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基于多定序尺度的图卷积网络方面级情感分析

计算机工程与应用 2024年

作者：穆一茹韩虎孔博兰州交通大学电子与信息工程学院甘肃省人工智能与图形图像工程研究中心

方面级情感分析旨在预测给定句子中特定方面的情感极性。由于现有研究方法仅考虑单一语料信息，导致存在语料库词共现、评论语句语义结构、局部词汇序列等多种信息利用不全面和不充分的问题，为此提出一种基于多定序尺度的图卷积网络模... 详细信息

方面级情感分析旨在预测给定句子中特定方面的情感极性。由于现有研究方法仅考虑单一语料信息，导致存在语料库词共现、评论语句语义结构、局部词汇序列等多种信息利用不全面和不充分的问题，为此提出一种基于多定序尺度的图卷积网络模型。定序尺度分为语料库级、句子级、词汇级。首先，构造包含三个卷积模块的多定序尺度图卷积网络，其中，纵向全局语法依赖图卷积引入语料库全局词共现信息丰富语法表示；横向全局语义结构图卷积学习句子本身的语义结构信息；文本局部序列图卷积挖掘句子局部范围内的词汇序列信息。其次，利用混合注意力进一步增强语法和语义结构特征表示，并通过交互机制实现多种信息的共享与融合。最后，实验结果表明，该模型与经典模型ASGCN相比，在五个公开数据集上准确率分别提升了2.56%、2.85%、3.13%、2.58%、1.76%。与最新模型DGGCN和CRF-GCN相比，均取得了优异的情感分类效果，证实了该模型融合多种语料信息的有效性。

关键词：方面级情感分析图卷积网络多定序尺度混合注意力

基于跨度筛选和原型信息整合的嵌套命名实体识别研究

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基于跨度筛选和原型信息整合的嵌套命名实体识别研究

作者：穆霁冲吉林大学

学位级别：硕士

命名实体识别(Named Entity Recognition,NER)是自然语言处理中一项基础任务,旨在定位文本中的实体(如人名、地点、组织机构等),并将其划分为预定义的实体类别。若文本中一个实体包含在另一个实体里,例如实体“长江大桥”中包含实体“... 详细信息

命名实体识别(Named Entity Recognition,NER)是自然语言处理中一项基础任务,旨在定位文本中的实体(如人名、地点、组织机构等),并将其划分为预定义的实体类别。若文本中一个实体包含在另一个实体里,例如实体“长江大桥”中包含实体“长江”,这种情况称为嵌套实体。识别文本中的嵌套实体相较于普通的命名实体识别能够捕捉复杂的实体结构,使得实体的识别结果更加丰富,更具有挑战性,因此受到了广泛关注。近年来,解决嵌套命名实体识别的主流方法是基于跨度的方法,这类方法将嵌套命名实体识别问题转化为了跨度分类问题,因此其能够检测到不同子序列中的嵌套实体,可以有效地处理文本中的嵌套结构。虽然基于跨度的方法近几年来已经取得了较好的表现,但其仍然存在一些问题,主要可以分为以下两个方面:一方面是基于跨度的方法需要枚举所有可能文本跨度作为分类样本,这样会产生大量的非实体跨度,影响分类效果;另一方面是当输入的文本跨度之间重合度较高时,会混淆模型的判断,导致分类错误。针对以上问题,本文设计了基于跨度筛选和原型信息整合的嵌套命名实体识别模型SFPIF(Nested Named Entity Recognition Based on Span Filtering and Prototype Information Fusing)。本文的主要工作如下:(1)为了缓解基于跨度的方法中大量负样本(上述非实体样本)干扰模型分类效果的问题,SFPIF主要开展了两个工作:第一,通过对跨度先执行一次分类操作,进行跨度的初步筛选,剔除低质量跨度(实体可能性较低的跨度),保留高质量跨度(实体可能性较高的跨度),筛选后可以减少模型对无关跨度的关注。第二,SFPIF加入了Focal Loss,通过调节正、负样本在整体损失函数中的所占权重来提高模型对少数类别样本的识别能力。这可以有效地缓解正、负样本不平衡现象,从而提高模型的整体分类性能。(2)为了缓解跨度之间重合度较高时可能影响模型分类性能的问题,SFPIF主要使用了原型学习和对比学习来解决。首先,SFPIF为每个实体类别初始化一个原型,这个原型代表了当前类别的平均特征。之后,SFPIF将待分类的跨度和初始化好的原型作为节点,并将节点输入到图注意力网络中,使得跨度表示能够自动从不同实体类别的原型中学习,将原型信息整合到跨度表示中。另外,在节点更新过程中,SFPIF还引入对比学习,这使得相同类别的实体表示距离更相近,不同类别实体之间表示距离更远,增强不同类别之间的区分度,进而提高模型分类的性能。(3)本文所提出的模型SFPIF在嵌套命名实体识别任务常用的三个数据集GENIA、ACE 2005、ACE 2004上进行了对比和分析,结果表明,SFPIF优于对比模型。此外,本文还进行了敏感性分析,如图注意力网络层数、多头注意力头数、Focal Loss参数、对比学习温度系数等影响因素。同时本文还设计了消融实验来验证了SFPIF模型每个模块的有效性。

关键词：嵌套命名实体识别深度学习图注意力网络对比学习

钙基颗粒CaCO3/CaO循环热化学储热性能强化研究

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钙基颗粒CaCO3/CaO循环热化学储热性能强化研究

作者：穆正勇安徽建筑大学

学位级别：硕士

基于CaCO3/CaO的钙循环热化学储热可与聚光太阳能电站高效耦合,且钙基原材料价格低、绿色无污染、储量丰富、放热温度高、可常温下长期储存等优点,因此发展前景广阔。但天然钙基材料在多次循环后反应活性降低、易破碎以及光热性能差问... 详细信息

基于CaCO3/CaO的钙循环热化学储热可与聚光太阳能电站高效耦合,且钙基原材料价格低、绿色无污染、储量丰富、放热温度高、可常温下长期储存等优点,因此发展前景广阔。但天然钙基材料在多次循环后反应活性降低、易破碎以及光热性能差问题制约了CaCO3/CaO的钙循环热化学储热技术的发展。过往研究多是在惰性气氛下对钙基材料进行温和煅烧,煅烧后的气体分离步骤成本高昂,难以应用于实际。因而如何提高钙基材料在常压纯CO2气氛恶劣煅烧条件下（碳酸化850℃,煅烧950℃）的储热性能具有实际意义。本文采用挤出滚圆法制备掺杂成孔模板、惰性支撑体和深色物质的钙基颗粒,并在常压严苛煅烧条件下重点研究煅烧时通蒸汽对钙基颗粒的储热性能和机械性能的影响以及深色物质的加入对钙基颗粒光热性能的影响。为提高钙基材料的循环储热性能,采用挤出滚圆法制备了掺杂惰性支撑体铝酸钙水泥和不同种类成孔模板（微晶纤维素、淀粉、田菁胶）的钙基颗粒,并在热重分析仪上对不同种类的钙基颗粒进行优选。当Ca（OH）2/水泥/成孔模板的质量比为85:5:10时,钙基颗粒的储热性能在同种成孔模板中最好,其中又以微晶纤维素最优。在最佳掺杂比:Ca（OH）2/水泥/成孔模板的质量比为85:5:10的情况下,并在热重中循环20次后,含微晶纤维素钙基颗粒的有效转化率和储热密度为0.223和708.8KJ/kg,分别比含田菁胶和淀粉的高19.89%和29.65%。在双固定床反应器上对优选钙基颗粒进行长循环储热试验,考察不同气氛条件对其循环储热性能的影响,着重研究煅烧时通蒸汽对钙基颗粒循环储热性能和机械性能的影响。煅烧时通蒸汽对其储热性能的提升不具有长效性,仅能在初始几个循环内提高其储热能力,之后随着循环次数的增加储热能力迅速衰减,并逐渐低于煅烧时不注入蒸汽的工况,而且蒸汽体积分数越高储热性能衰减越快。但煅烧时注入蒸汽可显著提升钙基颗粒的机械性能。当煅烧时蒸汽体积分数为10vol%,循环50次后钙基颗粒的平均储热密度仅比煅烧时未注入蒸汽的低6.09%,但其破碎强度和抗磨损能力分别提高了42.65%和30.18%。为提高钙基颗粒光热性能,在优选钙基颗粒的基础上进一步添加Si C粉末,研究其粒径和掺杂比例对钙基颗粒储热性能和光热性能的影响,此外考察了煅烧时蒸汽注入对Si C修饰钙基颗粒的机械性能和储热性能的影响。研究发现不同粒径Si C加入均会降低钙基颗粒储热性能,但可大幅提高其光热性能。试验结果表明:Si C粒径为25um,掺杂比例为10wt.%时,所得钙基颗粒能兼顾储热密度和光热能力。循环50次后,掺杂最佳粒径和比例Si C的钙基颗粒有效转化率比未掺杂Si C的低25.6%,但第一次碳酸化后其平均吸光率比未掺杂Si C的钙基颗粒高7倍、导热系数高1.86倍。Si C修饰钙基颗粒的机械性能有所衰减,但随循环次数增加,其破碎强度与未加入Si C的钙基颗粒趋于一致。在煅烧过程中注入蒸汽会略微降低Si C修饰钙基颗粒储热性能,但却可大幅提升其机械性能。循环50次后,与煅烧时不注入蒸汽相比,煅烧时注入10vol%蒸汽,其储热密度仅降低3.2%,但其破碎强度是不通蒸汽时的1.39倍。图[41]表[9]参[158]

关键词：热化学储热钙基颗粒蒸汽活化机械性能碳化硅光热性能

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海藻酸钠与亚麻籽胶复配体系流变学性质研究

食品与发酵工业 2024年

作者：陈昌威沈祥皓付靖雯杨柳莺杜静谢箭王灵昭盘赛昆江苏省连云港新爱食品科技有限公司江苏海洋大学食品科学与工程学院

为探究海藻酸钠（sodium alginate，SA）和亚麻籽胶（flaxseed gum，FG）复配胶体在食品工业中的应用潜力，该文着重研究SA和FG复配胶体的静态流变性、动态黏弹性和触变性，并对复配体系溶液的黏度影响因素进行了单因素和响应面试验。... 详细信息

为探究海藻酸钠（sodium alginate，SA）和亚麻籽胶（flaxseed gum，FG）复配胶体在食品工业中的应用潜力，该文着重研究SA和FG复配胶体的静态流变性、动态黏弹性和触变性，并对复配体系溶液的黏度影响因素进行了单因素和响应面试验。结果表明，质量分数1.0% SA/FG复配体系不同比例均为非牛顿流体，流动特性符合Herschel-Bulkley模型方程。随SA/FG复配体系中FG含量的提高，体系溶液以弹性（固体性质）为主，且复合黏度随着角频率的增大而减小。SA与FG复配质量比例为2:8时体系黏度最大，且触变环面积最大，抗剪切能力弱。各因素对SA/FG复配体系溶液黏度的影响顺序为：pH值>温度>搅拌时间。在pH 6.80、39.5 ℃和搅拌2.0 h的条件下，SA/FG复配体系溶液黏度最高。SA和FG复配比例对其流变特性和黏度影响显著，在实际应用中可按实际情况选择合适的复配比。

关键词：海藻酸钠亚麻籽胶流变特性黏度响应面

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网络历史虚无主义在高校的传播及其治理

学校党建与思想教育 2024年第6期 84-86页

作者：吴頔穆文若南京工业大学马克思主义学院江苏南京211816 江苏省习近平新时代中国特色社会主义思想研究中心南京工业大学基地南京大学

网络历史虚无主义以其传播速度迅捷,隐蔽性、渗透性强等特点,蕴含着造成高校师生历史观弱化、政治观扭曲、价值观不正、人生观偏向的风险。对此,高校要牢牢把握主流意识形态领导权、健全思想政治教育体系、提升师生网络媒体素养、提高... 详细信息

网络历史虚无主义以其传播速度迅捷,隐蔽性、渗透性强等特点,蕴含着造成高校师生历史观弱化、政治观扭曲、价值观不正、人生观偏向的风险。对此,高校要牢牢把握主流意识形态领导权、健全思想政治教育体系、提升师生网络媒体素养、提高网络监管和治理水平。

关键词：网络历史虚无主义高校传播治理策略

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农村数字化发展能否提升林业经济韧性——基于30个省域面板数据的实证检验

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林业科学 2024年第5期60卷 51-66页

作者：穆亚丽王浩杨红强孔凡斌南京林业大学数字林业与绿色发展研究院/经济管理学院/国家林业与草原局林产品经济与贸易研究中心南京210037 北京理工大学管理学院南京100081

[目的]研究农村数字化发展提升林业经济韧性的作用机制,为推动形成林业可持续发展新格局提供科学依据。[方法]基于2011-2020年中国30个省(区、市)面板数据,构建多维度指标体系评估农村数字化发展水平和林业经济韧性水平,采用固定效应模... 详细信息

[目的]研究农村数字化发展提升林业经济韧性的作用机制,为推动形成林业可持续发展新格局提供科学依据。[方法]基于2011-2020年中国30个省(区、市)面板数据,构建多维度指标体系评估农村数字化发展水平和林业经济韧性水平,采用固定效应模型、机制检验模型、面板门槛模型和空间杜宾模型等检验农村数字化发展水平和林业经济韧性水平之间的因果关系和作用机制。[结果]1)农村数字化发展能够提升林业经济韧性,提高劳动力资源生产率和土地资源生产率是农村数字化发展影响林业经济韧性的主要路径,农村数字化发展提升林业经济韧性效应存在显著区域异质性,东部地区效应更强且边际效益递增,林业经济韧性水平越高,农村数字化发展的提升效应越强。2)在不同农村数字化发展水平下,农村数字化发展对林业经济韧性的影响呈非线性特征,表现为前期极强的数字红利、中期面临数字化瓶颈、后期效益递增。3)农村数字化发展影响林业经济韧性存在门槛效应,当农村数字化发展水平低于第一个门槛时,农村数字化发展对林业经济韧性的影响显著为正;跨越第一个阈值后,随着农村数字化发展水平提升呈现边际收益递减趋势;也存在显著的空间溢出效应,直接影响和间接影响均显著为正。4)除农村数字化发展水平外,经济发展水平、产业结构、降水量对林业经济韧性水平也具有显著正向影响。[结论]农村数字化发展能够有效提升林业经济韧性,应充分发挥数字技术提高劳动力资源生产率和土地资源生产率的作用,大力发展农村数字经济,注重分阶段动态化和差异化提升数字赋能林业经济韧性,与加强经济基础支撑、优化产业结构和借助自然禀赋协同提升林业经济韧性。

关键词：农村数字化发展林业经济韧性资源配置效率数字红利

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基于深度学习的交通拥堵消散时长预测及数据可视化研究

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基于深度学习的交通拥堵消散时长预测及数据可视化研究

作者：穆天傲吉林化工学院

学位级别：硕士

在城市快速发展和汽车数量激增的背景下,城市交通面临巨大压力,尤其是交通拥堵问题严重影响居民生活。解决交通拥堵是当务之急,准确预测拥堵消散时间对交通管理和居民出行至关重要。本文基于浮动车数据的特性,深入挖掘城市路网交通速度... 详细信息

在城市快速发展和汽车数量激增的背景下,城市交通面临巨大压力,尤其是交通拥堵问题严重影响居民生活。解决交通拥堵是当务之急,准确预测拥堵消散时间对交通管理和居民出行至关重要。本文基于浮动车数据的特性,深入挖掘城市路网交通速度的时空特征,并结合外源因素提出了融合多源特征的神经网络交通速度预测模型。再考虑实际路网特性,通过加权实现路网拓扑结构学习优化并构建交通拥堵识别模块根据交通流信息实现拥堵消散时长预测,最后搭建交通数据可视化平台通过预测得到的数据实现交通数据可视化。主要内容如下:(1)基于多特征融合神经网络的城市道路交通速度预测模型。本方法考虑到城市交通状况受到外界因素的影响,以交通路网时空分布特征为切入点,对城市交通速度进行外源因素影响分析后,确定气象因素(如温度、湿度、风速、降雨等)和空气污染因素对路段交通速度的影响提出了融合多特征神经网络的交通速度预测,神经网络选用Transformer的变体模型Informer,以该模型为基础实现交通速度预测,通过多特征融合来提高预测精度。(2)基于加权时间图卷积的道路拥堵消散时长预测模型。该方法考虑路网中各路段间的距离对空间相关性的影响,计算出各路段之间的空间影响度大小,给予矩阵不同的权重来提高预测的准确率,通过图学习层解析复杂的路网拓扑结构来提取路网空间特征,借助时间图卷积从交通数据的动态变化学习时间相关性,道路拥堵消散时长预测模型接收历史交通流预测数据后,计算出各时段综合交通参数并结合阈值体系判断路段所处状态(拥堵、畅通)后,根据研究路段从拥堵状态过渡到畅通状态所需的时间即为道路拥堵消散时长预测值。(3)交通数据可视化。基于前文预测的交通流、交通拥堵消散时长等参数进行数据可视化。首先从需求分析出发,通过对数据可视化进行需求分析得到可视化平台开发任务,进而对平台开发实现需求分析,通过考虑交通运营机构、公众用户等主体的实际需求明确制定系统的整体开发目标。按照业务需求将平台功能并划分为多个模块,其次,在数据库层面对平台设计中提到的相关数据进行数据组织结构设计,然后实现对各个模块的部署结构实现。

关键词：智能交通拥堵预测时间图卷积网络交通流预测数据可视化

燕麦蛋白-EGCG-甜菜果胶三元复合物的构建及其在乳液体系中的应用研究

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燕麦蛋白-EGCG-甜菜果胶三元复合物的构建及其在乳液体系中的应用...

作者：罗穆瑶南昌大学

学位级别：硕士

燕麦蛋白因其良好的营养性和乳化性而备受关注,然而由燕麦蛋白作为乳化剂稳定的蛋白乳存在易发生油脂氧化、储藏稳定性不佳等难题。利用蛋白与多酚、多糖的相互作用,可有效提高乳液的油脂氧化稳定性和储藏稳定性。蛋白质-多酚-多糖三元... 详细信息

燕麦蛋白因其良好的营养性和乳化性而备受关注,然而由燕麦蛋白作为乳化剂稳定的蛋白乳存在易发生油脂氧化、储藏稳定性不佳等难题。利用蛋白与多酚、多糖的相互作用,可有效提高乳液的油脂氧化稳定性和储藏稳定性。蛋白质-多酚-多糖三元复合物乳液可能是解决蛋白乳液稳定性不佳的新途径。因此,本研究以燕麦蛋白(OP)、表没食子儿茶素没食子酸酯(EGCG)、甜菜果胶(SBP)为原料,制备OP-EGCG-SBP三元非共价复合物,对比三元复合物与OP、OP-EGCG的理化特性差异,研究OP-EGCG-SBP三元复合物的形成机制。最后采用OP-EGCG-SBP三元复合物作为稳定亚麻籽油的乳化剂,制备了水包油(O/W)乳液,研究该乳液的油脂氧化稳定性、储藏稳定性,进一步完善多组分蛋白乳液调控理论,为多食品组分相互作用及新型多功能蛋白乳的研究提供理论依据。主要研究结果如下:(1)研究了OP-EGCG复合物的形成机制及理化性质。研究结果表明:随着EGCG浓度的不断升高,复合物浊度增加,粒径先下降后上升,电位绝对值先增大后减小。在OP与EGCG的质量比20:4时,粒径达到最小(120.6 nm)。荧光光谱法、等温滴定量热法和特定干扰剂反向验证等结果综合表明,OP与EGCG复合物形成的驱动力主要为氢键和疏水相互作用力。圆二色谱结果表明EGCG可使燕麦蛋白α-螺旋含量由16.9%降低至6.5%,β-折叠含量由29.0%增长至37.4%,β-转角的含量由22.6%降低至18.5%,无规则卷曲含量由31.5%增至37.6%。二级结构含量的改变进而影响了OP的表面疏水性,使得OP的表面更加亲水。(2)在OP-EGCG复合物的基础上,探究了OP-EGCG-SBP三元复合物的形成机制及理化性质。SBP的添加会引起OP-EGCG复合物的浊度、电位、粒径大小的变化。当OP-EGCG与SBP质量比在4:1至2:1时,相互作用相对更强,三元复合颗粒结合的更加紧密,粒径无显著增大。光谱分析结果表明OPEGCG与SBP形成复合物的过程是自发进行的,其主要相互作用力为氢键和疏水相互作用力。微观结构表明,三元复合物是由EGCG嵌入蛋白质,组成蛋白质核心,再有外层包裹的多糖组成,可有效保护EGCG,从而使得复合物的抗氧化稳定性得到一定的提升。在自然环境下放置7 d,EGCG的DPPH、ABTS自由基清除能力仅为13.96%、5.94%,OP-EGCG复合体系的清除能力为16.88%、25.56%,而OP-EGCG-SBP复合体系的清除能力可维持在20.19%、34.14%。此外,SBP的加入有利于降低OP-EGCG的界面张力,使OP-EGCG具有较好的乳化性。(3)构建以OP-EGCG-SBP三元复合物作为乳化剂的亚麻籽油乳液体系。在OP-EGCG-SBP复合物浓度为1%,油相体积分数10%的条件下,制得的亚麻籽油乳液具有较小的表面积平均粒径(0.419μm)和较大的电位绝对值(35.2m V)。环境稳定性结果表明,OP-EGCG-SBP稳定的乳液在蛋白等电点附近可以保持良好的宏观稳定性;温度对乳液无明显影响,但OP-EGCG-SBP乳液对离子浓度较为敏感。在相同的制备条件下,OP-EGCG-SBP稳定的亚麻籽油乳液的脂肪氧化稳定性优于OP、OP-EGCG所稳定的乳液。在35 d储藏期内,OPEGCG-SBP乳液液滴粒径始终保持较小水平,电位绝对值变化最小。共聚焦图像显示OP-EGCG-SBP所稳定的乳液还能够一定程度抑制油滴的聚集,表现出较好的储藏稳定性。OP与EGCG、SBP复合后稳定的乳液可限制脂质消化的速度和程度,阻碍脂肪酶对脂肪酸的释放,且OP-EGCG-SBP有相对较低的游离脂肪酸释放率。

关键词：燕麦蛋白乳液稳定性油脂氧化甜菜果胶表没食子儿茶素没食子酸酯

双路特征提取与度量的少样本细粒度图像分类方法

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天津大学学报（自然科学与工程技术版） 2024年第2期57卷 137-146页

作者：冀中吴伊兵王轩天津大学电气自动化与信息工程学院天津300072

少样本学习旨在利用少量数据训练深度学习模型,并将其快速泛化到新任务中.在这一领域,少样本细粒度图像分类是最具有挑战性的任务之一,原因在于细粒度图像具有类内方差大、类间方差小的特点.为了解决这一问题,本文提出了一种基于距离与... 详细信息

少样本学习旨在利用少量数据训练深度学习模型,并将其快速泛化到新任务中.在这一领域,少样本细粒度图像分类是最具有挑战性的任务之一,原因在于细粒度图像具有类内方差大、类间方差小的特点.为了解决这一问题,本文提出了一种基于距离与方向双重度量的神经网络,分别利用欧氏距离衡量特征间的绝对距离差异和余弦相似度衡量特征间的相对方向差异,以提升度量信息多样性和样本特征的判别性.同时,为了与当前先进的少样本细粒度图像分类方法对比,将特征提取器在不增加深度的前提下设置为双路形式,以适应不同度量方法对嵌入特征信息的需要.此外,设计了彼此分离的通道和空间注意力机制,分别通过自适应通道注意力和空间信息交叉注意力对不同阶段的提取特征进行增强,从而挖掘重要分类信息.最后,通过双相似度模块分别计算两种差异信息的度量结果,并选取一定权重融合得到最终的相似度分数,实现绝对差异与相对差异在度量空间中的协调补充.在4个主流细粒度图像分类数据集上进行实验对比与分析,最终结果表明了所提方法在相同设置下最多实现了7.0%左右的分类准确率提升.

关键词：细粒度图像少样本欧氏距离余弦相似度

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