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基于异构数据的患者术后非计划内再入院预测
1
作者 俞凯 董小锋 +2 位作者 袁贞明 崔朝健 罗伟斌 《工程科学与技术》 北大核心 2025年第1期89-97,共9页
非计划内再入院是医院风险管理的重要信号,也是医疗质量的重要指标。目前,再入院预测已经成为医疗系统的一项重要任务,大量学者结合机器学习技术提出非常多有效的预测方法,但大多仅以单一结构数据为研究对象或仅使用串联方法融合异构数... 非计划内再入院是医院风险管理的重要信号,也是医疗质量的重要指标。目前,再入院预测已经成为医疗系统的一项重要任务,大量学者结合机器学习技术提出非常多有效的预测方法,但大多仅以单一结构数据为研究对象或仅使用串联方法融合异构数据。前者未能充分利用电子病历中丰富的数据与信息,后者则未能更好地融合异构数据的信息。基于上述问题,本文提出了一种基于CTFN异构数据融合方法,结合患者出院小结文本与住院期间产生的横断面数据预测患者再入院风险。预测模型的构建分为3个步骤。首先,利用RoBerta模型提取患者出院小结中的特征信息并得到表征矩阵;其次,使用CNN模型学习患者横断面特征信息,得到表征矩阵;最后,通过CTFN方法融合两个表征矩阵,得到异构数据的表征矩阵并通过线性层分类器得到最后的预测结果。CTFN融合方法利用张量外积融合多个单模态表征矩阵,并增加CNN模型及残差结构设计加强异构数据模态内与模态间的信息学习。根据某公立医院的临床数据对上述方法进行验证,实验结果表明其表现出色,其中,召回率达到了76.1%,ROC曲线下面积达到了71.5%,均高于所对比的基线模型。证实了异构数据能提升分类器预测效果,且CTFN融合方法能够更好地融合异构数据间的信息,进一步提升分类器预测效果。 展开更多
关键词 异构数据 深度学习 张量融合 再入院 卷积网络 残差结构
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基于图形重写和融合探索的张量虚拟机算符融合优化
2
作者 王娜 蒋林 +1 位作者 李远成 朱筠 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2024年第9期2802-2809,共8页
针对计算密集型神经网络在使用张量虚拟机(TVM)算符融合过程中对计算图进行逐层查找导致访问次数过多、内存资源利用率低等问题,提出一种基于图形重写和融合探索的TVM算符融合优化方法。首先,对运算符的映射类型进行分析;其次,基于运算... 针对计算密集型神经网络在使用张量虚拟机(TVM)算符融合过程中对计算图进行逐层查找导致访问次数过多、内存资源利用率低等问题,提出一种基于图形重写和融合探索的TVM算符融合优化方法。首先,对运算符的映射类型进行分析;其次,基于运算定律对计算图进行重写,简化计算图结构以减少中间结果生成,降低内存资源消耗并提升融合效率;再次,采用融合探索算法寻找融合代价较小的算符优先进行融合,避免数据冗余和寄存器溢出;最后,在CPU上实现神经网络算符融合,并测试融合加速性能。实验结果表明,所提方法可有效减少计算图层数和算符个数,降低访存频率和数据传输量。与TVM算符融合方法相比,所提方法在融合过程中的计算图层数平均减少18%,推理速度平均提升23%,验证了该方法在优化计算图融合过程中的有效性。 展开更多
关键词 算符融合 图形重写 张量虚拟机 神经网络 融合探索
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融合框架下的电力工程数据特征提取与评估方法
3
作者 陆汉东 何劲熙 《信息技术》 2024年第12期67-71,79,共6页
针对现有电力工程评估校核方法数据处理效率低、智能化与信息化程度不足的问题,提出了一种基于多层感知机(MLP)、门控循环单元(GRU)和图卷积神经网络(GCN)的多任务融合数据评估模型。该模型在对工程数据进行预处理的基础上,利用MLP、GRU... 针对现有电力工程评估校核方法数据处理效率低、智能化与信息化程度不足的问题,提出了一种基于多层感知机(MLP)、门控循环单元(GRU)和图卷积神经网络(GCN)的多任务融合数据评估模型。该模型在对工程数据进行预处理的基础上,利用MLP、GRU和GCN从多元数据中提取深层特征。在自适应权重的多任务学习模型中引入张量融合方法,完成数据信息的特征级融合,再经共享层与输出层的全连接处理得到评估结果。实验结果表明,所提模型评估结果的均方根误差为0.035,平均绝对值误差为0.014,决定系数为0.993,均优于现有特征融合数据处理方法。 展开更多
关键词 电力工程项目评估 多层感知机 门控循环单元 图卷积神经网络 张量融合
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基于语义关系图的跨模态张量融合网络的图像文本检索 被引量：11
4
作者 刘长红 曾胜 +1 位作者 张斌 陈勇 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2022年第10期3018-3024,共7页
跨模态图像文本检索的难点是如何有效地学习图像和文本间的语义相关性。现有的大多数方法都是学习图像区域特征和文本特征的全局语义相关性或模态间对象间的局部语义相关性,而忽略了模态内对象之间的关系和模态间对象关系的关联。针对... 跨模态图像文本检索的难点是如何有效地学习图像和文本间的语义相关性。现有的大多数方法都是学习图像区域特征和文本特征的全局语义相关性或模态间对象间的局部语义相关性,而忽略了模态内对象之间的关系和模态间对象关系的关联。针对上述问题,提出了一种基于语义关系图的跨模态张量融合网络(CMTFN-SRG)的图像文本检索方法。首先,采用图卷积网络(GCN)学习图像区域间的关系并使用双向门控循环单元(Bi-GRU)构建文本单词间的关系;然后,将所学习到的图像区域和文本单词间的语义关系图通过张量融合网络进行匹配以学习两种不同模态数据间的细粒度语义关联;同时,采用门控循环单元(GRU)学习图像的全局特征,并将图像和文本的全局特征进行匹配以捕获模态间的全局语义相关性。将所提方法在Flickr30K和MS-COCO两个基准数据集上与多模态交叉注意力(MMCA)方法进行了对比分析。实验结果表明,所提方法在Flickr30K测试集、MS-COCO1K测试集以及MS-COCO5K测试集上文本检索图像任务的Recall@1分别提升了2.6%、9.0%和4.1%,召回率均值(mR)分别提升了0.4、1.3和0.1个百分点,可见该方法能有效提升图像文本检索的精度。 展开更多
关键词 跨模态检索 张量融合网络 图卷积网络 语义相关性 语义关系图
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一种自动的高分辨率遥感影像道路提取方法 被引量：28
5
作者 刘如意 宋建锋 +4 位作者 权义宁 许鹏飞 雪晴 杨云 苗启广 《西安电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第1期100-105,共6页
从高分辨率遥感影像中提取道路有着非常重要的意义,但是受到遥感影像噪声、复杂的自然场景和已有算法的局限性的影响,道路提取有待于进一步研究.近些年来水平集方法被用于提取道路,但是初始水平演化曲线的确定却是一个大的难点.笔者提... 从高分辨率遥感影像中提取道路有着非常重要的意义,但是受到遥感影像噪声、复杂的自然场景和已有算法的局限性的影响,道路提取有待于进一步研究.近些年来水平集方法被用于提取道路,但是初始水平演化曲线的确定却是一个大的难点.笔者提出一种自动的水平集分割方法,并将其用于道路检测中.首先,将卷积神经网络用于道路的粗分类.然后,利用形状特征和孔洞填充方法得到比较准确的道路区域.在此基础上,利用张量投票来提取道路的交叉口,并将其轮廓作为水平集演化的初始曲线进行水平集分割.最后,结合卷积神经网络分类和水平集分割的优势,得到比较完整的道路区域,并保持了道路的边缘.实验结果表明,该方法能自动地提取准确完整的道路区域. 展开更多
关键词 卷积神经网络 形状特征分析 张量投票 水平集分割 信息融合
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基于全连接张量网络的多模态与多样性推荐算法 被引量：1
6
作者 孟诗蓓 郑睿 +3 位作者 常亮 陈玉珑 孟睿伟 程诺 《计算机系统应用》 2023年第2期63-74,共12页
在全媒体时代下,基于多模态数据的推荐具有重要意义.本文使用文本、音频、图像3种模态数据进行推荐,通过两个阶段进行张量融合:第1阶段通过3个平行分支对任意两个模式的相关性进行建模和融合,第2阶段再将3个分支的结果进行融合,不仅考... 在全媒体时代下,基于多模态数据的推荐具有重要意义.本文使用文本、音频、图像3种模态数据进行推荐,通过两个阶段进行张量融合:第1阶段通过3个平行分支对任意两个模式的相关性进行建模和融合,第2阶段再将3个分支的结果进行融合,不仅考虑了两模态之间的局部交互作用,并且消除了模态融合顺序对结果的影响;在推荐模块中,将融合特征通过堆叠降噪自编码器作为协同过滤的辅助特征进行推荐.本文所构建的推荐系统中模态融合与推荐采用端到端的训练过程.同时,为了解决推荐结果中存在的相似度高、多样性差的问题,我们基于二阶段的张量模态融合特征构建相似度矩阵,在已有推荐结果的基础上进一步精化结果,实现快速的多样性推荐.实验证明,基于本文提出的多模态融合特征的推荐模型不仅能够有效地提升推荐性能,并且能够增强推荐结果的多样性. 展开更多
关键词 张量网络 多模态融合 多样性推荐 堆叠降噪自编码器 协同过滤 推荐算法
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基于张量分解融合RGB-D图像的物体识别 被引量：1
7
作者 余霆嵩 文元美 凌永权 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2019年第2期174-178,共5页
为了充分利用RGB-D图像的深度图像信息,提出了基于张量分解的物体识别方法。首先将RGB-D图像构造成一个四阶张量,然后将该四阶张量分解为一个核心张量和四个因子矩阵,再利用相应的因子矩阵将原张量进行投影,获得融合后的RGB-D数据,最后... 为了充分利用RGB-D图像的深度图像信息,提出了基于张量分解的物体识别方法。首先将RGB-D图像构造成一个四阶张量,然后将该四阶张量分解为一个核心张量和四个因子矩阵,再利用相应的因子矩阵将原张量进行投影,获得融合后的RGB-D数据,最后输入到卷积神经网络中进行识别。RGB-D数据集中三组相似物体的识别结果表明,利用张量分解融合RGB-D图像的物体识别准确率高于未采用张量分解的物体识别准确率,并且单一错分实例的准确率最高可提升99%。 展开更多
关键词 RGB-D图像融合 卷积神经网络 张量分解 Tucker分解 物体识别
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基于高分辨率遥感影像数据的道路网络提取算法 被引量：1
8
作者 彭雅琪 吴国昊 《测绘标准化》 2022年第4期36-40,共5页
为了能从高分辨率遥感影像数据中有效提取道路中心线,满足地理信息库建设等方面的数据需求,本文提出了基于高分辨率遥感影像数据的多特征融合道路中心线提取算法。首先,基于影像分割提取道路的空间特征与光谱特征;其次,通过多特征融合... 为了能从高分辨率遥感影像数据中有效提取道路中心线,满足地理信息库建设等方面的数据需求,本文提出了基于高分辨率遥感影像数据的多特征融合道路中心线提取算法。首先,基于影像分割提取道路的空间特征与光谱特征;其次,通过多特征融合算法融合空间特征与光谱特征,通过对面向对象角度构建的形状特征进行网络优化,获取精细化道路网络;最后,引入计算机视觉中的张量投票算法准确提取道路中心线。将本文算法与已有道路网络提取算法进行对比,结果表明,本文算法提取结果在检测质量、正确率和完整率3个评价指标方面均优于已有算法,验证了其有效性与优越性。 展开更多
关键词 道路提取 道路网络 多特征融合 张量投票
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多模态网络融合在轻度认知障碍分类中的应用 被引量：6
9
作者 王鑫 高原 +2 位作者 王彬 孙婕 相洁 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2019年第12期3703-3708,共6页
针对早期轻度认知障碍(MCI)根据医学诊断认知量表评估极有可能无法判断的问题,提出了一种多模态网络融合的MCI辅助诊断分类方法。基于图论的复杂网络分析方法在神经影像领域的应用已得到广泛认可,但采用不同模态的成像技术研究脑部疾病... 针对早期轻度认知障碍(MCI)根据医学诊断认知量表评估极有可能无法判断的问题,提出了一种多模态网络融合的MCI辅助诊断分类方法。基于图论的复杂网络分析方法在神经影像领域的应用已得到广泛认可,但采用不同模态的成像技术研究脑部疾病对大脑网络拓扑结构属性的影响会产生不同结果。首先,使用弥散张量成像(DTI)与静息态功能磁共振成像(rs-fMRI)数据构建大脑结构和功能连接的融合网络。然后,融合网络的拓扑属性被施以单因素方差分析(ANOVA),选择具有显著差异的属性作为分类特征。最后,利用支持向量机(SVM)留一法交叉验证对健康组和MCI组分类,估算准确率。实验结果表明,所提方法的分类结果准确率达到94.44%,相较单一模态数据法的分类结果有明显提高。所提方法诊断出的MCI患者在扣带回、颞上回以及额叶和顶叶部分区域等许多脑区表现出显著异常,与已有研究结果基本一致。 展开更多
关键词 多模态 轻度认知障碍 弥散张量成像 静息态功能磁共振成像 融合网络 支持向量机 分类
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