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基于视觉和语言感知增强的图像描述生成模型

计算机工程与设计 2025年第1期46卷 223-229页

作者：彭玉青陈姣高萱任梓瑜河北工业大学人工智能与数据科学学院天津300401 河北工业大学大数据计算重点实验室天津300401

为解决Transformer未充分利用低层编码器视觉信息和解码器中已生成单词信息不断被稀释的问题,提出一种用于图像描述的增强视觉与语言信息的Transformer架构,即VALRT模型。通过在基础Transformer模型上建立一个视觉感知增强模块(VR),以... 详细信息

为解决Transformer未充分利用低层编码器视觉信息和解码器中已生成单词信息不断被稀释的问题,提出一种用于图像描述的增强视觉与语言信息的Transformer架构,即VALRT模型。通过在基础Transformer模型上建立一个视觉感知增强模块(VR),以阶梯式方法融合低级和高级视觉编码特征,增强视觉特征表示;构建一个语言感知增强模块(LR),通过增强在预测单词时已生成单词信息的贡献,提升预测单词准确性。为验证模型的有效性,将VALRT模型在MSCOCO基准测试集上进行测试,实验结果表明,VALRT模型拥有更好的性能,能生成更准确、更细粒度的描述。

关键词：图像描述 Transformer 深度学习注意力机制多模态编码器解码器

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基于关系特征强化的全景场景图生成方法

计算机应用 2025年第2期45卷 584-593页

作者：李林昊王逸泽李英双董永峰王振河北工业大学人工智能与数据科学学院天津300401 河北省大数据计算重点实验室(河北工业大学) 天津300401 河北省数据驱动工业智能工程研究中心(河北工业大学) 天津300401

全景场景图生成(PSGG)旨在识别图像中所有对象并自动地捕获所有对象间的语义关联关系。语义关联关系建模依赖目标对象及对象对(subject-object pair)的特征描述,然而现行工作中存在以下不足:采用边界框提取方式获取的对象特征较模糊;仅... 详细信息

全景场景图生成(PSGG)旨在识别图像中所有对象并自动地捕获所有对象间的语义关联关系。语义关联关系建模依赖目标对象及对象对(subject-object pair)的特征描述,然而现行工作中存在以下不足:采用边界框提取方式获取的对象特征较模糊;仅关注对象的语义和空间位置特征,忽略了对关系预测同样重要的对象对的语义联合特征和相对位置特征;未能针对不同类型的对象对(如前景-前景、前景-背景、背景-背景)进行差异化特征提取,进而忽略了它们之间的差异性。针对上述问题,提出一种基于关系特征强化的全景场景图生成方法(RFE)。首先,通过引入像素级掩码区域特征,丰富对象特征的细节信息,同时有效地融合对象对的联合视觉特征、语义联合特征和相对位置特征;其次,根据对象对的不同类型,自适应地选择最适合本类型对象对的特征提取方式;最后,获得强化后更精确的关系特征用于关系预测。在PSG数据集上的实验结果表明,以VCTree(Visual Contexts Tree)、Motifs、IMP(Iterative Message Passing)和GPSNet为基线方法,ResNet-101为骨干网络,RFE在具有挑战性的SGGen任务上召回率(R@20)指标分别提高了4.37、3.68、2.08和1.80个百分点,验证了所提方法在PSGG的有效性。

关键词：全景场景图生成对象对联合特征关系特征强化语义关联关系自适应选择

基于Word2vec-LSTM与聚类修正的海上风电出力预测方法

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高技术通讯 2025年第1期35卷 102-112页

作者：潘国兵余方吉陈坚欧阳静浙江工业大学机械工程学院杭州310012

针对目前海上风电出力预测方法精度较低的问题,提出一种基于词向量化和长短期记忆网络(word to vector long short-term memory,Word2vec-LSTM)与聚类修正的海上风电出力预测方法。对Word2vec方法进行改进来提取时间序列数据特征,实现... 详细信息

针对目前海上风电出力预测方法精度较低的问题,提出一种基于词向量化和长短期记忆网络(word to vector long short-term memory,Word2vec-LSTM)与聚类修正的海上风电出力预测方法。对Word2vec方法进行改进来提取时间序列数据特征,实现数据信息的高效利用;在长短期记忆神经网络的预测模型基础上,研究了一种基于k-shape聚类结果的预测结果修正算法,对预测结果距离聚类中心超过阈值的数值判定为预测误差偏大的数据并向簇中心进行修正。最后,基于江苏某海上风电场的真实数据进行测试,结果表明,基于Word2vec-LSTM与聚类修正的海上风电出力预测方法的平均绝对误差(mean absolute error,MAE)和均方根误差(root mean square error,RMSE)达到5.04和5.42,相比传统LSTM预测模型的误差平均降低了11.10%和12.25%,为海上风电并网与电网调控提供了技术支持。

关键词：海上风电功率预测特征提取聚类修正

基于超线性时序逻辑的无二义加权自动机的可检测性研究

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天津理工大学学报 2025年第1期41卷 112-117页

作者：张涛彭皓天天津理工大学网络安全和信息化办公室天津300384 天津工业大学控制科学与工程学院天津300387

文中从超线性时序逻辑(hyper linear temporal logic, HyperLTL)的角度深入探讨了加权离散事件系统(discrete event systems, DESs)的可检测性问题。先前关于DESs的研究通常假设事件转换是瞬时的或无需成本的。然而,在实际生产环境中,... 详细信息

文中从超线性时序逻辑(hyper linear temporal logic, HyperLTL)的角度深入探讨了加权离散事件系统(discrete event systems, DESs)的可检测性问题。先前关于DESs的研究通常假设事件转换是瞬时的或无需成本的。然而,在实际生产环境中,事件转换往往涉及时间和成本的消耗,这需要在DESs研究中引入加权因素。加权决策策略旨在通过为不同事件或状态分配权重来优化系统性能、指导政策制定,并实现高效、安全和可靠地运行。讨论了从加权DESs建模中得出的无二义加权自动机(unambiguous weighted automata, UWAs)。在此基础上,将其转换为一种特殊的Kripke结构,以捕获此类加权自动机的信息,从而实现HyperLTL的明确表示。

关键词：网络安全离散事件系统可检测性超线性时序逻辑无二义加权自动机

花粉粒状金点阵的激光光热生长及SERS性能

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天津工业大学学报 2025年第1期44卷 26-31,39页

作者：刘迪龙宋雄略陈志明曹安李越安徽大学物质科学与信息技术研究院合肥230601 中国科学院合肥物质科学院研究院固体物理研究所合肥230031 天津工业大学物理科学与技术学院天津300387

针对金属纳米颗粒阵列溶液生长法具有易自成核和生长速率慢等不足,导致金纳米阵列难以均匀可控生长的问题,提出了一种激光光热驱动的金纳米阵列合成新方法。该方法基于金纳米颗粒的等离激元光热效应,实现了由内至外的可控加热,并借此实... 详细信息

针对金属纳米颗粒阵列溶液生长法具有易自成核和生长速率慢等不足,导致金纳米阵列难以均匀可控生长的问题,提出了一种激光光热驱动的金纳米阵列合成新方法。该方法基于金纳米颗粒的等离激元光热效应,实现了由内至外的可控加热,并借此实现了花粉状金纳米有序点阵的可控生长制备;同时将所制备的花粉状金纳米有序点阵作为表面增强拉曼散射(SERS)检测基底,对4-ATP分子福美双农药分子进行检测。结果表明:对4-ATP分子的最低检测浓度可达10^(-8)mol/L,SERS增强因子为5.29×10^(7),高于传统的金纳米星1.2×10^(7);对不同批次基底的SERS检测结果进行对比,以其1080 cm^(-1)特征峰的拉曼强度为例,通过分析计算得出相对标准偏差(relative standard deviation,RSD)为9.1%,证明了该基底的重复稳定性;将花粉粒状金纳米有序点阵样品的测试结果与60 d后的测试结果进行对比发现,其1080 cm^(-1)特征峰的拉曼强度依然有初始值的38%,进一步表明了其稳定性。

关键词：激光辅助有序点阵花粉状金纳米颗粒表面增强拉曼散射

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莫来石催化剂密闭舱内空气净化应用

哈尔滨工业大学学报 2025年第2期57卷 57-64页

作者：石楷万翔温蕊赵春宁于勐王卫超南开大学电子信息与光学工程学院天津300354

针对现有载人航天器空气过滤净化技术效率低、净化能力单一、易造成二次污染的问题,提出基于YMN_(2)O_(5)莫来石催化剂协同臭氧催化氧化的人机共存一体化技术路线。利用柠檬酸凝胶-溶胶法制备的YMN_(2)O_(5)催化剂通过X射线粉末衍射仪... 详细信息

针对现有载人航天器空气过滤净化技术效率低、净化能力单一、易造成二次污染的问题,提出基于YMN_(2)O_(5)莫来石催化剂协同臭氧催化氧化的人机共存一体化技术路线。利用柠檬酸凝胶-溶胶法制备的YMN_(2)O_(5)催化剂通过X射线粉末衍射仪与扫描电子显微镜表征后发现,其表面具有丰富的活性位点,有利于在臭氧的协同作用下产生大量的还原性物质。该技术路线通过反应过程中产生的高活性O^(*),可对空气中挥发性有机化合物与病毒、细菌等微生物实现高效、绿色、低能耗的降解与消杀。基于此技术路线,结合3D建模与3D打印技术设计制作了空气净化和病毒消杀(Mcaton)一体化的原型机设备。针对空气中不同的挥发性有机污染物和病毒气溶胶,在密封舱内测试了原型机对气体污染物和病毒气溶胶的净化和消杀效果,验证了Mcaton技术可实现快速、高效净化各种挥发性有机污染物和病毒、细菌的消杀能力。

关键词：载人航天器空气净化莫来石催化剂臭氧协同净化病毒消杀

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超声换能器的超构透镜设计与制备

应用声学 2025年第2期44卷 513-518页

作者：朱志强安志武李威辽宁工业大学锦州121001 中国科学院声学研究所声学与海洋信息全国重点实验室北京100190 天津大学天津300072

高强度聚焦超声是一种新型的体外无创治疗肿瘤技术。为实现超声的超近聚焦,现有的方法主要为超声聚焦透镜或超声相控阵。超声聚焦透镜多为凹面镜,其表面的非平面结构会加强空化效应,进而损害透镜,缩短其使用寿命,且非平面结构不利于换... 详细信息

高强度聚焦超声是一种新型的体外无创治疗肿瘤技术。为实现超声的超近聚焦,现有的方法主要为超声聚焦透镜或超声相控阵。超声聚焦透镜多为凹面镜,其表面的非平面结构会加强空化效应,进而损害透镜,缩短其使用寿命,且非平面结构不利于换能器表面与机体的耦合。超声相控阵为多阵元编程控制,存在阵元一致性差和栅瓣角度过小而进入目标范围等问题。为此,该文提出通过超构材料构建超声透镜(超构透镜),实现超声换能器的超近聚焦,即通过不同超构结构的相位延迟作用,实现不同位置处超声信号的相位调制,进而实现超近聚焦效果。该文利用上述方案设计制备了1MHz的超声换能器,并测得超构透镜的F数(聚焦深度与孔径之比)为2.5,与几何超声透镜相当。该文工作可为新型超声聚焦换能器的开发提供参考。

关键词：高强度聚焦超声超近聚焦超构材料超构透镜

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违约市场中内幕信息对投资组合的影响

应用数学进展 2025年第1期14卷 397-409页

作者：赵凯悦河北工业大学理学院天津

本文研究的是掌握可违约债券内幕信息的投资者的期望效用投资组合问题。内幕人士可以将资金分配到无风险资产,风险资产和可违约债券上。在以往研究中,内幕信息来源于扩散型风险资产过程,而本文假设投资者掌握的内幕信息是关于债券违约... 详细信息

本文研究的是掌握可违约债券内幕信息的投资者的期望效用投资组合问题。内幕人士可以将资金分配到无风险资产,风险资产和可违约债券上。在以往研究中,内幕信息来源于扩散型风险资产过程,而本文假设投资者掌握的内幕信息是关于债券违约的预期信息。本文的研究表明,与仅使用公开信息相比,内幕信息能显著提高投资策略的效益。本文在以下两种内幕信息下借助扩大过滤技术结合鞅方法得到了最优投资策略:一种情况是在未来某个确定的日期发生违约,另一种情况是在投资到期前不可能违约。This paper investigates the expected utility portfolio optimization problem with inside information about defaultable bonds. The insider can allocate his funds to a risk-free asset, a risky asset and a defaultable bond. In previous studies, inside information comes from a diffuse risky asset process, whereas this paper assumes that the inside information possessed by the investor is expected information about the bond default. The research in this paper shows that inside information significantly improves the effectiveness of an investment strategy compared to using only publicly available information. The paper obtains the optimal investment strategy with the help of the expanded filtering technique combined with the martingale method under two types of inside information: a situation where default occurs at a certain date in the future and a situation where default is unlikely to occur before the maturity of the investment.

关键词：最大期望效用可违约债券内幕信息鞅方法最优投资组合

基于邻近梯度算法展开的压缩感知双域学习网络

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应用数学进展 2025年第1期14卷 280-289页

作者：贾子莹河北工业大学理学院天津

算法展开网络在压缩感知图像重建应用中取得了巨大成功,但这些网络中未充分挖掘和利用图像的通道及空间信息的深层学习潜力,同时在重建精度和成本控制等方面都有待进一步深入探索和改进。为了实现对图像的迅速采样并从有限采样数据中准... 详细信息

算法展开网络在压缩感知图像重建应用中取得了巨大成功,但这些网络中未充分挖掘和利用图像的通道及空间信息的深层学习潜力,同时在重建精度和成本控制等方面都有待进一步深入探索和改进。为了实现对图像的迅速采样并从有限采样数据中准确重建图像,本文提出了一种基于邻近梯度算法展开的双域学习网络PGD-DDLN。该网络将邻近梯度算法的两步更新迭代分别展开到深度网络架构中,并在网络中加入了对图像通道和空间信息的双域学习过程。大量实验表明,我们的PGD-DDLN网络在定量指标和视觉质量方面都达到较为先进的结果。Algorithm unfolding networks have achieved great success in compressive sensing image reconstruc-tion applications, yet these networks have not fully exploited and leveraged the deep learning potential of image channel and spatial information. Additionally, there is still a need for further exploration and improvement in areas such as reconstruction accuracy and cost control. To achieve rapid image sampling and accurate image reconstruction from limited sampled data, this paper proposes a Dual-Domain Learning Network based on the Unfolded Proximal Gradient Algorithm, termed PGD-DDLN. This network unfolds the two-step update iterations of the proximal gradient algorithm into a deep network architecture and incorporates a dual-domain learning process for image channel and spatial information. Extensive experiments demonstrate that our PGD-DDLN network achieves state-of-the-art results in both quantitative metrics and visual quality.

关键词：邻近梯度算法算法展开压缩感知图像重建深度网络