卷积神经网络

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时空图注意力机制下的SDN网络动态流量预测
《计算机工程与应用》2025年第8期267-273,共7页吕光宏 王坤 
国家自然科学基金(61373091);四川省贡嘎计划资助项目。
针对SDN流量工程中流量预测基于静态时空依赖的问题,提出了一种基于注意力机制的图卷积神经网络(GCN)与门控递归单元(GRU)集成的动态网络流量预测方法——AGCNGRU(attention mechanism for GCNGRU model)。借助GCN捕获网络中节点之间的...
关键词：软件定义网络(SDN) 流量预测 图卷积神经网络 门控递归单元 
深度度量注意力混合模型表情识别方法
《计算机工程与应用》2025年第7期245-254,共10页姚丽莎 
安徽省高校自然科学重点研究项目(KJ2020A0782);2023年度安徽省科研编制计划重点科研项目(2023AH051806)。
深度学习网络在人脸表情识别中已广泛采用,但因表情图像复杂多变,受光照、个体差异等各个因素的影响,现有方法的识别效果有待提高。为了提高深度学习网络的表达能力,在深度学习网络中,结合面部关键区域的位置特征,提出融合位置信息的深...
关键词：深度注意力 表情识别 卷积神经网络 度量学习 
复杂背景下低信噪比红外弱小目标检测方法
《计算机工程与应用》2025年第8期183-193,共11页孟维超 卞春江 聂宏宾 
中科院国家空间科学中心“攀登计划”(E1PD30031S)。
复杂背景下红外弱小目标与背景难以区分,信噪比低,检测十分困难。为了解决这一问题,提出了一种新的卷积神经网络。通过特征增强模块,将目标的灰度分布特性编码至网络,实现红外弱小目标的特征增强;提出平衡双向特征融合模块,改进深层和...
关键词：红外图像 目标检测 卷积神经网络 低信噪比 
融合深度强化学习的卷积神经网络联合压缩方法
《计算机工程与应用》2025年第6期210-219,共10页马祖鑫 崔允贺 秦永彬 申国伟 郭春 陈意 钱清 
国家自然科学基金(62102111);贵州省科技计划项目(黔科合重大专项字[2024]003号);贵州省高等学校大数据安全与网络安全创新团队(黔教技[2023]052号)。
随着边缘计算、边缘智能等概念的兴起,卷积神经网络的轻量化部署逐渐成为研究热点。传统的卷积神经网络压缩技术通常分阶段地、独立地执行剪枝与量化策略,但这种方式没有考虑剪枝与量化过程的相互影响,使其无法达到最优的剪枝与量化结果...
关键词：卷积神经网络 深度强化学习 模型压缩 通道剪枝 权值量化 边缘智能 
融合时空领域知识与数据驱动的骨架行为识别
《计算机工程与应用》2025年第5期165-176,共12页梁成武 胡伟 杨杰 蒋松琪 侯宁 
国家自然科学基金(62176086,U1804152)。
基于骨架数据的行为识别由于其数据紧凑性和抗背景干扰性,逐渐引起研究者的关注。现有数据驱动方法对融合骨架行为的时空领域知识尚未充分研究。基于此,提出一种融合人体行为时空领域先验知识与CNN改进网络结构的骨架行为识别方法。基...
关键词：时空领域知识 数据驱动 骨架行为识别 卷积神经网络 长时空建模 
基于CNN和Transformer双流融合的人体姿态估计
《计算机工程与应用》2025年第5期187-199,共13页李鑫 张丹 郭新 汪松 陈恩庆 
国家自然科学基金(62101503,62301497);河南省科技攻关项目(222102210102)。
卷积神经网络(CNN)和Transformer模型在人体姿态估计中有着广泛应用,然而Transformer更注重捕获图像的全局特征,忽视了局部特征对于人体姿态细节的重要性,而CNN则缺乏Transformer的全局建模能力。为了充分利用CNN处理局部信息和Transfor...
关键词：卷积神经网络 TRANSFORMER 局部特征 全局特征 2D特征图 特征耦合 
融合多层次卷积神经网络的知识图谱嵌入模型
《计算机工程与应用》2025年第6期192-198,共7页李敏 李学俊 廖竞 
国家自然科学基金(61872304)。
知识图谱嵌入将实体和关系投影到连续的低维嵌入空间中来学习三元组特征。基于翻译类的模型无法提取深层知识且特征表达能力有限,基于神经网络的模型虽然能提取出深层知识但容易丢失浅层知识,并且对于实体和关系间的特征交互能力较弱。...
关键词：知识图谱嵌入 残差学习 卷积神经网络 链接预测 
三维卷积神经网络方法改进及其应用综述
《计算机工程与应用》2025年第3期48-61,共14页李泽慧 张琳 山显英 
北京市教育科学“十三五”规划重点课题(CHAA19081)。
三维卷积神经网络作为一种深度神经网络,在计算机视觉领域,特别是视频动作识别方面展现了优异的效果。然而三维卷积神经网络仍存在一些问题,针对这些问题,对现有的基于三维卷积的视频动作识别改进方法进行了总结和分析。在轻量化、特征...
关键词：三维卷积神经网络(3DCNN) 行为识别 深度学习 
基于多边特征引导聚合网络的变化检测算法
《计算机工程与应用》2025年第3期264-274,共11页冯星宇 朱灵龙 张永宏 阚希 曹海啸 马光义 
国家自然科学基金(42305158,42105143);江苏省高等学校基础科学(自然科学)研究面上项目(23KJB170025);无锡市“太湖之光”基础研究项目(K20231021);无锡学院人才启动项目(2022r035)。
现有的遥感图像变化检测方法主要依赖卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)或Transformer进行构建,但这些方法通常未能充分平衡这两种技术的优缺点,并且往往没有专门针对变化检测的任务特性(对变化区域特征信息进行提取学习...
关键词：遥感图像 变化检测 卷积神经网络 TRANSFORMER 特征聚合 
基于深度学习的肺部CT图像病灶区域分割研究综述
《计算机工程与应用》2025年第4期25-42,共18页李小童 马素芬 生慧 魏国辉 李欣桐 
山东省自然科学基金面上项目(ZR2022MH203);山东省研究生优质教育教学资源项目(SDYKC2023044);山东省中医药科技项目(2020M005);山东省教育厅教学改革研究项目(Z2022152)。
肺癌严重威胁人们的生命健康。肺部CT图像病灶区域形态复杂多样,实现高精度的肺部CT图像病变区域分割,成为计算机辅助诊断领域的一个极具挑战性的关键问题。基于深度学习的肺部病灶区域分割不仅可以帮助医生快速、准确地诊断出早期肺癌...
关键词：深度学习 肺部病灶区域分割 卷积神经网络 U-Net模型 生成对抗网络 
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