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基于自适应图学习权重的多模态情感分析

智能系统学报 2025年

作者：曲海成徐波辽宁工程技术大学软件学院

在多模态情感分析任务中，由于不同模态表现方式的不一致性，模态间的情感信息密度具有较大的差异。为了平衡情感信息在不同模态中分布的不均匀性并减少多模态特征表示的冗余性，提出了一种基于自适应图学习权重的多模态情感分析方法。... 详细信息

在多模态情感分析任务中，由于不同模态表现方式的不一致性，模态间的情感信息密度具有较大的差异。为了平衡情感信息在不同模态中分布的不均匀性并减少多模态特征表示的冗余性，提出了一种基于自适应图学习权重的多模态情感分析方法。首先，采用不同的特征提取方法捕获单一模态内的特定信息；其次，将不同模态通过公共编码器映射到同一空间中，利用跨模态注意力机制来显式构建模态间的关联；然后，将每种模态对任务分类的预测值以及模态表示嵌入到自适应图中，通过模态标签学习不同模态对最终分类任务的贡献度来动态调整不同模态之间的权重，以适应主导模态的变化；最后，引入信息瓶颈机制进行去噪，旨在学习一种无冗余的多模态特征表示进行情感预测。在公开的多模态情感分析数据集上对所提出的模型进行了评估。实验结果表明，其有效提升了多模态情感分析的准确性。

关键词：多模态情感分析模态差异性信息冗余自适应图学习跨模态注意力相似性约束信息瓶颈

长短距离注意力协同的跨尺度池化嵌入图像融合算法

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激光与光电子学进展 2025年

作者：孙溪成吕伏冯永安辽宁工程技术大学软件学院辽宁工程技术大学基础教学部辽宁工程技术大学信息化与网络管理中心

针对目前红外与可见光图像融合算法的特征提取不充分，细节纹理信息丢失，模型参数量大等问题。本文提出了一种长短距离注意力协同的跨尺度池化嵌入图像融合算法。首先，利用深度可分离卷积设计通道注意力，以增强关键通道表达，抑制冗... 详细信息

针对目前红外与可见光图像融合算法的特征提取不充分，细节纹理信息丢失，模型参数量大等问题。本文提出了一种长短距离注意力协同的跨尺度池化嵌入图像融合算法。首先，利用深度可分离卷积设计通道注意力，以增强关键通道表达，抑制冗余信息。其次，基于GS卷积提出多尺度密集通道强化模块，通过叠加小卷积核和引入密集连接，增强多尺度信息交互能力并对特征重复利用，防止信息丢失。然后，在跨尺度嵌入层的基础上提出跨尺度池化融合嵌入层，利用不同尺度的池化层融合特征提取部分四个阶段的特征，从而充分利用各个阶段的特征并减小计算复杂度。最后，采用双路径设计融合长短距离注意力并设计卷积前馈网络，从而捕获特征之间的长短距离的依赖关系并降低网络参数量。本文算法与其他七种算法在公开数据集TNO和Roadscene上进行大量实验，实验结果表明，在主观评价上融合结果轮廓清晰，在客观评价上，EN、SD、AG、SCD相对于其他算法平均提高了6.25%、0.4%、4.6%、0.5%。另外，在数据集M3FD上进行了融合图像的检测性能对比实验，实验结果证明本文算法表现良好。

关键词：图像处理图像融合红外图像可见光图像跨尺度

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复合式跳跃运动的仿生机器人设计与跳跃分析

工程设计学报 2025年

作者：魏晓华韩峰韩晓亮何明忠辽宁工程技术大学机械工程学院

为了提高多足跳跃机器人的跳跃高度，基于对跳蛛的腿部结构和跳跃运动的运动机理，设计了一种采用机身弹射和腿部伸展两种方式相结合的复合式跳跃方式的仿跳蛛跳跃机器人。首先观察跳蛛的跳跃运动，对其运动机理和原理结构的分析，设计... 详细信息

为了提高多足跳跃机器人的跳跃高度，基于对跳蛛的腿部结构和跳跃运动的运动机理，设计了一种采用机身弹射和腿部伸展两种方式相结合的复合式跳跃方式的仿跳蛛跳跃机器人。首先观察跳蛛的跳跃运动，对其运动机理和原理结构的分析，设计腿部结构和弹射装置，并利用UG三维建模软件完成机器人整体模型的设计。其次使用MDH法对腿部进行运动学建模并进行简单的运动学分析，利用MATLAB计算机器人的腿部工作空间，并使用拉格朗日法对机器人腿部进行动力学计算。弹射装置采用一种棘轮传动和锥齿轮传动的并行方式，并根据能量守恒定律和胡克定律设计弹射装置的储能弹簧。搭建机器人硬件控制系统。通过Adams进行运动仿真，根据仿真结果得出机器人的垂直跳跃的最大高度为734.1176㎜，向前跳跃的最大距离为447.6417㎜，整个运动过程1.5～2 s，得出腿部运动提供的能量与弹射装置提供能量的能量比接近1:2。最后使用3D打印技术制作部分实物模型进行垂直跳跃的姿态试验验证，结果表明仿跳蛛跳跃机器人采用复合式跳跃运动可以有效地提高多足跳跃机器人的垂直跳跃的高度和向前跳跃的距离，具有一定的可行性。

关键词：跳蛛跳跃机器人弹射装置运动仿真

蜉蝣优化双通道网络在齿轮箱故障诊断中的应用

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西安交通大学学报 2025年

作者：于宁魏沉潜田立勇赵建军于晓涵辽宁工程技术大学机械工程学院

为了有效提取齿轮箱中齿轮和滚动轴承的故障信号特征，并克服深度学习模型超参数选取依赖人工经验的局限性，提高故障诊断的准确性和稳定性，本文提出了一种基于蜉蝣算法（Mayfly Algorithm， MA）优化的双通道神经网络故障诊断模型。... 详细信息

为了有效提取齿轮箱中齿轮和滚动轴承的故障信号特征，并克服深度学习模型超参数选取依赖人工经验的局限性，提高故障诊断的准确性和稳定性，本文提出了一种基于蜉蝣算法（Mayfly Algorithm， MA）优化的双通道神经网络故障诊断模型。模型采用一维时序输入的门控循环单元（GRU）和二维图像输入的卷积神经网络（CNN）构建双通道并行架构，并引入自适应批标准化（AdaBN）算法。利用MA的全局优化能力，以CNN-GRU的诊断精度为优化目标，自适应调整模型超参数。同时，将所提方法与粒子群算法（PSO）和遗传算法（GA）进行了对比验证，以评估其在模型参数优化方面的有效性。基于东南大学齿轮箱数据集和凯斯西储大学轴承数据集的实验结果表明，该方法能够有效提取振动信号特征，其故障识别精度与稳定性均优于典型深度学习模型，并展现出较强的鲁棒性。在稳态工况下，优化后的CNN-GRU模型在各数据集上的识别精度显著提高；在噪声工况下，MA优化的CNN-GRU模型表现出优异的抗噪性；在变负载工况下，结合AdaBN算法的MA-CNN-GRU模型实现了最高的平均识别精度。综上所述，所提方法能够高效、准确地检测齿轮箱故障，为机械设备的维护和稳定运行提供了重要的参考价值。

关键词：故障诊断齿轮箱门控循环单元卷积神经网络蜉蝣算法

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基于感知先验与分量增强的高动态成像方法

光电子·激光 2025年第1期36卷 36-45页

作者：王伟张思远刘晓芮辽宁工程技术大学基础教学部辽宁工程技术大学电子与信息工程学院

高动态范围成像方法大多存在融合图像亮度不均衡、纹理丢失以及色彩失真等问题。针对此问题，提出了一种基于感知先验(perceptual priori, PP)与分量增强的高动态成像方法。根据感知先验对多曝光图像分别进行图像增强，保留更多的纹理... 详细信息

高动态范围成像方法大多存在融合图像亮度不均衡、纹理丢失以及色彩失真等问题。针对此问题，提出了一种基于感知先验(perceptual priori, PP)与分量增强的高动态成像方法。根据感知先验对多曝光图像分别进行图像增强，保留更多的纹理信息以及色彩真实感；引入注意力门控机制和特征提取(feature extraction, FE)操作对亮度分量进行增强；通过联合编码器-解码器网络对色度分量进行增强。对增强后的亮度分量和色度分量进行融合得到最终的融合图像。实验数据选用包含多种复杂场景的多曝光图像序列，结果表明，本文方法的视觉信息保真度达到了0.826 8,多曝光融合(multi-exposure fusion, MEF)结构相似度达到了0.947 6。本文方法相较于其他方法得到的融合图像，细节更加清晰、图像信息丰富、更符合人眼的视觉感知，融合效果更好。

关键词：高动态成像多曝光图像融合感知先验(PP) 分量增强

第一性原理计算在锂离子电池硅碳负极材料中的研究进展

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硅酸盐学报 2025年第01期53卷 148-160页

作者：杨森郑康赵宁辽宁工程技术大学材料科学与工程学院

硅碳复合材料及化合物结合了硅的高储锂性能及碳的结构优异性，然而，其复杂的电化学行为和充放电过程中的体积变化为亟待解决的问题。第一性原理计算作为一种有效的理论工具，在预测和揭示电极材料特性、理解原子尺度电化学机理等方面... 详细信息

硅碳复合材料及化合物结合了硅的高储锂性能及碳的结构优异性，然而，其复杂的电化学行为和充放电过程中的体积变化为亟待解决的问题。第一性原理计算作为一种有效的理论工具，在预测和揭示电极材料特性、理解原子尺度电化学机理等方面发挥着重要作用。首先概述第一性原理计算方法，并结合学者近年来利用第一性原理对典型硅碳复合材料及化合物锂离子电池负极材料的研究成果，然后提出锂离子电池硅碳负极材料扩散动力学、界面反应、力学性能和热力学稳定性规律。再从密度泛函理论、算法结合和实验结合3方面对锂离子电池硅碳负极材料第一性原理计算进行了展望，期待开发出性能更优的新型硅碳负极材料，助力新能源领域发展。

关键词：第一性原理锂离子电池硅碳负极材料锂离子扩散机制界面反应力学性能热力学稳定性

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基于Transformer模型的时序数据预测方法综述

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计算机科学与探索 2025年第1期19卷 45-64页

作者：孟祥福石皓源辽宁工程技术大学电子与信息工程学院辽宁葫芦岛125105

时序数据预测(TSF)是指通过分析历史数据的趋势性、季节性等潜在信息,预测未来时间点或时间段的数值和趋势。时序数据由传感器生成,在金融、医疗、能源、交通、气象等众多领域都发挥着重要作用。随着物联网传感器的发展,海量的时序数据... 详细信息

时序数据预测(TSF)是指通过分析历史数据的趋势性、季节性等潜在信息,预测未来时间点或时间段的数值和趋势。时序数据由传感器生成,在金融、医疗、能源、交通、气象等众多领域都发挥着重要作用。随着物联网传感器的发展,海量的时序数据难以使用传统的机器学习解决,而Transformer在自然语言处理和计算机视觉等领域的诸多任务表现优秀,学者们利用Transformer模型有效捕获长期依赖关系,使得时序数据预测任务取得了飞速发展。综述了基于Transformer模型的时序数据预测方法,按时间梳理了时序数据预测的发展进程,系统介绍了时序数据预处理过程和方法,介绍了常用的时序预测评价指标和数据集。以算法框架为研究内容系统阐述了基于Transformer的各类模型在TSF任务中的应用方法和工作原理。通过实验对比了各个模型的性能、优点和局限性,并对实验结果展开了分析与讨论。结合Transformer模型在时序数据预测任务中现有工作存在的挑战提出了该方向未来发展趋势。

关键词：深度学习时序数据预测数据预处理 Transformer模型

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露天矿富水裂隙岩体台阶爆破的殉爆机理和防殉爆研究

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爆炸与冲击 2025年第1期45卷 166-182页

作者：费鸿禄王天恒荆广杰辽宁工程技术大学爆破技术研究院辽宁阜新123000

殉爆现象会影响露天矿台阶爆破作业安全、边坡稳定性和爆破效果。在炸药冲击起爆机理基础上,并结合露天矿实际富水裂隙岩体台阶爆破振动监测结果,通过对比爆破振动信号波动差异来判别殉爆现象。为研究殉爆产生的机理和防殉爆方法,采用... 详细信息

殉爆现象会影响露天矿台阶爆破作业安全、边坡稳定性和爆破效果。在炸药冲击起爆机理基础上,并结合露天矿实际富水裂隙岩体台阶爆破振动监测结果,通过对比爆破振动信号波动差异来判别殉爆现象。为研究殉爆产生的机理和防殉爆方法,采用数值模拟和现场试验分析主发药量、裂隙宽度及药包之间的距离等参数对被发药包孔壁压力的影响。结果表明:孔壁冲击压力随着装药耦合系数的减小、炮孔间裂隙宽度(0.25~1.00 cm)的增大以及炮孔间距离的减小而提高。在裂隙位置装药使用阻波管、充填岩粉或设置空气间隔器,能显著降低通过富水裂隙传递到被发炮孔的冲击压力,并使其低于乳化炸药的起爆压力临界值。当炮孔内只有单条裂隙时,选择填充岩粉是便捷且有效防殉爆方法;当炮孔内有多条裂隙时,该试验条件下,炮孔内放置厚度为2.6 mm的阻波管是最佳防殉爆方法,并能保证爆破效果。

关键词：殉爆台阶爆破富水裂隙岩体临界压力

利用拉丁超立方与相关性采样的通风系统仿真不确定研究

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安全与环境学报 2025年

作者：曹鹏刘剑辽宁工程技术大学安全科学与工程学院矿山热动力灾害与防治教育部重点实验室

为降低数字通风系统仿真不确定性给智能通风决策带来的安全隐患，基于巷道风阻系数获取过程中存在的不确定性，同时考虑相同支护巷道间的相关性，提出了一种结合全局模拟的拉丁超立方采样（Latin Hypercube Sampling，LHS）技术和关注... 详细信息

为降低数字通风系统仿真不确定性给智能通风决策带来的安全隐患，基于巷道风阻系数获取过程中存在的不确定性，同时考虑相同支护巷道间的相关性，提出了一种结合全局模拟的拉丁超立方采样（Latin Hypercube Sampling，LHS）技术和关注局部相关性的多维变量精确采样技术的数字通风系统不确定性分析方法。LHS随机模拟生成多维独立标准正态分布初始变量；利用乔莱斯基分解法分解风阻系数间协方差矩阵求得相关性变换矩阵；线性组合初始变量与变换矩阵生成具有相关性的风阻系数随机变量；随机变量作为数字通风系统的输入参数；解算风量和风压，统计仿真结果。结合实际生产矿井通风系统进行分析，结果表明：风阻系数的不确定性对数字通风系统仿真结果有显著影响；当不考虑相关性且风阻系数的变异系数为15%时，仿真风量和风压波动范围分别为0.62～73.88 m3/s和0.06～522.89 Pa，平均波动率分别为83.04%和243.85%；考虑相关性时，风量和风压波动率分别下降了75.58%和84.97%，个别分支风量的波动率减少了95.90%；进风区分支和角联分支仿真风量、回风分支和角联分支仿真风压波动性最大；角联分支风量波动率最大为1 115.09%，回风分支风压波动值最大为539.75 Pa。

关键词：安全工程矿井通风系统不确定性分析拉丁超立方采样参数相关性