一种基于张量多模态算法的电压波特征参数提取方法.pdf
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一种基于张量多模态算法的电压波特征参数提取方法.pdf
本发明公开了一种基于张量多模态算法的电压波特征参数提取方法,涉及电压波技术领域;它的方法如下:步骤一:准备材料:准备高压脉冲发生器、计算机;步骤二:进行电压波实验:利用高压脉冲发生器,进行电压波实验,采集不同条件下瞬态电压响应波形及数据;步骤三:提取特征:利用张量多模态算法对电压波瞬态电压响应波形提取特征参数;步骤四:检验;本发明能够实现对不同条件下的瞬态电压响应波形及数据的采集;采用张量算法对电压波的特征参数进行提取;通过张量多模态的算法可以减少数据的损失,降低计算的复杂度,从而保留原始数据的信息和特征
基于Transformer算法的单模态标签生成和多模态情感判别方法.pdf
本发明公开了一种基于Transformer算法的单模态标签生成和多模态情感判别方法,包括:1获取多模态非对齐数据集,并进行预处理得到对应模态的嵌入表达特征;2建立ITE网络模块,提取模态内特征;3单模态标签预测和多模态情感决策判别标签的融合生成;4建立模态间BTE网络模块和模态增强MTE网络模块,并经过全局自注意力STE网络模块获取模态间特征和模态增强特征;5获取多模态情感深层预测的标签。本发明对目前多模态数据集仅有一个多模态标签的情况,通过自监督的带权投票机制进行决策融合产生单模态标签,基于多种跨模态T
基于多模态信息融合的异构数据特征提取方法.pdf
本发明公开了一种基于多模态信息融合的异构数据特征提取方法,其实现步骤为:通过使用文本编码器和图像编码器组成双流架构,对不同模态的数据特征提取分别构建不同的编码器,在对异构数据特征进行融合的时候充分考虑到不同模态数据之间的局部对应关系,使用注意力机制对异构数据进行融合。由此解决现有技术编码器模型参数混乱、训练过程复杂,以及异构数据特征信息融合不完全的问题。使得本发明能更好地处理异构数据,提高了异构数据特征提取的准确度。同时也提高了信息融合的完整度,确保提取出来的异构信息特征融合的有效性。
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本发明公开了一种基于多模态多目标优化算法的路径规划算法,步骤如下:S1:建立路径规划模型,构建路径规划中优化的多目标问题的目标函数以及路径规划约束条件;S2:寻找起点至终点的路径,用存档储存途径节点路径长度与拥挤区域个数;S3:用多模态多目标优化算法筛选最优路径。本发明通过使用二叉树搜索思想确定起点至终点的路径,随后使用多模态多目标优化算法对存档中的路径进行筛选,算法中设计的网格法有效的解决了多模态多目标问题中不能获得全部等效解集的问题,最终可以获得全部的等效路径。本发明在多模态多目标优化问题下的路径规划
基于最优编码位的手指多模态特征提取与融合方法.pdf
一种基于最优编码位的手指多模态图像编码和融合方法。其方法对原始手指三模态图像进行增强,获得手指三模态增强图像;利用方向编码方法对上述手指三模态增强图像的最优增强方向进行二进制编码,以提取出手指三模态的有效纹理特征,获得手指三模态特征编码;利用特征编码融合方法对手指三模态特征编码进行融合,获得最终融合图像等步骤。本发明效果:有效凸显了手指血管成像区域,实现了退化手指图像的稳定增强。解决了可能会产生的冗余信息和冗余特征编码位的问题,以便提取特征。可以充分利用手指三模态信息并提高识别的准确性和鲁棒性。