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基于多尺度特征解析的放射学报告生成方法

北京大学学报（自然科学版） 2024年第1期60卷 71-78页

作者：王瑞梁建国花嵘山东科技大学计算机科学与工程学院青岛266590

在使用深度学习模型自动生成放射学报告时,由于数据的极度不平衡,当前的模型难以识别异常区域特征,从而导致对疾病的错判与漏判。为了提升模型对疾病的识别能力,提高放射学报告的质量,提出使用多尺度特征解析Transformer(MFPT)模型来生... 详细信息

在使用深度学习模型自动生成放射学报告时,由于数据的极度不平衡,当前的模型难以识别异常区域特征,从而导致对疾病的错判与漏判。为了提升模型对疾病的识别能力,提高放射学报告的质量,提出使用多尺度特征解析Transformer(MFPT)模型来生成放射学报告。构建一个关键特征强化注意力(KFEA)模块,以便加强对关键特征的利用;设计一个多模态特征融合(MFF)模块,以便促进语义特征与视觉特征的特征融合,缓解特征差异造成的影响;探索阶段感知(SA)模块在放射学报告任务中对初级特征的优化作用。最后,在流行的放射学报告数据集IU X-Ray上,与当前的主流模型进行对比实验,结果表明,所提模型取得当前最佳效果。

关键词：注意力机制特征融合放射学报告 Transformer 图像–文本生成

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一种全面的少标签样本情形下的知识蒸馏方法

数据分析与知识发现 2024年第1期8卷 104-113页

作者：刘彤任欣儒尹金辉倪维健山东科技大学计算机科学与工程学院青岛266590

【目的】针对在自然语言处理中有标签样本稀缺和高性能的大规模参数量模型训练成本高的问题,本文在有标签样本不足情况下,通过知识蒸馏方法,提升在高性能大参数量模型指导下的小参数量模型性能。【方法】通过噪声提纯方法,从无标签数据... 详细信息

【目的】针对在自然语言处理中有标签样本稀缺和高性能的大规模参数量模型训练成本高的问题,本文在有标签样本不足情况下,通过知识蒸馏方法,提升在高性能大参数量模型指导下的小参数量模型性能。【方法】通过噪声提纯方法,从无标签数据中获取有价值的数据并赋予其伪标签,增加有标签样本数量;并在传统蒸馏模型基础上增加知识回顾机制和助教模型,实现从大参数量模型到小参数量模型的全面的知识迁移。【结果】在IMDB、AG_NEWS、Yahoo!Answers数据集的文本分类和情感分析任务上,使用原数据集规模的5%作为有标签数据,准确率表现与使用全部数据训练的传统蒸馏模型分别仅相差1.45%、2.75%、7.28%。【局限】仅针对自然语言处理中的文本分类以及情感分析任务进行实验研究,后续可进一步扩大任务覆盖面。【结论】本文所提方法在少量有标签样本的情形下,实现了较好的蒸馏效果,使得小参数量模型的性能得到显著提升。

关键词：知识蒸馏半监督学习少标签样本文本分类

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一种基于可达距离的模糊C均值聚类算法

地球信息科学学报 2024年第9期26卷 2038-2051页

作者：崔俊超张琼冰李小龙湖南科技大学计算机科学与工程学院湘潭411100

设施选址对提高居民生活质量至关重要,利用地理可达相似性聚类对空间元素进行分类是求解此类问题的重要方法。然而,现有的应用于地理可达性分析的聚类算法存在地理可达性测度不准确、不涉及簇中心选取或簇中心不可达等缺陷,不能有效求... 详细信息

设施选址对提高居民生活质量至关重要,利用地理可达相似性聚类对空间元素进行分类是求解此类问题的重要方法。然而,现有的应用于地理可达性分析的聚类算法存在地理可达性测度不准确、不涉及簇中心选取或簇中心不可达等缺陷,不能有效求解真实场景下的设施选址问题。基于此,本文提出一种基于可达距离的模糊C均值聚类算法(Fuzzy C-Means based on Reachable Distance,FCM-RD)。FCM-RD算法改造了经典FCM算法的目标函数、隶属度函数和簇中心函数,使其适用基于可达距离的聚类分析。其次,以沿路网的最短路径距离作为可达距离衡量元素间的地理可达相似性,将聚类元素的二维地理坐标映射为路网坐标,并以此设计簇中心迭代机制,实现在聚类过程中以可达距离迭代不受约束的可达簇中心。同时,对所提簇中心迭代机制的有效性进行理论分析和实验验证,结果表明,FCM-RD算法在每次迭代中所选的各簇簇中心唯一且为当前簇类目标函数最小值点。最后,基于真实地理场景的仿真实验表明,相比基准算法,FCM-RD不仅能获得位置不受限的可达簇中心,而且能获得更好的聚类效果,为实际场景下的地理空间聚类方案提供了有效且精准的解决方案。

关键词：地理可达性空间聚类可达距离设施选址路网模糊C均值聚类簇中心迭代机制

基于三分支图外部注意力网络的轻量化跨域序列推荐

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计算机研究与发展 2024年第8期61卷 1930-1944页

作者：张劲羽马晨曦李超赵中英山东科技大学计算机科学与工程学院山东青岛266590

跨域序列推荐(cross-domain sequential recommendation,CSR)旨在通过挖掘用户在多域混合序列中的行为偏好来为其提供跨域个性化推荐服务.近年来,研究人员开始尝试将图卷积网络(graph convolution network,GCN)集成到CSR中,以建模用户... 详细信息

跨域序列推荐(cross-domain sequential recommendation,CSR)旨在通过挖掘用户在多域混合序列中的行为偏好来为其提供跨域个性化推荐服务.近年来,研究人员开始尝试将图卷积网络(graph convolution network,GCN)集成到CSR中,以建模用户和项目之间的复杂关系.然而,基于图的CSR方法大多通过复杂的结构来捕捉用户在多个域中的序列行为模式,这导致其通常具有较高的计算复杂度和较大的内存开销,限制了模型在资源受限设备上的应用.此外,已有的轻量级图跨域序列推荐方法认为,应该采用单层聚合协议(single layer aggregating protocol,SLAP)来学习跨域序列图(cross-domain sequential graph,CSG)上的嵌入表示.基于这种协议的图卷积网络,能够规避多层聚合协议所带来的额外跨域噪声,但却难以捕捉域内的高阶序列依赖关系.为了解决上述挑战,提出了一种轻量级的三分支图外部注意力网络(tri-branches graph external attention network,TEA-Net).具体而言,TEA-Net首先将原始CSG分为域间以及域内序列图,并设计了一种并行的三分支图卷积网络结构来学习图中的节点表示.该结构能够以较低的计算开销,在不引入额外跨域噪声的条件下,学习域间的低阶协同过滤关系和域内的高阶序列依赖关系.其次,在三分支结构的基础上,提出了一种改良的外部注意力(external attention,EA)组件,该组件移除了EA中的非线性通道,使其能够以更低的开销挖掘项目序列依赖关系并将注意力权重在多个分支上共享.在2个真实数据集上进行了广泛的实验来验证TEA-Net的性能表现.与10种最先进的CSR方法相比,TEA-Net在轻量化性能和预测精度方面均取得了更好的结果.

关键词：推荐系统轻量化跨域序列推荐外部注意力图神经网络协同过滤

低资源场景下基于联合训练与自训练的跨语言摘要方法

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电子科技大学学报 2024年第5期53卷 762-770页

作者：程绍欢唐煜佳刘峤陈文宇电子科技大学计算机科学与工程学院成都611731

随着全球化的不断发展,跨语言摘要任务已成为自然语言处理领域的一项重要课题。在低资源场景下,现有方法存在表征转换受限和数据利用不充分等问题。为此,该文提出了一种基于联合训练与自训练的跨语言摘要方法。该方法使用两个模型分别... 详细信息

随着全球化的不断发展,跨语言摘要任务已成为自然语言处理领域的一项重要课题。在低资源场景下,现有方法存在表征转换受限和数据利用不充分等问题。为此,该文提出了一种基于联合训练与自训练的跨语言摘要方法。该方法使用两个模型分别建模翻译任务和跨语言摘要任务,以统一输出端的语言向量空间,从而避免模型间表征转换受限的问题。此外,通过对齐平行训练对的输出特征和概率进行联合训练,增强模型间的语义共享。同时,在联合训练的基础上引入自训练技术,利用额外的单语摘要数据生成合成数据,有效缓解了低资源场景下数据稀缺的问题。实验结果表明,该方法在多个低资源场景下均优于现有对比方法,实现了ROUGE分数的显著提升。

关键词：跨语言摘要联合训练低资源场景机器翻译自训练

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链路预测的若干基础问题探讨

电子科技大学学报 2024年第5期53卷 792-800页

作者：毕祎琳焦鑫善万书言周涛电子科技大学计算机科学与工程学院成都611731

链路预测是网络科学最具活力的分支之一,其目标是基于已知的网络拓扑结构估计未观察到的链接的存在可能性。该文对链路预测中仍需重点关注的4个基础性问题——网络选取、链路抽样、模型训练和算法评价进行了研究,报告了这4个方面目前的... 详细信息

链路预测是网络科学最具活力的分支之一,其目标是基于已知的网络拓扑结构估计未观察到的链接的存在可能性。该文对链路预测中仍需重点关注的4个基础性问题——网络选取、链路抽样、模型训练和算法评价进行了研究,报告了这4个方面目前的研究进展,并指出尚未解决的关键问题。最后,对亟待解决的一些关键研究问题进行了总结。

关键词：链路预测网络选取链路抽样模型训练算法评价

Dynamic-YOLOX:复杂背景下的苹果叶片病害检测模型

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计算机科学与探索 2024年第8期18卷 2118-2129页

作者：盛帅段先华胡维康曹伟杰江苏科技大学计算机学院江苏镇江212100

针对目前苹果叶片数据集的叶片病害种类不全以及图片背景单一等问题,构建了复杂背景下包括苹果叶部六种常见病害的苹果叶片病害数据集。针对目前主流苹果叶片病害检测模型检测精度不高、模型复杂和不满足实时监测等问题,提出了一种基于Y... 详细信息

针对目前苹果叶片数据集的叶片病害种类不全以及图片背景单一等问题,构建了复杂背景下包括苹果叶部六种常见病害的苹果叶片病害数据集。针对目前主流苹果叶片病害检测模型检测精度不高、模型复杂和不满足实时监测等问题,提出了一种基于YOLOX-S(you only look once X-S)改进得到的复杂背景下的苹果叶片病害自适应检测模型Dynamic-YOLOX。设计并使用ECA-SPPFCSPC模块(efficient channel attention cross-stage partial fast spatial pyramid pooling module)更换YOLOX-S模型主干网络尾部Dark5中的空间金字塔池化(SPP)以及跨阶段局部网络(CSPNet)模块来增强模型关注深层语义特征、抑制无用信息的能力,并减少硬件内存开销。设计了动态跨阶段局部网络(ODCSP)模块,并用其更换YOLOX-S模型主干网络中Dark2、Dark3、Dark4部分以及颈部网络中所有的CSPNet模块,使得模型在面对不同输入特征时有更强的自适应性,在减少模型的参数量和计算量的同时提高了模型的平均检测精度。引入Varifocal Loss更换模型中分类置信度损失的BCEWithLogits Loss来提升模型对苹果叶片中密集小目标病害的检测精度。在自制数据集上Dynamic-YOLOX相对原始YOLOX-S模型的mAP提升了4.54个百分点,达到84.63%,同时模型的参数量和计算量分别下降了11.97%和13.45%,检测速度达到44.07 FPS。对比主流苹果叶片病害检测模型,Dynamic-YOLOX具有一定优越性。

关键词：苹果叶部病害目标检测 YOLOX 动态跨阶段局部网络(ODCSP) Varifocal Loss

U-Net通道变换网络在腺体图像分割中的应用

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中国图象图形学报 2024年第3期29卷 713-724页

作者：曹伟杰段先华许振伟盛帅江苏科技大学计算机学院镇江212100

目的腺体医学图像分割是将医学图像中的腺体区域与周围组织分离出来的过程,对分割精度有极高要求。传统模型在对腺体医学图像分割时,因腺体形态多样性和小目标众多的特点,容易出现分割不精细或误分割等问题,对此根据腺体医学图像的特点... 详细信息

目的腺体医学图像分割是将医学图像中的腺体区域与周围组织分离出来的过程,对分割精度有极高要求。传统模型在对腺体医学图像分割时,因腺体形态多样性和小目标众多的特点,容易出现分割不精细或误分割等问题,对此根据腺体医学图像的特点对U-Net型通道变换网络分割模型进行改进,实现对腺体图像更高精度分割。方法首先在U-Net型通道变换网络的编码器前端加入ASPP_SE(spatial pyramid pooling_squeeze-and-excitation networks)模块与ConvBatchNorm模块的组合,在增强编码器提取小目标特征信息能力的同时,防止模型训练出现过拟合现象。其次在编码器与跳跃连接中嵌入简化后的密集连接,增强编码器相邻模块特征信息融合。最后在通道融合变换器(channel cross fusion with Transformer,CCT)中加入细化器,将自注意力图投射到更高维度,提高自注意机制能力,增强编码器全局模块特征信息融合。简化后的密集连接与CCT结合使用,模型可以达到更好效果。结果改进算法在公开腺体数据集MoNuSeg(multi-organ nuclei segmentation challenge)和Glas(gland segmentation)上进行实验。以Dice系数和IoU(intersectionoverunion)系数为主要指标,在MoNuSeg的结果为80.55%和67.32%,在Glas数据集的结果为92.23%和86.39%,比原U-Net型通道变换网络分别提升了0.88%、1.06%和1.53%、2.43%。结论本文提出的改进算法在腺体医学分割上优于其他现有分割算法,能满足临床医学腺体图像分割要求。

关键词：医学图像分割 U-Net型通道变换网络(UCTransNet) 密集连接注意力机制细化器

新型光纤生物传感器的构建及在食品污染物检测中的应用

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化学进展 2024年第1期36卷 120-131页

作者：黄家麟秦垚华唐盛孔德昭刘畅江苏科技大学环境与化学工程学院镇江212003 江苏科技大学粮食学院镇江212003

食品安全与人们的生活质量息息相关,简便、灵敏及智能化的食品污染物检测方法是食品安全和健康管理的重要保障。传统的分析方法存在检测过程耗时长、成本较高、操作复杂等局限性。基于光与流体相互作用所构建的光纤生物传感器具有信号... 详细信息

食品安全与人们的生活质量息息相关,简便、灵敏及智能化的食品污染物检测方法是食品安全和健康管理的重要保障。传统的分析方法存在检测过程耗时长、成本较高、操作复杂等局限性。基于光与流体相互作用所构建的光纤生物传感器具有信号灵敏、检测快速、实时响应等特点,是近年来兴起的具有多样化功能和高灵敏性的先进光学传感方法,能够实现对食品中各类污染物地快速、精准检测。本文总结了各类新型光纤生物传感器的基本原理、分类及研究现状,综述了其在食品中真菌毒素、重金属离子、抗生素、农药残留物等各类污染物检测方面的应用进展,并展望了这种新型生物传感策略的发展趋势。

关键词：光纤生物传感器食品污染物高灵敏检测