检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机系统应用 2024年第6期33卷 28-36页

作者：叶伟华吴云涛李佐勇福州软件园科技创新发展有限公司福州350101 福建理工大学计算机科学与数学学院福州350118 闽江学院计算机与控制工程学院福州350121 福建省信息处理与智能控制重点实验室福州350121

传统的火灾检测方法大多基于目标检测技术,存在火灾样本获取难度高、人工标注成本高的问题.为解决该问题,本研究提出了一种基于对比学习和伪异常合成的无监督火灾检测模型.为了实现无监督图像特征学习,提出了交叉输入对比学习模块.然后... 详细信息

传统的火灾检测方法大多基于目标检测技术,存在火灾样本获取难度高、人工标注成本高的问题.为解决该问题,本研究提出了一种基于对比学习和伪异常合成的无监督火灾检测模型.为了实现无监督图像特征学习,提出了交叉输入对比学习模块.然后,引入了一个记忆原型学习正常场景图像的特征分布,通过特征重建实现对火灾场景的判别.并且,提出了伪异常火灾场景合成方法和基于欧氏距离的异常特征区分损失,使模型对于火灾场景具有针对性.根据实验表明,我们的方法在Fire-Flame-Dataset和Fire-Detection-Image-Dataset两个公开火灾检测数据集上的图像级AUC分别达到89.86%和89.56%,优于PatchCore、PANDA、Mean-Shift等主流图像异常检测算法.

关键词：火灾检测异常检测对比学习记忆机制无监督学习

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基于IMU的移动机器人精确角度获取方法

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闽江学院学报 2017年第2期38卷 20-27页

作者：陈新伟孟祥刚阙雅静汪星一陈瑶郑美香闽江学院计算机科学系福建福州350108 福建省信息处理与智能控制重点实验室福建福州350108 南开大学电子信息与光学工程学院天津300350 广东工业大学计算机学院广东广州200061

IMU(inertial measurement unit)在移动机器人精确角度获取中存在测量精度低、噪声大等问题.通过分析IMU角速度随机误差,建立AR(1)噪声模型,在此基础上结合卡尔曼滤波方法构建滤波器,再通过将随机运动分解为小时间片段内的匀角速度运动... 详细信息

IMU(inertial measurement unit)在移动机器人精确角度获取中存在测量精度低、噪声大等问题.通过分析IMU角速度随机误差,建立AR(1)噪声模型,在此基础上结合卡尔曼滤波方法构建滤波器,再通过将随机运动分解为小时间片段内的匀角速度运动,将上述滤波器的应用从匀转速角度数据获取扩展至了任意随机运动角度的获取,并可实现角度值的预测.实验结果显示,应用该算法,匀速运动360°后的累积误差为5.5°,随机运动30 s后的累积误差为2.2°.

关键词：惯性测量精确角度噪声模型移动机器人

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融合长短时记忆与图结构学习的水库水位预测

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福建理工大学学报 2024年第1期22卷 90-94页

作者：郭宝椿李佐勇陈健卢维楷马森标福建理工大学电子电气与物理学院福建福州350118 闽江学院计算机与控制工程学院福建福州350108 福建省信息处理与智能控制重点实验室福建福州350121 福建中锐网络股份有限公司福建福州350108

水库水位变化受降雨、泄洪、蒸发等众多因素影响,现有水库水位预测方法的预测精度有待提升。为此,提出一种融合长短期记忆网络(long short-term memory, LSTM)和图卷积神经网络(graph convolution neural network, GCN)的水库水位预测... 详细信息

水库水位变化受降雨、泄洪、蒸发等众多因素影响,现有水库水位预测方法的预测精度有待提升。为此,提出一种融合长短期记忆网络(long short-term memory, LSTM)和图卷积神经网络(graph convolution neural network, GCN)的水库水位预测模型。该模型首先借助LSTM提取水位与相关影响因素的时序依赖特征;随后,设计图结构学习模块,自动捕捉水位及不同影响因素间的关联关系;最后利用GCN进行表征学习和预测。在三峡大坝数据集及合作企业提供的数据集上开展了广泛实验,实验结果证实了所提模型的有效性和优越性。

关键词：水库水位预测长短期记忆网络图神经网络深度学习

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基于用户交互状态感知的自动问答关键技术研究

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中国科技成果 2023年第2期24卷 28-28页

作者：无徐戈刘德建陈威朱虫虹吴冬华关胤罗海波杨晓燕方荟倪涵闽江学院福建天晴数码有限公司福建榕基软件股份有限公司中国标准化研究院闽江学院计算机与控制工程学院闽江学院工业设计研究院福建省信息处理与智能控制重点实验室(闽江学院) 福建省心理健康人机交互技术研究中心不详

项目以自动问答系统构建为总体研究任务,在语义相似度计算、注意力与情感检测、特定场景短文本对话优化等关键问题,开展相关创新研究. 1 项目主要研究内容 (1)分析了基于词典方法和向量嵌入方法的多种失效原因,提出了利用单词内部(汉字... 详细信息

项目以自动问答系统构建为总体研究任务,在语义相似度计算、注意力与情感检测、特定场景短文本对话优化等关键问题,开展相关创新研究. 1 项目主要研究内容 (1)分析了基于词典方法和向量嵌入方法的多种失效原因,提出了利用单词内部(汉字、偏旁部首)信息,采用基于句法分析的规则或者深度学习等技术方法提升语义相似度计算准确率,解决了低频词以及未登录词语义相似度无法计算的困难,并可扩展用于增强高频词的语义相似度计算性能,达到所有频率分布单词的语义相似度均可计算的目的.

关键词：深度学习语义相似度文本对话偏旁部首自动问答高频词用户交互未登录词

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