基于知识图谱和Bi-LSTM的推荐算法

目前现有基于模型的推荐算法多是将评分数据输入到深度学习模型中进行训练,得出推荐结果。其缺陷在于无法对预测结果进行可解释性分析。除此之外,无法有效地解决算法的冷启动问题。因此,本文提出一种基于知识图谱和Bi-LSTM的推荐算法,来有效解决算法的可解释性和冷启动问题。首先将获取到的数据集进行预处理,生成预编码向量,根据数据集结点的连接性,构建专业领域知识图谱。其次利用知识图谱的元路径提取技术获取到多条用户-物品路径信息,将其输入到Bi-LSTM中,在路径经过的各结点处加入一层注意力机制,目的是为了模型能够有效地获取到较远结点的信息。最后将多条路径的训练结果输入到平均池化层中,用以区分不同路径的重要程度,利用交叉熵损失函数对模型进行训练,从而得出预测结果。实验结果表明,与传统基于循环神经网络模型的推荐算法相比,该算法可有效地提升算法的可解释性以及预测准确性,并缓解算法的冷启动问题。     

改进U-Net型网络的遥感图像道路提取

目的 遥感图像道路提取在城市规划、交通管理、车辆导航和地图更新等领域中发挥了重要作用,但遥感图像受光照、噪声和遮挡等因素以及识别过程中大量相似的非道路目标干扰,导致提取高质量的遥感图像道路有很大难度。为此,提出一种结合上下文信息和注意力机制的U-Net型道路分割网络。方法 使用Resnet-34预训练网络作为编码器实现特征提取,通过上下文信息提取模块对图像的上下文信息进行整合,确保对道路的几何拓扑结构特征的提取;使用注意力机制对跳跃连接传递的特征进行权重调整,提升网络对于道路边缘区域的分割效果。结果 在公共数据集Deep Globe道路提取数据集上对模型进行测试,召回率和交并比指标分别达到0.847 2和0.691 5。与主流方法U-Net和CE-Net（context encoder network）等进行比较,实验结果表明本文方法在性能上表现良好,能有效提高道路分割的精确度。结论 本文针对遥感图像道路提取中道路结构不完整和道路边缘区域不清晰问题,提出一种结合上下文信息和注意力机制的遥感道路提取模型。实验结果表明该网络在遥感图像道路提取上达到良好效果,具有较高的研究和应用价值。     

融合空洞卷积与注意力的胃癌组织切片分割

目的 病理组织切片检查是诊断胃癌的金标准,准确发现切片中的病变区域有助于及时确诊并开展后续治疗。然而,由于病理切片图像的复杂性、病变细胞与正常细胞形态差异过小等问题,传统的语义分割模型并不能达到理想的分割效果。基于此,本文提出了一种针对病理切片的语义分割方法ADEU-Net （attention-dilated-efficient U-Net++）,提高胃癌区域分割的精度,实现端到端分割。方法 ADEU-Net使用经过迁移学习的EfficientNet作为编码器部分,增强图像特征提取能力。解码器采用了简化的U-Net++短连接方式,促进深浅层特征融合的同时减少网络参数量,并重新设计了其中的卷积模块提高梯度传递能力。中心模块使用空洞卷积对编码器输出结果进行多尺度的特征提取,增强模型对不同尺寸切片的鲁棒性。编码器与解码器的跳跃连接使用了注意力模块,以抑制背景信息的特征响应。结果 在2020年“华录杯”江苏大数据开发与应用大赛（简称“SEED”大赛）数据集中与其他经典方法比较,验证了一些经典模型在该分割任务中难以拟合的问题,同时实验得出修改特征提取方式对结果有较大提升,本文方法在分割准确度上比原始U-Net提高了18.96%。在SEED数据集与2017年中国大数据人工智能创新创业大赛（brain of things,BOT）数据集中进行了消融实验,验证了本文方法中各个模块均有助于提高病理切片的分割效果。在SEED数据集中,本文方法ADEU-Net比基准模型在Dice系数、准确度、敏感度和精确度上分别提升了5.17%、2.7%、3.69%、4.08%;在BOT数据集中,本文方法的4项指标分别提升了0.47%、0.06%、4.30%、6.08%。结论 提出的ADEU-Net提升了胃癌病理切片病灶点分割的精度,同时具有良好的泛化性能。     

A novel deep learning prediction model for concrete dam displacements using interpretable mixed attention mechanism

Dam displacements can effectively reflect its operational status, and thus establishing a reliable displacement prediction model is important for dam health monitoring. The majority of the existing data-driven models, however, focus on static regression relationships, which cannot capture the long-term temporal dependencies and adaptively select the most relevant influencing factors to perform predictions. Moreover, the emerging modeling tools such as machine learning (ML) and deep learning (DL) are mostly black-box models, which makes their physical interpretation challenging and greatly limits their practical engineering applications. To address these issues, this paper proposes an interpretable mixed attention mechanism long short-term memory (MAM-LSTM) model based on an encoder-decoder architecture, which is formulated in two stages. In the encoder stage, a factor attention mechanism is developed to adaptively select the highly influential factors at each time step by referring to the previous hidden state. In the decoder stage, a temporal attention mechanism is introduced to properly extract the key time segments by identifying the relevant hidden states across all the time steps. For interpretation purpose, our emphasis is placed on the quantification and visualization of factor and temporal attention weights. Finally, the effectiveness of the proposed model is verified using monitoring data collected from a real-world dam, where its accuracy is compared to a classical statistical model, conventional ML models, and homogeneous DL models. The comparison demonstrates that the MAM-LSTM model outperforms the other models in most cases. Furthermore, the interpretation of global attention weights confirms the physical rationality of our attention-based model. This work addresses the research gap in interpretable artificial intelligence for dam displacement prediction and delivers a model with both high-accuracy and interpretability.     

A maximum self-esteem degree based feedback mechanism for group consensus reaching with the distributed linguistic trust propagation in social network

This paper focuses on consensus reaching process (CRP) under social network in which the trust relationship expressed by linguistic information. A new feedback mechanism in social network group decision making (SN-GDM) is proposed, which mainly consists of the following two aspects: (1) The propagation of distributed linguistic trust is investigated to study trust relation among experts; (2) A maximum self-esteem degree based feedback mechanism is developed to produce personalized advice for reaching higher group consensus. To do so, a novel linguistic trust propagation method is proposed to obtain the complete trust relationship among group. The self-esteem degree is used to define the extent that an individual makes concessions. Then, a maximum self-esteem degree based optimal feedback mechanism is built to produce personalized advice to help inconsistent experts make change of their opinion. Its novelty lies in the establishment of an optimization model with the nonlinear group self-esteem degree function as the objective function while group consensus threshold as the restrictions. Therefore, the inconsistent experts will reach a group consensus with the minimum loss of self-esteem degree, and then, it achieves the optimal balance between individual self-esteem and group consensus. Finally, a ranking process is applied to derive the appropriate consensus solution.     

室内服务机器人的实时场景分割算法

室内场景下的实时场景分割是开发室内服务机器人的一项关键技术,目前关于语义分割的研究已经取得了重大进展,但是多数方法都倾向于设计复杂的网络结构或者高计算成本的模型来提高精度指标,而忽略了实际的部署成本。针对移动机器人算力成本有限的问题,设计一种轻量化的瓶颈结构,并以此为基本元素构建轻量化场景分割网络。该网络通过与特征提取网络级联获得更深层次的语义特征,并且融合浅层特征与深层语义特征获得更丰富的图像特征,其结合深度可分离卷积与多尺度膨胀卷积提取多尺度图像特征,减少了模型的参数量与计算量,同时利用通道注意力机制提升特征加权时的网络分割精度。以512像素×512像素的图像作为输入进行实验,结果表明,该算法在NYUDv2室内场景分割数据集和CamVid数据集上的MIoU分别达到72.7%和59.9%,模型计算力为4.2 GFLOPs,但参数量仅为8.3 Mb,在移动机器人NVIDIA Jetson XavierNX嵌入式平台帧率可达到42 frame/s,其实时性优于DeepLabV3+、PSPNet、SegNet和UNet算法。     

基于备选投票机制的低时延PBFT改进研究

针对实用拜占庭容错算法PBFT共识时延高、视图切换效率低、动态性不足等问题,提出一种基于备选投票机制的低时延共识算法IPBFT。通过增设候补集合,使系统的共识节点能够支持动态增加和减少,同时优化视图切换协议,使算法能够在只有两个阶段的情况下完成共识过程,降低系统的通信开销。在此基础上,将算法的主节点选取方式改进为投票选举机制,在节点进行共识的过程中实现主节点的选举,从而减少视图切换所需的通信次数和时延。实验结果表明,IPBFT算法较原始PBET算法具有更低的共识时延和更高的吞吐量,并且能够较好地支持节点动态的加入或退出。     

基于改进Mask R-CNN的建筑钢筋尺寸检测算法

建筑施工现场钢筋图像背景复杂且干扰较多,传统图像检测算法无法有效利用特征信息,难以满足现阶段建筑智能监理行业中钢筋尺寸检测精度的验收要求。提出一种在Mask R-CNN模型基础上加入自下而上路径和注意力机制的改进模型BU-CS Mask R-CNN。在建筑工地现场拍摄图像后,整理自建钢筋数据集,并在此数据集上进行算法验证。实验结果表明,与Mask R-CNN模型相比,BU-CS Mask R-CNN模型的召回率、交并比和像素准确率分别提升了4.9%、6.8%、7.4%,钢筋直径和间距的尺寸检测精度分别提升了14.9%、4.4%,能得到更加准确的钢筋目标检测框和边缘分割掩膜,达到了行业中实际工程验收的精度要求。     

密集MANET下MPR的改进蚁群优化算法研究

针对传统多点中继（MPR）机制因使用贪心算法而导致求解集合冗余的问题,通过将蚁群优化算法与MPR机制相结合,提出一种基于状态信息的动态更新蚁群优化（DUACO）算法。与传统状态更新机制相比,该算法添加了信息素的动态更新机制和补偿-惩罚规则,考虑到节点移动性将会影响求解集合的精确度,重新定义蚁群算法中的路径选择函数,并将节点移动状态信息加入计算过程。实验结果表明,DUACO算法不仅能够有效降低MPR集合冗余以及提高网络性能,而且还可解决启发式蚁群算法易陷入局部最优解的问题。     

基于深度学习的文本分类技术研究进展

随着深度学习技术的快速发展,许多研究者尝试利用深度学习来解决文本分类问题,特别是在卷积神经网络和循环神经网络方面,出现了许多新颖且有效的分类方法。对基于深度神经网络的文本分类问题进行分析,介绍卷积神经网络、循环神经网络、注意力机制等方法在文本分类中的应用和发展,分析多种典型分类方法的特点和性能,从准确率和运行时间方面对基础网络结构进行比较,表明深度神经网络较传统机器学习方法在用于文本分类时更具优势,其中卷积神经网络具有优秀的分类性能和泛化能力。在此基础上,指出当前深度文本分类模型存在的不足,并对未来的研究方向进行展望。