基于空间注意力与图卷积的多标签图像分类算法

针对传统多标签图像分类模型存在难以生成更接近相关标签的高层图像特征,以及因未能利用标签之间的视觉相关性而导致的识别精度不够高等问题,提出了一种基于空间注意力与图卷积的多标签图像分类算法.首先,利用图卷积网络学习标签邻接图特征和使用GLOVE算法,从标签序列获取的标签嵌入;其次,在高层语义信息中引入改进的空间注意力网络以...     

基于二阶混合注意力的行人重识别

基于注意力机制的行人重识别方法更多利用图像中 一阶信息,忽略了特征中二阶信息 ,不能挖掘特征图之间的相关性和细粒度信息。提出一种基于二阶混合注意力的行人重 识别算法(second-order mixed attention module,SMAN)。二阶混合注意力模块(second-order mixed attention module,SOMA)由二阶通道注意力(second-order channel attention,SOCA)和二阶空间注意力模 块(second-order information,SOSA)组成,该方法将全局协方差池函数嵌入到SOCA和SOSA模块中,学习特征中二阶信息 。SOCA模块学习特征图之间相关性,SOSA模块则重新为特征图分配权重,关注特征图空间域 的细粒度信息。SMAN算法在Market-1501和 DukeMTMC-ReID数据集上的首位准确率分别 为 94.3%和87.1%,mAP分别达到85.7%和74.5%,同时使用类激活图验证SOMA模块的影响 ,实验表 明SMAN算法充分利用特征图的通道域和空间域中二阶信息。算法的性能优于现有的一些基于 注意力机制行人重识别方法,甚至接近某些优秀的方法。     

一种半监督稀疏保持近邻判别嵌入算法

保持近邻嵌入（NPE）算法对局部线性嵌入（LLE）算法进行了改进,克服了新来样本问题,但在处理分类问题上表现不足。本文提出了一种半监督稀疏保持近邻判别嵌入算法,该方法首先采用小波变换对数据进行预处理,然后执行等距离映射(Isomap)算法选择合适的低维嵌入维数,最后结合稀疏表示理论、NPE和线性判别分析（LDA）的思想,重构邻域图,并在建立目标函数时使得已标签信息中同类样本点之间相互靠近,异类样本点之间相互远离,未标签信息邻域信息得以保持,这样,既得到了高维映射函数,又提高了分类正确率。通过在人脸数据库上实验,并和其他半监督算法作比较,本文提出的算法在识别率上表现较好。     

一种基于神经网络的alarm2vec告警压缩算法

告警压缩是在网络故障告警的相关性分析中,发现告警间的关联性,从而减少告警数量,获取有用信息,根据已建立的告警知识库快速准确地对其进行分析推理,获取根源故障,从而确定网络设备或网络功能故障,完成故障定位。针对该场景,提出了一种基于神经网络的alarm2vec算法,并结合极大团图挖掘告警间的关联规则,实际网络告警数据实验结果表明,该方法相对原始数据,实现39.85%的告警压缩率,对告警数据信息进行了有效压缩。     

基于物联网技术的智慧教室一体化学生管理终端设计

高校信息化水平是其核心竞争力、综合办学能力、整体形象的重要体现，随着智慧教室在高校的不断构建，为提升学生管理方面的信息化水平，基于物联网技术设计一体化学生管理终端。基于物联网技术设计射频识别模块，实现学生位置信息与教学信息的管理。在处理器模块中设计嵌入式微处理器，实现中断的控制与数据传输；在标签防碰撞模块中，结合动态帧时隙算法与CGCT算法设计射频标签防碰撞算法，解决识别中的标签碰撞问题；在数据库模块中设计学生信息表、学院信息表等多个数据表以存储终端信息。设计多种管理程序，包括考勤管理程序、用户信息管理程序等，实现应用程序模块设计。终端测试结果表明，设计终端多标签读取时间较短，内存使用率始终低于50%,CPU使用率始终低于55%，用户访问的资源与自身权限匹配率较高。     

一种基于多阶邻居的网络环境下多标签分类算法

随着标签分类应用的增长,社交网络环境下多标签分类已成为一个重要的数据挖掘研究领域.关系分类模型基于一阶邻居做标签分类,其性能优于传统的多标签分类器.但现有的关系分类模型也存在问题：第一,仅利用一阶邻居做分类,未能充分使用邻居信息.第二,网络数据通常包含大量不连通的孤立部分,其标签无法利用现有的关系分类模型分类.考虑基于共引规则为非孤立节点挖掘二阶邻居和基于节点特征向量相似度为孤立节点挖掘高阶邻居,本文提出一种新的基于多阶邻居的网络数据多标签分类算法,称为MORN算法.在多个真实数据集上将MORN与现有的关系分类模型作对比,实验表明,MORN算法能够学习到更多节点的标签且精度优于传统关系分类方法.     

基于深度学习的电信运营商网络投诉工单智能分类技术研究

本文基于自然语言处理技术和深度学习算法，挖掘运营商投诉工单中结构化和非结构化内容的语义特征规律，构建了面向运营商网络投诉派单场景的大规模多标签智能分类模型TBF。本文使用包括编码器模块和解码器模块的端到端框架构建模型。编码器模块使用嵌入层将输入数据中的原始字段转化成向量表示后，使用文本卷积神经网络和双向长短期记忆网络分别对不同数据类型字段的向量表示进行特征抽取并使用前馈神经网络进行特征融合。解码器模块是多层感知机分类器组成的分类器链结构，用来接收编码器模块的融合结果并预测输出各层级投诉类别标签，从而实现对网络投诉工单的智能分类，达到节约人力成本、提升派单质效的数智化转型目的。通过在运营商实际生产环境中的测试和应用，取得了较为满意的效果，成功助力运营商的客户满意度改善。     

时变转速下基于改进图注意力网络的轴承半监督故障诊断

新近的基于图神经网络(GNN)的轴承半监督故障诊断研究仍存在标签信息挖掘不充分和诊断场景较理想等问题。工程实际中,轴承经常运行于启停等时变转速工况,且故障标签样本的获取成本越发昂贵。针对以上挑战,该文提出时变转速下基于改进图注意力网络(GAT)的轴承半监督故障诊断新方法。基于K最近邻(KNN)算法和平滑假设(SA)设计伪标签传播策略,将标签信息沿边传播给分布相似的邻域样本,从而充分利用有限样本的标签信息。将每个振动频谱样本视为一个节点,构建基于节点级图注意力网络的半监督学习模型,通过注意力机制进一步挖掘代表性的轴承故障特征。将所提方法用于分析两组时变转速下轴承故障实验数据,结果表明所提方法能够在不超过2%的低标签率情况下,准确诊断轴承的不同故障模式,性能优于其他常用的图神经网络半监督学习方法。     

基于随机游走和多样性图排序的个性化服务推荐方法

针对传统服务推荐算法由于数据稀疏性而导致推荐准确性不高,以及推荐结果缺乏多样性等缺陷,提出基于随机游走和多样性图排序的个性化服务推荐方法（PRWDR）.在分析直接相似关系稀疏性的基础上提出带权重的随机游走模型,通过在用户网络上进行随机游走来挖掘更多的相似关系;基于所有相似用户预测服务的QoS值,并给出服务图模型构建方法,以过滤大量性能过低的候选服务;提出最优节点集合选取策略,利用贪婪算法得到兼具推荐准确性和功能多样性的服务推荐列表.在公开发布的数据集上进行实验,并与多个经典算法进行比较,验证了本算法的有效性.     

轻量级网络算法对输电线路上异物目标的识别

针对输电线路上多种异物所引起的电力巡检问题,可以采用深度学习图像识别方法进行检测。文中提出了一种改进型轻量级网络检测算法模型,通过将YOLOv4的主干特征提取网络替换为轻量级神经网络GhostNet,减少图片输入时计算所产生的特征图冗余;对YOLOv4的PANet模块进行修改,采用深度可分离卷积模块替换其中的普通卷积模块,可减轻参数计算量。结果表明,相比于原YOLOv4检测算法,该改进型算法在IOU阈值取0.5时,平均精准度下降2.1%,但检测速度达到了原算法的2.21倍,参数计算量仅为原算法的17.84%。与其他几种算法的对比表明新算法的参数指标表现满足需求。在维持较高精确度的情况下,文中所提算法的检测速度得到提升,计算量减少,证明了其在目标检测时的有效性与可行性。     

基于粒子群算法寻最优属性关联下的零样本语义自编码器

针对零样本图像分类构建共享属性层时造成的信息缺失问题,该文提出一种嵌入属性关联性的补偿方法.通过语义自编码器构建特征到属性的映射,然后以最大后验概率估计在类高斯模型构建的基础上实现零样本图像分类.为弥补SAE对属性关系学习的不足,引入加性因子与乘性因子对属性相关性进行嵌入,并利用粒子群算法搜寻最优的因子参数,实现属性相关性信息的补偿.实验结果表明采取相同映射方法的情况下,基于属性相关性嵌入的零样本图像分类在Pubfig数据集和OSR数据集上的分类效果较之其他方法得到了显著提升.     

融合注意力机制的多标签文本分类

多标签文本分类的结果很大程度上受到标签相关性的影响.为了更加细致地处理标签相关性问题,提出一种融合注意力机制的多标签文本分类方法.首先,将文本和标签预处理后,对标签输入采用两种不同的嵌入方式提取特征;其次,运用注意力机制处理信息,针对文本和标签信息,自注意力机制进行特征处理,标签注意力机制和交互注意力机制进行依赖关系处理,进而得到两种不同状态下的表示方式;最后,通过两次融合,充分表示文本标签信息,得到较好的标签分类结果.实验结果显示,较之于基线方法,在精度和归一化折损累计增益上,该方法数据总体有所提高.由此,该方法可以有效地融合文本和标签信息,缓解标签相关性问题,有利于提升多标签文本分类任务性能.     

基于种子节点选择的网络环境下多标签分类算法研究

多标签分类在基因分类,药物发现和文本分类等实际问题中有着广泛的应用.已存在的多标签分类算法,通常都是从网络中随机的选取节点作为训练集.然而,在分类算法执行的过程中,网络中不同节点所起的作用不同.在给定训练集数目的情况下,选择的训练集不同,分类精度也会不同.所以我们引入了种子节点的概念,标签分类从种子节点开始,经过不断推理,得到网络中其他所有节点的标签.本文提出了SHDA（Nodes Selection of High Degree from Each Affiliation）算法,即从网络的每个社团中,按比例的选取度数较大的节点,然后将其合并,处理后得到种子节点.真实数据集上的实验表明,将种子节点用作训练集进行多标签分类,能够提升网络环境下多标签分类的准确率.     

基于明亮通道先验和Retinex模型的弱光照图像增强网络

结合明亮通道先验和Retinex模型,提出一种弱光照图像增强网络。该网络由入射光分量多尺度估计模块、多尺度入射光分量融合模块和增强效果生成模块组成。入射光分量多尺度估计模块在不同邻域半径下基于明亮通道先验对弱光照图像进行多尺度入射光分量估计;多尺度入射光分量融合模块将输入的多层入射光分量融合为入射光分量图;增强效果生成模块依据入射光分量图对弱光照图像进行像素强度调节并直接生成增强效果图。主观及客观对比实验结果证明了本算法具有良好的鲁棒性,及在视觉效果增强、有效信息增益方面的优势。     

基于Word Embedding的遥感影像检测分割

遥感影像检测分割技术通常需提取影像特征并通过深度学习算法挖掘影像的深层特征来实现.然而传统特征（如颜色特征、纹理特征、空间关系特征等）不能充分描述影像语义信息,而单一结构或串联算法无法充分挖掘影像的深层特征和上下文语义信息.针对上述问题,本文通过词嵌入将空间关系特征映射成实数密集向量,与颜色、纹理特征的结合.其次,本文构建基于注意力机制下图卷积网络和独立循环神经网络的遥感影像检测分割并联算法（Attention Graph Convolution Networks and Independently Recurrent Neural Network,ATGIR）.该算法首先通过注意力机制对结合后的特征进行概率权重分配;然后利用图卷积网络（GCNs）算法对高权重的特征进一步挖掘并生成方向标签,同时使用独立循环神经网络（IndRNN）算法挖掘影像特征中的上下文信息,最后用Sigmoid分类器完成影像检测分割任务.以胡杨林遥感影像检测分割任务为例,我们验证了提出的特征提取方法和ATGIR算法能有效提升胡杨林检测分割任务的性能.     

蛋白质相互作用及其网络预测方法研究进展

依据蛋白质序列、蛋白质空间结构、基因本体(Gene Ontology)注释、文献挖掘、网络比对及基因组信息将蛋白质相互作用预测方法分为六类,阐述并评价了各种方法的研究进展.从网络建模与挖掘两个角度探讨了相互作用网络预测方法.还概述了与之密切相关的问题:位点预测、转录因子间相互作用预测及数据库评价,指出了研究中存在的问题和发展方向.     

图强化典型相关分析及在图像识别中的应用

典型相关分析(CCA)作为一种传统特征提取算法已经成功应用于模式识别领域,其旨在找到使两组模态数据间相关性最大的投影方向,但其本身为一种无监督的线性方法,无法利用数据内在的几何结构和监督信息,难以处理高维非线性数据.为此该文提出一种新的非线性特征提取算法,即图强化典型相关分析(GECCA).该算法利用数据中的不同成分构建多个成分图,有效保留了数据间的复杂流形结构,采用概率评估的方法使用类标签信息,并通过图强化的方式将几何流形和监督信息融合嵌入到典型相关分析框架.为了对该算法进行评估,分别在人脸和手写体数字数据集上设计了针对性实验,良好的实验结果显示出该算法在图像识别中的优势.     

非树型网络模体发现算法

 现有的大多数网络模体发现算法发现网络中的确切模体,但是由于生物数据是不完整的,有噪声的,而且生命过程具有动态性,概率网络模体具有更实际的意义.本文提出了非树型网络模体发现算法,寻找由一组相似子图组成的概率网络模体.在该算法中,首先提出子图挖掘算法ESN挖掘网络中所有给定规模的非树型子图,然后进行多图比对,最后基于统计模型和对应的得分函数,用模拟退火算法求得网络模体.对E.coli和Yeast的基因调控网络的仿真实验表明,该算法能够高效地发现生物网络中的概率模体.     

融合标签关联关系与用户社交关系的微博推荐方法

通过分析微博特点及现有微博推荐算法的缺陷,提出一种融合了标签间关联关系与用户间社交关系的微博推荐方法.采用标签检索策略对未加标签和标签较少的用户进行加标,构建用户-标签矩阵,得到用户标签权重,为了解决该矩阵中稀疏的问题,通过挖掘标签间的关联关系,继而更新用户-标签矩阵.考虑到多用户之间社交关系对挖掘用户兴趣并进行微博推荐的重要性,构建用户-用户社交关系相似度矩阵,并与更新后的用户-标签矩阵进行迭代,得到最终的用户兴趣并进行相关推荐.实验证明了该算法针对微博信息推荐是有效的.     

聚合残差注意力网络的单图像超分辨率重建

针对现有生成式对抗网络对单图像进行超分辨率重建时存在特征信息挖掘不足、算法复杂度高及训练不稳定的问题，提出一种聚合残差注意力网络的单图像超分辨率重建方法。首先，以聚合残差模块作为基本残差块构造生成器，降低计算复杂度，在每个残差块中引入具有三维权重的注意力模块作为网络主通道，在不引入其他参数情况下捕获更多的高频信息。其次，在鉴别器中采用谱归一化处理，对鉴别器网络参数进行限制，从而稳定训练过程。最后，采用拟合性更好的Swish激活函数，提高网络的特征提取能力。将鲁棒性更好的Charbonnier损失函数作为像素损失，同时加入正则化损失抑制图像噪点，提升图像的空间平滑性。实验结果表明，所提方法得到的四倍放大的超分辨率重建图像在Set5、Set14、BSD100三个公开数据集上的峰值信噪比平均值提高了1.54 dB，结构相似性平均值提高了0.0457，重建图像拥有更好的清晰度和更为丰富的高频细节。