武星

作品数：22被引量：54H指数：4
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供职机构：上海大学更多>>
发文主题：多模态文本图像上下文神经网络更多>>
发文领域：自动化与计算机技术文化科学一般工业技术医药卫生更多>>
发文期刊：《计算机工程与设计》《武汉大学学报（理学版）》《计算机集成制造系统》《冶金自动化》更多>>
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基于增量学习的工业软件:转炉图像异常识别系统
《武汉大学学报（理学版）》2024年第3期293-301,共9页武星 殷浩宇 姚骏峰 金小礼 
上海市青年科技启明星计划项目(21QB1401900);科技部重点研发计划项目(2022YFB3707800)。
为简化工业软件的研发过程,提高图像异常识别的准确性和效率,提出了一种基于增量学习的转炉图像异常识别系统。该系统采用机器视觉技术采集转炉图像,引入深度残差网络形成转炉图像异常识别模型,并利用采集到的图像训练该模型。系统采用...
关键词：增量学习 转炉图像识别 低代码平台 深度残差网络 异常检测 
面向视频数据的多模态情感分析
《计算机工程》2024年第6期218-227,共10页武星 殷浩宇 姚骏峰 李卫民 钱权 
国家自然科学基金重点项目(61936001);上海市启明星项目(21QB1401900)。
多模态情感分析旨在从文本、图像和音频数据中提取和整合语义信息,从而识别在线视频中说话者的情感状态。尽管多模态融合方案在此研究领域已取得一定成果,但是已有方法在处理模态间分布差异和关系知识的融合方面仍有欠缺,为此,提出一种...
关键词：多模态情感分析 语义信息 多模态融合 上下文表征 对比学习 
基于通道权重和数据效用特征的医学图像分割数据增强方法被引量：2
《生物医学工程学杂志》2024年第2期220-227,236,共9页武星 陶晨杰 李智 张健 孙群 韩先花 陈延伟 
国家自然科学基金资助项目(62172267)。
在计算机辅助医疗诊断领域,获取含标签的医学数据代价昂贵,同时对模型的可解释性要求较高,而目前大多数深度学习模型存在数据缺乏和可解释性差的局限。为此,本文提出一种新颖的用于医学图像分割的数据增强方法,其优势和新颖之处在于,通...
关键词：医学图像分割 数据增强 数据效用 深度学习 可解释性 
基于参数惩罚和经验回放的材料吸声系数回归增量学习被引量：1
《工程科学学报》2023年第7期1225-1231,共7页王弘业 钱权 武星 
国家重点研发计划资助项目(2022YFB3707800);云南省重大科技专项(202102AB080019-3,202002AB080001-2);之江实验室科研攻关项目(2021PE0AC02);上海张江国家自主创新示范区专项发展资金重大项目(ZJ2021-ZD-006)。
材料数据具有分批次、分阶段制备的特点,并且不同批次数据的分布也不同,而神经网络按批次学习材料数据时会存在平均准确率随批次下降的问题,这为人工智能应用于材料领域带来极大的挑战.为解决这个问题,将增量学习应用于材料数据的学习上...
关键词：材料数据 神经网络 增量学习 参数惩罚 经验回放 
面向材料数据的主动回归学习方法被引量：3
《工程科学学报》2023年第7期1232-1237,共6页张函 钱权 武星 
国家重点研发计划资助项目(2022YFB3707800);云南省重大科技专项(202102AB080019-3,202002AB080001-2);之江实验室科研攻关项目(2021PE0AC02);上海张江国家自主创新示范区专项发展资金重大项目(ZJ2021-ZD-006)。
材料的生产环境和测量条件不同,导致用于机器学习的材料数据的噪声较大.对材料数据进行标注需要一定的专业知识和专业技能,因此标注成本也相对较高.这两方面的因素给机器学习应用于材料领域带来了巨大挑战.为应对这个挑战,提出了一个主...
关键词：主动学习 材料 离群点检测 回归 高质量样本 
基于深度残差网络的转炉图像异常识别系统被引量：1
《冶金自动化》2023年第S01期97-100,共4页殷浩宇 沈航 金小礼 钱权 武星 
国家重点研发计划项目(2018YFB0704400);云南省重大科技专项(202102AB080019-3、202002AB080001-2);之江实验室科研攻关项目(2021PE0AC02);上海张江国家自主创新示范区专项发展资金重大项目(ZJ2021-ZD-006)
目前炼钢厂在使用转炉炼钢过程中存在喷溅、氧枪点火失败、氧枪漏水、拉后吹等异常现象,不利于转炉高效稳定生产。为了保障钢铁行业转炉安全生产,一方面运用工业摄像头对转炉进行7×24 h的监测,另一方面开发一个基于深度残差网络的转炉...
关键词：转炉炼钢 深度学习 图像分类 ResNet 残差连接 
结合上下文词汇匹配和图卷积的材料数据命名实体识别
《上海大学学报（自然科学版）》2022年第3期372-385,共14页陈茜 武星 
国家重点研发计划资助项目(2018YFB0704400);云南省重大科技专项资助项目(202102AB080019-3,202002AB080001-2);之江实验室科研攻关资助项目(2021PE0AC02);上海张江国家自主创新示范区专项发展资金重大资助项目(ZJ2021-ZD-006)。
材料领域的文献中蕴含着丰富的知识,利用机器学习和自然语言处理等手段对文献进行数据挖掘是研究热点.命名实体识别(named entity recognition,NER)是高效利用挖掘和抽取数据中信息的首要步骤.为了解决现有实体识别方法中存在的向量表...
关键词：命名实体识别 XLNet 图卷积神经网络 
聚丙烯复合材料老化数据集成学习
《上海大学学报（自然科学版）》2022年第3期440-450,共11页武星 高进 丁鹏 
国家重点研发计划资助项目(2018YFB0704400);国家自然基金资助项目(52073168);云南省重大科技专项资助项目(202102AB080019-3,202002AB080001-2);之江实验室科研攻关资助项目(2021PE0AC02);上海张江国家自主创新示范区专项发展资金重大资助项目(ZJ2021-ZD-006)。
聚丙烯复合材料老化实验周期长,且单次实验采集的数据样本少,使用传统机器学习方法进行预测的准确度较低.为了解决聚丙烯复合材料老化数据样本少与预测准确性低的问题,提出了一种虚拟样本生成(virtual sample generation,VSG)的集成学...
关键词：聚丙烯复合材料 材料老化 集成学习 高斯混合模型 
陶瓷涂层材料多模态数据表征学习被引量：1
《上海大学学报（自然科学版）》2022年第3期492-503,共12页武星 胡明涛 丁鹏 
国家重点研发计划资助项目(2018YFB0704400);国家自然科学基金资助项目(52073168);云南省重大科技专项资助项目(202102AB080019-3,202002AB080001-2);之江实验室科研攻关资助项目(2021PE0AC02);上海张江国家自主创新示范区专项发展资金重大资助项目(ZJ2021-ZD-006)。
陶瓷涂层具有耐高温、耐腐蚀、耐磨损等特性,其热膨胀系数和热导率等参数与其性能息息相关.为解决陶瓷涂层性能实验成本高、测试困难等问题,提出了陶瓷涂层材料多模态数据表征学习的性能预测方法.首先利用高斯混合模型虚拟样本生成(G au...
关键词：陶瓷涂层 高斯混合模型 多模态数据表征 机器学习算法 
基于规则引擎的钢铁工艺质量判定研究与应用被引量：3
《冶金自动化》2021年第5期1-6,共6页于修文 周超豪 武星 
钢铁生产过程中需要基于过程数据对产品质量进行判定,判定的规则缺少规范的管理和有效的积累。借鉴规则引擎思想,结合钢铁质量管理系统的需求,设计和开发了一套基于工业大数据的规则引擎组件,在宝武集团大数据中心建设的基础上,实现了...
关键词：钢铁 生产质量 工艺判定 规则引擎 工业大数据 
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