检索结果-内蒙古大学图书馆

软件 2018年第5期39卷 88-93页

作者：马明明胡俊北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044

本文根据标签云技术应用于文本可视化的方法与特点,提出了有助于描述标签云可视化结果的度量指标,建立了用于衡量可视化应用效果的三级指标度量模型,并采用模糊层次分析方法确定各级指标的权重。通过对相关领域内容的实际文本对象的标... 详细信息

本文根据标签云技术应用于文本可视化的方法与特点,提出了有助于描述标签云可视化结果的度量指标,建立了用于衡量可视化应用效果的三级指标度量模型,并采用模糊层次分析方法确定各级指标的权重。通过对相关领域内容的实际文本对象的标签云可视化结果进行多维度的度量分析,验证了度量模型在衡量可视化应用效果方面具有一定的有效性,设计的指标值也呈现出相关性,如随着彩信词密度的增加,可视化效果总评分会随之降低。当色彩比重与方向认知度在一定范围内增加时,相应的总评分会得到提高,而超过一定范围时会趋于平稳。

关键词：可视化文本标签云度量模型模糊层次分析

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基于深度学习的显著性检测方法模型——SCS

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计算机与现代化 2018年第4期 48-55页

作者：张洪涛路红英刘腾飞张玲玉张晓明北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044

提出一种基于深度学习的图像显著性区域检测方法,该方法对2种视觉注意机制所涉及的低级对比特征和高级语义特征分别进行提取,并结合2类特征进行模型训练最终得到基于分类思想的图像显著性区域检测模型——SCS检测模型。通过对比实验得出... 详细信息

提出一种基于深度学习的图像显著性区域检测方法,该方法对2种视觉注意机制所涉及的低级对比特征和高级语义特征分别进行提取,并结合2类特征进行模型训练最终得到基于分类思想的图像显著性区域检测模型——SCS检测模型。通过对比实验得出:该方法训练得到的检测模型在检测准确度上具有显著的优势。

关键词：显著性对比特征语义特征分类检测模型

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融合Gate过滤机制与深度Bi-LSTM-CRF的汉语语义角色标注

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情报工程 2018年第2期4卷 45-53页

作者：张苗苗刘明童张玉洁徐金安陈钰枫北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044

语义角色标注的传统方法采用基于句法特征的统计机器学习方法。由于依存句法可以表示词语之间的语义关系,故在语义角色标注中取得了较好的性能;但该方法存在特征抽取过程繁琐,难以捕捉句子中长距离依赖等问题。随着深度学习的兴起,研究... 详细信息

语义角色标注的传统方法采用基于句法特征的统计机器学习方法。由于依存句法可以表示词语之间的语义关系,故在语义角色标注中取得了较好的性能;但该方法存在特征抽取过程繁琐,难以捕捉句子中长距离依赖等问题。随着深度学习的兴起,研究者将基于双向长短时记忆(Bidirectional Long Short-Term Memory,Bi-LSTM)神经网络模型用于语义角色标注。该模型可以自动学习特征,并对词与词之间的远距离依赖关系进行有效建模。本文提出融合Bi-LSTM-CRF模型与依存句法特征的方法,并且引入Gate过滤机制对词向量表示进行调整,以达到利用句法特征提高语义角色标注精度的同时,规避特征工程的繁琐。CPB上的实验结果表明,利用本文所提方法的汉语语义角色标注的F1值达到79.53%,比前人的方法有了较为显著的提升。

关键词：汉语语义角色标注 Gate过滤机制 Bi-LSTM-CRF 依存句法分析

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基于函数调用图的Android恶意软件检测

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现代计算机 2018年第8期24卷 28-33页

作者：李璐北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044

为了有效检测Android恶意软件,提出一种基于函数调用图的检测方法。通过将应用程序的函数调用关系表示为图结构,结合深度学习处理图的算法对图结构经过节点排序、归一化等处理,生成能够输入卷积神经网络的局部感受野从而建立恶意软件分... 详细信息

为了有效检测Android恶意软件,提出一种基于函数调用图的检测方法。通过将应用程序的函数调用关系表示为图结构,结合深度学习处理图的算法对图结构经过节点排序、归一化等处理,生成能够输入卷积神经网络的局部感受野从而建立恶意软件分类模型。通过和不同的恶意软件检测模型对比,证明基于图结构的检测方法有较高的检测准确率和检测效率。

关键词： Android 恶意软件检测函数调用图深度学习卷积神经网络

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基于Gate机制与Bi-LSTM-CRF的汉语语义角色标注

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计算机与现代化 2018年第4期 1-6,31页

作者：张苗苗张玉洁刘明童徐金安陈钰枫北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044

目前,语义角色标注大多基于双向长短时记忆网络(Bi-LSTM)。但是,由于词向量表示由上下文窗口中的词嵌入拼接得到,导致其依赖于左右词嵌入的联合作用。针对该问题,引入Gate机制对词向量表示进行调整。为了获取更深层次的语义信息,对Bi-L... 详细信息

目前,语义角色标注大多基于双向长短时记忆网络(Bi-LSTM)。但是,由于词向量表示由上下文窗口中的词嵌入拼接得到,导致其依赖于左右词嵌入的联合作用。针对该问题,引入Gate机制对词向量表示进行调整。为了获取更深层次的语义信息,对Bi-LSTM的深度进行扩展。此外,引入标签转移概率矩阵进行约束,并且使用条件随机场(CRF)融合全局标签信息得出最优标注序列。实验结果表明,该方法使得汉语语义角色标注的F1值提高1.71%。

关键词：汉语语义角色标注 Gate机制 Bi-LSTM-CRF 标签转移概率矩阵

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随机森林在医学影像分析中的应用研究进展

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北京生物医学工程 2018年第4期37卷 413-418页

作者：孙凯北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044

随机森林(random forest,RF)是一种机器学习方法,在医学、生物信息、管理学等领域广泛应用,常用于处理分类和回归问题。随机森林属于集成学习算法族,特点是在训练过程中加入了数据样本扰动和输入属性扰动,因此可以处理多种数据类型。在... 详细信息

随机森林(random forest,RF)是一种机器学习方法,在医学、生物信息、管理学等领域广泛应用,常用于处理分类和回归问题。随机森林属于集成学习算法族,特点是在训练过程中加入了数据样本扰动和输入属性扰动,因此可以处理多种数据类型。在现有医学影像分析中,随机森林主要用于以下3个方面:医学图像的图像处理、辅助医学治疗诊断、探究某些病症的发病因素。本文首先对随机森林的基本原理进行简单介绍,然后对随机森林在医学影像中的使用加以重点介绍,最后对随机森林的优缺点加以小结和展望。

关键词： bootstrap 随机森林医学图像处理分类辅助诊断

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机械臂抓取行为规划研究综述

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计算机与现代化 2018年第9期 11-16页

作者：韩丽丽王奇志杨永刚北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044

随着机器人工作环境越来越复杂,通过对其示范性的教学,可以使机器人更快地适应所处的环境,更好地完成人类所给的任务。在机器人行为中,机械臂在机器人工作中是不可缺少的。近年来,对机械臂抓取行为的建模控制成为科研工作的一个热点。... 详细信息

随着机器人工作环境越来越复杂,通过对其示范性的教学,可以使机器人更快地适应所处的环境,更好地完成人类所给的任务。在机器人行为中,机械臂在机器人工作中是不可缺少的。近年来,对机械臂抓取行为的建模控制成为科研工作的一个热点。最前沿的方法多从行为获取和行为表征2个方面着手,在行为获取方面大致有2种方法,一种是真人示教法,另一种是虚拟平台示教法;行为表征方面多采用深度学习的方法。本文从数据获取的角度对近几年机械臂建模和控制的研究发展进行综述。

关键词：机械臂建模控制模仿深度学习真人示教

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基于WebRTC技术的诊后医疗系统实时通信研究

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计算机系统应用 2018年第6期27卷 75-82页

作者：李鹏树范辉北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044

WebRTC技术的出现提出了实时音视频处理的解决方案,所具有的开放标准为研究实时音视频的处理流程提供了技术依据.通过对WebRTC的核心音视频操作库进行研究,将WebRTC的技术方案应用于诊后医疗系统的在线问诊模块,用以提升线上问诊服务的... 详细信息

WebRTC技术的出现提出了实时音视频处理的解决方案,所具有的开放标准为研究实时音视频的处理流程提供了技术依据.通过对WebRTC的核心音视频操作库进行研究,将WebRTC的技术方案应用于诊后医疗系统的在线问诊模块,用以提升线上问诊服务的音视频质量.通过对实时通信进行研究并依托WebRTC协议的通信体系结构,设计了信令和媒体代理方案并最终实现了诊后医疗系统的实时通信.

关键词： WebRTC P2P 实时音视频背靠背用户代理服务器(B2BUA) 会话边界服务器(SBC)

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基于扩展词典与语义规则的中文微博情感分析

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计算机与现代化 2018年第2期 89-95页

作者：李继东王移芝北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044

首先分析微博文本新词出现规律,通过程度词发现微博新词,然后通过拓展的PMI算法,计算新词与情感基准词之间的点互信息值,根据点互信息值将新词分为褒贬2类后加入微博领域词典。接着构建基础情感词典,考虑到微博文本的独特性和汉语言特点... 详细信息

首先分析微博文本新词出现规律,通过程度词发现微博新词,然后通过拓展的PMI算法,计算新词与情感基准词之间的点互信息值,根据点互信息值将新词分为褒贬2类后加入微博领域词典。接着构建基础情感词典,考虑到微博文本的独特性和汉语言特点,构建微博表情词典、否定词典、程度词词典、连词词典。最后结合情感词典与语义规则,通过与微博表情进行情感值加权的方式来对中文微博进行情感分析。通过对抓取的微博数据集进行测试,验证了本文提出的分析策略的有效性。

关键词：微博情感分析情感词典语义规则

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一种融合话题和行为的在线问答社区领域专家发现方法

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计算机与现代化 2018年第9期 72-79页

作者：李科霖北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044

根据在线问答社区中答案的产生过程,提出一种"问题-回答者-话题"(Question-Answerer-Topic,QAT)模型,对"问题-回答者对"(question-answerer pair)的领域话题分布进行建模,并结合社区中的点赞行为,融入用户在每个问... 详细信息

根据在线问答社区中答案的产生过程,提出一种"问题-回答者-话题"(Question-Answerer-Topic,QAT)模型,对"问题-回答者对"(question-answerer pair)的领域话题分布进行建模,并结合社区中的点赞行为,融入用户在每个问题下答案的获赞数据,计算用户在领域话题分布下的专业水平,最后结合链接分析的方法,提出一种主题敏感的PageRank改进模型,最终得到每位用户在领域话题下的专家得分。基于中文在线问答社区知乎网的人工智能领域真实数据集进行实验和对比分析,实验结果表明,本文提出的领域专家发现方法明显优于其他现有方法。

关键词：在线问答社区话题模型链接分析专家发现

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