检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机学报 2019年第9期42卷 2076-2086页

作者：张冬明靳国庆代锋袁庆升包秀国张勇东国家计算机网络应急处理协调中心北京100029 中国科学院计算技术研究所智能信息处理实验室北京100190 中国科学技术大学信息科学技术学院合肥230026

自然图像往往包含各种复杂的内容,基于单一特征的显著性检测算法很难从复杂场景中提取符合人类视觉的显著性目标.虽然多种显著图的融合能够弥补或者纠正单一特征带来的检测缺陷,但是不合理的显著图融合方式可能会进一步降低算法的检测性... 详细信息

自然图像往往包含各种复杂的内容,基于单一特征的显著性检测算法很难从复杂场景中提取符合人类视觉的显著性目标.虽然多种显著图的融合能够弥补或者纠正单一特征带来的检测缺陷,但是不合理的显著图融合方式可能会进一步降低算法的检测性能.为了解决多种显著图的有效融合问题,作者提出了一种基于深度卷积神经网络的特征图深度融合模型.算法使用四种低层显著图作为网络的输入,采用前融合和后融合的双通道卷积网络学习图像的显著目标.前融合通道利用一个多层的全卷积网络生成对目标物体边缘敏感的显著图,后融合通道使用权重共享的浅层网络分别获得四种目标对象位置保持的高层语义显著图.两个通道的特征图再通过一个四层的全卷积网络进行优化,从而获得最终的显著图.在公开数据集上的大量实验证明了本文提出的显著图深度融合算法的有效性.

关键词：显著目标检测人工特征深度融合深度学习显著图

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考虑均衡性的城际铁路列车运行图智能调整方法研究

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铁道运输与经济 2020年第9期42卷 20-25页

作者：郭一唯黄艨靼李博何清中国铁道科学研究院集团有限公司运输及经济研究所北京100081 中国科学院智能信息处理重点实验室北京100190 中国科学院计算技术研究所北京100190 中国科学院大学计算机科学与技术学院北京100049

城际铁路列车运行图的编制与调整是一项难度较大的铁路运输组织工作,亟需实现列车运行图编制与调整的自动化、智能化。运用强化学习方法对城际铁路列车运行图的调整问题进行建模和求解,可以自动、高效地完成运行图的调整与优化任务。选... 详细信息

城际铁路列车运行图的编制与调整是一项难度较大的铁路运输组织工作,亟需实现列车运行图编制与调整的自动化、智能化。运用强化学习方法对城际铁路列车运行图的调整问题进行建模和求解,可以自动、高效地完成运行图的调整与优化任务。选择列车区间运行时分、追踪间隔时间、停站频次、停站时间等为约束条件,建立以运行图的整体均衡性最优为目标的离散时间马尔可夫决策过程模型,设计基于图面打分函数和Sarsa算法的模型训练方法。以某城际铁路为例,验证结果表明:该方法在城际铁路列车运行图的调整中具有一定的应用潜力,还应进一步探索解决高速铁路成网条件下大量跨线列车在长大干线运行的复杂列车运行图编制问题。

关键词：城际铁路列车运行图人工智能均衡性模型调整方法

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融入深度特征的多模板相关滤波跟踪算法

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计算机辅助设计与图形学学报 2019年第5期31卷 792-799页

作者：李宗民付红姣刘玉杰李华中国石油大学(华东)计算机与通信工程学院青岛266580 中国科学院计算技术研究所智能信息处理重点实验室北京100190 中国科学院大学北京100190

针对现实场景中跟踪算法因背景杂乱、遮挡、尺度变化、目标形变等情况易导致跟踪失败的问题,提出融入深度特征的多模板相关滤波跟踪算法.首先对图像或图像区域分别提取深度特征和Color Name特征,经过核相关滤波器学习得到不同的模板;然... 详细信息

针对现实场景中跟踪算法因背景杂乱、遮挡、尺度变化、目标形变等情况易导致跟踪失败的问题,提出融入深度特征的多模板相关滤波跟踪算法.首先对图像或图像区域分别提取深度特征和Color Name特征,经过核相关滤波器学习得到不同的模板;然后采用核相关滤波跟踪算法获得2个特征下的响应集合,并对所得到的集合进行加权融合得到最终的目标位置;最后使用贝叶斯统计通过最大化后验的方式估计最佳目标尺度,同时更新核相关滤波器参数,以实现自适应尺度的目标跟踪.在OTB2013和OTB2015这2个基准数据库上进行实验,并与当前6种优秀的算法进行比较,结果表明该算法性能最优,在2个数据集上的成功率OP(AUE)较KCF算法分别提升10.7%和12.4%.

关键词：目标跟踪深度学习多模板核相关滤波器多尺度

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描述逻辑ALC中关于伪子概念极小改变的R-演算

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软件学报 2019年第12期30卷 3683-3693页

作者：王雨晖眭跃飞中国科学院计算技术研究所智能信息处理重点实验室北京100190 中国科学院大学计算机与控制学院北京100049 中国再保险(集团)股份有限公司信息技术中心北京100033

AGM公设是用于信念修正的(被一个单一信念修正),而DP公设是用于迭代修正的(被一个有限的信念序列修正).李未给出了对于R-构型(configuration)Δ|Γ的R-演算,其中,Δ是一个原子公式或原子公式否定的集合,而Γ是一个有限的公式集合.为了... 详细信息

AGM公设是用于信念修正的(被一个单一信念修正),而DP公设是用于迭代修正的(被一个有限的信念序列修正).李未给出了对于R-构型(configuration)Δ|Γ的R-演算,其中,Δ是一个原子公式或原子公式否定的集合,而Γ是一个有限的公式集合.为了在修正过程中能够保留断言中尽可能多的信息,将考虑一种新的极小改变的定义:伪子概念极小改变(■-极小改变),其中,■是一种伪子概念的关系;之后,在此基础上给出一种新的R-演算TDL,它是关于■-极小改变可靠和完备的,使得Δ|Γ在TDL中可以被约减为一个理论Δ∪Θ(记作TDL■Δ|Γ?Δ,Θ)当且仅当Θ是Γ关于Δ的一个■-极小改变.

关键词：描述逻辑信念修正 R-演算伪子概念 ■-极小改变

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肽段的理论串联质谱图预测方法研究进展

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生物化学与生物物理进展 2019年第2期46卷 169-180页

作者：周撷璇任睿高婉铃黄运有曾文锋孔德飞郝天舒张知非詹剑锋中国科学院计算技术研究所中国科学院计算机体系结构国家重点实验室北京100190 中国科学院大学北京100049 中国科学院计算技术研究所中国科学院智能信息处理重点实验室北京100190 首都医科大学生理学与病理生理学系北京200031

基于串联质谱技术的蛋白质组学已经成为生命科学领域的重要工具,其中肽段的理论串联质谱图(通常也被称为二级谱图)预测问题在近年来广受关注.大量高质量质谱数据的积累和计算技术的发展为此问题的解决提供了有效途径.肽段的理论二级谱... 详细信息

基于串联质谱技术的蛋白质组学已经成为生命科学领域的重要工具,其中肽段的理论串联质谱图(通常也被称为二级谱图)预测问题在近年来广受关注.大量高质量质谱数据的积累和计算技术的发展为此问题的解决提供了有效途径.肽段的理论二级谱图预测的方法可以分为两大类,一类是基于物理模型的方法,即基于移动质子模型的方法,例如MassAnalyzer、MS-Simulator;另一类是基于机器学习的方法,包括集成学习相关算法和基于神经网络的方法,例如PeptideART、MS2PIP、MS2PBPI和p Deep等.本文对这两大类方法进行了整理和综述,并简要指出了目前理论谱图预测方法存在的一些不足,展望了未来的发展方向.

关键词：质谱蛋白质组学移动质子模型机器学习深度学习

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文本摘要常用数据集和方法研究综述

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中文信息学报 2019年第5期33卷 1-16页

作者：侯圣峦张书涵费超群中国科学院计算技术研究所智能信息处理重点实验室北京100190 中国科学院大学北京100049

成为人们从互联网上海量文本信息中便捷获取知识的重要手段。现有方法都是在特定数据集上进行训练和效果评价,包括一些公用数据集和作者自建数据集。已有综述文献对现有方法进行全面细致的总结,但大多都是对方法进行总结,而缺少对数据... 详细信息

成为人们从互联网上海量文本信息中便捷获取知识的重要手段。现有方法都是在特定数据集上进行训练和效果评价,包括一些公用数据集和作者自建数据集。已有综述文献对现有方法进行全面细致的总结,但大多都是对方法进行总结,而缺少对数据集的详细描述。该文从调研数据集的角度出发,对文本摘要常用数据集及在该数据集上的经典和最新方法进行综述。对公用数据集的综述包括数据来源、语言及获取方式等,对自建数据集的总结包括数据规模、获取和标注方式等。对于每一种公用数据集,给出了文本摘要问题的形式化定义。同时,对经典和最新方法在特定数据集上的实验效果进行了分析。最后,总结了已有常用数据集和方法的现状,并指出存在的一些问题。

关键词：文本摘要自然语言处理机器学习人工智能

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基于联合注意力机制的篇章级机器翻译

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中文信息学报 2019年第12期33卷 45-53页

作者：李京谕冯洋中国科学院计算技术研究所智能信息处理重点实验室北京100190 中国科学院大学北京100049

近年来,神经机器翻译(neural machine translation,NMT)表现出极大的优越性,然而如何在翻译一个文档时考虑篇章上下文信息仍然是一个值得探讨的问题。传统的注意力机制对源端的所有词语进行计算,而在翻译当前句子时篇章中大量的信息中... 详细信息

近年来,神经机器翻译(neural machine translation,NMT)表现出极大的优越性,然而如何在翻译一个文档时考虑篇章上下文信息仍然是一个值得探讨的问题。传统的注意力机制对源端的所有词语进行计算,而在翻译当前句子时篇章中大量的信息中只有小部分是与之相关的。在篇章级机器翻译中,采用传统的注意力机制建模篇章信息存在着信息冗余的问题。该文提出了一种联合注意力机制,结合"硬关注"和"软关注"的机制对篇章上下文的信息进行建模。关键思想是通过"硬关注"筛选出与翻译当前句子相关的源端历史词语,然后采用"软关注"的方法进一步抽取翻译中所需的上下文信息。实验表明,相比于基线系统,该方法能使翻译性能获得明显提升。

关键词：神经机器翻译注意力机制篇章级机器翻译

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基于语义分类和描述框架的网络攻击知识抽取研究及其应用

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中文信息学报 2019年第4期33卷 48-59页

作者：方芳王亚王石符建辉曹存根中国科学院计算技术研究所智能信息处理重点实验室北京100190 中国科学院大学北京100049

随着计算机技术的迅猛发展,自然语言处理成为计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向,且文本知识获取(knowledge acquisition from text,KAT)是人工智能的重要研究内容。当前对于文本研究,大多采用关键字以及机器学习方法,准确... 详细信息

随着计算机技术的迅猛发展,自然语言处理成为计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向,且文本知识获取(knowledge acquisition from text,KAT)是人工智能的重要研究内容。当前对于文本研究,大多采用关键字以及机器学习方法,准确率并不高。该文提出了一种基于语义文法的中文网络攻击事件知识获取方法。首先介绍参考FrameNet构建的语义分类和描述框架,它在现代汉语基本句模分类的基础上进行了扩充和改进。其次,重点介绍了攻击文本中最常见的遭受类语义类的设计和形成过程。然后将语义分类和描述框架应用在"网络安全"领域,形成"网络攻击语义类",并介绍在建立"网络攻击语义类"时遇到的难题,包括文法的设计中对事元的确定、复合句的处理、"的是"结构句型的分析设计、谓词设计等。最后,使用国家某安全部门提供的真实数据进行网络攻击知识抽取,实验表明该方法具有较高的准确率。

关键词：语义分类和描述框架知识抽取语义文法遭受语义类网络安全知识库

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基于等价压缩快速聚类的Web表格知识抽取

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中文信息学报 2019年第4期33卷 75-84页

作者：吴小龙曹存根中国科学院计算技术研究所智能信息处理重点实验室北京100190 中国科学院大学北京100049

Web表格知识抽取是一种重要的获取高质量知识的途径,在知识图谱、网页挖掘等方面具有广泛的研究意义与应用价值。传统的Web表格知识抽取方法主要依赖于良好的表格结构和足够的先验知识,但在复杂的表格结构以及先验知识不足等情形下难以... 详细信息

Web表格知识抽取是一种重要的获取高质量知识的途径,在知识图谱、网页挖掘等方面具有广泛的研究意义与应用价值。传统的Web表格知识抽取方法主要依赖于良好的表格结构和足够的先验知识,但在复杂的表格结构以及先验知识不足等情形下难以奏效。针对这类方法的问题,该文通过充分利用表格自身的结构特点,提出了一套可面向大规模数据的基于等价压缩快速聚类的Web表格知识抽取方法,以无监督的聚类方式获得相似形式结构的表格,从而推测其语义结构以抽取知识。实验结果表明,基于等价压缩的快速聚类算法在保持同水平的聚类准确率的前提下,在时间性能上相比传统方法有大幅度的提升,5 000个表格的聚类时间由72小时缩短为20分钟,且在表格聚类后利用表格模板所抽取的知识三元组的准确率也达到了令人满意的结果。

关键词： Web表格知识抽取表格聚类等价压缩快速聚类

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面向中文的修辞结构关系分类体系及无歧义标注方法

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中文信息学报 2019年第7期33卷 20-30页

作者：侯圣峦费超群张书涵中国科学院计算技术研究所智能信息处理重点实验室北京100190 中国科学院大学北京100190

修辞结构理论是一种重要的篇章结构理论,其核心是修辞结构关系。该文基于修辞结构理论,结合中文文本特点,提出面向中文的层次化修辞结构关系分类体系及多元定义。同时,针对标注者遇到的歧义问题,提出了无歧义标注方法。为了便于标注,设... 详细信息

修辞结构理论是一种重要的篇章结构理论,其核心是修辞结构关系。该文基于修辞结构理论,结合中文文本特点,提出面向中文的层次化修辞结构关系分类体系及多元定义。同时,针对标注者遇到的歧义问题,提出了无歧义标注方法。为了便于标注,设计并实现了基于Java图形界面的标注工具RSTTagger,该工具以句子的主谓结构关键词构成的元组作为基本标注单位,自底向上逐级标注,最终标注成一棵完整的修辞结构关系树。为验证标注结果的一致性,选取160篇中文外贸领域语料进行标注,不同标注者同时标注其中50篇,标注一致性达到76.63%。该标注框架可以应用到其他领域语料标注中,已标注的160篇语料可以作为篇章结构理论研究的基础语料库。

关键词：自然语言处理修辞结构理论修辞结构关系篇章结构分析

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