卷积神经网络

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面向分割的局部分块与全局多尺度注意力机制
《计算机工程与设计》2025年第4期1141-1148,共8页谭荆彬 赵旭俊 苏慧娟 
国家自然科学基金项目(61572343);山西省应用基础研究计划基金项目(20210302123223)。
现有的注意力机制仅增强特征图的通道或空间维度,未能充分捕捉细微视觉元素和多尺度特征变化。为解决此问题,提出一种基于局部分块与全局多尺度特征融合的注意力机制(patch and global multiscale attention,PGMA)。将特征图分割成多个...
关键词：卷积神经网络 注意力机制 局部信息 分块策略 细节感知 全局多尺度信息 语义分割 
基于增量预训练与对抗学习的古籍命名实体识别
《计算机工程与设计》2025年第4期1190-1197,共8页任乐 张仰森 李剑龙 孙圆明 刘帅康 
国家自然科学基金项目(62176023)。
针对用于古籍命名实体识别古籍语料少、古文信息熵高的问题,构建基于二十四史的古籍文本语料库,并提出一种基于增量预训练和对抗学习的古籍命名实体识别模型(ANER-IPAL)。基于自建的古籍文本数据集,使用NEZHA-TCN模型进行预训练,在嵌入...
关键词：二十四史 古籍命名实体识别 增量预训练 时序卷积神经网络 对抗学习 全局指针 子串提取 
融入舆情发展阶段特点的热度预测
《计算机工程与设计》2025年第3期826-833,共8页解俊 马常霞 仲兆满 赵雪峰 胡文彬 
国家自然科学基金项目(72174079)。
为高效计算舆情评价指标权重,并考虑融入舆情发展阶段特点信息对于舆情热度预测的影响,利用高斯混合模型定量计算各指标的权重,求得较精准的舆情热度值,在此基础上,结合舆情发展各阶段特点信息,建立基于CNN-LSTM的多变量舆情热度预测模...
关键词：舆情热度预测 多变量时间序列预测 高斯混合算法 卷积神经网络 长短时记忆网络 舆情阶段信息 融合模型 
基于VAE与API行为特征抽取的恶意软件检测
《计算机工程与设计》2025年第2期464-471,共8页于孟洋 师智斌 郝伟泽 张舒娟 
山西省基础研究计划基金项目(20210302123018)。
针对现有检测方法缺乏数据连续性和完整性的建模能力、难以提取API调用序列的全局特征,且对API行为语义表示抽取单一等问题,提出一种基于变分自编码器与API行为特征抽取的恶意软件检测方法。通过词嵌入将调用函数表示为语义稠密向量;基...
关键词：恶意软件检测 变分自编码器 多层卷积神经网络 序列信息 行为语义 频率信息 特征融合 
基于门控混合专家网络的实时相关推荐方法
《计算机工程与设计》2025年第2期515-522,共8页李鹏 管紫薇 杭帆 
辽宁省高等学校科研基金项目(LJZ2022029)。
针对传统推荐模型难以实现对同一个主题的文章连续扩展的问题,提出一种基于门控混合专家网络的实时相关推荐方法。从低维稠密向量交互、语义特征相似性和不同特征字段之间的依赖程度等多个维度捕获特征作为专家网络;通过多门控制的混合...
关键词：实时推荐算法 多门控制的混合专家策略 注意力机制 卷积神经网络 挤压激励网络 门控网络 语义特征相似性 
基于深度无监督学习的本体匹配技术
《计算机工程与设计》2025年第1期174-181,共8页郭建华 吕青 赵保忠 
山西省省筹资金资助回国留学人员科研基金项目(2023061)。
针对一些缺少参考对齐的本体匹配任务,提出一种基于深度无监督学习的匹配技术,通过对文本的上下文信息进行学习,提取到抽象文本特征,以此找到对齐。由于高维度输入会影响计算的效率,针对本体的多种描述构建CNN(convolutional neural net...
关键词：无监督学习 本体匹配 特征降维 卷积神经网络 循环神经网络 改进的基于双向长短期记忆神经网络的注意力机制 多主导的对齐提取策略 
融合多层级特征的跨年龄人脸识别方法
《计算机工程与设计》2024年第12期3732-3738,共7页段文涛 智敏 
内蒙古自然科学基金项目(2023MS06009、2018MS06008);内蒙古自治区高等学校科学研究基金项目(NJZZ21004)。
针对目前主流的跨年龄人脸识别方法中利用卷积神经网络的末层特征输出作为最终特征表示,忽视了卷积神经网络中间层次的特征表达,导致模型最后解耦到的身份特征不完整的问题,提出一种利用卷积神经网络中间层次的特征表达,包含特征选择融...
关键词：跨年龄人脸识别 特征融合 人脸识别 注意力机制 卷积神经网络 多任务训练 非线性特征解耦 
基于APSOC的心音特征提取及分类
《计算机工程与设计》2024年第12期3779-3785,共7页田英杰 杨宏波 汪琴 郭涛 潘家华 王威廉 
国家自然科学基金项目(81960067);2018云南省重大科技专项基金项目(2018ZF017)。
在云南一些边远山区网络信号弱甚至无信号,为在便携式设备上实现心音分类算法,满足离线式、可移动的需求,提出一种可部署在APSOC平台上的心音分类方法。在PS部分实现心音信号的特征提取,在PL部分实现CNN的卷积层和池化层。使用多通道并...
关键词：全可编程片上系统 心音分类 先天性心脏病 硬件加速 卷积神经网络 梅尔频率倒谱系数 并行计算 
基于重参数化的注意力机制算法被引量：1
《计算机工程与设计》2024年第10期2960-2969,共10页叶汉民 陆泗奇 程小辉 张瑞芳 
国家自然科学基金项目(61662017);广西嵌入式技术与智能系统重点实验室开放(主任)基金项目(2019-01-10)。
为提高注意力机制对深度神经网络准确率的提升效果,提出一种重参数化通道注意力模块(RCAM)。鉴于挤压激励网络的通道压缩方法对网络精度存在较大误差,故提出一种基于重参数化技术的通道重参数化模块,将此模块与注意力机制进行有效结合;...
关键词：重参数化 注意力机制 通道注意力机制 卷积神经网络 神经网络 图像分类 深度学习 
融合BotNet的遥感图像目标检测
《计算机工程与设计》2024年第10期3026-3032,共7页赵精莹 郝晓丽 
国家自然科学基金面上基金项目(62072326)。
为解决遥感图像目标小、多尺度、目标背景复杂等问题,提出一种Bottleneck Transformer目标检测网络,在YOLOv5s模型上用“CNN+Transformer”架构代替最后一个残差块中的C3卷积操作,利用空洞卷积,通过设置不同的膨胀率将多尺度下的信息融...
关键词：遥感图像 目标检测 瓶颈变压器 特征融合 卷积神经网络 空洞卷积 损失函数 
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