检索结果-南通市图书馆

结合图同构和混合阶残差门控图神经网络的会话推荐

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计算机科学与探索 2024年

作者：王永贵于琦辽宁工程技术大学电子与信息工程学院

基于会话推荐的目的是依据当前会话的先前动作来预测用户的下一个动作。针对现有基于图神经网络的会话推荐模型存在的不足之处，本文提出了一种结合图同构和混合阶残差门控图神经网络的会话推荐模型(GIHR-GNN)。首先，使用图同构网络聚... 详细信息

基于会话推荐的目的是依据当前会话的先前动作来预测用户的下一个动作。针对现有基于图神经网络的会话推荐模型存在的不足之处，本文提出了一种结合图同构和混合阶残差门控图神经网络的会话推荐模型(GIHR-GNN)。首先，使用图同构网络聚合相邻项目的特征向量，有效融合全局和局部信息，解决图神经网络善于捕获节点之间的局部连接而忽略全局信息的问题，并通过门控融合函数聚合用户的长短期兴趣以更好地捕捉用户兴趣的动态变化。其次，使用混合阶门控图神经网络对位置嵌入向量进行处理以捕获用户长时间后重新交互所反映出的用户意图，并在此基础之上添加残差模块，解决深层网络的退化问题。最后，将未去噪和去噪后的用户长期兴趣表示进行对比学习，缓解了数据稀疏和噪声干扰的问题。在Tmall和RetailRocket两个数据集上进行多次实验，并与先进基线模型比较，结果表明该模型在Tmall数据集上P@20指标和MRR@20指标至少提升了3.26%和10.33%，在RetailRocket数据集上，P@20指标和MRR@20指标至少提升了0.55%和2.57%，证明了GIHR-GNN模型的有效性。

关键词：会话推荐图同构网络混合阶残差门控图神经网络对比学习

卷积增强动态图卷积特征提取的高光谱图像分类

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激光与光电子学进展 2024年

作者：李铁高乔裕李文许辽宁工程技术大学电子与信息工程学院

目前针对高光谱图像存在光谱维度多，数据分布不均匀，空间光谱特征提取不充分，同物异谱和异物同谱等问题，提出一种基于卷积网络结合图神经网络的高光谱图像分类算法。首先通过主成分分析对高光谱图像进行降维，然后利用卷积网络提取... 详细信息

目前针对高光谱图像存在光谱维度多，数据分布不均匀，空间光谱特征提取不充分，同物异谱和异物同谱等问题，提出一种基于卷积网络结合图神经网络的高光谱图像分类算法。首先通过主成分分析对高光谱图像进行降维，然后利用卷积网络提取图像中的局部特征，包括纹理和形状等信息。这些局部特征可以反映图像中不同的物体和区域间的差异，同时将卷积所提取到的特征通过编码器嵌入到动态图卷积所在的超像素域中，利用其动态化的邻接矩阵来捕获高光谱图像中的长远距离空间上下文信息并通过解码器将二者所提取到的特征相结合，从而实现对高光谱图像中的各个像素类别进行分类。在三个公共的高光谱图像数据集上进行实验，与其它五种高光谱图像分类方法相比，此方法具有更好的分类性能。

关键词：高光谱图像超像素卷积神经网络图神经网络动态图卷积

基于重参数化注意力的无人机航拍目标检测方法

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电光与控制 2024年

作者：彭晏飞陈炎康赵涛袁晓龙陈坤辽宁工程技术大学电子与信息工程学院

针对无人机航拍图像目标尺度变化大、目标与背景相互干扰所导致的误检、漏检问题，提出一种基于重参数化注意力的目标检测方法，并将其应用于无人机航拍目标检测。首先，通过提出重参数化坐标注意力模块来增强相关特征，提升网络对上下... 详细信息

针对无人机航拍图像目标尺度变化大、目标与背景相互干扰所导致的误检、漏检问题，提出一种基于重参数化注意力的目标检测方法，并将其应用于无人机航拍目标检测。首先，通过提出重参数化坐标注意力模块来增强相关特征，提升网络对上下文信息的捕捉能力；其次，设计多尺度感受野增强模块来重构骨干网络，从而增强特征图的接受域，提升网络的特征提取能力；接着，提出四尺度特征融合检测网络，提升网络对小目标的检测能力；最后，引入解耦检测头来解决分类与回归任务之间的冲突。在VisDrone数据集上进行实验，mAP0.5相比原算法提高了7.6%，召回率提升了5.5%，与其他方法相比也具有明显优势。实验结果证明，改进方法能够较好地解决无人机航拍图像中目标尺度变化大、目标与背景相互干扰所带来的错检、漏检问题，具有良好的检测效果。

关键词：目标检测无人机重参数化注意力机制解耦检测头

改进的YOLOv5s遥感影像机场场面飞机小目标识别

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电光与控制 2024年第7期 104-111页

作者：张新君赵春霖辽宁工程技术大学电子与信息工程学院

遥感影像具有地物拍摄模糊以及背景环境复杂等特点，导致大面积地面物体识别准确率较低。针对此问题，该文提出了一种基于YOLOv5s改进网络模型。该模型对YOLOv5s中的骨干提取网络和颈部多尺度特征融合网络进行优化，引入Swin Transforme... 详细信息

遥感影像具有地物拍摄模糊以及背景环境复杂等特点，导致大面积地面物体识别准确率较低。针对此问题，该文提出了一种基于YOLOv5s改进网络模型。该模型对YOLOv5s中的骨干提取网络和颈部多尺度特征融合网络进行优化，引入Swin Transformer以获得更多关于目标物体的特征信息；同时对主干网络中的模块做了修剪；此外，模型中还添加了坐标注意力机制来提升特征提取和融合效果。实验对于遥感数据集进行了小目标检测识别测试，改进后的YOLOv5s网络的mAP值为83.75%，比官方的YOLOv5s网络模型提高了2.2%。实验结果表明，改进后的YOLOv5s网络模型对比YOLO系列网络和EfficientDet模型有效的提高了识别准确率、召回率以及mAP值，并且在训练时间上也比官方的YOLOv5s减少了1/12。

关键词：遥感影像 YOLOv5s Swin Transformer 坐标注意力机制小目标检测

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融入用户意图的图交互新闻推荐模型

计算机工程与应用 2024年

作者：刘桂红焦琛添辽宁工程技术大学电子与信息工程学院

用户的阅读喜好通常会受到人类主观心理活动——意图的驱使，现有的模型往往采用固定模式来解决特定问题，忽略了用户阅读文章时的真正意图，这使得用户部分建模不足。另一方面，该类模型缺少新闻与用户间的交互作用，致使新闻-用户表... 详细信息

用户的阅读喜好通常会受到人类主观心理活动——意图的驱使，现有的模型往往采用固定模式来解决特定问题，忽略了用户阅读文章时的真正意图，这使得用户部分建模不足。另一方面，该类模型缺少新闻与用户间的交互作用，致使新闻-用户表示不准确。针对上述问题，提出了一种融入用户意图的图交互新闻推荐模型。该模型利用图神经网络构建新闻语义扩充模块、用户意图模块以及用户兴趣模块，模块间具有交互作用，能够识别用户意图与意图转变，丰富候选新闻语义，获得意图增强的新闻-用户表示。在真实数据集MIND上的实验结果表明，此种融入用户意图的图交互式个性化新闻推荐模型可以有效预测出用户更感兴趣的文章，与前沿的新闻推荐模型相比效果有显著提升。

关键词：图神经网络新闻语义扩充模块意图模块兴趣模块交互作用个性化新闻推荐

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基于时序卷积网络的信道编码闭集识别

华中科技大学学报（自然科学版） 2022年第3期50卷 12-17页

作者：陶志勇闫明豪刘影辽宁工程技术大学电子与信息工程学院辽宁葫芦岛125105

针对传统识别算法对信号的先验知识要求较高、人工特征提取复杂、低信噪比环境下识别率较低等问题,提出了一种基于时序卷积网络(TCN)的卷积码参数识别方法.引入了深度学习算法处理盲识别问题,依据卷积码的马尔可夫性,将码字作为时间序... 详细信息

针对传统识别算法对信号的先验知识要求较高、人工特征提取复杂、低信噪比环境下识别率较低等问题,提出了一种基于时序卷积网络(TCN)的卷积码参数识别方法.引入了深度学习算法处理盲识别问题,依据卷积码的马尔可夫性,将码字作为时间序列处理,把已知类型的编码序列作为时序卷积网络模型的输入进行监督学习,根据训练好的模型对接收端接收到的未知编码信号进行闭集识别分类.实验结果表明:当信噪比大于5 dB时,单一参数类型与混合参数类型平均识别准确率分别大于99.60%和99.50%,且在相关算法对比中有较好的识别表现.

关键词：信道编码识别卷积码闭集识别深度学习时序卷积网络

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融合自监督的协同注意图学习会话推荐

小型微型计算机系统 2023年

作者：王永贵袁浩钰辽宁工程技术大学电子与信息工程学院

基于图神经网络的会话推荐目的是利用给定的匿名交互序列预测用户下次将交互的潜在项目。为解决图神经网络方法中存在的过度平滑问题和现有的会话推荐忽略了数据稀疏性影响，以及因使用交叉熵而产生严重的过拟合问题。本文提出了一种融... 详细信息

基于图神经网络的会话推荐目的是利用给定的匿名交互序列预测用户下次将交互的潜在项目。为解决图神经网络方法中存在的过度平滑问题和现有的会话推荐忽略了数据稀疏性影响，以及因使用交叉熵而产生严重的过拟合问题。本文提出了一种融合自监督的协同注意图学习会话推荐模型(SI-CAGL)。首先SI-CAGL在学习到会话中项目的准确表示，其次使用协同注意图学习与修改自注意力机制的方法进行自监督学习，最后使用修正边缘平滑函数与归一化相结合的方法进行预测。在两个真实数据集上进行多次实验，与先进基线模型相比，SI-CAGL在Diginetica上Recall@20和MRR@20至少提升了3.28%和3.38%，在Gowalla上Recall@20和MRR@20至少提升了2.88%和2.13%，推荐性能有明显提升。

关键词：自监督学习协同注意图学习会话推荐修正边缘平滑函数

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基于自适应深度先验的高光谱图像超分辨率

激光技术 2023年

作者：马飞王芳霍帅辽宁工程技术大学电子与信息工程学院

为了解决现有的高光谱超分辨率方法依赖于手工先验或数据驱动先验，会导致参数选择困难或可解释性差的问题，采用一种基于自适应深度先验正则的高光谱图像超分辨率方法，进行了理论分析和实验验证。首先设计基于卷积神经网络的多阶段特... 详细信息

为了解决现有的高光谱超分辨率方法依赖于手工先验或数据驱动先验，会导致参数选择困难或可解释性差的问题，采用一种基于自适应深度先验正则的高光谱图像超分辨率方法，进行了理论分析和实验验证。首先设计基于卷积神经网络的多阶段特征提取网络，提取退化图像的空间和光谱信息；其次将提取到的空-谱先验输入基于Transformer模型的特征融合模块；然后自适应交互空域和谱域的互补信息，以捕获图像的全局先验特征；最后在退化模型中插入深度先验正则项，将超分辨率问题表述为一个优化问题，其解可以通过交替方向乘子法获得并降低求解复杂度。在Cave和Harvard数据集上的实验结果表明：所提出算法在信噪比为35/35dB时，重建信噪比分别达到了34.16dB和29.35dB，比次优算法高出2.78dB和2.17dB，重建的高分辨率高光谱图像与其固有结构具有较高的一致性。该研究为综合利用手工先验和数据驱动先验增强高光谱图像空间分辨率提供了参考。

关键词：图像处理超分辨率重建深度先验正则高光谱图像多光谱图像交替方向乘子法

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基于潜在关系的实体关系联合抽取模型

计算机科学与探索 2023年

作者：彭晏飞张睿思王瑞华郭家隆辽宁工程技术大学电子与信息工程学院

实体关系联合抽取的作用是从特定文本中识别出实体和对应关系，同时它也是知识图谱构建和更新的基础。目前的联合抽取方法在追求性能的同时都忽略了抽取过程中的信息冗余。针对此问题，提出基于潜在关系的实体关系联合抽取模型，通过设... 详细信息

实体关系联合抽取的作用是从特定文本中识别出实体和对应关系，同时它也是知识图谱构建和更新的基础。目前的联合抽取方法在追求性能的同时都忽略了抽取过程中的信息冗余。针对此问题，提出基于潜在关系的实体关系联合抽取模型，通过设计一种新的解码方式来减少预测过程中关系、实体和三元组的冗余信息，从整体上分为提取潜在实体对、解码关系两步来完成从句子中抽取三元组的任务。首先通过潜在实体对提取器预测实体间是否存在潜在关系，同时筛选出置信度高的实体对作为最终的潜在实体对；其次将关系解码视作多标签二分类任务，通过关系解码器预测每个潜在实体对之间全部关系的置信度；最后通过置信度确定关系数量和类型，以完成三元组的抽取任务。在两个通用数据集上的实验结果表明，所提模型相比基线模型在准确率和F1 指标上的效果更好，验证了所提模型的有效性，消融实验也证明了模型内部各部分的有效性。

关键词：实体关系联合抽取潜在关系潜在实体对多标签二分类任务信息冗余