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Disassembly sequence planning using component-joint graph and ant colony optimization
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作者 Zheng Menglei Tian Ling Liu Beibei 《Computer Aided Drafting,Design and Manufacturing》 2016年第1期54-57,共4页
Disassembly sequence planning is an important step of mechanical maintenance. This article presents an integrated study about the generation and optimizing algorithm of the disassembly sequence. Mechanical products ar... Disassembly sequence planning is an important step of mechanical maintenance. This article presents an integrated study about the generation and optimizing algorithm of the disassembly sequence. Mechanical products are divided into two categories of components and connectors. The article uses component-joint graph to represent assembly constraints, including the incidence constraints are represented by incidence matrix and the interference constraints are represented by interference constraints. The inspiring factor and pheromone matrix are calculated according to assembly constraints. Then the ant generates its own disassembly sequences one by one and updates the inspiring factor and pheromone matrix. After all iterations, the best disassembly sequence planning of components and connectors are given. Finally, an application instance of the disassembly sequence of the jack is presented to illustrate the validity of this method. 展开更多
关键词 disassembly sequence planning component-joint graph ant colony algorithms
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基于抽象图谱知识增强的知识图谱问答模型
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作者 许智宏 贾子楠 +2 位作者 王旭 王利琴 董永峰 《计算机工程与应用》 北大核心 2026年第2期178-186,共9页
针对知识图谱问答模型中检索子图规模过大、子图推理效率较低的问题,提出一种基于抽象图谱知识增强的知识图谱问答模型。通过对原始知识图谱中三元组的抽象化处理构建抽象图谱,进而检索问题子图保留关键的三元组信息,避免噪声实体的引入... 针对知识图谱问答模型中检索子图规模过大、子图推理效率较低的问题,提出一种基于抽象图谱知识增强的知识图谱问答模型。通过对原始知识图谱中三元组的抽象化处理构建抽象图谱,进而检索问题子图保留关键的三元组信息,避免噪声实体的引入,降低子图规模;以问题子图为参照构建关系图,通过图神经网络更新关系图表示,并以关系图为辅助利用知识图谱嵌入技术增强问题子图的实体表示信息,强化推理过程。所提模型在WebQSP数据集上的Hits@1、F1分别达到了73.3%、69.6%,在CWQ数据集上的Hits@1、F1分别达到了52.1%、47.8%。实验结果表明所提模型的问答性能优于其他模型,避免了知识图谱稀疏性的影响,验证了所提模型的可行性与有效性。 展开更多
关键词 知识图谱问答 抽象图谱 子图检索 联合推理
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考虑多时段影响的第四方物流运营策略联合优化
3
作者 蔡近近 宋瑞 +3 位作者 何世伟 何维 丛铭 颜凯 《控制与决策》 北大核心 2026年第1期44-54,共11页
第四方物流作为供应链资源的集成协调者,能够通过资源整合有效降低供应链成本.首先,从第四方物流作为供应链集成商的视角出发,聚焦其在运营过程中面临的多时段采购、仓储、多式联运以及第三方物流服务商选择等问题,构建以最小化总运营... 第四方物流作为供应链资源的集成协调者,能够通过资源整合有效降低供应链成本.首先,从第四方物流作为供应链集成商的视角出发,聚焦其在运营过程中面临的多时段采购、仓储、多式联运以及第三方物流服务商选择等问题,构建以最小化总运营成本为目标的联合优化模型.然后,为提升求解质量和效率,设计一种结合图采样聚合算法与K最短路径算法的量子微进化算法.接着,基于Chicago-regional数据集,构建小规模和大规模网络进行数值实验.实验结果显示,所提出模型在测试算例中相较于不含仓储的联合优化策略与未联合优化策略,最高可降低11.8%和15%的总运营成本.在大规模网络中,将所提出算法与微进化算法、量子遗传算法、遗传算法以及粒子群算法进行对比,结果表明所提出算法在求解质量和效率方面均表现更优.最后,通过分析参数波动场景下运营成本的变化,验证了所提出模型具备应对多时段变化的能力,最高可降低18.07%的运营成本. 展开更多
关键词 第四方物流 多时段运营策略 联合优化 多服务商多式联运 图采样聚合 量子微进化算法
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基于伪节点交叉注意力的远程步态情绪识别
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作者 卢亮宇 周成菊 《软件导刊》 2026年第1期47-53,共7页
近年来,情绪识别在心理计算、人机交互和精神状态监测中的应用引起了广泛关注。与面部情绪识别和脑电情绪识别(EEG)等其他方式相比,步态情绪识别所使用的采集无需高精度拍摄,且可以不用佩戴专门的采集设备进行远距离采集。尽管该领域已... 近年来,情绪识别在心理计算、人机交互和精神状态监测中的应用引起了广泛关注。与面部情绪识别和脑电情绪识别(EEG)等其他方式相比,步态情绪识别所使用的采集无需高精度拍摄,且可以不用佩戴专门的采集设备进行远距离采集。尽管该领域已经开展了一系列研究并取得了相应进展,但目前仍面临两个主要挑战。一是现有大多数基于步态情绪识别的工作都侧重于通过图卷积网络(GCN)从骨骼图像中探索人体关节的局部相关性,而忽略了人体关节的全局相关性;二是使用了人体自然连接关节骨架图,原有的固定连接会限制网络捕捉远距离关节之间相互作用的能力。为了解决这些问题,提出了一种基于伪节点交叉注意力的图卷积网络,通过伪节点的方法有效地实现全局和局部关节节点的信息及时传递,并使用交叉注意力方法捕获有效和高效的步态表示以进行情绪状态识别。将所提出的方法在情绪步态数据集Emotion-Gait上进行评估,准确率达到88.63%,与已有经典先进模型相比性能更优。 展开更多
关键词 步态情绪识别 交叉注意力 图卷积神经网络 关节邻接矩阵
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JOINT ITERATIVE DECODING FOR SIMPLE-ENCODING SYSTEMATIC IRREGULAR-LDPC-BASED CODED COOPERATION IN NON-IDEAL RELAY CHANNEL 被引量:3
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作者 Chen Jingwen Yang Fengfan +1 位作者 Luo Lin Tho Le-Ngoc 《Journal of Electronics(China)》 2010年第3期305-315,共11页
In this paper, a new kind of simple-encoding irregular systematic LDPC codes suitable for one-relay coded cooperation is designed, where the proposed joint iterative decoding is effectively performed in the destinatio... In this paper, a new kind of simple-encoding irregular systematic LDPC codes suitable for one-relay coded cooperation is designed, where the proposed joint iterative decoding is effectively performed in the destination which is in accordance with the corresponding joint Tanner graph characterizing two different component LDPC codes used by the source and relay in ideal and non-ideal relay cooperations. The theoretical analysis and simulations show that the coded cooperation scheme obviously outperforms the coded non-cooperation one under the same code rate and decoding complex. The significant performance improvement can be virtually credited to the additional mutual exchange of the extrinsic information resulted by the LDPC code employed by the source and its counterpart used by the relay in both ideal and non-ideal cooperations. 展开更多
关键词 Cooperative communication Low-density parity-check code Relay channel joint Tanner graph joint iterative decoding
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Joint Iterative Decoding for Network-Coding-Based Multisource LDPC-Coded Cooperative MIMO
6
作者 张顺外 仰枫帆 唐蕾 《Transactions of Nanjing University of Aeronautics and Astronautics》 EI 2014年第4期420-430,共11页
A network-coding-based multisource LDPC-coded cooperative MIMO scheme is proposed,where multiple sources transmit their messages to the destination with the assistance from a single relay.The relay cooperates with mul... A network-coding-based multisource LDPC-coded cooperative MIMO scheme is proposed,where multiple sources transmit their messages to the destination with the assistance from a single relay.The relay cooperates with multiple sources simultaneously via network-coding.It avoids the issues of imperfect frequency/timing synchronization and large transmission delay which may be introduced by frequency-division multiple access(FDMA)/code-division multiple access(CDMA)and time-division multiple access(TDMA)manners.The proposed joint″Min-Sum″iterative decoding is effectively carried out in the destination.Such a decoding algorithm agrees with the introduced equivalent joint Tanner graph which can be used to fully characterize LDPC codes employed by the sources and relay.Theoretical analysis and numerical simulation show that the proposed scheme with joint iterative decoding can achieve significant cooperation diversity gain.Furthermore,for the relay,compared with the cascade scheme,the proposed scheme has much lower complexity of LDPC-encoding and is easier to be implemented in the hardware with similar bit error rate(BER)performance. 展开更多
关键词 cooperative MIMO network coding LDPC codes equivalent joint Tanner graph joint iterative decoding
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引入有向联合图的谣言传播中关键节点群组检测研究
7
作者 吴树芳 常欢 +1 位作者 刘畅 张雄涛 《现代情报》 北大核心 2025年第9期97-107,共11页
[目的/意义]网络谣言传播中关键节点的检测对维护网络空间清朗、促进社会稳定具有重要意义。针对当前关键节点检测研究忽略节点在多条谣言传播过程中的作用,从而导致关键节点误检或漏检的问题,提出引入有向联合图的谣言传播中关键节点... [目的/意义]网络谣言传播中关键节点的检测对维护网络空间清朗、促进社会稳定具有重要意义。针对当前关键节点检测研究忽略节点在多条谣言传播过程中的作用,从而导致关键节点误检或漏检的问题,提出引入有向联合图的谣言传播中关键节点群组检测方法。[方法/过程]首先,通过整合多条谣言传播树,构建有向谣言传播联合图,获得涵盖多条谣言传播的网络结构图。其次,在该图中挖掘出节点发布谣言数量、传播谣言数量以及影响力三维指标,实现对图中节点重要性的量化。最后,通过计算依据重要性排序的节点谣言信息覆盖率,检测出谣言传播中的关键节点群组。[结果/结论]实证研究在公开数据集上展开,通过对数据集进行标注和可视化处理,构建了基于数据集的有向谣言传播联合图。实验结果显示:与已有方法相比,所提方法在准确率、召回率和F1值上均有所提高。 展开更多
关键词 谣言传播 有向谣言传播联合图 关键节点群组 谣言信息覆盖率 检测
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基于神经常微分方程的自适应图时空同步交通流预测方法 被引量:1
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作者 史昕 胡欣倩 +2 位作者 赵祥模 马峻岩 王建 《交通运输工程学报》 北大核心 2025年第2期170-188,共19页
针对现有交通流预测中时空特征获取的连续性与同步性问题,提出了一种基于神经常微分方程的自适应图(AGNODE)时空同步交通流预测模型;基于历史交通流量数据的语义和距离相关性构建了双路先验邻接矩阵,利用动态滤波和节点嵌入设计了权重... 针对现有交通流预测中时空特征获取的连续性与同步性问题,提出了一种基于神经常微分方程的自适应图(AGNODE)时空同步交通流预测模型;基于历史交通流量数据的语义和距离相关性构建了双路先验邻接矩阵,利用动态滤波和节点嵌入设计了权重可自动调整的自适应邻接矩阵;结合先验和自适应邻接矩阵,利用线性加权融合建立了静动态图融合层,通过虚拟连接层内顶点特征构建了包含时间和空间2个维度的自适应时空同步结构图;引入神经常微分方程(NODE)求解图卷积网络(GCN)形成了图卷积神经常微分方程(GCNODE),利用求解步长时间对齐和GCNODE双层堆叠构建了AGNODE模型;利用加州高速公路公开交通数据集(PeMS04和PeMS08),结合平均绝对误差(MAE)、均方根误差(RMSE)以及训练和推理时间等指标,测试验证了AGNODE模型。分析结果表明:相比最优基线模型STGODE,AGNODE的单步预测(5 min)在PeMS04上MAE和RMSE分别降低了3.6%和2.8%,在PeMS08上MAE和RMSE分别降低了2.2%和1.7%;AGNODE的多步预测(15、30、60 min)在PeMS04上MAE和RMSE分别平均降低了3.0%和2.4%,在PeMS08上MAE和RMSE分别平均降低了3.6%和1.2%;随着模型网络层数增大,AGNODE的MAE和RMSE分别降低了5.3%和2.6%,STGODE的MAE和RMSE分别降低了0.7%和0.6%;AGNODE的训练和推理时间相比ASTGCN,在PeMS04和PeMS08上分别减少了11.4%和7.5%,相比STGODE以增加不超过7.7%的时间成本得到更好预测精度。可见,AGNODE模型具有较强的时空建模和参数适应能力,可以准确预测短时交通流量,能够为交通参与者提供可靠的流量信息与决策依据。 展开更多
关键词 智能交通 交通流预测 神经常微分方程 时空域联合 图卷积网络
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面向设备运维的人机物三元融合知识图谱构建方法 被引量:1
9
作者 杨波 申小玉 +2 位作者 王时龙 何彦 杜卡泽 《机械工程学报》 北大核心 2025年第17期215-232,共18页
设备运维是保障生产正常进行的重要基础,现有的智能运维技术主要依赖信号分析、数据挖掘或专家知识重用。然而,随着设备自动化和集成化程度的提高,其各类运行异常的表征信号、多源致因和维护方案之间的关系呈现出更高的模糊性和复杂性,... 设备运维是保障生产正常进行的重要基础,现有的智能运维技术主要依赖信号分析、数据挖掘或专家知识重用。然而,随着设备自动化和集成化程度的提高,其各类运行异常的表征信号、多源致因和维护方案之间的关系呈现出更高的模糊性和复杂性,将信号、数据和知识进行融合分析是提高设备运维精度和效率的关键。为此,采用知识图谱技术将“人”、“机”、“物”三元数据融合来支撑复杂设备的异常诊断和维护方案决策,提高运维智能化程度、避免决策片面性。首先,对设备运维领域人机物三元数据进行定义并完成三元本体设计,指导知识图数据层的构建。其次,对人机物三元数据进行预处理并搭建了统一混合注意力机制联合抽取模型(Joint entity and relation extraction model with mixed attention,MAREL)从三元数据中自动抽取知识,并建立三元知识之间的关联关系,以此实现人机物三元数据的融合;MAREL模型将任务拆解为两个关联的解码模块来解决实体重叠问题,利用混合注意力机制增强模型的长文本处理能力,在中文数据集SKE上的测试证明MAREL具有优异的性能。最后,以某汽车生产机器人设备运维人机物知识图谱的构建为例,验证了所提方法的有效性,结果表明知识图谱能够将人机物三元数据有效融合,为工业设备的智能运维提供支持。 展开更多
关键词 设备运维 人机物 知识图谱 数据融合 本体 联合抽取
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Tribonacci Cordial Labeling of Graphs
10
作者 Sarbari Mitra Soumya Bhoumik 《Journal of Applied Mathematics and Physics》 2022年第4期1394-1402,共9页
We introduce Tribonacci cordial labeling as an extension of Fibonacci cordial labeling, a well-known form of vertex-labelings. A graph that admits Tribonacci cordial labeling is called Tribonacci cordial graph. In thi... We introduce Tribonacci cordial labeling as an extension of Fibonacci cordial labeling, a well-known form of vertex-labelings. A graph that admits Tribonacci cordial labeling is called Tribonacci cordial graph. In this paper we investigate whether some well-known graphs are Tribonacci cordial. 展开更多
关键词 Tribonacci Cordial Generalized Friendship graph Wheel graph Ring Sum joint Sum
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社区末端物流转型升级形势下应对策略分析与探究
11
作者 吴子龙 周伊 刘曼玉 《中国商论》 2026年第3期77-81,共5页
社区末端物流不仅是畅通国民经济循环的“最后100米”,还是国家供应链韧性、民生保障与社会治理现代化的重要指标。本文基于中国当前社区末端物流的发展现状,系统剖析了社区末端物流面临社区末端共同配送效率低、社区末端配送人员问题... 社区末端物流不仅是畅通国民经济循环的“最后100米”,还是国家供应链韧性、民生保障与社会治理现代化的重要指标。本文基于中国当前社区末端物流的发展现状,系统剖析了社区末端物流面临社区末端共同配送效率低、社区末端配送人员问题及社区末端物流快递包装不足等挑战。针对上述问题,本文系统性地提出了构建智能化末端配送网络、建立社区共同配送体系、完善末端从业人员保障体系、推进绿色包装循环系统、建立社区物流数字化平台、健全应急物流保障机制及完善政策法规体系等应对策略,以期为国家供应链韧性提升与高质量发展提供实践路径。 展开更多
关键词 社区末端物流 共同配送 从业人员保障 绿色包装 数字化智能平台 LSTM—时空图谱融合优化模型
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联合多视图可控融合和关节相关性的三维人体姿态估计
12
作者 董婧 张鸿儒 +4 位作者 方小勇 周东生 杨鑫 张强 魏小鹏 《中国图象图形学报》 北大核心 2025年第1期254-267,共14页
目的多视图三维人体姿态估计能够从多方位的二维图像中估计出各个关节点的深度信息,克服单目三维人体姿态估计中因遮挡和深度模糊导致的不适定性问题,但如果系统性能被二维姿态估计结果的有效性所约束,则难以实现最终三维估计精度的进... 目的多视图三维人体姿态估计能够从多方位的二维图像中估计出各个关节点的深度信息,克服单目三维人体姿态估计中因遮挡和深度模糊导致的不适定性问题,但如果系统性能被二维姿态估计结果的有效性所约束,则难以实现最终三维估计精度的进一步提升。为此,提出了一种联合多视图可控融合和关节相关性的三维人体姿态估计算法CFJCNet(controlled fusion and joint correlation network),包括多视图融合优化模块、二维姿态细化模块和结构化三角剖分模块3部分。方法首先,基于极线几何框架的多视图可控融合优化模块有选择地利用极线几何原理提高二维热图的估计质量,并减少噪声引入;然后,基于图卷积与注意力机制联合学习的二维姿态细化方法以单视图中关节点之间的联系性为约束,更好地学习人体的整体和局部信息,优化二维姿态估计;最后,引入结构化三角剖分以获取人体骨长先验知识,嵌入三维重建过程,改进三维人体姿态的估计性能。结果该算法在两个公共数据集Human3.6M、Total Capture和一个合成数据集Occlusion-Person上进行了评估实验,平均关节误差为17.1 mm、18.7 mm和10.2 mm,明显优于现有的多视图三维人体姿态估计算法。结论本文提出了一个能够构建多视图间人体关节一致性联系以及各自视图中人体骨架内在拓扑约束的多视图三维人体姿态估计算法,优化二维估计结果,修正错误姿态,有效地提高了三维人体姿态估计的精确度,取得了最佳的估计结果。 展开更多
关键词 多视图 三维人体姿态估计 关节相关性 图卷积网络(GCN) 注意力机制 三角剖分
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基于改进集合预测网络的输变电设备故障知识图谱构建方法
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作者 阎光伟 张云馨 +1 位作者 符哲源 焦润海 《电工技术学报》 北大核心 2025年第15期4976-4987,共12页
输变电系统作为电网的重要组成部分,其设备一旦发生故障会造成不可预计的损失。知识图谱通过存储结构化的领域知识,已成为辅助电力领域专业人员进行故障分析与决策的有力工具。实体关系抽取是知识图谱构建中的关键步骤,现有实体关系抽... 输变电系统作为电网的重要组成部分,其设备一旦发生故障会造成不可预计的损失。知识图谱通过存储结构化的领域知识,已成为辅助电力领域专业人员进行故障分析与决策的有力工具。实体关系抽取是知识图谱构建中的关键步骤,现有实体关系抽取方法通常忽略了三元组之间的依赖,且存在文本表征能力弱、实体定位模糊及长尾关系分类精确率不高的问题。针对以上问题,该文提出了一种基于改进集合预测网络的实体关系联合抽取模型。该模型基于集合预测网络结构对三元组进行整体建模,首先利用无监督对比学习方式增强输入文本表征,为后续实体关系抽取提供更有效的语义特征;其次利用边界回归算法对实体边界的偏移量进行建模,在网络预测的基础上进一步通过偏移量来修正实体边界,提高实体的识别准确率;最后在关系分类阶段引入代价敏感学习来平衡不同类型三元组的损失,使模型在长尾分布及高错分代价约束下有效地学习长尾关系的特征,降低长尾关系分类的错误率,并且在实际输变电设备故障数据集上进行验证,进而以此构建输变电设备故障知识图谱。在实体关系抽取实验中,精确率、召回率和F1值相较于基线模型分别提升了3.9、5.3、4.6个百分点,实验结果表明,该文所提模型在输变电设备故障数据上能够实现有效的实体关系抽取。此外,该文利用Neo4j图数据库对构建的知识图谱进行存储和可视化,构建的知识图谱能够为后续故障分析和决策提供支持。 展开更多
关键词 输变电设备 知识图谱 联合抽取 对比学习 边界回归
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结合层次化关系注意力与联合嵌入的知识表示方法
14
作者 毛典辉 李瑞璇 +1 位作者 王可浩 赵志华 《计算机技术与发展》 2025年第6期108-115,共8页
知识表示学习旨在将知识图谱中的实体和关系映射到低维连续向量空间,使得计算机能够处理结构化知识。然而,现有基于图卷积网络的知识表示学习模型通常采用固定权重的聚合策略,未能充分考虑不同关系类型对中心实体的异质性影响。为此,提... 知识表示学习旨在将知识图谱中的实体和关系映射到低维连续向量空间,使得计算机能够处理结构化知识。然而,现有基于图卷积网络的知识表示学习模型通常采用固定权重的聚合策略,未能充分考虑不同关系类型对中心实体的异质性影响。为此,提出了一种结合层次化关系注意力与联合嵌入的知识表示学习模型(HRE-JEM)。该模型通过自注意机制动态更新中心实体的向量表示,并捕获不同关系类型对中心实体的异质性影响。编码器将实体和关系进行联合嵌入学习,并利用ConvE作为解码器分析三元组的空间结构特征。在WN18RR和FB15k-237数据集上的对比实验和消融实验表明,该模型在多个指标上均优于基准模型,验证了该模型在知识表示学习领域的有效性与实用性。此外,还讨论了注意力头个数变化对模型性能的影响。 展开更多
关键词 知识表示学习 层次化关系注意力 联合嵌入 图卷积网络 链接预测
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融合加工特征工艺的零件数控加工工艺生成方法
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作者 方舟 黄瑞 +2 位作者 黄波 蒋俊锋 韩泽凡 《计算机集成制造系统》 北大核心 2025年第9期3159-3173,共15页
针对已有的零件宏观工艺设计方法主要依赖于工艺设计人员,生成的数控加工工艺方案难以与零件的实际工艺过程相符等问题,提出了一种融合加工特征工艺的零件数控加工工艺生成方法。该方法首先引入具有复合性的上下文无关语法构建工艺知识... 针对已有的零件宏观工艺设计方法主要依赖于工艺设计人员,生成的数控加工工艺方案难以与零件的实际工艺过程相符等问题,提出了一种融合加工特征工艺的零件数控加工工艺生成方法。该方法首先引入具有复合性的上下文无关语法构建工艺知识与或图。每个零件的工步序列均是工艺知识与或图中的一个解析图。因此,工艺知识与或图本质上构成了零件数控加工工艺的搜索解空间。然后,从结构化工艺数据中,通过基于注意力机制的深度学习零件的特征与特征工艺标签的映射模式,计算不同特征工艺标签的概率分布。最后,以工艺知识与或图为引导,融合蚁群算法与遗传算法从工艺知识与或图中联合推理迭代搜寻零件的工步序列,与其相融的特征工艺,以及每个加工特征的特征工艺,从而获得符合逻辑、语义准确的数控加工工艺方案。以三轴数控铣削加工零件为研究对象,开发了一个基于CATIA的原型系统,通过实验验证所提方法的有效性。 展开更多
关键词 数据驱动 知识引导 工艺知识与或图 融合 工艺方案联合推理
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基于骨骼关节点特征的体育扔铅球动作识别技术研究
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作者 李海峰 《集宁师范学院学报》 2025年第3期94-99,共6页
为了有效纠正学生扔铅球动作,避免学生受伤,研究基于骨骼关节点特征提出一种动作识别技术。该技术采用时空图卷积神经网络建立动作识别模型,引入自适应图卷积神经网络层来改进模型,优化骨骼关节点依赖性关联缺失问题。选取公开以及自制... 为了有效纠正学生扔铅球动作,避免学生受伤,研究基于骨骼关节点特征提出一种动作识别技术。该技术采用时空图卷积神经网络建立动作识别模型,引入自适应图卷积神经网络层来改进模型,优化骨骼关节点依赖性关联缺失问题。选取公开以及自制数据集进行实验分析,研究模型迭代40次取得收敛,损失值为0.085,优于同类模型。同时在动作识别效果测试中,研究模型改进后预设定参数,在转体、挺身等动作中优于同类模型。研究结果将为体育教学标准化训练提供技术参考。 展开更多
关键词 时空图卷积神经网络 铅球 骨骼关节点 自适应
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双重图卷积神经网络驱动的隐藏社区发现算法
17
作者 王小刚 刘旭 《计算机工程与应用》 北大核心 2025年第13期329-337,共9页
隐藏社区检测有助于揭示网络深层次功能和结构特征,是一个具有挑战性的研究领域。隐藏社区由弱关系连接而成,受具有较强连接关系的显性社区影响,在网络中不易被检测到。当前的隐藏社区发现算法对节点属性信息和全局拓扑结构的综合利用... 隐藏社区检测有助于揭示网络深层次功能和结构特征,是一个具有挑战性的研究领域。隐藏社区由弱关系连接而成,受具有较强连接关系的显性社区影响,在网络中不易被检测到。当前的隐藏社区发现算法对节点属性信息和全局拓扑结构的综合利用仍显不足,为解决这一问题,提出了一种基于双重图卷积神经网络(GCN)联合优化隐藏社区发现算法——HCDGCN(hidden community detection based on dual GCN)。HCDGCN融合节点局部和全局结构特征,通过两个GCN共同迭代优化一个损失函数,并逐步削弱权重,使得弱关系社区变得清晰可见,实现了隐藏社区发现。在真实数据集上的实验结果表明,HCDGCN在隐藏社区发现方面优于现有基准方法,实现了更快的收敛速度和更优的社区划分。 展开更多
关键词 社区发现 隐藏社区发现 图卷积神经网络 联合优化
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基于领域知识图谱的变压器故障联合推理 被引量:4
18
作者 周长玉 李想 +1 位作者 焦润海 李恺航 《中国电机工程学报》 北大核心 2025年第6期2160-2170,I0010,共12页
当变压器发生故障时,帮助调度人员快速分析故障原因能够有效提升电网的应急处理能力和安全运行水平。针对现有故障推理方法不能充分利用故障信息以及在故障信息有限时效果不佳等问题,该文提出一种基于领域知识图谱的故障联合推理方法。... 当变压器发生故障时,帮助调度人员快速分析故障原因能够有效提升电网的应急处理能力和安全运行水平。针对现有故障推理方法不能充分利用故障信息以及在故障信息有限时效果不佳等问题,该文提出一种基于领域知识图谱的故障联合推理方法。首先,搭建变压器故障处置知识图谱,将历史故障处置文本中的经验提炼到知识库中。然后,采用语义搜索模型将故障信息与故障关联知识连接建立联合推理空间(joint reasoning space,JRS),并利用融入贝叶斯网络分布知识的图注意力故障推理(fault reasoning graph attention network,FRGAT)框架实现故障推理任务。最后,基于某地变压器故障处置实际数据,构建了面向电力故障处置领域的知识图谱,并验证了提出的故障推理方法的有效性。与现有故障推理方法相比,所提方法的准确率提高了6.56%。 展开更多
关键词 变压器 故障推理 知识图谱 联合推理空间 图注意力故障推理框架
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基于知识图谱的在线健康社区医疗专家专长领域识别及评价方法研究
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作者 席运江 张倩 +1 位作者 李曼 于娟 《科技情报研究》 2025年第4期24-34,共11页
[目的/意义]文章旨在识别在线健康社区中医疗专家的专长领域并评估其专业水平,为社区内专家推荐提供依据。[方法/过程]采用改进的OneRel模型,将在线健康社区中的历史问答结构化为实体关系三元组。基于知识图谱三元组,检验社区问答中的... [目的/意义]文章旨在识别在线健康社区中医疗专家的专长领域并评估其专业水平,为社区内专家推荐提供依据。[方法/过程]采用改进的OneRel模型,将在线健康社区中的历史问答结构化为实体关系三元组。基于知识图谱三元组,检验社区问答中的医疗知识与领域知识的一致性,再按照专长领域汇总上述一致性检验结果,得到医生在不同领域的可信度,以此作为衡量医生专长水平的依据。[结果/结论]以“寻医问药网”为例,对社区内214名医生专长水平进行排名,确定各自可信的领域。研究验证了在线健康社区中医生自行填写的诊疗专长、个人简介等基本信息与其真实专长领域不完全一致。与传统医疗专家发现方法相比,本方法具有客观、准确、可解释性强等特点,能够智能识别及评价医生的专长领域。 展开更多
关键词 在线健康社区 专家发现 知识图谱 实体关系联合抽取 可信性
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基于长短期超图神经网络匹配的多目标跟踪
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作者 郭文 刘其贵 +1 位作者 王拓 丁昕苗 《控制与决策》 北大核心 2025年第3期853-862,共10页
针对联合检测与跟踪范式中存在的检测特征和Re-ID特征相互竞争的问题以及在复杂场景下难以保持被遮挡目标视觉一致性关系的问题,提出一个端到端的超图神经网络关联的多目标跟踪方法(HGTracker).首先,HGTracker设计一个增强的空间金字塔... 针对联合检测与跟踪范式中存在的检测特征和Re-ID特征相互竞争的问题以及在复杂场景下难以保持被遮挡目标视觉一致性关系的问题,提出一个端到端的超图神经网络关联的多目标跟踪方法(HGTracker).首先,HGTracker设计一个增强的空间金字塔池化网络(ESPPNet)模块用来提高目标检测骨干网络的检测能力,该模块通过聚合不同维度的特征来适应跟踪过程的不同任务,有效地缓解一阶段跟踪方法中检测任务与Re-ID任务相互竞争的问题.其次,提出一个基于长短期超图神经网络的数据关联模块,通过设计长期超图神经网络和短期超图神经网络来分别关联未被遮挡和被遮挡的检测视觉特征,将数据关联问题转化为轨迹超图与检测超图之间的超图匹配问题,跟踪器将轨迹片段信息与当前检测帧信息之间的关系建模为超图神经网络,在严重遮挡的情况下保持了视觉轨迹的一致性.通过一系列的对比实验,所提出的HGTracker跟踪方法相比于FairMOT跟踪方法,在MOT17数据集上HOTA值由59.3%提高至61.4%,IDF1值由73.7%提高至79.3%,MOTA值由72.3%提高至76.9%;在MOT20数据集上,HOTA值由54.6%提高至57.9%,IDF1值由61.8%提高至73.1%,MOTA值由67.3%提高至75.1%. 展开更多
关键词 多目标跟踪 超图神经网络匹配 视觉一致性关系 数据关联 联合检测与跟踪范式
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