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系统仿真学报 2024年第8期36卷 1854-1868页

作者：刘沛津付雪峰孙浩峰何林刘淑婕西安建筑科技大学机电工程学院陕西西安710055 西安建筑科技大学理学院陕西西安710055 中国地质大学机械与电子信息学院湖北武汉430074

针对因目标物体形变、尺度变化、快速运动和遮挡等导致目标跟踪算法性能下降的问题,基于孪生网络架构提出了一种融合CNN与Transformer的高鲁棒性目标跟踪算法。在特征提取阶段,使用标准卷积提取浅层局部特征信息,在深层网络中设计了一... 详细信息

针对因目标物体形变、尺度变化、快速运动和遮挡等导致目标跟踪算法性能下降的问题,基于孪生网络架构提出了一种融合CNN与Transformer的高鲁棒性目标跟踪算法。在特征提取阶段,使用标准卷积提取浅层局部特征信息,在深层网络中设计了一种类卷积Transformer模块建模全局信息,并采用滑窗方式计算Transformer中的像素值,大大降低了计算量。在特征聚合阶段,采用多头交叉注意力模块构建特征增强与聚合网络,滤除干扰信息,突出与模板相关的信息以提高特征的判别性。与目前的主流算法相比,所提算法在OTB2015数据集上的形变、尺度变化、快速运动和遮挡4种不同挑战下的评估指标均为最优。在GOT-10K数据集上的平均重叠度为70.8%,相比TransT和SiamR-CNN算法分别提高3.7%和5.9%。在LaSOT、UAV123数据集上成功率分别为67.7%、71.9%,相比TransT和SiamR-CNN算法分别提高2.8%、2.8%和2.9%、7%。在VOT2018和VOT2019数据集上的鲁棒性评估结果,所提算法跟踪失败次数最少,鲁棒性指标得分分别为0.112和0.266,相比Ocean算法分别提高0.5%和5%,进一步验证了所提算法具有更高鲁棒性。

关键词：目标跟踪孪生网络 Transformer 多头交叉注意力机制高鲁棒性

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基于自然语言处理的蛋白质相互作用位点预测

基于自然语言处理的蛋白质相互作用位点预测

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作者：王楠湘潭大学

学位级别：硕士

预测蛋白质相互作用位点对药物研发等实际应用至关重要,然而实验方法预测蛋白质相互作用位点往往耗时费力,因此使用计算方法预测蛋白质相互作用位点变得越来越受欢迎。随着自然语言处理领域的兴起,考虑到蛋白质序列与文本序列结构上的... 详细信息

预测蛋白质相互作用位点对药物研发等实际应用至关重要,然而实验方法预测蛋白质相互作用位点往往耗时费力,因此使用计算方法预测蛋白质相互作用位点变得越来越受欢迎。随着自然语言处理领域的兴起,考虑到蛋白质序列与文本序列结构上的相似性,有些研究尝试使用自然语言处理技术来预测蛋白质相互作用位点。受到这些文献的启发,本文研究经典的文本分类和关系分类模型在蛋白质相互作用位点预测问题上的性能。同时,本文还采用了一种基于注意力的特征融合机制,拟在不失去背景信息的同时利用关键信息提升分类精度。首先,使用词嵌入向量表示每个位点。基于前人研究方法对当前预测位点提取全局特征和局部特征。其次,本文提出不同的嵌入处理方法对提取出的特征进行处理,这些方法分别为全局特征的one-hot向量稠密化、全局特征的物化性质平均池化、局部特征赋权并计算注意力和使用多头交叉注意力机制融合全局特征和局部特征。再次,将嵌入处理方法处理后的特征分别输入至Textcnn模块、Textrnn模块、Textrcnn模块以及Textrnn-Attention模块进一步提取信息,其中对Textrcnn模块进行部分改进,将双向长短期记忆网络与卷积神经网络进行结合。最后,将提取的信息输入至分类块中进行分类。根据嵌入处理方法和信息提取方法的不同组合,本文构建了十六个模型,并对ELCAI-Textcnn模型进行了多头交叉注意力层头数的微调。最终选择了EL-Textrnn-Attention、ELCA-Textcnn、ELCAI-Textcnn三个模型与其他文献中的方法在同一测试集上进行比较。三个模型的准确率分别达到了0.659、0.678、0.666,AUPR分别达到了0.330、0.331、0.329。相较于其他文献(Deep PPISP),准确率分别提升了0.611%、3.511%、1.679%,AUPR分别提升了3.125%、3.323%、2.813%,在一定程度上提升了蛋白质相互作用位点预测性能,为药物研发等实际应用提供了可选模型。同时表明结合特征融合机制并将诸如文本分类和关系分类模型的自然语言处理技术迁移到蛋白质相互作用位点预测任务上是可行的,这为后续的研究提供了理论参考。

关键词：蛋白质相互作用位点预测自然语言处理特征融合技术多头交叉注意力机制

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