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基于图游走和图注意力的点云分类与分割

郑州大学学报（工学版） 2024年第2期45卷 33-41页

作者：李文举姬倩倩沙利业储王慧崔柳上海应用技术大学计算机科学与信息工程学院上海201418 上海普利森配料系统有限公司上海201108

针对点云特征提取中远距离特征和局部几何结构信息欠缺的问题,提出了一种基于图游走和图注意力的点云分类与分割网络。首先,利用带有导向性的图游走算法,对点云全局特征补充额外的几何信息和远距离特征信息;其次,嵌入图注意力机制,使模... 详细信息

针对点云特征提取中远距离特征和局部几何结构信息欠缺的问题,提出了一种基于图游走和图注意力的点云分类与分割网络。首先,利用带有导向性的图游走算法,对点云全局特征补充额外的几何信息和远距离特征信息;其次,嵌入图注意力机制,使模型聚焦于点云的关键区域,提升网络的特征提取能力;最后,在初始点云中提取距离特征作为初始残差嵌入到网络中,避免网络过平滑。在ModelNet40数据集、ScanObjectNN数据集进行了点云分类实验,在ShapeNetPart数据集与Toronto-3D数据集上分别进行了点云部件分割与点云语义分割实验,实验结果表明:相较于基准网络DGCNN,分类精度分别提升了1.3百分点、5.6百分点;分割精度分别提升了1.2百分点、33.1百分点。通过在ModelNet40-C数据集上进行稳健性分析,验证了所提网络具有较强的鲁棒性。

关键词：点云分类点云分割图神经网络图游走图注意力机制

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面向视频数据的多模态情感分析

计算机工程 2024年第6期50卷 218-227页

作者：武星殷浩宇姚骏峰李卫民钱权上海大学计算机工程与科学学院上海200444 中国船舶集团海舟系统技术有限公司上海200010

多模态情感分析旨在从文本、图像和音频数据中提取和整合语义信息,从而识别在线视频中说话者的情感状态。尽管多模态融合方案在此研究领域已取得一定成果,但是已有方法在处理模态间分布差异和关系知识的融合方面仍有欠缺,为此,提出一种... 详细信息

多模态情感分析旨在从文本、图像和音频数据中提取和整合语义信息,从而识别在线视频中说话者的情感状态。尽管多模态融合方案在此研究领域已取得一定成果,但是已有方法在处理模态间分布差异和关系知识的融合方面仍有欠缺,为此,提出一种多模态情感分析方法。设计一种多模态提示门(MPG)模块,其能够将非语言信息转换为融合文本上下文的提示,利用文本信息对非语言信号的噪声进行过滤,得到包含丰富语义信息的提示,以增强模态间的信息整合。此外,提出一种实例到标签的对比学习框架,在语义层面上区分隐空间中的不同标签以进一步优化模型输出。在3个大规模情感分析数据集上的实验结果表明,该方法的二分类精度相对次优模型提高了约0.7%,三分类精度提高了超过2.5%,达到0.671。该方法能够为将多模态情感分析引入用户画像、视频理解、AI面试等领域提供参考。

关键词：多模态情感分析语义信息多模态融合上下文表征对比学习

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图模互补：知识图谱与大模型融合综述

武汉大学学报(理学版) 2024年

作者：黄勃吴申奥王文广杨勇刘进张振华陈南希杨洪山上海工程技术大学电子电气工程学院上海宝信软件股份有限公司中国科学院上海微系统与信息技术研究所达观数据有限公司武汉大学计算机学院星环信息科技(上海)股份有限公司

大模型（LLM）的兴起在自然语言处理领域引起了广泛关注，其涌现能力在各个垂直领域（如金融、医疗、教育等）也取得一定进展。然而，大模型自身面临解释性不足、知识实时性差、生成结果存在虚假信息等诸多挑战。为了应对这些问题，知... 详细信息

大模型（LLM）的兴起在自然语言处理领域引起了广泛关注，其涌现能力在各个垂直领域（如金融、医疗、教育等）也取得一定进展。然而，大模型自身面临解释性不足、知识实时性差、生成结果存在虚假信息等诸多挑战。为了应对这些问题，知识图谱与大模型的融合逐渐成为了研究热点。知识图谱作为一种结构化的知识模型，其真实性和可靠性，成为提高大模型解释和推理能力的有力工具。同时大模型具备语义理解能力，为知识图谱的构建和更新提供了有力支持。因此，知识图谱和大模型是互补的（本文称为图模互补）。本文系统性地介绍知识图谱与大模型融合的方法，分别从1）大模型增强知识图谱，2）知识图谱增强大模型，两个角度进行全面的回顾和分析。最后，本文从医学诊断预测和时间知识图谱出发，介绍图模互补的领域应用，并讨论图模互补未来发展的方向，为知识图谱与大模型的进一步研究提供帮助。

关键词：大模型知识图谱自然语言处理

基于预训练的并发业务过程实例剩余执行时间预测方法

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计算机集成制造系统 2024年

作者：倪维健姜隆曾庆田刘彤徐兴宗上海天天基金销售有限公司山东科技大学计算机科学与工程学院

现有的基于深度学习的业务流程剩余时间预测方法大多针对单一执行实例构建预测模型，无法感知到同时执行的其他并发实例在资源竞争等方面的影响，并且对于实例嵌入表示缺少深入探究，导致现有方法的预测效果还有较大提升空间。针对现有... 详细信息

现有的基于深度学习的业务流程剩余时间预测方法大多针对单一执行实例构建预测模型，无法感知到同时执行的其他并发实例在资源竞争等方面的影响，并且对于实例嵌入表示缺少深入探究，导致现有方法的预测效果还有较大提升空间。针对现有方法的不足，提出了基于包注意力的并发多实例剩余时间预测方法，并引入了基于自监督学习的实例嵌入表示方法以提升实例表示的质量。首先，给出了并发实例数据集的构建方法，并在事件活动的基础上添加事件属性，丰富了后续模型的信息输入；之后，通过预训练的方式得到实例属性嵌入表示；最后，将流程实例属性以多通道卷积的形式进行编码，并通过注意力机制对并发实例进行融合。实验结果表明，所提方法与传统的方法相比有效提升了剩余时间预测的准确性。

关键词：业务流程管理剩余执行时间预测并发多实例深度学习

GEA-NMT：图卷积增强的多任务低资源机器翻译模型

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小型微型计算机系统 2024年

作者：张宝兴彭敦陆王雅峰上海理工大学光电信息与计算机工程学院陕西省天然气股份有限公司

在低资源语种上训练高质量机器翻译系统的主要障碍是平行语料的稀缺，一些低资源语言在语言上与高资源语言相关或相似，相似的语言可能使用相同的字符集或类似的句法结构。本文利用低资源语种上的单语数据及与之相关联的高资源语种和目... 详细信息

在低资源语种上训练高质量机器翻译系统的主要障碍是平行语料的稀缺，一些低资源语言在语言上与高资源语言相关或相似，相似的语言可能使用相同的字符集或类似的句法结构。本文利用低资源语种上的单语数据及与之相关联的高资源语种和目标语言的平行语料，尝试将翻译知识进行迁移，从而完成低资源语种和目标语言间的翻译模型训练。本文提出一种图卷积增强的多任务训练低资源神经机器翻译模型（GCN Enhanced multi-task Adapting Neural Machine Translation， GEA-NMT），结合降噪自编码器、生成对抗训练、回译和桥接方法，并使用图神经网络学习句法依赖关系以进一步提升低资源语种上的神经机器翻译模型效果。

关键词：低资源神经机器翻译图神经网络多任务训练

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面向工业物联网时序数据的异常检测方法

计算机工程与应用 2024年第12期60卷 270-282页

作者：谢伟卢士达时宽治王虹岚顾荣斌黄君李静国网上海市电力公司上海200122 国网上海市电力公司信息通信公司上海200072 南京航空航天大学计算机科学与技术学院南京211106

作为第四次工业革命重要基石,工业互联网将孤立的工业系统转化为连接的网络,是数字产业化的重要拓展方向,工业物联网环境中的异常检测对自动化决策具有重要意义。针对现有大多数方法未能有效地考虑传感器间复杂的未知拓扑关系以及工业... 详细信息

作为第四次工业革命重要基石,工业互联网将孤立的工业系统转化为连接的网络,是数字产业化的重要拓展方向,工业物联网环境中的异常检测对自动化决策具有重要意义。针对现有大多数方法未能有效地考虑传感器间复杂的未知拓扑关系以及工业物联网时序数据内在的不同尺度模式导致异常检测精度有待提升的问题,提出了一种面向工业物联网时序数据的多尺度时空特征融合无监督异常检测方法MSTSAD,构建了一种新颖的双向时空特征提取模块依次捕获多个时间序列之间的相关性和双向依赖性。设计了多尺度门控时间卷积神经网络自适应地提取时间序列的多尺度时序特征,并引入双仿射实现多尺度时序特征和时空特征的交叉融合,增强模型对原始数据的特征提取。提出了结合对抗训练的变分自编码器来放大异常的重构误差并增强模型对训练数据噪声的抗干扰能力,提高了模型对异常数据的区分能力。在GPW、ECG5000、Occupancy和SWaT四个公开数据集上与五种先进方法进行了对比实验,实验结果表明,MSTSAD的F1分数提升了0.015~0.047。

关键词：工业物联网异常检测多尺度时空信息

基于半导体激光器注入锁定载波恢复技术的星间相干激光通信系统

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中国激光 2024年

作者：刘天睿任伟杰章郑豪孙建锋苏庆帅魏芳李权杨康文蔡海文上海理工大学光电信息与计算机工程学院张江实验室上海卫星互联网研究院有限公司

空间相干激光通信技术是当前卫星互联网远距离高速通信的主要途径，针对当前零差相干通信体制中光学锁相环载波恢复技术存在的锁定范围小、系统复杂以及对激光器线宽和频率调谐带宽要求高的问题，研究了基于半导体激光器注入锁定技术的... 详细信息

空间相干激光通信技术是当前卫星互联网远距离高速通信的主要途径，针对当前零差相干通信体制中光学锁相环载波恢复技术存在的锁定范围小、系统复杂以及对激光器线宽和频率调谐带宽要求高的问题，研究了基于半导体激光器注入锁定技术的相干接收端载波恢复方法，并利用数字解调技术实现了信号的接收。发射端采用曼彻斯特码型二进制相移键控(BPSK)调制技术在发射光信号中有效保留了载波分量，并在接收端通过半导体激光器注入锁定技术对调制光中的载波分量进行过滤和放大，并以此作为本振光与调制信号进行混频探测，利用数字解调算法实现了通信速率为5 Gbps的BPSK相干信号的解调，同时分析了注入功率、调制速率和调制深度的改变对载波恢复效果的影响。该方案可有效降低空间相干激光通信对本振光的性能及接收端采样速率的要求，极大简化空间相干通信系统的复杂度。

关键词：星间相干激光通信技术光学锁相环注入锁定载波恢复技术

基于MGAT-TCN模型的可解释电网虚假数据注入攻击检测方法

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电力系统自动化 2024年第2期48卷 118-127页

作者：苏向敬邓超栗风永符杨萧士渠上海电力大学电气工程学院上海市200090 上海电力大学计算机科学与技术学院上海市200090

新型电力系统背景下,快速、准确的虚假数据注入攻击(FDIA)检测对电网安全运行至关重要。但现有深度学习方法未能充分挖掘电网量测数据的时序和空间特征信息,影响了模型的检测性能;同时,深度神经网络的“黑盒”属性降低了检测模型的可解... 详细信息

新型电力系统背景下,快速、准确的虚假数据注入攻击(FDIA)检测对电网安全运行至关重要。但现有深度学习方法未能充分挖掘电网量测数据的时序和空间特征信息,影响了模型的检测性能;同时,深度神经网络的“黑盒”属性降低了检测模型的可解释性,导致检测结果缺乏可信度。针对上述问题,提出了一种基于多头图注意力网络和时间卷积网络(MGAT-TCN)模型的可解释电网FDIA检测方法。首先,考虑电网拓扑连接关系与量测数据的空间相关性,引入空间拓扑感知注意力机制,建立多头图注意力网络(MGAT)提取量测数据的空间特征;接着,利用时间卷积网络(TCN)并行提取量测数据的时序特征;最后,在IEEE 14节点系统和IEEE 39节点系统中对所提MGAT-TCN模型进行仿真验证。结果表明,所提模型相比于现有检测模型具有更高的检测准确率和效率,且通过拓扑热力图对注意力权值可视化,实现了模型在空间维度的可解释性。

关键词：电网虚假数据注入攻击图注意力时间卷积注意力机制可解释性

UniRec：融合项目表示一致性信息的会话推荐模型

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小型微型计算机系统 2024年

作者：翟雨欣彭敦陆朱金玲国家石油天然气管网集团有限公司山东省分公司上海理工大学光电信息与计算机工程学院

会话推荐是根据匿名的交互序列预测下一个商品的任务。基于用户历史行为准确建模用户的下一个动作对提高推荐性能至关重要。近些年，许多研究者使用对比学习来改进向量的表示以提高建模的准确性。但现有的基于对比学习的方法大多数都涉... 详细信息

会话推荐是根据匿名的交互序列预测下一个商品的任务。基于用户历史行为准确建模用户的下一个动作对提高推荐性能至关重要。近些年，许多研究者使用对比学习来改进向量的表示以提高建模的准确性。但现有的基于对比学习的方法大多数都涉及复杂的建模过程，过度依赖于模型结构，从而忽视了优化项目表示空间的重要性，为此，本文提出了一种融合项目表示一致性信息与会话信息的会话推荐模型（UniRec）。模型通过构建位置感知图来提取细粒度的全局级信息，并利用图注意力网络（GAT）学习项目间成对的过渡关系捕获会话级信息，引入额外的损失函数关注项目表示空间的一致性。最后，使用融合函数获得最终项目表示预测出下一个可能交互的item。在三个真实数据集上的对比实验结果表明，相对基线模型，本文所提模型在P@20、MRR@20等指标上具有一定的提升。

关键词：基于会话的推荐系统一致性信息对比学习图神经网络