一种基于改进DeepLabV3+网络的轻量级街景图像语义分割方法

    公开(公告)号:CN117152438A

    公开(公告)日:2023-12-01

    申请号:CN202311200605.0

    申请日:2023-09-18

    Abstract: 本发明公开了一种基于改进DeepLabV3+网络的轻量级街景图像语义分割方法,属于计算机技术领域;包括以下步骤:对输入的图像进行预处理;将预处理的后图像输入到采用DY‑MobileNetV2网络作为骨干网络构建的分割模型,对输入的图像进行像素分类;分割模型包括用于特征提取的DY‑MobileNetV2网络、金字塔空洞卷积层DASPP、DeepLabV3+网络模型的编、解码架构、以及作为知识蒸馏教师网络的SAM模型;输出分类结果,将每个像素所属的语义类别标注在原始图像上,形成语义分割图像;采用平均交并比计算对分割后的图像进行验证。本发明通过采用DY‑MobileNetV2网络替换原本DeepLabV3+中的Xception,对金字塔空洞卷积层DASPP进行改进,增强网络的特征表达能力,降低资源消耗;提升参数运算速度,增加参数计算量,从而提升网络分割的精确度。

    一种基于预训练模型的社交网络舆情态势监控方法

    公开(公告)号:CN117150148A

    公开(公告)日:2023-12-01

    申请号:CN202311111352.X

    申请日:2023-08-30

    Abstract: 本发明公开了一种基于预训练模型的社交网络舆情态势监控方法,属于文本信息挖掘技术领域,包括:社交网络文本数据预处理;构建LDA模型对文本数据实现事件聚类;使用LoRA微调后的预训练模型对文本数据进行基于字粒度的编码,并通过填充或截断操作保持文本编码长度一致性,通过循环神经网络和全连接神经网络输出情感分类结果;根据事件聚类的结果与文本情感分类的结果分别得到关注度变化和情感变化,同时基于关注度变化和情感变化实现态势预测;本发明采用事件聚类和文本情感分类实现事件在时间维度上的情感分析,从而实现不同事件舆情态势的实时监测,使用预训练模型进行建模,辅以LoRA微调技术,有效地提高模型的准确率和训练速度。

    基于知识蒸馏的联邦学习隐私保护模型训练方法及系统

    公开(公告)号:CN116957064A

    公开(公告)日:2023-10-27

    申请号:CN202310519121.6

    申请日:2023-05-09

    Abstract: 本发明提供一种基于知识蒸馏的联邦学习隐私保护模型训练方法及系统,该方法通过在横向联邦学习全局模型的每一轮迭代训练过程中,中心服务器将全局模型参数发送给客户端,更新本地模型参数;使用预处理后长尾分布的数据集对各客户端进行本地模型的神经网络训练,同时融入教师‑学生模式的知识蒸馏技术,得到处理后的模型参数;使用混合加密技术进行加密处理后,得到组合的加密信息;中心服务器解密得到处理后的模型参数;中心服务器将更新后的全局参数返回到各客户端,客户端得到更新训练后的本地模型;本发明能够降低计算量并减少训练时间,提高训练效率,同时,能够提高模型的性能,能够提高模型的训练效果,能够提高联邦学习参数传递的安全性。

    基于义原编码的层次级远程监督关系抽取方法

    公开(公告)号:CN113553828B

    公开(公告)日:2023-06-16

    申请号:CN202110823952.3

    申请日:2021-07-21

    Abstract: 本发明公开了一种基于义原编码的层次级远程监督关系抽取方法,包括如下步骤:步骤1:将训练数据集中的所有句子,将包含相同实体对的句子分配到同一包中;步骤2:词向量编码;步骤3:位置向量编码;步骤4:PCNN特征提取;步骤5:层次级关系注意力机制;步骤6:构建超包级别训练实例;步骤7:训练调优,最终得到关系抽取模型。本发明利用关系之间的联系来丰富训练数据,通过顶层关系的粗粒度特征弥补训练数据不足的长尾部分,再从关系层次上构建超包,降低学到错误关系特征的影响并近似忽略整个句子包都是错误实例的可能,有效减少对数据的依赖,降低数据质量对最终结果的波动影响,从而提高关系抽取的准确率。

    基于区块链和群签名机制的跨链访问控制方法

    公开(公告)号:CN115967568A

    公开(公告)日:2023-04-14

    申请号:CN202211671816.8

    申请日:2022-12-26

    Abstract: 本发明属于涉及物联网领域和区块链技术领域,公开了一种基于区块链和群签名机制的跨链访问控制方法,包括:初始化阶段:进行联盟链的构建和群签名群组的初始化工作,引入一条联盟链,联盟链的联盟节点包括各个链所选出的跨链代理节点和群签名群组管理员;访问控制阶段:区用户A发起跨链访问请求,群签名群组的群成员监听到链上的跨链访问请求事件,对访问请求信息进行审核,区块链B的跨链代理节点监听到联盟链上的授权事件,获取跨链请求相关信息和签名,从中提取需要的信息。该方法引入访问控制,确保跨链交互过程的通信安全,解决跨链数据交换的安全性和可信度问题,从而实现更有效的跨链访问控制。

    一种基于LSM树的动态幂律图存储方法

    公开(公告)号:CN112817982B

    公开(公告)日:2022-09-30

    申请号:CN202110182544.4

    申请日:2021-02-08

    Abstract: 本发明公开了一种基于LSM树的动态幂律图存储方法,包括:图数据动态更新时,统计图的顶点出度信息,以内存顶点表的形式对大度数顶点和普通顶点进行分离存储;对大顶点表和普通顶点表,根据幂律分布比例分配内存;当各顶点表的数据量超过阈值时,根据内存分配比例对应的线程数对图数据进行并发溢写。本发明能减轻基于幂律分布的图数据更新频繁时产生的数据合并开销和存储资源浪费等问题,在知识图谱和图计算领域具有良好的实用价值和前景。

    一种基于域自适应网络的轴承故障诊断方法

    公开(公告)号:CN115062690A

    公开(公告)日:2022-09-16

    申请号:CN202210566773.0

    申请日:2022-05-23

    Abstract: 本发明公开了一种基于域自适应网络的故障诊断方法,利用域特定注意力机制对轴承数据的低层特征进行重点关注。该域特定注意力机制包括两个子模块:通道注意力子模块和空间注意力子模块。通道注意力子模块通过对数据特征张量的通道层面进行关注,找到什么是感兴趣的信息,而空间注意力子模块关注的是数据空间层面,找到哪里是感兴趣的信息。通过域特定注意力模块可以有效提取数据的低层特征。构建的三层特征校正模块用于进一步减小源域和目标域的特征分布差异,利用最大均值差异度量源域和目标域的特征差异,然后将目标域特征通过特征校正模块获得和源域特征相似的分布,最终使得诊断模型可以很好地作用于目标域的故障诊断。

    基于kalman-RNN神经网络的飞锯寿命预测方法

    公开(公告)号:CN110287638B

    公开(公告)日:2022-09-13

    申请号:CN201910597647.X

    申请日:2019-07-04

    Abstract: 本发明公开了一种基于kalman‑RNN神经网络的飞锯寿命预测方法,首先,采集锯片磨损数据集,这为以后进行对比分析做准备。然后,对被切材料、锯片直径、锯切速度、锯切深度、锯切宽度、每齿进刀量、齿数、齿距等工艺参数进行分析,最终选择锯片直径、锯切速度、锯切深度、锯切宽度、每齿进刀量、齿数、齿距作为神经网络的输入;神经网络对应时刻输出为预测的寿命,即磨损百分比,并结合Kalman滤波技术将其和对应时刻的实际测量值进行融合、比对、更新神经网络对应时刻的输出,依此提高该算法寿命预测的精度。

    一种基于节点重要性的图摘要算法
    110.
    发明公开

    公开(公告)号:CN114491166A

    公开(公告)日:2022-05-13

    申请号:CN202210087632.0

    申请日:2022-01-25

    Abstract: 本发明公开了一种基于节点重要性的图摘要算法,包括:建立节点集合,对集合中所有点进行重要性指标计算和排序;根据重要性顺序,选择重要性较低且相距两跳的节点组成节点对,合并生成新的图摘要顶点,同时更新图摘要顶点集合,直至所有摘要节点均达到算法阈值时停止;遍历摘要顶点集合,根据MDL(最小描述长度)原则选择摘要点对生成边,并根据原始图和摘要图生成修正边集合,最终输出摘要图和修正边集合。本发明能够根据大图中节点的重要性进行摘要,避免了传统图摘要算法中存在的重要节点被提前合并等缺陷,在图处理领域具有广泛实用价值和应用前景。

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