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基于轻量化图神经网络的集输管道参数异常检测方法
1
作者 毛路宽 《自动化应用》 2026年第2期81-83,共3页
为提高集输管道运行参数的监测精度与异常识别效率,提出一种基于轻量化图神经网络的参数异常检测方法,构建反映管道结构和状态的图模型,引入关键节点与特征设计,建立资源占用低、推理速度快的图神经网络结构。针对通信场景的部署需求,... 为提高集输管道运行参数的监测精度与异常识别效率,提出一种基于轻量化图神经网络的参数异常检测方法,构建反映管道结构和状态的图模型,引入关键节点与特征设计,建立资源占用低、推理速度快的图神经网络结构。针对通信场景的部署需求,对模型进行结构压缩和算法优化。设计适用于时序异常的检测机制,实现对关键参数波动的准确识别。验证结果表明,该方法在异常识别精度与部署效率方面具备良好的性能,适用于复杂管网监控场景。 展开更多
关键词 轻量化图神经网络 集输管道 参数异常检测 模型优化 工程应用
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基于图注意力网络和门控网络的轻量级单通道语音分离方法 被引量：2
2
作者 余传旗 郭海燕 +2 位作者 王婷婷 王景润 杨震 《信号处理》 北大核心 2025年第4期706-717,共12页
语音分离旨在从包含多个说话人的混合语音中分离出各个源语音,是多说话人场景下语音处理类任务的重要前端。目前,基于深度学习的语音分离取得了显著进展,但随着模型性能的不断提升的同时,模型的参数量和推理时间也显著增加。针对此问题... 语音分离旨在从包含多个说话人的混合语音中分离出各个源语音,是多说话人场景下语音处理类任务的重要前端。目前,基于深度学习的语音分离取得了显著进展,但随着模型性能的不断提升的同时,模型的参数量和推理时间也显著增加。针对此问题,本文综合考虑模型效率与分离性能,提出一种基于图注意力网络(Graph Attention Network,GAT)和门控网络(Gated Network,GN)的轻量级语音分离模型(称为GGN-Papez)。该方法基于轻量级、高效的基线模型Papez,引入GAT处理听觉记忆块内存储的全局信息,并使用GN生成掩码,来提升基线模型Papez的性能。具体地,假定所有记忆令牌之间均存在连接,利用GAT计算令牌间的注意力得分,并采用阈值过滤策略裁剪掉得分较低的边,生成新的邻接矩阵。再利用此邻接矩阵聚合记忆令牌所存储的全局信息,以提取出更有效的上下文信息,提高模型对全局特征的理解能力。在此基础上,考虑到Papez使用的掩码生成模块为表达能力有限的双层全连接前馈神经网络,本文提出使用具备更强特征选择能力的GN替代原有模块,以生成更符合源语音特征的掩码。所提模型GGN-Papez在基准数据集WSJ0-2Mix和Libri2Mix上进行了实验,实验结果表明所提方法在增加很少参数量的情况下,显著提升了分离语音的尺度不变信噪比(Scale Invariant Signal-to-Noise Ratio,SI-SNR)。此外,本文还设计了消融实验验证GAT和GN对整体模型性能的影响,并从推理时间和语音质量感知评估(Perceptual Evaluation of Speech Quality,PESQ)得分等方面综合地对所提模型的性能进行了分析。 展开更多
关键词 语音分离 轻量级模型 图神经网络 图注意力网络 门控机制
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基于知识蒸馏的医疗诊断差分隐私方法研究 被引量：1
3
作者 李骁 宋晓 李勇 《信息网络安全》 北大核心 2025年第4期524-535,共12页
随着智能医疗系统的快速发展,标注数据的匮乏已成为制约研究进展的关键因素之一,知识蒸馏作为一种有效的数据利用策略能够缓解这一问题。然而,在智能医疗领域,模型通常用于替代人工进行影像、数据的诊断,这不仅对医疗信息隐私保护提出... 随着智能医疗系统的快速发展,标注数据的匮乏已成为制约研究进展的关键因素之一,知识蒸馏作为一种有效的数据利用策略能够缓解这一问题。然而,在智能医疗领域,模型通常用于替代人工进行影像、数据的诊断,这不仅对医疗信息隐私保护提出了更高要求,还强调了模型精度对诊断结果准确性的决定性影响。因此,文章提出一种结合差分隐私的知识蒸馏方案,并将其应用于图神经网络模型,在知识蒸馏过程中保护用户敏感信息的同时,确保较高的医疗诊断准确率。为验证所提方法的有效性,文章构建了图注意力网络(GAT)模型和卷积神经网络(CNN)模型作为对照组,并采用3种实际医疗图像数据集进行实验。结果表明,文章所提方法在GAT模型的准确率较在CNN模型的准确率有所提升,对应在3个数据集上分别由61%提升至68%、83%提升至93%、67%提升至80%。鉴于GAT模型的高资源开销,文章进一步设计了一种轻量化GAT模型架构。该轻量化模型在显著降低资源消耗的同时,仍保持优于CNN模型的分类性能,从而在差分隐私保护的前提下,有效提升医疗诊断效果。 展开更多
关键词 知识蒸馏 差分隐私 图神经网络 智能医疗 轻量化
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轻量级多信息图卷积神经网络动作识别方法 被引量：8
4
作者 井望 李汪根 +1 位作者 沈公仆 范宝珠 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2022年第4期1247-1252,共6页
针对如何在保持低参数量和低计算量前提下构建高性能模型的问题,提出一种轻量级多信息图卷积神经网络(LMI-GCN)。LMI-GCN通过将关节坐标、关节速度、骨骼边、骨骼边速度四种不同信息编码至高维空间的方式进行信息融合,并引入可以聚合重... 针对如何在保持低参数量和低计算量前提下构建高性能模型的问题,提出一种轻量级多信息图卷积神经网络(LMI-GCN)。LMI-GCN通过将关节坐标、关节速度、骨骼边、骨骼边速度四种不同信息编码至高维空间的方式进行信息融合,并引入可以聚合重要特征的多通道自适应图和分流时间卷积块以减少模型参数量。同时,提出一种随机池数据预处理方法。在NTU-RGB+D120数据集上与基线方法SGN(语义引导神经网络)相比,在两种评估设置cross-subject和cross-setup上提高5.4%和4.7%。实验结果表明,LMI-GCN性能高于SGN。 展开更多
关键词 轻量级 图卷积神经网络 动作识别 多通道自适应图 随机池数据预处理
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基于组合优化的遥感图文检索轻量化
5
作者 赵良瑾 卢宛萱 +1 位作者 于泓峰 孙显 《指挥与控制学报》 CSCD 北大核心 2024年第2期146-153,共8页
针对现有基于图网络的遥感图文检索模型存在的海量参数、模型时效性低、存储空间需求大等问题,提出一种基于组合优化的遥感图文检索轻量化方法。从模型架构角度,设计基于跨阶段融合的轻量化卷积模块精简图文检索模型的参数;从数值量化角... 针对现有基于图网络的遥感图文检索模型存在的海量参数、模型时效性低、存储空间需求大等问题,提出一种基于组合优化的遥感图文检索轻量化方法。从模型架构角度,设计基于跨阶段融合的轻量化卷积模块精简图文检索模型的参数;从数值量化角度,设计图网络混合精度训练与量化推理策略提升模型推理速度。在多个遥感检索数据集上的实验结果表明,该方法在检索精度基本不下降的条件下,总参数量、浮点运算量相比于典型方法降低60%以上。 展开更多
关键词 遥感图像 图文检索 图神经网络 轻量化模型
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基于三分支图外部注意力网络的轻量化跨域序列推荐 被引量：2
6
作者 张劲羽 马晨曦 +1 位作者 李超 赵中英 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2024年第8期1930-1944,共15页
跨域序列推荐(cross-domain sequential recommendation,CSR)旨在通过挖掘用户在多域混合序列中的行为偏好来为其提供跨域个性化推荐服务.近年来,研究人员开始尝试将图卷积网络(graph convolution network,GCN)集成到CSR中,以建模用户... 跨域序列推荐(cross-domain sequential recommendation,CSR)旨在通过挖掘用户在多域混合序列中的行为偏好来为其提供跨域个性化推荐服务.近年来,研究人员开始尝试将图卷积网络(graph convolution network,GCN)集成到CSR中,以建模用户和项目之间的复杂关系.然而,基于图的CSR方法大多通过复杂的结构来捕捉用户在多个域中的序列行为模式,这导致其通常具有较高的计算复杂度和较大的内存开销,限制了模型在资源受限设备上的应用.此外,已有的轻量级图跨域序列推荐方法认为,应该采用单层聚合协议(single layer aggregating protocol,SLAP)来学习跨域序列图(cross-domain sequential graph,CSG)上的嵌入表示.基于这种协议的图卷积网络,能够规避多层聚合协议所带来的额外跨域噪声,但却难以捕捉域内的高阶序列依赖关系.为了解决上述挑战,提出了一种轻量级的三分支图外部注意力网络(tri-branches graph external attention network,TEA-Net).具体而言,TEA-Net首先将原始CSG分为域间以及域内序列图,并设计了一种并行的三分支图卷积网络结构来学习图中的节点表示.该结构能够以较低的计算开销,在不引入额外跨域噪声的条件下,学习域间的低阶协同过滤关系和域内的高阶序列依赖关系.其次,在三分支结构的基础上,提出了一种改良的外部注意力(external attention,EA)组件,该组件移除了EA中的非线性通道,使其能够以更低的开销挖掘项目序列依赖关系并将注意力权重在多个分支上共享.在2个真实数据集上进行了广泛的实验来验证TEA-Net的性能表现.与10种最先进的CSR方法相比,TEA-Net在轻量化性能和预测精度方面均取得了更好的结果. 展开更多
关键词 推荐系统 轻量化跨域序列推荐 外部注意力 图神经网络 协同过滤
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基于知识图谱与推荐算法的数字能力提升研究
7
作者 徐文 李婷 《自动化与仪器仪表》 2025年第11期192-196,共5页
针对数字能力提升需求,研究构建用于在线教学资源的三层知识图谱,结合轻量图卷积神经网络和知识感知注意力机制等,实现知识的个性化推荐。结果表明,在入门知识推荐数量为200时,在高阶知识推荐数量为200时,所提出算法的准确率为0.96、F1... 针对数字能力提升需求,研究构建用于在线教学资源的三层知识图谱,结合轻量图卷积神经网络和知识感知注意力机制等,实现知识的个性化推荐。结果表明,在入门知识推荐数量为200时,在高阶知识推荐数量为200时,所提出算法的准确率为0.96、F1值为0.97,均高于对比算法。实验组学习者的数字运算能力评分提升至73.5±5.6、数据分析能力提升至75.6±4.7、数字工具使用能力提升至71.5±6.5方面,均显著高于对照组。研究表明,基于知识图谱与推荐算法的个性化学习系统在推荐效果和数字能力提升方面表现出色,为在线教育资源的精准化、高效化推荐提供了新的解决方案。 展开更多
关键词 知识图谱 推荐算法 数字能力 个性化学习 轻量图卷积神经网络
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