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拉曼光谱结合WGANGP-ResNet算法鉴别病原菌种类

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光谱学与光谱分析 2024年第2期44卷 542-547页

作者：孟星志刘亚秋刘丽娜东北林业大学信息与计算机工程学院黑龙江哈尔滨150040

快速准确识别病原菌在防止传染病的传播、帮助对抗抗菌素耐药性和改善病人预后方面起着关键作用。拉曼光谱结合机器学习算法能够简单快捷地对病原菌进行无标记检测。然而,病原菌种类和表型繁多,并且深度学习需要依赖大量样本训练,而收... 详细信息

快速准确识别病原菌在防止传染病的传播、帮助对抗抗菌素耐药性和改善病人预后方面起着关键作用。拉曼光谱结合机器学习算法能够简单快捷地对病原菌进行无标记检测。然而,病原菌种类和表型繁多,并且深度学习需要依赖大量样本训练,而收集大批量病原菌拉曼光谱劳神费力,且易受荧光等因素影响。针对上述问题,提出一种基于WGAN-GP数据增强方法和ResNet结合的病原菌拉曼光谱检测模型。采用五种常见眼科病原菌的拉曼光谱。将采集到的原始数据归一化作为ResNet和传统卷积神经网络(1D-CNN)的输入,将经过SG滤波、airPLS基线校正、PCA降维等预处理后的数据作为K近邻(KNN)的输入,对比分析发现ResNet模型效果最优,其分类精度可达96%;搭建Wasserstein生成式对抗网络加梯度惩罚模型(WGAN-GP),生成大量与真实数据相似的高分辨率光谱数据。同时与偏移法、深度卷积生成式对抗神经网络(DCGAN)2种数据增强方法进行比对,证明WGAN-GP的可靠性;为验证生成数据可以丰富数据多样性,进而提高分类精度,将扩充后的数据集重新放入ResNet进行训练,最终WGAN-GP结合ResNet的分类准确率提高到99.3%。结果表明:基于ResNet的分类模型无需复杂数据预处理,在开发效率和分类精度上均有提高;改进的WGAN-GP模型适用于拉曼光谱数据增强,解决了传统数据增强方法生成光谱的有效性与类别准确性不匹配的问题,相比于GAN提高了训练过程的速度和稳定性;利用表面增强拉曼光谱技术(SERS)结合WGANGP-ResNet模型对病原菌拉曼光谱分类,减少了对大量训练数据的需求,有利于快速学习和分析低信噪比的拉曼光谱,并将光谱采集时间缩减到1/10。在临床快速、免培养鉴别病原菌方面具有重要研究意义与应用价值。

关键词： WGAN-GP 拉曼光谱病原菌鉴别一维残差网络卷积神经网络

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基于预训练和多模态融合的假新闻检测

计算机工程 2024年第1期50卷 289-295页

作者：周昊玮刘勇玄萍黑龙江大学计算机科学与技术学院黑龙江哈尔滨150080 汕头大学工学院计算机科学与技术系广东汕头515063

现有的多模态检测模型通常对每个模态的特征进行简单拼接,不能对模态之间的相关性进行有效建模,而且很难迁移到标签稀少的领域。提出一种基于预训练和多模态融合的假新闻检测模型PMFD。提取新闻附带图像不同区域的特征作为图像原始向量... 详细信息

现有的多模态检测模型通常对每个模态的特征进行简单拼接,不能对模态之间的相关性进行有效建模,而且很难迁移到标签稀少的领域。提出一种基于预训练和多模态融合的假新闻检测模型PMFD。提取新闻附带图像不同区域的特征作为图像原始向量,合并图像原始向量作为图像引导向量,设计早期融合、中期融合、后期融合3种不同的多模态融合方式。在早期融合阶段,通过图像引导向量初始化文本特征提取器,获取文本原始向量,合并文本原始向量作为文本引导向量。在中期融合阶段,使用模态的原始向量集合与其他模态的引导向量构造模态的特征表示。在后期融合阶段,融合不同模态的特征表示,构造新闻的特征表示。为提高模型的泛化能力,在标签丰富的数据上对PMFD进行预训练,然后再在标签稀少的数据上对PMFD进行微调。在公开数据集上的实验结果表明,PMFD能有效检测假新闻结果,相对传统模型CNN、LSTM、BERT等有10%以上的提升,相对EANN、M_model多模态假新闻检测模型有2%~3%的提升。

关键词：假新闻检测预训练多模态融合引导向量跨模态共享特征阶段融合

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一种基于窗口机制的口语理解异构图网络

软件学报 2024年第4期35卷 1885-1898页

作者：张启辰王帅李静梅哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院黑龙江哈尔滨150001

口语理解(spoken language understanding,SLU)是面向任务的对话系统的核心组成部分,旨在提取用户查询的语义框架.在对话系统中,口语理解组件(SLU)负责识别用户的请求,并创建总结用户需求的语义框架,SLU通常包括两个子任务:意图检测(int... 详细信息

口语理解(spoken language understanding,SLU)是面向任务的对话系统的核心组成部分,旨在提取用户查询的语义框架.在对话系统中,口语理解组件(SLU)负责识别用户的请求,并创建总结用户需求的语义框架,SLU通常包括两个子任务:意图检测(intent detection,ID)和槽位填充(slot filling,SF).意图检测是一个语义话语分类问题,在句子层面分析话语的语义;槽位填充是一个序列标注任务,在词级层面分析话语的语义.由于意图和槽之间的密切相关性,主流的工作采用联合模型来利用跨任务的共享知识.但是ID和SF是两个具有强相关性的不同任务,它们分别表征了话语的句级语义信息和词级信息,这意味着两个任务的信息是异构的,同时具有不同的粒度.提出一种用于联合意图检测和槽位填充的异构交互结构,采用自注意力和图注意力网络的联合形式充分地捕捉两个相关任务中异构信息的句级语义信息和词级信息之间的关系.不同于普通的同构结构,所提模型是一个包含不同类型节点和连接的异构图架构,因为异构图涉及更全面的信息和丰富的语义,同时可以更好地交互表征不同粒度节点之间的信息.此外,为了更好地适应槽标签的局部连续性,利用窗口机制来准确地表示词级嵌入表示.同时结合预训练模型(BERT),分析所提出模型应用预训练模型的效果.所提模型在两个公共数据集上的实验结果表明,所提模型在意图检测任务上准确率分别达到了97.98%和99.11%,在槽位填充任务上F1分数分别达到96.10%和96.11%,均优于目前主流的方法.

关键词：对话系统口语理解异构图窗口机制意图检测槽位填充

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改进FCENet的自然场景文本检测算法

计算机工程与应用 2024年第3期60卷 228-236页

作者：周燕廖俊玮刘翔宇周月霞曾凡智佛山科学技术学院计算机系广东佛山528000

针对自然场景文本检测中由于背景复杂、尺度多变、形状弯曲等造成的检测难题,提出了一种改进FCENet(Fourier contour embedding network)的场景文本检测算法。该算法基于FCENet并引入了多尺度残差特征增强模块和多尺度注意力特征融合模... 详细信息

针对自然场景文本检测中由于背景复杂、尺度多变、形状弯曲等造成的检测难题,提出了一种改进FCENet(Fourier contour embedding network)的场景文本检测算法。该算法基于FCENet并引入了多尺度残差特征增强模块和多尺度注意力特征融合模块。多尺度残差特征增强模块作为骨干网络顶层的残差分支,增强了特征金字塔结构自上而下的高层语义信息流动,提高了文本像素分类能力,有效减少误检现象。多尺度注意力特征融合模块使不同语义和尺度的特征能够更好地融合,结合自底向上的特征融合网络,有效避免文本过度分割并提高了弯曲文本的检测能力。实验结果表明,该方法在弯曲文本数据集CTW1500和Total-Text上的综合指标F值分别达到了86.2%和86.5%,相比原算法FCENet分别提升了1.1和0.7个百分点。

关键词：自然场景文本检测特征融合特征增强注意力机制 FCENet

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跨域人脸活体检测的单边对抗网络算法

计算机工程与应用 2024年第5期60卷 103-111页

作者：曾凡智吴楚涛周燕佛山科学技术学院计算机系广东佛山528000

现有跨域人脸活体检测算法,其特征提取过程容易发生过拟合和缺乏特征聚合所导致的泛化性不足问题。针对该问题,提出了跨域人脸活体检测的单边对抗网络算法,将分组卷积与改进的倒残差结构融合替换普通卷积,降低网络参数同时加强人脸细粒... 详细信息

现有跨域人脸活体检测算法,其特征提取过程容易发生过拟合和缺乏特征聚合所导致的泛化性不足问题。针对该问题,提出了跨域人脸活体检测的单边对抗网络算法,将分组卷积与改进的倒残差结构融合替换普通卷积,降低网络参数同时加强人脸细粒度特征的表达能力,并引入自适应特征归一化模块,强调图像中人脸活体信息区域淡化无关背景区域,有效避免人脸活体信息的过拟合并加强来自不同源域的人脸活体检测能力。基于NetVLAD引入通道注意力机制模块,通道注意力机制模块作为特征聚合网络的分支,学习不同源域中人脸局部特征的语义信息,有效增强对不同源域的人脸活体信息分类的泛化能力。设计两模块融合网络以提高未知场景下跨域人脸活体检测精度。在OULU-NPU、CASIA-FASD、MSU-MFSD和Idiap Replay-Attack数据集上的实验结果表明,该算法在跨数据集测试O&C&M to I、O&C&I to M、I&C&M to O、O&M&I to C均有不错的表现,其中,在O&C&I to M及O&M&I to C性能评估指标分别提升了0.99个百分点和0.5个百分点的精度。

关键词：域泛化生成对抗网络人脸活体检测自适应归一化注意力机制

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风荷载下的树木动态行为参数测量方法综述

自然灾害学报 2024年第2期33卷 18-28页

作者：杨新年王阿川东北林业大学计算机与控制工程学院黑龙江哈尔滨150040 黑龙江工业学院黑龙江鸡西158100

树木风害机理、风害损失及防治技术的研究是当前的研究热点,其共同基础是了解树木的空气动力学特性。对树木动态行为参数的测量是研究树木空气动力学的基础,对定量化研究树木风载及其安全性评估具有重要意义。在调研国内外相关文献的基... 详细信息

树木风害机理、风害损失及防治技术的研究是当前的研究热点,其共同基础是了解树木的空气动力学特性。对树木动态行为参数的测量是研究树木空气动力学的基础,对定量化研究树木风载及其安全性评估具有重要意义。在调研国内外相关文献的基础上对树木动态行为参数的测量方法进行了综述。首先,对树干、树枝和树叶的动态行为参数进行了总结;其次,从接触式和非接触式两方面对树木动态行为参数的测量方法进行归纳,对每种方法的适用范围及优缺点进行阐述分析;最后,讨论了目前测量方法的不足,对未来的测量方法进行展望。

关键词：树木动态行为接触式测量非接触式测量树木空气动力学特性迎风面积树木摇摆

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改进PBFT算法的配电物联网接入认证方法

计算机工程与应用 2024年第2期60卷 279-287页

作者：张铭泉杨甜朵春红华北电力大学(保定)计算机系河北保定071003

随着物联网与配电网深度融合,海量终端设备接入系统给配电物联网安全稳定运行带来巨大挑战。针对传统身份认证方式过于中心化且无法承载大规模终端等现状,设计一种基于区块链共识机制的配电物联网终端接入认证方法。由配电物联网网关负... 详细信息

随着物联网与配电网深度融合,海量终端设备接入系统给配电物联网安全稳定运行带来巨大挑战。针对传统身份认证方式过于中心化且无法承载大规模终端等现状,设计一种基于区块链共识机制的配电物联网终端接入认证方法。由配电物联网网关负责对待接入终端节点登记注册,采用共识算法进行分布式认证,将合法终端上链存储。在传统PBFT算法的基础上,设计了配电物联网终端共识算法。该算法引入权重机制,根据终端节点权重选取认证节点,缩小共识规模;引入可验证随机函数增强主节点安全,避免启动视图切换协议,提高共识效率;结合实际应用场景优化一致性协议,降低通信开销。实验分析表明该方法可有效规避多种网络攻击,通信开销和吞吐量优于其他方法,系统抗攻击性较强,满足配电物联网对认证效率和系统可靠性等要求。

关键词：配电物联网区块链接入认证共识算法权重机制可验证随机函数(VRF)

基于条件生成对抗网络的无线传感网络多节点失效修复研究

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传感技术学报 2024年第4期37卷 716-722页

作者：王暾赵晓丽何苑郝梦岩长治学院计算机系山西长治046000

当前主流的传感节点失效修复主要通过纠删码完成,修复后节点具有更高的空间利用率,但无法有效提升网络寿命。为此,提出基于条件生成对抗网络的无线传感网络多节点数据重构方法,完成失效修复。感知无线传感网络节点,对失效节点展开裁决,... 详细信息

当前主流的传感节点失效修复主要通过纠删码完成,修复后节点具有更高的空间利用率,但无法有效提升网络寿命。为此,提出基于条件生成对抗网络的无线传感网络多节点数据重构方法,完成失效修复。感知无线传感网络节点,对失效节点展开裁决,确定失效节点位置,并重构节点内数据;将获取的失效节点用于条件生成对抗网络(CGAN)框架中生成器与节点替换网络的训练,通过训练好的生成器,以失效节点为条件,生成未失效节点;为提升修复性能,使用粒子群算法寻优节点替换网络参数,完成节点重构数据置换,实现失效节点的有效修复。结果表明:利用所提方法进行修复时,能耗最高仅为17 J,剩余寿命最低可达到300 h,连通度最高可达到99.2%,具有较好的修复效果。

关键词：无线传感网络失效节点修复条件生成对抗网络节点失效判决节点数据重构

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行为增强的多层次协同Top-N推荐

哈尔滨工程大学学报 2024年第6期45卷 1119-1126页

作者：刘宇鹏吕衍河哈尔滨理工大学计算机科学与技术学院黑龙江哈尔滨150001

传统推荐系统只利用单一用户行为,然而用户行为间是具有关联性,忽视用户行为会丢失辅助行为对目标行为的影响。本文提出了一种行为增强的多层次协同Top-N推荐,在推荐二分图和元路径图上利用注意力机制传播信息,学习多层次高阶和异质协... 详细信息

传统推荐系统只利用单一用户行为,然而用户行为间是具有关联性,忽视用户行为会丢失辅助行为对目标行为的影响。本文提出了一种行为增强的多层次协同Top-N推荐,在推荐二分图和元路径图上利用注意力机制传播信息,学习多层次高阶和异质协同信号(包括用户-项目间的和项目间的)以提高推荐性能,这样可以更好地利用推荐图结构,并充分考虑到推荐图结构上各种行为间的相互影响。在经典数据集上做了全方位实验验证模型有效性,在电商推荐数据上取得了很好效果。

关键词：辅助行为多行为图神经网络元路径图用户-项目传播层目标行为高阶异质信号

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