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山东大学学报（工学版） 2022年第4期52卷 54-68页

作者：董璐璐宋金涛魏伟波潘振宽青岛大学计算机科学技术学院山东青岛266071

针对多相图像分割变分模型的局部极值问题,采用函数提升方法实现模型的全局优化。基于笛卡尔流思想和校准理论,将离散的标签函数提升为二值超水平集函数。利用二值标签函数凸松弛技术,设计标签函数子问题的凸优化方法,通过原-对偶算法... 详细信息

针对多相图像分割变分模型的局部极值问题,采用函数提升方法实现模型的全局优化。基于笛卡尔流思想和校准理论,将离散的标签函数提升为二值超水平集函数。利用二值标签函数凸松弛技术,设计标签函数子问题的凸优化方法,通过原-对偶算法和投影算法简化计算以提高计算效率。对多幅多相灰度图像和彩色图像进行分割试验,结果表明:所提模型的能量极小值较原模型直接计算结果小得多,与最小值的误差仅为0、0.426%、0.040%等。改进后的方法几乎不依赖初始水平集的设置和试验参数的选择,可以得到全局最小值;所提算法的迭代次数大大减少,计算效率显著提高。

关键词：多相图像分割标签函数凸优化函数提升原-对偶算法投影算法

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多相图像分割变分模型的标签函数提升方法

多相图像分割变分模型的标签函数提升方法

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作者：董璐璐青岛大学

学位级别：硕士

多相图像分割的变分模型是典型的多变量优化问题,其非线性、非凸性、非光滑特性导致局部极值问题突出,模型解依赖于初始条件和惩罚参数,实际应用困难。通过箱函数、广义余面积公式、千层饼公式等可从理论上将原问题转化为全局凸优化问题... 详细信息

多相图像分割的变分模型是典型的多变量优化问题,其非线性、非凸性、非光滑特性导致局部极值问题突出,模型解依赖于初始条件和惩罚参数,实际应用困难。通过箱函数、广义余面积公式、千层饼公式等可从理论上将原问题转化为全局凸优化问题,但随着分割相数的增加,箱函数的维数急剧增加,导致了计算复杂、效率低下。针对于以上问题,本文对基于一个标量多标签函数划分多个区域的多相图像分割变分模型-LLT模型改进,主要创新点如下:1.提出了基于一个标签函数的LLT模型的凸优化方法。在对LLT模型进行交替优化求解过程中,当参数估计子问题完成后,针对标签函数相关子问题,本研究基于笛卡尔流思想和校准理论,采用函数提升方法将离散的单标签函数提升为二值超水平集函数。接着利用二值标签函数凸松弛技术,设计该子问题的凸优化方法,以改善整体模型的局部极值问题。2.提出了基于两个标签函数的矢量LLT模型,并为其设计凸优化方法。随着多相图像相数的增加,标签函数的标签随之增加,图像分割的计算效率会逐渐降低。因此,本文设计了两个标签函数的LLT模型,并根据不同的标签函数设计相应的多标签函数的凸优化方法,最后求解全局最优值。3.为所提出模型设计原-对偶算法。为提高计算效率,本文通过引入对偶变量,将提升后的子问题转化为极大极小优化问题,并利用原-对偶算法和投影算法求解。在求解过程中,为了减少迭代次数,在计算时引入了加速项。最后,本文针对多幅多相灰度图像和彩色图像进行分割,改进的两种方法的能量极小值较原模型直接计算的结果小得多;改进后的方法几乎不依赖初始水平集的设置和实验参数的选择;所设计模型和算法的有机结合大大减少了整体迭代次数,具有较高的计算效率。

关键词：多相图像分割标签函数 LLT模型凸优化函数提升原-对偶算法投影算法

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一种标签函数的处理方法及装置

一种标签函数的处理方法及装置

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作者：孙吉平尹永政 100193 北京市海淀区西北旺东路10号院东区5号楼5层510

本发明公开了一种标签函数的处理方法及装置，涉及计算机安全技术领域，主要目的是用以解决现有技术中标签函数删除不彻底的问题。所述方法包括：获取导入表中的标签函数信息，所述标签函数信息包括标签函数名称以及标签函数在内存中的... 详细信息

标准号: CN106897588B

本发明公开了一种标签函数的处理方法及装置，涉及计算机安全技术领域，主要目的是用以解决现有技术中标签函数删除不彻底的问题。所述方法包括：获取导入表中的标签函数信息，所述标签函数信息包括标签函数名称以及标签函数在内存中的地址；根据所述标签函数信息创建重定位函数块；当程序执行到所述标签函数时，将所述标签函数重定位至所述重定位函数块。本发明主要用于标签函数的处理。

关键词：标签函数重定位计算机安全技术程序执行信息创建删除

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一种标签函数的处理方法及装置

一种标签函数的处理方法及装置

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作者：孙吉平尹永政 100193 北京市海淀区西北旺东路10号院东区5号楼5层510

标准号: CN106897588A

关键词：标签函数重定位计算机安全技术程序执行信息创建删除

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心血管疾病信息实体标注和识别方法、装置和系统

心血管疾病信息实体标注和识别方法、装置和系统

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作者：陈冠伟 100080 北京市海淀区北四环西路52号16层1601、1602房间

本发明公开一种心血管疾病信息实体标注和识别方法、系统及设备，提取数字文件中的全文信息或收集做好切词准备的数据，将数据输入标签函数，基于正则匹配对信息进行分词训练并产生标签，根据模型的入参，将标签数据和原始数据整合后，... 详细信息

标准号: CN114093468A

本发明公开一种心血管疾病信息实体标注和识别方法、系统及设备，提取数字文件中的全文信息或收集做好切词准备的数据，将数据输入标签函数，基于正则匹配对信息进行分词训练并产生标签，根据模型的入参，将标签数据和原始数据整合后，输入到模型中进行实体识别模型训练产出了结果集以及相应的评分结果。本发明通过模型训练，解决了海量数字文件的信息实体标注的时效和成本问题，并且通过程序实现的方式让非算法人员可以快速实现操作，属于工具类的极大创新，可以广泛应用于数字应用领域的数据标注，为互联网业务和资源对接等提供了便利，大量节约时间和资金成本。

关键词：模型训练数字文件信息实体标注互联网业务系统及设备心血管疾病标签函数标签数据成本问题程序实现评分结果全文信息实体识别数据标注数字应用原始数据资金成本结果集匹配对分词整合算法标签便利节约应用

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一种知识感知的情感分析方法

一种知识感知的情感分析方法

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作者：柯尊旺李哲刘士坤代立韩华伟 830008 新疆维吾尔自治区乌鲁木齐市沙依巴克区西北路499号新大北校区

本发明提供了一种知识感知的情感分析方法，属于人工智能领域，包括：收集自然语言解释ei，并利用语义解析器将收集的自然语言解释ei生成一系列候选标签函数；将候选标签函数输入到过滤器组中进行过滤，剔除超过设定阈值的候选标签函数... 详细信息

标准号: CN113191160A

本发明提供了一种知识感知的情感分析方法，属于人工智能领域，包括：收集自然语言解释e_i，并利用语义解析器将收集的自然语言解释e_i生成一系列候选标签函数；将候选标签函数输入到过滤器组中进行过滤，剔除超过设定阈值的候选标签函数；将剩余的候选标签函数应用于未标注的样本实例，并生成标注矩阵，将标注矩阵传递给标注聚合器，所述标注聚合器将标注矩阵中存在潜在冲突和重叠的标注集成到每个样本中生成新的标注；利用生成的新的标注对情感分类器判别模型进行训练，根据所述情感分类器判别模型进行情感分析。该方法在解决公开情感分析数据集的标注数据稀缺性和类别不平衡问题方面具有潜在的效率和有效性。

关键词：标注标签函数自然语言矩阵判别模型情感分类情感分析聚合器样本情感分析数据人工智能领域过滤器组矩阵传递潜在冲突语义解析潜在的稀缺性感知过滤剔除应用

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基于资源使用感知模糊测试的程序资源消耗量上界预测方法

基于资源使用感知模糊测试的程序资源消耗量上界预测方法

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作者：陈立前黄仁杰王戟马成虎陈振邦董威毛晓光张永政刘培 410073 湖南省长沙市开福区砚瓦池正街47号

本发明公开一种基于资源使用感知模糊测试的程序资源消耗量上界预测方法，步骤包括：步骤S1.利用静态分析方法识别目标程序中指定资源类型的资源操作API、识别涉及资源使用的函数，以及识别资源使用所在的控制流分支，并将预先定义的资... 详细信息

标准号: CN114741282A

本发明公开一种基于资源使用感知模糊测试的程序资源消耗量上界预测方法，步骤包括：步骤S1.利用静态分析方法识别目标程序中指定资源类型的资源操作API、识别涉及资源使用的函数，以及识别资源使用所在的控制流分支，并将预先定义的资源使用建模函数以及用于代码覆盖率标记的覆盖率标签函数的调用语句插桩到目标程序中，得到插桩后的程序；步骤S2.使用资源消耗量和资源使用操作覆盖为指导，对插桩后的程序进行模糊测试，得到目标程序在最坏情况下的资源消耗量，即为预测的程序资源消耗量上界。本发明能够实现大规模程序中多种资源类型在最坏情况下的资源消耗量预测，且具有实现方法简单、自动化程度高以及预测效率与精度高等优点。

关键词：资源使用目标程序消耗量资源消耗量预测程序资源模糊测试资源类型插桩上界大规模程序代码覆盖率标签函数方法识别建模函数静态分析使用资源预先定义资源操作控制流对插语句调用感知自动化覆盖率覆盖

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一种样本标注方法及装置

一种样本标注方法及装置

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作者：姚武冠楠 200010 上海市黄浦区外马路618号8层803室

本说明书实施例涉及一种样本标注方法及装置，方法包括：获取无标签的样本集以及多个标签函数，任一标签函数用于给样本添加标签；使用多个标签函数为样本集中的各个样本添加弱标签，得到标签矩阵；基于标签矩阵构造第一图结构；第一图... 详细信息

标准号: CN117972431A

本说明书实施例涉及一种样本标注方法及装置，方法包括：获取无标签的样本集以及多个标签函数，任一标签函数用于给样本添加标签；使用多个标签函数为样本集中的各个样本添加弱标签，得到标签矩阵；基于标签矩阵构造第一图结构；第一图结构中的节点对应标签函数，连接边的值指示其连接的两个节点所对应标签函数之间的潜在关联关系，任一连接边上具有相应的权重值；基于第一图结构中各个连接边的值和权重值，确定最大熵模型；基于噪声对比估计和图稀疏约束求解最熵模型，得到各个连接边上的权重值的更新结果；基于更新后的各个权重值，确定各个标签函数之间的第二图结构；第二图结构用于对样本集中的样本进行标注。

关键词：标签函数图结构权重样本标签矩阵样本添加标签连接边最大熵模型更新结果关联关系样本标注样本集熵模型求解稀疏标注噪声更新

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软件测试方法、装置、电子设备和计算机可读存储介质

软件测试方法、装置、电子设备和计算机可读存储介质

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作者：胡进刘明 100032 北京市西城区新街口外大街28号102号楼3层332号

本申请提供了一种软件测试方法、装置、电子设备和计算机可读存储介质，其中，该方法包括：通过测试软件对待测软件的标签函数集进行测试，其中，该标签函数集中包括多个标签函数，每一个该标签函数与该待测软件的原始函数集中的一个原... 详细信息

标准号: CN117950978A

本申请提供了一种软件测试方法、装置、电子设备和计算机可读存储介质，其中，该方法包括：通过测试软件对待测软件的标签函数集进行测试，其中，该标签函数集中包括多个标签函数，每一个该标签函数与该待测软件的原始函数集中的一个原始函数对应，该标签函数为其对应的原始函数的指定位置设置标签的函数；若检测到任意一个当前标签函数存在标签异常，将该当前标签函数恢复为其对应的原始函数，其中，该标签异常为该当前标签函数中的标签引起的异常；通过该测试软件对该当前标签函数对应的原始函数进行测试。

关键词：标签函数原始函数标签测试软件计算机可读存储介质测试待测软件电子设备软件测试检测申请恢复

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基于深度学习的光栅尺测量误差动态补偿方法

基于深度学习的光栅尺测量误差动态补偿方法

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作者：蔡念林智能谢伟张福王晗陈新度陈新 510006 广东省广州市越秀区东风东路729号

本发明公开了基于深度学习的光栅尺测量误差动态补偿方法，包括步骤：采集获得误差数据，同时采用多个传感器测量获得该误差数据所对应的多种干扰因素的作用强度值；基于经验模式分解算法将该误差数据分解为多个IMF分量，并求解获得每个... 详细信息

标准号: CN106095729A

本发明公开了基于深度学习的光栅尺测量误差动态补偿方法，包括步骤：采集获得误差数据，同时采用多个传感器测量获得该误差数据所对应的多种干扰因素的作用强度值；基于经验模式分解算法将该误差数据分解为多个IMF分量，并求解获得每个IMF分量的希尔伯特边缘谱；将该误差数据对应的多种干扰因素的作用强度值以及多个IMF分量的希尔伯特边缘谱作为输入数据，采用训练好的CNN神经网络进行识别计算后获得对应输出的标签函数；获得该误差数据对应的趋势项并累加后作为光栅尺的误差补偿量；采用获得的误差补偿量对光栅尺进行测量补偿。本方法操作简单、成本较低，而且补偿效果好，可实现对光栅尺系统的有效补偿，可广泛应用于光栅尺测量行业中。

关键词：误差数据光栅尺测量误差补偿量干扰因素光栅尺经验模式分解误差动态补偿传感器测量光栅尺系统标签函数补偿效果测量补偿神经网络有效补偿累加求解算法采集分解输出应用学习

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