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Trust-Based Context-Aware Mobile Social Network Service Recommendation 被引量:4
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作者 XU Jun ZHONG Yuansheng +1 位作者 ZHU Wenqiang SUN Feifei 《Wuhan University Journal of Natural Sciences》 CAS CSCD 2017年第2期149-156,共8页
The service recommendation mechanism as a key enabling technology that provides users with more proactive and personalized service is one of the important research topics in mobile social network (MSN). Meanwhile, M... The service recommendation mechanism as a key enabling technology that provides users with more proactive and personalized service is one of the important research topics in mobile social network (MSN). Meanwhile, MSN is susceptible to various types of anonymous information or hacker actions. Trust can reduce the risk of interaction with unknown entities and prevent malicious attacks. In our paper, we present a trust-based service recommendation algorithm in MSN that considers users' similarity and friends' familiarity when computing trustworthy neighbors of target users. Firstly, we use the context information and the number of co-rated items to define users' similarity. Then, motivated by the theory of six degrees of space, the friend familiarity is derived by graph-based method. Thus the proposed methods are further enhanced by considering users' context in the recommendation phase. Finally, a set of simulations are conducted to evaluate the accuracy of the algorithm. The results show that the friend familiarity and user similarity can effectively improve the recommendation performance, and the friend familiarity contributes more than the user similarity. 展开更多
关键词 TRUST context-AWARE mobile social network RECOMMENDATION
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An Investigation of College English Autonomous Learning in Network Multimodal Context
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作者 Chen Guan Jianhui Zhang 《Intelligent Information Management》 2023年第3期169-179,共11页
In the current society, based on the growing development of network information technology, the teaching in many colleges and universities has also introduced it to adapt to the situation. This trend can provide more ... In the current society, based on the growing development of network information technology, the teaching in many colleges and universities has also introduced it to adapt to the situation. This trend can provide more useful conditions for students to learn, which requires students to master enough self-learning abilities to adapt to this model. The study in the paper shows that students are usually interested in autonomous learning in a multimodal environment, but the degree of strategy choice is relatively low, and the learning process is blind and passive with the lack of self-confidence. Facing the future, schools should actively integrate into network thinking, and teachers should change their roles and train and guide students’ learning strategies and learning motivations, so as to achieve better teaching results. 展开更多
关键词 College English Autonomous Learning Ability Training network Multimodal context
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Context-Aware Adaptive Routing for Opportunistic Network 被引量:1
3
作者 WANG Xiaomao HUANG Chuanhe +3 位作者 ZHOU Hao SHI Jiaoli HE Kai DAN Feng 《Wuhan University Journal of Natural Sciences》 CAS CSCD 2015年第4期299-306,共8页
Opportunistic networking-forwarding messages in a disconnected mobile ad hoc network via any encountered nodes offers a new mechanism for exploiting the mobile devices that many users already carry. However, forwardin... Opportunistic networking-forwarding messages in a disconnected mobile ad hoc network via any encountered nodes offers a new mechanism for exploiting the mobile devices that many users already carry. However, forwarding messages in such a network is trapped by many particular challenges, and some protocols have contributed to solve them partly. In this paper, we propose a Context-Aware Adaptive opportunistic Routing algorithm(CAAR). The algorithm firstly predicts the approximate location and orientation of the destination node by using its movement key positions and historical communication records, and then calculates the best neighbor for the next hop by using location and velocity of neighbors. In the unpredictable cases, forwarding messages will be delivered to the more capable forwarding nodes or wait for another transmission while the capable node does not exist in the neighborhood. The proposed algorithm takes the movement pattern into consideration and can adapt different network topologies and movements. The experiment results show that the proposed routing algorithm outperforms the epidemic forwarding(EF) and the prophet forwarding(PF) in packet delivery ratio while ensuring low bandwidth overhead. 展开更多
关键词 routing algorithm context-aware opportunistic network movement key position
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An Analysis of the Cognitive Constraints of Parody in the Context of Network Media
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作者 CHANG Yan 《Sino-US English Teaching》 2016年第7期567-572,共6页
The language used in the context of network media features variation, flexibility, and comprehensiveness, in which parody is one of the most employed devices. Modern cognitive science prefers to take parody as a cogni... The language used in the context of network media features variation, flexibility, and comprehensiveness, in which parody is one of the most employed devices. Modern cognitive science prefers to take parody as a cognitive act rather than a sheer linguistic modification act, which has provided a new prospective for further research about parody in the context of network media. This paper aims to probe into the cognitive constraints in the mechanism of parody in the context of network media, in hope to make a detailed explanation of the cognitive process of it and to strengthen the comprehension and appreciation of it. 展开更多
关键词 parody in the context of network media cognitive constraints cognitive realm
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Context Aware Wireless Sensor Network Suitable for Precision Agriculture 被引量:2
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作者 Nour Brinis Leila Azouz Saidane 《Wireless Sensor Network》 2016年第1期1-12,共12页
Using the Wireless Sensor Networks WSNs in a wide variety of applications is currently considered one of the most challenging solutions. For instance, this technology has evolved the agriculture field, with the precis... Using the Wireless Sensor Networks WSNs in a wide variety of applications is currently considered one of the most challenging solutions. For instance, this technology has evolved the agriculture field, with the precision agriculture challenge. In fact, the cost of sensors and communication infrastructure continuously trend down as long as the technological advances. So, more growers dare to implement WSN for their crops. This technology has drawn substantial interests by improving agriculture productivity. The idea consists of deploying a number of sensors in a given agricultural parcel in order to monitor the land and crop conditions. These readings help the farmer to make the right inputs at the right moment. In this paper, we propose a complete solution for gathering different type of data from variable fields of a large agricultural parcel. In fact, with the in-field variability, adopting a unique data gathering solution for all kinds of fields reveals an inconvenient approach. Besides, as a fault-tolerant application, precision agriculture does not require a high precision value of sensed data. So, our approach deals with a context aware data gathering strategy. In other words, depending on a defined context for the monitored field, the data collector will decide the data gathering strategy to follow. We prove that this approach improves considerably the lifetime of the application. 展开更多
关键词 Wireless Sensor network Precision Agriculture Data Collector context Aware
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A Survey on Context-Aware Sensing for Body Sensor Networks 被引量:1
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作者 Barbara T. Korel Simon G. M. Koo 《Wireless Sensor Network》 2010年第8期571-583,共13页
Context awareness in Body Sensor Networks (BSNs) has the significance of associating physiological user activity and the environment to the sensed signals of the user. The context information derived from a BSN can be... Context awareness in Body Sensor Networks (BSNs) has the significance of associating physiological user activity and the environment to the sensed signals of the user. The context information derived from a BSN can be used in pervasive healthcare monitoring for relating importance to events and specifically for accurate episode detection. In this paper, we address the issue of context-aware sensing in BSNs, and survey different techniques for deducing context awareness. 展开更多
关键词 context AWARENESS BODY Sensor networkS Artificial Neural networkS BAYESIAN networkS Hidden MARKOV Models
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CAND-IDS: A Novel Context Aware Intrusion Detection System in Cooperative Wireless Sensor Networks by Nodal Node Deployment
7
作者 Rathinam Gopal Velusamy Parthasarathy 《Circuits and Systems》 2016年第11期3504-3521,共19页
Cooperative wireless sensor networks have drastically grown due to node co-opera- tive in unaltered environment. Various real time applications are developed and deployed under cooperative network, which controls and ... Cooperative wireless sensor networks have drastically grown due to node co-opera- tive in unaltered environment. Various real time applications are developed and deployed under cooperative network, which controls and coordinates the flow to and from the nodes to the base station. Though nodes are interlinked to give expected state behavior, it is vital to monitor the malicious activities in the network. There is a high end probability to compromise the node behavior that leads to catastrophes. To overcome this issue a Novel Context Aware-IDS approach named Context Aware Nodal Deployment-IDS (CAND-IDS) is framed. During data transmission based on node properties and behavior CAND-IDS detects and eliminates the malicious nodes in the explored path. Also during network deployment and enhancement, node has to follow Context Aware Cooperative Routing Protocol (CCRP), to ensure the reliability of the network. CAND-IDS are programmed and simulated using Network Simulator software and the performance is verified and evaluated. The simulation result shows significant improvements in the throughput, energy consumption and delay made when compared with the existing system. 展开更多
关键词 Cooperative network Intrusion Detection System context Aware Routing Protocol network Simulator
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基于跨度和图卷积网络的篇章级事件抽取模型 被引量:1
8
作者 廖涛 牛冰宇 《湖北民族大学学报(自然科学版)》 2025年第1期108-113,共6页
为解决现有的事件抽取方法在实体抽取子任务中难以充分利用上下文信息,导致事件抽取精度较低的问题,提出了基于跨度和图卷积网络的篇章级事件抽取(document-level event extraction based on span and graph convolutional network, DEE... 为解决现有的事件抽取方法在实体抽取子任务中难以充分利用上下文信息,导致事件抽取精度较低的问题,提出了基于跨度和图卷积网络的篇章级事件抽取(document-level event extraction based on span and graph convolutional network, DEESG)模型。首先,设计中间线性层对编码的向量进行线性处理,并结合标注信息计算最佳跨度,通过提升对跨度开始位置和结束位置判断的准确度来提高实体抽取的精度;接着,提出异构图的构建方法,使用池化策略将实体与句子表示为图的节点,根据提出的建边规则构建异构图,以此建立全局信息的交互,并利用多层图卷积网络(graph convolutional network, GCN)对异构图进行卷积,获得具有上下文信息的实体表示和句子表示,以此解决上下文信息利用不充分的问题;然后,利用多头注意力机制进行事件类型的检测;最后,为组合中的实体分配论元角色,完成事件抽取任务。在中文金融公告(Chinese financial announcements, ChFinAnn)数据集上进行实验。结果表明,与拥有追踪器的异构图交互模型(graph-based interaction model with a tracker, GIT)相比,DEESG模型的F1分数提升了1.3个百分点。该研究证实DEESG模型能有效应用于篇章级事件抽取领域。 展开更多
关键词 事件抽取 跨度 实体抽取 异构图 图卷积网络 上下文信息
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Context-Aware System Modeling Based on Boolean Control Network
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作者 M. Humayun Kabir M. Robiul Hoque 《Open Journal of Applied Sciences》 2015年第11期661-668,共8页
Boolean control network consists of a set of Boolean variables whose state is determined by other variables in the network. Boolean network is used for modeling complex system. In this paper, we have presented a model... Boolean control network consists of a set of Boolean variables whose state is determined by other variables in the network. Boolean network is used for modeling complex system. In this paper, we have presented a model of a context-aware system used in smart home based on Boolean control networks. This modeling describes the relationship between the context elements (person, time, location, and activity) and services (Morning Call, Sleeping, Guarding, Entertainment, and normal), which is effective to logical inference. We apply semi tensor matrix product to describe the dynamic of the system. This matrix form of expression is a convenient and reasonable way to design logic control system. 展开更多
关键词 MATHEMATICAL Modeling context-AWARE System Smart HOME BOOLEAN Control network Semi-Tensor Matrix Product
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基于上下文感知网络的低照度内河船舶图像增强技术研究
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作者 郑元洲 侯文波 +3 位作者 钱龙 吕学孟 秦瑞朋 李果 《武汉理工大学学报(交通科学与工程版)》 2025年第4期917-923,共7页
针对当前低光照情况下内河船舶图像采集存在的分辨率低,噪声多,运算速率低等问题,本文提出了一种基于上下文感知网络的低照度内河船舶图像增强方法,通过上下文感知深度神经网络模型来对内河环境下的低光照图片进行增强,本文在原上下文... 针对当前低光照情况下内河船舶图像采集存在的分辨率低,噪声多,运算速率低等问题,本文提出了一种基于上下文感知网络的低照度内河船舶图像增强方法,通过上下文感知深度神经网络模型来对内河环境下的低光照图片进行增强,本文在原上下文感知深度神经网络模型结构的基础上运用知识蒸馏方法训练学生网络,缩减网络体积,以提高网络运算效率.通过验证,运用改进后的内河船舶图像增强网络对于内河低照度环境下的船舶识别有着良好的实用性. 展开更多
关键词 低光图像增强 上下文感知网络 知识蒸馏 轻量化
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基于上下文感知与层次化特征融合的伪装小目标检测 被引量:1
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作者 刘周勇 杨绿溪 《信号处理》 北大核心 2025年第7期1275-1290,共16页
伪装目标检测能够在复杂背景中识别隐藏目标,是影响计算机视觉系统性能的关键因素之一,在智能安全监控、环境感知检测和智能感知系统等领域具有广泛的应用价值,为提升系统的目标识别精度与可靠性提供了重要支撑。随着深度学习技术的迅... 伪装目标检测能够在复杂背景中识别隐藏目标,是影响计算机视觉系统性能的关键因素之一,在智能安全监控、环境感知检测和智能感知系统等领域具有广泛的应用价值,为提升系统的目标识别精度与可靠性提供了重要支撑。随着深度学习技术的迅速发展,基于深度神经网络(Deep Neural Networks,DNNs)的伪装目标检测算法在检测性能上取得了显著提升。然而,当前的算法在检测伪装小目标(目标占图像面积不足10%)方面仍然面临挑战,面临漏检和误检的问题。针对这一问题,本文提出了一种基于上下文感知和层次化特征融合的伪装小目标检测算法CAHNet(Context-Aware and Hierarchical Network)。CAHNet的核心模块包括语义引导的层次化跨尺度融合模块(Semantic-Guided Hierarchical Cross-Scale Fusion Module,SG-HCSFM)和补丁集成的层次化解码模块(Patch-Integrated Hierarchical Decoding Module,PI-HDM)。在编码阶段,SG-HCSFM通过语义引导实现跨尺度的上下文特征信息融合,从而增强CAHNet的多尺度特征表达能力;在解码阶段,PI-HDM利用补丁集成机制赋予CAHNet更广泛的空间上下文感知能力,有效提升解码特征的全局与局部上下文关联性,从而增强对伪装目标的语义理解,进而提高检测性能。此外,本文构建了四个新的伪装小目标测试集,即CHAMELEON-ts、CAMO-ts、COD10K-ts和NC4K-ts,专门用于评估CAHNet的小目标检测能力。实验结果表明,CAHNet在伪装小目标检测方面表现优异,在检测精度上整体优于主流先进算法。 展开更多
关键词 伪装目标检测 深度神经网络 上下文感知
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面向复杂背景环境下垃圾检测的YOLOv8n轻量化改进
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作者 孙世政 何玲玲 +2 位作者 郑帅 徐向阳 陈仁祥 《电子测量与仪器学报》 北大核心 2025年第2期136-146,共11页
垃圾检测与分类对推动绿色经济和实现低碳循环具有重要意义,面向复杂背景环境的垃圾检测模型存在参数量大、计算成本高等问题,限制了模型在资源受限设备上的应用。为解决上述问题,提出一种轻量化的GCAW-YOLOv8n模型,旨在平衡模型轻量化... 垃圾检测与分类对推动绿色经济和实现低碳循环具有重要意义,面向复杂背景环境的垃圾检测模型存在参数量大、计算成本高等问题,限制了模型在资源受限设备上的应用。为解决上述问题,提出一种轻量化的GCAW-YOLOv8n模型,旨在平衡模型轻量化与精度检测。首先,在YOLOv8n骨干网络中引入GhostNet网络中的C3Ghost和GhostConv模块,有效降低模型参数量;其次,添加上下文锚点注意力机制,增强特征提取能力,提升检测精度;然后,在特征融合阶段,构建渐近特征金字塔网络,提升多尺度目标检测能力;接着,采用WIoU v3边界损失函数优化网络边界框回归性能;最后,结合Taco数据集和人工采集数据集进行了模型验证实验。实验结果表明,相比原YOLOv8n模型,改进后的GCAW-YOLOv8n模型在模型参数量Params和计算量FLOPs分别降低了14.3%和33.3%,而精确度和召回率分别提高了4.4%和1.9%,同时mAP@0.5达到了81.3%,提升了0.7%。改进模型更好地平衡了模型轻量化和检测精度,对模型部署与应用至边缘端检测装备具有重要的工程意义。 展开更多
关键词 垃圾检测 轻量化YOLOv8n GhostNet 上下文锚点注意力机制 渐近特征金字塔
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一种融合对象邻接关系的网络概念及其推荐应用
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作者 李晓兰 刘忠慧 闵帆 《山东大学学报(理学版)》 北大核心 2025年第7期56-68,共13页
传统的概念仅包含对象和属性之间的关系,忽略了对象与对象之间的邻接关系,导致推荐效果不佳。为了解决这一问题,本文基于网络形式背景提出邻接网络(adjacency network,AN)概念,并设计了AN概念集构造方法和基于该概念集的推荐算法。设计A... 传统的概念仅包含对象和属性之间的关系,忽略了对象与对象之间的邻接关系,导致推荐效果不佳。为了解决这一问题,本文基于网络形式背景提出邻接网络(adjacency network,AN)概念,并设计了AN概念集构造方法和基于该概念集的推荐算法。设计AN概念由外延对象、邻接内涵和内涵属性组成,其中邻接内涵为外延对象的邻接节点。提出启发式构造算法,利用概念的容积作为启发式信息,生成AN概念集。采用不同的推荐策略,为外延对象和邻接内涵对象进行预推荐,通过推荐次数阈值判断实现最终推荐。本文在11个真实数据集上进行了实验,并将结果与经典的协同过滤算法和基于形式概念的推荐算法进行了比较。结果表明,本文提出的算法具有较好的推荐效果。 展开更多
关键词 网络形式背景 AN概念 邻接内涵 推荐置信度 推荐系统
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中国城市网络的空间格局审视——基于政府—市场关系视角的制度阐释
14
作者 张泽 唐子来 《城市规划》 北大核心 2025年第5期59-66,共8页
基于对城市网络建构方法的批判性评述,研究使用上市企业投资数据对中国城市网络的空间格局进行审视,发现其在不同的定量方法可以呈现出“钻石结构”或“首都中心辐射”的格局特征,也验证了起源于西方的传统方法在中国城市网络研究中的... 基于对城市网络建构方法的批判性评述,研究使用上市企业投资数据对中国城市网络的空间格局进行审视,发现其在不同的定量方法可以呈现出“钻石结构”或“首都中心辐射”的格局特征,也验证了起源于西方的传统方法在中国城市网络研究中的局限。为此,引入基于企业产权结构的政府—市场关系分析框架,初步阐释了中国城市网络背后所蕴含的特定制度语境。中国经济地理格局在城市网络视角下同时兼具全球普遍规律和鲜明本土特色,政府和市场的复杂交织作用也是理解中国城市网络演进发育趋势的关键。 展开更多
关键词 中国城市网络 空间格局 政府—市场关系 制度语境 企业产权结构
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融合骨架大核算子和全局上下文信息的图卷积网络
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作者 吴志泽 万龙 +4 位作者 洪芳华 汤正道 孙斐 邹乐 王晓峰 《中国图象图形学报》 北大核心 2025年第11期3604-3616,共13页
目的骨架数据不仅体量轻巧,而且其内在的拓扑结构与图卷积网络(graph convolution network,GCN)高度契合,基于图卷积网络的骨架人体行为识别技术在行为识别领域得到广泛关注。然而,传统图卷积难以有效建模远距离节点关系,从而限制了其... 目的骨架数据不仅体量轻巧,而且其内在的拓扑结构与图卷积网络(graph convolution network,GCN)高度契合,基于图卷积网络的骨架人体行为识别技术在行为识别领域得到广泛关注。然而,传统图卷积难以有效建模远距离节点关系,从而限制了其在复杂动作识别中的表现,针对这一问题,提出一种融合骨架大核算子和上下文信息的骨架图卷积网络(skeleton large-kernel and contextual GCN,SLK-GCN)。方法该方法从两种不同的角度实现空间特征的增强。首先设计一种新颖的骨架大核卷积算子(skeleton-large kernel convolution,SLKC),通过扩大感受野并增强通道适应性,以增强空间特征提取能力。具体而言,SLKC通过引入大核卷积网络,模拟节点之间的远程依赖关系,从而提升模型在处理空间复杂性时的表现。同时,SLKC利用扩展的感受野捕捉更多的全局信息,增强特征提取的深度和广度。此外,引入轻量级的全局上下文建模模块(global context modeling,GCM),该模块能够自动学习和适应骨架拓扑结构,并从全局视角整合上下文特征。GCM通过捕捉不同节点之间的全局关系,进一步提升了模型的表征能力和鲁棒性。结果所提出的SLK-GCN在NTU RGB+D、NTU RGB+D 120和Northwestern-UCLA数据集上的准确率分别为96.8%(最高)、91.0%和96.8%(最高),实验结果表明,SLK-GCN在人体行为识别任务中表现出了显著的优势。结论SLKC与GCM的引入和结合,使得SLK-GCN在处理复杂骨架数据时能够更加有效地提取和利用空间特征。 展开更多
关键词 人体骨架 行为识别 图卷积网络(GCN) 上下文建模 大核卷积
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融合动态蛇形卷积的山区道路提取
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作者 戴激光 马争 +2 位作者 李宛潼 秦志伟 王继承 《遥感信息》 北大核心 2025年第4期11-18,共8页
针对山区道路曲率变化大、阴影遮挡等特点导致的提取精度低的问题,提出了一种新的山区道路提取模型。该方法以MANet为基础,首先,采用动态蛇形卷积(dynamic snake convolution,DSCov)自适应聚焦细长和弯曲的局部结构,来准确捕捉道路结构... 针对山区道路曲率变化大、阴影遮挡等特点导致的提取精度低的问题,提出了一种新的山区道路提取模型。该方法以MANet为基础,首先,采用动态蛇形卷积(dynamic snake convolution,DSCov)自适应聚焦细长和弯曲的局部结构,来准确捕捉道路结构的特征,聚焦道路曲率变化大的问题;其次,提出多卷积上下文提取模块(multiple convolution context extraction,MCCE)关注道路的远程依赖关系,有效地捕获长距离的道路环境,增强阴影遮挡情况下模型的稳定性与泛化性。为验证该方法的有效性,在自主绘制的GF-2山区道路数据集和Massachusetts数据集上进行实验,F1分数分别达到了82.41%、88.87%;同时,在GF-2山区道路数据集上进行消融实验,F1分数相较于MANet提高2.24个百分点。通过对比分析,该方法在道路曲率大和遮挡处的提取效果均优于其他模型。 展开更多
关键词 山区道路提取 动态蛇形卷积 多卷积上下文提取 深度学习 卷积神经网络
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GMFNet:全局多尺度和多级别的特征融合语义分割网络 被引量:1
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作者 陈金令 赵成明 李洁 《计算机应用与软件》 北大核心 2025年第4期311-318,334,共9页
语义分割网络在编码器-解码器中融合高低水平特征存在以下问题:(1)在空间和通道中特征提取无法同步,导致特征组合无法获取全局上下文信息;(2)特征融合无法充分利用高低水平特征图像,导致语义边界模糊。设计全局空洞空间金字塔池化,该结... 语义分割网络在编码器-解码器中融合高低水平特征存在以下问题:(1)在空间和通道中特征提取无法同步,导致特征组合无法获取全局上下文信息;(2)特征融合无法充分利用高低水平特征图像,导致语义边界模糊。设计全局空洞空间金字塔池化,该结构不仅在空间上提取多尺度信息和通道上对图像信息充分利用,还增强编码器阶段的特征重用。设计特征融合注意力模块,在编码器中连接不同阶段的高低水平特征和新特征。实验表明,该算法在Cityscapes数据集上达到了77.92%mIoU。 展开更多
关键词 语义分割 卷积神经网络 全局上下文信息 特征融合 编码器-解码器
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基于几何相似性图表示学习的道路网模式识别方法
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作者 侯洋 杨剑 +4 位作者 方立 张变英 张猛 谢潇 郑成昊 《地球信息科学学报》 北大核心 2025年第9期2052-2069,共18页
【目的】道路网作为基础地理要素,研究道路网向量表征方法及其在路网模式识别的应用,不仅有助于分析道路网空间结构,也为地球系统数字孪生的信息表征处理提供计算方法。当前,多数路网模式识别方法计算复杂、缺乏智能推理的能力、依赖大... 【目的】道路网作为基础地理要素,研究道路网向量表征方法及其在路网模式识别的应用,不仅有助于分析道路网空间结构,也为地球系统数字孪生的信息表征处理提供计算方法。当前,多数路网模式识别方法计算复杂、缺乏智能推理的能力、依赖大量标签数据且泛化能力有限,在复杂路网结构下模式识别表现受限。【方法】本文面向路网模式识别任务,提出了一种基于几何相似性图表示学习的识别方法。首先,通过空间对偶图对道路网进行建模,并基于认知启发设计了图节点特征。然后,采用无监督的方式训练模型,同时在路段嵌入学习阶段引入子图同构计数(SIC)和图嵌入生成阶段引入全局上下文注意力机制(GCA),增强模型表示性能。最后,利用图级嵌入的几何相似性识别路网模式。为验证本文方法的有效性,构建了包含5种路网模式的数据集并开展了充分实验。【结果】本文提出的SUGAR-3模型的分类准确率达到93.18%,相比于经典路网模式识别方法提升12%以上,显著高于GCNN等多类基线模型。此外,对本文模型的图嵌入和表示性能进行了深入分析,结果表明本文模型表征的路网模式能有效聚类且在不同模式之间形成明显边界。【结论】验证了SIC和GCA在提升路网模式识别性能方面的有效性,为进一步提升道路图表示性能提供了新思路。 展开更多
关键词 路网模式识别 地理向量模型 子图同构计数 全局上下文注意力 图神经网络
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一种用于风场预报订正的双分支时空神经网络模型
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作者 谷占鑫 吴杰 +1 位作者 金巍 韩国敬 《计算机技术与发展》 2025年第5期129-135,共7页
气象预报的准确性对人类活动至关重要,尤其在风场预报领域,预报的精确度直接关系到交通、能源生产等多个行业的效率与安全。尽管数值天气预报(NWP)技术已取得一定进展,但其依赖的物理模型在模拟风场时仍面临诸多挑战,例如无法完全再现... 气象预报的准确性对人类活动至关重要,尤其在风场预报领域,预报的精确度直接关系到交通、能源生产等多个行业的效率与安全。尽管数值天气预报(NWP)技术已取得一定进展,但其依赖的物理模型在模拟风场时仍面临诸多挑战,例如无法完全再现地球系统的复杂性以及存在的混沌误差。因此,数据订正在提升风场预报精度方面起到了至关重要的作用。为了解决这一问题,该文提出了一种创新的时空循环神经网络模型——DualPhySTRNN。该模型将风场数据订正任务转化为时空序列预测问题,并采用双分支架构进行建模。一个分支通过引入偏微分方程来施加物理约束,确保模型输出符合大气物理规律;另一个分支结合了具有多尺度上下文增强功能的长短期记忆单元(CME-LSTM),可以充分提取时空信息,克服传统方法忽视时序与空间依赖性的不足。CME-LSTM模块通过引入上下文增强模块(CEB)和多尺度时空表达模块(MSEB),有效解决了帧间上下文信息丢失的问题,增强了对变化区域的感知能力。通过在中国辽宁鞍山与欧洲中部风场数据上的实验验证,结果表明,DualPhySTRNN模型在风场订正任务中显著优于现有的主流时空序列预测模型。 展开更多
关键词 时空序列预测 风场预报订正 循环神经网络 物理信息神经网络 上下文增强
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