注意力模型

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基于RevIN-Autoformer-FECAM的页岩气产量预测
《矿山工程》2025年第2期317-324,共8页陈洪建 龚跃 金炜翔 夏楚翔 
重庆科技大学研究生创新计划项目(YKJCX2321102)。
在全球能源绿色转型的背景下,页岩气作为低碳能源的重要性日益凸显,但其产量受高维、非线性及非平稳性因素影响,传统预测方法存在精度不足和计算复杂度高的问题。为此,本文提出一种基于RevIN-Autoformer-FECAM的深度学习模型,用于提升...
关键词：页岩气产量预测 RevIN-Autoformer-FECAM 时间序列预测 频率增强通道注意力机制(FECAM) 可逆实例归一化(RevIN) 自注意力模型 
一种预测驾驶注意力的多尺度注意力模型
《软件导刊》2025年第4期18-24,共7页蒋超 郜东瑞 李芃锐 赵长名 
国家重点研发计划项目(2021YFF1200605);LOST 2030脑科学项目(2022ZD0208500);成都信息工程大学科研基金项目(KYQN202208、KYQN202206);四川省科技计划项目(2023NSFSC0499);国家自然科学基金项目(62272067)。
近年来,许多研究致力于利用EEG与EOG多模态数据预测驾驶注意力,但有效融合这两种模态数据仍是一项充满挑战的任务。为此,提出一个基于多模态的多尺度通道注意力回归模型(MMCAR-Net)预测驾驶注意力。首先,通过多尺度感知单元(Multi-Scale...
关键词：驾驶注意力预测 多尺度感知单元 多尺度通道注意力机制 特征融合 
一种头部姿态估计的课堂注意力参数分析方法
《信息工程大学学报》2025年第2期168-174,共7页王慧敏 刘洪甜 张建伟 
军事院校军事教育科研课题(2023QN04)。
针对研讨型或纵深较大的讲授型教室中头部姿态估计方法存在的误检、漏检问题,提出一种课堂注意力测量方案。首先,采用级联神经网络结构对课堂视频进行头部检测,精确获取学生头部的位置和数量。其次,构建全局人脸检测器和头部姿态分类器...
关键词：计算机视觉 课堂视频 头部姿态估计 注意力模型 抬头率 活跃参数 
基于深度注意力模型的YOLOv8煤矸石检测算法被引量：1
《煤矿现代化》2025年第2期64-69,共6页俎少杰 
针对煤矿复杂环境下煤矸石检测精度低的问题,本文提出了一种基于深度注意力模型的YOLOv8煤矸石检测算法。首先,通过超分辨重构算法对待检测目标图像进行预处理,提升图像对比度,增强图像质量;然后,针对输送带高速运转易导致图像模糊进而...
关键词：煤矸石 YOLOv8 超分辨重构 注意力机制 
基于多信息融合分析的客户精准画像与推送算法设计
《现代电子技术》2025年第6期175-179,共5页齐光鹏 
中华人民共和国科学技术部项目(2023YFF0905500)。
针对原始图卷积神经网络推送模型存在的冷启动和过平滑问题,文中基于堆叠重构网络和改进自编码器网络,提出一种针对用户画像的多信息推送模型。对于冷启动问题,在图卷积网络的输出部分,将用户画像中的评价信息嵌入到网络中,之后通过注...
关键词：图卷积神经网络 堆叠重构网络 用户精准画像 自注意力模型 度预测模块 推送算法 
基于深度强化学习的带约束车辆路径分层优化研究
《系统工程与电子技术》2025年第3期827-841,共15页唐开强 傅汇乔 刘佳生 邓归洲 陈春林 
国家自然科学基金(62073160)资助课题。
针对带容量约束的车辆路径问题(capacitated vehicle routing problem,CVRP),提出一种利用层次结构对容量约束进行解耦的方法,将复杂的CVRP拆分为约束规划和路径规划,并分别进行深度强化学习(deep reinforcement learning,DRL)优化求解...
关键词：深度强化学习 车辆路径问题 注意力模型 分层优化 
基于可学习小波自注意力模型的海上风电功率超短期预测
《高电压技术》2025年第3期1422-1433,I0011-I0015,共17页汪敏 荣腾飞 李茜 魏澈 张安安 
国家自然科学基金(62006200);中央引导地方科技发展专项资金(2021ZYD0042)。
为了提高海上风电功率预测的精度以及其预测结果的可信度,提出了一种融合可学习小波的自注意力模型,有效提升了海上风电功率预测的精度,并且具备一定的预测过程分析能力。首先,将小波分解与深度学习模型融合,使模型具备从不同频域提取...
关键词：海上风能 深度学习 功率预测 自注意力 敏感度分析 小波分解 
基于深度神经网络的航空叶片表面缺陷检测算法
《光电子.激光》2025年第2期130-135,共6页苏宝华 张吟龙 张男 冯选 
国家自然科学基金(62273332);中国航发黎明科研项目(KT23Y031-YIY)资助项目。
航空叶片表面缺陷的准确检测是保证航空发动机安全可靠运转的关键。目前基于视觉的航空叶片表面缺陷检测算法存在实时性差、漏检率高、定位目标不准等问题。针对上述问题,本文提出一种基于深度神经网络的航空叶片表面缺陷检测算法。为...
关键词：缺陷检测 深度神经网络 损失函数 注意力模型 
基于生成对抗网络的两阶段探地雷达图像反演方法
《电波科学学报》2025年第1期141-154,共14页武铭泽 刘庆华 欧阳缮 
国家自然科学基金(62361015)。
在探地雷达(ground penetrating radar,GPR)应用中,反演成像是解译GPR数据信息的关键技术。现有基于深度学习的GPR图像反演技术大多应用于地下均匀介质的理想环境,然而真实环境中采集到的数据通常包含复杂的噪声与杂波信号,对反演精度...
关键词：探地雷达(GPR) 反演成像 深度学习 生成对抗网络(GAN) 注意力模型 
IEMAyoloViT:基于改进YOLOv8的水下目标检测算法
《电讯技术》2025年第1期54-62,共9页施克权 李祺 隋皓 朱宏娜 
国家重点研发计划(2019YFB1803500);四川省科技计划(2020YJ0016)。
针对光学成像技术受到光线衰减、散射等因素影响,图像质量和目标分辨率较差,不利于开展水下目标检测任务的问题,提出了一种高效水下目标检测框架IEMAyoloViT。该框架结合了改进Vision Transformer(ViT)主干的YOLOv8算法YOLOViT和一种融...
关键词：水下目标检测 深度学习 视觉自注意力模型 注意力机制 
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