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基于Alt-Geohash编码的k-匿名位置隐私保护方案
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作者 李晶 刘苛 张磊 《计算机应用研究》 北大核心 2025年第1期276-281,共6页
在对享受基于位置服务(LBS)用户进行位置隐私保护时,传统k-匿名技术在执行匿名操作时没有全面考虑时间开销和位置背景信息。针对上述问题,提出了一种基于Alt-Geohash编码的k-匿名位置隐私保护方案(k-anonymous location privacy protect... 在对享受基于位置服务(LBS)用户进行位置隐私保护时,传统k-匿名技术在执行匿名操作时没有全面考虑时间开销和位置背景信息。针对上述问题,提出了一种基于Alt-Geohash编码的k-匿名位置隐私保护方案(k-anonymous location privacy protection scheme based on Alt-Geohash coding,KLPPS-AGC)。首先,通过位置泛化和Alt-Geohash编码技术实现对历史数据的快速检索;其次,根据历史查询概率筛选出能与用户构建高位置熵的位置;再次,利用海伦公式改善匿名集的位置分散度;最后,构建安全匿名集实现对用户的位置隐私保护。实验证明,该方案拥有较低的时间开销和较高的隐私性。 展开更多
关键词 基于位置服务 隐私保护 位置隐私 K-匿名 Geohash
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人工智能风险体系与模块化评价指标构建实证研究
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作者 苏文成 洪舒悦 +2 位作者 卢章平 刘桂锋 潘颖 《情报杂志》 北大核心 2025年第1期136-145,154,共11页
[研究目的]在人工智能蓬勃发展的时代,开展人工智能风险体系构建及其对应的模块化评价指标研究,以全面反映AI发展所带来的潜在风险,为不同领域的研究者提供决策依据。[研究方法]首先,基于扎根理论和专家调查法,系统地抽取和设计模块化... [研究目的]在人工智能蓬勃发展的时代,开展人工智能风险体系构建及其对应的模块化评价指标研究,以全面反映AI发展所带来的潜在风险,为不同领域的研究者提供决策依据。[研究方法]首先,基于扎根理论和专家调查法,系统地抽取和设计模块化人工智能风险评价指标;其次,采用层次分析法,对各指标权重进行测算,形成量化后的得分表,并对风险等级进行划分;最后,借助问卷调查法和专家调查法,对该体系进行应用实证研究,以验证其科学性及可行性。[研究结果/结论]人工智能风险体系包含由9个一级指标和41个二级指标组成的模块化评价指标。该体系涵盖技术、伦理、法律和社会等多个维度。基于此体系可以针对某一人工智能事件或功能,使用主观评价的方法对每一个风险子项进行打分,并最终得出总分。模块化指标可以灵活拆分,以量化测度不同领域的AI风险,兼顾全维度与具象维度的AI风险测度问题。 展开更多
关键词 人工智能 风险体系 风险评估 模块化评价指标 扎根理论 层次分析法
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融合残差与VMD-TCN-BiLSTM混合网络的鄱阳湖总氮预测
3
作者 黄学平 辛攀 +3 位作者 吴永明 吴留兴 邓觅 姚忠 《长江科学院院报》 北大核心 2025年第3期59-67,75,共10页
对湖泊水质进行准确、高效的预测,对于保护水资源、维护生态平衡以及促进经济发展等方面都具有重要意义。为此提出了一种基于模态分解、多维特征选择、时间卷积网络(TCN)、自注意力机制、双向长短期神经网络(BiLSTM)和双向门控循环单元(... 对湖泊水质进行准确、高效的预测,对于保护水资源、维护生态平衡以及促进经济发展等方面都具有重要意义。为此提出了一种基于模态分解、多维特征选择、时间卷积网络(TCN)、自注意力机制、双向长短期神经网络(BiLSTM)和双向门控循环单元(BiGRU)的湖泊总氮(TN)组合预测模型。首先,采用变分模态分解将TN原始序列分解成不同频率的本征模态函数(IMF),以降低原始序列的复杂度和非平稳性;随后,通过随机森林算法为每个IMF选择相关性强的特征,将筛选出的特征矩阵输入到添加自注意力机制的TCN-BiLSTM混合网络中进行建模,充分提取数据中隐藏的关键时序信息;最后,为进一步提升模型预测精度,采用BiGRU网络学习残差序列的细节特征,将残差与模型预测结果融合得到最终的预测值。以鄱阳湖都昌监测站的水质数据为例进行试验分析,结果表明本文模型相比于其他模型对TN浓度预测效果提升明显,其平均绝对误差(MAE)、均方根误差(RMSE)和决定系数(R^(2))分别为0.03 mg/L、0.049 mg/L、0.992。 展开更多
关键词 水质预测 总氮 变分模态分解 时间卷积网络 集成预测
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基于上下文通道注意力机制的人脸属性估计与表情识别
4
作者 徐杰 钟勇 +2 位作者 王阳 张昌福 杨观赐 《计算机应用》 北大核心 2025年第1期253-260,共8页
人脸特征蕴含诸多信息,在面部属性和情感分析任务中具有重要价值,而面部特征的多样性和复杂性使人脸分析任务变得困难。针对上述难题,从面部细粒度特征角度出发,提出基于上下文通道注意力机制的人脸属性估计和表情识别(FAER)模型。首先... 人脸特征蕴含诸多信息,在面部属性和情感分析任务中具有重要价值,而面部特征的多样性和复杂性使人脸分析任务变得困难。针对上述难题,从面部细粒度特征角度出发,提出基于上下文通道注意力机制的人脸属性估计和表情识别(FAER)模型。首先,构建基于ConvNext的局部特征编码骨干网络,并运用骨干网络编码局部特征的有效性来充分表征人脸局部特征之间的差异性;其次,提出上下文通道注意力(CC Attention)机制,通过动态自适应调整特征通道上的权重信息,表征深度特征的全局和局部特征,从而弥补骨干网络编码全局特征能力的不足;最后,设计不同分类策略,针对人脸属性估计(FAE)和面部表情识别(FER)任务,分别采用不同损失函数组合,以促使模型学习更多的面部细粒度特征。实验结果表明,所提FAER模型在人脸属性数据集CelebA(CelebFaces Attributes)上取得了91.87%的平均准确率,相较于次优模型SwinFace(Swin transformer for Face)高出0.55个百分点;在面部表情数据集RAF-DB和AffectNet上分别取得了91.75%和66.66%的准确率,相较于次优模型TransFER(Transformers for Facial Expression Recognition)分别高出0.84和0.43个百分点。 展开更多
关键词 人脸属性估计 面部表情识别 注意力机制 细粒度特征 特征差异
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决策学习型蜣螂优化算法的无人机协同路径规划
5
作者 张乐 胡毅文 +2 位作者 杨红 杨超 马宏远 《计算机应用研究》 北大核心 2025年第1期196-204,共9页
针对多无人机协同路径规划问题,提出了一种决策学习型蜣螂优化算法(DLDBO)。传统蜣螂优化算法(DBO)种群之间缺乏信息互换,容易陷入局部最优解。因此,利用Pearson相关系数计算个体之间的相似性,通过相似性指标判断并作出决策:若不相似,... 针对多无人机协同路径规划问题,提出了一种决策学习型蜣螂优化算法(DLDBO)。传统蜣螂优化算法(DBO)种群之间缺乏信息互换,容易陷入局部最优解。因此,利用Pearson相关系数计算个体之间的相似性,通过相似性指标判断并作出决策:若不相似,利用折射反向学习计算得到候选解,在一定程度上提高个体之间影响的同时增强算法跳出局部最优的能力;若相似,利用所提出的链式邻近学习引导蜣螂个体,增加影响个体更新的因素,充分促进个体之间的信息交流。在CEC2017测试套件的29个测试函数上进行了充分的对比实验,结果表明,DLDBO性能明显优于其他六种先进的变体算法。利用DLDBO规划无人机群的飞行路径,最终能够得到较为理想的协同路径并且有效避开威胁,优于其余三种优秀的协同路径规划算法,满足了无人机协同飞行的需求。 展开更多
关键词 蜣螂优化算法 折射反向学习 链式邻近学习 无人机协同路径规划
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基于IBSA的四旋翼无人机ADRC参数优化
6
作者 陈城 刘云平 +2 位作者 鲁倍辰 王爽 方卫华 《控制工程》 北大核心 2025年第3期535-544,共10页
针对多变量和强耦合的四旋翼无人机自抗扰控制器的参数多且难以整定优化等问题,提出了一种改进鸟群算法来整定优化四旋翼无人机自抗扰控制器的参数。首先,采用欧拉-庞卡莱方程建立模块化的符号数学模型,以提高四旋翼无人机的建模效率。... 针对多变量和强耦合的四旋翼无人机自抗扰控制器的参数多且难以整定优化等问题,提出了一种改进鸟群算法来整定优化四旋翼无人机自抗扰控制器的参数。首先,采用欧拉-庞卡莱方程建立模块化的符号数学模型,以提高四旋翼无人机的建模效率。其次,基于所建立的符号数学模型对其进行参数化。然后,将经典PID控制算法、自抗扰控制器算法、基于粒子群优化的自抗扰控制器参数优化算法以及基于改进鸟群算法的自抗扰控制器参数优化算法在四旋翼无人机的姿态稳定性、跟踪稳定性以及抗干扰稳定性等方面分别进行比较分析。最后,结果表明,基于改进鸟群算法的自抗扰控制器参数整定优化算法具有抗干扰性强、收敛速度快以及鲁棒性好等优势。 展开更多
关键词 四旋翼无人机 鸟群算法 自抗扰控制器 稳定性
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人工智能交叉学科专业学位研究生培养机制探索与实践——以中国矿业大学为例
7
作者 代伟 徐蒙 +1 位作者 刘鑫 马小平 《控制工程》 北大核心 2025年第1期185-192,共8页
为深入优化中国矿业大学专业学位研究生教育改革,完善能源资源特色一流人才培养体系,基于该校人工智能交叉学科专业学位研究生培养的现实需求,对此专业学位研究生培养机制进行了探索与实践。通过分析此专业学位研究生培养现状,结合中国... 为深入优化中国矿业大学专业学位研究生教育改革,完善能源资源特色一流人才培养体系,基于该校人工智能交叉学科专业学位研究生培养的现实需求,对此专业学位研究生培养机制进行了探索与实践。通过分析此专业学位研究生培养现状,结合中国矿业大学自身办学特色,建立了具有能源资源特色的人工智能交叉学科专业学位研究生培养机制,全面介绍了该培养机制的内涵和举措,以及中国矿业大学人工智能研究院的实践情况。 展开更多
关键词 人工智能 交叉学科 专业学位研究生 人才培养机制
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前言
8
作者 舒继武 王意洁 《计算机研究与发展》 北大核心 2025年第3期543-544,共2页
近年来,随着科技和生产力的飞速更新,AI大模型迈入规模应用的新阶段,人工智能成为助推科技高质量发展、赋能千行百业的重要推手.数据作为核心生产要素,已逐渐成为国家重要战略资源.存储作为承载数据的重要载体,已成为释放数据价值的重... 近年来,随着科技和生产力的飞速更新,AI大模型迈入规模应用的新阶段,人工智能成为助推科技高质量发展、赋能千行百业的重要推手.数据作为核心生产要素,已逐渐成为国家重要战略资源.存储作为承载数据的重要载体,已成为释放数据价值的重要基石,数据潜能的有效激发取决于数据的高效分析处理.那么,大模型及其应用的出现给传统的存储管理带来哪些新的挑战?大模型是否会完全取代传统机器学习模型,并在数据分析处理中取得新的突破?大模型时代的存储管理与数据分析已经成为学术界和产业界广泛关注的焦点.为促进存储领域技术交流,《计算机研究与发展》推出了本期“大模型时代的存储管理与数据分析”专题.本专题收录了6篇论文,聚焦大模型给存储管理与数据分析带来的机遇与挑战,深入探讨支持大模型预训练、微调、评估和推理等的存储管理技术,以及基于大模型的数据分析处理技术,希望能为从事相关工作的读者提供借鉴和帮助. 展开更多
关键词 存储管理 数据分析处理 存储领域 人工智能 数据价值 核心生产要素 模型预训练 技术交流
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基于改进细菌觅食算法的两阶段选址-路径规划
9
作者 刘巍巍 姜珊 +1 位作者 祁朔 王迎春 《沈阳工业大学学报》 北大核心 2025年第2期238-249,共12页
【目的】诸如名贵药材、有机水果等高值农产品往往具有高品质把控和高保鲜要求,通常需要经过初加工才能进入市场流通,故初加工中心的选址对平衡生产端分散的农村采购物流和配送点密集的城市配送物流起到重要的协调作用。鉴于高值农产品... 【目的】诸如名贵药材、有机水果等高值农产品往往具有高品质把控和高保鲜要求,通常需要经过初加工才能进入市场流通,故初加工中心的选址对平衡生产端分散的农村采购物流和配送点密集的城市配送物流起到重要的协调作用。鉴于高值农产品存在的农村采购物流与城市配送物流协调性差、运输成本占比过大的共性特征,如何在保证客户满意度的同时降本增效是高值农产品选址-路径规划中亟待解决的关键问题。【方法】提出了以总成本最小、客户满意度值最大为目标的两阶段物流选址-路径优化模型。第1阶段聚焦烘干中心选址,考虑建设成本、运输便利性、服务辐射范围等构建选址模型,优选出与中草药产区及用户地理位置相匹配的初加工中心;第2阶段基于筛选的初加工中心位置规划物流运输路径,以车辆容量、速度、时间窗为约束,综合运输、惩罚、货损成本与客户满意度构建多目标路径规划模型。为求解上述模型,将粒子群算法、差分进化理念及种群进化因子融入细菌觅食算法中,提出了混合多目标优化的MOBFO-NMOPSO算法,所设计算法通过引入基于小生境的多目标粒子群算法以提高求解精度;通过在复制操作中引入差分进化思想以保留种群的多样性;通过将种群进化因子引入迁徙操作以提高算法收敛速度。为验证模型及算法的有效性,首先将所提出的MOBFO-NMOPSO算法与NSGA-II、MOPSO、NMOPSO、GWOEDA、GA等算法对比,验证了算法在求解性能及求解速度上的优势。其次以S企业中草药供应链的实际数据为支撑,综合考虑烘干中心建设成本、车辆运输成本、时间惩罚成本及货损成本,全面求解两阶段选址-路径规划问题。【结果】仿真结果表明,优化后的企业运输成本降低了10.26%,客户满意度提升了44.84%,验证了模型在求解高值农产品物流规划问题上的有效性。从服务中草药产区数量、物流成本和客户满意度3个维度考量,分别设计了S企业中草药供应链在考虑不同极端解和折中解的实际物流路径方案,以供企业选择。【结论】研究构建的两阶段选址-路径优化模型及改进的MOBFO-NMOPSO算法,通过降低供应链总成本切实增强其竞争力,通过提高客户满意度稳固供需合作关系,并通过构建两阶段物流规划体系有力推动高值农产品供应链的协调稳健发展,提升其高值农产品运作效率。 展开更多
关键词 选址路径 双目标模型 两阶段物流 细菌觅食算法 粒子群算法 差分进化 种群进化 车辆运输
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推进人工智能大模型在医疗领域中的应用
10
作者 朱文珍 吕文志 陈敏 《放射学实践》 北大核心 2025年第1期5-8,共4页
人工智能大模型在医疗领域展现出广泛应用前景,尤其是在精准诊疗、药物研发和医学教育方面取得显著进展.在精准诊疗中,大模型通过自然语言处理和计算机视觉技术辅助病历管理、影像分析和病理诊断,显著提高效率与准确性,同时减少医生负担... 人工智能大模型在医疗领域展现出广泛应用前景,尤其是在精准诊疗、药物研发和医学教育方面取得显著进展.在精准诊疗中,大模型通过自然语言处理和计算机视觉技术辅助病历管理、影像分析和病理诊断,显著提高效率与准确性,同时减少医生负担.在药物研发中,大模型通过知识图谱、基因靶点预测、蛋白质结构建模等手段加速药物发现,并优化临床试验流程.在医学教育中,大模型助力试题生成、虚拟案例学习和临床实践模拟,提升教学效率和学生能力.然而,大模型的医疗应用仍面临评估标准不统一、伦理风险、技术缺陷和国际技术封锁等挑战.未来需加强伦理规范建设、技术优化和国产医学大模型研发,以推动大模型技术更好地服务临床需求和医学进步. 展开更多
关键词 人工智能大模型 精准诊疗 药物研发 医学教育 自然语言处理 计算机视觉
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建筑工程标准规范智能解译关键技术及应用
11
作者 林佳瑞 陈柯吟 +2 位作者 郑哲 周育丞 陆新征 《工程力学》 北大核心 2025年第2期1-14,共14页
建筑工程标准规范文本具有概念多样、隐含工程常识及复杂规则组合等特点,给标准规范的自动拆解与推理带来了极大挑战。因此,作者团队建立了一套集成领域大语言模型与常识知识图谱的规范智能解译技术体系。通过构建领域规范语料库及预训... 建筑工程标准规范文本具有概念多样、隐含工程常识及复杂规则组合等特点,给标准规范的自动拆解与推理带来了极大挑战。因此,作者团队建立了一套集成领域大语言模型与常识知识图谱的规范智能解译技术体系。通过构建领域规范语料库及预训练大模型,实现规范内容文风语法等知识的学习表征,并通过大规模领域常识图谱构建,为规范条文智能解译奠定基础。基于领域大模型与大规模常识图谱,研发标准规范章节结构拆解、可解译条文识别、条文语义标注、句法解析以及复杂规则处理等核心算法与技术,实现了从原始文本到计算机可执行代码的端到端自动生成。作者团队还探讨了所提出的技术体系在条文关联检索、标准知识问答、BIM智能校审和BIM优化建议等典型场景中的应用潜力。验证结果表明:所提出的方法可有效突破复杂条文解译的瓶颈难题,条文解译准确率超过95%,解译效率较人工提升5倍,BIM模型审查效率提升约40倍,为建筑工程领域的标准规范的数字化及智能化应用提供了一条可借鉴、可推广的技术路径。 展开更多
关键词 智能标准 标准数字化 规则解译 大语言模型 知识图谱 智能审图
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启发式图结构增强的社交媒体短文本谣言检测研究
12
作者 李贺 杨心苗 +1 位作者 沈旺 刘嘉宇 《情报理论与实践》 北大核心 2025年第3期151-159,共9页
[目的/意义]研究构建启发式图结构增强的社交媒体短文本谣言检测模型,提升社交媒体短文本谣言分类检测的准确性。[方法/过程]首先从谣言传播结构的角度构建谣言传播树和用户社交网络,从中提取结构内容构建全局网络关系图,创新性地引入... [目的/意义]研究构建启发式图结构增强的社交媒体短文本谣言检测模型,提升社交媒体短文本谣言分类检测的准确性。[方法/过程]首先从谣言传播结构的角度构建谣言传播树和用户社交网络,从中提取结构内容构建全局网络关系图,创新性地引入启发式算法对关系图的图节点和图边权重分配,最后构建谣言检测模型。[结果/结论]谣言检测模型在三个短文本公开数据集上的F1值分别为94.64%、95.52%和97.68%,显著优于基线,且在谣言早期检测中表现出良好的性能。提出的社交媒体短文本谣言检测模型通过启发式图结构增强策略,在捕捉推文之间的全局交互关系方面展示了强大的能力,为谣言检测提供了一种高效且准确的解决方案。[局限]模型在推文语义理解和向量表示方面存在的局限一定程度上影响了谣言检测结果的准确性。 展开更多
关键词 谣言检测 启发式图结构 社交媒体短文本 谣言传播树 全局社交关系
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智能算法在生态学研究多元场景中的应用进展
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作者 戈晓宇 翟哲然 +5 位作者 黄子玲 解圆圆 王海燕 兰雨萌 王帅清 汶宣彤 《生态学报》 北大核心 2025年第2期1013-1047,共35页
生态学研究领域中对智能算法的使用呈现越来越丰富的趋势,其解决了许多重要问题。智能算法的应用已逐渐成为生态学研究的重要话题。研究以中国知网(CNKI核心)和Web of Science核心数据库中42439篇智能算法在生态学领域应用的相关学术论... 生态学研究领域中对智能算法的使用呈现越来越丰富的趋势,其解决了许多重要问题。智能算法的应用已逐渐成为生态学研究的重要话题。研究以中国知网(CNKI核心)和Web of Science核心数据库中42439篇智能算法在生态学领域应用的相关学术论文为依据,借助文献计量学软件CiteSpace.6.3R1,介绍2013—2023年间国内外研究热点的发展现状和情况;根据每种智能算法在生态学优化、预测和评估研究中的作用,分类论述其实际研究过程和应用特征;分析智能算法应用的优势和当前存在的局限性;回顾智能算法对生态学研究的意义,并提出了对未来发展前景的展望。 展开更多
关键词 生态学 智能算法 智能化优化 智能化预测 智能化评估
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多策略改进麻雀搜索算法优化无迹卡尔曼滤波方法
14
作者 刘建娟 李志伟 +2 位作者 姬淼鑫 吴豪然 许强伟 《科学技术与工程》 北大核心 2025年第1期227-237,共11页
针对无迹卡尔曼滤波(unscented Kalman filter,UKF)中无迹变换(unscented transform,UT)在状态估计时采样点分布状态控制参数异常对滤波性能的影响问题,提出了一种利用多策略改进麻雀搜索算法(improved sparrow search algorithm,ISSA)... 针对无迹卡尔曼滤波(unscented Kalman filter,UKF)中无迹变换(unscented transform,UT)在状态估计时采样点分布状态控制参数异常对滤波性能的影响问题,提出了一种利用多策略改进麻雀搜索算法(improved sparrow search algorithm,ISSA)对UT中采样点分布状态控制参数进行寻优调整的方法,从而优化Sigma点分布以提高非线性近似效果,改善滤波估计性能。同时针对传统麻雀搜索算法面临的易陷入局部最优和收敛速度慢等问题,首先利用Cubic混沌映射改善初始种群的多样性;其次在发现者阶段引入非线性自适应收敛因子,提高平衡算法在全局探索和局部开发方面的能力;同时在追随者阶段利用小波变异策略,以避免追随者盲目追随而导致算法陷入局部最优;最后利用自适应t分布的扰动能力增强算法的全局搜索能力。通过测试函数对ISSA算法进行仿真实验,结果表明ISSA算法具有更好的收敛性和求解精度,同时验证ISSA优化UKF算法后的仿真结果,表明了ISSA-UKF算法相比于UKF算法的位置均方根误差降低了52.2%,速度均方根误差降低了21.9%,证明了改进方法的有效性和可行性。 展开更多
关键词 无迹卡尔曼滤波 麻雀搜索算法 Cubic混沌映射 非线性自适应收敛因子 小波变异策略
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时空特征强化与感知的视觉目标跟踪方法
15
作者 郭虎升 刘正琪 +1 位作者 刘艳杰 王文剑 《陕西师范大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第1期60-70,共11页
多数基于Transformer的目标跟踪模型提取的目标局部空间特征信息有限且时间特征利用不足,显著影响了目标跟踪模型在处理目标遮挡、形变或尺度变化等复杂场景下的性能。为此,提出一种时空特征强化与感知的视觉目标跟踪方法(visual object... 多数基于Transformer的目标跟踪模型提取的目标局部空间特征信息有限且时间特征利用不足,显著影响了目标跟踪模型在处理目标遮挡、形变或尺度变化等复杂场景下的性能。为此,提出一种时空特征强化与感知的视觉目标跟踪方法(visual object tracking method with spatial-temporal feature enhancement and perception,STFEP)。一方面,该方法使用Transformer进行搜索区域与时间上下文特征的提取与融合,以得到全局特征信息,通过设计的局部卷积神经网络,提取目标的局部特征信息,并与目标的全局特征信息相关联,进一步强化目标的特征表示。另一方面,提出了时空特征感知机制,对不同时刻的特征信息进行可靠性和必要性分析,构建动态模板以感知更丰富的时空信息,使模型适应目标及场景的复杂变化。在TrackingNet、GOT-10k、LaSOT、UAV123多个数据集上的实验结果表明,研究所提方法能够准确鲁棒的对目标进行跟踪,并在GOT-10k数据集上取得了最优的结果,AO、SR 0.5以及SR 0.75分别达到了73.7%、83.8%、70.6%。 展开更多
关键词 视觉目标跟踪 时空特征强化 全局-局部信息关联 时空特征感知 动态模板
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基于元学习的小样本指针式仪表检测方法
16
作者 孙前来 林绍杭 +3 位作者 刘东峰 宋晓阳 刘佳耀 刘瑞珍 《图学学报》 北大核心 2025年第1期81-93,共13页
仪表定位精度是保证指针式仪表示数准确识别的前提。复杂工业场景下仪表样本难以采集,小样本情况下,现有指针式仪表定位检测方法存在检测精度低、实时性差的问题。为此,提出了基于元学习的小样本指针式仪表检测方法Sparse-Meta-DETR。并... 仪表定位精度是保证指针式仪表示数准确识别的前提。复杂工业场景下仪表样本难以采集,小样本情况下,现有指针式仪表定位检测方法存在检测精度低、实时性差的问题。为此,提出了基于元学习的小样本指针式仪表检测方法Sparse-Meta-DETR。并以Meta-DETR为目标检测基线模型,采用元学习训练策略,在元训练阶段构建多个小样本任务训练Sparse-Meta-DETR模型,增强特征相关聚合模块对特征空间中支持集和查询集类别的余弦距离的度量能力,使模型能够在元测试阶段小样本任务中识别图像包含的类别,快速适应新类小样本任务,检测复杂工业场景图像中包含的指针式仪表;引入轻量级主干网络Efficientnet b1作为特征提取器,减少模型的计算复杂度和参数量;设计评分网络对查询特征稀疏采样,构建稀疏化遮罩选取前景特征,引导Transformer编/解码器对前景特征进行处理,进一步减少计算量并提高检测精度。使用Sparse-Meta-DETR模型,20-shot时指针式仪表定位检测精度指标AP^(50)和AP^(75)分别达到了94.2%和87.5%,10-shot时的AP^(50)达到了91.1%;相较于最初的基线模型,改进模型的时间复杂度下降了74.5%。实验结果表明,Sparse-Meta-DETR不仅能够保证样本匮乏时仪表定位的精度,还可以有效地提高仪表定位的实时性,其整体性能优于Meta-RCNN等小样本深度学习算法。 展开更多
关键词 指针式仪表 元学习 小样本 目标检测 稀疏采样
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基于改进YOLOv4的三维点云导盲系统设计
17
作者 杜龙龙 陆学斌 罗孝 《计算机应用与软件》 北大核心 2025年第2期94-101,共8页
针对传统导盲系统存在抗环境干扰能力较低,识别准确率低等问题,提出一种基于YOLOv4的激光点云导盲系统。运用高精度激光扫描仪采集路况点云信息,将点云信息转换成包含特征信息的投影图像并建立路况数据集,搭建基于DARKNET的网络模型训... 针对传统导盲系统存在抗环境干扰能力较低,识别准确率低等问题,提出一种基于YOLOv4的激光点云导盲系统。运用高精度激光扫描仪采集路况点云信息,将点云信息转换成包含特征信息的投影图像并建立路况数据集,搭建基于DARKNET的网络模型训练框架识别复杂路况。采用K-means++算法改进YOLOv4模型中原有的聚类算法,提高模型多尺度检测的适应性。实验结果表明,系统识别复杂路况的平均精度为98.12%,与同类产品相比能够准确、稳定识别路况障碍。 展开更多
关键词 激光扫描 深度学习 YOLOv4 嵌入式应用 导盲系统
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SDENet:基于多尺度注意力质量感知的合成缺陷数据评价网络
18
作者 卢洋 陈林慧 +1 位作者 姜晓恒 徐明亮 《图学学报》 北大核心 2025年第1期94-103,共10页
通过对数据扩增方式合成的缺陷数据进行质量评估,有助于实现缺陷数据高质量扩充,进而缓解缺陷数据不足导致的检测模型性能不佳问题。针对现有质量评价算法在评估合成缺陷数据质量时更关注数据的失真特性而忽略了对数据缺陷属性考量的问... 通过对数据扩增方式合成的缺陷数据进行质量评估,有助于实现缺陷数据高质量扩充,进而缓解缺陷数据不足导致的检测模型性能不佳问题。针对现有质量评价算法在评估合成缺陷数据质量时更关注数据的失真特性而忽略了对数据缺陷属性考量的问题,提出一种基于注意力特征增强(AFE)和多尺度注意力质量感知(MAQP)的模型SDENet,综合考虑数据的失真特性和缺陷属性进行质量评价。首先,AFE通过双分支池化操作提高模型对不同尺寸、位置缺陷的泛化能力,并结合注意力机制增强模型对特征的表达。其次,MAQP对AFE增强后的特征进行向量化与融合处理,以更好地感知合成缺陷数据质量。最后,对融合后的特征进行质量评估,得到最终的评估分数。在构建的合成道路裂缝缺陷数据集上进行实验,结果表明,SDENet模型在RMSE,RMAE,PLCC和SROCC指标上均取得最优结果,比次优模型依次提升10.7%,5.0%,1.8%和1.8%,验证了模型的有效性。在失真数据集TID2013上,SDENet模型也取得较有竞争的结果,在PLCC和SROCC指标上依次达到0.902和0.876。 展开更多
关键词 注意力机制 特征增强 特征融合 合成缺陷数据 质量评价
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基于改进人工电场算法的城市载人电动垂直起降飞行器路径规划
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作者 刘光才 金松鹏 +1 位作者 李章萍 刘百庚 《科学技术与工程》 北大核心 2025年第1期238-244,共7页
针对城市场景下载人电动垂直起降飞行器(electric vertical takeoff and landing,eVTOL)路径规划问题进行了研究。首先,使用危险度栅格法进行三维城市空间建模,对选定型号的eVTOL飞行器,以航程、运行风险和高度变化为目标函数,结合飞行... 针对城市场景下载人电动垂直起降飞行器(electric vertical takeoff and landing,eVTOL)路径规划问题进行了研究。首先,使用危险度栅格法进行三维城市空间建模,对选定型号的eVTOL飞行器,以航程、运行风险和高度变化为目标函数,结合飞行器自身特性及环境限制,构建了多约束条件的载人eVTOL路径规划模型。然后,设计了一种改进人工电场算法(im-proved artificial electric field algorithm,IAEFA),在传统人工电场算法(artificial electric field algorithm,AEFA)的基础上增加了自适应库伦参数,并在库伦常数的计算中引入递减系数,以此进行仿真求解。实验结果显示,所构建的模型可以达到预期效果。使用改进算法进行路径规划的求解效果更优,相较传统粒子群算法和人工电场法,航程更短,高度变化更小且运行更为安全。最后,根据对照实验确定递减系数的取值,当递减系数取值为1.5时,改进算法的求解效果最优。 展开更多
关键词 城市空中交通 电动垂直起降飞行器 路径规划 改进人工电场算法
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面向动态混合数据的多粒度增量特征选择算法
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作者 王锋 姚珍 梁吉业 《软件学报》 北大核心 2025年第3期1186-1201,共16页
在大数据时代,样本规模以及维数的动态更新和变化极大地增加了计算负担,在这些动态数据中,大多的数据样本并不以单一的数据取值形式存在,而是同时包含符号型数据和数值型数据的混合型数据.为此,学者们提出了许多关于混合数据的特征选择... 在大数据时代,样本规模以及维数的动态更新和变化极大地增加了计算负担,在这些动态数据中,大多的数据样本并不以单一的数据取值形式存在,而是同时包含符号型数据和数值型数据的混合型数据.为此,学者们提出了许多关于混合数据的特征选择算法,但现有的算法大多只适用静态数据或者小规模的增量数据,无法处理大规模动态变化的数据,尤其是数据分布不断变化的大规模增量数据集.针对这一局限性,通过分析动态数据中粒空间以及粒结构的变化和更新,基于信息融合机制,提出了一种面向动态混合数据的多粒度增量特征选择算法.该算法重点讨论了动态混合数据中的粒空间构建机制、多数据粒结构的动态更新机制以及面向数据分布变化信息融合机制.最后,通过与其他算法在UCI数据集上的实验结果进行对比,进一步验证了所提算法的可行性和高效性. 展开更多
关键词 动态混合数据 数据分布变化 多粒度计算 信息融合
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