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1.
现有的视频-文本跨模态实体分辨方法在视频处理上均采用均匀取帧的方法,必然导致视频信息的丢失,增加问题的复杂度。针对这一问题,提出一种结合关键帧提取的视频-文本跨模态实体分辨双重编码方法(DEIKFE)。以充分保留视频信息表征为前提,设计关键帧提取算法提取视频中的关键帧,获得视频关键帧集合表示。对于视频关键帧集合和文本,采用多级编码的方法,分别提取表征视频和文本的全局、局部和时序的特征,将其进行拼接形成多级编码表示。将该编码表示映射至共同嵌入空间,采用强负样本跨模态三元组损失对模型参数进行优化,使得匹配的视频-文本相似度越大,而不匹配的视频-文本相似度越小。通过在MSR-VTT、VATEX两个数据集上进行实验验证,与现有方法进行对比,在总体性能R@sum上分别提升了9.22%、2.86%,证明了该方法的优越性。  相似文献   
2.
水力压裂已广泛用于油气藏开发,而裂缝导流能力是压裂优化设计的重要指标.目前很少有研究涉及到楔形裂缝的导流能力,而水力压裂后裂缝多呈现为近井筒处开口大,远井筒处开口小的楔形.在考虑支撑剂嵌入、裂缝形态(楔形)的基础上,建立了支撑裂缝导流能力计算模型,通过与文献中的数据对比验证了模型的准确性,并分析了关键参数对裂缝导流能力的影响.结果表明:沿着裂缝远离井筒,导流能力降低,降低趋势为裂缝跟端附近降低快、趾端附近降低慢;支撑剂嵌入导致有效流动空间减小、裂缝导流能力降低;裂缝宽度一定时,支撑剂越小,裂缝有效流动空间越小,导流能力越低.该文提出的支撑裂缝导流能力计算模型很容易嵌入到压裂数值模拟软件中,具有广泛的应用前景.  相似文献   
3.
针对在传统的客户流失预测数据预处理中,使用one-hot编码处理离散属性导致数据维度增加及数据过于稀疏的问题,提出了两种基于多层感知机的改进后的客户流失预测模型。其主要思想是分别使用堆叠自编码器和实体嵌入两种方法对多层感知机进行改进,通过将离散属性的高维编码数据向低维空间映射,有效地减少了one-hot编码产生的稀疏数据,增加了离散属性值之间的关联度。在对两份公开的数据集进行交叉验证后的实验结果表明,改进后的模型既有效地提高了预测的准确度,又维持了传统多层感知机模型在并行化计算方面的优势。  相似文献   
4.
5.
引入Carleman嵌入式分析技术,导出降维Carleman线性化模型。利用线性化理论得到非线性模式、单状态变量的时域解及相应非线性参与因子,导出了高阶状态变量的解析解,并进一步将参与因子的概念拓展到高阶变量非线性参与因子。研究结果可用于研究电力系统的非线性动态特性,揭示和评估量化各模式以及各状态变量之间的非线性交互作用。最后,利用该方法分析了一个电力系统仿真算例,并与Prony分析进行了对比。通过分析各阶状态变量时域响应和相应的参与因子,对比研究系统工况发生变化时特征模式空间的变化,验证了所研究方法的有效性。  相似文献   
6.
对于粗颗粒土三轴固结排水剪试验,橡皮膜嵌入是影响试验体变测量的最重要因素。通过在中三轴试样中埋置不同直径铁棒的方法进行等向固结试验来推求橡皮膜嵌入量。试验表明,试样土体体积与排水量呈较好的线性关系,基此给出了各个围压下的膜嵌入量。指出随着围压的增大,膜嵌入量逐渐增大,约0.8 MPa后,嵌入量的增速变缓,嵌入量占实时总排水量的比例可达31.0%~40.7%。由于粗颗粒土的各向异性,目前所用最多的Newland和Allely所提出的方法总体略高估了膜嵌入的大小,随着围压的增大,各向异性减弱,围压为2 MPa时嵌入量差异仅有0.22%的体变。最后,对比4种解析解发现Molenkamp和Luger的解析解最为接近试验值。针对粗颗粒土,需要进行更多的试验来建立颗粒破碎率和相对密度等与系数η的关系来修正解析解。  相似文献   
7.
闪光焊接系泊链已经成为现阶段造船业高质量系泊链市场的主流. 针对闪光焊接在线质量评估问题,首先采集实际焊接过程中各种传感器信号;其次,提出了一种新颖的时空规整算法来量化闪光焊接过程中电流和电极位置信号的时空不相似度;然后,将得到的不相似距离矩阵嵌入到低维空间的特征向量中,并保留信号之间的原始不相似距离;最后,提出了KNN分类算法并引入K折交叉验证,对嵌入的特征向量(低维空间中的坐标)进行分类. 结果表明,文中提出的方法不仅能够用采集的传感器信号进行实时的焊接质量评估,而且有效地揭示了闪光焊接过程的质量差异.  相似文献   
8.
9.
对于图像超分辨率重建而言,通常会将图像的整体信息作为研究对象。然而图像本身含有的大量结构信息并没有得到充分利用。为了提高超分辨率重建的效果,实现对不同特征信息的利用,提出了一种融合邻域回归和稀疏表示的图像超分辨率重构算法。依据图像所具有的低秩性对高分辨率图像进行分解,获得高分辨率图像的低秩部分和稀疏部分;将对应的低分辨率图像与高分辨率图像的低秩部分和稀疏部分进行训练,学习得到对应的特征字典;基于高分辨率图像的低秩部分和稀疏部分分别基于稀疏表示和邻域嵌入进行高分辨率重构;基于低秩矩阵恢复理论,融合邻域回归和稀疏表示重构的高分辨率图像,得到最终的高分辨率图像。在测试集Set5和Set14上将提出的算法与几种经典算法进行对比实验,可视化和量化结果均表明,相比传统超分辨率算法,提出的算法在PSNR和SSIM都有很好的提升。  相似文献   
10.
异质信息网络(Heterogeneous Information Network,HIN)嵌入将复杂的异质信息映射到低维稠密的向量空间,有利于网络数据的计算和存储.现有的基于多视图的HIN嵌入方法考虑了节点之间的多种语义关系,但忽略了视图的不完整性.大多数视图存在数据缺失,直接融合多个不完整的视图会导致嵌入效果不佳.为此,文中提出了一种融合不完整多视图的HIN嵌入方法(Incomplete Multi-view Fusion Based HIN Embedding,IMHE).IMHE的关键思想是聚合其他视图的邻居以重建不完整的视图.由于不同的单视图描述的是同一个网络,因此其他视图中的邻居可以一定程度上恢复不完整视图的结构信息.IMHE首先在不同视图中生成节点序列,并利用多头注意力方法学习单视图嵌入.对于每个不完整视图,IMHE在其他视图中找到缺失节点的k阶邻居,然后将不完整视图中邻居的单视图嵌入聚合在一起,为缺失节点生成新的嵌入.最后使用多视图典型相关性分析方法获得节点的统一嵌入,同时提取多个视图的隐藏语义关系.在3个真实数据集上的实验结果表明,相比现有研究,该方法的嵌入性能有显著提升.  相似文献   
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