基于知识图谱嵌入的多跳中文知识问答方法

基于知识图谱嵌入模型, 提出一种知识图谱嵌入评分与链路评分相结合的评分方法, 以解决中文领域的多跳知识图谱问答任务, 与传统的单跳知识问答方法相比适用性更广. 该方法在搜索最优答案的同时构建一个查询链路, 通过查询给出答案集合, 从而有效缓解了现有方法中遗漏答案的情况. 在NLPCC-MH数据集上的实验结果表明, 该方法在多跳问题上的平均F₁值为0.653, 显著优于对比方法. 真实知识图谱通常存在链路缺失的情况, 实验以随机丢弃25%三元组的方式模拟了知识图谱的稀疏性, 结果表明该方法在这种情况下仍然有效.     

基于全卷积神经网络的多尺度人脸检测

如何快速而准确地定位到人脸,针对这个问题,提出了一种基于全卷积神经网络的多尺度人脸检测方法.首先用全卷积层替换VGG网络中的全连接层,然后用二分类代替分类层,最后进行该算法下的人脸检测,通过对待检测的图片进行多尺度变换并将其输入到全卷积神经网络中,得到相应的概率矩阵,人脸图框通过非极大值抑制法获取.试验结果表明,该算法的准确率较高,检测时间短,性能较好.     

基于多尺度卷积神经网络的交通标志识别

针对自然场景中交通标志识别问题涉及的识别准确率和实时性改善需求,提出了一种改进的基于多尺度卷积神经网络(CNN)的交通标志识别算法.首先,通过图像增强方法比选实验,采用限制对比度自适应直方图均衡化方法作为图像预处理方法,以改善图像质量.然后,提出一种多尺度CNN模型,用于提取交通标志图像的全局特征和局部特征.进而,将组合后的多尺度特征送入全连接SoftMax分类器,实现交通标志识别.采用德国交通标志基准数据库(GTSRB)测试了所提算法的有效性,测试结果表明,算法在GTSRB基准数据集上获得98.82%的识别准确率以及每幅图像0.1ms的识别速度,本文算法具有一定的先进性.     

基于可变形上下文感知网络的多尺度仪表检测

针对复杂背景下多尺度仪表设备检测面临较大挑战的问题,提出一种基于可变形上下文感知网络的仪表检测方法。针对工业环境干扰较多、小目标容易漏检的问题,设计了一种新颖的特征金字塔结构;通过引入可变形上下文信息、自适应扩展感受野,多尺度层级的空间和语义信息得到充分利用,有效提升检测效果并降低虚警率;对通用的检测头进行改进,预测额外的定位置信度来抑制低质量的检测框,使得目标框的回归更加精准。基于构建的仪表检测数据集验证了提出方法的有效性。实验结果表明,相比于基准网络,提出的方法在检测效果上有显著的提升。     

一种基于多尺度融合卷积神经网络的人群计数方法

人群间的相互遮挡和多变的空间尺度是基于单幅图像人群计数算法面临的主要挑战.近年来,基于深度学习的人群计数算法在该问题上取得了显著的成效,然而越来越深的网络结构给模型的训练和应用带来了困难.为了解决上述问题,提出了一种基于多尺度融合卷积神经网络(multi-scale fusion convolution neural ...     

融合文本和路径语义的知识图谱嵌入学习模型

针对现有的融合文本和路径信息的模型未能充分挖掘和利用文本与路径语义的问题,提出了新的知识图谱嵌入学习模型(GETR模型):首先,利用LDA丰富实体描述文本语义并用TWE获取词和主题向量,采用Bi-LSTM模型把词和主题向量编码融入实体向量表示中,以增强结点的语义表达能力;其次,设计了以组合PageRank和余弦相似度算法为策略的随机游走算法,以获取实体间的多步路径,并利用自注意力机制捕获路径的重要语义融入到翻译模型中进行联合训练,从而达到有效过滤路径中的噪声和提高模型效率的目的.最后,在数据集FB15K、FB20K和WN18上,对GETR、Trans E、DKRL、TKGE模型进行知识补全和实体分类任务的评测,结果表明:GETR模型具有更好的性能表现,是一种更加高效的知识表示方法.     

基于知识图谱的轻量级图卷积网络推荐

知识图谱可以给推荐系统提供丰富的、结构化的信息,从而提高推荐准确性.最近的技术趋势是基于传播的方法设计端到端的模型,但有的基于传播的方法无法捕获项目的高阶协作信号.一般图卷积网络中包含的最常见形式是特征转换、非线性激活和邻域聚合,然而,经验表明,特征转换和非线性激活对协同过滤推荐不一定有积极的影响,更糟糕的是,它们可能会降低推荐性能,使训练更加困难.针对以上问题,提出基于知识图谱的轻量级图卷积网络推荐模型.首先,从实体邻居中抽取样本作为感受野,将知识图谱中的实体通过多次迭代嵌入传播来获取高阶邻域信息.感受野结合邻域信息和可能存在的偏差来计算实体表示,还可以扩展到多跳以模拟高阶连通性并捕获用户潜在的远距离兴趣.其次,使用邻域聚合以预测用户和项目之间的评分,这不仅简化了模型设计,还提高了模型的有效性和准确度.最后,在电影、书籍和音乐推荐这三个数据集中应用提出的模型,实验结果表明,提出的方法优于其他推荐基线.     

基于多尺度卷积时序模型的局部放电现象检测

为了能及时检测出高压电力线路在供电过程中发生的局部放电现象,提出了一种用于局部放电现象检测的多尺度全卷积时序深度学习模型。其以从高压电力线路中收集的电力信号数据为基础,使用多尺度全卷积时序模型进行训练,并可根据训练得到的模型,对未来的连续信号进行监视,检测其是否产生了局部放电现象。实验结果表明,该模型在所用数据集上具有较好的精确度。     

多尺度卷积循环神经网络的情感分类技术

结合卷积神经网络对于特征提取的优势和循环神经网络的长短时记忆算法的优势,提出一种新的基于多尺度的卷积循环神经网络模型,利用卷积神经网络中的多尺寸滤波器提取出具有丰富上下文关系的词特征,循环神经网络中的长短时记忆算法将提取到的词特征与句子的结构联系起来,从而完成文本情感分类任务.实验结果表明:与多种文本情感分类方法相比,文中算法具有较高的精度.     

多尺度卷积神经网络的图像超分辨率重建算法

为利用多尺度信息重建超分辨率图像,提出多尺度卷积神经网络的图像超分辨率重建算法。算法利用不同尺度的卷积核提取图像特征,为图像重建提供不同大小的邻域信息;用瓶颈层融合多尺度特征图,增强网络非线性表示能力,降低中间层输出的维数,提高图像的超分辨率重建性能。多个测试集上的实验结果表明,多尺度卷积神经网络算法优于现有的单幅图像超分辨率方法。     

嵌入知识图谱信息的命名实体识别方法

在大规模文本语料库上预先训练的BERT(bidirectional encoder representation from transformers,BERT)等神经语言表示模型可以较好地从纯文本中捕获丰富的语义信息.但在进行中文命名实体识别任务时,由于命名实体存在结构复杂、形式多样、一词多义等问题,识别效果不佳.基于...     

基于快速选区卷积神经网络模型的工业产品表面缺陷检测

针对传统带钢表面缺陷检测算法检测效率低、准确率差的情况,提出一种基于快速选区卷积神经网络模型的多尺度带钢表面缺陷检测算法;首先利用残差网络思想对该模型网络特征提取层进行改进;其次,利用多尺度推荐区域网络设置合理大小的卷积滑动窗口,提取出更加准确的推荐区域;最后,利用软判决非极大值抑制机制替代传统的非极大值抑制机制,解决缺陷特征相近时检测框丢失的情况,并在SD_data数据集上进行实验验证。结果表明,所提出的算法对多尺度带钢表面缺陷的检测准确率明显提高,漏检率显著降低。     

基于卷积图神经网络的多粒度表示学习框架

卷积图神经网络（Convolutional Graph Neural Network,ConvGNN）以其强大的表达能力被广泛应用于社交网络、生物网络等领域的网络表示学习中,多粒度网络表示学习已被证明能够改善已有网络嵌入方法的性能,但目前尚缺乏以改善ConvGNN性能为目标的框架.针对此问题,提出一种基于ConvGNN的多粒度网络表示学习框架M-NRL,分为四个模块：粒化模块、训练模块、推理模块和融合模块.粒化模块构造从细到粗的多粒度网络并保留不同粒度节点的属性和标签信息,训练模块在最粗粒度的网络上以端到端的方法训练任意一种ConvGNN并优化其模型参数,推理模块使用优化后的ConvGNN推理出不同粒度网络的节点表示,融合模块采用注意力权重聚合不同粒度的节点表示以产生最终的节点表示.在四个公开引文网络数据集上进行的半监督节点分类任务验证了M-NRL的有效性,实验结果表明,MNRL不仅能加速现有ConvGNN的训练,还可以增强其最终的表示质量.     

因式分解卷积运算的多尺度目标跟踪算法

针对因受到尺度变化、光照变化、形状变化以及相似目标等因素的干扰,目标跟踪过程出现漂移或算法过拟合现象等问题,提出了一种基于因式分解卷积运算的多尺度卷积运算.采用含有类似anchors机制的深度检测模型SSD,提取不同宽高比尺寸的特征减少漂移情况的出现,利用紧凑的样本集生成模型和优秀的更新策略等优点有效地解决了过拟合问题.结合ECO算法中的因式分解法提高在光照变化、尺度变化、遮挡以及背景杂波等方面跟踪效果.实验结果表明:该目标跟踪算法具有较强的鲁棒性和较高的跟踪成功率.研究结论可以提高目标跟踪算法的精确性、实时性.     

基于多尺度融合增强的服装图像解析方法

基于卷积神经网络中的各个层次特征,提出了一种基于多尺度融合增强的服装图像解析方法。通过融合增强模块,在考虑全局信息的基础上对包含的语义信息和不同尺度特征进行有效融合。结果表明：在Fashion Clothing测试集上的平均F1分数达到60.57%,在LIP（Look Into Person）验证集上的平均交并比（mean intersection over union,MIoU）达到54.93%。该方法可以有效地提升服装图像解析精度。     

基于多尺度一维卷积神经网络的弯管冲蚀损伤智能检测方法

针对高压管汇损伤需要提高检测效率和准确率的问题,提出一种基于多尺度一维卷积神经网络(multi-scale one-dimensional convolutional neural network, MS-1DCNN)的弯管冲蚀损伤智能检测新方法,即用多尺度卷积层代替传统的单一尺度卷积层。在MS-1DCNN模型中,把通过模拟实验所得弯管冲蚀损伤原始时域信号作为多尺度一维卷积神经网络的输入,这样能解决传统方法依赖人工提取特征和专家知识的问题;然后,通过多尺度卷积层和池化层的交替连接对输入信号进行特征提取;最后,经由输出层输出弯管冲蚀损伤分类结果。模型试验结果表明：基于MS-1DCNN弯管冲蚀损伤检测方法可以有效检测出弯管冲蚀损伤,且平均检测准确率达到99.18%。研究可为高压管汇冲蚀损伤智能检测提供一种新思路。     

基于四元数图神经网络的知识图谱嵌入

针对当前大多数知识图谱嵌入方法对实体和关系的表示能力低、难以处理复杂关系的问题,提出一种基于四元数图神经网络的知识图谱嵌入方法,用于解决知识图谱的链路预测问题。该方法为了包含更丰富的关系信息,将四元数引入到知识图谱嵌入中对实体和关系建模,并考虑两者之间的共现关系。模型利用勒维图变换将知识图谱中的实体和关系转换为图网络中的节点,采用两者的共现关系构建图中的边;将四元数图神经网络(quaternion graph neural networks, QGNN)作为编码器模块,学习图节点的四元数嵌入;利用四元数空间内的哈密顿乘积构造评分函数对生成三元组进行排序。实验结果表明,所提模型能够很好地捕捉到实体与关系之间潜在的相互依赖关系,在知识图谱嵌入方面优于现有的嵌入模型。     

基于多尺度全卷积与CRF的路面裂缝检测算法

针对已有路面裂缝检测算法对细小特征提取不够完善,并且未考虑到全局信息的问题,提出一种具有全局信息的多尺度全卷积神经网络路面裂缝检测算法.该算法融合了3个具有不同空洞卷积率的单尺度空洞卷积,构成多尺度空洞卷积,在不丢失分辨率的情况下扩展感知范围,减少参数计算量.利用反卷积层融合深层信息与浅层信息来扩充图像细节.最后将网络...     

基于多尺度特征选择网络的人脸表情识别

首先, 针对人脸表情识别问题提出一种新的多尺度特征选择网络识别方法, 该网络充分结合多尺度网络结构和特征选择结构的优点, 能更有效地提取面部静态图像中的空间信息. 其次, 为验证本文提出的多尺度特征选择网络的识别性能和泛化能力, 在两个经典的人脸表情识别数据集上与一些常用的方法进行对比和交叉验证实验. 实验结果表明, 该网络取得了更好的识别效果, 并且具有良好的泛化能力, 可以灵活地嵌入到人脸表情识别分析系统中.