检索结果-南通市图书馆

中文信息学报 2022年第12期36卷 74-84页

作者：刘贞国朱宇赵海兴王晓英黄建强青海大学计算机技术与应用系青海西宁810000 青海师范大学藏语智能信息处理及应用国家重点实验室青海西宁810000

与仅具有节点成对关系的普通网络不同,超网络的节点之间还存在复杂的元组关系,即,超边。而现有的大多数网络表示学习方法不能有效地捕获复杂的元组关系。针对上述问题,该文提出一种基于平移约束的异质超网络表示学习方法(HRTC)。首先,... 详细信息

与仅具有节点成对关系的普通网络不同,超网络的节点之间还存在复杂的元组关系,即,超边。而现有的大多数网络表示学习方法不能有效地捕获复杂的元组关系。针对上述问题,该文提出一种基于平移约束的异质超网络表示学习方法(HRTC)。首先,该方法结合团扩展和星型扩展将抽象为超图的异质超网络转换为抽象为2-截图+关联图的异质网络。然后,提出一种感知节点语义相关性的元路径游走方法来捕获节点之间的语义关系。最后,在训练节点成对关系的同时,通过引入知识表示学习中的平移机制来捕获节点之间的元组关系。实验结果表明,对于链接预测任务,该方法的性能接近于其他最优基线方法;对于超网络重建任务,当超边重建比率大于0.6时,该方法在drug数据集上的性能优于其他最优基线方法,同时该方法在GPS数据集上的平均性能超过其他最优基线方法16.24%。

关键词：网络表示学习超网络结构平移约束链接预测超网络重建

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动态场景下结合深度学习和平移约束的SLAM算法

引用

广西大学学报:自然科学版 2023年第5期48卷 1193-1207页

作者：李桢哲黎展荣姜超广西大学计算机与电子信息学院广西南宁530004

针对在动态环境下,传统的同步定位与地图构建(simultaneous localization and mapping,SLAM)框架在动态物体上产生误匹配,导致计算结果不稳定的问题,提出了一种结合深度学习和平移约束的算法。首先,采用无监督的深度估计网络输出运动场... 详细信息

针对在动态环境下,传统的同步定位与地图构建(simultaneous localization and mapping,SLAM)框架在动态物体上产生误匹配,导致计算结果不稳定的问题,提出了一种结合深度学习和平移约束的算法。首先,采用无监督的深度估计网络输出运动场信息,使用目标检测对训练数据进行预处理,以屏蔽场景静止部分对训练的干扰,同时,通过目标检测获得潜在运动对象,并与运动场信息联合判断该目标是否为运动对象。为了进一步剔除异常的匹配点,本文充分利用了直线行驶情况下的先验信息,通过灭点和匹配点对的约束关系,达到剔除异常匹配点的效果。结果表明:该方法较ORB-SLAM2在KITTI、TUM数据集上均方根误差分别降低了约16.38%、84.26%,与DynaSLAM相比降低了约6.65%、8.32%,同时较DynaSLAM效率也有所提升。

关键词：同步定位与建图深度学习运动估计目标检测平移约束

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