检索结果-南通市图书馆

在线全文

同方期刊数据库

学校读者我要写书评

暂无评论

基于融合卷积神经网络的车辆多目标检测方法

激光杂志 2025年第1期46卷 208-213页

作者：曹佳郑秋梅段泓舟牡丹江师范学院计算机与信息技术学院黑龙江牡丹江157011 中国石油大学(华东)计算机与信息技术学院山东青岛266580

在实际场景中,车辆目标往往会被其他车辆、建筑物等对象遮挡,背景也可能非常复杂,为了保障检测精度,提出一种基于融合卷积神经网络的车辆多目标检测方法。采用激光雷达采集车辆目标图像,将采集的车辆行驶图像根据其车道线特征划分为两... 详细信息

在实际场景中,车辆目标往往会被其他车辆、建筑物等对象遮挡,背景也可能非常复杂,为了保障检测精度,提出一种基于融合卷积神经网络的车辆多目标检测方法。采用激光雷达采集车辆目标图像,将采集的车辆行驶图像根据其车道线特征划分为两侧区域,将车道线以内的区域作为车辆多目标检测初始感兴趣区域(ROI),在ROI中采用车底阴影假设区域分割法获取车辆检测目标的假设区域。在原始卷积神经网络的基础上作进一步优化,设计可变形卷积神经网络(DF-R-CNN)模型,将得到的假设区域作为网络模型所需的车辆多目标检测候选区域,通过该模型实现车辆多目标的精准检测。实验结果表明,所提方法的召回率最高值达到了85%,损失函数最低值约为1.8,说明其具有较高的检测精度和检测效果。

关键词：卷积神经网络车道线划分感兴趣区域ROI 可变形卷积神经网络车辆多目标检测

融合通道和空间注意力的茶叶病害目标检测方法

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

信阳师范大学学报(自然科学版) 2025年第1期38卷 59-65页

作者：孙艳歌蒋明毅冯岩郭华平张莉吴飞信阳师范大学计算机与信息技术学院河南信阳464000

准确、快速检测茶叶病害对茶叶产业经济意义重大。然而,病害叶片尺度变化、相互遮挡、复杂背景等问题大大降低了检测精度。提出了一种融合通道和空间注意力的茶叶病害目标检测方法,以实现准确、高效的病害检测。首先,利用多层的自注意... 详细信息

准确、快速检测茶叶病害对茶叶产业经济意义重大。然而,病害叶片尺度变化、相互遮挡、复杂背景等问题大大降低了检测精度。提出了一种融合通道和空间注意力的茶叶病害目标检测方法,以实现准确、高效的病害检测。首先,利用多层的自注意力机制提取茶叶病害的多尺度特征,以获取茶叶图像在不同尺度下的局部细节特征;其次,引入新的通道注意力模块以提取更丰富的通道信息,同时抑制复杂背景噪声并增强模型特征表示能力。此外,设计一种新的空间注意力模块进一步提取特征的空间关系、减少冗余信息并优化计算开销。实验结果表明,融合通道和空间注意力的茶叶病害检测方法能应对叶片的尺度变化、相互遮挡和背景复杂等挑战。

关键词：茶叶病害检测目标检测通道注意力空间注意力特征融合

维普期刊数据库博看期刊

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

基于集成学习的不平衡图节点分类算法

电子科技大学学报 2025年

作者：赵华健杨钦程胡兆龙浙江师范大学计算机科学与技术学院

图神经网络（graph neural network, GNN）在过去几年里被广泛应用于节点分类。然而，现有研究集中于平衡数据集，但是不平衡数据却普遍存在。传统处理不平衡数据集的方法，如重采样和重加权，往往需要进行较多的预处理或提出新的网络... 详细信息

图神经网络（graph neural network, GNN）在过去几年里被广泛应用于节点分类。然而，现有研究集中于平衡数据集，但是不平衡数据却普遍存在。传统处理不平衡数据集的方法，如重采样和重加权，往往需要进行较多的预处理或提出新的网络结构，容易引入新的偏差和导致信息丢失。提出了一种改良的装袋（Bootstrap aggregating,Bagging）集成学习方法，对不平衡图数据集进行了k折划分，并采用GNN为基础模型对子数据集进行训练得到多个不同的子模型。最后，通过融合不同模型提升了节点分类精度而不引入过多的预处理。基于不平衡图数据集的实验结果，表明所提出的方法在准确性和鲁棒性上优于基本分类器，此外，还发现分类精度随着k的增加先提高后降低。

关键词：图神经网络节点分类图网络结构不平衡图数据集集成学习

DySnake-YOLO:改进的YOLOv9c电路板表面缺陷检测方法

在线全文

同方期刊数据库

学校读者我要写书评

暂无评论

计算机工程与应用 2025年第3期61卷 242-252页

作者：李耀龙陈晓林林浩王宇王春林云南师范大学信息学院昆明650500 楚雄师范学院数学与计算机学院云南楚雄675099 琼台师范学院信息科学技术学院海口571100

针对印刷电路板生产时出现缺孔、开路、短路、毛刺和假铜等缺陷,由于缺陷尺寸微小和背景的相似性等问题造成的检测精度低,提出一种改进YOLOv9的电路板表面缺陷检测算法DySnake-YOLO。在特征提取部分,添加了一种动态的、查询感知的稀疏... 详细信息

针对印刷电路板生产时出现缺孔、开路、短路、毛刺和假铜等缺陷,由于缺陷尺寸微小和背景的相似性等问题造成的检测精度低,提出一种改进YOLOv9的电路板表面缺陷检测算法DySnake-YOLO。在特征提取部分,添加了一种动态的、查询感知的稀疏注意力机制BRA,来对印刷电路板的特征进行细粒度的提取。在特征融合部分设计了一种根据管状目标以适应电路板特性,以及关注区域连通性特征适合管状场景的RE4DConv卷积模块,提升了模型融合印刷电路板中的管状尺度特征的能力。通过在北京大学公开的PCB缺陷数据集上进行实验表明,改进后的算法相较于原型,mAP50提高了0.023,与YOLOv8n等主流目标检测算法相比,改进方法在mAP50、mAP50-95方面分别提升了0.071、0.085,在印刷电路板缺陷检测任务上的有着较高的应用价值。

关键词：目标检测电路板检测 YOLOv9 BRA模块 RE4DConv

基于优势关系的多粒度Pythagorean模糊粗糙集的粒度选择方法

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

河南师范大学学报(自然科学版) 2025年

作者：薛占熬杨梦丽辛现伟郑宇孙林河南师范大学计算机与信息工程学院河南师范大学智慧商务与物联网技术河南省工程实验室

在Pythagorean模糊粗糙集的基础上,结合优势关系与多粒度,提出了一种基于优势关系的多粒度Pythagorean模糊粗糙集模型,并对其进行研究.首先给出了优势关系的Pythagorean模糊粗糙集、Pythagorean模糊熵概念,讨论其性质,然后定义了在乐观... 详细信息

在Pythagorean模糊粗糙集的基础上,结合优势关系与多粒度,提出了一种基于优势关系的多粒度Pythagorean模糊粗糙集模型,并对其进行研究.首先给出了优势关系的Pythagorean模糊粗糙集、Pythagorean模糊熵概念,讨论其性质,然后定义了在乐观、悲观下的优势关系的多粒度Pythagorean模糊粗糙集4种模型,以及Pythagorean模糊贴近度,并证明了其性质,设计了其最优粒度选择算法.通过遂昌金矿优化采矿的案例,对该模型进行了分析,验证了其有效性.

关键词：优势关系 Pythagorean模糊集多粒度粗糙集模糊熵贴近度

基于XGBoost和随机森林的区块链异常交易检测

在线全文

同方期刊数据库

学校读者我要写书评

暂无评论

南京邮电大学学报(自然科学版) 2025年第1期45卷 115-122页

作者：赵鹏王文剑吴迪张虹太原师范学院计算机科学与技术学院山西晋中030619 山西大学计算机与信息技术学院山西太原030006 大连理工大学计算机学院辽宁大连116081

近年来,黑客攻击、网络钓鱼、勒索病毒等事件频发,使得区块链交易异常检测成为当前研究的热点之一。XGBoost作为一种基于梯度提升框架的机器学习算法,可灵活地处理数据特征,不仅关注模型的预测误差,还考虑了每个样本的相对重要性。在前... 详细信息

近年来,黑客攻击、网络钓鱼、勒索病毒等事件频发,使得区块链交易异常检测成为当前研究的热点之一。XGBoost作为一种基于梯度提升框架的机器学习算法,可灵活地处理数据特征,不仅关注模型的预测误差,还考虑了每个样本的相对重要性。在前人区块链交易异常检测研究的基础上,将XGBoost与随机森林算法相结合,提出了基于XGBoost和随机森林的区块链异常交易检测模型(Blockchain Anomalous Transaction Detection Based on XGBoost and Random Forests,BATD_XRF)。模型分为数据特征处理、特征选择、分类检测3个模块,选取Elliptic Data Set、Bitcoin Alpha Dataset和Bitcoin OTC Trust Network Dataset数据集,使用主成分分析方法对数据进行二分类。特征选择过程中通过Gini Mean Decrease计算平均递减量,进一步确定特征的相对重要性。分类检测过程中提出网络搜索参数调优算法,并进行10倍交叉验证。最终通过与其他模型的对比实验,证明了所提模型在区块链交易异常检测中的准确性更高,训练时间更短。

关键词：区块链异常交易检测 XGBoost 随机森林比特币交易

基于多重相似性和增强注意力预测药物-靶标相互作用

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

河南师范大学学报(自然科学版) 2025年第2期53卷 99-107页

作者：王伟余梦雪孙斌万仕彤刘栋周运张红军王鲜芳河南师范大学计算机与信息工程学院河南新乡453007 河南师范大学河南省教育人工智能与个性化学习重点实验室河南新乡453007 河南理工大学鹤壁工程技术学院河南鹤壁458030 河南工学院计算机科学与技术学院河南新乡453000

在新药发现和药物重定位研究中,发现药物与靶标之间的相互作用是重要的研究内容.针对药物与靶标相互作用网络,提出一种基于多重相似性和增强注意力机制的图卷积神经网络模型(RSGCN)预测药物-靶标相互作用.首先,提出了多重相似性来捕捉... 详细信息

在新药发现和药物重定位研究中,发现药物与靶标之间的相互作用是重要的研究内容.针对药物与靶标相互作用网络,提出一种基于多重相似性和增强注意力机制的图卷积神经网络模型(RSGCN)预测药物-靶标相互作用.首先,提出了多重相似性来捕捉网络结构特征,以充分利用节点间的直接或间接关系.然后,通过PCA降维减少相似性噪声对实验结果的影响.最后,采用图卷积神经网络(graph convolution neural network,GCN)获得节点嵌入表示,并融入基于注意力的增强层,通过增强注意力机制获得节点间的注意力权重,能够高效地预测药物与靶标之间的相互作用.在黄金标准数据集上的实验结果表明RSGCN模型具有较好的性能.

关键词：图卷积神经网络(GCN) 多重相似性 PCA 增强注意力机制药物-靶标相互作用

同方期刊数据库

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

基于主动-被动增量集成的概念漂移适应方法

自动化学报 2025年

作者：祁晓博陈佳明史颖亓慧郭虎升王文剑太原师范学院计算机科学与技术学院智能优化计算与区块链技术山西省重点实验室山西大学计算机与信息技术学院山西大学计算智能与中文信息处理教育部重点实验室

数据流是一组随时间无限到来的数据序列,在数据流不断产生过程中,由于各种因素的影响,数据分布随时间推移可能以不可预测的方式发生变化,这种现象被称为概念漂移.在漂移发生后,当前学习模型需要及时响应数据流中的实时分布变化,并有效... 详细信息

数据流是一组随时间无限到来的数据序列,在数据流不断产生过程中,由于各种因素的影响,数据分布随时间推移可能以不可预测的方式发生变化,这种现象被称为概念漂移.在漂移发生后,当前学习模型需要及时响应数据流中的实时分布变化,并有效处理不同类型的概念漂移,从而避免模型泛化性能下降.针对这一问题,提出一种基于主动-被动增量集成的概念漂移适应方法 (Concept drift adaptation method based on active-passive incremental ensemble, CDAM-APIE).该方法首先使用在线增量集成策略构建被动集成模型,对新样本进行实时预测以动态更新基模型权重,有利于快速响应数据分布的瞬时变化,并增强模型适应概念漂移的能力.在此基础上,利用增量学习和概念漂移检测技术构建主动基模型,提升模型在平稳数据流状态下的鲁棒性和漂移后的泛化性能.实验结果表明, CDAM-APIE能够对概念漂移做出及时响应,同时有效提高模型的泛化性能.

关键词：概念漂移数据流分类增量学习在线集成

一种基于核数据变换方法的遥感图像谱聚类算法

在线全文

同方期刊数据库

学校读者我要写书评

暂无评论

林业工程学报 2025年

作者：赵海军陈华月崔梦天西华师范大学计算机学院西南民族大学计算机科学与技术学院

随着遥感图像在各行各业的日益广泛应用,遥感图像的处理变得愈来愈重要。为了实现谱聚类算法应用于林业工程中的遥感图像处理,本研究提出了一种新的基于核数据变换和基于角距离度量的谱聚类算法。首先,通过对基于多变量核特征提取的一... 详细信息

随着遥感图像在各行各业的日益广泛应用,遥感图像的处理变得愈来愈重要。为了实现谱聚类算法应用于林业工程中的遥感图像处理,本研究提出了一种新的基于核数据变换和基于角距离度量的谱聚类算法。首先,通过对基于多变量核特征提取的一般核熵成分分析法的分析,并基于信息论概念和核密度估计密切相关的瑞利二次熵,提出了一种新的最佳特征提取和无监督降维方法,即最佳核熵成分分析法。它根据类或聚类信息方面的数据结构,采用一个额外的旋转,使得成分之间的独立性最大化;在这些成分中最佳地捕捉数据的高信息势部分,直接找到关于保留成分的数量的最大化信息势的基,以确保得到的解比标准的核熵成分分析得到的解保留更多(或相等)的信息势;并提出了采用梯度上升法来求解最佳核熵成分分析优化问题,具体实现是采用了一种简单的提前终止方案,以确保梯度达到一个额外迭代不会显著修改成本函数的区域。其次,通过对最佳核熵成分分析变换和样本外扩展的分析,构建了一种基于角距离度量的谱聚类算法,它采用角距离度量的核k-均值聚类目标,而不是采用基于欧氏距离的度量。优化过程采用最佳核熵成分分析空间中的角距离,以保证收敛到局部最优,从而实现图像的聚类。基于多光谱卫星图像的实验结果表明,本研究提出的谱聚类算法不仅适用于遥感图像的云筛选问题,而且相比目前其他先进的聚类算法有更好的分类性能。

关键词：遥感图像非线性特征提取概率密度函数 k-均值瑞利熵谱聚类