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基于FFT预处理与ASPeCT高阶BOC捕获优化算法研究
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作者 王海汇 叶红军 《计算机测量与控制》 2026年第2期211-218,226,共9页
针对二进制偏移载波(BOC)信号在高阶调制下因自相关函数副峰密集,副峰幅值高而导致的严重的捕获模糊问题,提出一种基于FFT均值预处理与ASPeCT算法相融合的联合捕获优化系统,构建一种创新的“预处理-捕获”协同处理框架,该框架通过FFT均... 针对二进制偏移载波(BOC)信号在高阶调制下因自相关函数副峰密集,副峰幅值高而导致的严重的捕获模糊问题,提出一种基于FFT均值预处理与ASPeCT算法相融合的联合捕获优化系统,构建一种创新的“预处理-捕获”协同处理框架,该框架通过FFT均值预处理,不仅显著降低了运算复杂度,更关键的是从频域层面抑制了高阶BOC信号所特有的密集副峰分量,从根本上优化了ASPeCT算法的输入信号质量,突破了传统方法固定加权系数难以适配高阶调制副峰结构的固有局限;仿真结果表明:该系统能实现BOC(14,2)等高阶信号的无模糊捕获,在-62~-5 dB的关键信噪比区间,达到相同检测概率与传统ASPeCT算法所需信噪比降低2~3 dB,同时捕获效率提升约35%;该研究系统性地解决了传统ASPeCT算法对高阶BOC信号捕获适配性瓶颈,为现代导航系统的可靠捕获提供了技术支撑。 展开更多
关键词 高阶BOC信号 无模糊捕获 aspect算法 副峰抑制 捕获性能
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COMPUTATIONAL AND ALGORITHMIC ASPECTS OF CARDINAL SPLINE-WAVELETS
2
作者 C.K.Chui Wang Jianzhong 《Analysis in Theory and Applications》 1993年第1期53-75,共23页
Pascal triangles are formulated for computing the coefficients of the B-spline series representation of the compactly supported spline-wavelets with minimum support and their derivatives.It is shown that with the al- ... Pascal triangles are formulated for computing the coefficients of the B-spline series representation of the compactly supported spline-wavelets with minimum support and their derivatives.It is shown that with the al- ternating signs removed,all these sequences are totally positive.On the other hand,truncations of the recipro- cal Euler-Frobenius polynomials lead to finite sequences for orthogonal wavelet decompositions.For this pur- pose,sharp estimates are given in terms of the exact reconstruction of these approximate decomposed compo- nents. 展开更多
关键词 COMPUTATIONAL AND algorithmIC aspectS OF CARDINAL SPLINE-WAVELETS
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多标签学习的评论方面词推荐算法研究
3
作者 刘佳炜 马祥 《电子设计工程》 2026年第5期7-11,16,共6页
随着互联网服务与社交媒体的蓬勃发展,用户生成内容已成为网络信息生态的重要组成部分。为提升用户评论的质量与价值,提出了一种多标签学习的评论方面词推荐(Multi-label Learning Comment Aspect Recommendation,MLCAR)算法。该算法通... 随着互联网服务与社交媒体的蓬勃发展,用户生成内容已成为网络信息生态的重要组成部分。为提升用户评论的质量与价值,提出了一种多标签学习的评论方面词推荐(Multi-label Learning Comment Aspect Recommendation,MLCAR)算法。该算法通过联合建模文本与表情符号的深层关联,建立跨视图相关性映射,增强用户和项目潜在因子的表征能力,以提高推荐性能。此外,现实场景中的用户反馈信息也被应用于该文模型,以优化推荐效果。在Yelp、BeerAdvocate和OpenRice三个真实数据集上的实验结果表明,与最优基线算法相比,该文提出的算法在AUC指标上分别提升了0.6%、0.4%和0.1%,在AP指标上分别提升了0.8%、4.2%和0.8%,在NDCG@5指标上分别提升了0.9%、3.9%和0.5%。 展开更多
关键词 个性化推荐 用户偏好 方面词 推荐算法
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A Survey of Embedding Algorithm for Virtual Network Embedding 被引量:6
4
作者 Haotong Cao Shengchen Wu +2 位作者 Yue Hu Yun Liu Longxiang Yang 《China Communications》 SCIE CSCD 2019年第12期1-33,共33页
Network virtualization(NV) is pushed forward by its proponents as a crucial attribute of next generation network, aiming at overcoming the gradual ossification of current networks, particularly to the worldwide Intern... Network virtualization(NV) is pushed forward by its proponents as a crucial attribute of next generation network, aiming at overcoming the gradual ossification of current networks, particularly to the worldwide Internet. Through virtualization, multiple customized virtual networks(VNs), requested by users, are allowed to coexist on the underlying substrate networks(SNs). In addition, the virtualization scheme contributes to sharing underlying physical resources simultaneously and seamlessly. However, multiple technical issues still stand in the way of NV successful implementation. One key technical issue is virtual network embedding(VNE), known as the resource allocation problem for NV. This paper conducts a survey of embedding algorithms for VNE problem. At first, the NV business model for VNE problem is presented. Then, the latest VNE problem description is presented. Main performance metrics for evaluating embedding algorithms are also involved. Afterwards, existing VNE algorithms are detailed, according to the novel proposed category approach. Next, key future research aspects of embedding algorithms are listed out. Finally, the paper is briefly concluded. 展开更多
关键词 network virtualization virtual network embedding embedding algorithms key future research aspects
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航空发动机大展弦比叶片布局优化算法研究
5
作者 夏存江 余航 +2 位作者 敖良忠 吴赣川 谯崇秋 《航空动力学报》 北大核心 2025年第10期415-423,共9页
为优化大展弦比转子叶片的动平衡布局,构建了以径向、轴向与切向质量矩为核心约束的多目标优化模型。针对传统遗传、蚁群和粒子群算法在收敛速度与寻优能力方面的不足,提出一种融合多维目标特性的改进优化策略。设计多维适应度函数以融... 为优化大展弦比转子叶片的动平衡布局,构建了以径向、轴向与切向质量矩为核心约束的多目标优化模型。针对传统遗传、蚁群和粒子群算法在收敛速度与寻优能力方面的不足,提出一种融合多维目标特性的改进优化策略。设计多维适应度函数以融合多方向力矩目标,增强算法对复杂约束的适应性;引入叶片对称性约束与权重控制机制提升解的结构合理性;改进种群初始化并引入局部搜索机制提升局部收敛精度与整体收敛速度。基于实际叶片数据的实验结果表明:改进遗传算法平均适应度由初始的28万降至2.8万,优化幅度超90%,相比其他算法优化效率提升约15%,最终解质量提高超过10%。 展开更多
关键词 大展弦比转子叶片 启发式算法 叶片布局 多目标优化 局部搜索机制
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基于特征增强的遥感图像极端目标检测算法
6
作者 李梦 何强 +1 位作者 陈琳琳 王恒友 《昆明理工大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第3期70-81,共12页
目标检测是分析与处理遥感图像的基本任务之一,其目的在于识别遥感图像中物体的类别和位置信息.极端目标是指图像中拥有极小尺度和极大长宽比的物体,这些物体在遥感图像中广泛存在且难以被现有的目标检测算法检测,如何检测这些物体是一... 目标检测是分析与处理遥感图像的基本任务之一,其目的在于识别遥感图像中物体的类别和位置信息.极端目标是指图像中拥有极小尺度和极大长宽比的物体,这些物体在遥感图像中广泛存在且难以被现有的目标检测算法检测,如何检测这些物体是一项有挑战性的任务.针对这一问题,本文提出一种基于特征增强的极端目标检测网络(FEEODNet).该网络包含一个双分支融合网络,一个分支利用浅层特征提取细节信息用于检测小目标,另一分支利用深层特征提取语义信息用于检测大目标.两分支融合后,通过注意力机制模块增强特征,从而提升目标检测性能.此外,为了提取目标的全局信息,本文对语义信息特征图通过串联的非对称卷积块生成不同形状的感受野,以适应极端目标的多样性和复杂性,并利用多尺度最大池化算法筛选热图中的关键点,从而更准确地确定不同尺度目标的中心点.最后,在NWPU VHR-10和RSOD数据集上进行测试,结果表明,本文提出的方法在两个数据集上的mAP分别为96.92%和96.43%,优于目前主流的目标检测算法,说明本文所提方法能有效检测遥感图像中的极端目标. 展开更多
关键词 遥感图像 目标检测算法 特征增强 多尺度池化算法 极端长宽比目标
原文传递
“产出导向、一体三面”赋能数据结构与算法教学——以闽江学院软件工程专业为例
7
作者 吕岚 《黑河学院学报》 2025年第9期78-80,116,共4页
聚焦数据结构与算法课程教学,紧扣“产出导向”(POA)教学理论,针对课程教学现状,剖析其在行业就业、考研升学、学科竞赛输出方面与教学输入的不对称问题。闽江学院计算机与大数据学院数据结构与算法课程组提出“产出导向、一体三面”的... 聚焦数据结构与算法课程教学,紧扣“产出导向”(POA)教学理论,针对课程教学现状,剖析其在行业就业、考研升学、学科竞赛输出方面与教学输入的不对称问题。闽江学院计算机与大数据学院数据结构与算法课程组提出“产出导向、一体三面”的创新思路,涵盖理论面、实践面、交叉面,并在教材选择、教学内容、教学过程以及教学评价方面采取措施。实施成效显著,学生理论功底扎实,编程及跨学科应用能力提升,在学科竞赛中屡获佳绩,为教学改革提供了有益参考。 展开更多
关键词 产出导向 POA 一体三面 数据结构与算法
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基于DEM坡度坡向算法精度的分析研究 被引量:167
8
作者 刘学军 龚健雅 +1 位作者 周启鸣 汤国安 《测绘学报》 EI CSCD 北大核心 2004年第3期258-263,共6页
坡度坡向是两个最基本的地形因子,目前对DEM坡度坡向计算模型和精度存在一些不同的甚至矛盾的观点,其原因在于没有区分误差来源和分析评价方法的不同。本文对DEM坡度坡向误差进行了理论分析,并通过实验数据对相关结论进行了验证。旨在... 坡度坡向是两个最基本的地形因子,目前对DEM坡度坡向计算模型和精度存在一些不同的甚至矛盾的观点,其原因在于没有区分误差来源和分析评价方法的不同。本文对DEM坡度坡向误差进行了理论分析,并通过实验数据对相关结论进行了验证。旨在澄清目前关于坡度坡向计算模型上的矛盾结论。 展开更多
关键词 数字地面模型 坡度 坡向 算法 精度
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规则格网DEM坡度坡向算法的比较分析 被引量:38
9
作者 李天文 刘学军 +2 位作者 陈正江 汤国安 李军锋 《干旱区地理》 CSCD 北大核心 2004年第3期398-404,共7页
DEM的主要用途之一就是提取坡度和坡向。目前基于格网DEM的坡度坡向算法比较多 ,正确分析和评价现有算法是当前较为关心的问题。通过对格网DEM的算法进行了简要的归纳 ,然后对坡度坡向算法进行了理论分析 ,并通过实验对相关的结论进行... DEM的主要用途之一就是提取坡度和坡向。目前基于格网DEM的坡度坡向算法比较多 ,正确分析和评价现有算法是当前较为关心的问题。通过对格网DEM的算法进行了简要的归纳 ,然后对坡度坡向算法进行了理论分析 ,并通过实验对相关的结论进行了验证。本研究澄清了目前有关DEM坡度坡向算法中存在的一些问题 ,对实际应用有一定的指导意义。 展开更多
关键词 数字地面模型 坡度 坡向 算法 精度 DEM
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基于DEM的任意方向坡度计算方法 被引量:25
10
作者 刘学军 任志峰 +1 位作者 王彦芳 晋蓓 《地域研究与开发》 CSSCI 北大核心 2009年第4期139-141,共3页
坡度是数字地形分析中重要的地形因子,在水文分析、土壤侵蚀模拟、地貌类型划分等地学分析及工程上均有广泛的应用。由于地形的各向异性,坡度在各个方向上并不相同。目前,基于DEM所提取的坡度,均是位于最陡方向上的坡度,而任意给定方向... 坡度是数字地形分析中重要的地形因子,在水文分析、土壤侵蚀模拟、地貌类型划分等地学分析及工程上均有广泛的应用。由于地形的各向异性,坡度在各个方向上并不相同。目前,基于DEM所提取的坡度,均是位于最陡方向上的坡度,而任意给定方向坡度计算是地学分析和工程应用中较为常见的问题。在对目前DEM坡度提取算法研究的基础上,通过数学分析,给出了格网DEM上任意方向格网点的坡度计算模型和计算流程,并给出了相应的计算实例,从而将坡度计算模型从特定方向推向任意方向,使DEM坡度计算更具普适性。 展开更多
关键词 数字高程模型 坡度 坡向 算法 任意方向
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地形分析中坡度坡向算法并行化方法研究 被引量:10
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作者 江岭 刘学军 +1 位作者 汤国安 宋效东 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2013年第4期18-23,共6页
数字地形分析(DTA)是在DEM上进行地形属性计算和特征提取的数字信息处理技术,广泛应用于各行各业。在分析地形分析中坡度坡向串行算法特征的基础上,对坡度坡向算法的并行化进行了深入研究。从数据并行的角度,对算法的数据拆分、结果融合... 数字地形分析(DTA)是在DEM上进行地形属性计算和特征提取的数字信息处理技术,广泛应用于各行各业。在分析地形分析中坡度坡向串行算法特征的基础上,对坡度坡向算法的并行化进行了深入研究。从数据并行的角度,对算法的数据拆分、结果融合及I/O策略进行了分析,构建了坡度坡向算法并行化方法。实验结果表明,本文提出的并行化方法可以有效对坡度坡向串行算法进行并行化改造,大幅度提高了算法的执行效率,具有较好的并行性能。方法的提出和实现亦可为类似矩阵型数据算法的并行化提供参考。 展开更多
关键词 数字地形分析 数字高程模型 坡度坡向 算法并行
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基于自相关侧峰消除的北斗B1C快速高精度捕获算法 被引量:10
12
作者 许睿 唐瑞琪 +2 位作者 罗凯 曾庆化 刘建业 《中国惯性技术学报》 EI CSCD 北大核心 2021年第1期62-68,共7页
北斗三号播发的B1C信号采用二进制偏移载波(BOC)调制方式和10 ms周期的伪随机码,可以与现存L1频段上的导航信号共有载波频率,同时提高导航信号的跟踪精度和伪距测量精度。然而,BOC调制会带来相关函数多峰性问题,10 ms周期的伪随机码会... 北斗三号播发的B1C信号采用二进制偏移载波(BOC)调制方式和10 ms周期的伪随机码,可以与现存L1频段上的导航信号共有载波频率,同时提高导航信号的跟踪精度和伪距测量精度。然而,BOC调制会带来相关函数多峰性问题,10 ms周期的伪随机码会极大增加信号捕获的计算量,影响捕获速度,同时长码的跟踪需要更小带宽的跟踪环路,这对捕获精度提出更高要求。为此,根据北斗B1C信号的特点,在利用ASPeCT技术消除BOC信号相关副峰的基础上,兼顾捕获的快速性与精度,提出一种北斗BIC信号快速高精度捕获算法。所提算法先利用多级搜索和降采样策略快速实现信号的粗捕获,将捕获频率范围缩小,再利用多项式曲线拟合的方法进行多普勒频率精捕获,提高捕获精度。在多级搜索过程中,相关计算融合ASPeCT技术,通过本地码与副载波调制码构造无副峰相关函数,确保搜索过程无模糊度。所提捕获算法经接收前端采集的北斗B1C信号测试,实验表明,该捕获方法对相关副峰的消除程度可达到86.70%,多普勒频率误差缩小到1 Hz以内,捕获耗时相对缩短了近2/3,实现了快速高精度捕获,保障了后续跟踪算法的成功率。 展开更多
关键词 北斗卫星导航系统 BOC调制 aspect算法 快速捕获 精捕获
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格网DEM坡度计算模型的相似性研究 被引量:6
13
作者 晋蓓 刘学军 王彦芳 《测绘科学》 CSCD 北大核心 2009年第6期131-134,64,共5页
当DEM的精度和分辨率确定后,坡度坡向计算结果取决于计算模型。本文设计了逐栅格单元的相对差等级评价方法,并结合基于整体的频率图和XY散点图评价指标,定量揭示了坡度计算模型之间的异同。主要结论为:①坡度计算模型有离散和连续之分,... 当DEM的精度和分辨率确定后,坡度坡向计算结果取决于计算模型。本文设计了逐栅格单元的相对差等级评价方法,并结合基于整体的频率图和XY散点图评价指标,定量揭示了坡度计算模型之间的异同。主要结论为:①坡度计算模型有离散和连续之分,连续型模型能给出更加符合实际的坡度坡向计算结果;②坡度计算结果与计算点数有关,点数越多,计算结果越稳定;③算法间的差异随DEM分辨率的增大而增大。最后本文给出了实际应用中的坡度计算模型。 展开更多
关键词 数字高程模型 坡度 坡向 算法 相似性
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基于随机森林的精确目标检测方法 被引量:10
14
作者 向涛 李涛 +1 位作者 赵雪专 李旭冬 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2016年第9期2837-2840,共4页
针对复杂场景中目标检测精确度过低的问题,基于随机森林算法提出一种能适应由姿态、视角和形状引起外观变化的目标检测方法,同时还能有效预测最佳检测框大小,使其与真实目标区域有很高的重叠度。首先,提出一种基于图像块多维特征的树节... 针对复杂场景中目标检测精确度过低的问题,基于随机森林算法提出一种能适应由姿态、视角和形状引起外观变化的目标检测方法,同时还能有效预测最佳检测框大小,使其与真实目标区域有很高的重叠度。首先,提出一种基于图像块多维特征的树节点分裂函数;然后利用Boosting算法逐层生成树,使得每次分裂中错分样本更受关注;最后,扩展了随机森林输入输出空间,使其在分类同时还可预测目标检测框的最优长宽比。实验结果表明,该方法在不增加时间开销的同时提高了检测的精确度,对森林中树生成算法的改进提升了分类性能,对森林输出空间的扩展使得目标检测框与真实目标区域有更高的重叠率。 展开更多
关键词 随机森林 决策树 目标检测 长宽比 BOOSTING算法
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基于DEM的坡向提取算法对比分析——以黄土丘陵沟壑区的研究为例 被引量:13
15
作者 陈楠 王钦敏 汤国安 《遥感信息》 CSCD 2007年第1期70-75,共6页
在陕西绥德黄土丘陵沟壑区韭园沟流域25个样区(每个样区约4Km2),以1∶1万地形图制作的水平分辨率为5m的DEM为研究对象,采用6种不同算法分别提取坡向。运用方差分析、排序分析、比较分析等方法和信息论中熵的概念,通过比较不同算法所提... 在陕西绥德黄土丘陵沟壑区韭园沟流域25个样区(每个样区约4Km2),以1∶1万地形图制作的水平分辨率为5m的DEM为研究对象,采用6种不同算法分别提取坡向。运用方差分析、排序分析、比较分析等方法和信息论中熵的概念,通过比较不同算法所提取坡向的标准差、变异系数、坡向余弦中误差、不同坡向的面积数据、坡向提取所耗费的机器时间,认为在黄土丘陵沟壑区提取坡向选用三阶反距离平方权差分算法和三阶反距离权差分较为合理。根据实际生产部门需要,提出并实现了对坡向信息进行评价时必须分类别讨论的思路。研究可望为在本区域基于DEM提取准确的坡向信息时选择算法提供参考。 展开更多
关键词 数字高程模型 算法 坡向
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基于ICESat/GLAS高度计数据的SRTM数据精度评估——以青藏高原地区为例 被引量:21
16
作者 万杰 廖静娟 +1 位作者 许涛 沈国状 《国土资源遥感》 CSCD 北大核心 2015年第1期100-105,共6页
为全面了解航天飞机雷达测图计划(shuttle Radar topography mission,SRTM)高程数据的精度及误差特征,利用精度更高的ICESat/GLAS激光高度计数据(简称ICESat高度计数据)为参照数据,以具有多种地貌类型的中国青藏高原地区为实验区,采用... 为全面了解航天飞机雷达测图计划(shuttle Radar topography mission,SRTM)高程数据的精度及误差特征,利用精度更高的ICESat/GLAS激光高度计数据(简称ICESat高度计数据)为参照数据,以具有多种地貌类型的中国青藏高原地区为实验区,采用双线性插值算法分析了SRTM在中国青藏高原地区的高程精度,以及SRTM高程数据与地形因子(坡度和坡向)间的关系。实验结果表明:在青藏高原地区,ICESat高度计数据与相对应的SRTM高程数据高度相关,相关系数高达0.999 8;SRTM的系统误差为2.36±16.48 m,中误差(RMSE)为16.65 m;当坡度低于25°时,SRTM高程数据精度随坡度增大而显著降低。此外,相对于ICESat高度计数据,SRTM在青藏高原地区N,NW和NE方向的测量值偏高,在S,SE和SW方向的测量值偏低。 展开更多
关键词 航天飞机雷达测图计划(SRTM) 双线性插值 坡度 坡向
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事件驱动算法演示技术的面向方面实现 被引量:2
17
作者 周晓聪 郑汉雄 罗达 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2008年第12期247-249,257,共4页
算法演示系统是利用图形和动画来表现算法的运行过程的系统。一直以来人们采用事件驱动技术进行算法演示系统的开发,但传统的实现方案容易导致代码混乱和分散,以及可重用性和可维护性低等缺点。提出使用面向方面技术开发算法演示系统的... 算法演示系统是利用图形和动画来表现算法的运行过程的系统。一直以来人们采用事件驱动技术进行算法演示系统的开发,但传统的实现方案容易导致代码混乱和分散,以及可重用性和可维护性低等缺点。提出使用面向方面技术开发算法演示系统的方案,与传统实现方案相比,基于面向方面技术的实现方案具有系统模块松散耦合、可重用性高等优点。 展开更多
关键词 面向方面 AOP 算法演示 事件驱动
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SAR图像目标分割与方位角估计 被引量:3
18
作者 张翠 郦苏丹 王正志 《国防科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2001年第5期74-78,共5页
图像分割和目标方位角估计是进行SAR (SyntheticApertureRadar)图像自动目标识别的重要步骤。文章提出了一种基于MRF (MarkovRandomfield)模型的SAR图像分割算法 ,利用ICM (IterativeConditionalMode)局部优化方法 ,获得MAP (maximumapo... 图像分割和目标方位角估计是进行SAR (SyntheticApertureRadar)图像自动目标识别的重要步骤。文章提出了一种基于MRF (MarkovRandomfield)模型的SAR图像分割算法 ,利用ICM (IterativeConditionalMode)局部优化方法 ,获得MAP (maximumaposteriori)准则下的图像分割结果 ,将图像分割为目标、阴影、背景三部分。然后确定目标离雷达最近的点 ,从而得到目标的主导边界 ,并估计出目标的方位角。用MSTAR (MovingandStationaryTargetAcquisitionandRecognition)数据进行实验 ,估计方位角的准确性与现有算法的结果相比 。 展开更多
关键词 SAR ICM算法 目标方位角 主导边界 合成孔径雷达 图像分割 图像识别 估计方法
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基于GCN和目标视觉特征增强的多模态方面级情感分析
19
作者 赵雪峰 柏长泽 +2 位作者 狄恒西 仲兆满 仲晓敏 《数据采集与处理》 北大核心 2025年第5期1177-1192,共16页
多模态方面级情感分析旨在整合图文模态数据,以精准预测方面词的情感极性。现有方法在精确定位文本相关的图像区域特征及有效处理模态间信息交互方面仍存在显著局限,同时模态内的上下文信息理解存在偏差,导致产生额外的噪声。为了解决... 多模态方面级情感分析旨在整合图文模态数据,以精准预测方面词的情感极性。现有方法在精确定位文本相关的图像区域特征及有效处理模态间信息交互方面仍存在显著局限,同时模态内的上下文信息理解存在偏差,导致产生额外的噪声。为了解决上述问题,本文提出一种基于图卷积神经网络和目标视觉特征增强(Graph convolutional network and target visual feature enhancement,GCN-TVFE)的多模态方面级情感分析模型。首先,本文采用CLIP(Contrastive language-image pre-training)模型处理文本、方面词和图像数据,通过计算文本与图像之间的相似度以及方面词与图像之间的相似度,并结合这两项相似度,实现对文本与图像、方面词与图像匹配程度的量化评估。再通过Faster R-CNN模型去快速且精确地识别并定位图像中的目标区域,进一步增强模型提取与文本相关的图像特征能力。其次,通过图文GCN网络,利用文本之间的依存句法关系构建文本图结构,同时借助K近邻(K-nearest neighbor,KNN)算法生成图像图结构,从而深入挖掘模态内的特征信息。最后,采用多模态交互注意力机制,有效捕捉方面词与文本之间、目标视觉特征与图像生成文本描述特征之间的关联信息,显著减少噪声干扰,增强模态间的特征交互。实验结果表明,本文提出的模型在公共数据集Twitter 2015和Twitter 2017上的综合性能优越,验证了该模型在多模态情感分析领域的有效性。 展开更多
关键词 多模态方面级情感分析 目标视觉特征 依存句法关系 KNN算法 多模态交互注意力机制
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基于改进边界框回归损失的YOLOv3检测算法 被引量:12
20
作者 沈记全 陈相均 翟海霞 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2022年第3期236-243,共8页
YOLOv3检测算法中的边界框回归损失函数对边界框尺度敏感,且与算法检测效果评价标准交并比(IoU)之间的优化不具有强相关性,无法准确反映真值框与预测框之间的重叠情况,造成收敛效果不佳。针对上述问题,提出基于IoU的改进边界框回归损失... YOLOv3检测算法中的边界框回归损失函数对边界框尺度敏感,且与算法检测效果评价标准交并比(IoU)之间的优化不具有强相关性,无法准确反映真值框与预测框之间的重叠情况,造成收敛效果不佳。针对上述问题,提出基于IoU的改进边界框回归损失算法BR-IoU。将IoU作为边界框回归损失函数的损失项,使不同尺度的边界框在回归过程中获得更均衡的损失优化权重。在此基础上,通过添加惩罚项最小化预测框与真值框中心点间围成的矩形面积,并提高预测框与真值框之间宽高比的一致性,从而优化边界框的回归收敛效果。在PASCAL VOC和COCO数据集上的实验结果表明,在不影响实时性的前提下,BR-IoU能够有效提高检测精度,采用BR-IoU的YOLOv3算法在PASCAL VOC 2007测试集上mAP较原YOLOv3算法和G-YOLO算法分别提高2.5和1.51个百分点,在COCO测试集上分别提高2.07和0.66个百分点。 展开更多
关键词 YOLOv3检测算法 边界框回归 交并比 BR-IoU损失算法 宽高比
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