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基于图像数据的缺失活动日志修复CNN方法

计算机集成制造系统 2024年第8期30卷 2787-2796页

作者：刘旺成方欢张顺安徽理工大学数学与大数据学院安徽淮南232001 安徽省煤矿安全大数据分析与预警技术工程实验室安徽淮南232001

由于异常值和缺失值的扰动影响,业务流程系统可能会产生低质量的事件日志。针对缺失活动的日志修复问题,现有日志修复研究主要从缺失活动的重构方面进行展开,很少有从预测缺失活动角度进行修复工作。鉴于此,提出一种结合迹行为特征的卷... 详细信息

由于异常值和缺失值的扰动影响,业务流程系统可能会产生低质量的事件日志。针对缺失活动的日志修复问题,现有日志修复研究主要从缺失活动的重构方面进行展开,很少有从预测缺失活动角度进行修复工作。鉴于此,提出一种结合迹行为特征的卷积神经网络模型,用来修复迹中的缺失活动。其核心思想是按照时间属性和活动属性两个维度,根据活动之间的行为关系,将业务流程的事件日志转换为空间数据,继而转化为图像矩阵,并通过卷积神经网络模型训练来预测缺失活动。所提方法从事件日志的角度出发,不依赖于任何有关生成事件日志的业务流程模型先验知识,最后利用真实和人工生成事件日志将所提方法与已有研究进行对比分析,实验结果表明所提方法在活动修复精确度上优于已有研究结果。

关键词：日志修复卷积神经网络缺失活动事件预测

基于轻量型网络的无人机遥感图像中茶叶枯病检测方法

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农业机械学报 2024年第4期55卷 165-175页

作者：胡根生谢一帆鲍文霞梁栋安徽大学农业生态大数据分析与应用技术国家地方联合工程研究中心合肥230601

针对无人机采集的茶叶枯病图像中病斑差异大,病斑和背景之间相似性高等问题,设计了一个轻量型网络LiTLBNet,用于准确、实时地检测野外茶园无人机图像中的茶叶枯病。LiTLBNet使用轻量型的M-Backbone作为骨干网络,用来提取茶叶枯病病斑的... 详细信息

针对无人机采集的茶叶枯病图像中病斑差异大,病斑和背景之间相似性高等问题,设计了一个轻量型网络LiTLBNet,用于准确、实时地检测野外茶园无人机图像中的茶叶枯病。LiTLBNet使用轻量型的M-Backbone作为骨干网络,用来提取茶叶枯病病斑的可区分特征,减少因图像中病斑的尺度、颜色和形状的巨大差异而导致的漏检。在LiTLBNet的LNeck结构中引入了SE和ECA模块,帮助网络在通道维度上学习目标的综合特征,减少因病斑和背景之间的相似性造成的误检,同时删除原基线网络最大的特征图,以减少计算量和模型大小。此外,本研究还通过旋转、加噪声、构建合成图像等方式来扩充训练样本数量,提高小样本条件下LiTLBNet网络泛化能力。实验结果表明,利用LiTLBNet检测无人机遥感图像中茶叶枯病的精度为75.1%,平均精度均值为78.5%,与YOLO v5s接近。然而,LiTLBNet内存占用量仅2.0 MB,是YOLO v5s网络的13.9%。LiTLBNet网络可用于对茶叶枯病进行实时、准确的无人机遥感监测。

关键词：茶叶病害目标检测无人机遥感轻量型网络 LiTLBNet

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基于FE-P2Pnet的无人机小麦图像麦穗计数方法

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农业机械学报 2024年第4期55卷 155-164,289页

作者：鲍文霞苏彪彪胡根生黄承沛梁栋安徽大学农业生态大数据分析与应用技术国家地方联合工程研究中心合肥230601

针对无人机图像背景复杂、小麦密集、麦穗目标较小以及麦穗尺寸不一等问题,提出了一种基于FE-P2Pnet(Feature enhance-point to point)的无人机小麦图像麦穗自动计数方法。对无人机图像进行亮度和对比度增强,增大麦穗目标与背景之间的... 详细信息

针对无人机图像背景复杂、小麦密集、麦穗目标较小以及麦穗尺寸不一等问题,提出了一种基于FE-P2Pnet(Feature enhance-point to point)的无人机小麦图像麦穗自动计数方法。对无人机图像进行亮度和对比度增强,增大麦穗目标与背景之间的差异度,减少叶、秆等复杂背景因素的影响。引入了基于点标注的网络P2Pnet作为基线网络,以解决麦穗密集的问题。同时,针对麦穗目标小引起的特征信息较少的问题,在P2Pnet的主干网络VGG16中添加了Triplet模块,将C(通道)、H(高度)和W(宽度)3个维度的信息交互,使得主干网络可以提取更多与目标相关的特征信息;针对麦穗尺寸不一的问题,在FPN(Feature pyramid networks)上增加了FEM(Feature enhancement module)和SE(Squeeze excitation)模块,使得该模块能够更好地处理特征信息和融合多尺度信息;为了更好地对目标进行分类,使用Focal Loss损失函数代替交叉熵损失函数,该损失函数可以对背景和目标的特征信息进行不同的权重加权,进一步突出特征。实验结果表明,在本文所构建的无人机小麦图像数据集(Wheat-ZWF)上,麦穗计数的平均绝对误差(MAE)、均方误差(MSE)和平均精确度(ACC)分别达到3.77、5.13和90.87%,相较于其他目标计数回归方法如MCNN(Multi-column convolutional neural network)、CSRnet(Congested scene recognition network)和WHCNETs (Wheat head counting networks)等,表现最佳。与基线网络P2Pnet相比,MAE和MSE分别降低23.2%和16.6%,ACC提高2.67个百分点。为了进一步验证本文算法的有效性,对采集的其它4种不同品种的小麦(AK1009、AK1401、AK1706和YKM222)进行了实验,实验结果显示,麦穗计数MAE和MSE平均为5.10和6.17,ACC也达到89.69%,表明本文提出的模型具有较好的泛化性能。

关键词：麦穗计数无人机图像 FE-P2Pnet FEM Wheat-ZWF数据集

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基于图核同构网络的图分类方法

计算机研究与发展 2024年第4期61卷 903-915页

作者：徐立祥葛伟陈恩红罗斌合肥学院人工智能与大数据学院合肥230601 大数据分析与应用安徽省重点实验室(中国科学技术大学计算机科学与技术学院) 合肥230027 安徽大学计算机科学与技术学院合肥230601

图表示学习已成为图深度学习领域的一个研究热点.大多数图神经网络存在过平滑现象,这类方法重点关注图节点特征,对图的结构特征关注度不高.为了提升对图结构特征的表征能力,提出了一种基于图核同构网络的图分类方法,即KerGIN.该方法首... 详细信息

图表示学习已成为图深度学习领域的一个研究热点.大多数图神经网络存在过平滑现象,这类方法重点关注图节点特征,对图的结构特征关注度不高.为了提升对图结构特征的表征能力,提出了一种基于图核同构网络的图分类方法,即KerGIN.该方法首先通过图同构网络(graph isomorphism network,GIN)对图进行节点特征编码,并使用图核方法对图进行结构编码,进一步利用Nystrom方法降低图核矩阵的维度.其次借助MLP将图核矩阵与图特征矩阵对齐,通过注意力机制将图的特征编码和结构编码进行自适应加权融合,进而得到图的最终特征表示,提升了图结构特征信息的表达能力.最后在7个公开的图分类数据集上对模型进行了实验评估:与现有图表示模型相比,KerGIN模型能够在图分类准确度上有较大幅度提升,它可以增强GIN对图结构特征信息的表达能力.

关键词：图分类图神经网络图核 Nystrom方法图注意力机制

基于双目仿鹰眼视觉与超分辨的果园三维点云重建

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吉林大学学报（工学版） 2024年第5期54卷 1469-1481页

作者：张自超陈建中国农业大学工学院北京100083 自然资源部超大城市自然资源时空大数据分析应用重点实验室上海200063

针对双目视觉受限于分辨率与基线距,对远距离目标感知精度不足,在室外光照条件复杂的情况下,无法完成稳定感知,获取三维点云质量无法满足果园作业需求的问题,提出一种基于双目仿鹰眼视觉与超分辨的果园三维点云重建方法。本文模拟鹰眼... 详细信息

针对双目视觉受限于分辨率与基线距,对远距离目标感知精度不足,在室外光照条件复杂的情况下,无法完成稳定感知,获取三维点云质量无法满足果园作业需求的问题,提出一种基于双目仿鹰眼视觉与超分辨的果园三维点云重建方法。本文模拟鹰眼双中央凹高清成像,通过超分辨率重建改善感知精度;模拟捕食经验所得鹰眼注意力机制,融合参考目标图像特征,提高目标候选区域感知精度与稳定性。针对果园三维点云导航地图,在多种光照条件下,误差比最大降幅为12.2%,标准差最大降幅为2.305。针对果树作业三维点云,点云质量改善较大,可以提供精确的三维空间信息,较为完整地还原果树各枝干三维空间信息。

关键词：机器视觉仿鹰眼感知超分辨率重建双目视觉果园三维点云

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基于DMN的数据影响交互流程变化感知分析方法

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计算机集成制造系统 2024年

作者：郝惠晶方贤文张希为安徽理工大学数学与大数据学院安徽省煤矿安全大数据分析与预警技术工程实验室

流程模型的变化挖掘作为业务流程管理的重要内容，是解决业务系统可信管理的关键点之一。已有的研究主要是针对业务流程的控制流进行变化分析，或将控制流与数据流进行融合分析，较少考虑数据变化对跨域交互流程中行为和数据的变化链影... 详细信息

流程模型的变化挖掘作为业务流程管理的重要内容，是解决业务系统可信管理的关键点之一。已有的研究主要是针对业务流程的控制流进行变化分析，或将控制流与数据流进行融合分析，较少考虑数据变化对跨域交互流程中行为和数据的变化链影响。基于此，本文提出了一种基于决策模型和标记（DMN）的数据影响交互流程的变化分析方法，首先提取以数据为中心的BPMN决策模式，将流程上下文数据建模在单独的决策模型中。然后将BPMN与DMN相结合进行控制流与数据流融合建模，并分析生成的数据感知流程模型的合理性。在此基础上，通过数据影响分析识别数据变化对后续的流程执行及数据的联动变化影响，从而综合分析控制流与数据流约束下的变化传播区域。最后利用CPN tools进行仿真模拟并通过比较实验进行评估，实验结果表明数据影响下的交互流程变化传播的一致性度相对较高，并优化了模型结构。

关键词：变化感知决策模型和标记数据影响数据感知合理性跨域交互

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基于国外出版业大模型最新应用的思考

中国编辑 2024年第9期 19-27页

作者：秦艳华侯玉丽李一凡北京师范大学新闻传播学院、出版业用户行为大数据分析与应用重点实验室

大模型应用于出版业，国外出版机构已形成较为成熟的模式。在我国，大模型在出版业虽有一定程度的应用，但仍存在诸多短板。基于国外出版业大模型最新应用的启示，我们应通过进一步构建精细化政策与法律法规、建设高精深出版语料库、规... 详细信息

大模型应用于出版业，国外出版机构已形成较为成熟的模式。在我国，大模型在出版业虽有一定程度的应用，但仍存在诸多短板。基于国外出版业大模型最新应用的启示，我们应通过进一步构建精细化政策与法律法规、建设高精深出版语料库、规范大模型合作机制、培养复合型专业人才、提供跨模态营销方式、打造“智能体+”交互生态等方面，大胆探索、创新实践，走出一条适合我国出版业高质量发展的大模型应用之路。

关键词：大模型出版业语料库内容生成营销方式复合型人才

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基于一致性功能神经过程的多视图时序预测

计算机工程 2024年

作者：杨春霞蒋耀翟雪彤周媛媛南京信息工程大学自动化学院江苏省大数据分析与技术重点实验室

在多视图时间序列预测领域，如何有效融合来自不同视图的信息，是一个重要且具有挑战性的问题。现有的多视图时序预测方法在捕获历史数据趋势方面存在局限，同时也常受到多视图信息分布不一致的影响。针对这两个问题，本研究基于功能性... 详细信息

在多视图时间序列预测领域，如何有效融合来自不同视图的信息，是一个重要且具有挑战性的问题。现有的多视图时序预测方法在捕获历史数据趋势方面存在局限，同时也常受到多视图信息分布不一致的影响。针对这两个问题，本研究基于功能性神经过程（Functional Neural Processes， FNP）框架，提出了一种的一致性功能性神经过程（Consistent Functional Neural Process， CFNP）框架。CFNP框架设计了两个核心模块：视图随机相关图模块和视图分布对齐模块。视图随机相关图模块通过分析历史数据的分布，辅助对当前数据的理解和预测；而视图分布对齐模块致力于缩减不同视图间的概率分布差异，通过在潜在空间中施加约束，提高了模型对时间序列内在关联性的捕捉能力。在两个公开数据集上的实验表明，相比于现有方法，CFNP在RMSE上效果提升分别为14%和5%，证明此框架能够更准确地预测多视图时间序列。

关键词：多视图学习时序预测概率预测功能神经过程一致性正则化

出版业应用人工智能大语言模型:现状、挑战与未来趋势

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中国出版 2024年第5期 11-18页

作者：秦艳华李一凡北京师范大学新闻传播学院出版业用户行为大数据分析与应用重点实验室

人工智能大语言模型给出版业带来巨大改变,将进一步优化出版的内容生产和传播方式。通过梳理国内外出版业人工智能大语言模型最新应用现状,归纳在选题策划、内容创作、编辑加工、文图互生、有声阅读制作等各个环节实际应用过程中存在的... 详细信息

人工智能大语言模型给出版业带来巨大改变,将进一步优化出版的内容生产和传播方式。通过梳理国内外出版业人工智能大语言模型最新应用现状,归纳在选题策划、内容创作、编辑加工、文图互生、有声阅读制作等各个环节实际应用过程中存在的问题,研究发现,大语言模型在应用中存在质量欠佳、隐形过滤、版权不清、数据窃取、人机关系颠覆等问题,需引起行业高度警惕和重视。未来,大语言模型将更加专业化、场景化、轻量化,出版业应在完善机制、打通渠道、提升意识等方面发挥合力,实现政产学研协同发展。

关键词：人工智能 ChatGPT 大语言模型出版