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41.
遥感视觉问答(remote sensing visual question answering,RSVQA)旨在从遥感图像中抽取科学知识.近年来,为了弥合遥感视觉信息与自然语言之间的语义鸿沟,涌现出许多方法.但目前方法仅考虑多模态信息的对齐和融合,既忽略了对遥感图像目标中的多尺度特征及其空间位置信息的深度挖掘,又缺乏对尺度特征的建模和推理的研究,导致答案预测不够全面和准确.针对以上问题,本文提出了一种多尺度引导的融合推理网络(multi-scale guided fusion inference network,MGFIN),旨在增强RSVQA系统的视觉空间推理能力.首先,本文设计了基于Swin Transformer的多尺度视觉表征模块,对嵌入空间位置信息的多尺度视觉特征进行编码;其次,在语言线索的引导下,本文使用多尺度关系推理模块以尺度空间为线索学习跨多个尺度的高阶群内对象关系,并进行空间层次推理;最后,设计基于推理的融合模块来弥合多模态语义鸿沟,在交叉注意力基础上,通过自监督范式、对比学习方法、图文匹配机制等训练目标来自适应地对齐融合多模态特征,并辅助预测最终答案.实验结果表明,本文提出的模型在两个公共RSVQA数据集上具有显著优势. 相似文献
42.
提出并实现了一个基于案例推理的施工成本估算系统。首先,提取建设项目的重要特征属性来表达项目并建立项目案例库;其次运用动态层次分析法确定属性权重;再次采用索引与比较检索策略检索相似案例;最后通过指数平滑法修正案例,得到项目造价信息,结合实例验证了系统的有效性。 相似文献
43.
磨矿过程特性复杂,传统建模方法难以对磨矿粒度进行优化设定。提出采用案例推理方法对磨矿粒度进行优化设定,避免了难以对磨矿过程建立精确数学模型的问题;并应用到酒钢选矿厂磨矿流程中,粒度设定值与实测值对比结果表明,该方法效果较好。 相似文献
44.
45.
基于实例推理的冲击电钻产品模块化配置设计研究 总被引:1,自引:0,他引:1
基于实例推理技术(CBR)是人工智能及机器学习领域中的一个研究方向.阐述了基于实例推理的基本原理、工作流程、关键技术及模块化技术.以项目<基于Web的五金产品个性化定制平台研制与开发>为背景,通过研究实例推理技术和模块化技术,并把它们结合起来应用到冲击电钻产品配置设计中,运用模块化技术对冲击电钻的功能结构进行合理的划分,降低了产品配置过程中来自于知识表达的困难.合理地利用已有的冲击电钻的实例及设计经验,进一步实现产品快速配置的方法,提高产品设计的效率. 相似文献
46.
针对模糊神经网络学习算法计算量过大的问题,在预测模型设计中,提出了一种基于偏移率的模糊推理算法.此模糊推理算法与现有的模糊推理方法相比,有较少的计算量,且满足其模糊凸性和正规性. 相似文献
47.
48.
49.
50.
Frontiers of Mechanical Engineering - In industrial manufacturing, the deployment of dual-arm robots in assembly tasks has become a trend. However, making the dual-arm robots more intelligent in... 相似文献