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GTransFusion:基于Transformer的多模态表示学习与图结构对齐的融合方法
1
作者 张显 庞慧 刘佳俊 《现代信息科技》 2026年第4期49-54,59,共7页
高通量基因组测序、高分辨率数字病理图像等多源医疗数据涌现,多模态生物学建模成为人工智能辅助病理诊断的关键。该研究提出一种新的多模态表示学习方法GTransFusion,用于联合分析病理全片图像与组学数据,以提高多种癌症的诊断准确性... 高通量基因组测序、高分辨率数字病理图像等多源医疗数据涌现,多模态生物学建模成为人工智能辅助病理诊断的关键。该研究提出一种新的多模态表示学习方法GTransFusion,用于联合分析病理全片图像与组学数据,以提高多种癌症的诊断准确性。该方法通过基于Transformer的联合表示学习模块,将不同模态数据映射为统一序列表示,过程中显式建模模态类型编码并借助自注意力机制实现动态模态加权;同时构建跨模态特征对齐图结构,利用图神经网络捕获模态间关联与共性信息,反作用于Transformer表示学习以实现跨模态特征对齐与关系建模。在多种肿瘤数据集上的实验表明,所提方法在生存预测性能指标上显著优于对比方法,验证了多模态联合表示和图结构对齐的有效性。 展开更多
关键词 多模态融合 TRANSFORMER 异构图 联合表示学习
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基于面元地图的激光-惯性SLAM算法
2
作者 张传伟 赵聪 +3 位作者 秦沛霖 赵瑞祺 杨佳佳 王健龙 《中国惯性技术学报》 北大核心 2026年第1期35-43,59,共10页
针对现有激光-惯性同步定位与地图构建(SLAM)算法因位姿估计累积误差较大导致定位精度低的问题,提出一种基于面元地图的激光-惯性SLAM算法。该算法通过惯性测量装置(IMU)预积分实现点云去畸变,并将三维点云投影至顶点图以构建法向量图,... 针对现有激光-惯性同步定位与地图构建(SLAM)算法因位姿估计累积误差较大导致定位精度低的问题,提出一种基于面元地图的激光-惯性SLAM算法。该算法通过惯性测量装置(IMU)预积分实现点云去畸变,并将三维点云投影至顶点图以构建法向量图,从而增强约束信息;随后结合增量优化与迭代最近点配准提升位姿估计精度。同时,引入带时间戳的面元及二元贝叶斯滤波机制,自适应更新面元稳定性并优化地图表达。最后,构建包含IMU预积分因子和回环检测因子的全局因子图进行优化,获得一致性位姿。实验结果表明,与FAST-LIO和LIO-SAM相比,所提算法在大范围场景下的均方根误差分别降低32.53%和36.26%,在动态场景下分别降低54.60%和83.29%。 展开更多
关键词 激光-惯性SLAM 面元地图 概率融合 全局因子图优化
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面向铁路环境的北斗/激光雷达/惯性导航多源融合SLAM定位方法研究
3
作者 张毅 张明豪 +2 位作者 张锐 宋伟伟 陈亮 《测绘工程》 2026年第1期78-83,共6页
铁路作为国家重要的交通动脉,从铁路建设到运营维护阶段,都需要获取高精度的定位信息,传统的列车定位技术难以满足高精度列车定位需求,因此文中提出一种面向铁路环境的北斗/激光雷达/惯性导航多源融合SLAM方法,利用北斗定位技术、激光... 铁路作为国家重要的交通动脉,从铁路建设到运营维护阶段,都需要获取高精度的定位信息,传统的列车定位技术难以满足高精度列车定位需求,因此文中提出一种面向铁路环境的北斗/激光雷达/惯性导航多源融合SLAM方法,利用北斗定位技术、激光雷达和惯性导航设备之间的互补性,提出基于误差状态的扩展卡尔曼滤波融合激光雷达与惯性导航系统的方法,利用后端图优化的方式加入GNSS因子,实现铁路环境的高精度定位与建图,并在实际铁路运输环境中采集数据验证本文方法。 展开更多
关键词 北斗定位技术 铁路运输 多源融合技术 因子图优化
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理数融合
4
作者 刘晶 石剑宇 +3 位作者 刘鑫刚 杨文欣 董永峰 季海鹏 《计算》 2026年第2期90-93,共4页
理数融合是一种面向复杂工业系统智能决策与控制的新兴范式,通过协同融合以物理机制、实验分析和领域知识为基础的理论模型(理)与基于工业现场数据驱动的不确定性建模方法(数),突破了传统单一技术路径的局限。其核心在于构建“双核三机... 理数融合是一种面向复杂工业系统智能决策与控制的新兴范式,通过协同融合以物理机制、实验分析和领域知识为基础的理论模型(理)与基于工业现场数据驱动的不确定性建模方法(数),突破了传统单一技术路径的局限。其核心在于构建“双核三机制”工业智能体系:以动态工业知识图谱为知识中枢(理),实现结构化认知与逻辑推理;以物理引导的混合智能模型簇为计算中枢(数),实现模式识别与补偿计算。三项机制内容为:借助智能调度机制提升人工智能决策的精准性,使用安全验证机制保障物理一致性与可靠性,通过协同进化机制促进知识与计算中枢的自主学习与持续优化。该范式兼具物理模型的高可靠性与可解释性和数据驱动模型的非线性拟合与自适应能力,显著克服了各自的固有限制。理数融合能够为工业系统从自动化迈向自主化提供关键支撑,对于提升系统的自适应性、可靠性和自主进化能力具有重要意义。 展开更多
关键词 理数融合 工业知识图谱 混合智能模型 智能决策与控制 安全验证 协同进化 自主化系统
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融合多关系异构图和语义特征的核心专利预测方法
5
作者 邓娜 纪媛琳 胡云川 《情报杂志》 北大核心 2026年第1期83-90,共8页
[目的]随着专利数量的爆发式增长,专利间关系日益复杂,现有核心专利预测方法仅依赖单一专利关系网络,难以有效捕捉专利间的多维关联,且未能综合专利的文本信息。因此,实现一种能融合多维度特征的核心专利预测方法具有重要意义。[方法]... [目的]随着专利数量的爆发式增长,专利间关系日益复杂,现有核心专利预测方法仅依赖单一专利关系网络,难以有效捕捉专利间的多维关联,且未能综合专利的文本信息。因此,实现一种能融合多维度特征的核心专利预测方法具有重要意义。[方法]提出一种融合多关系异构图与语义特征的核心专利预测方法。通过构建多关系异构图整合专利间技术共现、共享发明人以及权利要求语义相似多维度关系,并融合XLnet提取的专利摘要语义特征,最终利用MLP分类器实现核心专利预测。[结果/结论]实验结果表明,在通信产业领域的专利数据集上,方法的Precision、Recall、Macro F1以及AUC分数分别达到0.8562、0.8210、0.8059、0.8260,超越了其他4个对比方法,证明了方法的有效性,能为核心专利预测提供新的参考和思路。 展开更多
关键词 核心专利预测 多关系异构图 特征融合 RGCN XLnet
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面向知识融合的本草典籍知识图谱实体对齐研究
6
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
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基于样本互补锚点图的缺失多视图聚类算法
7
作者 刘小兰 徐宇鸿 《华南理工大学学报(自然科学版)》 北大核心 2026年第2期16-24,共9页
随着多视图数据在现实场景中得到广泛应用,如何处理缺失视图下的聚类问题已成为机器学习领域的重要挑战。传统锚点图聚类算法依赖完整实例构建锚点图,这导致其在高缺失率下因锚点不足难以表征数据结构,在低缺失率时又无法发挥锚点的优... 随着多视图数据在现实场景中得到广泛应用,如何处理缺失视图下的聚类问题已成为机器学习领域的重要挑战。传统锚点图聚类算法依赖完整实例构建锚点图,这导致其在高缺失率下因锚点不足难以表征数据结构,在低缺失率时又无法发挥锚点的优势。针对传统锚点图聚类算法中存在的锚点选择受限、权重分配僵化和计算复杂度高的问题,该文提出了一种基于样本互补锚点图的缺失多视图聚类算法(IMVC-SAC)。该算法首先设计跨视图锚点互补机制,通过在共有样本与视图特有样本中自适应选取锚点,以解决高缺失率下数据结构表征不足的问题;然后建立缺失模式感知的权重模型,依据样本的缺失模式与程度调整视图对相似矩阵的贡献度;最后利用双随机非负矩阵可分解特性,将谱聚类的时间复杂度从样本规模的立方阶复杂度优化至线性阶复杂度。在5个公开数据集上的实验结果表明,该算法的聚类性能优于目前主流算法,尤其在高缺失率下仍能保持较好的聚类效果,验证了其鲁棒性与有效性。 展开更多
关键词 缺失多视图聚类 锚点图 样本互补 相似矩阵融合 谱聚类
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基于视图学习和通道特征拓扑融合的骨架行为识别
8
作者 谭台哲 张泽翰 +3 位作者 胡平川 朱辉果 战荫伟 杨卓 《计算机工程与设计》 北大核心 2026年第1期217-225,共9页
在人体骨架行为识别中,图卷积网络可提取人体骨架拓扑结构来聚合特征信息。但现有方法既未有效关联骨架特征与拓扑关系,也忽略了不同视图下拓扑关系的变化性。为此,提出基于视图学习和通道特征拓扑融合的行为识别方法(VLCTF-GCN)。依据... 在人体骨架行为识别中,图卷积网络可提取人体骨架拓扑结构来聚合特征信息。但现有方法既未有效关联骨架特征与拓扑关系,也忽略了不同视图下拓扑关系的变化性。为此,提出基于视图学习和通道特征拓扑融合的行为识别方法(VLCTF-GCN)。依据骨架的视图特征学习拓扑关系,为每个视图构建具有区分性的共享视图拓扑关系。在不同聚合程度上,结合视图与自适应拓扑关系,融合骨架通道特征与拓扑关系,使得拓扑结构能够自适应关联骨架特征,通过多尺度时间卷积提取不同时间长度的关节变化。在两个大型数据集的实验结果表明,所提方法性能优于现有方法。 展开更多
关键词 行为识别 人体骨架 图卷积 通道特征拓扑融合 视图学习 多尺度时间卷积 共享拓扑
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面向无人车跨场景机动的多源融合定位技术
9
作者 于宗骐 冉启顺 +2 位作者 刘刚 崔晓伟 陆明泉 《兵工学报》 北大核心 2026年第1期63-75,共13页
在现代信息化战争与复杂民用场景(如城市峡谷、隧道、大型中空建筑)下,无人车面临全球卫星导航系统信号遮挡、惯性导航系统误差累积、视觉同步定位与建图受光照/纹理影响等问题,导致定位精度退化与连续性中断,严重制约其在侦察监视、物... 在现代信息化战争与复杂民用场景(如城市峡谷、隧道、大型中空建筑)下,无人车面临全球卫星导航系统信号遮挡、惯性导航系统误差累积、视觉同步定位与建图受光照/纹理影响等问题,导致定位精度退化与连续性中断,严重制约其在侦察监视、物资运输、应急救援等任务中的效能。针对该问题,提出面向无人车跨场景机动的多源融合定位技术。以因子图优化为核心框架,融合视觉-惯性里程计(Visual-Inertial Odometry,VIO)与实时动态差分定位(Real-Time Kinematic,RTK):VIO通过基于畸变像素映射表的直线特征提取提升纹理稀疏场景鲁棒性,同时辅助RTK进行卫星观测值预处理(周跳探测)与带航位推算的部分模糊度解算;RTK则提供全局无偏基准,修正VIO的累积漂移。实验结果表明:系统在室外开阔场景实现厘米级定位精度;城市峡谷场景(实验1)RTK固定率达90.6%,半/全遮挡场景(实验2)固定率达75.9%,且平均绝对误差、均方根误差均优于FixPosition、司南RTK等商用/开源方案。研究成果可为军事无人车跨场景作战与民用复杂城市场景无人驾驶、应急救援提供高精度定位支撑。 展开更多
关键词 无人车 室内外一体化定位 多源融合 因子图优化 惯性导航
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基于动态图神经延迟微分方程的交通流预测
10
作者 兰丽 赵鑫 《重庆交通大学学报(自然科学版)》 北大核心 2026年第2期57-65,共9页
针对现有的城市道路交通流预测研究中存在的路段上下游间交通流延迟效应,及交叉路口间时空关联特性挖掘不充分等问题,提出了一种基于动态图的神经延迟微分方程模型,细粒化交通流量的瞬时变化,提取长距离动态时空特征以提高预测准确性。... 针对现有的城市道路交通流预测研究中存在的路段上下游间交通流延迟效应,及交叉路口间时空关联特性挖掘不充分等问题,提出了一种基于动态图的神经延迟微分方程模型,细粒化交通流量的瞬时变化,提取长距离动态时空特征以提高预测准确性。首先,考虑交通流不同周期尺度呈现高度相似性,采用时空注意力机制对周和日尺度交通流数据建模,增强路口节点间的时空相关性;其次,计算上下游道路间的延迟时间,引入延迟微分方程,提取路网节点间时滞特征,模拟延迟效应下的空间信息传播过程;最后,整合各时间尺度的特征得到预测输出值。经过真实公共交通流数据集PEMS04、PEMS07、PEMS08验证,结果表明:模型的平均绝对误差与均方根误差平均下降了约2.20%和1.16%。 展开更多
关键词 交通工程 交通预测 动态图神经延迟微分方程 延迟 特征融合
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基于多模态特征融合的药物靶标亲和力预测
11
作者 仝凌瑞 李建华 《华东理工大学学报(自然科学版)》 北大核心 2026年第1期118-128,共11页
药物-靶标结合亲和力是评估药物与靶标相互作用强度的关键指标。目前大多数药物靶标亲和力预测方法仅关注药物或靶标的单一模态特征,未能充分挖掘多模态信息的互补性及其在提升预测性能方面的潜在价值。针对这个问题,提出了一种基于多... 药物-靶标结合亲和力是评估药物与靶标相互作用强度的关键指标。目前大多数药物靶标亲和力预测方法仅关注药物或靶标的单一模态特征,未能充分挖掘多模态信息的互补性及其在提升预测性能方面的潜在价值。针对这个问题,提出了一种基于多模态特征融合的药物靶标亲和力预测模型(Multi-Model Feature Fusion for Drug-Target Affinity Prediction,MMFDTA)。该模型对药物分子采用了包括分子指纹、分子图以及ChemBERTa预训练嵌入在内的多模态信息,对靶标蛋白采用了蛋白质序列、氨基酸残基接触图以及ProtBERT预训练编码嵌入。在此基础上,模型设计了层级特征融合架构,实现药物与靶标多模态特征之间的深度交互融合。实验结果表明,该模型在Davis和KIBA数据集上优于其他基线方法,验证了所提出的多模态融合策略的有效性。 展开更多
关键词 药物靶标亲和力预测 药物研发 多模态 特征融合 图神经网络
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面向聚驱井组注采生产指标预测的时空图注意力网络模型研究
12
作者 张强 赵丝蕊 王晨雨 《重庆理工大学学报(自然科学)》 北大核心 2026年第2期160-167,共8页
针对传统聚驱井组注采生产指标预测方法难以捕捉复杂时空依赖关系的问题,提出一种时空图注意力网络的注采生产指标预测模型。该模型首先利用Transformer编码器提取油田生产数据的全局时序特征并将其转换为图结构;其次,采用改进的双通道... 针对传统聚驱井组注采生产指标预测方法难以捕捉复杂时空依赖关系的问题,提出一种时空图注意力网络的注采生产指标预测模型。该模型首先利用Transformer编码器提取油田生产数据的全局时序特征并将其转换为图结构;其次,采用改进的双通道图注意力网络从井网拓扑结构和生产参数相似性2个视角挖掘空间关联特征,通过融合两通道输出,实现对井网节点间复杂空间依赖关系的精准建模;接着,引入融合位置编码的残差连接,增强模型泛化能力;最后,通过交叉注意力机制实现时空特征深度融合并用于预测。选取某油田实际数据进行实验,该模型在产油量和含水率预测中的R2均超过0.90,显著优于对比方法,验证了其有效性和优越性,为聚驱生产指标预测提供了新思路。 展开更多
关键词 聚驱井组 生产指标 双通道图注意力网络 时空特征融合 预测
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实体匹配策略驱动的增强社交网络表示学习框架
13
作者 温志鹏 杜航原 王文剑 《小型微型计算机系统》 北大核心 2026年第3期579-586,共8页
社交网络因其建模用户行为和关系的能力,被广泛应用于社交挖掘与推荐系统等领域.然而,仅依赖社交网络表示可能因缺乏用户背景信息而导致描述片面化,从而影响下游任务的性能.为此,本文引入知识图谱作为外部知识,与社交网络进行融合以实... 社交网络因其建模用户行为和关系的能力,被广泛应用于社交挖掘与推荐系统等领域.然而,仅依赖社交网络表示可能因缺乏用户背景信息而导致描述片面化,从而影响下游任务的性能.为此,本文引入知识图谱作为外部知识,与社交网络进行融合以实现信息补充.针对融合过程中存在的数据异质性和嵌入空间不一致问题,本文提出了一种实体匹配策略驱动的增强社交网络表示学习框架GEMF.GEMF通过独立编码器分别学习两种数据的嵌入表示,并设计显式与隐式实体匹配模块,捕捉重叠节点对以对齐嵌入空间.此外,本文构建了两个基准数据集,并在这些数据集上进行了大量实验.实验结果表明,GEMF不仅能准确识别重叠节点对,还能有效融合社交网络与知识图谱信息,显著提升下游任务性能. 展开更多
关键词 图表示学习 社交网络 知识图谱 图融合 实体匹配
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基于多层次时空交互依赖的车辆轨迹异常检测
14
作者 韩锋 卜永丰 +3 位作者 梁浩翔 黄舒雯 张朝阳 孙士杰 《计算机应用》 北大核心 2026年第2期604-612,共9页
针对智能交通系统中车辆轨迹异常检测的复杂性和动态性,提出一种基于多层次时空交互依赖的动态图(MSTIDG)的车辆轨迹异常检测方法 DSTGRU(Dynamic Spatio-Temporal Gated Recurrent Unit)。DSTGRU通过构建短期和长期时空交互依赖的动态... 针对智能交通系统中车辆轨迹异常检测的复杂性和动态性,提出一种基于多层次时空交互依赖的动态图(MSTIDG)的车辆轨迹异常检测方法 DSTGRU(Dynamic Spatio-Temporal Gated Recurrent Unit)。DSTGRU通过构建短期和长期时空交互依赖的动态图,有效地捕捉车辆间的复杂交互关系。在这个过程中,引入多层次时空交互特征融合(MSF-BiGRU)模块融合多层次时空特征,以在不同尺度上融合时空信息,从而缓解共享信息提取时的冲突并增强模型的鲁棒性,进而提升对异常轨迹的识别能力。实验结果表明,DSTGRU在TrackRisk和HighD数据集上的异常检测精度显著优于现有方法 DiffTAD与ImDiffusion,Pre@100分别达到了0.90和0.89,AUROC分别达到了0.913和0.827。与现有方法对比,DSTGRU在多项评价指标上均排名第一。此外,DSTGRU在复杂场景中表现出较强鲁棒性,并能准确识别异常行为,为智能交通系统中的轨迹异常检测提供了解决方案。 展开更多
关键词 车辆轨迹异常检测 多层次时空特征融合 动态图模型 深度学习 智能交通系统
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用于行人轨迹预测的时空多图融合的稀疏图卷积网络
15
作者 习炎 王文格 +1 位作者 彭景阳 韩林慧 《计算机工程与应用》 北大核心 2026年第2期211-219,共9页
在机器人导航和自动驾驶等方面,行人轨迹预测具有重要的研究意义和应用价值。基于图卷积神经网络的轨迹预测方法可以更加直观地模拟行人之间的社会交互,但大多数模型对行人的时空交互定义并不准确。因此,提出了一种时空多图融合的稀疏... 在机器人导航和自动驾驶等方面,行人轨迹预测具有重要的研究意义和应用价值。基于图卷积神经网络的轨迹预测方法可以更加直观地模拟行人之间的社会交互,但大多数模型对行人的时空交互定义并不准确。因此,提出了一种时空多图融合的稀疏图卷积网络(spatial-temporal multi-graph fusion sparse graph convolutional network,STMGF-SGCN)用于行人轨迹预测。通过引入先验信息,总结出影响行人运动轨迹的三个因素:相对距离、相对速率、潜在冲突,并由此建立三个空间图结构。同时,模型融合了时间图以提高对运动趋势的捕捉能力,还采用非对称卷积操作以获取行人间非对称的时空交互信息;引用了稀疏的思想来减少模型建立和多图融合带来的冗余交互。实验结果表明,在公开行人轨迹数据集ETH和UCY上,相比于基线Social-STGCNN和SGCN,模型的平均位移误差(ADE)和最终位移误差(FDE)分别降低了18.2%、20%和2.7%、7.7%。 展开更多
关键词 行人轨迹预测 图卷积网络 多图融合 时空交互
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基于多传感器融合的农业机械轴承半监督故障诊断方法
16
作者 李嘉琪 夏尚飞 李东民 《农机化研究》 北大核心 2026年第3期94-102,共9页
针对传统图神经网络只基于单传感器通道建立样本关联图,易受噪声和采集方式的干扰导致样本间关联关系欠缺的问题,提出了基于多传感器融合的农业机械轴承半监督故障诊断方法(MSF-MCGCN)。基于轴承样本的时域、频域特征,采用基于多个传感... 针对传统图神经网络只基于单传感器通道建立样本关联图,易受噪声和采集方式的干扰导致样本间关联关系欠缺的问题,提出了基于多传感器融合的农业机械轴承半监督故障诊断方法(MSF-MCGCN)。基于轴承样本的时域、频域特征,采用基于多个传感器通道的农业机械滚动轴承样本关联图构建方法,从各传感器提取样本之间的关联信息,起到了样本间关联关系互补作用,克服了由于噪声和采集方式的干扰导致单一通道下样本关联关系欠缺的问题;通过多通道图卷积网络完成各传感器特征之间的信息融合,最终得到包含样本间关联信息和多传感器信号的样本特征表示,有效克服了样本间的多通道完备关联关系难以有效融合的问题;在轴承数据集上对MSF-MCGCN方法进行了实验验证,结果表明,MSF-MCGCN在仅使用5%的有标签数据进行训练时,模型诊断准确率达96.19%,为有限样本标签下农业机械轴承的故障诊断提供了新思路。 展开更多
关键词 轴承 故障诊断 多传感器融合 多通道图卷积网络 农业机械运维
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股票风险演化分析研究——基于时空图神经网络方法(ST-Graph)
17
作者 郭雨佳 马溪远 《科技促进发展》 2025年第4期332-340,共9页
在全球金融市场不确定性加剧的背景下,股票风险演化分析已成为金融风险管理领域的核心议题。现有方法在时空特征融合和模型可解释性方面存在一定局限性。为此,本研究提出了一种用于股票风险演化分析的时空图神经网络方法(Spatio-Tempora... 在全球金融市场不确定性加剧的背景下,股票风险演化分析已成为金融风险管理领域的核心议题。现有方法在时空特征融合和模型可解释性方面存在一定局限性。为此,本研究提出了一种用于股票风险演化分析的时空图神经网络方法(Spatio-Temporal Graph neutral network,ST-Graph)。该方法通过动态相关性分析构建动态股票特征关联矩阵,利用长短期记忆网络(Long Short-Term Memory,LSTM)模块提取时间依赖特征,并通过图卷积网络聚合空间邻域风险信息。此外,本研究结合沙普利加性解释(Shapley Additive Explanations,SHAP)值动态评估特征贡献,实现了风险特征演化路径可视化。实验结果表明,MSF-Graph在股票风险预测任务中显著优于传统机器学习算法和时序模型,准确率达到87.31%,F1分数达到86.77%。动态时空环分析也证实了模型能够揭示股票风险演化的内在逻辑,从而为金融风险管理提供了一种可靠的解决方案。 展开更多
关键词 股票风险演化 图神经网络 多源时空数据融合 可解释性分析 SHAP值
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双图融合驱动下说话人感知增强的多模态会话情感分析
18
作者 董凯 蔡国永 +1 位作者 邓天生 王顺杰 《计算机工程与应用》 北大核心 2026年第5期218-229,共12页
以往的多模态会话情感分析主要侧重于上下文信息建模,但在说话人性格特征的提取,不同说话人之间交互以及互补信息的传递上具有一定的局限性,同时在跨模态融合中未能充分捕获上下文情感线索。针对上述问题,提出了一种双图融合驱动下说话... 以往的多模态会话情感分析主要侧重于上下文信息建模,但在说话人性格特征的提取,不同说话人之间交互以及互补信息的传递上具有一定的局限性,同时在跨模态融合中未能充分捕获上下文情感线索。针对上述问题,提出了一种双图融合驱动下说话人感知增强的方法。通过跨模态注意力机制分层捕获模态内和模态间的上下文情感线索,设计提示模板结合大语言模型提取说话人的性格特征,构建多维度的说话人感知依赖图,包括同一说话人内部依赖图和不同说话人之间的交互依赖图,并与性格特征融合后,利用图注意力传递话语之间的依赖信息,通过交互模块实现不同感知依赖图之间的信息交换与融合,并引入交互损失以增强图间的敏感度。在两个公开的多模态数据集上进行广泛实验,实验结果充分证明了该方法的有效性。 展开更多
关键词 多模态会话情感分析 说话人感知 大语言模型(LLM) 双图融合
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面向智慧家庭空间的时空知识图谱的双模态融合构建方法
19
作者 王菲 陶冶 +3 位作者 刘家旺 李伟 秦修功 张宁 《计算机应用》 北大核心 2026年第1期52-59,共8页
智慧家庭领域的发展依赖于构建丰富的时空知识图谱支撑下游任务的设计与执行。然而,构建智慧家庭空间的时空知识图谱面临数据源多样、数据质量低以及规模有限等挑战。因此,提出一种融合说明文档相对位置信息与用户行为日志的双模态知识... 智慧家庭领域的发展依赖于构建丰富的时空知识图谱支撑下游任务的设计与执行。然而,构建智慧家庭空间的时空知识图谱面临数据源多样、数据质量低以及规模有限等挑战。因此,提出一种融合说明文档相对位置信息与用户行为日志的双模态知识提取框架来充分挖掘设备说明文档和用户行为日志中的多模态信息,从而高效地实现知识提取与图谱构建。该框架包括两部分:首先,提出一个基于相对位置布局匹配(RPLM)的方法,以利用说明文档的相对位置特性来对设备说明文档中的图像和文本进行关联匹配,同时设计说明文档的本体模型,并与大语言模型(LLM)融合,提取结构化信息并构建说明文档知识图谱;其次,设计功能关联分析(FCA)算法和设备使用行为处理(DUBP)算法,从用户行为日志中提取功能关联的设备信息并构建家庭空间的时空知识图谱。选取LayoutLMv3、ERNIE-Layout和GeoLayoutLM等作为基准模型,并在一个自建中文说明文档布局分析(CMDLA)数据集和合成的用户行为日志数据集以及3个公开文档分析数据集上进行验证。结果表明,所提框架在家庭领域数据集上的知识提取准确性和效率上优于基线方法,准确率达到96.39%,比次优方法GeoLayoutLM提高了0.97个百分点,在异构数据融合与时空建模任务中表现出显著优势。 展开更多
关键词 智能家庭 设备说明文档 行为日志 知识图谱 多模态融合 知识抽取
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基于多模态体育教育数据的图空间融合动作识别方法
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作者 陈海涛 梁俊威 +2 位作者 陈晨 王宇帆 周宇 《计算机科学》 北大核心 2026年第2期89-98,共10页
在智能体育与教育信息化的背景下,精细化的人体动作识别已成为体育教学与训练评估中的关键技术。针对传统动作识别方法在复杂运动场景中存在的模态信息利用不足、时空结构表达受限等问题,提出了一种融合骨架数据与可穿戴传感器信息的多... 在智能体育与教育信息化的背景下,精细化的人体动作识别已成为体育教学与训练评估中的关键技术。针对传统动作识别方法在复杂运动场景中存在的模态信息利用不足、时空结构表达受限等问题,提出了一种融合骨架数据与可穿戴传感器信息的多模态图卷积网络模型。首先,提出了一种基于“虚拟传感器”的融合方法,将可穿戴传感器信号映射至骨架关节构建的时空图结构中并融合,有效提升了对动作细节的建模能力与跨模态语义一致性。其次,构建了针对复杂运动模式的多层图卷积网络,通过对身体进行局部划分,增强了模型在复杂体育场景下的识别能力。此外,面向击剑这一技术动作复杂的竞技项目,自主采集并构建了一套涵盖不同典型技术动作与运动水平层次的多模态数据集,为精细化动作识别与水平评估提供了数据支持。在该数据集与多个标准数据集上进行的实验表明,所提方法在动作识别精度与技术水平判断上优于现有主流方法,为体育教育场景中的智能识别与评估提供了新的建模框架与技术支持,具有良好的应用前景。 展开更多
关键词 动作识别 多模态数据融合 图卷积网络 体育教育 击剑数据集
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