端到端KAN卷积在房颤心音识别中的应用

  

房颤作为一种严重的心律失常疾病,及早诊断至关重要。房颤的传统检查方法是由心脏科医生借助心电图、超声心动图等设备做出诊断结论。为了缓解传统诊断方法检查成本高、过多依赖临床经验和便捷性不足等问题,创新性地应用Kolmogo-rov-Arnold Network（KAN）来构建房颤心音分析模型。文中探索了KAN卷积在房颤心音识别中的应用,引入了具有灵活线性激活函数和优异参数效率的KAN卷积架构,提出了一种基于KAN卷积的端到端房颤心音识别模型。为提高信号的可用性,首先对心音信号进行预处理,包括心音分割、心音信号的质量评估和数据清洗;然后利用KAN的卷积层、池化层等自动学习;最后采用KAN卷积分类器进行识别研究。在特征提取阶段引入了KAN卷积的自注意力机制和焦点调制,以高效提取信号特征;在分类器阶段研究了KAN卷积的瓶颈结构和正则化手段,以提升模型的识别能力。该模型在中国人民解放军总医院第一医学中心的心音信号数据集上进行了正常和房颤的识别测试,准确率为97.86%,灵敏度为98.18%,特异度为97.43%,F_β值为98.06%。实验结果表明,KAN卷积模型在辅助诊断房颤信号上具有显著的优势。… …   相似文献

邓洪;陈燕;杨宏波;赵峰;蒋永卓;郭涛;王威廉 《计算机科学》2025,(9):62-70

基于无噪梯度分布的合成过采样方法

  

合成过采样方法(Synthetic Oversampling Method)是解决不平衡分类问题的重要手段,但当前的合成过采样方法在处理高维不平衡分类问题时仍面临诸多挑战。针对当前合成过采样方法未考虑噪声样本造成的误差累积、对样本空间距离过度依赖、合成样本的分布牺牲负类样本识别精… …   相似文献

胡立彬;张云峰;刘培德 《计算机科学》2025,(9):220-231

基于动态病情建模的药物组合推荐模型

  

针对现有研究尚未考虑药方会随着患者的病情动态变化以及药物之间存在副作用等问题,提出了一种基于动态病情建模的药物组合推荐模型MRNET(Medical recommendation network)。该模型首先对相关实体进行关联,并运用图卷积网络进行预训练,挖掘出实体之间潜在的关联… …   相似文献

胡海龙;许祥伟;李雅倩 《计算机科学》2025,(9):96-105

面向超级计算系统的节点故障异常预测方法

  

随着超级计算系统的规模不断扩大,其计算节点发生故障和异常的概率也随之上升,严重影响了计算系统的运行稳定性。传统的故障应对方法多采用事后响应和补救措施,只能一定程度地挽回损失,而对故障和异常进行事前预测则能够提供更多的反应和处理时间,因此逐渐成为故障响应方法的研究热点之一。对此,提… …   相似文献

赵一宁;王小宁;牛铁;赵毅;肖海力 《计算机科学》2025,(9):128-136

临床数据建模中的多域自适应问题研究进展

  

随着人工智能与医疗健康的深度融合,临床数据正经历从“辅助决策”到“驱动决策”的范式转变。临床数据包括患者症状、诊断影像、治疗记录等结构化与非结构化信息,为医疗决策提供重要支撑。然而,由于“领域偏移”现象的普遍存在,临床AI模型训练评估依赖的数据独立同分布假设(i.i.d.)失效,… …   相似文献

陈秀;张馨匀;程煜婷;陈伟;黄正行;刘振宇;张远鹏 《计算机科学》2025,(9):25-36

基于LLaMa3和Choquet积分的最优相似度选择集成学习方法

  

为了在多分类器集成过程中筛选和赋权存在相关关系的基分类器,提出了一种基于LLaMa3和Choquet积分的最优相似度选择集成方法(LCOS-SELM)。首先在开源大模型LLaMa3的基础上,通过少量标注样本数据进行提示词学习,以实现非结构化文本的关键特征提取。然后,通过Choqu… …   相似文献

付超;余良菊;常文军 《计算机科学》2025,(9):80-87

用于神经布尔可满足性问题求解器的新型消息传递网络

  

为优化端到端神经布尔可满足性问题（SAT）求解器的消息传递神经网络（MPNN）结构、减少求解过程中的迭代次数并提升求解器性能,提出一种更多更深的消息传递网络（MDMPN）。该网络通过引入整体消息传递模块,在每次消息传递迭代中实现从文字节点到子句节点的额外的整体消息传递,从而传递更多的消息。同时,引入消息跳跃模块,实现从文字节点到它的二阶邻居的消息传递,从而传递更深的消息。为了评估MDMPN的性能与泛化能力,将它应用于目前先进的神经SAT求解器QuerySAT和基础神经SAT求解器NeuroSAT。实验结果表明,在困难随机的3-SAT数据集上,应用MDMPN的QuerySAT的求解性能优于标准的QuerySAT,在求解包含600个变量迭代次数上限为2¹²的困难3-SAT问题上的准确率提高了46.12个百分点;应用MDMPN的NeuroSAT的求解性能也优于标准的NeuroSAT,在求解包含600个变量迭代次数上限为2¹²的困难3-SAT问题上的准确率提高了35.69个百分点。… …   相似文献

梁永濠;李金龙 《计算机应用》2025,(9):2934-2940

月球探测遥感影像匹配方法研究综述

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杨义成;彭嫚;万文辉;邸凯昌;刘召芹;李禄 《中国图象图形学报》2025,30(9):2911-2942

结合多尺度注意力和自训练的超图聚类方法

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单个较大的非均匀超图聚类旨在将非均匀超图包含的节点划分为多个簇,使得簇内节点越相似越好,簇间节点越不相似越好,具有广泛的应用前景.目前最优的基于超图神经网络的非均匀超图聚类模型MADC(Non-uniform hypergraph clustering combining mul… …   相似文献

刘志成;王慧颖;林晓丽;朱峰冉;郭宇恒;闫炳鑫;庞俊 《小型微型计算机系统》2025,(9):2066-2074

非易失内存的数据库索引结构综述

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非易失存储(Non-Volatile Memory, NVM)结合了动态随机访问存储器(DRAM)的高速存取特性和硬盘驱动器(HDD)或固态硬盘(SSD)的数据持久性,为传统存储和内存架构带来了革命性的变化.本文对NVM索引技术进行了综述,重点分析了NVM的关键特性和各种主流索引… …   相似文献

蒋一赫;彭泽顺;张岩峰;于戈 《小型微型计算机系统》2025,(9):2291-2304

引入局部特征对齐和原型修正的少样本图像分类模型

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少样本学习是目前机器学习领域研究的热点问题.其目标是学习一个具有良好泛化能力的模型,在面对新类别时,该模型能够利用少量的标注图像来掌握新类别的概念.本文针对现有少样本模型仅单独使用全局特征或单独使用局部特征导致的信息未能充分利用问题,以及未考虑噪声影响导致样本服从不同分布假设问题… …   相似文献

李平;宋琦;张锋 《小型微型计算机系统》2025,(9):2145-2152

多尺度信息系统下基于证据理论的三支多属性决策建模

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多尺度信息系统为智能决策提供多个粒度层次的数据信息.本文旨在克服单尺度信息系统的局限,改进三支决策的主观性缺陷,并解决D-S证据理论在处理高度冲突证据时的矛盾问题,进而探索三支多属性决策方法.首先,提出基于熵权法的多尺度信息系统融合模型,以综合考虑各尺度的重要性.其次,将灰色关联… …   相似文献

李瑞;张超;李德玉 《小型微型计算机系统》2025,(9):2082-2089

特征融合式轻量化调制识别方法设计与研究

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物联网、边缘计算和可穿戴设备等万物互联的应用场景对无线网络领域信号调制识别方法所消耗的计算资源提出了要求.本研究针对调制识别任务中模型复杂度高、识别精度低的问题,设计了一种特征融合式的,联合深度残差收缩网络与门控循环单元的轻量化调制识别方法.该方法首先对原始IQ信号数据进行转换,… …   相似文献

查燕平;王红军;沈哲贤 《小型微型计算机系统》2025,(9):2216-2224

方面语义增强的融合网络用于方面级情感分析

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方面级情感分析旨在识别方面词表达的情感.最近,基于依赖树的图卷积网络已被证明在方面级情感分析任务中是有效的.然而,句法依赖树并不是特定于情感分析的工具,不能关注到特定的方面词.针对上述问题,本文提出一种方面语义增强的融合网络模型,该模型将句法,语义和词法信息与方面词相结合,用于方… …   相似文献

郑诚;陈雪灵 《小型微型计算机系统》2025,(9):2105-2112

面向不平衡数据的联邦类别增量学习

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联邦增量学习作为一种新兴学习范式,在保护用户隐私的同时利用数据孤岛的知识,有效缓解了由于存储空间有限而导致的灾难性遗忘问题.但现有的联邦增量学习研究忽略了用户数据不平衡对造成全局模型灾难性遗忘及精度降低的影响.针对此问题,该文提出了一种基于条件生成对抗网络的无数据存储重放再训练方… …   相似文献

方子希;付晓东;丁家满;刘骊;彭玮;代飞 《小型微型计算机系统》2025,(9):2121-2129

基于Spark框架的RDD数据块增益感知缓存替换策略

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缓存替换是Spark内存优化的一个研究热点和难点。然而;应用程序特征的多样性、内存资源的有限性以及缓存替换的不确定性对实现高系统执行性能构成了挑战。低效的缓存替换策略可能会导致不同的性能问题;如应用程序执行时间长;资源利用率低等。基于此;提出一种面向Spark大数据处理框架的弹性… …   相似文献

《计算机科学与探索》2025,19(9)

特征增强和渐进式解码的RGB-D显著性检测

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针对现有的大多数RGB-D显著性检测方法在特征提取过程中难以有效提取多尺度特征以及在解码过程中模态特征信息交互不充分导致信息丢失的问题;提出了一种特征增强和渐进式解码的RGB-D显著性检测方法。针对多尺度特征提取困难;导致算法对多目标、小目标物体检测精度低的问题;构建了多尺度自注… …   相似文献

《计算机科学与探索》2025,19(9)

融合字符级与单词级特征的跨领域方面词抽取

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方面词抽取作为一项序列标记任务,通常需要依赖于大量标记数据.这在标记数据稀缺的领域变成了一项巨大的挑战.为克服该任务对于标记数据的依赖,主要是将源域与目标域中相似的句法信息或语义信息作为枢轴信息进行领域自适应,但仅仅依靠语义或句法信息作为枢轴信息其性能是有限的.故而本文在此基础上… …   相似文献

王登雄;李卫疆;朱俊国 《小型微型计算机系统》2025,(9):2113-2120

基于跨模态图掩码和特征增强的推荐方法

  

提出了一种基于跨模态图掩码和特征增强的推荐方法;旨在减少传统多模态推荐系统中的数据噪声和解决多模态信息表达不足问题。该方法使用CLIP预训练模型提取语义一致性的文本和视觉特征;根据项目模态特征相似性建立项目-项目图;为项目表示提供语义丰富的上下文信息;设计跨模态图掩码重建方法;该… …   相似文献

《计算机科学与探索》2025,19(9)

视觉注意力和域特征融合的人脸活体检测方法

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人脸活体检测是人脸识别技术安全落地的有力保障. 但活体攻击方式的不断变换, 给现有检测方法带来了极大的挑战. 为应对层出不穷的未知场景和攻击方式, 提出一种基于视觉注意力和域特征融合的双流人脸活体检测模型. 首先, 提出基于视觉注意力的特征提取模块, 增强模型提取基于全局信息的内… …   相似文献

朱建秋  华阳  宋晓宁 《软件学报》2025,36(9):4388-4402