检索结果-内蒙古大学图书馆

昆明理工大学学报（理工版） 2009年第6期34卷 44-48页

作者：薛征山郭剑毅余正涛张志坤姚贤明昆明理工大学信息工程与自动化学院云南昆明650051 云南省计算机技术应用重点实验室智能信息处理研究所云南昆明650051

针对旅游领域,提出了一种基于隐马尔可夫模型(HMM)的旅游景点实体识别方法.该方法采用HMM学习算法,选取句子各态顺序遍历模型,结合词性特征和校正规则实现了旅游景点的自动识别.最后进行了旅游景点实体识别测试实验,结果表明所提方法取... 详细信息

针对旅游领域,提出了一种基于隐马尔可夫模型(HMM)的旅游景点实体识别方法.该方法采用HMM学习算法,选取句子各态顺序遍历模型,结合词性特征和校正规则实现了旅游景点的自动识别.最后进行了旅游景点实体识别测试实验,结果表明所提方法取得了较好的效果.其中,开放测试识别准确率、召回率、F值分别达到了83.4%、95.7%、89.1%.

关键词：命名实体识别 HMM 旅游景点

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纳-汉双语语料库构建及双语语料对齐

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广西师范大学学报（自然科学版） 2009年第1期27卷 161-164页

作者：赵芳婷余正涛线岩团郭剑毅毛存礼候波昆明理工大学信息工程与自动化学院云南昆明650051 云南省计算机技术应用重点实验室智能信息处理研究所云南昆明650051

当前存在着部分纳西语-汉语双语互译文本,利用这些双语互译文本构建大规模的双语语料库,是双语互译文本的深层加工及其双语词典编纂、跨语言信息检索面临的关键问题。提出了一个大规模纳-汉双语语料库的构建方案,包括其总体规划标准制... 详细信息

当前存在着部分纳西语-汉语双语互译文本,利用这些双语互译文本构建大规模的双语语料库,是双语互译文本的深层加工及其双语词典编纂、跨语言信息检索面临的关键问题。提出了一个大规模纳-汉双语语料库的构建方案,包括其总体规划标准制定、实施方案和流程细节。通过组织构建纳-汉双语语料库,实现双语语料库在统计的机器翻译系统中的应用,并实现纳-汉之间的双语对照翻译系统,较好地提高翻译的准确性和可读性,进而推动少数民族语言信息化的发展。

关键词：双语语料库双语对照机器翻译

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基于人际关系的传染病传播仿真模型研究

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计算机应用研究 2022年第4期39卷 1111-1117页

作者：张亚楠龙华邵玉斌杜庆治陈腾飞宋肖肖昆明理工大学信息工程与自动化学院昆明650500 昆明理工大学云南省计算机技术应用重点实验室昆明650500 昆明医科大学公共卫生学院昆明650500

通过建立一种基于人际关系的传染病传播仿真模型对传染病传播过程以及预测在相关防控措施下疫情发展的趋势进行研究。基于人际关系描述个体间的接触与交互,以个体为单位建立仿真模型,根据中国卫健委平台收集武汉地区COVID-19疫情的初期... 详细信息

通过建立一种基于人际关系的传染病传播仿真模型对传染病传播过程以及预测在相关防控措施下疫情发展的趋势进行研究。基于人际关系描述个体间的接触与交互,以个体为单位建立仿真模型,根据中国卫健委平台收集武汉地区COVID-19疫情的初期数据调整模型参数,估算基本再生数(R_(0))验证模型,并模拟不同疫情防控手段的场景,探讨不同干预措施下疫情传播的趋势。建立的基于人际关系的传染病传播模型首先模拟了武汉疫情初期的传播过程,估算武汉封城前COVID-19的R_(0);然后对扬州疫情发展趋势进行了初步预测,发现疫情已进入可控阶段。通过探讨在人口密集接触场所(以学校为例)中不同的干预措施对疫情发展的影响,针对学生秋季开学提出相关防控意见,讨论了个体在社交接触网络中的社交移动距离对疫情传播的影响。

关键词：传染病传播模型基本再生数人际关系基于个体建模干预措施疫情预测

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利用问句语义结构构建旅游领域数据库查询

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广西师范大学学报（自然科学版） 2009年第1期27卷 185-188页

作者：王凤林余正涛毛存礼郭剑毅昆明理工大学信息工程与自动化学院云南昆明650051 ；2．昆明理工大学云南省计算机技术应用重点实验室智能信息处理研究所云南昆明650051

为了提高数据库查询的准确率,提出一种利用问句语义结构构建领域自然语言数据库查询方法。该方法通过定义问句语义模板,借助领域知识,对领域问句进行语义分析,提取问句语义块,并通过语义模式匹配实现问句语义模板向SQL的转换,从而实现... 详细信息

为了提高数据库查询的准确率,提出一种利用问句语义结构构建领域自然语言数据库查询方法。该方法通过定义问句语义模板,借助领域知识,对领域问句进行语义分析,提取问句语义块,并通过语义模式匹配实现问句语义模板向SQL的转换,从而实现自然语言数据库查询。在云南旅游领域实验的结果表明,该方法取得了较好的效果。

关键词：问句语义结构自然语言查询数据库查询

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适用于大规模超低占空比WSN的时间同步协议

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计算机应用研究 2018年第3期35卷 866-869页

作者：张茂兴迟子铖向凤红毛剑琳罗平昆明理工大学信息工程与自动化学院昆明650500 云南省计算机技术应用重点实验室昆明650500 阿坝师范学院四川汶川623002

时间同步是无线传感器网络的重要组成部分。在超低占空比休眠机制的无线传感器网络时间同步中,迫切需要解决节点间的时钟漂移问题。目前,仅有少数解决超低占空比无线传感器网络时钟漂移问题的协议。引入同步子层思想,提出一种类根节点... 详细信息

时间同步是无线传感器网络的重要组成部分。在超低占空比休眠机制的无线传感器网络时间同步中,迫切需要解决节点间的时钟漂移问题。目前,仅有少数解决超低占空比无线传感器网络时钟漂移问题的协议。引入同步子层思想,提出一种类根节点协同时间同步协议(TPCRC),采用首先实现同步子层的时间同步,然后实现同步子层间的时间同步,最后达到整个网络时间同步的方式,能有效解决时钟偏差(clock skew)校正后的时钟漂移问题。仿真实验表明,TPCRC能有效解决大规模超低占空比无线传感器网络时间同步中的时钟漂移问题。

关键词：无线传感器网络超低占空比周期休眠时钟漂移

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针对肿瘤生长预测的边缘注入自适应时空网络

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重庆邮电大学学报（自然科学版） 2024年第6期36卷 1194-1204页

作者：张晶李思阳王河喜昆明理工大学信息工程与自动化学院昆明650500 云南省人工智能重点实验室昆明650500 云南省计算机技术应用重点实验室昆明650500 太原理工大学计算机科学与技术学院太原030000

为了更有效地表征肿瘤的生长趋势,提出了基于边缘注入的自适应时空网络(adaptive spatiotemporal networks based on edge injection,EA-Net)。引入紧密型空间增强模块学习多形态肿瘤的静态抽象信息,并重点提取关键生长特征;明确监督目... 详细信息

为了更有效地表征肿瘤的生长趋势,提出了基于边缘注入的自适应时空网络(adaptive spatiotemporal networks based on edge injection,EA-Net)。引入紧密型空间增强模块学习多形态肿瘤的静态抽象信息,并重点提取关键生长特征;明确监督目标肿瘤的边缘信息,设计多密度边缘注入模块来增强特征图像内目标的边缘权重;建立广泛的时空信息关联,实现对肿瘤未来成像的自适应建模;引入个体特异性因子,促使网络学习不同人群肿瘤的生长趋势。实验表明,提出的方法能更高效地预测肿瘤未来的生长状态,其Dice score、Recall、RMSE分别可达89.36%、90.83%、10.42%,能在一定程度上揭示肺癌疾病的发展方向。

关键词：肿瘤生长率边缘注入生长趋势自适应预测

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基于特征加权的网络不良内容识别方法

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现代电子技术 2016年第3期39卷 76-79页

作者：俞浩亮王秋森冯旭鹏刘利军傅铁威黄青松昆明理工大学信息工程与自动化学院云南昆明650500 昆明理工大学教育技术与网络中心云南昆明650500 云南省计算机技术应用重点实验室云南昆明650500

网络上不良信息的出现是困扰社会精神健康发展的"顽疾",如果不进行有效的过滤,会给搜索服务带来不良影响,极大的影响了社会的和谐稳定发展。提出一种基于特征加权的网络不良内容识别方法,在对网页上的文本预处理后,引入针对... 详细信息

网络上不良信息的出现是困扰社会精神健康发展的"顽疾",如果不进行有效的过滤,会给搜索服务带来不良影响,极大的影响了社会的和谐稳定发展。提出一种基于特征加权的网络不良内容识别方法,在对网页上的文本预处理后,引入针对不良内容的加权方法,然后再结合KNN、朴素贝叶斯、SVM三种文本分类方法进行实验对比。对比实验结果表明,所采用的方法在识别网络不良内容上的准确率和召回率都有较大提高。

关键词：互联网不良内容特征加权内容识别

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基于自扩展与最大熵的领域实体关系自动抽取

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山东大学学报（工学版） 2010年第5期40卷 141-145页

作者：雷春雅郭剑毅余正涛毛存礼张少敏黄甫云南昆明理工大学信息工程与自动化学院云南昆明650051 云南省计算机技术应用重点实验室智能信息处理研究所云南昆明650051

实体关系自动获取是信息抽取的难题之一。本文提出自扩展算法和最大熵机器学习算法相结合的方法,以旅游领域为研究对象进行实体关系的自动抽取。首先利用自扩展算法自动获取能体现实体对间大类关系的语义词汇,该词汇作为特征加入最大熵... 详细信息

实体关系自动获取是信息抽取的难题之一。本文提出自扩展算法和最大熵机器学习算法相结合的方法,以旅游领域为研究对象进行实体关系的自动抽取。首先利用自扩展算法自动获取能体现实体对间大类关系的语义词汇,该词汇作为特征加入最大熵机器学习算法的特征集,并设定阈值实现训练语料的自动标注;然后使用最大熵机器学习算法对训练语料进行学习,构建实体关系抽取的分类器,实现实体关系的自动获取。在收集600篇旅游领域语料的基础上进行实验,4大类实体关系的抽取获得了较好的结果,其中地理位置关系和时节关系的F值分别为82.56%和81.17%。实验结果表明:在人工干预较少的情况下,加入实体对间的语义词汇能有效提高抽取效果。

关键词：实体关系抽取最大熵自扩展特征

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利用序数偏好预测的在线服务信誉度量

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小型微型计算机系统 2024年第11期45卷 2636-2646页

作者：尹芊植付晓东刘骊冯艳代飞昆明理工大学信息工程与自动化学院昆明650500 昆明理工大学云南省计算机技术应用重点实验室昆明650500 云南省科学技术院昆明650228 西南林业大学大数据与智能工程学院昆明650224

基于序数偏好的在线服务信誉度量方法通过聚合用户的序数偏好计算服务信誉,解决了用户评价准则不一致情况下信誉度量结果不可靠的问题.然而,在无法得到用户完整的序数偏好时,现有基于序数偏好的在线服务信誉度量方法要么直接忽略未知偏... 详细信息

基于序数偏好的在线服务信誉度量方法通过聚合用户的序数偏好计算服务信誉,解决了用户评价准则不一致情况下信誉度量结果不可靠的问题.然而,在无法得到用户完整的序数偏好时,现有基于序数偏好的在线服务信誉度量方法要么直接忽略未知偏好,要么采用协同过滤预测偏好,且未对偏好预测的准确性进行实验验证,导致得到的服务信誉不可靠.为此,提出一种利用用户-服务属性偏好预测序数偏好,进而进行在线服务信誉度量的方法.该方法首先基于不完整的评分数据学习用户的条件偏好网络来获取用户对服务属性的偏好;然后根据用户-服务属性偏好计算服务的偏好优先级预测未知偏好,得到用户完整的序数偏好;最后针对Schulze社会选择函数在用户总数为偶数时存在无法确定用户群体偏好关系的问题,提出Schulze-偏好优先级方法用于聚合所有用户的序数偏好得到服务信誉.在真实数据集上的实验结果表明,该方法相较协同过滤评分预测方法,预测的序数偏好更为准确;与现有的信誉度量方法相比,该方法得到的服务信誉与用户群体中用户的序数偏好更为一致.

关键词：在线服务信誉度量不完整序数偏好条件偏好网络 Schulze社会选择函数

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基于深度学习的乳腺超声图像BI-RADS五分类方法

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云南大学学报（自然科学版） 2023年第4期45卷 815-824页

作者：佘芙蓉易伦朝罗晓茂李玲兰易三莉昆明理工大学信息工程与自动化学院云南昆明650500 昆明理工大学云南省计算机技术应用重点实验室云南昆明650500 昆明理工大学食品科学与工程学院云南昆明650500 云南省肿瘤医院超声医学科云南昆明650118

基于乳腺超声图像研究了一种深度学习自动分类算法TDS-Net,用于实现乳腺影像报告和数据系统(BI-RADS)3、4a、4b、4c、5级的五分类.TDS-Net设计了双支路的结构:首先,第一条支路采用提出的DDModule叠加构成,该模块能够减少超声图像中的伪... 详细信息

基于乳腺超声图像研究了一种深度学习自动分类算法TDS-Net,用于实现乳腺影像报告和数据系统(BI-RADS)3、4a、4b、4c、5级的五分类.TDS-Net设计了双支路的结构:首先,第一条支路采用提出的DDModule叠加构成,该模块能够减少超声图像中的伪影并提取丰富的局部细节特征;其次,第二条支路由卷积块构成,它主要用于提取图像的全局特征信息,作为第一支路的信息补充;最后,将两条支路融合得到含有丰富特征信息的融合特征图,并采用深度可分离卷积和SENet进一步提取图中的信息,其中,深度可分离卷积能够减少参数并增加网络的非线性进而增强其提取特征的能力,SENet注意力机制能增强高阶特征信息的提取.为验证该算法,采用云南省肿瘤医院提供的数据进行实验,结果显示准确率、精准率、F1值分别为94.67%、94.81%、94.69%,均高于对比算法,体现了该算法的优越性.同时为验证该算法的鲁棒性和普适性,基于两个公共数据集做了良恶性二分类的实验,实验结果同样高于对比算法.这些结果表明,所提算法TDS-Net对乳腺超声图像具有较强的识别能力,有望应用于临床医学.

关键词：图像分类乳腺超声图像乳腺影像报告和数据系统深度学习卷积神经网络

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