谢斌红
- 作品数：76 被引量：186H指数：8
- 供职机构：太原科技大学计算机科学与技术学院更多>>
- 发文基金：山西省自然科学基金山西省科技重大专项国家科技支撑计划更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术矿业工程文化科学电气工程更多>>
- 基于Agent的Web服务事务处理模型研究
- Web服务事务处理技术必须提供协调短时操作和长时间的活动能力.文章在分析Web服务事务处理特点的基础上,提出了一个基于Agent的Web服务事务处理模型.在该模型中,通过自动产生和执行补偿事务,来满足Web环境中对长事务...
- 张英俊谢斌红陈立潮
- 关键词：WEB服务事务处理AGENT
- 文献传递
- 自愈式精确定位分站、系统及链路自愈方法
- 本发明提出了一种自愈式精确定位分站、系统及链路自愈方法，解决了现有人员定位分站无线连接断开之后失去通信能力的问题，应用于煤矿、工厂等固定环境、高人员密度场景内。自愈式精确定位分站，包括电源模块、主板、定位核心、接口板、以...
- 张英俊陆望东潘理虎冯向阳谢斌红赵宝金
- 文献传递
- 自愈式精确定位分站
- 本实用新型提出了一种自愈式精确定位分站，解决了现有人员定位分站无线连接断开之后失去通信能力的问题，应用于煤矿、工厂等固定环境、高人员密度场景内。自愈式精确定位分站，包括电源模块、主板、定位核心、接口板、以太网接口、RS4...
- 张英俊陆望东潘理虎冯向阳谢斌红赵宝金
- 文献传递
- 用于识别的微电容超声波换能器线性阵列装置
- 本发明公开了一种用于识别的微电容超声波换能器线性阵列装置，包括外壳（7），所述外壳（7）内安装阵列芯片PCB引线板（4），所述阵列芯片PCB引线板（4）上表面电连接CMUT阵列芯片（3），所述外壳（7）上位于CMUT阵列...
- 张睿陈立潮张永梅潘理虎谢斌红薛晨阳张文栋
- 文献传递
- 煤矿安全隐患信息自动分类方法被引量：9
- 2018年
- 人工分类方式难以满足海量煤矿安全隐患信息的分类要求,而基于概率统计的文本自动分类方法分类准确率较低。针对上述问题,提出了一种基于Word2vec和卷积神经网络的煤矿安全隐患信息自动分类方法。首先对隐患信息进行分词、去停用词等预处理,然后应用Word2vec来表征词之间的语义相似性关系,最后利用卷积神经网络提取隐患信息的局部上下文高层特征,并使用Softmax分类器实现隐患信息的自动分类。实验结果表明,该方法实现了端到端的自动分类,可有效提升分类的准确性和全面性。
- 谢斌红马非潘理虎张英俊
- 关键词：煤矿安全文本分类卷积神经网络
- 基于层次结构感知的细粒度实体分类方法
- 2022年
- 针对现有细粒度实体分类(FGET)任务的工作多着眼于如何更好地编码实体和上下文的语义信息,而忽略了标签层次结构中标签之间的依赖关系及其本身的语义信息的问题,提出了一种基于层次结构感知的细粒度实体分类(HAFGET)方法。首先,利用基于图卷积网络(GCN)的层次结构编码器对不同层级标签之间的依赖关系进行建模,提出了基于层次结构感知的细粒度实体分类多标签注意力(HAFGET-MLA)模型和基于层次结构感知的细粒度实体分类实体特征传播(HAFGET-MFP)模型;然后,利用HAFGET-MLA模型和HAFGET-MFP模型对实体上下文特征进行层次结构感知和分类,前者通过层次编码器学习层次结构感知标签嵌入,并与实体特征通过注意力融合后进行标签分类,后者则直接将实体特征输入到层次结构编码器更新特征表示后进行分类。在FIGER、OntoNotes和KNET三个公开数据集上的实验结果表明,与基线模型相比,HAFGET-MLA模型和HAFGET-MFP模型的准确率和宏平均F1值均提升了2%以上,验证了所提方法能够有效提升分类效果。
- 谢斌红李书宁张英俊
- 结合Graph-FPN与稳健优化的开放世界目标检测
- 2023年
- 开放世界目标检测(OWOD)要求检测图像中所有已知和未知的目标类别,同时模型必须逐步学习新的类别以自适应更新知识。针对ORE方法存在的未知目标召回率低以及增量学习的灾难性遗忘等问题,提出一种基于图特征金字塔的稳健优化开放世界目标检测方法(GARO-ORE)。首先,利用Graph-FPN中的超像素图像结构以及上下文层和层次层的分层设计,获取丰富的语义信息并帮助模型准确定位未知目标;之后,利用稳健优化方法对不确定性综合考量,提出了基于平坦极小值的基类学习策略,极大限度地保证模型在学习新类别的同时避免遗忘先前学习到的类别知识;最后,采用基于知识迁移的新增类别权值初始化方法提高模型对新类别的适应性。在OWOD数据集上的实验结果表明,GARO-ORE在未知类别召回率上取得较优的检测结果,在10+10、15+5、19+1三种增量目标检测(iOD)任务中,其mAP指标分别提升了1.38、1.42和1.44个百分点。可以看出,GARO-ORE能够较好地提高未知目标检测的召回率,并且在有效缓解旧任务灾难性遗忘问题的同时促进后续任务的学习。
- 谢斌红张鹏举张睿
- 关键词：知识迁移
- 基于学习主动中心轮廓模型的场景文本检测被引量：5
- 2022年
- 在场景文本检测领域,存在由于文本尺寸波动较大导致的小文本漏检、大文本欠检测和多尺度文本边界检测错误的情况。针对上述问题,提出一种基于学习主动中心轮廓模型的场景文本检测网络。在残差网络ResNet的基础上构建多尺度特征权重融合模型,对输入的场景文本图片进行多尺度特征提取和权重融合,并计算出最终的特征融合图,适应场景文本长宽比变化较大的情况。在此基础上,将融合后的特征图输入到学习主动中心轮廓模型预测文本框的中心点和边界,该模型为场景文本检测提供丰富先验知识,以解决多尺度文本检测框包含过多背景或部分包围文本造成的边界检测错误问题。在MSRA-TD500、IC13、IC15和IC17MLT数据集上的实验结果表明,该网络能够提高多尺度场景文本检测的准确率,其中在MSRA-TD50数据集上F-measure为0.83,相较于MSR方法提升1%,在IC13数据集上F-measure为0.91,相较于PixelLink网络提升2%,在IC15数据集上F-measure值为0.87,相较于PSENet网络提升1%,在IC17MLT数据集上F-measure值为0.74,相较于TridentNet网络提升1%。
- 谢斌红秦耀龙张英俊
- 关键词：主动轮廓模型
- 基于互信息解决多标签文本分类中的长尾问题
- 2024年
- 针对当前解决多标签文本分类中长尾问题的方法多以破坏原本数据分布为代价,在真实数据上的泛化性能下降,无法有效地缓解样本的长尾分布的问题,提出了基于互信息解决长尾问题的多标签文本分类方法(MLTC-LD)。首先,创建关于标签样本的关系矩阵,计算标签样本间的依赖关系;其次,考虑标签样本间关系程度的强弱构造邻居选择器,将拥有强关系的邻居信息作为主要语义特征并作为先验信息;最后,通过图注意力神经网络将先验信息引入分类器,实现了借助分布头部数据丰富类的知识来提高尾部数据贫乏类性能的目标。在三个不同的数据集上将MLTC-LD与八个基线模型进行了广泛的比较分析。实验结果表明,MLTC-LD与最优的HGLRN相比精确度分别提高了3.5%、0.3%、1.5%,证明了该方法的有效性。
- 潘理虎李小华张睿谢斌红杨楠张林梁
- 关键词：互信息先验信息
- 多视野精细分析下的弱监督目标定位算法
- 2024年
- 针对多尺度目标定位精度较差,难以捕获完整目标边界的问题,设计一种多视野精细分析模块并融入通道与空间注意力机制抑制背景噪声的干扰,获取多尺度目标的高分辨率特征。利用随机特征选取模块获取特征图随机位置的组合,聚合多个位置图获取最具辨别性的位置及其它位置的信息,融合浅层生成的类激活图与聚合类激活图获取细粒度位置信息,捕获完整的目标边界。与现有的弱监督定位方法相比,在解决多尺度目标定位效果差和局部最优问题上具有一定的优势。
- 张英俊贾聪聪谢斌红
- 关键词：正则化
