面向三维模型视图特征提取的残差卷积网络优化

在已有残差卷积神经网络基础上,采用加权损失函数提高视图特征的可分性,提出面向三维模型视图特征提取的残差卷积网络优化算法.首先对三维模型进行多视图渲染得到二维视图;然后通过残差网络扩展模块加深网络深度;最后采用中心损失函数和交叉熵损失函数定义加权损失函数,解决交叉熵损失函数因为类内距离小于类间距离而导致的特征不可分问题.在ModelNet数据集上的实验结果表明,该算法提取到的特征在三维模型分类问题上性能表现优异.

基于分组残差联合空间学习的人体活动识别

针对基于多传感器的交互性人体活动识别任务,提出了一种基于窗口预处理和分组残差联合空间学习的多传感器交互性活动识别算法。首先,针对多传感器交互性活动数据预处理过程中的滑动窗口处理方式对人体活动识别的影响进行了实验分析和实验对比,包括不同滑动窗口大小和覆盖率等;其次,基于多传感器的交互性活动识别的窗口预处理结论,利用分组残差联合空间学习进行活动识别与分类,并设计多组对比实验,分别对网络模型、损失函数和分类器等进行了优化;最后,在Opportunity活动数据集上进行对比试验,该算法性能超过了现有的大部分其他活动识别算法。实验结果验证了基于窗口预处理和分组残差联合空间学习的多传感器人体活动识别算法的有效性。

基于Neo4j图数据库构建原料药国际注册知识图谱的研究

基于原料药国际注册知识多维搜索的需要,采用Neo4j图数据库构建知识图谱,进行知识的描述和关联,并采用本体术语模型提高了知识图谱的有序化水平。提出了原料药国际注册知识图谱的构建过程:首先构建知识图谱模型,获取知识;然后通过Cypher语句将获取的知识存储到Neo4j图数据库中,从而自动生成知识图谱,并进行有效性确认。通过知识本体解决名称多样化问题,实现了基于Neo4j图数据库对原料药国际注册知识图谱的初步构建。对知识图谱在药品注册领域应用的验证表明,基于Neo4j图数据库构建知识图谱的方法可行。

科技资源描述模型和建立方法研究

[目的/意义]科技创新是我国发展的关键途径,需要科技资源的共享和协同创新。科技资源共享是一个系统工程,需要建立科技资源的描述模型,在此基础上进行科技资源集成、评价和分享。[方法/过程]提出科技资源描述模型的结构框架,包括:科技资源分类模型、科技资源元数据模型、科技资源本体模型、科技资源知识元模型、科技资源图谱模型等。其中,科技资源包括知识、数据、产品、人才、软件、硬件等资源。本文阐述了科技资源描述模型的特点和作用,并给出科技资源描述模型的建立方法。[结果/结论]本文的主要贡献是:①通过科技资源描述模型的规范化,有助于不同类型的科技资源的集成分享;②通过科技资源的不同类型的描述模型的集成研究,形成科技资源描述模型的体系架构,为进行科技资源的全面系统描述提供整体解决方案,有助于解决科技资源共享难的问题;③提出科技资源描述模型的建立方法,其特点是利用新一代信息技术依靠大众共建模型,依靠科技资源描述过程的大数据智能分析技术,建立和优化科技资源描述模型。