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基于多级特征组聚合的皮肤病U型分割网络
1
作者 廖骏卿 高琳 +2 位作者 邹茂扬 黄海莹 何晋 《软件导刊》 2025年第8期173-181,共9页
皮肤病变区域的精准分割是计算机辅助皮肤病诊断的关键性研究任务,它为医生提供了重要的诊断依据。尽管基于UNet的改进网络在图像分割领域取得了显著进展,但是它们往往忽视了掩膜与多层级信息的结合运用,从而限制了分割精度。引入Transf... 皮肤病变区域的精准分割是计算机辅助皮肤病诊断的关键性研究任务,它为医生提供了重要的诊断依据。尽管基于UNet的改进网络在图像分割领域取得了显著进展,但是它们往往忽视了掩膜与多层级信息的结合运用,从而限制了分割精度。引入Transformer有助于分割精度的提升,但是网络的参数量也会显著增加,从而可能导致计算复杂度和模型部署成本上升。针对这些问题,提出一种基于多级特征组聚合的皮肤病U型分割网络(MFGA-UNet),其能够充分融合掩膜信息与多层级信息,在保证较低参数量的同时,实现高精度且轻量级的皮肤病图像分割。MFGA-UNet中,首先,采用改进的反瓶颈卷积模块替代标准UNet中的常规卷积块;其次,引入多级特征组聚合模块优化网络的跳跃连接,有效融合掩膜信息与多层级特征,丰富了特征层次;最后,利用深度监督技术改进损失函数,通过解码器各层输出求取损失,优化了模型训练过程。在ISIC2017和ISIC2018皮肤病数据集上的评估结果显示,MFGAUNet的参数量仅有10.246 M,且精度超越了现有6种医学图像分割网络,在两个数据集中,Dice分别达到了94.273%、90.028%。 展开更多
关键词 图像分割 皮肤病 U型网络 反瓶颈卷积模块 多级特征组聚合
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基于群体智能算法与特征相似度的高效警报聚合及攻击意图推理
2
作者 孙永清 李国瑞 +3 位作者 宫艺 汤子锋 汤苛艺 宋宇波 《网络空间安全科学学报》 2025年第3期79-90,共12页
在入侵检测场景中,识别攻击流量的同时会产生大量冗余警报,导致高误报率、漏报真实攻击的问题,从而难以进行攻击者意图的推断。针对上述问题,提出一种基于群体智能算法与特征相似度的高效警报聚合及攻击意图推理方法,其基于隐马尔可夫... 在入侵检测场景中,识别攻击流量的同时会产生大量冗余警报,导致高误报率、漏报真实攻击的问题,从而难以进行攻击者意图的推断。针对上述问题,提出一种基于群体智能算法与特征相似度的高效警报聚合及攻击意图推理方法,其基于隐马尔可夫模型实现攻击者意图推理。该方法引入鲸鱼优化算法对不同警报类型的特征进行权重计算,同时添加动态更新算法以调整聚合时间窗口并计算警报的特征相似度值,通过加权计算和阈值比较来实现警报聚合。进一步引入随机游走和模块度优化的社区检测生成概率矩阵,通过使用Viterbi算法求出最大概率路径,从而识别攻击意图。实验结果表明,该方法在万级规模告警的聚合率为90.81%,攻击意图预测准确率、召回率和F1值分别达到了65.42%、94.52%和77.32%,优于同类方案。 展开更多
关键词 入侵检测 警报聚合 攻击意图推理 隐马尔可夫模型 特征相似度 群体智能算法
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基于自适应结构稀疏回归的异常脑电识别方法
3
作者 吴涛 刘夏 孔祥增 《智能系统学报》 北大核心 2025年第6期1432-1443,共12页
特征约简是提升脑电信号病理解码精度的一种重要手段。然而,目前的异常脑电识别方法通常采用单尺度聚合实现特征降维,并未考虑不同尺度聚合特征之间的互补性,容易导致识别精度不高的问题;此外,现有方法在学习过程中常忽略了脑电数据特... 特征约简是提升脑电信号病理解码精度的一种重要手段。然而,目前的异常脑电识别方法通常采用单尺度聚合实现特征降维,并未考虑不同尺度聚合特征之间的互补性,容易导致识别精度不高的问题;此外,现有方法在学习过程中常忽略了脑电数据特征内在的相关结构信息。为此,提出一种基于自适应结构稀疏回归的异常脑电识别模型及其两阶段构造方法。采用自适应局部和全局特征聚合机制来有效融合从原始数据提取的小波统计特征,为高精度脑电信号病理解码提供更具代表性的特征。定义了一种新的正则化稀疏模型,它通过加权L1范数约束剔除非重要特征,同时利用加权成对结构正则化实现对高度相关特征的组选择。在实际异常脑电数据集上的实验结果表明,新方法大幅度提高了分类精度和分类结果的稳定性。 展开更多
关键词 异常脑电识别 聚合 结构稀疏 统计特征 离散小波变换 正则化 组特征选择 自适应聚合
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基于兴趣度与类型因子的云图书数据推送服务 被引量：1
4
作者 杨雯雯 徐小玲 《电子测量技术》 2020年第22期72-76,共5页
针对云平台图书数据"大集成"下的信息迷航性,为实现投其所好的个性化推送服务,将云计算环境下图书资源的聚合为框架支撑,首先,基于读者阅读浏览行为建构读者兴趣度模型,并融合时间因素和当下时间窗口图书流行度建构评分权重... 针对云平台图书数据"大集成"下的信息迷航性,为实现投其所好的个性化推送服务,将云计算环境下图书资源的聚合为框架支撑,首先,基于读者阅读浏览行为建构读者兴趣度模型,并融合时间因素和当下时间窗口图书流行度建构评分权重计算模型,以挖掘读者兴趣度的动态变化性;然后,利用LAD主体模型进行兴趣度主题分类挖掘,引入Markov模型,基于转移矩阵测算不同时段读者兴趣度主题及类型的动态变化特征,并据此,进行读者群组的划分,利用基于内容与协同过滤的算法,为读者个体或群体进行自主的图书数据推送服务。最后,通过实验测试,采用上述推送算法获得的读者群组划分误差值最小,MAEij仅为0.18%,且通过推送准确性基本均在0.9以上,推送耗时均值为5 s,各评价指标均存在显著优势,可见其达到了高精准的设计要求。 展开更多
关键词 兴趣度主题 时变特征 读者群组 资源聚合
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序列比例尺地图缩编中建筑物综合算法
5
作者 刘洋 兰泽英 《测绘科学》 CSCD 北大核心 2015年第10期161-166,共6页
针对在序列比例尺地图综合中较少涉及如何构建面向大规模工程化应用的、顾及不同居民地分布特征的建筑物综合算子的现状,该文以广州地区为例,从纵横两条线开展。纵向上,对建筑物随尺度变换依次从单幢房屋向建筑群组、建筑区域、街区转... 针对在序列比例尺地图综合中较少涉及如何构建面向大规模工程化应用的、顾及不同居民地分布特征的建筑物综合算子的现状,该文以广州地区为例,从纵横两条线开展。纵向上,对建筑物随尺度变换依次从单幢房屋向建筑群组、建筑区域、街区转换过程中涉及的综合操作和关键算子进行研究;横向上,主要研究同一尺度转换过程中顾及空间分布特征的建筑物多边形分组合并方法,基于"分而治之"的思想对城区、城中村、郊区等三种典型样本设计综合算子。该文设计的算子兼顾了适用性和效率,在广州地区序列比例尺空间数据库快速构建中得到了应用。 展开更多
关键词 序列比例尺 地图综合 建筑物综合 建筑物分组合并 空间分布特征
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