约束图

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多节点探测器附着任务分层约束图模型及重规划算法
《控制与决策》2025年第2期626-634,共9页杨和星 赵清杰 王鑫 付康 
国家重点研发计划项目(2019YFA0706500)。
针对多节点深空探测器附着小天体过程中的任务重规划问题研究规划约束模型和重规划算法.基于多节点协同工作机制和复杂时间约束形式,定义时间约束与系统图表示,构建描述探测器系统的分层约束图并提出多节点探测器附着任务分层验证及搜...
关键词：多节点探测器 分层约束图 任务重规划 小天体附着 规划约束模型 协同工作 
尺度可变有约束图像拼接检测与定位及其对抗优化
《智能系统学报》2024年第6期1479-1491,共13页刘亚奇 蔡强 石磊 张一凡 吕斌斌 夏超 许盛伟 
中央高校基本科研业务费资金项目(3282023016);国家自然科学基金项目(62102010,62002003);北京工商大学食品安全大数据技术北京市重点实验室开放课题(BTBD-2022KF02).
针对有约束图像拼接检测与定位这一图像取证任务,提出一种尺度可变的检测与定位方法及其对抗优化架构。在所提有约束图像拼接检测与定位网络中,设计基于高效通道注意力增强的尺度可变关联性计算模型,采用高效通道注意力增强对通道特征...
关键词：有约束图像拼接检测与定位 尺度可变 关联性计算 对抗学习 图像取证 空洞卷积 金字塔池化 深度可分离卷积 
基于约束图的远程监督长尾关系抽取方法
《现代电子技术》2024年第21期91-96,共6页张万里 佟安 李文桥 
关系抽取任务可以从非结构化文本中抽取出实体对的关系信息,是信息抽取的核心任务。远程监督可以通过自动构建训练数据的方式降低人工的成本和压力,但原始语料本身存在数据不平衡的现象,导致长尾分布问题。针对这一问题,基于多示例学习...
关键词：关系抽取 远程监督 长尾分布 约束图 深度学习 知识图谱 注意力机制 膨胀卷积 
融合知识和约束图的远程监督关系抽取方法被引量：2
《北京理工大学学报》2024年第7期731-739,共9页刘琼昕 牛文涛 王佳升 
国家重点研发计划项目(2020AAA0104903);国家自然科学基金资助项目(62072039)。
远程监督关系抽取通过自动标注数据减少人工标注成本,但存在句子标签噪声和关系长尾分布两个问题.为解决上述问题,提出一种融合知识图中实体信息以及实体和关系间约束的关系抽取方法.该方法对目标实体和其邻居实体的属性进行编码,对目...
关键词：远程监督关系抽取 知识上下文 约束图 多源融合注意力 
大转数波动条件下机理约束图权重增强网络的航空发动机附件机匣故障诊断方法
《机械工程学报》2024年第12期126-136,共11页余晓霞 汤宝平 魏静 张志刚 
国家重点研发计划(2020YFB1709800);国家自然科学基金(51775065);重庆市高校创新研究群体(CXQT21027);装备预研教育部联合基金、重庆英才计划包干制(cstc2021ycjh-bgzxm0261);重庆理工大学科研启动基金:(0119230961);重庆理工大学国家自然科学基金培育(0119230874)资助项目。
针对现有深度学习模型在故障特征提取过程中容易受到大转数波动工况影响,导致航空发动机附件机匣故障诊断精度较低的问题,提出了一种机理约束图权重增强网络(Mechanism constraint graph weight enhancement networks,MCGWENet)的航空...
关键词：航空发动机附件机匣 机理约束 图权重增强网络 大转数波动 故障诊断 
基于Swin Transformer和图形推理的结直肠息肉分割方法被引量：2
《工程科学学报》2024年第5期897-907,共11页梁礼明 何安军 阳渊 吴健 
国家自然科学基金资助项目(51365017,61463018);江西省自然科学基金面上项目(20192BAB205084);江西省教育厅科学技术研究重点项目(GJJ170491);江西省教育厅科学技术研究青年项目(GJJ2200848);江西省研究生创新专项资金项目(YC2022-S676);国家级大学生创新创业训练计划资助项目(2023104070028)。
针对结直肠息肉图像分割中病灶区域尺度变化大、边缘模糊以及息肉与正常组织对比度低等问题,导致病变区域分割精度低和分割边界存在伪影,提出一种基于Swin Transformer和图形推理的自适应网络.该网络一是利用Swin Transformer编码器逐...
关键词：结直肠息肉 Swin Transformer 全局与局部特征交互 区域引导图推理 边缘约束图推理 
基于照度与场景纹理注意力图的低光图像增强被引量：2
《中国图象图形学报》2024年第4期862-874,共13页赵明华 汶怡春 都双丽 胡静 石程 李鹏 
国家自然科学基金项目(61901363,52275511);陕西省自然科学基金项目(2024JC-ZDXM-35,2024JC-YBMS-458);西安碑林区应用技术研发项目(GX2244);陕西省教育厅重点实验室基金项目(20JS086)。
目的 现有的低照度图像增强算法常存在局部区域欠增强、过增强及色彩偏差等情况,且对于极低照度图像增强,伴随着噪声放大及细节信息丢失等问题。对此,提出了一种基于照度与场景纹理注意力图的低光图像增强算法。方法 首先,为了降低色彩...
关键词：低照度图像增强 注意力机制 U-Net网络 照度估计 最小通道约束图 
基于CHFM特征的约束图像拼接检测和定位
《现代计算机》2023年第14期27-32,共6页杨海 蔺聪 
教育部产学合作协同育人项目(220605769202709);广东省信息安全技术重点实验室开放基金(2020B1212060078);广东省普通高校特色创新项目(自然科学)(2022KTSCX041);广州市科技计划基础与应用基础研究项目(202102080316);广州市海珠区科技计划项目(海科工商信计2022⁃45);广东财经大学一流本科教学质量与教学改革工程项目(粤财大〔2022〕132号):面向互联网+的《非结构化数据挖掘》混合式教学改革探索;广东财经大学大学生创新创业项目培育双百工程(2022XSZD103,2022XSYB380,2022XSYB382):基于深度学习的图像复制粘贴篡改检测研究。
提出了一种基于切比雪夫-傅里叶矩(CHFM)的约束图像拼接检测和定位方法。首先提取图像的CHFM特征,接着用PatchMatch算法对提取的特征进行匹配,最后进行后处理,得到掩模。在CASIA v2.0数据集上证明了本方法的有效性。
关键词：数字取证 篡改检测 CISDL PatchMatch CHFM 
基于约束图正则的块稀疏对称非负矩阵分解被引量：2
《计算机科学》2023年第7期89-97,共9页刘威 邓秀勤 刘冬冬 刘玉兰 
国家自然科学基金(12101136);广东省研究生教育创新计划项目(2021SFKC030);广州市科技基金(202102020273);广东省区域联合基金(2020A1515110967);重庆师范大学数学学科省部级重点实验室开放课题(CSSXKFKTQ202002)。
现有的基于对称非负矩阵因式分解(Symmetric Nonnegative matrix Factorization, SymNMF)算法大都仅依赖初始数据构造亲和矩阵,并且一定程度上忽视了样本有限的成对约束信息,无法有效区分不同类别的相似样本以及学习样本的几何特征。针...
关键词：对称非负矩阵因式分解 亲和矩阵 成对约束 图正则 块稀疏 
标签约束图上的k步可达性查询
《计算机科学》2022年第12期283-292,共10页杜明 邢瑞萍 周军锋 谭玉婷 
上海市自然科学基金(20ZR1402700);国家自然科学基金(61472339,61572421,61272124)。
标签约束图上的k步可达性查询问题,回答了在一个标签约束图上两点之间是否存在一条长度不大于k的路径并且这条路径上的标签都在用户给定的标签集中的问题。标签约束图上的k步可达性查询问题在现实中有着广泛的应用,然而现有算法无法直...
关键词：标签约束图 k步可达性查询 2-Hop索引 顶点覆盖 图论 
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