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基于面部全局抑郁特征局部感知力增强和全局-局部语义相关性特征融合的抑郁强度识别

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电子与信息学报 2024年第5期46卷 2249-2263页

作者：孙强李正何浪西安理工大学自动化与信息工程学院通信工程系西安710048 西安理工大学自动化与信息工程学院电子工程系西安710048 西安邮电大学计算机学院西安710121

现有基于深度学习的大多数方法在实现患者抑郁程度自动识别的过程中,主要存在两大挑战:(1)难以利用深度模型自动地从面部表情有效学习到抑郁强度相关的全局上下文信息,(2)往往忽略抑郁强度相关的全局和局部信息之间的语义一致性。为此,... 详细信息

现有基于深度学习的大多数方法在实现患者抑郁程度自动识别的过程中,主要存在两大挑战:(1)难以利用深度模型自动地从面部表情有效学习到抑郁强度相关的全局上下文信息,(2)往往忽略抑郁强度相关的全局和局部信息之间的语义一致性。为此,该文提出一种全局抑郁特征局部感知力增强和全局-局部语义相关性特征融合(PLEGDF-FGLSCF)的抑郁强度识别深度模型。首先,设计了全局抑郁特征局部感知力增强(PLEGDF)模块,用于提取面部局部区域之间的语义相关性信息,促进不同局部区域与抑郁相关的信息之间的交互,从而增强局部抑郁特征驱动的全局抑郁特征表达力。然后,提出了全局-局部语义相关性特征融合(FGLSCF)模块,用于捕捉全局和局部语义信息之间的关联性,实现全局和局部抑郁特征之间的语义一致性描述。最后,在AVEC2013和AVEC2014数据集上,利用PLEGDF-FGLSCF模型获得的识别结果在均方根误差(RMSE)和平均绝对误差(MAE)指标上的值分别是7.75/5.96和7.49/5.99,优于大多数已有的基准模型,证实了该方法的合理性和有效性。

关键词：抑郁强度人脸图像局部感知力增强全局和局部特征融合语义一致性

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眼镜镜片尖边轮廓的五轴数控加工

光学精密工程 2024年第5期32卷 704-713页

作者：李宏涛项华中郑泽希丁琦慧张欣王彭张大伟庄松林上海理工大学健康科学与工程学院上海200093 上海理工大学机械工程学院上海200093 上海理工大学光电信息与计算机工程学院上海200093

为了改善和优化眼镜镜片的加工流程,避免镜片尖边加工过程中刀轴矢量变化剧烈、影响工件表面的加工质量,提出了一种基于UG NX的五轴数控加工路径。利用智能镜框扫描仪对镜框边缘进行扫描,获得镜框凹槽点云数据文件,编写相应程序对符合... 详细信息

为了改善和优化眼镜镜片的加工流程,避免镜片尖边加工过程中刀轴矢量变化剧烈、影响工件表面的加工质量,提出了一种基于UG NX的五轴数控加工路径。利用智能镜框扫描仪对镜框边缘进行扫描,获得镜框凹槽点云数据文件,编写相应程序对符合眼镜片加工标准的OMA文件中的球坐标数据进行坐标及格式转换等处理。基于NURBS曲线拟合算法,实现刀路轨迹的连续性并保证拟合曲线的精度。设计和建立一种控制刀轴矢量平滑变化的刀轴驱动约束方法,依靠曲线驱动刀轴及镜片曲面法向量约束刀轴使刀头平滑进给,并将刀轨文件经过后处理转换为NC文件。最后,对加工后的镜片进行误差测量,结果表明,通过点云数据拟合刀路曲线的方法提高了加工面的精确度和光滑性,有效缩减了加工流程,提高了加工效率。

关键词：光学加工数控系统非均匀有理B样条曲线拟合刀具路径

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面向业务过程的概念漂移检测技术综述

计算机集成制造系统 2024年

作者：赵海燕戎小玉曹健陈庆奎上海交通大学计算机科学与技术系上海理工大学光电信息与计算机工程学院

业务过程随着时间的推移会发生变化，这种现象在过程挖掘领域被称为业务过程概念漂移。业务过程概念漂移的分析对于实现变更的早期检测和管理至关重要。文中对业务过程概念漂移检测的现有研究进行了系统的分析，总结了目前研究实验中常... 详细信息

业务过程随着时间的推移会发生变化，这种现象在过程挖掘领域被称为业务过程概念漂移。业务过程概念漂移的分析对于实现变更的早期检测和管理至关重要。文中对业务过程概念漂移检测的现有研究进行了系统的分析，总结了目前研究实验中常用的评估指标、数据集合成方式及真实数据集，并讨论了不同方法的优缺点及其适用场景。此外，文中也对不同方法进行了实验比较。最后，对业务过程概念漂移未来的研究方向进行了展望。

关键词：业务过程概念漂移业务过程视角业务过程模型

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一种基于疯狂自适应的哈里斯鹰优化算法

哈尔滨工程大学学报 2024年

作者：王振宇王磊刘茂晨西安理工大学计算机科学与工程学院西安交通大学计算机科学与技术学院

针对哈里斯鹰优化算法在求解精度和收敛速度的缺陷，本文提出了一种利用疯狂自适应的哈里斯鹰优化算法。具体为引入Tent混沌序列生成初始种群，丰富初始个体的种类特性；将疯狂算子添加到猎物源上，以获得多元丰富的种群；在猎物处获得... 详细信息

针对哈里斯鹰优化算法在求解精度和收敛速度的缺陷，本文提出了一种利用疯狂自适应的哈里斯鹰优化算法。具体为引入Tent混沌序列生成初始种群，丰富初始个体的种类特性；将疯狂算子添加到猎物源上，以获得多元丰富的种群；在猎物处获得新的公式代进自适应惯性权重中，增强并平衡研究过程中关于搜索的问题，包括了全局搜索以及局部搜索。使用统计分析、收敛速度分析、经典基准函数来评估改进哈里斯鹰优化算法的效率。结果表明：改进算法具有更好的全局搜索能力和求解鲁棒性，同时寻优精度和收敛速度也比原始算法有所增强。在求解高维和多峰测试函数上，改进算法拥有更好的性能，适合推广至实际的优化问题中。

关键词：混沌映射疯狂算子惯性权重哈里斯鹰优化算法函数优化

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基于区块链的病历档案存储系统

计算机应用与软件 2024年第5期41卷 27-32,71页

作者：张超郝刚尤睿琦韩健王茂林天津理工大学计算机科学与工程学院天津300384

传统的电子病历档案存在易受到攻击,信息易被泄露、被篡改,数据难共享等问题。针对这些问题,利用区块链分布式、防篡改、可溯源等特性,设计一种基于区块链的病历档案存储系统,解决了病患对其隐私数据的保护和医疗机构之间文件的共享问... 详细信息

传统的电子病历档案存在易受到攻击,信息易被泄露、被篡改,数据难共享等问题。针对这些问题,利用区块链分布式、防篡改、可溯源等特性,设计一种基于区块链的病历档案存储系统,解决了病患对其隐私数据的保护和医疗机构之间文件的共享问题。结合星际文件系统永久性和去中心化存储文件的特性,缓解了区块链对于大文件上链成本高,上链难的压力。数字签名的使用保证了病患对其病历信息的知情权和可控权。最后根据系统实现和结果,与相关系统进行了比较分析。

关键词：电子病历档案区块链星际文件系统数字签名隐私保护数据存储和共享

基于个性化PageRank和对比学习的图异常检测模型

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计算机科学 2024年

作者：袁野陈明吴安彪王一舒北京理工大学计算机学院东北大学计算机科学与工程学院

图异常检测旨在从属性网络中检测出异常节点，由于其在许多应用领域中如金融、电子贸易、垃圾邮件发送者检测有着深远的实际意义而备受研究者们所重视。传统的非深度学习方法只能捕捉图的浅层结构，针对此问题研究者们提出了基于深度神... 详细信息

图异常检测旨在从属性网络中检测出异常节点，由于其在许多应用领域中如金融、电子贸易、垃圾邮件发送者检测有着深远的实际意义而备受研究者们所重视。传统的非深度学习方法只能捕捉图的浅层结构，针对此问题研究者们提出了基于深度神经网络的异常检测模型。然而，这些模型没有考虑到图中节点的中心性差异，这种差异在捕获节点的局部信息时会导致信息缺失或引入远端节点的噪声。此外，它们忽略了属性空间的特征信息，这些信息可以提供额外的异常监督信号。为此，从无监督的视角出发，提出了一种新颖的基于个性化PageRank和对比学习的图异常检测框架PC-GAD(Personalized PageRank and Contrastive Learning based Graph Anomaly Detection)。首先，提出一种动态采样策略，即通过计算图中每个节点的个性化PageRank向量确定其相应的子图采样数目，避免局部信息的缺失和引噪。其次，针对每个节点，分别从拓扑结构和属性空间的角度出发捕获节点的异常监督信号，并设计相应的对比学习目标，从而全面地学习潜在的异常模式。最后，经过多轮对比预测，根据输出的异常值得分评估每个节点的异常程度。为验证所提出模型的有效性，分别在6个真实数据集上与基准模型开展了大量对比实验。实验结果验证了PC-GAD能够全面地识别出图中的异常节点，AUC值相比于现有的模型提升了1.42%。

关键词：图异常检测个性化PageRank 图神经网络图对比学习

基于个性化PageRank高阶邻域聚合的图神经网络增强

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计算机工程 2024年

作者：商雅名吴安彪袁野王一舒东北大学计算机科学与工程学院北京理工大学计算机学院

图神经网络的关键思想是通过图的拓扑结构来聚合邻域信息学习目标节点的信息表征，所以当图中存在与下游任务无关的边，或者节点的邻居有限时，都会限制神经网络的表达。现有的增强方法很少有从结构和特征两方面出发来同时增强图数据，... 详细信息

图神经网络的关键思想是通过图的拓扑结构来聚合邻域信息学习目标节点的信息表征，所以当图中存在与下游任务无关的边，或者节点的邻居有限时，都会限制神经网络的表达。现有的增强方法很少有从结构和特征两方面出发来同时增强图数据，其中现有的局域增强方法运用生成模型通过一阶邻域来生成特征无法为节点获得更多相关高阶邻域信息。针对这种现象，提出了一种有效的数据增强策略：首先运用边预测模型来调整图的拓扑结构，提高信噪比，促进节点之间的消息传递，之后运用个性化PageRank算法从全局角度聚合多阶邻域中的有效信息进行全局特征增强，最后运用生成模型来生成更多特征进行局域增强，丰富节点表达，特别是低度节点。实验表明，在Cora，Citeseer和Pubmed数据集上，在图卷积神经网络和图注意力网络模型上运用该数据增强策略，在测试精度方面模型准确度平均提高3.1%和1.3%。证明当应用于不同的基准集的各种神经网络架构时，该数据增强策略都能产生一定程度上的性能提升。

关键词：数据增强个性化PageRank 生成模型神经网络全局聚合多阶邻域

基于改进YOLOv5模型的SAR图像舰船目标检测算法

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电光与控制 2024年第8期31卷 32-37,85页

作者：孙培双温显斌天津理工大学计算机科学与工程学院天津300000

针对现有的合成孔径雷达(SAR)图像舰船目标检测算法存在检测精度较差、计算量较大的问题,提出了一种基于YOLOv5和GhostNet的轻量化舰船目标检测算法。引入轻量化网络GhostNet的GhostConv和GhostC3模块用于改进YOLOv5的主干网络,实现大... 详细信息

针对现有的合成孔径雷达(SAR)图像舰船目标检测算法存在检测精度较差、计算量较大的问题,提出了一种基于YOLOv5和GhostNet的轻量化舰船目标检测算法。引入轻量化网络GhostNet的GhostConv和GhostC3模块用于改进YOLOv5的主干网络,实现大幅减轻模型计算量的目的。在颈部网络引入CBAMC3模块,在特征融合阶段进行注意力调整,实现目标的精确检测。此外,该算法引入EIoU损失函数,提高预测框的回归精度和收敛速度。公开数据集上的测试结果表明,该改进算法在保持较高精度的同时大幅度减少了参数量,并减小了模型体积,是理想的SAR图像轻量化舰船检测模型。

关键词： SAR图像目标检测 YOLOv5 GhostNet 轻量化 CBAM

基于时序感知DAG的多模态对话情绪识别模型

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计算机应用研究 2024年第1期41卷 51-58页

作者：沈旭东黄贤英邹世豪重庆理工大学计算机科学与工程学院重庆400054

针对现有对话情绪识别方法中对时序信息、话语者信息、多模态信息利用不充分的问题,提出了一个时序信息感知的多模态有向无环图模型(MTDAG)。其中所设计的时序感知单元能按照时间顺序优化话语权重设置,并收集历史情绪线索,实现基于近因... 详细信息

针对现有对话情绪识别方法中对时序信息、话语者信息、多模态信息利用不充分的问题,提出了一个时序信息感知的多模态有向无环图模型(MTDAG)。其中所设计的时序感知单元能按照时间顺序优化话语权重设置,并收集历史情绪线索,实现基于近因效应下对时序信息和历史信息更有效的利用;设计的上下文和话语者信息融合模块,通过提取上下文语境和话语者自语境的深度联合信息实现对话语者信息的充分利用;通过设置DAG(directed acyclic graph)子图捕获多模态信息并约束交互方向的方式,在减少噪声引入的基础上充分利用多模态信息。在两个基准数据集IEMOCAP和MELD的大量实验表明该模型具有较好的情绪识别效果。

关键词：对话情绪识别有向无环图近因效应特征提取多模态交互