检索结果-内蒙古大学图书馆

高师理科学刊 2025年第04期 27-33+40页

作者：胡昊张剑飞齐齐哈尔大学计算机与控制工程学院

传统预测方法往往无法处理复杂、非线性的预测任务，针对这一问题，建立了iWOA-iTransformer模型。通过改进的鲸鱼优化算法优化Transformer改进模型的超参数，建立适用于多变量的非线性预测模型——iWOA-iTransformer模型。使用阿里云... 详细信息

传统预测方法往往无法处理复杂、非线性的预测任务，针对这一问题，建立了iWOA-iTransformer模型。通过改进的鲸鱼优化算法优化Transformer改进模型的超参数，建立适用于多变量的非线性预测模型——iWOA-iTransformer模型。使用阿里云基础设施供应链库存管理决策数据集对模型进行了实验验证，结果表明，iWOA-iTransformer模型在物料需求预测上具有较高的准确性。

关键词：物料需求预测 iWOA算法 iTransformer模型

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基于多模态视听融合的Transformer语音识别算法研究

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传感器与微系统 2025年第2期44卷 48-52页

作者：赵小芬彭朋西京学院计算机学院陕西西安710123 陕西科技大学电气与控制工程学院陕西西安710021

针对单模态语音识别在复杂环境中易受噪音、口音、语速等因素干扰的局限性,本研究提出一种基于多模态视听融合的Transformer语音识别算法。通过综合音频和视频两种模态信息,并引入不同模态间的动态权重分配机制,有效解决了模态间信息分... 详细信息

针对单模态语音识别在复杂环境中易受噪音、口音、语速等因素干扰的局限性,本研究提出一种基于多模态视听融合的Transformer语音识别算法。通过综合音频和视频两种模态信息,并引入不同模态间的动态权重分配机制,有效解决了模态间信息分布不均的问题。通过将原始音频和视觉信号转换为Transformer模型可处理的特征表示,并结合编码器和解码器结构实现语音到文本的精确转换,利用多头自注意力机制捕捉序列间的内在相关性。实验结果表明,本算法在字错误率上降低了6%~22%,显著提升了语音识别率,验证了算法的有效性和优越性。

关键词：多模态视听融合语音识别 Transformer 动态权重分配机制

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基于双通道图卷积网络的人体行为识别方法

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传感器与微系统 2025年第3期44卷 138-142页

作者：商樊淇李志新郇战陈瑛王永松梁久祯常州大学微电子与控制工程学院江苏常州213000 常州大学计算机与人工智能学院江苏常州213000

通过可穿戴传感器识别人体行为受到了广泛关注。现有的方法忽略了个体行为数据之间的潜在关系,尤其不能处理类内差异和类间相似的问题。为了解决这一限制,本文提出了具有特征相似性和个人特点的双通道混合图卷积网络(GCN)。一个通道通... 详细信息

通过可穿戴传感器识别人体行为受到了广泛关注。现有的方法忽略了个体行为数据之间的潜在关系,尤其不能处理类内差异和类间相似的问题。为了解决这一限制,本文提出了具有特征相似性和个人特点的双通道混合图卷积网络(GCN)。一个通道通过特征图收集相似的活动信息,另一个通道根据个人特征图挖掘个人习惯对人类活动的内在影响。考虑到不同数据分布的差异,引入自注意机制对双通道进行加权,并根据不同的输入数据自适应调整两种拓扑的重要性,以提高网络的泛化性能。为了评估所提出的模型的性能,在UCI-HAR和WISDM数据集上进行了实验验证。结果表明:HSP-GCN的性能优于对比神经网络,F1分别为98.4%和96.5%,与现有工作相比有显著提高。

关键词：深度学习人体行为识别图卷积神经网络

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基于滑移预测的月球车双层路径规划方法研究

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系统仿真学报 2025年第4期37卷 1008-1024页

作者：张星宇吴保磊王军洪妙英王佳慧祁永强中国矿业大学数学学院江苏徐州221116 中国矿业大学计算机科学与技术学院江苏徐州221116 中国矿业大学信息与控制工程学院江苏徐州221116

针对月球车在路径规划过程中会面临由复杂地形引起的安全避障和偏离目标等挑战,提出了基于滑移预测的双层路径规划,通过自适应选择平坦地形来减少月球车车轮的滑移。利用数字高程信息计算地形综合复杂度,设计了具有三级奖励机制的Q-lear... 详细信息

针对月球车在路径规划过程中会面临由复杂地形引起的安全避障和偏离目标等挑战,提出了基于滑移预测的双层路径规划,通过自适应选择平坦地形来减少月球车车轮的滑移。利用数字高程信息计算地形综合复杂度,设计了具有三级奖励机制的Q-learning算法来避开高滑移区域,实现全局路径规划;采用深度相机来感知障碍物,设计基于自适应预测时间的动态窗口法进行自主避障,并引入局部地形适宜度完成局部路径规划。数值和虚拟仿真结果表明:该算法可以在复杂地形环境下高效开展路径规划,且收敛速度快、安全性高。

关键词：滑移预测自适应预测时间三级奖励机制地形综合复杂度局部地形适宜度

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基于1D-CNN的射频强度温度传感研究

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光通信研究 2025年第2期2期(17)卷 99-104页

作者：丁美琪桂林王子怡尚荻森钱敏李乾坤上海第二工业大学智能制造与控制工程学院上海201209 上海第二工业大学计算机与信息工程学院上海201209

【目的】文章研究了基于一维卷积神经网络(1D-CNN)的微波光子滤波器(MPF)在射频(RF)强度温度传感中的应用,以提高温度传感的精度和效率。【方法】文章实验搭建了基于马赫-曾德尔干涉仪(MZI)结构的MPF系统,通过改变环境温度,采集了在陷... 详细信息

【目的】文章研究了基于一维卷积神经网络(1D-CNN)的微波光子滤波器(MPF)在射频(RF)强度温度传感中的应用,以提高温度传感的精度和效率。【方法】文章实验搭建了基于马赫-曾德尔干涉仪(MZI)结构的MPF系统,通过改变环境温度,采集了在陷波深度为8.1 dB条件下20~70℃的RF谱数据,每个温度条件下采集30组数据,然后采用贪心策略设计并优化1D-CNN结构,确定网络层数、卷积核大小、池化核大小以及激活函数类型。利用训练集数据对模型进行训练,并使用测试集数据进行验证,优化模型参数以获得最佳性能。利用其非线性映射能力从RF谱数据中提取特征,实现RF强度与温度变化的高精度解调。最后采用均方根误差(RMSE)作为评价指标,并将1D-CNN的性能与传统算法(最值法、质心法和高斯拟合法)进行对比,分析其在不同温度条件下的性能。【结果】实验结果表明,基于1D-CNN预测模型的RMSE达到了10-3量级,而传统算法的RMSE通常在10-1量级。与传统高斯拟合算法相比,基于1D-CNN的算法解调速度提高了2.72倍。1D-CNN在不同温度条件下均表现出较高的稳定性和较低的误差。【结论】1D-CNN在处理复杂的非线性关系和特征提取方面具有显著优势,不仅在计算效率和鲁棒性方面表现优越,还能有效应对噪声和环境的干扰。文章的研究为MPF在RF强度温度传感领域的应用提供了新的思路和方法。

关键词：一维卷积神经网络微波光子滤波器光纤传感温度传感射频强度

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改进YOLOv8n的桃子品质分级检测方法

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哈尔滨理工大学学报 2025年

作者：房云爽王希伦黄英来东北林业大学计算机与控制工程学院中国人民公安大学信息与网络安全学院

针对小型桃园中的桃子品质分级大多依赖人工，标准化程度低，水果品质分级相关算法检测复杂等问题，提出一种改进YOLOv8n的桃子品质分级检测模型（YOLOv8n-ABTW），主干网络（Backbone）嵌入坐标注意力机制（CA），精确捕捉目标位置变... 详细信息

针对小型桃园中的桃子品质分级大多依赖人工，标准化程度低，水果品质分级相关算法检测复杂等问题，提出一种改进YOLOv8n的桃子品质分级检测模型（YOLOv8n-ABTW），主干网络（Backbone）嵌入坐标注意力机制（CA），精确捕捉目标位置变化和特征关联；颈部网络（Neck）融合简化的双向特征金字塔网络（SBiFPN）和上下文转换模块（COT），实现跨尺度特征连接，充分挖掘桃子图像中的纹理、缺陷和位置变化等静态和动态上下文信息；采用具有动态聚焦机制的Wise-IoU，减少低质量样本带来的惩罚。采集“冬雪蜜桃”和“玉妃”两个品种四个等级，共八个类别图像1226张，数据增强至3650张。在自制桃子品质分级数据集下的实验结果表明，该模型的mAP0.5比基准模型提高了2.1%，与其他模型相比mAP0.5也均有提升，为实现桃子品质分级检测提供了可行的技术方法。

关键词：桃子品质分级目标检测注意力机制双向特征金字塔网络损失函数

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自适应门控解耦特征融合的多模态情感分析

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中北大学学报(自然科学版) 2025年第1期46卷 1-9页

作者：李烽源蔺素珍王彦博李大威顾梦瑶中北大学计算机科学与技术学院山西太原030051 中北大学电气与控制工程学院山西太原030051

现有的多模态情感分析研究主要通过不同模态特征的整体交互进行不同模态信息的融合,未考虑不同模态包含的独有特征以及共有特征之间的联系,导致无法有效分析复杂的情感。针对上述问题,本文提出了自适应门控解耦特征融合的多模态情感分... 详细信息

现有的多模态情感分析研究主要通过不同模态特征的整体交互进行不同模态信息的融合,未考虑不同模态包含的独有特征以及共有特征之间的联系,导致无法有效分析复杂的情感。针对上述问题,本文提出了自适应门控解耦特征融合的多模态情感分析模型(AGDF)。首先,利用预训练的BERT模型和Transformer模型进行不同模态的特征提取。其次,根据不同模态的共有特征相似而独有特征不相似的原理构造对比对,通过对比学习的方法,将不同模态的特征分解为独有特征和共有特征。然后,根据图像和语音模态在文本模态存在偏移的原理,设计了一种新的自适应门控机制进行特征融合,将其他模态信息融于文本模态。同时,设计了独有特征和共有特征的联系图,利用图注意力神经网络进行融合,以平衡模态之间的独有信息和共有信息。最后,对融合特征进行分类。在数据集CMU-MOSI、CMU-MOSEI上进行了实验,结果显示本文方法比基线方法在准确率和F1分数上均提高了约1百分点。此外,与其他特征分解方法相比,本文方法的准确率提高了1.23百分点,F1分数提高了1.37百分点,Corr提高了2.13百分点,MAE降低了4.83百分点。综合结果表明,本文提出的方法能够更加充分利用不同模态的异质信息,从而有效提高情感识别的效果。

关键词：情感分析对比学习图神经网络多模态信息融合自适应门控

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从布鲁姆认知层次探究“程序设计基础”课程思政

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工业和信息化教育 2025年第1期 21-26页

作者：刘霄刘其成烟台大学计算机与控制工程学院山东烟台264005

“程序设计基础”是各高校理工科的入门编程课,受众广泛。利用布鲁姆教育目标分类法,研究“程序设计基础”教学内容与课程思政的有机融合策略,形成培养正确价值观、人生观的创新人才教学方案,进一步提高教师思政能力和学生参与度,使用... 详细信息

“程序设计基础”是各高校理工科的入门编程课,受众广泛。利用布鲁姆教育目标分类法,研究“程序设计基础”教学内容与课程思政的有机融合策略,形成培养正确价值观、人生观的创新人才教学方案,进一步提高教师思政能力和学生参与度,使用多种教学手段和过程性量化考核方法,为实现全方位思政育人提出了探索路径。

关键词：布鲁姆认知程序设计课程思政过程性考核

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面向复杂环境的特征匹配算法

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计算机应用与软件 2025年第1期42卷 264-270,293页

作者：赵悦储开斌张继冯成涛常州大学微电子与控制工程学院江苏常州213000 常州大学计算机与人工智能学院阿里云大数据学院江苏常州213000

针对传统特征点提取受光照、视角和图像噪声变化影响,导致后续光流算法中特征点跟踪的准确率不高问题,提出一种面向复杂环境的特征点匹配方法。启发于SuperPoint网络在特征提取的强鲁棒性,在此基础上构建Hessian矩阵对检测出的特征点进... 详细信息

针对传统特征点提取受光照、视角和图像噪声变化影响,导致后续光流算法中特征点跟踪的准确率不高问题,提出一种面向复杂环境的特征点匹配方法。启发于SuperPoint网络在特征提取的强鲁棒性,在此基础上构建Hessian矩阵对检测出的特征点进行再筛选;针对SuperPoint的半稠密描述符存在冗余的描述符信息,提出用传统的BRIEF描述符替代,对筛选后的特征点进行提取,利用BruteForce匹配法进行特征匹配。实验结果表明,该方法能有效缓解光照、视角和噪声变化对特征点提取的影响,可以得到较好的特征匹配效果。

关键词：特征提取 BRIEF描述符特征匹配光流

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基于多域信息增强的轻量级图像超分辨率网络

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通信学报 2025年第4期46卷 144-159页

作者：寇旗旗刘规江鹤陈亮亮程德强中国矿业大学计算机科学与技术学院江苏徐州221116 中国矿业大学信息与控制工程学院江苏徐州221116

针对单幅图像超分辨率重建任务中单域特征的重建能力受限以及深度卷积神经网络参数众多、计算量大导致的难以部署到移动端的问题,提出了一种基于多域信息增强的轻量级图像超分辨率网络。从空域、频域和转换域3个维度入手,设计了空域多... 详细信息

针对单幅图像超分辨率重建任务中单域特征的重建能力受限以及深度卷积神经网络参数众多、计算量大导致的难以部署到移动端的问题,提出了一种基于多域信息增强的轻量级图像超分辨率网络。从空域、频域和转换域3个维度入手,设计了空域多路大核特征提取技术、局部信息增强注意力、频域分频特征增强技术以及转换域基于高频特征模拟技术。通过不同特征域的信息处理,针对全局与局部的低频和高频特征进行精准优化,从而提升模型在细节恢复与图像重建中的表现。与现有先进算法在公认基准数据集上进行充分的实验对比和分析,结果表明所提网络模型能够实现优异的重建效果,且在性能与效率之间也实现了出色的平衡。

关键词：计算机视觉超分辨率多域信息增强注意力轻量级

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