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基于边缘敏感的SLIC和二次密度聚类的GGO分割 被引量:1
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作者 陈晓楠 王凯欣 +3 位作者 孙传恕 刘晓凯 毕京平 彭勇 《计算机应用与软件》 北大核心 2021年第1期143-148,185,共7页
针对磨玻璃肺结节(Ground Glass Opacity,GGO)边界对比度低、大小各异和灰度不均匀等造成分割准确率低的问题,提出一种基于边缘敏感的SLIC和二次密度聚类相结合的分割算法。将图像边缘检测结果与SLIC超像素算法相结合,并将其中含有边缘... 针对磨玻璃肺结节(Ground Glass Opacity,GGO)边界对比度低、大小各异和灰度不均匀等造成分割准确率低的问题,提出一种基于边缘敏感的SLIC和二次密度聚类相结合的分割算法。将图像边缘检测结果与SLIC超像素算法相结合,并将其中含有边缘的超像素块用区域质心代替其原始聚类中心,改善SLIC边界黏连性较差的问题;针对密度聚类不能完整分割GGO的问题,提出二次密度聚类的方法,对密度聚类定位到的簇及其邻域簇进行二次密度聚类。实验结果表明,该算法分割GGO的平均准确率达90.17%,灵敏度达84%。 展开更多
关键词 磨玻璃型肺结节 SLIC 二次密度聚类 区域质心 GGO分割
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面向数据匮乏城市的下一个POI推荐方法 被引量:1
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作者 谭海宁 姚迪 +2 位作者 毕经平 向徐 杨啸 《高技术通讯》 CAS 2021年第12期1248-1260,共13页
位置社交网络(LBSN)用户位置数据的分布不均衡,及某些用户出于对隐私安全的考量刻意隐藏自己部分位置信息等因素加剧了兴趣点(POI)推荐难度。就此本文提出了基于元学习的时空神经常微分方程(ML-ODE)来进行有效的下一个POI推荐。该模型... 位置社交网络(LBSN)用户位置数据的分布不均衡,及某些用户出于对隐私安全的考量刻意隐藏自己部分位置信息等因素加剧了兴趣点(POI)推荐难度。就此本文提出了基于元学习的时空神经常微分方程(ML-ODE)来进行有效的下一个POI推荐。该模型主要是将元学习的思想融入到POI推荐过程中,通过不同任务训练优化初始参数,将数据丰富城市中的泛化移动模式迁移到数据匮乏城市,达到优化POI预测任务的目的。该模型将神经常微分方程用于POI推荐领域,定义连续的动态过程,可以接受任意时刻的输入数据,克服了大多数时序推荐模型静态离散化的时间间隔处理方式,更适用于POI序列推荐任务。在真实公开数据集Foursqure上的实验结果表明,ML-ODE在POI推荐方面比当前主流的POI预测方法在NDCG@N指标上提升了超过10%。 展开更多
关键词 兴趣点(POI)推荐 位置社交网络(LBSN) 元学习 神经常微分方程 推荐系统
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基于多模态深度融合的假消息检测
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作者 景全亮 范鑫鑫 +2 位作者 王保利 毕经平 谭海宁 《高技术通讯》 CAS 2022年第4期392-403,共12页
智能检测虚假信息是社交网络中需要解决的重要任务之一。本文旨在识别同时包含图像和文字的多模态虚假消息。目前,针对多模态的虚假消息检测已有一些成果,但现有模型通过直接拼接各模态特征方式实现多模态利用,忽略了图像和文件之间的关... 智能检测虚假信息是社交网络中需要解决的重要任务之一。本文旨在识别同时包含图像和文字的多模态虚假消息。目前,针对多模态的虚假消息检测已有一些成果,但现有模型通过直接拼接各模态特征方式实现多模态利用,忽略了图像和文件之间的关系,无法有效地学习消息中文字和图像的深度融合表示,导致该种类型的虚假消息检测方法表现不佳。本文提出基于预训练模型的多模态融合假消息检测方法,充分利用社交媒体中大量的含有多模态数据的消息,实现对假消息的有效检测,通过不同的训练任务加强模型融合多模态信息的能力,最终学习一个多模态信息的表示辅助假消息识别。在新浪微博真实数据集上的实验结果表明,本文提出的基于预训练的检测模型取得了比当前主流方法更优的效果,同时,本文采用的模型能够缓解训练集和测试集分布不均衡导致的检测准确率下降问题。 展开更多
关键词 虚假信息检测 预训练 多模态融合 社交网络
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基于局部图互信息最大化的异构图神经网络方法
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作者 朱志华 范鑫鑫 +1 位作者 毕经平 武超 《高技术通讯》 CAS 2021年第12期1229-1238,共10页
针对现有的基于互信息最大化的异构图神经网络(HGNN)方法因图读出操作的单射限制、粗粒度的特征保留而无法适用于现实网络的问题,提出一种基于局部图互信息最大化的、无监督的异构图神经网络方法。该方法使用元路径对异构图中涉及到的... 针对现有的基于互信息最大化的异构图神经网络(HGNN)方法因图读出操作的单射限制、粗粒度的特征保留而无法适用于现实网络的问题,提出一种基于局部图互信息最大化的、无监督的异构图神经网络方法。该方法使用元路径对异构图中涉及到的语义关系进行建模,并利用图卷积模块和语义级别的注意力机制来捕获单个节点的局部表征。该方法通过最大化单个节点与局部子图间的互信息,有效地学习高阶节点表征。实验结果表明,该方法相比基于全局图互信息的方法,可以将数据集DBLP/IMDB上的节点分类任务的微值F1(micro-F1)提高大约3%/9%,同时将DBLP/IMDB上的节点聚类任务的调整兰德系数(ARI)提高约23%/46%。 展开更多
关键词 异构图(HG) 图神经网络(GNN) 互信息 无监督方法 图表示学习
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一种确定消光系数边界值的新算法 被引量:2
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作者 陈晓楠 毕京平 +2 位作者 王凯欣 韩冰 柳云雷 《激光与光电子学进展》 CSCD 北大核心 2019年第24期40-46,共7页
在反演大气消光系数过程中,一个值得探讨的问题就是消光系数边界值的选择问题。提出了一种基于横向Steffensen型3阶方法求解大气气溶胶消光系数边界值的新算法,并将该方法应用于仿真信号和实际观测到的回波信号中求解大气消光系数,证明... 在反演大气消光系数过程中,一个值得探讨的问题就是消光系数边界值的选择问题。提出了一种基于横向Steffensen型3阶方法求解大气气溶胶消光系数边界值的新算法,并将该方法应用于仿真信号和实际观测到的回波信号中求解大气消光系数,证明了所提算法的真实可靠性。结果表明,所提算法迭代速度快,经过较少的迭代次数就可收敛到消光系数的边界值,能够较准确地反演大气消光系数。 展开更多
关键词 大气光学 激光雷达 消光系数 边界值 迭代法
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Cross-layer optimization in ultra wideband networks
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作者 WU Qi bi jingping +3 位作者 GUO ZiHua XIONG YongQiang ZHANG Qian LI ZhongCheng 《Science in China(Series F)》 2007年第5期760-770,共11页
Ultra wideband (UWB) network brings both chance and challenge to personal area wireless communications. Compared with other IEEE 802 small range wireless protocols (such as WLAN and Bluetooth), UWB has both extrem... Ultra wideband (UWB) network brings both chance and challenge to personal area wireless communications. Compared with other IEEE 802 small range wireless protocols (such as WLAN and Bluetooth), UWB has both extremely high bandwidth (up to 480 Mbpa) and low radiation. Moreover, the structured MAC layer of UWB is the fundamental difference to WLAN. The top one is that only when two UWB devices belong to the same piconet can they communicate with each other directly, which means that we must jointly consider topology formation and routing when deploying UWB networks because the interaction between routing and topology formation makes separate optimization ineffective. This paper tries to optimize UWB network from a cross-layer point of view. Specifically, given device spatial distribution and traffic requirement, we want to form piconets and determine routing jointly, to maximize the overall throughput. We formulate the problem of joint optimization to mixed-integer programming and give a practical lower bound that is very close to the theoretical upper bound in our simulation. Furthermore, our lower bound is much better than an algorithm that only considers topology formation in UWB networks. 展开更多
关键词 ultra wideband medium access control cross-layer design topology formation PICONET
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