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基于多分支增强和融合注意力机制的水下图像增强算法

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陕西科技大学学报 2025年第1期43卷 193-202页

作者：姚斌韩典芝徐轩李婉陕西科技大学电子信息与人工智能学院陕西西安710021

由于水对光的折射和吸收,水下图像通常会出现严重的退化,如色偏、模糊、能见度低等.为了提高水下图像的可视性,提出了一种基于多分支增强和融合注意力机制的水下图像增强网络MBFA-GAN.首先,通过分析水下图像的色彩退化和模糊因素,设计... 详细信息

由于水对光的折射和吸收,水下图像通常会出现严重的退化,如色偏、模糊、能见度低等.为了提高水下图像的可视性,提出了一种基于多分支增强和融合注意力机制的水下图像增强网络MBFA-GAN.首先,通过分析水下图像的色彩退化和模糊因素,设计了青品色温修复模块和模糊恢复模块对水下图像进行色彩矫正和模糊恢复.然后,基于对多个分支特征的互补性考虑,采用循环合并策略将多个分支增强的特征利用自适应融合模块进行融合,逐步增强图像细节.最后,设计了融合注意力模块,用于深度挖掘图像在通道维度和像素维度的相关性矩阵,以提高增强图像的真实性.实验结果表明,与现有算法相比,提出的水下图像增强算法去模糊效果较好且颜色更真实,可以有效改善水下图像色偏和模糊的问题.

关键词：水下图像增强多分支增强融合注意力生成对抗网络

基于TCN-Bi-GRU和交叉注意Transformer的多模态情感识别

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陕西科技大学学报 2025年第1期43卷 161-168页

作者：李嘉华陈景霞白义民陕西科技大学电子信息与人工智能学院陕西西安710021

多模态语音情感识别是近年来在自然语言处理和机器学习领域备受关注的研究方向之一,不同模态的数据存在异构性和不一致性,将不同模态信息有效地融合起来并学习到高效的表示形式是一个挑战.为此,本文提出了一种新的基于时序信息建模和交... 详细信息

多模态语音情感识别是近年来在自然语言处理和机器学习领域备受关注的研究方向之一,不同模态的数据存在异构性和不一致性,将不同模态信息有效地融合起来并学习到高效的表示形式是一个挑战.为此,本文提出了一种新的基于时序信息建模和交叉注意力的多模态语音情感识别模型.首先采用时间卷积网络(Time Convolutional Network,TCN)提取语音、文本和视频数据的深层时序特征,使用双向门控递归单元(Bidirectional Gated Recurrent Unit,Bi-GRU)捕捉序列数据的上下文信息,提高模型对序列数据的理解能力.然后基于交叉注意力机制和Transformer构建多模态融合网络,用于挖掘并捕获音频、文本和视觉特征之间交互的情感信息.此外,在训练过程中引入弹性网络正则化(Elastic Net Regularization)防止模型过拟合,最后完成情感识别任务.在IEMOCAP数据集上,针对快乐、悲伤、愤怒和中性四类情感的分类实验中,准确率分别为87.6%、84.1%、87.5%、71.5%,F1值分别为85.1%、84.3%、87.4%、71.4%.加权平均精度为80.75%,未加权平均精度为82.80%.结果表明,所提方法实现了较好的分类性能.

关键词：语音识别多模态情感识别时间卷积网络交叉注意力机制弹性网络

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基于马尔可夫链的COVID-19流行病患病区域变化趋势预测

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陕西科技大学学报 2025年第1期43卷 211-218页

作者：王鑫王令戈师鹏柔陕西科技大学电子信息与人工智能学院陕西西安710021

在COVID-19疫情环境下,为精准预测不同症状状态的人群人数和区域级别的发展趋势,以SIR传染病模型为基础,基于马尔可夫链预测时空相关的特性,设计了感染人群状态与管控措施相关的K-SIRD传染病预测模型.根据COVID-19疫情人群之间传染性的... 详细信息

在COVID-19疫情环境下,为精准预测不同症状状态的人群人数和区域级别的发展趋势,以SIR传染病模型为基础,基于马尔可夫链预测时空相关的特性,设计了感染人群状态与管控措施相关的K-SIRD传染病预测模型.根据COVID-19疫情人群之间传染性的特征及受距离影响造成有效传染数R e的变化而导致不同的症状状态改变的转移规律,实时精准预测了不同状态的人员人数变化,并根据同一区域人群症状状态分布情况不同,针对不同级别的区域采用不同等级的管控措施.

关键词： K-SIRD模型 COVID-19 马尔可夫链有效繁殖数

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基于多尺度偏移感知网络的结肠息肉目标检测

陕西科技大学学报 2025年第1期43卷 177-184页

作者：池晓鑫杜晓刚王营博雷涛陕西科技大学电子信息与人工智能学院陕西省人工智能联合实验室陕西西安710021

一些息肉目标检测方法难以充分提取全局及长距离语义信息,导致在具有环境噪声的情况下对尺寸差异较大的息肉目标检测精度低.为了解决该问题,提出了一种基于多尺度偏移感知的息肉检测网络.首先,设计了多尺度偏移感知注意力模块,通过在不... 详细信息

一些息肉目标检测方法难以充分提取全局及长距离语义信息,导致在具有环境噪声的情况下对尺寸差异较大的息肉目标检测精度低.为了解决该问题,提出了一种基于多尺度偏移感知的息肉检测网络.首先,设计了多尺度偏移感知注意力模块,通过在不同尺度上对图像特征进行注意力加权和偏移感知,提高了图像特征的提取和融合能力.其次,设计了渐近特征融合模块,对不同尺度的特征图进行自适应空间加权融合,从而捕捉了更丰富的上下文信息.通过大量实验证明,该方法在三个不同类型的息肉数据集上分别达到了94.8%、94.6%和95.8%的检测精度,相比于当前主流的目标检测方法取得了更好的检测结果.

关键词：医学图像息肉检测注意力机制多尺度特征特征融合

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基于深度感知的无监督大视场光场内容生成

激光与光电子学进展 2025年

作者：钟长祥陈晔曜朱仲杰郁梅蒋刚毅宁波大学信息科学与工程学院浙江万里学院信息与智能工程学院

受到光学结构的限制，光场相机所捕获的图像遭受窄视场问题。针对此，本文提出了一种基于深度感知的无监督大视场光场内容生成方法。首先，所提出方法采用一种光场子孔径阵列中心绘制方法，结合卷积神经网络以估计光场图像的深度信息；... 详细信息

受到光学结构的限制，光场相机所捕获的图像遭受窄视场问题。针对此，本文提出了一种基于深度感知的无监督大视场光场内容生成方法。首先，所提出方法采用一种光场子孔径阵列中心绘制方法，结合卷积神经网络以估计光场图像的深度信息；通过利用深度信息，光场子孔径图像得以进行中心对齐，从而增强子孔径图像之间的相关性，并有效降低角度冗余。其次，构建了一个单应性估计网络，其提取多尺度特征金字塔，利用深层特征预测全局单应性，配合浅层特征以进行网格级调整，实现精细化的图像配准。此外，还设计了一种深度感知的损失函数用于辅助单应性矩阵的估计。最后，通过合成掩膜来引导配准后的视图实现自然融合，而后利用先前估计的深度进行角度复原，以生成最终的大视场光场图像。实验结果表明，所提出方法不仅能实现高精度的配准，还能保证拼接后光场图像的角度一致性。此外，所提出方法在自建数据集上的主客观指标均表现出较好的性能。

关键词：光场成像大视场光场拼接深度信息无监督单应性估计

动静载荷作用下增材制造Ti-6Al-4V合金的力学性能研究进展

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爆炸与冲击 2025年

作者：肖先锋徐建龙吴祖锡叶小军付艳恕南昌大学先进制造学院南昌工学院信息与人工智能学院

增材制造具有的高设计自由度和快速成形特点，使其在制造复杂几何结构的航空航天和国防领域关键部件上具有巨大的优势。Ti-6Al-4V钛合金凭借其低密度、高比强度及抗蠕变性的特性，在经常承受冲击载荷的航天器、武器装备等关键部位上得... 详细信息

增材制造具有的高设计自由度和快速成形特点，使其在制造复杂几何结构的航空航天和国防领域关键部件上具有巨大的优势。Ti-6Al-4V钛合金凭借其低密度、高比强度及抗蠕变性的特性，在经常承受冲击载荷的航天器、武器装备等关键部位上得到广泛应用，深入了解增材制造Ti-6Al-4V钛合金在动静载荷作用下的力学性能及影响机制是提高构件使役性能的重要基础。本文对增材制造Ti-6Al-4V钛合金的力学响应最新进展进行了系统的梳理和归纳。首先简要概括了典型金属增材制造技术分类和工作原理，其次，梳理了增材制造Ti-6Al-4V钛合金的准静态拉伸性能和动态压缩性能方面的研究工作，并与铸造和锻造Ti-6Al-4V构件力学性能进行比较。进一步，对增材制造钛合金显微组织和力学行为的关联机制展开讨论。此外，针对增材制造Ti-6Al-4V合金在静态载荷作用下的各向异性力学响应，总结了常用改善各向异性的后处理工艺。

关键词：增材制造 Ti-6Al-4V 动静载荷力学性能各向异性

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速率自适应的海面物联网跨层机会传输协议

控制与决策 2025年第1期40卷 180-186页

作者：赵瑞琴张东健全豪刘创源王海燕西北工业大学航海学院海洋声学信息感知工业和信息化部重点实验室(西北工业大学) 西北工业大学国家卓越工程师学院陕西科技大学电子信息与人工智能学院

海面物联网在海洋观测、海域监测等应用中发挥着重要作用.复杂动态海洋环境造成海洋网络链路状态、链路质量的时变特征,且其给海面物联网带来了严峻挑战,为此,将物理层自适应数据速率、媒体访问控制(MAC)层载波侦听多址接入与网络层机... 详细信息

海面物联网在海洋观测、海域监测等应用中发挥着重要作用.复杂动态海洋环境造成海洋网络链路状态、链路质量的时变特征,且其给海面物联网带来了严峻挑战,为此,将物理层自适应数据速率、媒体访问控制(MAC)层载波侦听多址接入与网络层机会路由联合进行跨层设计,提出速率自适应海面物联网跨层传输协议,通过3次握手机制机会性选择最佳转发结点并基于动态信噪比实现传输速率实时自适应调整,旨在提高动态复杂海洋环境下海面物联网的稳健性.陆地和湖上试验结果表明,所提协议在数据包交付率、能耗与时延方面性能优异,可为复杂动态海洋环境中海面物联网数据的高效传输提供重要的技术途径.

关键词：海洋物联网机会路由网络速率自适应 LoRa 海洋链路

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Huber-AQMRD算法:应对网络拥塞的性能改进

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现代电子技术 2025年第1期48卷 65-70页

作者：晁凯康百成王双全西安工程大学电子信息学院陕西西安710600

随着信息化时代的蓬勃发展,信息传输已经渗透到了日常生活和商业活动的方方面面,成为不可或缺的一部分。然而,这种信息传输的大规模增长也带来了一系列问题,其中包括网络拥塞等现象变得愈加普遍。在应对网络拥塞问题时,主动队列管理(AQM... 详细信息

随着信息化时代的蓬勃发展,信息传输已经渗透到了日常生活和商业活动的方方面面,成为不可或缺的一部分。然而,这种信息传输的大规模增长也带来了一系列问题,其中包括网络拥塞等现象变得愈加普遍。在应对网络拥塞问题时,主动队列管理(AQM)算法显得尤为重要,其中包括随机早期检测(RED)和自适应平均队列大小及其变化率(AQMRD)算法等。尽管这些算法已经起到了一定作用,但在提升吞吐量与服务质量方面仍有进步的空间。针对已有算法的不足,文中提出一种基于AQMRD的改进算法,即Huber-AQMRD算法。该算法通过引入“Huber”损失函数,更准确地评估队列大小与期望值之间的差异,从而优化了丢包函数的设计。通过ns3仿真实验验证,Huber-AQMRD算法在降低丢包率的同时,提高了网络吞吐量和服务质量,对于解决大规模增长的信息传输下的网络拥塞问题,提升网络性能和用户体验具有重要意义。

关键词：网络拥塞主动队列管理 Huber-AQMRD ns3 丢包率吞吐量

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深度学习在心力衰竭检测中的应用综述

计算机科学与探索 2025年第1期19卷 65-78页

作者：王永威魏德健曹慧姜良山东中医药大学智能与信息工程学院济南250355

随着生物医学技术的发展,利用生物信号进行心力衰竭的早期诊断已成为提高患者生存率和降低治疗成本的关键策略。在此背景下,深度学习技术的迅猛发展为心力衰竭检测开辟了新路径。系统地综述了深度学习在心力衰竭检测中的最新进展和应用... 详细信息

随着生物医学技术的发展,利用生物信号进行心力衰竭的早期诊断已成为提高患者生存率和降低治疗成本的关键策略。在此背景下,深度学习技术的迅猛发展为心力衰竭检测开辟了新路径。系统地综述了深度学习在心力衰竭检测中的最新进展和应用。概述了心力衰竭检测涉及的主要生物医学信号和公开数据集。详细分析了深度学习在心力衰竭诊断领域的应用及其发展,特别是对卷积神经网络和长短期记忆网络处理心电图、心率变异性、心音等关键生物医学信号的能力进行了深入分析,总结了这些技术的优势、局限性,并对各类模型性能进行了比较。探讨了通过融合多种人工智能技术所构建的混合模型在提升检测精度和模型泛化能力方面的潜力,以及如何利用模型的可解释性来增加检测过程的透明度,提升医生的信任度。最后总结了当前研究存在的不足,并对未来研究方向提出展望,强调了跨学科合作在推动心力衰竭检测技术进步中的重要性。

关键词：心力衰竭生物医学信号深度学习卷积神经网络循环神经网络混合模型