跨模态注意力一致性网络自监督学习方法.pdf

基于多模态融合一致性的半监督时序分类研究.docx 基于多模态融合一致性的半监督时序分类研究一、引言随着人工智能和多媒体技术的不断发展，多模态数据融合在时序分类任务中扮演着越来越重要的角色。多模态数据融合能够综合利用不同模态的信息，提高时序分类的准确性和鲁棒性。然而，由于多模态数据的异构性和复杂性，如何有效地融合多模态信息成为了一个具有挑战性的问题。本文提出了一种基于多模态融合一致性的半监督时序分类方法，旨在解决这一问题。二、相关工作在时序分类任务中，多模态数据融合已经成为一个重要的研究方向。目前，大多数研究工作主要集中在如何有效地提取和利用不同模态的信息。然而，在半监督学习方面，如何利用未标记数据提高时序分类的准确性仍是一个待解决的问

2025-02-09 约4.25千字 9页立即下载

基于多模态融合一致性的半监督时序分类研究.pdf 基于多模态融合一致性的半监督时序分类研究摘要时间序列数据是一种广泛存在于各种领域的重要数据类型。数据带有时间戳，具有高度的时间相关性。半监督学习是一种机器学习范式，其旨在仅有少量数据具备标签时，能够应用大量无标记数据进行模型训练。在时间序列数据中，时域特征主要关注信号在时间轴上的变化，频域特征则重点描述信号的周期性、震荡和振幅等方面。然而，目前的时频分析方法仅使用级联融合等简单操作，缺少考虑时频模态的深层次语义融合。一致性正则化是半监督学习中的主流范式，旨在使模型输出扰动不变性预测结果，可以在无标记数据中传播有用的监督信号。但这种方式需要数据使用特定的增强方法，无法直接用于时

2025-06-07 约8.3万字 56页立即下载

基于多模态一致性正则的无监督时间序列异常检测.pdf 基于多模态一致性正则的无监督时间序列异常检测摘要时间序列异常检测致力于从一系列连续观测值中识别出不符合正常模式的数据点。尽管以往的无监督时间序列异常检测方法同时使用时域和频域数据作为模型输入以更全面地利用时间序列特征，但这些方法未能实现对于时频模态异常行为的深入理解，从而限制了它们在识别时间序列复杂异常模式方面的能力；同时，这些方法忽略了输入数据中由时频转换产生的噪声分布，可能导致模型过度拟合噪声而非真实特征，进而影响异常判断的准确性。为此，本文基于模态一致性建模方法，提出了基于多模态一致性正则的无监督时间序列异常检测模型。为了实现对于时域和频域数据在特征空间分布状态的约束

2025-06-09 约10.71万字 68页立即下载

面向语义一致性与表达多样性的多模态特征学习方法：理论、实践与创新.docx 面向语义一致性与表达多样性的多模态特征学习方法：理论、实践与创新一、引言 1.1研究背景与动机随着信息技术的飞速发展，多模态数据如文本、图像、音频、视频等在我们的生活和工作中无处不在。这些数据包含了丰富的信息，为我们理解世界提供了多维度的视角。多模态学习作为一个新兴的研究领域，旨在融合多种模态的数据，以提高机器学习和模式识别的性能。它通过整合来自不同模态的信息，能够更全面地描述和理解现实世界，从而在自然语言处理、计算机视觉、语音识别等多个领域取得了显著的成果。在多模态学习中，语义一致性和表达多样性是两个至关重要的方面。语义一致性确保不同模态的数据在表达相同语义概念时具有一致性，这有助于

2025-05-08 约2.84万字 23页立即下载

基于跨模态互注意力机制的多模态文档检索方法及装置.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 116401357 A (43)申请公布日 2023.07.07 (21)申请号 202310337398.7 G06N 3/0455 (2023.01)

2023-07-07 约3.32万字 24页立即下载

基于生成式对抗网络和多模态注意力机制的扩频与常规调制信号识别方法.docx PAGE 1- 基于生成式对抗网络和多模态注意力机制的扩频与常规调制信号识别方法一、1.引言随着信息时代的快速发展，无线通信技术在各个领域得到了广泛的应用。其中，扩频技术和常规调制信号识别是无线通信系统中至关重要的环节。扩频技术能够有效地提高信号的抗干扰能力，使其在复杂多变的电磁环境中保持稳定传输。而常规调制信号识别则是对无线信号进行有效解析和处理的关键步骤，对于保障通信系统的可靠性和安全性具有重要意义。据统计，全球无线通信设备年产量已超过数十亿台，其中大部分采用了扩频技术。扩频通信通过将信息数据扩展到更宽的频带上传输，提高了信号的抗干扰性能，使其在军事、卫星通信、无线局域网等领域得到广

2025-01-21 约2.71千字 5页立即下载

基于图注意力网络和时间卷积络的多模态异常检测方法研究.pdf 基于图注意力网络和时间卷积生成对抗网络的多模态异常检测方法研究摘要随着我国工业快速发展，工业生产逐渐趋向智能化。在复杂的工业场景中，智能传感器也更加得普及，越来越多可靠的时间序列数据可以被收集，这些时间序列数据通常具有多模态的特征，并且每个模态都蕴含着重要的设备信息。因此，针对这多模态时序数据提出合理的异常检测方法是必要的。工厂场景下，多模态时序数据的复杂程度大大增加了异常检测的难度。而现有的深度学习方法在面临多模态工业时序数据时面临着以下问题：（1）随着数据维度和模态的增加，对各个模态之间相关信息没有充分地考虑，这些信息通常是多模态异常检测所需要的关键信息。（2）现有的深度学

2025-05-22 约9.59万字 59页立即下载

一种基于半监督一致性编码网络的化工过程故障诊断方法.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号CN117421658A (43)申请公布日2024.01.19 (21)申请号202311422979.7G06N3/0455(2023.01)

2024-01-19 约2.28万字 19页立即下载

基于双阈值筛选与特征相似一致性的半监督学习方法研究.docx 基于双阈值筛选与特征相似一致性的半监督学习方法研究一、引言随着大数据时代的到来，数据的处理和分析变得日益重要。半监督学习作为一种结合了监督学习和无监督学习的方法，在处理大规模数据时具有显著的优势。本文将重点研究一种基于双阈值筛选与特征相似一致性的半监督学习方法，旨在提高模型的准确性和效率。二、研究背景半监督学习是机器学习领域中的一个重要分支，它利用少量带标签的数据和大量无标签的数据进行训练。然而，由于数据中存在噪声和冗余信息，如何有效地筛选和利用这些数据成为一个重要的问题。因此，本文提出了一种基于双阈值筛选与特征相似一致性的半监督学习方法。三、方法论 1.双阈值筛选双阈值筛选是一种

2025-04-13 约3.79千字 8页立即下载

2025-06-07 约4.72万字 78页立即下载

基于自监督解缠绕超图注意力的网络故障预测方法及装置.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 115174421 A (43)申请公布日 2022.10.11 (21)申请号 202210661675.5 (22)申请日 2022.06.13 (71)申请人湖北工业大学地址 430068

2023-05-24 约2.6万字 20页立即下载

一种基于监督自注意力网络的高分遥感图像语义分割方法.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 114549405 A (43)申请公布日 2022.05.27 (21)申请号 202210022342.8 (22)申请日 2022.01.10 (71)申请人中国地质大学（武汉）地址 430

2023-05-10 约1.01万字 10页立即下载

基于有监督对比学习的网格自注意力人脸表情识别方法.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号CN117351550A (43)申请公布日2024.01.05 (21)申请号202311413509.4G06N3/09(2023.01)

2024-01-02 约2.38万字 20页立即下载

基于一致性约束的半监督学习算法研究.docx 基于一致性约束的半监督学习算法研究一、引言随着大数据时代的到来，机器学习和人工智能技术得到了广泛的应用。在机器学习的众多领域中，半监督学习因其能够利用未标记数据的特点，成为了研究的热点。基于一致性约束的半监督学习算法是其中的一种重要方法，它通过约束模型在未标记数据上的输出一致性，提高模型的泛化能力和准确性。本文将针对基于一致性约束的半监督学习算法展开研究。二、半监督学习概述半监督学习是一种介于监督学习和无监督学习之间的学习方法。它利用少量的有标签数据和大量的未标签数据，通过一定的策略来利用未标签数据的信息，从而提高模型的性能。半监督学习在许多领域都有广泛的应用，如自然语言处理、图像分类

2025-02-23 约4.51千字 9页立即下载

基于一致性约束的半监督学习算法研究.docx 基于一致性约束的半监督学习算法研究一、引言随着大数据时代的到来，机器学习和人工智能技术得到了广泛的应用。在机器学习的众多领域中，半监督学习因其能够利用未标记数据的特点，成为了研究的热点。基于一致性约束的半监督学习算法是其中的一种重要方法，它通过约束模型在未标记数据上的输出一致性，以提高模型的泛化能力和准确性。本文将介绍基于一致性约束的半监督学习算法的研究背景、意义及主要内容。二、研究背景与意义半监督学习是一种结合了有标签数据和未标签数据的机器学习方法。在许多实际应用中，有标签数据的获取往往需要付出巨大的代价，而未标签数据则相对容易获取。因此，如何有效地利用未标签数据，提高模型的性能，成

2025-05-14 约5.39千字 11页立即下载