基于K⁃means的深度跨模态哈希量化优化方法

来源 :南京航空航天大学学报 | 被引量 : 0次 | 上传用户:fsddz
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互联网应用的普及使得多模态数据快速增长,跨模态检索技术已成为相关领域的关键技术之一.针对现有跨模态哈希算法存在的网络结构和量化方法等方面的问题,本文在新的深度跨模态哈希检索模型之上,提出了一种基于K?means的深度跨模态哈希量化优化方法(K?means?based quantitative?optimization for deep cross?modal hashing,KQDH).该方法通过K?means聚类算法对多模态数据特征向量分类,并通过集体量化方式来控制量化误差,使得哈希码更好地表示出多模态特征.实验结果表明,该方法能在多模态数据之间保持相似性并最大程度地捕获语义信息,从而提高跨模态检索的准确性和效率.
其他文献
为进一步提升煤矿生产的安全性和效率,在对新桥煤矿水文地质、煤层等条件研究的基础上,重点开展了防治水关键技术研究,包括对不良钻孔进行封堵封闭、采用“引避疏排”四位一体的防治水思路对工作面涌水综合防治进行措施及效果的综合评估,研究可为今后其他工作面或煤矿的防治水提供指导.
徐矿集团张集煤矿山西玉华项目部井下带式输送机计17部,其中“T”型转载点13个,由于转载点多,并且转载点高度不统一,有些转载点落差很大、运煤量大,尤其是主运胶带运煤时间长(一天运行时间在20 h左右),因此带式输送机转载点在矿井煤炭运输中发挥着重要作用.为了提高煤炭运输量,减轻工人劳动强度,降低劳动成本,玉华项目部工程技术人员通过多年现场经验及技术改造对挡煤板进行重新设计、制作、改进,现已形成一套成熟的方案,并在现场应用取得较好的经济效益.
针对赵固二矿主运带式输送机驱动为4台10 kV的500 kW异步电动机+液力黏性软启动器+减速机,在启动时高压馈电瞬时电流过大,经常导致供电系统发生越级跳闸的情况,机械传动环节薄弱点多、故障率大直接影响安全运转,通过对高压防爆变频技术+同步电动机代替异步电动机和减速机驱动可行性分析,为类似条件提供改造参考方案.
新上海一号煤矿中下组煤炭资源的开发受到侏罗系宝塔山砂岩突水的威胁.在对宝塔山砂岩进行水文地质补勘工程、井下放水试验的基础上,初步认识宝塔山砂岩含水层赋存条件、富水性特征、含水层水动力参数等水文地质特征.结合突水系数法对16、18煤开采底板宝塔山砂岩含水层突水危险性进行了分析.结果表明,16煤开采,井田绝大部分区域为安全区域,危险区域主要分布于井田的东部及东南区域范围内;18煤底板宝塔山砂岩水突水系数为0.0441~0.2227 MPa/m,平均0.0945 MPa/m.井田西北部存在突水系数小于0.06
随着煤矿开采掘进深度的提高,井下热害问题变得愈发严峻.针对潘二矿可能出现的井下热害问题,开展矿井空调降温系统设计.首先,对二水平的主要热源进行分析;其次,分区域计算二水平的冷负荷;然后,分析对比现有矿井空调技术特征;最后,分别就技术、经济两方面对4种方案进行对比,最终得出矿井人工制冰方案为最适合本矿的技术方案.二水平空调降温技术的应用,将很大程度缓解热害带来的影响,从而保障矿工的身心健康以及企业的安全高效生产.
由于工作面刚形成,为了更好地推进采煤工作面冲击地压防治工作,确定工作面及其交叉巷道内的围岩应力集中状态,通过在工作面一侧布置传感器、一侧布置炮源,使用主机收集放炮信号波形,采用震动波主动CT探测技术对工作面进行应力场反演,划分冲击危险等级及区域,从而对不同危险等级区域采取针对性卸压解危措施.
矿井的火区治理一直是困扰技术人员的一大难题,尤其是在矿井地下水泵房周围由于小煤窑巷道较多,结构复杂,其火区治理难度更大.以某矿发生的井底泵房火灾事故为例,提出火区治理整体方案,并通过对火区注氮、注液态二氧化碳、灌注低温氮气、保持工作面均压、钻孔注浆等一系列措施进行火区深度治理,旨在为复杂情况下的矿井火区治理提供经验.
使用锚杆应力监测仪对现有巷道在回采过程中的应力变化进行监测,共设置了7个监测站,共14个测点,分布于车场以及回采巷道中.通过分析监测数据得到了各测点围岩随采动过程的应力变化规律,并根据应力的大小变化来反映回采工作面的推进对围岩的影响程度,同时验证了在斜巷上方煤层中保护煤柱的临界法线距离的留设,在煤层和受护巷道高差大于15倍的煤厚时,可以忽略采煤工作面回采时对斜井的采动影响.
局部保持投影(Locality preserving projection,LPP)在特征提取中得到了广泛的应用。但是,LPP不使用数据的类别信息,并且采用L2范数来进行距离测量,对异常值高度敏感。本文从监督的角度考虑LPP的权值矩阵,并结合低秩回归的方法,提出一种新的模型来发现和提取特征。利用L2,1范数来约束损失函数和回归矩阵,不仅降低了对异常值的敏感性,而且限制了回归矩阵的低秩条件。然后给出
提出一种基于改进极限学习机(Online sequence extreme learning machine,OSELM)的新能源电站数据采集与监控(Supervisory control and data acquisition,SCADA)系统攻击检测模型.首先使用ADASYN算法对数据样本中的异常数据和正常数据进行数量平衡,以满足真实电站SCADA系统环境中异常数据量少的特点.接着使用降噪自编码网络对平衡后的数据进行约简,消除无关或冗余特征以降低检测模型的训练时间.最后在AWID数据集上进行了大量对