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结合原型的两阶段遥感图像无监督域适应分割模型

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计算机科学与探索 2024年第8期18卷 2091-2108页

作者：李政威汪西莉艾美陕西师范大学计算机科学学院西安710119

遥感图像数据量较大,地物类别较多,局部特征与全局特征差距较大,域内特征差异较明显,导致传统的迁移学习难以有效提升模型的推广性能。为此,在传统基于对抗对齐域间特征的无监督域适应模型基础上,提出一种结合原型的两阶段遥感图像无监... 详细信息

遥感图像数据量较大,地物类别较多,局部特征与全局特征差距较大,域内特征差异较明显,导致传统的迁移学习难以有效提升模型的推广性能。为此,在传统基于对抗对齐域间特征的无监督域适应模型基础上,提出一种结合原型的两阶段遥感图像无监督域适应分割模型。引入原型表达类别特征,通过原型获取模块获取和更新原型,利用原型施加模块并结合自注意力,将类别全局特征施加到裁剪得到的局部图像特征中,使分割网络兼顾局部和全局类别信息,更好地提取两个域的不变特征。利用目标域图像的伪标签将目标域图像分为易分割和难分割图像,通过对抗和自训练的方式减少目标域的域内特征差异,以便更好地提取目标域难易图像的域内不变特征。利用已知像素类别的分割预测图计算每个像素和相邻像素的上下文关系,生成像素上下文关系图,通过使输出级判别网络判别输入的两个域分割结果的像素上下文关系图来自于哪个域,迫使分割网络更好地提取域不变上下文关系,缓解同谱异物现象。在两个数据集上的实验结果表明,所提模型可以有效缓解局部特征与全局特征差距较大、域内特征差异明显以及同谱异物现象带来的模型迁移性能下降问题,相较于先进的域适应分割方法更具有优势。

关键词：图像分割遥感图像无监督域适应全局和局部特征像素上下文关系

基于DRL的边缘监控任务卸载与资源分配算法

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系统仿真学报 2024年第9期36卷 2113-2126页

作者：李超李贾宝丁才昌叶志伟左方威湖北工业大学计算机学院湖北武汉430000 湖北工程学院计算机与信息科学学院湖北孝感432000

为解决边缘计算环境下密集型监控任务资源受限的问题,提出一种基于DRL的监控任务卸载与资源分配算法。以监控任务时延和识别精度为优化目标,将监控系统中的任务卸载、无线信道分配和图像压缩率的联合决策目标优化求解建模为马尔可夫决... 详细信息

为解决边缘计算环境下密集型监控任务资源受限的问题,提出一种基于DRL的监控任务卸载与资源分配算法。以监控任务时延和识别精度为优化目标,将监控系统中的任务卸载、无线信道分配和图像压缩率的联合决策目标优化求解建模为马尔可夫决策过程;针对无线信道动态性和监控任务随机性引起的训练样本波动性较大,导致算法收敛速度慢和不稳定,采用Transformer注意力机制对多时隙序列的信道状态和监控任务信息进行联合编码。编码后的状态信息能够捕捉多时隙状态序列之间的依赖关系,提升网络状态的表征能力,并以此提高算法鲁棒性。实验结果表明:与传统强化学习算法和启发式算法相比,该算法在降低任务计算时延的同时能够有效提高识别精度。

关键词：监控任务移动边缘计算深度强化学习任务卸载资源分配注意力机制

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基于关键点检测和多目标跟踪的猪只体尺估计

华南农业大学学报 2024年第5期45卷 722-729页

作者：姚裔芃徐晨陈鸿基刘勇徐顺来西南大学计算机与信息科学学院/软件学院重庆400700 重庆市畜牧科学院/国家生猪技术创新中心重庆402460

【目的】减少猪场人工测量猪只体尺的工作量,提高测量精度和工作效率。【方法】本研究提出基于关键点检测和多目标跟踪的猪只体尺自动估计方法,该方法使用Yolov8-Pose模型识别各猪只关键点和目标检测框,利用ByteTrack算法对猪群实时跟踪... 详细信息

【目的】减少猪场人工测量猪只体尺的工作量,提高测量精度和工作效率。【方法】本研究提出基于关键点检测和多目标跟踪的猪只体尺自动估计方法,该方法使用Yolov8-Pose模型识别各猪只关键点和目标检测框,利用ByteTrack算法对猪群实时跟踪,引入感兴趣区域规避图像畸变,提高识别速度,同时设计姿态和异常检测过滤算法减少因运动模糊、姿态不正等因素造成的误差。【结果】5个猪栏中24头猪只体长、肩宽、臀宽的平均绝对误差均小于3 cm,平均绝对百分比误差分别维持在4%、6%和7%以内。数据处理速度提升为19.3帧/s。【结论】本研究提出的基于关键点检测和多目标跟踪的猪只体尺估计方法为猪场生产场景提供了一个轻量化、易部署的自动体尺测量解决方案。

关键词： Yolov8-Pose 感兴趣区域体尺估计关键点目标检测框猪

随机乘性噪声约束多输出离散系统的均方可检测性

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控制理论与应用 2024年第8期41卷 1487-1494页

作者：邬依林沈志萍张瑾广东第二师范学院计算机科学系广东广州510310 河南师范大学数学与信息科学学院河南新乡453007

本文主要讨论乘性噪声约束下,多输出离散系统均方可检测问题.假定子信道容量是先验固定的,不能任意分配.首先,利用乘性噪声对通信信道进行建模,基于编码/观测器协同设计思想,建立系统均方可检测动态方程.其次,根据控制不等式性质和能控... 详细信息

本文主要讨论乘性噪声约束下,多输出离散系统均方可检测问题.假定子信道容量是先验固定的,不能任意分配.首先,利用乘性噪声对通信信道进行建模,基于编码/观测器协同设计思想,建立系统均方可检测动态方程.其次,根据控制不等式性质和能控性分解技术,给出网络化系统可检测的充分条件.再次,基于循环分解技术,系统最优补灵敏度以及控制不等式理论等,求得网络化系统可检测的必要条件.所给出的充分和必要条件可用开环系统拓扑熵与子信道信道容量以控制不等式形式表示.最后,数值算例及仿真验证结论的合理性.

关键词：离散时间控制系统信道容量均方可检测控制不等式乘性噪声

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基于新搜索策略的改进法医调查算法

计算机工程与设计 2024年第5期45卷 1465-1473页

作者：肖辉辉段艳明谭黔林河池学院大数据与计算机学院广西河池546300

为解决法医搜索算法的搜索方程存在振荡等问题,构建一种改进的法医调查算法。引入均值机制和莱维飞行策略对分析调查结果进行改进,提高算法的勘探能力;调查方向充分使用当前个体的有效信息,引入自适应动态调整缩放因子及最优个体引导机... 详细信息

为解决法医搜索算法的搜索方程存在振荡等问题,构建一种改进的法医调查算法。引入均值机制和莱维飞行策略对分析调查结果进行改进,提高算法的勘探能力;调查方向充分使用当前个体的有效信息,引入自适应动态调整缩放因子及最优个体引导机制,增强算法的探索活力;利用趋优避劣方法对算法的追捕行动进行改进,改善种群个体质量;追捕行动扩展采用单优学习策略解决振荡问题。求解11个标准函数和无线传感网络覆盖问题的结果显示,与对比算法比较,改进算法的优化能力具有显著优势。

关键词：法医调查算法无线传感网络莱维飞行优化能力趋优避劣缩放因子单优学习

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异质性大学生双创团队协同信息利用行为研究

图书情报工作 2024年第2期68卷 73-87页

作者：韩雯倩李健西南大学计算机与信息科学学院重庆400715 西南大学档案馆重庆400715

[目的/意义]通过实证研究揭示异质性大学生双创团队协同信息利用行为过程和影响因素,帮助大学生更好地利用信息开展创新创业提供理论支持。[方法/过程]采用参与式观察和半结构化访谈法收集数据,通过扎根理论三级编码对异质性大学生双创... 详细信息

[目的/意义]通过实证研究揭示异质性大学生双创团队协同信息利用行为过程和影响因素,帮助大学生更好地利用信息开展创新创业提供理论支持。[方法/过程]采用参与式观察和半结构化访谈法收集数据,通过扎根理论三级编码对异质性大学生双创团队协同信息利用行为进行探索性研究。[结果/结论]核心研究发现如下:(1)异质性大学生双创团队协同信息利用行为贯穿创新创业全过程中,包括创意孵化、创业计划、项目成型、创业落地、稳定运营(改革完成)5个创新创业阶段;(2)为达到每个阶段的不同目的,团队协同利用多种信息解决问题,最终实现创新创业;(3)影响异质性大学生双创团队协同信息利用行为的因素分为内部因素和外部因素,其中内部因素包括“成员能力素养因素”和“成员关系因素”,外部因素包括“环境因素”。基于此,从信息利用的视角向团队、高校和社会提出保障双创团队有效信息利用进而提高团队创新创业效果、以促进创新驱动发展战略实施的建议。

关键词：异质性大学生双创团队协同信息行为信息利用行为协同信息利用行为

基于情感体验的政务社交媒体用户信息获取效用研究

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情报科学 2024年

作者：张敏张可苏辀恒西南大学计算机与信息科学学院华中师范大学信息管理学院

[目的/意义] 融合效用理论、认知权威理论、ELM模型和情感评估倾向框架，构建了基于情感体验的政务社交媒体用户信息获取效用模型，较为全面、系统地探索了复杂情感体验对政务社交媒体用户信息获取效用的影响机理。[方法/过程]基于多学... 详细信息

[目的/意义] 融合效用理论、认知权威理论、ELM模型和情感评估倾向框架，构建了基于情感体验的政务社交媒体用户信息获取效用模型，较为全面、系统地探索了复杂情感体验对政务社交媒体用户信息获取效用的影响机理。[方法/过程]基于多学科理论整合提出基于情感体验的信息获取效用理论模型，通过问卷调查收集数据，利用PLS-SEM方法检验了研究假设。[结果/结论] 政务社交媒体用户的信息获取效用表现为认知、心理和行为三个层面，情感体验可以分为“亲近倾向”和“情绪状态”两个维度，其影响因素分为中枢路径（信息感知质量）和边缘路径（认知权威和平台特征）。双路径因素对情感体验的影响呈现出较明显的区分，边缘路径尤其是平台特征对用户情感体验的影响更为显著；情感体验对信息获取效用的三个层面均有中介作用，但作用方式不同。认知权威对心理层面效用具有直接影响，但效果较低。[创新/局限] 细化了政务社交媒体用户信息获取的效用维度和情感体验维度，并探究了复杂情感对政务社交媒体用户信息获取效用的作用机理。后续研究期望深入挖掘不同变量间的复杂交互关系，和对“数字弱势”群体的政务信息获取效用及其情感体验的研究。

关键词：政务社交媒体用户信息获取效用双路径因素亲近倾向情绪状态

卷积神经网络与视觉Transformer联合驱动的跨层多尺度融合网络高光谱图像分类方法

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电子与信息学报 2024年第5期46卷 2237-2248页

作者：赵凤耿苗苗刘汉强张俊杰於俊西安邮电大学通信与信息工程学院西安710121 陕西师范大学计算机科学学院西安710119 中国科学技术大学信息科学技术学院合肥223700

高光谱图像(HSI)分类是地球科学和遥感影像处理任务中最受关注的研究热点之一。近年来,卷积神经网络(CNN)和视觉Transformer相结合的方法,通过综合考虑局部-全局信息,在HSI分类任务中取得了成功。然而,HSI中地物具有丰富的纹理信息和复... 详细信息

高光谱图像(HSI)分类是地球科学和遥感影像处理任务中最受关注的研究热点之一。近年来,卷积神经网络(CNN)和视觉Transformer相结合的方法,通过综合考虑局部-全局信息,在HSI分类任务中取得了成功。然而,HSI中地物具有丰富的纹理信息和复杂多样的结构,且不同地物之间存在尺度差异。现有的二者结合的方法通常对多尺度地物目标的纹理和结构信息的提取能力有限。为了克服上述局限性,该文提出CNN与视觉Transformer联合驱动的跨层多尺度融合网络HSI分类方法。首先,从结合CNN与视觉Transformer的角度出发,设计了跨层多尺度局部-全局特征提取模块分支,其主要由卷积嵌入的视觉Transformer和跨层特征融合模块构成。具体来说,卷积嵌入的视觉Transformer通过深度融合多尺度CNN与视觉Transformer实现了多尺度局部-全局特征信息的有效提取,从而增强网络对不同尺度地物的关注。进一步地,跨层特征融合模块深度聚合了不同层次的多尺度局部-全局特征信息,以综合考虑地物的浅层纹理信息和深层结构信息。其次,构建了分组多尺度卷积模块分支来挖掘HSI中密集光谱波段潜在的多尺度特征。最后,为了增强网络对HSI中局部波段细节和整体光谱信息的挖掘,设计了残差分组卷积模块对局部-全局光谱特征进行提取。Indian Pines, Houston 2013和Salinas Valley 3个HSI数据集上的实验结果证实了所提方法的有效性。

关键词：高光谱图像分类卷积神经网络视觉Transformer 多尺度特征融合网络

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基于异构图中多层次图结构的级联图卷积网络

软件学报 2024年

作者：宋凌云刘至臻张炀李战怀尚学群西北工业大学计算机学院河南城建学院计算机与数据科学学院

异构图是一种具有多种类型节点或边的图,也称异构信息网络,其常被用来建模现实世界中具有丰富特征和关联模式的系统.异构节点间的链接预测是网络分析领域的一个基本任务.近年来,异构图神经网络技术的发展极大地促进了链接预测任务的进步... 详细信息

异构图是一种具有多种类型节点或边的图,也称异构信息网络,其常被用来建模现实世界中具有丰富特征和关联模式的系统.异构节点间的链接预测是网络分析领域的一个基本任务.近年来,异构图神经网络技术的发展极大地促进了链接预测任务的进步,其通常将此任务当作节点间的特征相似性分析或基于成对节点特征的二分类问题.然而,现有的异构图神经网络技术在进行节点特征表示学习时,往往仅关注相邻节点间的关联或基于元路径的结构信息.这使得其不仅难以捕捉异构图中固有的环结构所蕴含的语义信息,也忽视了不同层次的结构信息之间的互补性.为解决上述问题,设计一种基于多层次图结构的级联图卷积网络CGCN-MGS,其由基于邻居、元路径和环3种不同层次图结构的图神经网络组成,能从多层次特征中挖掘出丰富、互补的信息,提高所学节点特征对节点语义和结构信息的表征能力.多个基准数据集上的实验结果表明, CGCN-MGS在异构图的链接预测任务上能够取得目前最优的性能结果.

关键词：异构图神经网络链接预测元路径环结构