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基于注意力与双通道网络的方面级情感分析

南京信息工程大学学报（自然科学版） 2023年第1期15卷 42-50页

作者：杨春霞徐奔桂强韩煜南京信息工程大学自动化学院/江苏省大数据分析技术重点实验室/大气环境与装备技术协同创新中心南京210044

针对方面级情感分析任务不能充分兼顾句法全面性与语义关联性,且大多数研究中使用的图卷积仅考虑信息自上而下的传播,忽略了信息自下而上的聚合等问题,本文提出了基于注意力与双通道网络的情感分析模型.该模型在扩展依存表示的同时使用... 详细信息

针对方面级情感分析任务不能充分兼顾句法全面性与语义关联性,且大多数研究中使用的图卷积仅考虑信息自上而下的传播,忽略了信息自下而上的聚合等问题,本文提出了基于注意力与双通道网络的情感分析模型.该模型在扩展依存表示的同时使用自注意力获取具有语义关联的信息矩阵,使用双通道网络结合全局句法与语义关联信息,双通道网络分别侧重于自上而下传播的语义特征与自下而上聚合的结构特征.通道内的图卷积输出会与信息矩阵进行交互注意力起到残差互补的作用,然后通过平均池化完成通道内的任务.最后将基于语义与基于结构的决策融合得到最终的情感分类特征.实验结果表明该模型在三个公开数据集上的准确率与F1值均有提升.

关键词：注意力机制双通道网络决策融合图卷积

基于卷积注意力模块和双通道网络的微表情识别算法

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计算机应用 2021年第9期41卷 2552-2559页

作者：牛瑞华杨俊邢斓馨吴仁彪天津市智能信号与图像处理重点实验室(中国民航大学) 天津300300

微表情是一种人类在试图隐藏自己真实情感时作出的面部动作,具有持续时间短、幅度小的典型特点。针对微表情识别难度大、识别效果不理想的问题,提出一种基于卷积注意力模块(CBAM)和双通道网络(DPN)的微表情识别算法——CBAM-DPN。首先,... 详细信息

微表情是一种人类在试图隐藏自己真实情感时作出的面部动作,具有持续时间短、幅度小的典型特点。针对微表情识别难度大、识别效果不理想的问题,提出一种基于卷积注意力模块(CBAM)和双通道网络(DPN)的微表情识别算法——CBAM-DPN。首先,进行典型微表情数据集的数据融合;然后,分析序列帧中像素的变化值以确定顶点帧位置,再对顶点帧进行图像增强处理;最后,基于CBAM-DPN对图像增强后的微表情顶点帧进行特征的有效提取,并构建分类器对微表情进行识别。优化后模型的未加权F1值(UF1)和未加权平均召回率(UAR)分别可以达到0.7203和0.7293,相较于DPN模型分别提高了0.0489和0.0379,相较于CapsuleNet模型分别提高了0.0683和0.0787。实验结果表明,CBAM-DPN算法融合了CBAM和DPN的共同优势,可增强微小特征的信息提取能力,有效改善微表情识别性能。

关键词：微表情识别双通道网络卷积注意力模块顶点帧结构优化

基于膜量子布谷鸟搜索的双通道网络频谱资源分配

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电波科学学报 2016年第1期31卷 129-137页

作者：杜传报全厚德唐友喜刘建成梁伟军械工程学院信息工程系石家庄050003 电子科技大学通信抗干扰技术国家级重点实验室成都611731 清华大学自动化系北京100084

无线双通道Ad Hoc网络中,有效分配簇间码分频谱资源是提高资源利用效率的关键技术之一.综合考虑子簇码分频谱资源需求和分配公平性,给出了簇间码分频谱资源分配数学模型,并转换为以最大化码分频谱资源效益和分配公平性为多目标的受约束... 详细信息

无线双通道Ad Hoc网络中,有效分配簇间码分频谱资源是提高资源利用效率的关键技术之一.综合考虑子簇码分频谱资源需求和分配公平性,给出了簇间码分频谱资源分配数学模型,并转换为以最大化码分频谱资源效益和分配公平性为多目标的受约束离散优化问题.结合膜结构、量子计算和布谷鸟搜索算法,提出一种新的离散组合优化算法——膜量子布谷鸟搜索算法.该算法使用量子鸟窝表征问题潜在解,利用布谷鸟寻窝产卵的演化方法在基础膜中寻求单目标最优解,通过膜间信息共享和非支配解等级排序求出具有多目标最优解的表层膜Pareto前端解集.仿真结果证明,与经典优化算法相比,该算法不仅能够同时求解单目标和多目标最优解,而且具有更优的收敛性能,能更好地实现码分频谱资源效益最优化.

关键词：双通道网络码分频谱资源膜结构量子计算

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遥感影像匹配的双通道全卷积网络算法研究

遥感影像匹配的双通道全卷积网络算法研究

作者：杨心雨辽宁工程技术大学

学位级别：硕士

随着遥感技术的发展,传感器的种类越来越多样化,不同的传感器能够提供不同时相、不同分辨率的影像,这些影像能够相互补充,为地表监测、地物识别、影像融合、3D重建、定量分析等提供更多的信息。使用深度学习方法匹配影像,鲁棒性强,受噪... 详细信息

随着遥感技术的发展,传感器的种类越来越多样化,不同的传感器能够提供不同时相、不同分辨率的影像,这些影像能够相互补充,为地表监测、地物识别、影像融合、3D重建、定量分析等提供更多的信息。使用深度学习方法匹配影像,鲁棒性强,受噪声、形变、光照等变化影响小,因此使用深度学习的方法匹配影像有重要的实际意义。而深度学习需要大量的数据集,通常这些数据集都由人工制作,本文中提出了一种自动生成影像匹配数据集的方法,并在卷积神经网络中训练数据集,具体内容如下:（1）为了减少制作数据集所耗费的人力与时间,本文自动构建遥感影像匹配数据集。使用资源三号多光谱影像与下视影像,以及高分七号前、后视影像与足印影像分别实验,利用特征点匹配算法对影像匹配,并裁剪为影像块,提出使用哈希算法以及相似三角形算法判定影像对之间的相似度,从而得到适用于影像匹配的正样本对与负样本对。实验快速生成了影像匹配数据集,对基于深度学习的影像匹配具有实际意义。（2）用于影像匹配的2-channels网络层数浅,无法学习到影像的深层特征。本文为了加深网络,使网络学习更深层次的图像特征,并且不增加网络训练参数,提出在网络结构中加入1*1卷积层,在2-channels网络的基础上改进并提出2-channels-conv网络,并将其与其他几种算法对比实验。实验结果表明,本文算法准确率、召回率相对于原网络都得到了大幅度提高,并且明显均优于其他几种算法。该论文有图57幅,表5个,参考文献61篇。

关键词：影像匹配深度学习数据集异源遥感影像双通道网络

同方学位论文库评论

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无线双通道网络话音业务信道接入性能分析

电讯技术 2016年第3期56卷 252-258页

作者：杜传报全厚德唐友喜崔佩璋郑保明军械工程学院信息工程系石家庄050003 电子科技大学通信抗干扰技术国家级重点实验室成都610054 总装通保部采购中心北京100000

无线双通道网络能够有效解决战术环境下码分组网数目过小造成的码分资源浪费问题。混合业务传输环境下,实时话音业务信道接入性能是衡量无线双通道网络性能的关键指标之一。通过使用一种理想的固定时分信道带宽分配方案,在保障话音业务... 详细信息

无线双通道网络能够有效解决战术环境下码分组网数目过小造成的码分资源浪费问题。混合业务传输环境下,实时话音业务信道接入性能是衡量无线双通道网络性能的关键指标之一。通过使用一种理想的固定时分信道带宽分配方案,在保障话音业务传输实时性的条件下,分别从单跳网络拓扑和多跳网络拓扑结构给出了双通道网络可用信道数目。使用基于优先权的混合业务多服务台离散时间排队模型分析了双通道网络的话音业务平均数目、呼叫阻塞概率、平均网络吞吐量和信道利用率等性能。数值计算结果证明:相比传统网络,双通道网络在混合业务高负载条件下能够容纳更多的话音业务并具有更低的呼叫阻塞概率。

关键词：双通道网络码分资源话音业务信道接入阻塞概率网络吞吐量

无线双通道Ad Hoc网络分层路由协议设计与分析

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指挥与控制学报 2015年第4期1卷 458-464页

作者：杜传报全厚德李召瑞崔佩璋军械工程学院信息工程系河北石家庄050003

无线双通道网络(Dual-channel network,DCN)能够有效解决码分资源浪费问题.大规模战术组网场景下,DCNs使用基于全连通子簇的分层分布式网络拓扑结构.设计了一种双通道网络分簇路由协议(Dual-channel network clustered routing protocol... 详细信息

无线双通道网络(Dual-channel network,DCN)能够有效解决码分资源浪费问题.大规模战术组网场景下,DCNs使用基于全连通子簇的分层分布式网络拓扑结构.设计了一种双通道网络分簇路由协议(Dual-channel network clustered routing protocol,DNCRP).DNCRP借鉴表驱混合路由思想,利用2跳范围邻簇ID和节点隶属信息完成基于源簇的2跳邻簇范围内簇间路由寻找,联合使用基于总簇首的拓扑信息计算和AODV路由寻找完成2跳邻簇范围外簇间路由寻找,而簇内通信因为源目的节点1跳可达则直接通信.仿真结果证明,在高业务负载和慢拓扑变化条件下,DNCRP具有优越的低时延和高吞吐量特性.

关键词：双通道网络码分资源全连通网络端到端时延吞吐量

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基于双通道R-FCN的图像篡改检测模型

计算机学报 2021年第2期44卷 370-383页

作者：田秀霞李华强张琴周傲英上海电力大学计算机科学与技术学院国网兰州供电公司互联网部信息通信安全实验室华东师范大学数据科学与工程研究院华东师范大学软件学院上海市高可信计算重点实验室

随着大数据时代的到来和图像编辑软件的发展,恶意篡改图片的数量出现井喷式增长,为了确保图像的真实性,众多学者基于深度学习和图像处理技术提出了多种图像篡改检测算法.然而,当前提出的绝大多数方法在面对大量图片的情况下,篡改检测速... 详细信息

随着大数据时代的到来和图像编辑软件的发展,恶意篡改图片的数量出现井喷式增长,为了确保图像的真实性,众多学者基于深度学习和图像处理技术提出了多种图像篡改检测算法.然而,当前提出的绝大多数方法在面对大量图片的情况下,篡改检测速率较低且小面积篡改区域检测效果较差.为了有效解决这些问题,本文首次将基于区域的全卷积网络(Region-based Fully Convolutional Networks,R-FCN)引入双通道篡改检测网络,通过彩色图像通道提取图像的表层特征,使用隐写分析通道挖掘图像内部的统计特征,并利用双线性池化层将两个通道的信息融合,构建了一种面向实际应用场景的图像篡改检测模型.其中,利用R-FCN中位置敏感得分图提高图像篡改检测效率,使用双线性插值算法提高小面积篡改区域的检测率.通过在国际主流的标准图像篡改数据集上进行实验,有效地验证了该模型的图像篡改检测速率相比当前最新模型提高2.25倍,检测精度提升1.13%到3.21%,本文提出的模型是一种更加高效而精准的图像篡改检测模型.

关键词：图像篡改检测深度学习双通道网络基于区域的全卷积网络双线性插值

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面向电力场景的双通道图像拼接窜改检测模型

计算机应用研究 2022年第4期39卷 1218-1223页

作者：刘正田秀霞白万荣上海电力大学计算机科学与技术学院上海200090 国网甘肃省电力公司电力科学研究院兰州730050

随着电力生产智能化的推进,电力图像被广泛应用。然而由于图像编辑软件的发展导致部分电力图像被恶意窜改,严重影响电力生产进程。其中以拼接窜改最为常见。基于深度学习技术,提出了一种双通道CenterNet的图像拼接窜改检测模型。原色图... 详细信息

随着电力生产智能化的推进,电力图像被广泛应用。然而由于图像编辑软件的发展导致部分电力图像被恶意窜改,严重影响电力生产进程。其中以拼接窜改最为常见。基于深度学习技术,提出了一种双通道CenterNet的图像拼接窜改检测模型。原色图像通道提取窜改图像的色调、纹理等特征,隐写分析通道发掘图像窜改区域的噪声特征。同时设计了一种基于注意力机制的特征融合模块,自适应地对双通道的特征进行加权融合,以增强检测模型的特征识别能力。实验结果表明,所提模型可以达到更优的检测性能,在电力图像的窜改检测应用中具有实际意义。

关键词：电力图像窜改检测双通道网络隐写分析 CenterNet 注意力机制

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基于A-BiLSTM和CNN的文本分类

计算机工程与设计 2024年第5期45卷 1428-1434页

作者：黄远戴晓红黄伟建于钧豪黄峥河北工程大学信息与电气工程学院河北邯郸056038

为解决单一神经网络不能获取准确全局文本信息的问题,提出一种基于A-BiLSTM双通道和优化CNN的文本分类模型。A-BiLSTM双通道层使用注意力机制关注对文本分类贡献值较大的部分,并用BiLSTM提取文本中上下文语义信息;A-BiLSTM双通道层中将... 详细信息

为解决单一神经网络不能获取准确全局文本信息的问题,提出一种基于A-BiLSTM双通道和优化CNN的文本分类模型。A-BiLSTM双通道层使用注意力机制关注对文本分类贡献值较大的部分,并用BiLSTM提取文本中上下文语义信息;A-BiLSTM双通道层中将两者输出的特征信息融合,得到高级语义;A-BiLSTM双通道层后,使用优化CNN的强学习能力提取关键局部特征,得到最终文本特征表示。分类器输出文本信息的类别。实验结果表明,该模型分类效果优于其它对比模型,具有良好的泛化能力。

关键词：文本分类深度学习双通道网络注意力机制双向长短时记忆网络卷积神经网络词向量模型