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基于Transformer双线性网络的细粒度图像分类方法

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华中科技大学学报（自然科学版） 2024年第2期52卷 84-89页

作者：向旭宇刘亚捷曾彬谭云中南林业科技大学计算机与信息工程学院湖南长沙410000 长沙学院计算机科学与工程学院湖南长沙410000

为了改进在细粒度图像分类过程中类别差异难以提取的问题,提出了一种基于Transformer双线性网络的细粒度网络分类优化方法(BT-Net).首先,将输入图像通过不同卷积处理成不同长度的二维向量;然后,构建重复次数不同的编码器;最后,双网络分... 详细信息

为了改进在细粒度图像分类过程中类别差异难以提取的问题,提出了一种基于Transformer双线性网络的细粒度网络分类优化方法(BT-Net).首先,将输入图像通过不同卷积处理成不同长度的二维向量;然后,构建重复次数不同的编码器;最后,双网络分支将图像表示为来自两个Transformer的特征集合,得到更加丰富的互补特征信息,从而提高细粒度分类的精度.实验结果表明:在CUB-200-2011,Cars196和Stanford Dogs数据集中,BT-Net分类准确率分别为89.4%,92.5%,94.8%,优于已有的双线性卷积神经网络.

关键词：细粒度特征融合图像分类双线性 Transformer

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面向信息系统推荐与决策的高阶张量分析方法

计算机研究与发展 2024年第7期61卷 1697-1712页

作者：王贝伦张嘉琦蔡英豪王兆阳谈笑沈典东南大学计算机科学与工程学院南京210096

张量数据(或多维数组)在各个行业的信息系统中广泛存在,例如医疗系统中的功能性磁共振成像(fMRI)数据和商品数据信息系统中的用户-产品数据.将这些数据用以预测张量特征与单变量响应之间的关系,可以实现数据赋能,提供更精准的服务或解... 详细信息

张量数据(或多维数组)在各个行业的信息系统中广泛存在,例如医疗系统中的功能性磁共振成像(fMRI)数据和商品数据信息系统中的用户-产品数据.将这些数据用以预测张量特征与单变量响应之间的关系,可以实现数据赋能,提供更精准的服务或解决方案,例如疾病决策诊断或商品推荐.然而,现有的张量回归方法存在2个主要问题:一是可能丢失了张量的空间信息,导致预测结果不准确;二是计算成本过高,导致服务或解决方案不及时.对于具有高阶结构的大规模数据而言,这2点则显得更为突出.因此为了实现数据赋能,即利用张量数据来提高信息服务或解决方案的质量和效率,提出了稀疏低秩张量回归模型(sparse and low-rank tensor regression model,SLTR).该模型通过对张量系数应用l1范数和张量核范数使得张量系数具有稀疏性和低秩性两大特点,这样既保留了张量的结构信息又可以方便地解释数据.利用近端梯度方法优化了混合正则化器,使得求解过程可扩展且高效.除此之外证明了SLTR的严格误差界.在多个模拟数据集和一个视频数据集上的实验结果表明,SLTR相比于之前的方法,在更短的时间内获得了更好的预测性能.

关键词：张量回归并行近端法数据可解释性张量范数分类

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基于代理训练集的属性推理攻击防御方法

计算机学报 2024年第4期47卷 907-923页

作者：董恺蒋驰昊李想凌振杨明东南大学计算机科学与工程学院南京211189

本文首次提出针对属性推理攻击的有效防御方法.属性推理攻击可以揭示出用于训练公开模型的原始私有数据集中的隐私属性信息.现有研究已经针对不同的机器学习算法提出了多种属性推理攻击.这些攻击很难防御,一方面原因是训练有素的模型总... 详细信息

本文首次提出针对属性推理攻击的有效防御方法.属性推理攻击可以揭示出用于训练公开模型的原始私有数据集中的隐私属性信息.现有研究已经针对不同的机器学习算法提出了多种属性推理攻击.这些攻击很难防御,一方面原因是训练有素的模型总是会记住训练数据集中的显性和隐性全局属性,另一方面原因在于模型提供者无法事先知道哪些属性将受到攻击从而难以有针对性地进行防御.为了解决这个问题,本文提出了一种通用的隐私保护模型训练方法,名为PPMT(Privacy Preserving Model Training).它以迭代的方式工作.在每次迭代中,PPMT构建一个代理数据集,并在该数据集而不是私有数据集上训练模型.虽然每次迭代会同时导致隐私性的提升和功能性的降低,但隐私性的提升呈快速指数级,而功能性的降低则是缓慢线性的.经过多次迭代,PPMT在模型功能性的约束下最大化全局属性的隐私性,并生成最终的模型.本文选择了两种代表性的机器学习算法和三个典型的数据集来进行实验评估PPMT所训练出模型的功能性、隐私性和鲁棒性.结果显示,使用PPMT训练出的模型,在全局属性上会以不同速度朝不同方向改变,在功能性上的平均损失为1.28%,在超参数α保密的情况下被可能攻击倒推的成功率仅有22%~33%.这说明,PPMT不仅能保护私有数据集的全局属性隐私性,而且能保证模型有足够的功能性,以及面对可能攻击的鲁棒性.

关键词：人工智能安全属性推理攻击全局属性隐私隐私增强代理数据集

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混合目标与搜索区域令牌的视觉目标跟踪

计算机研究与发展 2024年第2期61卷 460-469页

作者：薛万利张智彬裴生雷张开华陈胜勇天津理工大学计算机科学与工程学院天津300384 青海民族大学物理与电子信息工程学院西宁810007 南京信息工程大学计算机学院南京130012

当前基于Transformer的主流跟踪框架在特征提取及融合方面存在3个问题:1)分开进行特征提O(N^(2))取与融合,易产生次优模型训练结果;2)使用计算复杂度为的自注意力机制会降低跟踪算法效率;3)简单的目标模板选取策略难以自适应跟踪过程中... 详细信息

当前基于Transformer的主流跟踪框架在特征提取及融合方面存在3个问题:1)分开进行特征提O(N^(2))取与融合,易产生次优模型训练结果;2)使用计算复杂度为的自注意力机制会降低跟踪算法效率;3)简单的目标模板选取策略难以自适应跟踪过程中目标表观的剧烈变化.为此,利用快速傅里叶变换对目标与搜索区域的令牌进行有效混合,提出一种新颖的基于Transformer的视觉目标跟踪方案.针对问题1提出一种高效端到端方式将特征提取与融合进行统一学习以获得最优模型.针对问题2采用快速傅里叶变换实现目标与搜索区域令牌之间的完全信息交互,该操作计算复杂度为O(Nlog (N)),有助于提升跟踪效率.针对问题3提出一种基于跟踪质量评估的目标模板记忆存储机制以快速自适应目标表观的剧烈变化.在3个标准数据集LaSOT,OTB100,UAV123上,所提方法与当前最优方法相比在效率和精度上均取得更好表现.

关键词： Transformer 快速傅里叶变换特征提取特征融合目标跟踪

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跨模LDA融合的多模态数据主题分析方法

控制与决策 2024年第4期39卷 1325-1332页

作者：赵越郝琨时彩云解胜震王之琼信俊昌东北大学医学与生物信息工程学院沈阳110169 东北大学计算机科学与工程学院沈阳110169

随着互联网的高速发展,社会大众可以通过网络对医疗事件以及医患关系自由地发表个人意见和观点言论,这对于引导公众正确的价值导向有着重大研究意义.然而,仅考虑单模态数据的主题分析算法不能精准地把握整个舆情事件的真相,存在主题提... 详细信息

随着互联网的高速发展,社会大众可以通过网络对医疗事件以及医患关系自由地发表个人意见和观点言论,这对于引导公众正确的价值导向有着重大研究意义.然而,仅考虑单模态数据的主题分析算法不能精准地把握整个舆情事件的真相,存在主题提取不准确、个人情感先入为主等问题.提出一种基于LDA的多模态数据主题分析算法MD_LDA(multimodal data topic analysis based on LDA).通过对各模态主题分析结果进行决策级融合来计算多模态的主题分析结果,进而解决传统方法对多模态数据考虑不全面的缺陷.实验结果表明,针对多模态舆情事件,在主题词的提取效果上,所提出的MD_LDA算法优于单一模态数据进行主题分析的算法.而相对于传统的关键词提取算法TF_IDF与TextRank和MD_LDA算法的准确率以及主题词提取效率均有所提高,验证了结合多模态数据进行主题分析的MD_LDA算法的有效性.

关键词：主题分析多模态 LDA主题模型网络舆情

基于Resnet和FrFT的水下多目标定位

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华中科技大学学报（自然科学版） 2024年第3期52卷 127-134页

作者：刘树东马子枫王燕张艳天津城建大学计算机与信息工程学院天津300384

针对水下多目标定位精度依赖采样间隔的问题,提出了将深度残差网络(ResNet)和分数傅里叶变换(FrFT)相结合的多目标定位算法(MLRF).首先,建立水下多目标定位仿真模型;其次,使用ResNet训练了一种适合多目标定位的网络;然后,对回波进行FrF... 详细信息

针对水下多目标定位精度依赖采样间隔的问题,提出了将深度残差网络(ResNet)和分数傅里叶变换(FrFT)相结合的多目标定位算法(MLRF).首先,建立水下多目标定位仿真模型;其次,使用ResNet训练了一种适合多目标定位的网络;然后,对回波进行FrFT得到其频谱图,使用ResNet检测频谱峰值并计算目标个数;最后,设计了一个多目标定位算法来区分不同目标数据,并估计每个目标的位置和速度.通过仿真对比了信噪比(SNR)和锚节点数量对定位的影响.实验结果表明:MLRF算法的定位均方根误差随信噪比和锚节点数量的增加而减小,并在SNR为-5时均方误差在2 m以下.该方法受噪声影响较小,能够有效应对水下多目标定位问题,并有助于水下多目标跟踪的研究.

关键词：水下定位多目标定位分数傅里叶变换深度残差网络传感器

基于分层监测域人工势场法的无人驾驶车辆路径规划

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计算机集成制造系统 2024年第5期30卷 1908-1918页

作者：潘玉恒陶艺鑫鲁维佳李国燕王丽天津城建大学计算机与信息工程学院天津300384

针对传统人工势场法在路径规划中存在易陷入局部极小值点、障碍物附近目标点不可达以及固定步长下易发生碰撞的问题,提出一种基于分层监测域的自适应人工势场法(APFLMD)。设计了分层监测域模型,通过建立安全避障范围,实现无人驾驶车辆... 详细信息

针对传统人工势场法在路径规划中存在易陷入局部极小值点、障碍物附近目标点不可达以及固定步长下易发生碰撞的问题,提出一种基于分层监测域的自适应人工势场法(APFLMD)。设计了分层监测域模型,通过建立安全避障范围,实现无人驾驶车辆速度的自适应变化,以提高车辆的避障能力。为避免无人驾驶车辆陷入局部极小值点区域,利用路径点的聚集情况实现局部极小值点的检测。设计了等势圈切线点,并结合二次贝塞尔曲线对路径进行优化,且目标点位于斥力等势圈内部时,提出一种虚拟随机引导策略,以帮助车辆逃离局部极小值点。最后,在斥力场函数中添加距离因子以解决障碍物附近目标点不可达问题。仿真结果表明,在复杂环境下APFLMD算法相较于对比算法,可分别降低49.23%的车辆行驶时间、19.4%的路径长度和车辆能耗以及82.12%的路径平滑度。

关键词：无人驾驶车辆路径规划人工势场法监测域

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基于多尺度特征融合的轻量化道路提取模型

浙江大学学报（工学版） 2024年第5期58卷 951-959页

作者：刘毅陈一丹高琳洪姣天津城建大学计算机与信息工程学院天津300384

针对当前用于遥感图像道路提取领域的语义模型存在计算复杂度较高、道路提取效果不佳的问题,提出基于多尺度特征融合的轻量化道路提取模型(MFL-DeepLab V3+).为了减少模型参数量并降低模型的计算复杂度,骨干网络选用轻量化Mobilenet V2... 详细信息

针对当前用于遥感图像道路提取领域的语义模型存在计算复杂度较高、道路提取效果不佳的问题,提出基于多尺度特征融合的轻量化道路提取模型(MFL-DeepLab V3+).为了减少模型参数量并降低模型的计算复杂度,骨干网络选用轻量化Mobilenet V2网络代替原模型的Xception网络,在空洞空间金字塔池化(ASPP)模块中引入深度可分离卷积.为了增强模型的道路提取能力,优化对细小路段的提取效果,在解码区提出联合注意力的多尺度特征融合(MFFA).基于Massachusetts roads数据集的各项实验表明,MFL-DeepLab V3+模型的参数规模显著降低,较原模型参数量压缩了88.67%,道路提取图像完整,边缘清晰,精确率、召回率和F1分数分别达到88.45%、86.41%和87.42%,与其他模型相比取得了更好的提取效果.

关键词：语义分割道路提取 MFL-DeepLab V3+ 多尺度特征融合注意力机制

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基于无波长偏移光学相位共轭的信号损伤补偿

光学学报 2024年第7期44卷 44-50页

作者：巩小雪肖汶玲张琦涵张天天尹星郭磊重庆邮电大学通信与信息工程学院重庆400065 东北大学计算机科学与工程学院辽宁沈阳110819

为了解决强度调制-直接检测正交频分复用(IM-DD OFDM)光通信系统中由光纤色散和非线性效应导致的传输性能下降的问题,提出利用正交偏振泵浦非简并四波混频(NFWM)产生的无波长偏移光学相位共轭(OPC)波对系统中的信号损伤进行光域补偿。... 详细信息

为了解决强度调制-直接检测正交频分复用(IM-DD OFDM)光通信系统中由光纤色散和非线性效应导致的传输性能下降的问题,提出利用正交偏振泵浦非简并四波混频(NFWM)产生的无波长偏移光学相位共轭(OPC)波对系统中的信号损伤进行光域补偿。首先在理论上推导了利用正交偏振泵浦NFWM生成OPC波的原理,基于上述原理,设计了无波长偏移OPC实现方式,在正交偏振态上得到与原信号波长完全一致的OPC波。然后对影响生成OPC波功率的因素进行了具体分析。最后依据优化参数设置,进行仿真验证,结果表明所提系统能够以114.375 Gbit/s的传输速率在长度为240 km的标准单模光纤链路中传输。

关键词：光通信强度调制-直接检测正交频分复用色散补偿非线性抑制光学相位共轭