基于小波卷积网络的高光谱图像分类

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高光谱图像波段多、波段之间关联性强, 但其空间纹理和几何信息的表达较弱, 传统分类模型存在空间光谱特征提取不充分、计算量大的问题, 分类性能有待提高. 针对此问题, 提出一种基于小波变换的多尺度多分辨率注意力特征融合卷积网络 (wavelet transform convolut… …   相似文献

巩传江  臧德厚  郭金  孙媛媛  宋廷强 《计算机系统应用》2023,32(7):23-34

结合密集残差结构和多尺度剪枝的点云压缩网络

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目的 点云是一种重要的三维数据表示形式,已在无人驾驶、虚拟现实、三维测量等领域得到了应用。由于点云具有分辨率高的特性,数据传输需要消耗大量的网络带宽和存储资源,严重阻碍了进一步推广。为此,在深度学习的点云自编码器压缩框架基础上,提出一种结合密集残差结构和多尺度剪枝的点云压缩网络,实现了对点云几何信息和颜色信息的高效压缩。方法 针对点云的稀疏化特点以及传统体素网格表示点云时分辨率不足的问题,采用稀疏张量作为点云的表示方法,并使用稀疏卷积和子流形卷积取代常规卷积提取点云特征;为了捕获压缩过程中高维信息的依赖性,将密集残差结构和通道注意力机制引入到点云特征提取模块;为了补偿采样过程的特征损失以及减少模型训练的动态内存占用,自编码器采用多尺度渐进式结构,并在其解码器不同尺度的上采样层之后加入剪枝层。为了扩展本文网络的适用范围,设计了基于几何信息的点云颜色压缩方法,以保留点云全局颜色特征。结果 针对几何信息压缩,本文网络在MVUB（Microsoft voxelized upper bodies）、8iVFB（8i voxelized full bodies）和Owlii（Owlii dynamic human mesh sequence dataset）3个数据集上与其他5种方法进行比较。相对MPEG（moving picture experts group）提出的点云压缩标准V-PCC（video-based point cloud compression）,BD-Rate（bjontegaard delta rate）分别增加了41%、54%和33%。本文网络的编码运行时间与G-PCC（geometry-based point cloud compression）相当,仅为V-PCC的2.8%。针对颜色信息压缩,本文网络在低比特率下的YUV-PSNR（YUV peak signal to noise ratio）性能优于G-PCC中基于八叉树的颜色压缩方法。结论 本文网络在几何压缩和颜色压缩上优于主流的点云压缩方法,能在速率较小的情况下保留更多原始点云信息。… …   相似文献

朱威  张雨航  应悦  郑雅羽  何德峰 《中国图象图形学报》2023,28(7):2105-2119

面向车型识别的夜间车辆图像增强网络RIC-NVNet

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目的 由于夜间图像具有弱曝光、光照条件分布不均以及低对比度等特点,给基于夜间车辆图像的车型识别带来困难。此外,夜间车辆图像上的车型难以肉眼识别,增加了直接基于夜间车辆图像的标定难度。因此,本文从增强夜间车辆图像特征考虑,提出一种基于反射和照度分量增强的夜间车辆图像增强网络（night-time vehicle image enhancement network based on reflectance and illumination components,RIC-NVNet）,以增强具有区分性的特性,提高车型识别正确率。方法 RIC-NVNet网络结构由3个模块组成,分别为信息提取模块、反射增强模块和照度增强模块。在信息提取模块中,提出将原始车辆图像与其灰度处理图相结合作为网络输入,同时改进了照度分量的约束损失,提升了信息提取网络的分量提取效果;在反射分量增强网络中,提出将颜色恢复损失和结构一致性损失相结合,以增强反射增强网络的颜色复原能力和降噪能力,有效提升反射分量的增强效果;在照度分量增强网络中,提出使用自适应性权重系数矩阵,对夜间车辆图像的不同照度区域进行有区别性的增强。结果 在模拟夜间车辆图像数据集和真实夜间车辆图像数据集上开展实验,从主观评价来看,该网络能够提升图像整体的对比度,同时完成强曝光区域和弱曝光区域的差异性增强。从客观评价分析,经过本文方法增强后,夜间车型的识别率提升了2%,峰值信噪比（peak signal to noise ratio, PSNR）和结构相似性（structural similarity, SSIM）指标均有相应提升。结论 通过主观和客观评价,表明了本文方法在增强夜间车辆图像上的有效性,经过本文方法的增强,能够有效提升夜间车型的识别率,满足智能交通系统的需求。… …   相似文献

余烨  陈维笑  陈凤欣 《中国图象图形学报》2023,28(7):2054-2067

基于主题异构图嵌入的Token粒度实体解析方法

  

实体解析是数据集成、数据挖掘等技术中不可或缺的步骤,其具体任务是查找引用自同一真实世界的实体的数据记录.现有的方法多数是通过计算实体记录的属性相似度来评估是否为同一实体,由于该方法需要预先对齐记录属性,无法适应属性中token误放的情形,也不能有效利用跨属性中tokens的语义和… …   相似文献

初慧琳  申德荣  窦文周  聂铁铮  寇月 《小型微型计算机系统》2023,(7):1398-1404

面向方面抽取与情感分类的多任务联合建模

  

基于方面的细粒度情感分析包括方面术语抽取和方面情感分类两项任务,以独立方式解决以上两项任务的研究方法无法利用彼此之间的关联信息,同时也会造成训练冗余和资源浪费。针对上述问题,在多任务学习框架下提出一种基于位置嵌入和图卷积网络的联合模型（PE-GCN）,以端到端方式整体解决方面术语… …   相似文献

孟甜甜  韩虎  吴渊航 《计算机科学与探索》2023,(7):1669-1679

基于双集合预测网络的实体关系联合抽取模型

  

实体关系抽取任务旨在从非结构化文本中识别出实体和实体间的关系,是目前大规模知识图谱构建和更新的技术来源。在现有的实体关系联合抽取方法中,并行解码三元组的方法通过集合预测的方式高效生成三元组,然而这种方法忽略了实体与关系间、实体主客体间的交互,导致生成无效三元组。针对此问题,提出基… …   相似文献

彭晏飞  王瑞华  张睿思 《计算机科学与探索》2023,(7):1690-1699

融合哈密顿图的麻雀与算术混合优化算法

  

针对麻雀搜索算法（SSA）迭代后期种群多样性减少、易陷入局部最优等问题,提出一种基于哈密顿图的麻雀算术混合优化算法（HSSAAOAH）。首先,在SSA发现者-跟随者模型和侦察机制的基础上,引入算术优化算法（AOA）的乘除算子。利用乘除算子的高分布性,提高算法在迭代后期解的多样性;… …   相似文献

田露  刘升 《计算机科学与探索》2023,(7):1586-1598

面向动态网络的介数中心度并行算法

  

介数中心度是评价图中节点重要性的一项常用指标,然而在大规模动态图中介数中心度的更新效率很难满足应用需求。随着多核技术的发展,算法并行化已成为解决该问题的有效手段之一。因此,提出一种面向动态网络的介数中心度并行算法（PAB）。首先,通过社区过滤、等距剪枝和分类筛选等操作减少了冗余点… …   相似文献

刘震宇  王朝坤  郭高扬 《计算机应用》2023,43(7):1987-1993

基于多尺度特征融合和网格注意力机制的三维肝脏影像分割方法

  

在计算机断层扫描(CT)和磁共振成像(MRI)的影像中肝脏与邻近脏器的灰度值相似性都比较高,为自动精确地分割肝脏,提出一种基于多尺度特征融合和网格注意力机制的三维肝脏影像分割方法MAGNet(Multi-scale feature fusion And Grid attentio… …   相似文献

郑帅  张晓龙  邓鹤  任宏伟 《计算机应用》2023,43(7):2303-2310

基于领域融合和时间权重的招工推荐模型

  

针对推荐系统使用嵌入层&多层感知机（Embedding&MLP）范式学习用户表示时强特征过拟合和弱特征欠拟合的问题,以及使用门控循环单元（GRU）学习用户兴趣时没有考虑到当前行为对用户最终兴趣的影响力会随时间推移逐渐减弱的问题,设计了一种基于领域融合和时间权重的招工推荐模型（Re… …   相似文献

叶坤佩  熊熙  丁哲 《计算机应用》2023,(7):2133-2139

融合意图信息的小样本多意图识别

  

为解决匮乏资源下多意图识别语义、语境信息易受到不相关意图信息干扰的问题,该文提出一种基于原型网络在语义上嵌入意图信息的多意图识别方法。首先设计意图融合特征提取机制,通过结合话语和意图信息构建具有区分度的支持集、查询句和意图集表征,缓解短话语往往遭遇意图相关信息的语义混淆的问题;其… …   相似文献

罗顺茺  何军 《中文信息学报》2023,(7):61-70

与知识相结合的提示学习研究综述

  

近年来,提示学习方法由于可以充分激发预训练语言模型的潜能而得到了研究者越来越多的关注,特别是在知识抽取任务中取得了较好进展。为了提升提示学习性能,研究者也开展了基于知识的提示学习模板工程、答案工程优化等多项研究。该文对提示学习与知识相结合的相关研究进行了系统综述,包括知识抽取中的… …   相似文献

鲍琛龙  吕明阳  唐晋韬  李莎莎  王挺 《中文信息学报》2023,(7):1-12

基于约束图正则的块稀疏对称非负矩阵分解

  

现有的基于对称非负矩阵因式分解(Symmetric Nonnegative matrix Factorization,SymNMF)算法大都仅依赖初始数据构造亲和矩阵,并且一定程度上忽视了样本有限的成对约束信息,无法有效区分不同类别的相似样本以及学习样本的几何特征.针对以上问题,… …   相似文献

刘威  邓秀勤  刘冬冬  刘玉兰 《计算机科学》2023,50(7):89-97

探索站点时空移动模式:长短期交通预测框架

  

随着智慧城市系统的技术发展与城市时空数据的急剧增加,公共服务需求也日益受到重视.公共交通作为城市交通中至关重要的组成部分,同样面临着巨大的挑战,并且交通网络的时空预测任务往往是解决各种交通问题的核心一环.交通中的移动模式可以体现城市人群的出行行为及其规律,大多数交通预测任务研究中… …   相似文献

沈哲辉  王开来  孔祥杰 《计算机科学》2023,50(7):98-106

双编码半监督异常检测模型

  

异常检测是机器学习领域广泛研究的一个热点问题,对于工业生产、食品安全、疾病监测等都具有重要作用.当前最新的异常检测方法多基于少量可用的有标记样本和大量无标记样本联合训练半监督检测模型.然而,现有的半监督异常检测模型多采用深度学习框架,在低维数据集上由于缺少足够多的特征信息,难以学… …   相似文献

李辉  李文根  关佶红 《计算机科学》2023,50(7):53-59

基于对比预测的自监督动态图表示学习方法

  

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《计算机科学》2023,50(7)

上下文信息融合与噪声自适应的异常检测方法

  

信息物理系统(CPSs)中传感器和执行器等现场设备收集的数据中隐含复杂的上下文信息和未知分布噪声.为了提取并融合数据中的上下文信息以及减轻噪声带来的干扰,提出了上下文信息融合与噪声 自适应的异常检测方法.该方法中设计了一种由自适应降噪编码器、上下文信息编码器和解码器构成的编解码网… …   相似文献

衡红军  周文华 《计算机科学》2023,50(7):237-245

基于遗传算法的恶意软件对抗样本生成方法

  

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《计算机科学》2023,50(7)

基于抗噪声邻域粗糙集的在线流特征选择算法

  

在开放动态环境当中,特征是动态生成的,特征在不同时间戳内流入特征空间称为流特征.然而,在一些基于传统的邻域粗糙集流特征选择算法中,噪声点会对特征的依赖度计算造成影响.基于此,本文提出了基于抗噪声邻域粗糙集的在线流特征选择算法.首先,充分考虑噪声点的影响,定义一种抗噪声的邻域关系,… …   相似文献

曾艺祥  林耀进  李育林  王晨曦 《小型微型计算机系统》2023,(7):1494-1499

基于邻域交互和图神经网络的推荐模型

  

异质图中包含丰富的关系,图神经网络(Graph Neural Networks, GNNs)能够自然地整合节点关系,因此图神经网络在推荐领域显示出巨大的潜力.然而,现有基于图神经网络的推荐大多聚焦于学习用户和项目的表示,忽略了用户和项目间的交互信息.其次,这些模型很少学习元路径的… …   相似文献

颜祯  谢瑾奎  曹磊亮 《小型微型计算机系统》2023,(7):1391-1397