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智能科学与技术学报, 2021 与中英文相比，藏文实体关系训练语料规模较小，传统有监督的学习方法难以获得较高的准确率。针对基于远程监督的实体关系抽取存在错误标记的问题，利用远程监督方法将知识库与文本对齐，构建藏文实体关系抽取的数据集，提出一个基于多级注意力融合机制的藏文实体关系抽取模型。在词级别引入自注意力机制来提取单词的内部特征，在句子级别引入注意力机制为每个实例分配权重，从而充分利用包含信息的句子，减少噪声实例的权重。同时引入联合评分函数，修正远程监督的错误标签，并将神经网络与支持向量机结合，实现藏文实体关系分类。实验结果表明 ...
王丽客, 孙媛, 刘思思
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智能科学与技术学报, 2022 当前利用社交媒体数据预测抑郁症的研究忽视语言风格和情感随时间推移变化的特征，缺乏对情感状态和帖子元数据特征的研究，基于此，提出一种基于情感信息融合注意力机制的抑郁症识别模型。首先，在现有抑郁症识别研究的基础上，使用文本分类卷积神经网络按时间顺序提取用户每个时间段的帖子信息和情感信息，引入注意力机制为得到的特征矩阵分配不同的注意力权重，进而得到用户帖子信息特征和用户情感信息特征。其次，使用正则匹配提取文本的情感倾向信息，拼接注意力机制输出分配权重后的情感特征矩阵，以增强情感学习表示。然后 ...
陈妍, 罗雪琴, 梁伟, 谢永芳
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智能科学与技术学报, 2021 针对多光谱行人检测系统存在特征融合质量低、模型超参数多且锚框匹配算法复杂等问题，提出了一种基于差分特征注意力机制的无锚框多光谱行人检测算法。该算法首先采用差分特征感知融合方法挖掘多模态特征间的互补信息来优化通道特征；然后利用具有高效无锚框机制的CenterNet检测框架大大降低了模型计算复杂度，从而提升检测速度；最后引入差分特征注意力机制，改善特征融合质量，进一步提升检测精度。在KAIST、CVC14和FLIR这3个公开数据集上的实验结果表明，提出的算法和其他先进方法相比，能够同时有效提升检测精度和速度，
沈继锋 +4 more
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全球能源互联网, 2023 随着新能源并网比例持续上升，电池储能系统（battery energy storage system，BESS）的发展备受关注。逐渐完善其激励政策和市场机制，提升其经济效益，对其未来发展具有重要意义。但目前BESS的不同物理特性、政策和市场机制、退役电池的处理方式等问题仍亟待深入研究。分析了BESS的研究现状，包括不同物理特性、参与电力系统价值评估现状。从国内外储能政策的提出、电力市场的运营、碳市场的交易等方面综述了国内外BESS需求及市场机制，并分析了梯次利用BESS的适用场景与经济效益 ...
索克兰, 程林*, 许鹤麟, 黄文瑞
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Zhejiang Daxue xuebao. Lixue ban, 2022 由于在包含表情的视频数据集中存在大量与表情特征无关的视频帧，使得模型在训练中学习到大量无关信息，导致识别率大幅下降，因此如何令模型自主地选择视频关键帧成为研究的关键。在已有的视频表情识别方法中，大多没有考虑关键帧和非关键帧对模型训练效果的影响，为此提出了一种基于注意力机制与GhostNet的人脸表情识别（FSAGN）模型。通过自注意力机制与帧选择损失计算不同帧的权重，根据权重自主选择视频序列的关键帧。此外，为减少模型参数、降低模型的训练成本，将传统的特征提取网络替换为训练参数较少的GhostNet网络 ...
ZHUJintai(祝锦泰) +4 more
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智能科学与技术学报, 2023 针对肺部细胞病理图像亮度不均衡、异常细胞轮廓精准分割难以实现的问题，提出一种以U-Net为基本框架，结合稠密块以及注意力机制的异常细胞分割模型。首先，利用具有编码器-解码器结构的U-Net对异常细胞进行分割；然后，在U-Net中引入稠密块，以提高特征之间的传播能力，提取更多异常细胞的特征信息；最后，利用注意力机制提高异常细胞区域的权重，降低亮度不均衡对模型的干扰。实验结果表明，该方法的IoU和Dice相似系数值分别为0.6928和0.8060，与其他模型相比 ...
崔文成, 王可丽, 邵虹
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Modulation recognition algorithm based on mixed attention prototype network
Xibei Gongye Daxue Xuebao, 2022 针对极少量带标签样本条件下的通信信号调制识别难题, 提出一种基于混合注意力原型网络的调制识别算法。综合元学习和度量学习的思想, 在原型网络框架下通过特征提取模块将信号映射至一个新的特征度量空间, 并通过比较该空间内各类原型与查询信号之间的距离确定查询信号调制样式。根据通信信号IQ分量的时序特点设计了由卷积神经网络和长短时记忆网络级联的特征提取模块, 并引入卷积注意力机制提升关键特征的权重; 采用基于Episode的训练策略, 使算法可泛化到新的信号识别任务中。仿真结果表明 ...
PANG Yiqiong +4 more
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Zhejiang Daxue xuebao. Lixue ban, 2023 乳腺癌是全球最常见的恶性肿瘤之一，采用传统方法诊断需花费大量时间和精力，且受个人能力影响较大。用计算机辅助诊断的方法，可以提高病理图像分类的准确率和效率，从而满足临床应用的需求。为此，提出一种基于DenseNet的融合多尺度特征和注意力机制的乳腺癌病理图像分类算法（MFDC-Net）。在密集块中引入坐标注意力机制，精准定位重要特征的空间信息。采用多尺度池化过渡层，通过不同卷积核的平均池化和普通卷积，在实现降维的同时扩大感受野。采用多尺度特征增强模块，融合深层次图像特征，提高分类性能。结果显示，MFDC ...
方于华(FANG Yuhua) +1 more
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, 2006 采用"提示-目标"的视觉实验范式,通过事件相关电位(ERP)技术研究了视觉注意年老化脑机制.青年和老年被试各16名;背景由3个同心黑色圆形线条组成,提示为大、中、小不等的3个圆圈组成,刺激材料是随机选取的大写英文字母,组成3个同心圆圈.不同范围圆圈提示时,靶刺激"T"出现在相对应的圆圈,而两个干扰刺激"T"分别呈现在对侧视野的另外两个圆圈.要求被试人根据提示寻找效应圈的靶字母"T" ...
罗跃嘉 +7 more
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智能科学与技术学报, 2022 现有群体智能系统执行探索任务时往往获取、计算和传输大量冗余信息，造成群智系统资源利用效率低下。设计任务驱动的计算和通信资源高效融合利用机理成为亟待解决的关键科学问题。基于此，提出了一种脑注意力机制启发的群体智能协同避障方法。受脑注意力机制启发，群智系统引入基于深度Q网络的传感器智能选择模块，实现在探索未知环境时高效选择传感器的工作状态，利用尽量少的传感器开销获取和计算关键信息；以最佳交互碰撞避免算法为基础，单一智能体融合邻居智能体的少量关键信息，驱动传感器智能选择模块，在完成集群协同避障的同时 ...
项羽铭 +4 more
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