问题时易陷入局部最优及收敛速度慢等缺陷,提出一种基于Levy飞行和差分进化的改进蚁狮优化算法(LDALO)。改进算法对ALO中的蚂蚁进行差分进化操作,从而改善种群多样性,避免算法陷入局部最优并提高算法全局搜索能力。精英引导的Levy飞行被用于蚂蚁位置更新,以加快算法收敛速度。改进算法还在蚁狮捕食蚂蚁后对蚁狮进行差分变异,以提高算法的寻优精度。仿真实验基于10个基准函数进行,其结果显示LDALO较其他对比算法收敛速度更快,寻优精度更高。在无线传感器网络覆盖优化、压力容器设计、拉压弹簧设计等工程优化问题中的应用,验证了LDALO的适用性和有效性。

关键词：工程优化问题蚁狮优化算法差分进化 Levy飞行

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基于混合编码和掩膜空间调制的图像补全算法

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华南理工大学学报(自然科学版) 2025年第3期53卷 31-39页

作者：冼进徐小茹冼允廷冼楚华华南理工大学计算机科学与工程学院广东广州510006 江苏财经职业技术学院法律与人文艺术学院江苏淮安223003

图像补全是指对图像缺失区域进行内容填充,是计算机视觉和图像处理研究的重要问题之一。当前图像补全算法的研究已经取得了很大的进展,但如果图像中的场景比较复杂且存在大面积的缺失区域时,现有算法由于缺乏有效的网络结构来捕捉图像... 详细信息

图像补全是指对图像缺失区域进行内容填充,是计算机视觉和图像处理研究的重要问题之一。当前图像补全算法的研究已经取得了很大的进展,但如果图像中的场景比较复杂且存在大面积的缺失区域时,现有算法由于缺乏有效的网络结构来捕捉图像的长距离依赖和高级语义信息,仍然较难生成高质量的完整图像。针对大范围缺失的图像补全问题,为扩大图像补全网络有限的感受野,有效地获取图像可见区域的全局信息,同时充分利用图像可见区域的有效信息,该文提出了一种基于混合编码和掩膜空间调制的图像补全算法。该算法首先通过混合编码网络对图像可见区域进行局部和全局信息的特征提取;然后采用掩膜空间调制模块,根据缺失面积的大小动态调整在生成缺失区域时的多样性;最后基于StyleGAN2的方法生成完整图像。实验结果表明,该文提出的算法能够有效地处理大范围缺失的图像,可生成具有多样性的高质量图像,并且能应用在视觉显著性模型的数据增强上。

关键词：图像补全图像增强混合编码掩膜空间调制

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线性分解和周期增强Informer的太阳辐射短临预报研究

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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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