期刊文献+
共找到404,195篇文章
< 1 2 250 >
每页显示 20 50 100
融合DeepSeek-R1和RAG技术的先秦文化元典智能问答研究 被引量:1
1
作者 张强 高颖 +2 位作者 任豆豆 韩牧哲 包平 《现代情报》 北大核心 2026年第1期173-186,共14页
[目的/意义]先秦文化元典是中华文明的源头文献,对其进行知识组织与智能应用,可以为建设中华民族现代文明提供历史依据和价值判断,增强国家文化软实力。本研究旨在基于检索增强生成(RAG)技术的先秦文化元典智能问答系统,推动相关知识的... [目的/意义]先秦文化元典是中华文明的源头文献,对其进行知识组织与智能应用,可以为建设中华民族现代文明提供历史依据和价值判断,增强国家文化软实力。本研究旨在基于检索增强生成(RAG)技术的先秦文化元典智能问答系统,推动相关知识的智能化应用与传承。[方法/过程]以中华书局出版的《春秋》三传为研究对象,构建先秦文化元典本体模型,采用DeepSeek-R1进行知识抽取并构建知识图谱。基于LangChain框架,运用GraphRAG、NaiveRAG、LightRAG、HybridRAG这4种RAG方法对大语言模型进行检索增强,并从定量和混合两方面评估问答能力。[结果/结论]研究结果显示,DeepSeek-R1抽取效果良好,生成的三元组能有效覆盖关键知识且质量较高。在智能问答评估中,不同RAG方法各有优劣。GraphRAG在各类问题和评估维度上表现较佳,尤其在考证溯源型、应用实践型等问题上表现突出;NaiveRAG在事实知识型问题上表现较好。综合定量与混合评估来看,根据实际应用场景选择合适的RAG技术至关重要。 展开更多
关键词 先秦文化元典 大语言模型 DeepSeek 检索增强生成 智能问答
在线阅读 下载PDF
基于多尺度特征增强的航拍小目标检测算法 被引量:1
2
作者 肖剑 何昕泽 +2 位作者 程鸿亮 杨小苑 胡欣 《浙江大学学报(工学版)》 北大核心 2026年第1期19-31,共13页
针对航拍图像小目标检测中存在的检测精度低和模型参数量大的问题,提出兼顾性能与资源消耗的航拍小目标检测算法.以YOLOv8s为基准网络,通过降低通道维数和加强对高频特征的关注,提出自适应细节增强模块(ADEM),在减少冗余信息的同时加强... 针对航拍图像小目标检测中存在的检测精度低和模型参数量大的问题,提出兼顾性能与资源消耗的航拍小目标检测算法.以YOLOv8s为基准网络,通过降低通道维数和加强对高频特征的关注,提出自适应细节增强模块(ADEM),在减少冗余信息的同时加强对小目标细粒度特征的捕获;基于PAN-FPN架构调整特征融合网络,增加对浅层特征的关注,同时引入多尺度卷积核增强对目标上下文信息的关注,以适应小目标检测场景;针对传统IoU灵活性、泛化性不强的问题,构建参数可调的Nin-IoU,通过引入可调参数,实现对IoU的针对性调整,以适应不同检测任务的需求;提出轻量化检测头,在增强多尺度特征信息交融的同时减少冗余信息的传递.结果表明,在VisDrone2019数据集上,所提算法以8.08×106的参数量实现了mAP0.5=50.3%的检测精度;相较于基准算法YOLOv8s,参数量降低了27.4%,精度提升了11.5个百分点.在DOTA与DIOR数据集上的实验结果表明,所提算法具有较强的泛化能力. 展开更多
关键词 目标检测 YOLOv8 无人机图像 特征融合 损失函数
在线阅读 下载PDF
基于多模态改进残差网络的输电线路绝缘子覆冰类型识别方法 被引量:1
3
作者 谢静 肖韩 +4 位作者 刘志坚 龙志宏 张德龙 韩一瑞 张帅龙 《电力系统保护与控制》 北大核心 2026年第1期130-142,共13页
电力输电设备覆冰不仅会增加绝缘子表面的负荷,还会导致电弧击穿和绝缘失效等严重问题,威胁电力输送的可靠性与安全性。传统的人工观察、图像处理的边缘检测和基于支持向量机(support vector machine,SVM)的方法受限于复杂的环境和不稳... 电力输电设备覆冰不仅会增加绝缘子表面的负荷,还会导致电弧击穿和绝缘失效等严重问题,威胁电力输送的可靠性与安全性。传统的人工观察、图像处理的边缘检测和基于支持向量机(support vector machine,SVM)的方法受限于复杂的环境和不稳定的气象条件,难以满足实时监测和精确分类的需求。为此,提出了一种基于多模态改进残差网络的深度学习模型。该模型结合图像特征、覆冰图像的纹理特征以及气象数据3种模态,通过特征层融合提升覆冰类型分类的准确性。首先对覆冰图像进行去雾处理,利用基于暗通道先验的改进型去雾算法去除雾霾干扰,显著提升图像的清晰度和对比度。然后,通过灰度共生矩阵(gray-level co-occurrence matrix,GLCM)提取去雾后图像的纹理特征,并结合改进的残差网络(residual network,ResNet)对纹理特征和图像特征进行处理,以全面捕捉覆冰图像中的细微结构和表面特性。接着,构建包含温度、湿度、风速的气象信息数据集。最后,将图像特征、纹理特征与气象特征相结合,形成融合多模态特征的深度学习模型。通过现场实际工况下的绝缘子覆冰样本的训练和测试,算法对覆冰类型识别的准确率达到92.9%,验证了去雾技术与融合多模态特征的深度学习模型在提升覆冰类型识别精度方面的有效性。 展开更多
关键词 绝缘子覆冰 类型识别 纹理特征 微气象 动态赋权
在线阅读 下载PDF
基于改进YOLOv8的森林火灾检测方法研究 被引量:1
4
作者 雷建云 田祚汉 +1 位作者 夏梦 雷瑞璠 《中南民族大学学报(自然科学版)》 2026年第1期97-105,共9页
针对森林火灾检测对实时性要求较高的问题,提出了一种基于改进YOLOv8的森林火灾检测方法 .在YOLOv8的基础上,采用轻量化特征提取网络EfficientNet优化YOLOv8原主干网络CSPDarknet53,以减少计算量并提高模型的收敛速度,进而提高火灾检测... 针对森林火灾检测对实时性要求较高的问题,提出了一种基于改进YOLOv8的森林火灾检测方法 .在YOLOv8的基础上,采用轻量化特征提取网络EfficientNet优化YOLOv8原主干网络CSPDarknet53,以减少计算量并提高模型的收敛速度,进而提高火灾检测速度.此外,融入了SENet注意力机制模块,以增强网络对火灾检测的准确性.使用α-IoU损失函数代替YOLOv8原始损失函数中的CIoU损失函数来计算定位损失,该函数能够自适应地调整IoU的阈值,更好地处理不同大小和形状的目标,同时提高模型对小目标的检测性能.结果表明:该方法的平均准确率(mA@0.5P)达到了87.2%,帧率(FPS)提升了17帧,显著提高了火灾检测的实时性. 展开更多
关键词 深度学习 YOLOv8模型 森林火灾检测 实时性
在线阅读 下载PDF
农作物表型组大数据工厂成套技术装备研究综述
5
作者 郭新宇 吴升 +9 位作者 苟文博 温维亮 李英伦 张颖 樊江川 王传宇 顾生浩 卢宪菊 刘海深 赵春江 《农业机械学报》 北大核心 2026年第1期1-18,61,共19页
面向作物表型组大数据获取解析、作物种质资源表型鉴定等亟需高效率、智能化和低成本技术、装备及系统的问题,在系统梳理分析国内外农作物高通量表型平台相关技术产品研究现状的基础上,通过组织多学科的协同技术攻关,突破了作物表型组... 面向作物表型组大数据获取解析、作物种质资源表型鉴定等亟需高效率、智能化和低成本技术、装备及系统的问题,在系统梳理分析国内外农作物高通量表型平台相关技术产品研究现状的基础上,通过组织多学科的协同技术攻关,突破了作物表型组大数据高通量获取和智能化解析中的关键技术难题,设计了具有自主知识产权的轻小敏捷型多传感器阵列、通用化成像单元和适用于多生境的固定式、移动式高通量表型平台装备,以及配套算法和软件平台,构建了农作物表型组大数据工厂成套技术装备体系。该体系由大田和设施作物高通量自主作业表型平台、室内器官和显微表型平台、大田和设施环境自动化种植管控设备、作物模型系统、数字孪生智慧管控平台和大数据计算服务中心等构成,可实现多生境、自动化、高通量、高效率、高精度的多源作物表型-环境数据协同采集,涵盖农作物群体、个体、器官和显微多重尺度,能够重建农林作物的三维形态结构并精准解析株型、产品、品质、抗性等表型组指标,是发展数字育种和智慧栽培的新一代信息化基础设施。农作物表型组大数据工厂技术装备体系创新了作物表型组大数据的产生、处理和服务模式,可为作物表型组理论技术的发展、基于AI for Science的平台化科研和工厂化的作物种质资源表型鉴定等提供体系化的技术装备支撑。 展开更多
关键词 作物表型组 大数据工厂 高通量表型平台 管道化解析软件 数字孪生管控平台
在线阅读 下载PDF
基于双重并行任务的无人机小目标两阶段检测方法
6
作者 杨艺 朱江睿 +3 位作者 王科平 张高鹏 钱伟 王田 《模式识别与人工智能》 北大核心 2026年第1期31-51,共21页
目标在图像中的尺寸过小是无人机目标检测面临的主要挑战之一,特别是当无人机飞行高度较高且成像分辨率较低时,小目标特征极易在深度神经网络的深层特征中弥散.为此,文中提出基于双重并行任务的无人机小目标两阶段检测方法,并行任务包... 目标在图像中的尺寸过小是无人机目标检测面临的主要挑战之一,特别是当无人机飞行高度较高且成像分辨率较低时,小目标特征极易在深度神经网络的深层特征中弥散.为此,文中提出基于双重并行任务的无人机小目标两阶段检测方法,并行任务包含小目标检测任务与超分辨率重建任务.在超分辨率重建任务分支中,构建空间先验模块和窗口注意力引导模块.小目标检测任务分支以Swin Transformer为基础,并且分别由空间先验模块和窗口注意力引导模块进行浅层特征的空间信息和深层特征的注意力的超分辨率重建.两阶段检测方法分为训练阶段和推理阶段.在训练阶段,超分辨率重建任务分支均以高分辨率特征为标签,从而增强小目标检测任务分支对细节特征的提取能力.在推理阶段,仅保留小目标检测任务分支,可提升方法的推理速度,降低资源开销.在公共数据集VisDrone和自制无人机数据集JZ-UAV上的实验表明,文中方法识别精度较高. 展开更多
关键词 无人机(UAV) Swin TRANSFORMER 小目标检测 超分辨率重建
在线阅读 下载PDF
基于图像匹配的高空大斜视无源目标定位
7
作者 贾平 李昌灏 +3 位作者 孙辉 宋悦铭 祃卓荦 徐芳 《光学精密工程》 北大核心 2026年第1期124-138,共15页
提出一种基于图像匹配的无源定位方法,通过引入基于Transformer的特征增强与MiHo聚类筛选的两步匹配策略,减轻了高空大斜视条件下传统无源定位算法因微小角度误差导致的定位精度下降程度。根据粗定位结果与飞行参数对航拍图像进行近似... 提出一种基于图像匹配的无源定位方法,通过引入基于Transformer的特征增强与MiHo聚类筛选的两步匹配策略,减轻了高空大斜视条件下传统无源定位算法因微小角度误差导致的定位精度下降程度。根据粗定位结果与飞行参数对航拍图像进行近似正射变换,并截取对应区域的卫星图像。采用RepVGG提取图像粗特征,通过互最近邻实现初步匹配,并结合MiHo与归一化互相关(Normalized Cross Correlation,NCC)筛选匹配点对。最后,借助Transformer模块完成精细化匹配,再根据精匹配结果构建角度误差修正矩阵,多次迭代修正系统误差。实验结果表明,所提方法的定位精度较传统方法有较大幅度提升,在典型应用场景下提升约70%,在斜距90 km的情况下,定位精度可维持在120 m左右。该方法突破了传统无源定位对角度精度的高度依赖,验证了基于图像匹配的无源定位路径的可行性与有效性。 展开更多
关键词 图像匹配 目标定位 航空光电系统 无源定位 大斜视 TRANSFORMER
在线阅读 下载PDF
面向风力机翼型的西北工业大学NF-3数字风洞设计与应用
8
作者 赵钟 惠增宏 +2 位作者 张勇 孙中国 罗玉明 《太阳能学报》 北大核心 2026年第2期616-625,共10页
聚焦风洞试验数字化转型,针对物理风洞试验和计算流体力学(CFD)数值试验两种手段融合需求,根据西北工业大学NF-3翼型风洞,设计可业务化运行的数字风洞软件系统。基于风雷软件(PHengLEI),通过重建风洞各部段和翼型数字模型,仿真试验风速... 聚焦风洞试验数字化转型,针对物理风洞试验和计算流体力学(CFD)数值试验两种手段融合需求,根据西北工业大学NF-3翼型风洞,设计可业务化运行的数字风洞软件系统。基于风雷软件(PHengLEI),通过重建风洞各部段和翼型数字模型,仿真试验风速控制过程,构建NF-3数字风洞,只需输入二维翼型的坐标,即可自动化开展虚拟试验。为实现自动化、业务化运行,基于预制模板自动生成风洞背景网格和试验模型网格,二者采用拼接技术自动装配为全流场计算网格,通过预处理技术加速可压缩流动求解器收敛。首先介绍物理风洞各部段的数字化模型、试验风速控制策略,再给出数字风洞系统设计方案,包括翼型网格自动生成、风洞/翼型网格拼接装配、流场求解和虚拟试验风速控制方法。最后,采用风力机翼型在数字风洞中开展虚拟试验,对比分析虚拟试验与传统CFD计算结果的差异。结果表明,该数字风洞具备自动化开展翼型虚拟试验能力,能捕捉到传统CFD模拟所无法体现的展向分离流动变化,与传统CFD计算结果相比,数字风洞虚拟试验的气动系数与物理试验吻合更好。 展开更多
关键词 风洞 翼型 风力机 数字风洞 风雷软件 计算流体力学
原文传递
基于复杂设施农业环境的多传感器融合建图
9
作者 张三强 钱刚 +4 位作者 虢淇泽 刘微 吴杰 周红宇 胡新宇 《农机化研究》 北大核心 2026年第6期179-187,共9页
针对当前2D激光雷达SLAM系统不适应复杂设施农业环境建图和3D激光雷达成本高昂的问题,基于阿克曼农业机器人平台提出了一种2D激光雷达、视觉RGB-D相机与轮式里程计融合的建图方法,构建了2D激光雷达、RGB-D相机与轮式里程计多传感器融合... 针对当前2D激光雷达SLAM系统不适应复杂设施农业环境建图和3D激光雷达成本高昂的问题,基于阿克曼农业机器人平台提出了一种2D激光雷达、视觉RGB-D相机与轮式里程计融合的建图方法,构建了2D激光雷达、RGB-D相机与轮式里程计多传感器融合建图模型,对视觉-雷达-轮式里程计融合的SLAM建图过程进行了研究分析。在模拟的复杂设施农业环境中进行试验,对提出的建图方法进行了验证。试验结果显示:该方法建立的环境地图为二维平面与三维空间的融合地图,误差最大为2.2%,2D激光雷达建图的地图误差最大为2.9%,RGB-D相机纯视觉建图的地图误差最大为4.4%,融合建图地图的精度高于2D激光雷达与RGB-D相机建图。融合地图中,障碍物长、宽、高的最大误差分别为16.3%、20.9%、12.1%,障碍物质心到建图起始点的距离最大误差为4.5%,均在合理范围内,满足复杂设施农业环境中自动导航的建图要求,有效改善了农业机器人2D激光雷达在复杂设施农业环境下建图的局限性,同时解决了3D激光雷达成本昂贵、不利于农业机器人推广应用的问题,为农业机器人建图与导航研究提供了理论基础与数据支撑。 展开更多
关键词 设施农业 多传感器融合 SLAM 2D激光雷达 RGB-D深度相机 轮式里程计
在线阅读 下载PDF
面向知识融合的本草典籍知识图谱实体对齐研究
10
作者 李贺 邵文诗 +3 位作者 刘嘉宇 张津源 沈旺 王桂敏 《现代情报》 北大核心 2026年第3期30-43,共14页
[目的/意义]针对本草典籍知识图谱实体对齐任务中图谱异构、术语易混淆及高质量标注稀缺等挑战,提出融合生成对抗网络与模糊语义辨识的实体对齐模型GAFL-Align,旨在实现多源知识自动化融合。[方法/过程]该模型通过BERT与图注意力网络融... [目的/意义]针对本草典籍知识图谱实体对齐任务中图谱异构、术语易混淆及高质量标注稀缺等挑战,提出融合生成对抗网络与模糊语义辨识的实体对齐模型GAFL-Align,旨在实现多源知识自动化融合。[方法/过程]该模型通过BERT与图注意力网络融合实体语义与拓扑结构,利用生成对抗网络进行领域自适应以消除异构引发的特征分布差异,采用模糊边界负采样策略强化对易混淆术语的细粒度辨识,并结合迭代自训练机制利用高置信度结果扩充样本,有效降低对人工标注的依赖。[结果/结论]实验表明,该模型在自建数据集上的核心指标均优于基线方法。在此基础上构建的多源融合图谱实现了典籍间知识的互补与增值,为本草典籍知识自动化融合提供了有力的技术支撑。 展开更多
关键词 知识融合 实体对齐 本草典籍 知识图谱 深度学习
在线阅读 下载PDF
用于低剂量CT图像降噪的多路特征生成对抗网络
11
作者 王丽芳 任文婧 +2 位作者 郭晓东 张荣国 胡立华 《计算机应用》 北大核心 2026年第1期270-279,共10页
近些年,把生成对抗网络(GAN)应用于低剂量计算机断层扫描(LDCT)图像降噪取得了显著进展。然而,现有方法存在对复杂噪声分布建模能力不足以及结构细节保留能力有限等问题。因此,提出一种用于LDCT图像降噪的多路特征GAN——Trident GAN。... 近些年,把生成对抗网络(GAN)应用于低剂量计算机断层扫描(LDCT)图像降噪取得了显著进展。然而,现有方法存在对复杂噪声分布建模能力不足以及结构细节保留能力有限等问题。因此,提出一种用于LDCT图像降噪的多路特征GAN——Trident GAN。首先,设计特征引导生成器Trident Uformer,通过在U-Net结构的瓶颈层增加特征聚合注意力(FPA)模块解决U型结构空间分辨率较低的问题;其次,设计多路特征提取子模块Trident Block,并在3个分支中分别引入局部细节增强模块(LDEB)提取细节特征,轻量通道注意力模块(LCAB)增强通道特征,以及空间交互注意力模块(SIAB)获得重要空间特征;在SIAB中采用多级交互式注意力函数和评估机制设计空间上下文注意力机制(SCAM),解决单一注意力受限的问题;最后,设计多特征融合(MFF)模块来在三分支末端进行特征聚合,并对局部细节信息和全局语义信息进行建模,解决不同层次之间细节不连续的问题。此外,利用多尺度金字塔判别器(MSPD)在不同维度下检查生成结果的质量,指导具有全局一致性图像的生成。实验结果表明,在Mayo和Piglet数据集上,Trident GAN的平均峰值信噪比(PSNR)和结构相似性(SSIM)分别达到了31.5193 dB/0.8830和33.6331 dB/0.9478,与高频敏感GAN(HFSGAN)相比,参数量降低75.58%,测试时间缩短36.36%。可见,与HFSGAN等方法相比,Trident GAN可在较少的计算负荷下提高了图像质量。 展开更多
关键词 低剂量计算机断层扫描 图像降噪 注意力机制 TRANSFORMER 生成对抗网络
在线阅读 下载PDF
基于改进SDU-YOLOv8的军事飞机目标检测算法
12
作者 赵海丽 包大泱 +3 位作者 张从豪 刘鹏 王彩霞 景文博 《兵工学报》 北大核心 2026年第1期296-306,共11页
针对空天背景下军事飞机目标检测中存在的低对比度、小尺寸及形态多变导致的漏检率高、特征交互不足等问题,提出基于YOLOv8改进的SDU-YOLOv8网络。通过构建SSGBlock深度特征提取模块、动态可学习的Dy-RepGFPN特征融合网络以及参数共享的... 针对空天背景下军事飞机目标检测中存在的低对比度、小尺寸及形态多变导致的漏检率高、特征交互不足等问题,提出基于YOLOv8改进的SDU-YOLOv8网络。通过构建SSGBlock深度特征提取模块、动态可学习的Dy-RepGFPN特征融合网络以及参数共享的UCDN-Head检测头,实现特征提取、融合与检测头的协同优化。在自建军事飞机数据集上的实验结果表明,SDU-YOLOv8网络较基准YOLOv8的mAP@0.5提升2.5%,达到95.7%,参数量减少6.7%,计算量降低9.9%,在小尺寸、低对比度及形变目标的检测鲁棒性显著增强;新方法在保持轻量化的同时实现了检测精度与效率的均衡优化,为空天侦察场景下的军事飞机检测提供了高效解决方案。 展开更多
关键词 军事飞机目标检测 YOLOv8 深度特征提取 动态上采样 统一参数化
在线阅读 下载PDF
面向学科撤销后科研人员重分配的多阶段耦合决策框架
13
作者 高飞 陈董 +5 位作者 边帝行 范文强 刘起东 吕培 张朝阳 徐明亮 《计算机应用》 北大核心 2026年第2期416-426,共11页
现有学科撤销后的科研人员重分配依赖人工决策,难以有效统筹学科关联。在此背景下,拥有强大知识分析能力的大语言模型(LLM)为基于学科撤销后的科研人员重分配优化提供了新思路,然而它们在以科研信息为代表的高校科研数据上面临着专业术... 现有学科撤销后的科研人员重分配依赖人工决策,难以有效统筹学科关联。在此背景下,拥有强大知识分析能力的大语言模型(LLM)为基于学科撤销后的科研人员重分配优化提供了新思路,然而它们在以科研信息为代表的高校科研数据上面临着专业术语难理解和长尾分布明显等挑战。因此,提出一种面向学科撤销后科研人员重分配的多阶段耦合决策框架MCRF(Multistage Coupled Redeployment Framework)。MCRF包含召回、语义增强、配对和重排这4个阶段,能有效地将困难问题分解为多个相对简单的子问题。首先,构建学科科研词云关联数据集,缓解通用模型难以理解专用学术名词的问题;其次,设计关联召回算法,快速召回科研信息的Top-k关联学科,从而降低整体决策的时间开销;最后,引入隐式优化模块,生成多样化的科研信息表述,从而确保尾部学科科研信息能与科研人员研究方向全面关联,并通过细粒度科研项目排序模型实现精准语义匹配。实验结果表明,在多个数据集上,所提框架在召回阶段的召回率达到了92%,在重排阶段的准确率为96%,有效验证了MCRF在学科结构优化任务中的有效性。 展开更多
关键词 大语言模型 科研词云 学科结构优化 科研信息 语义匹配
在线阅读 下载PDF
基于SGD-YOLO模型的黄瓜霜霉病检测
14
作者 秦立峰 李博梾 +3 位作者 林敬轩 李明 李栋青 宋怀波 《农业机械学报》 北大核心 2026年第2期203-214,共12页
为实现复杂环境下黄瓜霜霉病快速定位和精准检测,针对黄瓜霜霉病小样本及小目标问题,基于YOLO v8n提出一种黄瓜霜霉病检测改进模型SGD-YOLO(SimAM Guide-Fusion Dysample-YOLO)。以黄瓜霜霉病叶片为研究对象,通过将显著性检测FT算法引导... 为实现复杂环境下黄瓜霜霉病快速定位和精准检测,针对黄瓜霜霉病小样本及小目标问题,基于YOLO v8n提出一种黄瓜霜霉病检测改进模型SGD-YOLO(SimAM Guide-Fusion Dysample-YOLO)。以黄瓜霜霉病叶片为研究对象,通过将显著性检测FT算法引导CutMix方法进行数据增强,结合迁移学习的训练方式,缓解样本数量少带来的过拟合影响。SGD-YOLO在YOLO v8 n的基础上引入无参的轻量级模块SimAM (A simple,parameter-free attention module),加强重要特征传播,提高网络整体性能;并采用轻量动态上采样器DySample增强上采样行为,提升病害小目标检测效果;采用CGFM模块(Context guide fusion module)代替Concat模块,通过基于坐标注意力机制(Coordinate attention)实现更精准的多尺度特征融合,优化病害区域的特征提取;损失函数替换为WIoUv3,提供梯度增益分配策略,提高模型泛化性能。结果表明,在增强后的数据集上检测精确率较原数据集提高12.0个百分点进行迁移学习后检测精确率进一步提高5.3个百分点;改进SGD-YOLO检测精确率为84.6%,平均精度均值(mAP50)达到93.9%,相较于原模型分别提高7.4、9.5个百分点。研究结果对于小样本情况下蔬菜病害检测方法具有较好借鉴作用。 展开更多
关键词 黄瓜霜霉病 SGD-YOLO模型 注意力机制 小样本学习 目标检测
在线阅读 下载PDF
基于群体知识融合的应急案例检索方法
15
作者 张恺 王应明 +1 位作者 郑晶 赖永波 《数学的实践与认识》 北大核心 2026年第2期56-69,共14页
针对应急决策中对群体知识的需求及信息不确定性等问题,构建基于群体知识融合的案例检索模型.首先,利用关联系数优化模型确定属性权重,并根据案例相似度构建相似历史案例集.其次,对社交平台获取的公众行为进行情感分析,提出区间概率语... 针对应急决策中对群体知识的需求及信息不确定性等问题,构建基于群体知识融合的案例检索模型.首先,利用关联系数优化模型确定属性权重,并根据案例相似度构建相似历史案例集.其次,对社交平台获取的公众行为进行情感分析,提出区间概率语言术语集描述方法.然后,构建区间证据推理模型融合公众和专家的群体知识,得到相似历史案例集的综合效用值和排序,生成目标案例的应急方案.最后,通过案例分析比较说明方法的可行性和有效性. 展开更多
关键词 群体知识融合 案例驱动 区间概率语言术语集 应急决策 在线评论
原文传递
可解释的轻量化无人机网络入侵检测方法
16
作者 王鹏 郭相科 +1 位作者 宋亚飞 王晓丹 《空军工程大学学报》 北大核心 2026年第1期106-116,共11页
针对无人机算力有限、存储空间小和实时性高的特点,提出一种基于Kolmogorov-Arnold Networks(KAN)的可解释的无人机网络入侵检测方法KIDS。受Kolmogorov-Arnold表示定理的启发,KAN利用样条参数化的单变量函数取代了传统的线性权重,从而... 针对无人机算力有限、存储空间小和实时性高的特点,提出一种基于Kolmogorov-Arnold Networks(KAN)的可解释的无人机网络入侵检测方法KIDS。受Kolmogorov-Arnold表示定理的启发,KAN利用样条参数化的单变量函数取代了传统的线性权重,从而动态地学习激活模式,能够有效提取流量序列数据特征并以更轻量化的网络结构实现优异的无人机网络入侵性能。此外,可视化参数化的样条函数能够进一步探索和解释模型在流量特征提取阶段的决策过程,从而增强模型应用的可信度。最后,在真实无人机网络流量数据集UAV-IDS-2020进行广泛实验。结果表明,KIDS以更低的模型复杂度实现了优异的检测性能,且在跨机型入侵检测任务中表现出显著的泛化性能。 展开更多
关键词 无人机网络入侵检测 Kolmogorov-Arnold Networks 可解释性 网络安全
在线阅读 下载PDF
考虑HIS集成的柔性乳腺超声智能辅助诊断系统
17
作者 付超 朱毅 +2 位作者 王冬越 崔凯旋 薛旻 《计算机工程与设计》 北大核心 2026年第1期226-234,共9页
面向乳腺肿瘤辅助诊断的灵活性和临床医生适应性等需求,设计开发了考虑HIS集成的柔性乳腺超声智能辅助诊断系统。构建了辅助诊断系统框架,包括临床需求层、预测算法层、系统数据层、系统功能层等4个层次。在此基础上,详细阐述了功能层... 面向乳腺肿瘤辅助诊断的灵活性和临床医生适应性等需求,设计开发了考虑HIS集成的柔性乳腺超声智能辅助诊断系统。构建了辅助诊断系统框架,包括临床需求层、预测算法层、系统数据层、系统功能层等4个层次。在此基础上,详细阐述了功能层中系统集成模块、模型建用模块和诊疗预测模块的功能设计与技术实现。以采自安徽省合肥市某三甲医院的乳腺超声图像和相关数据为基础,运用系统进行乳腺肿瘤诊断预测、恶性肿瘤分子分型预测、良性肿瘤类别预测实验,阐释了系统的应用性以及预测算法配置柔性。 展开更多
关键词 乳腺超声诊断 系统集成 柔性 分子分型预测 良性肿瘤类别预测 乳腺肿瘤 计算机辅助诊断
在线阅读 下载PDF
基于CNN-Transformer架构的电磁传播损耗预测算法
18
作者 万勇 李骏杰 +1 位作者 孙伟峰 戴永寿 《现代电子技术》 北大核心 2026年第6期43-48,共6页
为了解决传统经验传播损耗模型预测精度不足的问题,提出一种基于CNN-Transformer架构的电磁传播损耗预测算法,通过构建回归模型进行精准的传播损耗预测。通过斯皮尔曼系数法提取有效特征,利用CNN提取与传播损耗预测高度相关的浅层特征,... 为了解决传统经验传播损耗模型预测精度不足的问题,提出一种基于CNN-Transformer架构的电磁传播损耗预测算法,通过构建回归模型进行精准的传播损耗预测。通过斯皮尔曼系数法提取有效特征,利用CNN提取与传播损耗预测高度相关的浅层特征,将从卫星图像中获取的传播路径上地物特征序列进行位置编码,增强对传播路径中不同地物特征顺序对传播损耗影响的理解。最后将CNN提取的浅层特征与位置编码后的地物特征输入到Transformer模型,通过多头自注意力机制捕捉特征间的全局关联性,从而有效校正传播损耗的预测结果。实验结果表明,所提出的CNN-Transformer方法显著降低了传播损耗预测的均方根误差(RMSE),达到了3.3745 dB,同时保持了0.8956的较高确定性系数(R^(2))。所提的电磁传播损耗预测算法为无线通信传播特性研究领域提供了参考,具有一定的应用价值。 展开更多
关键词 电磁传播 损耗预测 TRANSFORMER CNN 斯皮尔曼系数法 地物类型 位置编码
在线阅读 下载PDF
顾及距离衰减效应的地理知识图谱补全方法
19
作者 赫晓慧 李爽 +1 位作者 孔锦澜 田智慧 《地球信息科学学报》 北大核心 2026年第2期273-286,共14页
【目的】地理知识图谱(GeoKG)通过知识图谱的形式化技术,将地理知识表示为计算机可解释、可复用、可推理的知识网络。但由于地理信息分布的稀疏性以及更新的落后性,地理知识图谱往往是不完整的,制约着其应用广度和深度,需要地理知识图... 【目的】地理知识图谱(GeoKG)通过知识图谱的形式化技术,将地理知识表示为计算机可解释、可复用、可推理的知识网络。但由于地理信息分布的稀疏性以及更新的落后性,地理知识图谱往往是不完整的,制约着其应用广度和深度,需要地理知识图谱补全方法来解决其不完整的问题。然而,现有补全方法未充分考虑到地理知识图谱中的语义信息以及地理实体间的交互遵循距离衰减效应,致使嵌入空间难以充分还原地理实体和关系的真实分布,从而限制了补全性能的提升。【方法】本文提出了一种顾及距离衰减效应的地理知识图谱补全方法DDGKGC(Distance-Decaying Effect-Aware Geographic Knowledge Graph Completion method)。该方法首先通过语义信息聚合模块和距离衰减效应感知模块,捕获实体和关系间的语义信息和距离信息;然后,通过基于双注意力机制的表示学习模块自适应地学习实体和关系的邻域信息,得到实体和关系的嵌入表示,最后通过ConvE得分函数进行评分预测,并使用预测结果来完成地理知识图谱补全任务。【结果】为全面评估模型性能,本文在自构建数据集Multi-Geo、CityDirection、CountyDistance及公开数据集Countries-S3上进行了对比实验、消融实验和多维度分析验证。实验结果表明,DDGKGC在MRR、Hits@1、Hits@3、Hits@10等多项指标上表现出色,尤其在全面反映模型性能的MRR指标上相较于对比方法在4个数据集上分别提升4%、3.1%、1.8%和5.2%。此外,通过多维度分析验证评估,证明了DDGKGC能够更合理地建模地理实体关系间的空间和语义关联,从而提升补全结果的准确性与地理合理性。【结论】本文提出的顾及距离衰减效应的地理知识图谱补全方法,不仅有效提升了地理知识图谱补全任务的性能,还展现出良好的泛化能力与应用潜力,同时也为地理知识图谱的深化应用提供了可靠支撑。 展开更多
关键词 地理知识图谱 地理知识图谱补全 距离衰减效应 语义信息聚合 实体关系表示 注意力机制
原文传递
融合空间注意力与残差学习的Res-nnUnet模型在膝关节软骨分割中的应用研究
20
作者 陈杰 田慧 +3 位作者 王艳 艾合买提·托胡提 张冉 梁晓云 《临床放射学杂志》 北大核心 2026年第3期522-527,共6页
目的 针对膝关节软骨手动分割效率低、主观性强的问题,开发一种基于深度学习的自动化分割模型,以提升骨关节炎(OA)早期诊断的准确性和效率。方法 提出空间注意力增强的Res-nnUnet模型,结合残差连接与门控注意力机制,优化特征融合策略。... 目的 针对膝关节软骨手动分割效率低、主观性强的问题,开发一种基于深度学习的自动化分割模型,以提升骨关节炎(OA)早期诊断的准确性和效率。方法 提出空间注意力增强的Res-nnUnet模型,结合残差连接与门控注意力机制,优化特征融合策略。利用SK10公共数据库(800例)和临床单中心数据集[249例膝关节MRI,含T_1WI/质子密度加权成像(PDWI)序列]进行训练与验证,通过双盲标注建立“金标准”标签。结果 Res-nnUnet在测试集上平均Dice相似系数(DSC)达89.0%,显著优于对比模型(Unet:77.9%,nn-Unet:85.3%,Res-Unet:79.7%,P<0.01),其中股骨软骨与胫骨软骨的DSC分别为(77.0±0.86)%和(84.7±1.30)%,标准差低于其他模型。可视化结果显示其能精确识别股骨滑车沟(误差<0.5 mm)及胫骨平台后部薄层软骨(Hausdorff距离1.58 mm)。结论 ResnnUnet通过空间注意力机制有效提升了软骨细微结构的分割精度与稳定性,为OA的早期定量评估提供了可靠的自动化工具,具有显著的临床应用潜力。 展开更多
关键词 膝关节软骨分割 Res-nnUnet 空间注意力机制 骨关节炎 磁共振成像 深度学习
原文传递
上一页 1 2 250 下一页 到第
使用帮助 返回顶部