redis7keeper的博客

本研究探讨了基于图卷积网络的分子生物活性预测模型，重点解决样本不平衡问题对模型性能的影响。通过引入多特征融合方案，优化了模型的特征提取能力，并提出了基于Focal Loss和Gradient Harmonizing Mechanism (GHM) 的优化策略。实验结果表明，这些方法能够显著提升模型的分类性能，尤其是在GHM - C的优化下，模型在多个数据集上的ACC和F1分数均有明显提升。研究还探讨了该优化方案在药物研发和生物信息学领域的应用前景，并提出了未来的研究方向，包括自适应参数调整、多模型融合以及跨

本文提出了一种基于自注意力机制的特征融合方法，并构建了基于边缘注意力的图卷积模型 EAGCN 和 MF EAGCN，用于分子生物活性预测。通过在 PubChem 数据库中的多个生物活性数据集上进行实验，验证了模型相较于传统机器学习方法在分类性能上的优越性。EAGCN 通过直接学习分子图结构避免了人工特征工程误差，而 MF EAGCN 则通过多特征融合方案进一步优化了模型性能。研究还探讨了样本不平衡问题的优化策略，并分析了模型在多个评估指标上的表现。

本研究探讨了以太坊交易网络中的庞氏骗局检测与分子生物活性预测的相关方法与实验。在庞氏骗局检测部分，通过构建平衡与不平衡数据集，结合手动特征工程与图嵌入方法，评估了多种分类器的性能，发现随机森林与XGBoost在不同场景下表现优异，而图卷积网络（GCN）进一步提升了检测准确性。在分子生物活性预测方面，分析了传统和深度学习方法的发展，特别是基于图结构的GCN及其改进模型EAGCN的应用。研究还提出了改进的多特征融合注意力图卷积模型，以解决现有方法在特征融合与自适应学习中的不足。最后，文章总结了两个领域的联系，并

本文围绕以太坊庞氏骗局检测展开研究，分析了庞氏骗局犯罪的可行性，并介绍了基于合同特征、交易特征和网络特征的检测方法。通过提取源代码、字节码、操作码和交易数据，结合图卷积网络（GCN）构建检测模型，实验结果表明该方法在识别庞氏合约方面表现出色，并有效缓解了数据不平衡问题。

本博客主要探讨了两个研究领域：社交媒体意见分析和以太坊庞氏骗局检测。在社交媒体分析方面，比较了多种图嵌入方法（如Metapath2vec、node2vec）和PathMerge方法在检测争议性内容上的性能，结果显示PathMerge具有最佳泛化能力。在以太坊庞氏骗局检测方面，提出了一种基于图神经网络的模型框架，整合了智能合约代码、交易特征和账户交互信息，通过实验验证了该方法的有效性。博客还深入分析了方法优势、分类器选择、数据挑战及模型优化方向，旨在为相关研究和技术应用提供参考。

本研究提出了一种基于随机游走的PathMerge模型，用于社交媒体上的评论级别争议检测。研究构建了一个包含511条新闻、71,579名用户和103,787条评论的中文数据集，并通过整合评论树中的时间与结构信息，显著提升了争议检测的准确性。实验表明，PathMerge模型在AUC和AP指标上优于其他基线方法，并具有良好的泛化能力。该模型在舆情监测、内容审核和市场调研等场景中具有广泛的应用前景。

本博文探讨了基于图神经网络（GNN）的AS业务类型分类与社交媒体意见分析两个研究方向。在AS业务类型研究中，提出了ASGNN模型，结合多种AS分类特征和关系特征，通过GNN学习图结构以提高分类性能；在社交媒体意见分析部分，设计了端到端模型PathMerge，利用图结构和随机游走方法实现评论间的微观争议检测。两项研究均强调图结构建模与特征融合的重要性，分别在网络拓扑优化和网络舆情治理方面具有理论与实践价值。

本文提出了基于图神经网络的自治系统（AS）业务类型分类框架ASGNN，通过聚合周围信息充分利用互联网拓扑结构和特征信息，提高分类准确性。结合多技术推理结果降低数据集误差，分析并提取了多种关键特征，包括中转度数、到团距离、共同邻居比率等。实验表明，ASGNN在分类性能上显著优于传统机器学习方法，并通过特征重要性分析揭示了影响AS分类的关键因素。研究还展望了模型优化、特征融合和应用拓展的未来方向。

本文围绕互联网自治系统（AS）的分类和关系推断展开研究，提出了一种基于图神经网络（GNN）的新型框架ASGNN。该框架结合AS的静态属性、全局网络结构和局部链路特征，同时引入AS关系属性作为新特征，以提高AS分类的准确性。通过对比实验，ASGNN在AS分类任务中表现优于传统机器学习方法和其他现有模型。研究使用了包括BGP路径、S2S关系、IXP列表、AS分类真实数据和AS关系实验数据在内的多种数据集，并分析了当前AS分类和关系推断中的挑战与局限性。实验结果表明，ASGNN能够更全面地捕捉AS特征信息，为互联

本文提出了一种基于局部有限穿透可见性图（LLPVG）的图神经网络（GNN）调制识别框架，用于提升无线电信号处理中调制识别的准确性和鲁棒性。通过将时域信号映射为图结构并利用GNN提取特征，该框架在局部特征捕捉和抗噪声性能方面表现出色，同时实现了模型大小与分类性能的良好平衡。实验结果表明，该方法在多数信噪比条件下优于传统深度学习和机器学习模型，并在无线电通信监测、认知无线电系统及军事通信对抗等场景中具有广泛的应用前景。

本文探讨了深度学习在无线电信号处理中的两大应用：基于生成对抗网络的信号去噪技术和基于图神经网络（GNN）的调制识别框架。通过实验对比，深度学习方法在信号去噪方面显著优于传统滤波器，而在调制识别中，提出的局部受限可穿透可见图（LLPVG）方法结合多通道GNN模型，提高了分类准确率和处理效率，为无线电通信的发展提供了新的技术支持。

本文探讨了基于深度学习的无线电调制信号去噪方法，重点介绍了生成对抗网络（GAN）及其变体（如CGAN和DCGAN）在信号去噪中的应用。通过设计融合多种GAN特点的SDGAN模型，并对生成器、判别器和损失函数进行优化，实现了高效的信号去噪。实验结果表明，该方法在星座图、频域图和纯度指标上均优于传统方法，为无线通信、卫星通信等领域的信号处理提供了有效解决方案。

本文介绍了两种关键技术：基于GAF（Gramian Angular Field）与BLS（Broad Learning System）的时间序列分类方法，以及基于深度学习的无线电调制信号去噪技术。GAF-BLS方法通过将时间序列转化为特征矩阵并利用广义学习系统进行分类，在多个数据集上实现了高分类准确率和短训练时间。深度学习去噪技术则利用生成对抗网络（GAN）进行端到端的信号去噪，无需先验知识，能够自适应处理多种调制类型的信号，并在去噪效果和泛化能力方面表现优异。这两种技术为数据分析和信号处理领域提供了新的解

本文提出了一种基于格拉姆角场（GAF）和广义学习系统（BLS）的时间序列分类方法。通过GAF将一维时间序列转换为二维特征矩阵，充分保留时间依赖性和数值信息，再利用BLS进行高效分类。实验表明，GAF-BLS在多个时间序列数据集上优于LSTM和BP网络等传统方法，具有更高的准确性和计算效率。

本文提出了一种基于卷积神经网络（CNN）的信号调制识别混合剪枝方法。该方法结合滤波器剪枝和层剪枝两种策略，从模型的宽度和深度两个方向进行剪枝，以实现更高的压缩率和更小的精度损失。实验结果表明，该混合剪枝方法在公共电磁信号数据集 RML2016.10a 上表现出优异的性能，在保证准确率的同时显著减少了模型的计算量（FLOPs）和参数数量。此外，文章还分析了该方法的优势、应用场景、局限性，并展望了未来的研究方向，如自适应剪枝算法、模型性能稳定性优化以及硬件协同优化等。

本文提出了一种基于卷积神经网络的信号调制识别混合剪枝方法，结合了滤波器级和层级别剪枝方法，旨在解决在有限资源下部署大规模神经网络模型的问题。通过实验验证，混合剪枝方法在模型大小、运行内存和计算操作方面实现了显著压缩，同时保持了较好的分类准确率。该方法为资源受限场景下的模型部署提供了新思路。

本博客探讨了深度学习在作物胁迫研究中的应用，涵盖了生物胁迫和非生物胁迫两大类。文章分析了现有研究的数据来源、规模及深度学习模型的应用场景，总结了深度学习在该领域的优势与挑战，并展望了未来发展趋势。

本文详细探讨了深度学习在轴承滚子缺陷检测与作物压力分析中的应用。在轴承滚子缺陷检测中，基于ResNet的二进制分类网络与基于Xception-65的细粒度缺陷分割网络分别被介绍，比较了它们的检测速度和精度，并讨论了GAN数据增强对性能的提升。在作物压力分析部分，介绍了主流深度学习网络如卷积神经网络（CNN）、自编码器以及目标检测网络（包括两阶段和一阶段方法）的应用场景和选择建议。文章还总结了深度学习在实际应用中的注意事项，并展望了未来发展方向。通过对比分析，为工业检测和农业病害诊断提供了实用的深度学习解决方

本文提出了一种基于生成对抗网络（DCGAN）的轴承滚子缺陷检测与分割技术。通过使用DCGAN对数据集进行增强，有效解决了轴承滚子缺陷数据不足的问题，提升了图像分类网络的检测准确率。结合Faster R-CNN和DeepLabV3+的目标检测与分割方法，实现了对细粒度缺陷（如细微划痕）的高效识别。实验结果表明，数据增强后分类准确率从83.6%提升至89.2%，目标检测方法的平均精度和召回率分别达到0.938和0.940。该方法在工业质检领域具有良好的应用前景。

本文介绍了一种基于深度学习技术的船舶牌照自动识别方法，包括船舶牌照的检测、校正和识别三个主要阶段。检测阶段采用R2CNN文本检测网络，结合区域建议网络和Fast R-CNN模块，实现对船舶牌照位置的准确定位。识别阶段应用ASTER框架，通过校正网络和识别网络处理不规则文本，提高识别精度。系统部署在港口环境中，结合雷达和摄像机实现对过往船舶的自动检测和识别。实验结果表明，该方法能够在不同光照和能见度条件下实现高性能的船舶牌照识别。

本文介绍了两种基于视觉和深度学习的技术：一种用于PM2.5估计，另一种用于船舶牌照识别。PM2.5估计方法利用多视角图像和基于CNN的网络模型，有效减轻图像噪声影响并提升预测精度，实验结果显示RMSE为2.27 μgm−3。船舶牌照识别技术基于R2CNN和ASTER模块的两阶段端到端网络，可高效检测和识别复杂环境下的船舶牌照，检测和识别精度分别达到93.4%和95.9%。这两种技术分别在环境监测和水路监管领域具有良好的应用前景。

本文介绍了一种基于视觉的PM2.5估算方法，通过提取多种与雾霾相关的统计特征，并结合卷积神经网络（CNN）模型，实现了对PM2.5浓度的高精度预测。文章提出了PMEstimatingNet方法，利用无人机获取的图像进行视频式估算，主要包括雾霾特征提取和PM浓度估算两个步骤。实验结果表明，该方法在自建数据集上的均方根误差（RMSE）仅为2.27 μgm⁻³，显示出良好的性能和应用前景。此外，文章还讨论了该方法在城市空气质量监测、工业污染监测等领域的潜在应用，以及未来在多模态数据融合和智能化监测系统方面的发展趋

本文全面探讨了深度学习在视觉、信号与网络领域的应用进展。从深度学习的基本概念出发，分别介绍了其在计算机视觉、信号处理和复杂网络结构分析中的方法与典型案例，并对各领域常用技术进行了对比分析。同时，文章还总结了深度学习应用的发展趋势，如多领域融合、模型轻量化、可解释性增强等，并探讨了实际应用中的挑战与应对策略。通过这些分析，展示了深度学习在解决复杂问题中的巨大潜力与价值。