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基于邻接矩阵优化和负采样的图卷积推荐

计算机应用研究 2024年第12期41卷 3628-3633页

作者：王慧梁兴柱张绪夏晨星安徽理工大学计算机科学与工程学院安徽淮南232001 安徽理工大学第一附属医院(淮南市第一人民医院) 安徽淮南232007

为了缓解推荐系统中随机初始化用户和物品的嵌入、忽视不同卷积层的重要程度以及负样本数量太少且质量不高的问题,提出了一种基于邻接矩阵优化和负采样的图卷积推荐方法(graph convolution recommendation method based on adjacency ma... 详细信息

为了缓解推荐系统中随机初始化用户和物品的嵌入、忽视不同卷积层的重要程度以及负样本数量太少且质量不高的问题,提出了一种基于邻接矩阵优化和负采样的图卷积推荐方法(graph convolution recommendation method based on adjacency matrix optimization and negative sampling,AMONS)。具体来说,模型利用邻接矩阵对用户和物品进行嵌入优化,并在卷积层聚合时引入层衰减系数,区分不同层的重要程度。接着,为每对用户-正样本生成一组经过筛选的负样本,让模型能够充分利用用户-物品的历史交互数据,更好地学习用户偏好。在Gowalla和Amazon-Books两个公开数据集上进行了充分的实验,与相关方法相比,AMONS取得了最佳的性能表现,证明了方法的有效性。

关键词：推荐系统图卷积网络协同过滤嵌入优化

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同伴协作学习的目标分布式在线知识蒸馏方法

厦门理工学院学报 2023年第1期31卷 66-71页

作者：梁兴柱徐慧安徽理工大学计算机科学与工程学院安徽淮南232001 安徽理工大学环境友好材料与职业健康研究院安徽芜湖241003

构建一个能够在在线集成与网络协作的统一蒸馏框架,加强学生网络的差异性和增加知识的多样性模型,提出一种同伴协作学习的目标分布式在线知识蒸馏方法。该方法在同伴协作学习方法的基础上,让每个同伴都从1个目标分布中学习,得到1组由基... 详细信息

构建一个能够在在线集成与网络协作的统一蒸馏框架,加强学生网络的差异性和增加知识的多样性模型,提出一种同伴协作学习的目标分布式在线知识蒸馏方法。该方法在同伴协作学习方法的基础上,让每个同伴都从1个目标分布中学习,得到1组由基于注意力机制生成的单独的聚合权重,并从其他同伴的预测中获得自己的目标,以提高基于集成的蒸馏的有效性。CIFAR-10和CIFAR-100的实验结果表明,最好状态下,本文提出的方法的top-1错误率比ONE提高了1.45%,各种主干网络的模型性能均有提高,证明该方法是有效、可行的。

关键词：在线知识蒸馏方法协作学习目标分布注意力机制

结合注意力转移与特征融合算法的在线知识蒸馏

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湖北理工学院学报 2023年第1期39卷 31-35页

作者：梁兴柱徐慧胡干安徽理工大学计算机科学与工程学院安徽淮南232001 安徽理工大学环境友好材料与职业健康研究院(芜湖) 安徽芜湖241003

为构建一个强大的在线集成教师指导各子网络学习的在线知识蒸馏模型,提升模型准确率,提出了一种结合注意力与特征融合的在线知识蒸馏方法(KD-ATFF),在各子网络输出处利用特征融合模块融合各分支最后一个block学习到的知识,从而构建强大... 详细信息

为构建一个强大的在线集成教师指导各子网络学习的在线知识蒸馏模型,提升模型准确率,提出了一种结合注意力与特征融合的在线知识蒸馏方法(KD-ATFF),在各子网络输出处利用特征融合模块融合各分支最后一个block学习到的知识,从而构建强大的教师模型,指导各分支训练,同时利用所提的CL模块将深层神经元的注意力转移到浅层网络进行互学习,以增加各block的多样性,进一步提升单个子网络的性能。在CIFAR10/100数据集上进行实验,KD-ATFF与baseline方法相比错误率降低了约30%,于DML相比错误率最大降低了1.76%,验证了算法的有效性。

关键词：在线知识蒸馏注意力转移特征融合互学习

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完备的无参数近邻保持及最大化非近邻算法

计算机应用 2015年第8期35卷 2244-2248页

作者：林玉娥陈静逸许光宇梁兴柱安徽理工大学计算机科学与工程学院安徽淮南232001

无参数保持投影算法无需参数设置且识别性能稳定,但算法不能有效地保持样本的局部结构,且忽略了非局部样本所起的作用,而且存在着小样本(SSS)问题,为此提出了一种完备的无参数近邻保持及最大化非近邻算法。算法以样本间余弦距离0.5为分... 详细信息

无参数保持投影算法无需参数设置且识别性能稳定,但算法不能有效地保持样本的局部结构,且忽略了非局部样本所起的作用,而且存在着小样本(SSS)问题,为此提出了一种完备的无参数近邻保持及最大化非近邻算法。算法以样本间余弦距离0.5为分界点将样本分成近邻及非近邻样本,为了充分利用近邻样本及非近邻样本,分别构造了近邻散度矩阵及非近邻散度矩阵,因此算法的目标函数就是求取能够最小化近邻散度矩阵的同时,最大化非近邻散度矩阵的投影矩阵。对于目标函数的求解,可先将高维样本通过主成分分析(PCA)算法降至一个低维的子空间,并通过两个定理证明了这种处理方法没有损失任何有效的判别信息;然后将目标函数转换为差形式,从而有效地解决了小样本问题。在人脸库及掌纹库上的实验结果表明,与无参数局部保持投影算法相比,所提算法平均识别率更高,验证了算法的有效性。

关键词：无参数局部结构小样本问题近邻非近邻

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基于特征融合和注意力机制的SSD改进算法

兰州工业学院学报 2022年第6期29卷 72-77页

作者：秦大勇林玉娥梁兴柱安徽理工大学计算机科学与工程学院安徽淮南232001 安徽理工大学环境友好材料与职业健康研究院(芜湖) 安徽芜湖241003

SSD算法在应用于目标检测任务时,对小目标的检测准确率较低,针对此问题本文提出了一种新的改进的SSD目标检测算法。该算法采用了ResNet50网络作为特征提取网络,加入了特征融合模块和注意力模块用以提升模型的检测能力。通过特征融合模... 详细信息

SSD算法在应用于目标检测任务时,对小目标的检测准确率较低,针对此问题本文提出了一种新的改进的SSD目标检测算法。该算法采用了ResNet50网络作为特征提取网络,加入了特征融合模块和注意力模块用以提升模型的检测能力。通过特征融合模块得到比原来单一特征层更具有判别能力的新特征层,更加有效的提取图像中的细节特征;经注意力模块对特征图中的通道进行加权处理,使模型更容易关注到有效特征层中的重要信息,抑制对背景等无用信息的关注度。实验表明:该算法在PASCAL VOC数据集上的mAP为81.2%,检测能力相较于传统的SSD算法得到了显著提升。

关键词：目标检测特征提取网络特征融合注意力机制 SSD

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自适应阈值小波在指纹图像去噪中的应用

安徽理工大学学报（自然科学版） 2021年第6期41卷 32-38页

作者：林玉娥孙然然梁兴柱苏树智安徽理工大学计算机科学与工程学院安徽淮南232001 安徽理工大学环境友好材料与职业健康研究院(芜湖) 安徽芜湖241003

目前指纹识别技术具有很广泛的应用,但通常指纹图像含有混合噪声,而传统小波阈值去噪算法对含有混合噪声的图像去噪时,存在混合噪声去除不彻底的问题,为此提出了一种改进的自适应阈值和连续型低误差阈值函数的小波去噪算法。首先,算法... 详细信息

目前指纹识别技术具有很广泛的应用,但通常指纹图像含有混合噪声,而传统小波阈值去噪算法对含有混合噪声的图像去噪时,存在混合噪声去除不彻底的问题,为此提出了一种改进的自适应阈值和连续型低误差阈值函数的小波去噪算法。首先,算法对含有混合噪声的指纹图像进行一次中值滤波去噪。然后,设计了一种新的自适应阈值,小波分解层数越大新阈值就会越小,就能更好地体现噪声信号在进行小波分解时减小的特征。最后,设计了连续型低误差改进阈值函数,改进的函数是连续的,并且阈值达到极限时误差为0。改进后的算法使得估计的小波系数更加接近真实系数,重构后的图像更接近原始图像。实验结果表明,该算法对含有高斯噪声和椒盐噪声的指纹图像处理时,相比于其他算法,得到了更好的峰值信噪比和均方误差数值,去噪后的指纹图像纹理显示更加清晰。

关键词：小波阈值图像去噪中值滤波自适应阈值

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一种新的阈值和阈值函数的小波去噪算法

佳木斯大学学报（自然科学版） 2021年第2期39卷 63-66页

作者：孙然然林玉娥梁兴柱安徽理工大学计算机科学与工程学院安徽淮南232001 安徽理工大学环境友好材料与职业健康研究院(芜湖) 安徽芜湖241003

为了解决传统软、硬阈值算法去噪过程中出现的边缘模糊和视觉失真等问题,提出了一种新的小波去噪算法。首先,在阈值选择时,为了抑制信号长度对阈值选取的影响,把通用阈值和最大似然比按照一定比例结合,可根据图像的噪声构造出更加合理... 详细信息

为了解决传统软、硬阈值算法去噪过程中出现的边缘模糊和视觉失真等问题,提出了一种新的小波去噪算法。首先,在阈值选择时,为了抑制信号长度对阈值选取的影响,把通用阈值和最大似然比按照一定比例结合,可根据图像的噪声构造出更加合理的阈值;然后,阈值函数里加入了调节系数β,使新的函数拥有更好的连续性和更低的误差。仿真实验表明,该算法是有效的,可行的,去噪后的图像相比于其他三种经典算法拥有更高的信噪比和更低的均方误差,能更好的去除图像中的噪声。

关键词：阈值函数小波去噪信噪比均方误差

关于计算机专业研究生科研素养的提升路径探讨

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软件 2021年第8期42卷 30-32页

作者：夏晨星许家昌高修菊梁兴柱安徽理工大学计算机科学与工程学院安徽淮南232001 安徽理工大学电气与信息工程学院安徽淮南232001

研究生基本科研素养能力是我国高等研究生教育的重要环节。随着社会对现代计算机技术人才的需要,计算机专业研究生招生规模越来越大,如何提升计算机专业研究生科研素养已成为教育工作者共同关注和探讨的课题。本课题针对我国研究生科研... 详细信息

研究生基本科研素养能力是我国高等研究生教育的重要环节。随着社会对现代计算机技术人才的需要,计算机专业研究生招生规模越来越大,如何提升计算机专业研究生科研素养已成为教育工作者共同关注和探讨的课题。本课题针对我国研究生科研能力的现状,结合在计算机专业研究生教学、管理方面的经验,建立一套行之有效的提升研究生的基本科研素养的培养方案,并能够为其他高校和研究机构的研究生培养提供有效的帮助和参考。

关键词：计算机专业研究生体量科研素养科研能力

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基于深度学习和距离度量的行人再识别研究

阜阳师范学院学报（自然科学版） 2019年第2期36卷 61-67页

作者：韦忠亮张顺香梁兴柱许光宇安徽理工大学计算机科学与工程学院

行人再识别研究的内容是从一个视角选取目标行人,在非重叠视角的大量数据集中,识别出相同的行人。客观存在的多种因素会对识别的匹配率造成影响,研究内容是在雾霾天气下的行人再识别问题。针对雾霾天气会对所获取的图像产生诸如特征提... 详细信息

行人再识别研究的内容是从一个视角选取目标行人,在非重叠视角的大量数据集中,识别出相同的行人。客观存在的多种因素会对识别的匹配率造成影响,研究内容是在雾霾天气下的行人再识别问题。针对雾霾天气会对所获取的图像产生诸如特征提取困难等问题,先利用基于深度学习的去雾算法进行图片预处理,然后使用局部最大特征出现算法以及距离度量学习的算法对图像进行特征提取和距离计算。在改进的VIPeR数据集上进行实验,结果表明,该方法提升行人再识别的匹配率。

关键词：行人再识别深度学习距离度量局部最大发生特征交叉二次判别分析