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基于多流语义图卷积网络的人体行为识别

计算机工程 2024年

作者：刘锁兰王炎王洪元朱生升常州大学计算机与人工智能学院阿里云大数据学院软件学院

与基于图像的行为识别方法相比，利用人体骨架信息进行识别能有效克服复杂背景、光照变化以及外貌变化等因素影响。但是，目前主流的基于人体骨架的行为识别方法大都存在参数量过大、运算速度慢等问题。针对此，本文提出了一种多流轻量... 详细信息

与基于图像的行为识别方法相比，利用人体骨架信息进行识别能有效克服复杂背景、光照变化以及外貌变化等因素影响。但是，目前主流的基于人体骨架的行为识别方法大都存在参数量过大、运算速度慢等问题。针对此，本文提出了一种多流轻量级语义图卷积的行为识别方法（MS-SGN）。将骨架信息分别表达为骨长流、关节流和细粒度流三种数据流形式，再对嵌入语义信息的数据流通过自适应图卷积提取空间特征，以及采用不同内核和膨胀率的多尺度时域卷积提取时域特征，最后对各流分类结果进行加权融合。所提方法在大规模数据集NTU60 RGB+D上的准确率分别为90.0%(X-Sub)和95.83% (X-View)，在数据集NTU120 RGB+D上的准确率为 83.4%(X-Sub)和 84.0%(X-View) 。与单流状态下的SGN相比提升了4.2%和2.5%，且参数量低至0.86M，浮点运算量为0.18G。对比实验表明，所提算法的识别精度优于近年的一些主流方法，且网络框架更为轻量化。

关键词：行为识别人体骨架特征融合图卷积网络多尺度

基于VMD和优化SSA-ELM的齿轮箱故障诊断

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郑州大学学报（理学版） 2024年第2期56卷 80-86页

作者：孟博郇战时文雅余中舟周靖诺王佳晖常州大学微电子与控制工程学院江苏常州213164 常州大学阿里云大数据学院江苏常州213164 江苏立达电梯有限公司江苏常州213300

针对传统滤波器对齿轮箱信号去噪不充分和模型识别准确率低的问题,提出一种基于变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)和改进麻雀搜索算法(sparrow search algorithm,SSA)来优化极限学习机(extreme learning machine,ELM)的齿轮箱故障诊断模型。通过改进VMD后含噪分量的选取方式,并结合小波包阈值处理对齿轮箱信号进行滤噪,在提取时频域有效特征的基础上,通过Tent混沌映射和引入微分递减因子改进SSA以优化ELM模型进行分类识别。实验结果表明,所提模型对齿轮箱故障工况的分类准确率达到99.50%,在故障诊断精度提升的同时收敛速度更快,验证了模型的可行性。

关键词：齿轮箱故障诊断变分模态分解小波包去噪 Tent混沌麻雀搜索算法极限学习机

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融合多尺度语义和双分支并行的医学图像分割网络

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计算机应用 2024年

作者：袁宝华陈佳璐王欢常州大学阿里云大数据学院南京理工大学计算机科学与工程学院

在医学图像分割网络中，卷积神经网络（CNN）能提取丰富的局部特征细节，但存在远程信息捕获不足的问题。Transformer可以捕捉长距离的全局特征依赖关系，但是会破坏局部特征细节。为了充分利用两种网络特征的互补性，提出一种用于医学... 详细信息

在医学图像分割网络中，卷积神经网络（CNN）能提取丰富的局部特征细节，但存在远程信息捕获不足的问题。Transformer可以捕捉长距离的全局特征依赖关系，但是会破坏局部特征细节。为了充分利用两种网络特征的互补性，提出一种用于医学图像分割的CNN和Transformer的并行融合网络——PFNet。并行融合模块使用一对基于CNN和Transformer的相互依赖的并行分支来高效地学习局部和全局两方面的辨别特征，以交互方式交叉融合局部特征和长距离特征依赖关系；同时，为了恢复在下采样期间丢失的空间信息以增强细节保留，提出多尺度交互模块提取分层CNN分支生成的多尺度特征的局部上下文进行远程依赖关系建模。实验结果表明，PFNet优于MISSFormer(Medical Image Segmentation tranSFormer)和UNTransNet(UNet with Channel Transformer module)等先进网络。在Synapes和ACDC数据集上，相较于最优的基线方法 MISSFormer,PFNet的平均Dice相似系数（DSC）分别提高了1.27%和0.81%，能实现更精准的医学图像分割。

关键词：医学图像分割 Transformer 卷积神经网络并行融合多尺度交互

关于Kaczmarz的一类加速免伪逆贪婪块方法

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应用数学进展 2024年第1期13卷 466-484页

作者：颜鑫鹏时文雅郇战常州大学阿里云大数据学院江苏常州

块贪婪Kaczmarz方法在解决大规模一致线性系统方面取得了成功应用。然而在每次迭代步骤中,GBK方法都涉及伪逆计算,这不仅复杂化了计算并减慢了收敛速度,且不适合分布式实现。在本文中基于Sketching技术提出了两种免伪逆计算的GBK方法,... 详细信息

块贪婪Kaczmarz方法在解决大规模一致线性系统方面取得了成功应用。然而在每次迭代步骤中,GBK方法都涉及伪逆计算,这不仅复杂化了计算并减慢了收敛速度,且不适合分布式实现。在本文中基于Sketching技术提出了两种免伪逆计算的GBK方法,分别是杠杆得分抽样免伪逆GBK方法和稀疏随机投影免伪逆GBK方法,其算法效率更加高效,收敛速度可以达到指数收敛。为了进一步加快收敛速度,我们还提出了CountSketch免伪逆重力球GBK方法、杠杆得分抽样免伪逆重力球GBK方法和稀疏随机投影免伪逆重力球GBK方法。为了验证新方法的有效性,我们进行了一些数值示例。结果表明,这些新方法在解决大规模一致线性系统方面具有很高的效率和准确性。

关键词：贪婪块Kaczmarz方法收敛性大规模相容线性方程组矩阵Sketching技术免伪逆计算

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基于三元中心引导的弱监督视频异常检测

计算机应用 2024年第5期44卷 1452-1457页

作者：朱子蒙李志新郇战陈瑛梁久祯常州大学计算机与人工智能学院、阿里云大数据学院、软件学院江苏常州213164 常州大学微电子与控制工程学院江苏常州213164

针对监控视频异常的复杂多样性和短时持续性,引入弱监督视频异常检测方法,旨在仅使用视频级别的标签进行异常检测,并提出了基于变分自编码器(VAE)与长短期记忆(LSTM)网络的异常回归网络VLARNet作为异常检测框架,以捕获时序数据中的时间... 详细信息

针对监控视频异常的复杂多样性和短时持续性,引入弱监督视频异常检测方法,旨在仅使用视频级别的标签进行异常检测,并提出了基于变分自编码器(VAE)与长短期记忆(LSTM)网络的异常回归网络VLARNet作为异常检测框架,以捕获时序数据中的时间依赖关系、去除冗余信息,保留数据的关键信息。该框架将异常检测视为回归问题,为学习检测特征,设计了异常分数回归的三元中心损失(TCLASR),与动态多实例学习损失(DMIL)相结合以进一步提高特征的区分能力。DMIL能够扩大异常实例与正常实例之间的类间距离,但同时也扩大了类内距离,而TCLASR可使来自同类的实例与类中心的距离更接近,与不同类中心的距离更远。对VLARNet在ShanghaiTech与CUHK Avenue数据集上进行了综合实验。实验结果表明,VLARNet能够有效利用视频数据的各种信息,在两个数据集上获得的受试者工作特征曲线下面积(AUC)分别为94.64%和93.00%,明显优于对比算法。

关键词：异常检测弱监督学习多实例学习中心损失受试者工作特征曲线下面积

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超星学习通辅助高等数学教学的实践探索

现代职业教育 2024年第3期 61-64页

作者：郭婷张芳俞亚娟马茹梦常州大学阿里云大数据学院

作为国内很多高校学生必修的一门公共基础课程，高等数学具有非常重要的作用。指出了高等数学传统课堂教学和单一线上授课中存在的问题，阐述了利用超星学习通辅助高等数学教学的必要性和优势，并以“定积分的概念与性质”一节为例，对... 详细信息

作为国内很多高校学生必修的一门公共基础课程，高等数学具有非常重要的作用。指出了高等数学传统课堂教学和单一线上授课中存在的问题，阐述了利用超星学习通辅助高等数学教学的必要性和优势，并以“定积分的概念与性质”一节为例，对课前、课中和课后三个阶段进行了教学设计和实践探索。结果表明超星学习通辅助高等数学教学提高了学生的积极性，改善了教学效果。

关键词：高等数学超星学习通辅助教学

基于平衡采样的主动半监督学习人类活动识别研究

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传感器与微系统 2024年第7期43卷 63-66,71页

作者：郇战刘艳李志新董晨辉周帮文秦王盛常州大学微电子与控制工程学院江苏常州213000 常州大学计算机与人工智能学院阿里云大数据学院江苏常州213000

基于可穿戴传感器的人类活动识别研究逐渐受到人们的广泛关注。本文提出了一种基于平衡采样的主动半监督模型,在挑选样本进行标注时,将样本的不确定性和多样性一并考虑在内,挑选出类别平衡的不确定性样本。确保训练后的模型对每个类都... 详细信息

基于可穿戴传感器的人类活动识别研究逐渐受到人们的广泛关注。本文提出了一种基于平衡采样的主动半监督模型,在挑选样本进行标注时,将样本的不确定性和多样性一并考虑在内,挑选出类别平衡的不确定性样本。确保训练后的模型对每个类都有很好的识别性能,从而提升整体分类结果。同时,为了全部利用标记和未标记样本的信息,将主动学习和半监督学习相结合,利用损失项信息不断更新网络参数,提升模型在低注释下的识别性能。该模型在2个公开数据集上得到了验证,在确保获得较优分类准确率的同时,可以大大减少样本的人工标注工作。

关键词：主动学习半监督学习查询策略人类活动识别

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制造业高质量发展的测度及其动态演进

生产力研究 2024年第5期 1-6,F0003页

作者：王琼朱虹常州大学阿里云大数据学院江苏常州213164

文章结合制造业低碳发展和智能创新的新发展要求,构建制造业高质量发展评价指标体系,运用CRITIC熵权的TOPSIS模型对2015—2020年中国省域制造业高质量发展指数进行测算,并进一步研究制造业高质量发展的地区差异及其动态演进特征。结果表... 详细信息

文章结合制造业低碳发展和智能创新的新发展要求,构建制造业高质量发展评价指标体系,运用CRITIC熵权的TOPSIS模型对2015—2020年中国省域制造业高质量发展指数进行测算,并进一步研究制造业高质量发展的地区差异及其动态演进特征。结果表明:制造业高质量发展取得了较好的成效,尤其是2017年以来更为显著,但存在较明显的非均衡空间发展格局,呈现出极化现象。制造业高质量发展水平的地区相对差异在样本期间呈现先增后减的态势。东北地区和东部地区制造业高质量发展的区内差异程度较小。地区间制造业高质量发展差异为地区差异的主要来源。省域制造业高质量发展具有空间依赖性,对其周边省域制造业高质量发展水平的转移存在异质性的空间辐射效应。

关键词：高质量发展制造业核密度估计 Markov链方法

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基于学习通教学平台的数学建模竞赛培训模式的实践与研究

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江苏科技信息 2024年第9期41卷 72-75页

作者：张芳王峰俞亚娟常州大学阿里云大数据学院江苏常州213164

文章以常州大学为例,探讨基于学习通教学平台的数学建模竞赛培训模式的实践与研究。首先分析了学习通教学平台的优势,介绍了数学建模竞赛培训的常见模式;接着提出了基于学习通教学平台的数学建模竞赛培训模式构建思路及教学内容规划,并... 详细信息

文章以常州大学为例,探讨基于学习通教学平台的数学建模竞赛培训模式的实践与研究。首先分析了学习通教学平台的优势,介绍了数学建模竞赛培训的常见模式;接着提出了基于学习通教学平台的数学建模竞赛培训模式构建思路及教学内容规划,并对其教学实施进行了探讨。通过研究,旨在为数学建模竞赛培训提供一种新的教学模式,以期提高学生的数学建模竞赛能力。

关键词：学习通教学平台数学建模竞赛培训模式教学实施

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