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监督式主题模型及其应用综述

计算机工程与应用 2024年第8期60卷 56-68页

作者：王振彪徐贞顺刘纳张文豪唐增金王正安北方民族大学计算机科学与工程学院银川750021 北方民族大学图像图形智能处理国家民委重点实验室银川750021

主题模型是一种数据挖掘的方法,可以自动地从大量文件或数据中提取潜在的模式或主题,并将对应的数据分配到相应的模式或主题中。主题模型已广泛应用于文本聚类或分类、主题抽取、主题演变、情感分析和摘要总结等领域。监督式主题模型和... 详细信息

主题模型是一种数据挖掘的方法,可以自动地从大量文件或数据中提取潜在的模式或主题,并将对应的数据分配到相应的模式或主题中。主题模型已广泛应用于文本聚类或分类、主题抽取、主题演变、情感分析和摘要总结等领域。监督式主题模型和非监督主题模型的区别在于是否依赖标注信息。近年来,监督式主题模型在数据挖掘任务中逐渐兴起,使得越来越多的任务倾向于采用监督式方法进行优化。陈述了监督式主题模型相关内容,介绍常用的数据集和评价指标;分别从模型和应用的角度对各种类型的监督式主题模型进行了深入对比分析。最后,阐述了主题模型当前研究所面临的挑战,并对未来监督式主题模型的研究方向进行展望。

关键词：数据挖掘监督式主题模型主题预测主题演变

基于变分模态分解与随机森林的锂离子电池故障诊断方法研究

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电源学报 2024年

作者：王君瑞季长江李进谭露朱旭强北方民族大学电气信息工程学院

为了保证储能电站和新能源汽车的安全运行，针对锂离子电池内短路故障引发热失控现象，提出了麻雀优化算法优化变分模态分解(SSA-VMD)和随机森林算法(RF)的故障诊断方法。首先通过SSA寻找VMD分解层数K和惩罚因子α最优参数组合，将锂离... 详细信息

为了保证储能电站和新能源汽车的安全运行，针对锂离子电池内短路故障引发热失控现象，提出了麻雀优化算法优化变分模态分解(SSA-VMD)和随机森林算法(RF)的故障诊断方法。首先通过SSA寻找VMD分解层数K和惩罚因子α最优参数组合，将锂离子电池内短路故障信号与正常信号分解出多个模态分量；其次，计算各模态分量(IMF)的样本熵值作为特征向量；最后将特征向量分别输入至SVM故障诊断模型与RF故障诊断模型中进行故障诊断。结果表明，SVM故障诊断率66.667%，经RF故障诊断率为96.6667%，锂离子电池内短路故障得到了有效识别。

关键词：锂离子电池内短路故障故障诊断变分模态分解随机森林

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基于模糊多智能体系统的模型检测

华中科技大学学报(自然科学版) 2024年

作者：马占有李霞高滢囡刘子源北方民族大学计算机科学与工程学院

针对智能体之间沟通产生的异构性，采用社会可及性关系来形式化表示智能体之间的沟通，并对具有非确定性沟通的多智能体系统模型检测问题进行研究。首先引入模糊解释系统模型对具有非确定性沟通的多智能体系统进行描述；其次在模糊计算... 详细信息

针对智能体之间沟通产生的异构性，采用社会可及性关系来形式化表示智能体之间的沟通，并对具有非确定性沟通的多智能体系统模型检测问题进行研究。首先引入模糊解释系统模型对具有非确定性沟通的多智能体系统进行描述；其次在模糊计算树逻辑的基础上添加承诺和实现模态词，得到带承诺的模糊计算树逻辑，用于描述系统的属性；然后提出一种间接的模型检测算法，将基于模糊解释系统的带承诺模糊计算树逻辑的模型检测问题转换为基于模糊Kripke结构的模糊计算树逻辑的模型检测问题；最后给出该算法的正确性证明和复杂度分析。研究结果表明：所提出的间接模糊模型检测算法不仅能够有效处理具有非确定性沟通的多智能体系统属性验证问题，还在处理复杂性方面表现出更优的性能，验证了其在实际应用中的可行性和有效性。

关键词：多智能体系统模糊解释系统模糊计算树逻辑转换算法模型检测

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预加权调制密集图卷积网络三维人体姿态估计

计算机科学与探索 2024年第4期18卷 963-977页

作者：马金林崔琦磊马自萍闫琦曹浩杰武江涛北方民族大学计算机科学与工程学院银川750021 图像图形智能信息处理国家民委重点实验室银川750021 北方民族大学数学与信息科学学院银川750021

图卷积网络(GCN)日益成为三维人体姿态估计(3D HPE)的主要研究热点之一,使用GCN对人体关节点之间的关系建模的方法使三维人体姿态估计获得了良好的性能。然而,基于GCN的三维人体姿态估计方法存在过平滑和未区分关节点与相邻关节点重要... 详细信息

图卷积网络(GCN)日益成为三维人体姿态估计(3D HPE)的主要研究热点之一,使用GCN对人体关节点之间的关系建模的方法使三维人体姿态估计获得了良好的性能。然而,基于GCN的三维人体姿态估计方法存在过平滑和未区分关节点与相邻关节点重要性的问题。为解决这些问题,设计了调制密集连接模块(MDC)和预加权图卷积模块,并基于这两个模块提出了预加权调制密集图卷积网络的三维人体姿态估计方法(WMDGCN)。针对过平滑问题,调制密集连接通过超参数α和β更好地实现特征重用(超参数α表示第l层和之前各层总特征的权重比例,超参数β表示之前各层特征到第l层的传播策略),从而有效地提高特征的表达能力。针对未区分关节点与相邻关节点重要性的问题,使用预加权图卷积为当前关节点赋予更高的权重,并对当前关节点及其相邻关节点使用不同的权重矩阵,更有效地捕获人体关节点特征。Human3.6M数据集上的对比实验结果表明,该方法在参数量和性能上均取得了最佳性能,WMDGCN的参数量、MPJPE和P-MPJPE值分别为0.27 MB、37.46 mm和28.85 mm。

关键词：三维人体姿态估计图卷积网络预加权

M^(3)Res-Transformer:新冠肺炎胸部X-ray图像识别模型

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电子学报 2024年第2期52卷 589-601页

作者：周涛刘赟璨侯森宝常晓玉叶鑫宇陆惠玲北方民族大学计算机科学与工程学院宁夏银川750021 北方民族大学图像图形智能处理国家民委重点实验室宁夏银川750021 宁夏医科大学医学信息与工程学院宁夏银川750004

新冠肺炎(COVID-19)自爆发以来严重影响人类生命健康,近年来残差神经网络广泛应用于COVID-19识别任务中,辅助医生快速地诊断COVID-19患者,但是COVID-19图像病变区域形状复杂、大小不一,与周围组织的边界模糊,导致网络难以提取有效特征.... 详细信息

新冠肺炎(COVID-19)自爆发以来严重影响人类生命健康,近年来残差神经网络广泛应用于COVID-19识别任务中,辅助医生快速地诊断COVID-19患者,但是COVID-19图像病变区域形状复杂、大小不一,与周围组织的边界模糊,导致网络难以提取有效特征.本文针对上述问题,提出一种M^(3)Res-Transformer的新冠肺炎胸部X-ray图像识别模型,采用Res-Transformer作为模型的主干网络,结合ResNet和ViT,有效地整合局部病变特征和全局特征;设计混合残差注意力模块(mixed residual attention Module,mraM),同时考虑通道和空间位置的相互依赖性,增强网络的特征表达能力;为了增大感受野,提取多尺度特征,通过叠加具有不同扩张率的扩张卷积构造多尺度扩张残差模块(multiscale dilated residual Module,mdrM),根据不同层次特征尺度的差异,使用3个逐渐收缩尺度的mdrM进行多尺度特征提取;提出上下文交叉感知模块(contextual cross-awareness Module,ccaM),使用深层特征中的语义信息来引导浅层特征,然后将浅层特征中的空间信息嵌入深层特征中,采用交叉加权注意力机制高效聚合深层和浅层特征,获得更丰富的上下文信息.为了验证本文所提模型的有效性,在新冠肺炎胸部X-ray图像数据集上进行实验,与先进的CNN分类模型、融合不同注意力机制的ResNet50模型、基于Transformer的分类模型对比以及消融实验.结果表明,本文所提模型的Acc、Pre、Rec、F1-Score与Spe指标分别为96.33%、96.36%、96.33%、96.35%与96.26%,在COVID-19胸部X-ray图像识别任务中有效提升了识别精度,并通过可视化方法对其进行进一步验证,为COVID-19的辅助诊断提供重要的参考价值.

关键词： COVID-19 胸部X-ray图像残差神经网络 vision transformer 注意力机制

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渐进式分组狩猎的灰狼优化算法及其工程应用

计算机应用研究 2024年第5期41卷 1409-1419页

作者：袁钰婷高岳林左汶鹭北方民族大学计算机科学与工程学院银川750021 北方民族大学宁夏科学计算与智能信息处理协同创新中心银川750021 北方民族大学数学与信息科学学院银川750021

针对灰狼优化算法(GWO)在求解复杂优化问题时存在后期收敛速度慢、易陷入局部最优的不足,提出了一种渐进式分组狩猎的灰狼优化算法(PGGWO)。首先,设计了非线性多收敛因子以增强全局勘探能力、避免局部最优;其次,提出了渐进式位置更新策... 详细信息

针对灰狼优化算法(GWO)在求解复杂优化问题时存在后期收敛速度慢、易陷入局部最优的不足,提出了一种渐进式分组狩猎的灰狼优化算法(PGGWO)。首先,设计了非线性多收敛因子以增强全局勘探能力、避免局部最优;其次,提出了渐进式位置更新策略,该策略引入长鼻浣熊的包围策略和动态权重因子,前者在提高收敛精度和速度的同时避免局部最优,后者则动态地提升算法的收敛速度及全局寻优性能;最后,通过与标准GWO、4个GWO先进变体以及4个竞争力较强的新型进化算法对比,验证了PGGWO的有效性和先进性。在24个Benchmark函数和3个实际工程优化问题上的实验结果表明,PGGWO在收敛精度和收敛速度上具有明显优势,并且对约束优化问题也是有效的。

关键词：灰狼优化算法渐进式分组狩猎多收敛因子动态权重因子工程约束优化

基于DCIF-GAN的肺部肿瘤PET/CT跨模态医学图像融合

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光学精密工程 2024年第2期32卷 221-236页

作者：周涛程倩茹张祥祥李琦陆惠玲北方民族大学计算机科学与工程学院宁夏银川750021 宁夏医科大学医学信息工程学院宁夏银川750004 北方民族大学图像图形智能处理国家民委重点实验室宁夏银川750021

基于生成对抗网络(Generative Adversarial Network,GAN)的医学图像融合是计算机辅助诊断领域的研究热点之一,但是现有基于GAN的融合方法存在训练不稳定,提取图像的局部和全局上下文语义信息能力不足,交互融合程度不够等问题。针对上述... 详细信息

基于生成对抗网络(Generative Adversarial Network,GAN)的医学图像融合是计算机辅助诊断领域的研究热点之一,但是现有基于GAN的融合方法存在训练不稳定,提取图像的局部和全局上下文语义信息能力不足,交互融合程度不够等问题。针对上述问题,本文提出了双耦合交互式融合GAN(Dual-Coupled Interactive Fusion GAN,DCIFGAN)。首先,设计了双生成器双鉴别器GAN,通过权值共享机制实现生成器之间和鉴别器之间的耦合,通过全局自注意力机制实现交互式融合;第二,设计耦合CNN-Transformer的特征提取模块(Coupled CNN-Transformer Feature Extraction Module,CC-TFEM)和特征重构模块(CNN-Transformer Feature Reconstruction Module,C-TFRM),提升了对同一模态图像内部的局部和全局特征信息提取能力;第三,设计跨模态交互式融合模块(Cross Model Intermodal Fusion Module,CMIFM),通过跨模态自注意力机制,进一步整合不同模态间的全局交互信息。为了验证本文模型的有效性,在肺部肿瘤PET/CT医学图像数据集上进行实验,该文方法在平均梯度,空间频率,结构相似度,标准差,峰值信噪比,信息熵等上与其他四种方法中最优方法相比,分别提高了1.38%,0.39%,29.05%,30.23%,0.18%,4.63%。模型能够突出病变区域信息,融合图像结构清晰且纹理细节丰富。

关键词：医学图像图像融合 PET/CT 耦合生成对抗网络 Swin Transformer

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动态增量式逆向云变换算法研究

计算机科学 2024年

作者：许昌林孔令卓北方民族大学数学与信息科学学院北方民族大学宁夏智能信息与大数据处理重点实验室

云模型作为研究不确定性信息的工具，在不确定性人工智能和数据挖掘方面具有重要意义，其中逆向云变换算法为云模型重要算法之一，可以实现定量数据到定性概念的转换. 本文从动态增量的角度对逆向云变换算法进行研究. 首先，针对现... 详细信息

云模型作为研究不确定性信息的工具，在不确定性人工智能和数据挖掘方面具有重要意义，其中逆向云变换算法为云模型重要算法之一，可以实现定量数据到定性概念的转换. 本文从动态增量的角度对逆向云变换算法进行研究. 首先，针对现有的基于一阶绝对中心矩的经典逆向云变换算法中参数估计存在的不合理性进行了理论分析. 其次，在理论分析的基础上，结合正向云变换算法生成云滴的特点，利用正态随机变量动态产生新的云滴作为新增样本，并将随机生成的样本和原有样本融合作为最终样本后再对参数进行估计，有效解决了已有算法存在的估算问题，从而提出了两种动态增量式的逆向云变换算法. 第三，通过随机模拟实验，从有效性、稳定性、收敛性和参数的鲁棒性四个方面将所提出的逆向云变换算法与已有算法进行对比分析. 实验结果表明所提出的动态增量式逆向云变换算法的估计误差较小、稳定性和收敛性较好，且对参数的变化具有较强的鲁棒性. 最后，将提出的逆向云变换算法应用在对射击选手的射击水平模拟还原和评价中，实验结果进一步表明算法具有较好地实用性.

关键词：云模型逆向云变换云滴动态增量超熵

绿色信贷、技术进步对黄河流域碳排放影响的空间效应

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人民黄河 2024年第7期46卷 1-7页

作者：宗鑫冯甜张光晨马明娟北方民族大学经济学院宁夏银川750021 北方民族大学数学与信息科学学院宁夏银川750021

绿色信贷和技术进步在抑制碳排放方面具有重要作用,为了给黄河流域九省(区)尽快降低碳排放量及高质量发展提供参考,依据2008—2020年黄河流域九省(区)面板数据,基于各省(区)间的地理距离矩阵、经济距离矩阵计算碳排放量全局莫兰指数、... 详细信息

绿色信贷和技术进步在抑制碳排放方面具有重要作用,为了给黄河流域九省(区)尽快降低碳排放量及高质量发展提供参考,依据2008—2020年黄河流域九省(区)面板数据,基于各省(区)间的地理距离矩阵、经济距离矩阵计算碳排放量全局莫兰指数、构建空间杜宾计量模型,分析了绿色信贷、技术进步影响黄河流域九省(区)碳排放量的空间效应和协同效应。结果表明:1)黄河流域九省(区)的碳排放量存在空间相关性,主要呈现“低-低”集聚和“高-高”集聚,绿色信贷和能源使用技术进步对碳排放量影响的空间效应显著;2)绿色信贷对碳排放量的影响具有明显的抑制作用和空间溢出效应,广义技术进步对黄河流域九省(区)碳排放量影响不大,能源使用技术进步对本省(区)和相邻省(区)碳排放量均具有长效抑制作用;3)能源使用技术进步与绿色信贷在促进黄河流域九省(区)降碳减排方面具有协同效应。

关键词：绿色信贷技术进步碳排放量空间计量黄河流域