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申请/专利权人：复旦大学;上海航天精密机械研究所
摘要：本发明公开了一种用于稀土镁合金内部夹杂物分类的优化Transformer方法。该方法包括：首先，引入可学习位置编码改进输入信号的编码操作，以潜在地学习到一种最优的方式来为其正在训练的特定任务融合位置信息；接着，按步长分块进行前向传播和反向传播，根据特征类型和特征重要性信息来对查询和键进行调整，使用改进的梯度重要性快速注意力机制对编码后的输入信息进行特征提取；最后，经过输出模块，得到最终的输出结果。本发明考虑特定任务的位置信息，融入了特征信息的梯度重要性，分段计算减少内存消耗，有助于处理长序列数据，在提高了稀土镁合金材料内部夹杂物的信号分类准确性的同时，降低了模型的计算复杂度。
主权项：1.一种用于稀土镁合金内部夹杂物分类的优化Transformer方法，其特征在于，其利用梯度重要性快速Transformer结构模型进行稀土镁合金中缺陷分类；其中：梯度重要性快速Transformer结构模型为改进的Transformer架构，其包括输入模块、编码器和输出模块，编码器中采用梯度重要性快速自注意力机制；具体步骤如下：1对输入信号进行编码，将其转换为序列向量；引入可学习位置编码改进输入信号的编码操作；其中：输入信号为稀土镁合金材料缺陷检测中的含不同类别缺陷回波信号的原始超声信号；2输入到模型的编码器部分，按步长分块进行前向传播和反向传播，使用梯度重要性快速自注意力机制，根据特征类型和特征重要性信息对查询和键进行调整，以对编码后的输入信息进行特征提取；3经过输出模块，输出最终的稀土镁合金中缺陷的分类结果，得到相应稀土镁合金材料内部的夹杂物情况。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 复旦大学 上海航天精密机械研究所 一种用于稀土镁合金内部夹杂物分类的优化Transformer方法
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