陈景霞
- 作品数：59 被引量：166H指数：7
- 供职机构：陕西科技大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金陕西省科技攻关计划西安市科技计划项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术机械工程一般工业技术经济管理更多>>
- 基于XML的机床制造信息集成规范的研究被引量：1
- 2006年
- 在网络化协同制造环境下,为有效实现制造企业应用集成,需要开发统一的信息集成规范。XML技术为解决制造信息集成、定义异构系统间数据交换的内容和格式提供了有效的途径。针对机床产品协同设计中数据交换复杂等特点,提出了通用的、可扩展的集成规范制定原则,以及基于XML产品模型数据交换标准的映射方法,并对集成规范设计的支撑技术与工具进行了深入探讨,对集成规范建立和实施的前景进行了说明。
- 张鹏伟陈景霞陈桦
- 关键词：XML信息集成数据交换协同设计
- 基于EEG和面部视频的多模态连续情感识别
- 2024年
- 针对脑电(Electroencephalogram, EEG)通道间和时间上情绪强度的改变很难被捕捉,以及不同被试的面部特征情绪上的相似性难以挖掘的问题,文章提出了一种基于EEG和面部视频的多模态连续情感识别模型.采用基于时空注意力机制(Spatial-Temporal Attention)的卷积和双向长短期记忆神经网络的组合模型(STA-CNNBiLSTM)对EEG中提取的功率谱密度(Power Spectral Density, PSD)特征进行深层特征学习与情感分类;采用引入自注意力机制的预训练卷积神经网络(SA-CNN)对人脸面部几何特征进行学习与情感分类.采用决策级融合算法,对两个模态的分类结果进行迭代学习与融合,得到最终多模态情感分类结果.在公开数据集MAHNOB-HCI进行了大量对比验证实验,在FER2013数据集的面部几何特征上对SA-CNN模型进行了预训练.在独立被试的实验中,所提模型在效价维度二分类的平均准确率为75.50%,在唤醒维度二分类的平均准确率为79.00%,均优于单模态上的最高平均准确率.和目前流行的模型LSSVM、SE-CNN和AM-LSTM相比较,所提模型的分类效果更优,验证了所提时空注意力机制能够捕捉更多的EEG时空特征,自注意力机制能够关注到不同被试面部特征的相似性,进而提高了多模态情感识别的性能.
- 雪雯陈景霞胡凯蕾刘洋
- 关键词：EEG
- 基于JMS的异步消息处理机制的研究与应用被引量：6
- 2006年
- 根据企业级Web应用程序间进行消息服务的实际需求,深入研究了J2EE架构中基于JMS的异步消息处理机制,分析了JMS API的体系结构和实现方法,并以网上求职代理系统为例详细论述了JMS技术的具体应用,对采用J2EE架构开发Web消息服务系统具有一定的参考意义。
- 张鹏伟蔡国敏陈景霞
- 关键词：JMS点对点
- 基于UNet3+生成对抗网络的视频异常检测被引量：1
- 2024年
- 为解决传统视频异常检测方法在不同场景下多尺度特征提取不完全的问题,提出两种方法:一种是用于简单场景的基于UNet3+的生成对抗网络方法(简称U3P^(2)),另一种是用于复杂场景的基于UNet++的生成对抗网络方法(简称UP^(3))。两种方法分别对连续输入的视频帧生成预测,引入多种损失函数和光流模型学习其外观与运动信息,通过计算AUC进行性能评估。U3P^(2)方法以6.3 M参数量在Ped2数据集的AUC提升约0.6%,而UP^(3)方法在Avenue数据集的AUC提升约0.8%,验证其能够有效应对不同场景下的异常检测任务。
- 陈景霞林文涛龙旻翔张鹏伟
- 基于XML的机床产品协同设计信息交互模型的研究被引量：4
- 2005年
- 针对分布式异地、异构协同环境下机床产品设计数据结构化与非结构化的特征,提出利用半结构化语言XML描述机床类产品设计信息模型的方法,给出了XML样式化接口与映射接口的实现机制,为协同设计中产品设计资源的跨平台交互处理以及远程机床的在线加工后处理提供了有效的数据模型和解决途径。
- 陈桦陈景霞张鹏伟
- 关键词：XML机床协同设计
- 一种基于记忆增强和条件变分自编码网络的视频检测方法及系统
- 本发明提供一种基于记忆增强和条件变分自编码网络的视频检测方法及系统，包括以下步骤：采集所有视频帧序列数据，并提取序列中的时空特征；基于时空特征采用边界框提取的方式提取目标特征，并通过记忆矩阵记忆正常行为模式，构建记忆增强...
- 陈景霞张鹏伟龙闵翔张靖泽
- 用于脑电数据增强和情绪识别的自注意力GAN被引量：1
- 2023年
- 针对脑电信号(electroencephalogram,EEG)情绪识别中数据稀缺及由此导致的情感分类精度不高的问题,提出了一个引入自注意力机制的条件Wasserstein生成对抗网络(SA-cWGAN),通过自注意力模块从训练数据学习长时上下文相关的全局特征,采用Wasserstein距离和梯度惩罚的Lipschitz约束对网络的损失函数进行优化,进而生成高质量的EEG数据对原有训练集进行增强。所提方法分别在DEAP和SEED数据集上进行了大量的二分类和三分类对比实验,生成了与EEG训练数据分布接近的微分熵(DE)和功率谱密度(PSD)特征,以此来增强EEG训练数据集,采用SVM分类器对增强后的EEG特征进行情绪分类。实验结果表明,在DEAP数据集上的唤醒度和效价维度下,增强后的DE、PSD特征较原有DE、PSD特征二分类准确率分别提高了16.63、17.55个百分点和6.48、8.34个百分点;在SEED数据集下,三分类准确率分别提高了4.64、5.18个百分点,证明所提方法生成的特征具有良好的鲁棒性,也表明通过对GAN网络引入自注意力机制生成的特征增强原有训练数据集能够有效提高EEG情绪识别的准确率和稳定性。
- 陈景霞唐喆喆林文涛胡凯蕾谢佳
- 关键词：情绪识别
- 基于TextCNN的邮政快递业申诉文本事件分类
- 2023年
- 为解决邮政安全监管部门在对大量申诉事件原因进行分类汇总时耗时耗力、效率低下等问题,提出应用Word2vec和TextCNN模型,实现对大量快递申诉文本事件进行申诉原因自动分类。首先对自采集的申诉文本做预处理,申诉原因分为延误、投递、丢失短少、损毁、其他共五种类型,再使用Word2vec进行词向量的转换,构建TextCNN模型,对其进行训练得到申诉文本的分类模型。在真实数据上的实验结果表明,该方法能够对申诉文本进行有效分类,准确率达到94.05%,召回率93.03%,F1值0.9325。
- 宁艺博陈景霞张鹏伟王梅嘉
- 关键词：文本分类
- 共空间模式结合小波包分解的脑电情感分类被引量：13
- 2019年
- 为了有效缓解不同受试者跨天试验间脑电信号差异对分类性能的影响,结合共空间模式和小波包分解算法,对12个受试者连续5天的脑电波数据进行空间滤波处理和时频域上小波包能量特征提取。采用Bagging tree、SVM、LDA和BLDA模型进行情感分类实验。实验结果表明,使用SVM和BLDA分类器对该算法提取的脑电特征进行两类情感分类的精度比目前最优的结果分别提高了4.4%和3.5%,有效地提高了跨天脑电情感分类的准确率和稳定性,对于开发鲁棒的情感脑-机接口应用具有一定价值。
- 陈景霞郑茹贾小云张鹏伟
- 关键词：脑电波小波包分解情感分类
- Internet环境下协同产品设计过程融合与监控被引量：2
- 2006年
- 针对目前Internet环境下虚拟企业协同设计中处理突发事件和意外能力不足、无法有效地进行设计过程实时监控和协调的问题,提出了整体规划与局部决策相结合的设计过程融合与控制机制,重点探讨了采用JSP/Servlet/XML技术实现工作流程变更通知、设计任务状态的监控与提醒,以及设计项目进度实时监控的方法与策略,为Internet环境下协同设计过程的动态规划与管理提供了有效的途径。
- 陈景霞陈桦张鹏伟
- 关键词：协同设计J2EEXML
