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一种基于核数据变换方法的遥感图像谱聚类算法

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林业工程学报 2025年

作者：赵海军陈华月崔梦天西华师范大学计算机学院西南民族大学计算机科学与技术学院

随着遥感图像在各行各业的日益广泛应用,遥感图像的处理变得愈来愈重要。为了实现谱聚类算法应用于林业工程中的遥感图像处理,本研究提出了一种新的基于核数据变换和基于角距离度量的谱聚类算法。首先,通过对基于多变量核特征提取的一... 详细信息

随着遥感图像在各行各业的日益广泛应用,遥感图像的处理变得愈来愈重要。为了实现谱聚类算法应用于林业工程中的遥感图像处理,本研究提出了一种新的基于核数据变换和基于角距离度量的谱聚类算法。首先,通过对基于多变量核特征提取的一般核熵成分分析法的分析,并基于信息论概念和核密度估计密切相关的瑞利二次熵,提出了一种新的最佳特征提取和无监督降维方法,即最佳核熵成分分析法。它根据类或聚类信息方面的数据结构,采用一个额外的旋转,使得成分之间的独立性最大化;在这些成分中最佳地捕捉数据的高信息势部分,直接找到关于保留成分的数量的最大化信息势的基,以确保得到的解比标准的核熵成分分析得到的解保留更多(或相等)的信息势;并提出了采用梯度上升法来求解最佳核熵成分分析优化问题,具体实现是采用了一种简单的提前终止方案,以确保梯度达到一个额外迭代不会显著修改成本函数的区域。其次,通过对最佳核熵成分分析变换和样本外扩展的分析,构建了一种基于角距离度量的谱聚类算法,它采用角距离度量的核k-均值聚类目标,而不是采用基于欧氏距离的度量。优化过程采用最佳核熵成分分析空间中的角距离,以保证收敛到局部最优,从而实现图像的聚类。基于多光谱卫星图像的实验结果表明,本研究提出的谱聚类算法不仅适用于遥感图像的云筛选问题,而且相比目前其他先进的聚类算法有更好的分类性能。

关键词：遥感图像非线性特征提取概率密度函数 k-均值瑞利熵谱聚类

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基于深度强化学习的游戏智能引导算法

吉林大学学报(理学版) 2025年第1期63卷 91-98页

作者：白天吕璐瑶李储何加亮吉林大学计算机科学与技术学院长春130012 吉林大学软件学院长春130012 大连民族大学信息与通信工程学院辽宁大连116600

针对传统游戏智能体算法存在模型输入维度大及训练时间长的问题,提出一种结合状态信息转换与奖励函数塑形技术的新型深度强化学习游戏智能引导算法.首先,利用Unity引擎提供的接口直接读取游戏后台信息,以有效压缩状态空间的维度,减少输... 详细信息

针对传统游戏智能体算法存在模型输入维度大及训练时间长的问题,提出一种结合状态信息转换与奖励函数塑形技术的新型深度强化学习游戏智能引导算法.首先,利用Unity引擎提供的接口直接读取游戏后台信息,以有效压缩状态空间的维度,减少输入数据量;其次,通过精细化设计奖励机制,加速模型的收敛过程;最后,从主观定性和客观定量两方面对该算法模型与现有方法进行对比实验,实验结果表明,该算法不仅显著提高了模型的训练效率,还大幅度提高了智能体的性能.

关键词：深度强化学习游戏智能体奖励函数塑形近端策略优化算法

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基于选择状态空间的去噪扩散概率模型研究

山西大学学报(自然科学版) 2025年第1期48卷 120-129页

作者：佘志用康家荣张东坡郭晓新新疆政法学院信息网络安全学院广西民族师范学院数理与电子信息工程学院吉林大学计算机科学与技术学院

针对去噪扩散概率模型（DDPM）的采样效率低、训练时间长和硬件资源开销大等问题，提出了选择状态空间的去噪扩散概率模型。该方法首先用选择状态空间模型（SSM）的动态选择性来提高DDPM在长序列上的采样效率；其次通过多方向扫描图像... 详细信息

针对去噪扩散概率模型（DDPM）的采样效率低、训练时间长和硬件资源开销大等问题，提出了选择状态空间的去噪扩散概率模型。该方法首先用选择状态空间模型（SSM）的动态选择性来提高DDPM在长序列上的采样效率；其次通过多方向扫描图像，使得DDPM扩散时获取更多有效的图像信息；最后利用SSM的线性时间复杂以及并行运算减少DDPM训练时的时间和硬件资源的开销。DDPM、改进的扩散模型（DDIM）、变分自编码器的去噪扩散概率模型（VAE-DDPM）、视觉Transformer的去噪扩散概率模型（VIT-DDPM）和本文方法在ImageNet和人脸图像数据集（FFHQ）数据集进行图像生成实验时，对不同分辨率图像的Frechet距离（FID）、结构相似性（SSIM）、峰值信噪比（PSNR）和生成时间等参数对比分析，本文方法生成128×128图像时FID、SSIM和PSNR的值分别提升了5.6%～22.6%、4.7%～15.5%和1.9%～6.6%，得出该方法能够有效解决DDPM的缺陷，并且优于其他扩散模型。

关键词：扩散模型线性时间复杂度多方向扫描

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基于迁移学习的改进EfficientNet网络的皮肤病分类研究

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内蒙古民族大学学报(自然科学版) 2025年第1期40卷 22-27页

作者：赵海燕乌有腾任梦晗内蒙古民族大学计算机科学与技术学院内蒙古通辽028043

针对目前皮肤病辅助分类技术所应用的网络模型参数量大、分类准确率不高的问题,提出了一种基于迁移学习的改进EfficientNet皮肤病分类方法。该方法应用迁移学习思想对轻量级深度卷积神经网络EfficientNet进行改进,具体包括添加全局平均... 详细信息

针对目前皮肤病辅助分类技术所应用的网络模型参数量大、分类准确率不高的问题,提出了一种基于迁移学习的改进EfficientNet皮肤病分类方法。该方法应用迁移学习思想对轻量级深度卷积神经网络EfficientNet进行改进,具体包括添加全局平均池化层、冻结不同层数等对模型进行微调,形成TL-EfficientNet网络。实验结果表明,TL-EfficientNetB0在经类别权重预处理后的ISIC2018皮肤病数据集上的准确率达到85.07%,Macro_P达到0.82,网络参数只有4.49 M,适合部署到移动端。

关键词：迁移学习轻量级卷积神经网络 EfficientNet 皮肤病分类

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融合注意力机制的蒙医药命名实体识别

内蒙古民族大学学报(自然科学版) 2025年第1期40卷 28-35页

作者：刘忠博杨一帆白青海周玉新刁宇峰张军内蒙古民族大学计算机科学与技术学院内蒙古通辽028043

目前蒙医药文本分布较为分散,缺乏系统化整理,构建蒙医药知识图谱成为解决这一问题的关键途径,其中命名实体识别(NER)技术发挥着关键作用。提出了一种基于BERT-BiGRU-CRF与注意力机制的NER模型,旨在解决蒙医药文本中实体识别问题,数据... 详细信息

目前蒙医药文本分布较为分散,缺乏系统化整理,构建蒙医药知识图谱成为解决这一问题的关键途径,其中命名实体识别(NER)技术发挥着关键作用。提出了一种基于BERT-BiGRU-CRF与注意力机制的NER模型,旨在解决蒙医药文本中实体识别问题,数据来源包括公开发布的蒙医药文本以及蒙医的著作,并进行校正和完善。实验结果表明,所提出的模型在蒙医药命名实体识别任务中的F1值达到87.33%。在F1值上,相比于BiLSTM-CRF、BERT-BiLSTM-CRF、BERT-BiGRU-CRF模型分别提升了4.97%、1.82%和1.77%,不仅提升了蒙医药领域中NER的应用效果,还为蒙医药知识图谱的构建和文化传承提供了重要的技术支持。

关键词：蒙医药知识图谱命名实体识别注意力机制 BERT

大数据视角下国家通用语言文字推广普及情况调查研究

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内蒙古民族大学学报(自然科学版) 2025年第1期40卷 36-43页

作者：李文彤杨玉霞李传宏张依依内蒙古民族大学计算机科学与技术学院内蒙古通辽028043

对2021—2024年国家通用语言文字推广普及现状进行了深入研究,重点评估多种推广渠道的实际效果,并据此提出针对性的优化策略。利用爬虫技术从人民网搜集相关新闻,使用潜在狄利克雷分配(LDA)主题模型对文本数据进行深度分析,以精准识别... 详细信息

对2021—2024年国家通用语言文字推广普及现状进行了深入研究,重点评估多种推广渠道的实际效果,并据此提出针对性的优化策略。利用爬虫技术从人民网搜集相关新闻,使用潜在狄利克雷分配(LDA)主题模型对文本数据进行深度分析,以精准识别国家通用语言文字推广的核心主题并探讨其实际效果。结果表明,乡村社区宣传活动在普通话推广中占比高达41.7%,此外,学校与家庭教育占比21.0%,民族传统文化占比19.1%,国家社会发展占比18.2%。鉴于乡村社区宣传活动在国家通用语言文字推广普及中的显著成效,国家应继续维持这一优势,同时,需加大国家社会发展层面的推广力度,弥补现有不足。此外还要优化学校与家庭的教育内容,增强家庭支持,巩固语言环境,以实现推广力度的均衡,全面提升国家通用语言文字普及效果。

关键词：大数据国家通用语言文字推广普及

基于局部上下文关系与自适应感知学习的细粒度肺部分割

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软件导刊 2025年第1期24卷 115-122页

作者：全福张智高王郝日钦关强王庆虎内蒙古民族大学计算机科学与技术学院内蒙古通辽028000

肺部CT图像分割是计算机辅助诊断系统识别肺癌等疾病的基础步骤,但肺部组织的多样性易造成CT图像的肺部区域出现局部噪点,且心脏等器官的介入也易导致肺部边缘模糊。为解决上述问题,提出一种结合局部上下文关系建模与自适应感知学习的U... 详细信息

肺部CT图像分割是计算机辅助诊断系统识别肺癌等疾病的基础步骤,但肺部组织的多样性易造成CT图像的肺部区域出现局部噪点,且心脏等器官的介入也易导致肺部边缘模糊。为解决上述问题,提出一种结合局部上下文关系建模与自适应感知学习的U型卷积网络模型。针对肺部区域的局部噪点,模型通过周边信息对肺部特征构建多层次的上下文关系,增强网络对多样肺细胞的识别能力。针对边界难以区分的问题,设计了自适应感知学习模块:模块设计了混合注意力从通道层面与空间层面引导模型赋予肺部区域更多的关注;自适应感知模块之间由下至上的特征融合机制增强了模型识别肺部特征的鲁棒性。该方法在LUNA和SHCXR两个肺部分割数据集上取得了98.58%和97.68%分割精度,较其他分割方法平均提升了0.34%和0.25%,可为进一步的肺部疾病分析提供有力支持。

关键词：图像分割肺部图像分割 U型网络上下文关系学习自适应感知学习

基于提示学习和全局指针网络的中文古籍实体关系联合抽取方法

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计算机应用 2025年第1期45卷 75-81页

作者：李斌林民斯日古楞高颖杰王玉荣张树钧内蒙古师范大学计算机科学技术学院呼和浩特010022 内蒙古民族大学计算机科学与技术学院内蒙古通辽028000 内蒙古师范大学文学院呼和浩特010022 内蒙古师范大学数学科学学院呼和浩特010022

基于“预训练+微调”范式的实体关系联合抽取方法依赖大规模标注数据,在数据标注难度大、成本高的中文古籍小样本场景下微调效率低,抽取性能不佳;中文古籍中普遍存在实体嵌套和关系重叠的问题,限制了实体关系联合抽取的效果;管道式抽取... 详细信息

基于“预训练+微调”范式的实体关系联合抽取方法依赖大规模标注数据,在数据标注难度大、成本高的中文古籍小样本场景下微调效率低,抽取性能不佳;中文古籍中普遍存在实体嵌套和关系重叠的问题,限制了实体关系联合抽取的效果;管道式抽取方法存在错误传播问题,影响抽取效果。针对以上问题,提出一种基于提示学习和全局指针网络的中文古籍实体关系联合抽取方法。首先,利用区间抽取式阅读理解的提示学习方法对预训练语言模型(PLM)注入领域知识以统一预训练和微调的优化目标,并对输入句子进行编码表示;其次,使用全局指针网络分别对主、客实体边界和不同关系下的主、客实体边界进行预测和联合解码,对齐成实体关系三元组,并构建了PTBG(Prompt Tuned BERT with Global pointer)模型,解决实体嵌套和关系重叠问题,同时避免了管道式解码的错误传播问题;最后,在上述工作基础上分析了不同提示模板对抽取性能的影响。在《史记》数据集上进行实验的结果表明,相较于注入领域知识前后的OneRel模型,PTBG模型所取得的F1值分别提升了1.64和1.97个百分点。可见,PTBG模型能更好地对中文古籍实体关系进行联合抽取,为低资源的小样本深度学习场景提供了新的研究思路与方法。

关键词：实体关系联合抽取全局指针网络提示学习预训练语言模型中文古籍

基于深度强化学习的IRS辅助无线传感网充电策略研究

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传感器与微系统 2025年第1期44卷 11-16页

作者：白义倩刘韬杨晋张亮西南民族大学计算机科学与工程学院四川成都610200

无线可充电传感器网络(WRSNs)广泛应用于许多领域,然而,传感器节点的电池容量有限阻碍了其发展。借助无线能量传输技术,引入智能反射面(IRS)对传感器节点进行无线充电已成为延长WRSNs寿命的一项有前景的技术。但在大规模WRSNs环境中,传... 详细信息

无线可充电传感器网络(WRSNs)广泛应用于许多领域,然而,传感器节点的电池容量有限阻碍了其发展。借助无线能量传输技术,引入智能反射面(IRS)对传感器节点进行无线充电已成为延长WRSNs寿命的一项有前景的技术。但在大规模WRSNs环境中,传统强化学习方法会遇到维度灾难而导致学习效率低下,于是提出了一种无模型深度强化学习(DRL)的WRSNs能量传输方案。首先,研究如何对IRS的相位偏移进行优化,来补充传感器能量供应的问题,使得目标节点处的接收功率最大化;基于上述相移优化,在WRSNs中以IRS作为智能体,结合传感器实时状态,设计基于DRL的高效充电算法,采用不同的双网络结构解决传统DRL算法会存在的过估计问题,克服大规模网络下强化学习计算量过大和学习效率下降的问题。仿真结果表明:该算法能够达到显著降低节点失效率并最大程度地延长WRSNs生命周期的目的。

关键词：无线传感器网络智能反射面相位偏移优化深度强化学习双网络结构

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