检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机学报 2021年第6期44卷 1168-1199页

作者：王正吴斌王文哲滕一阳帅杰肖云鹏白婷北京邮电大学智能通信软件与多媒体北京市重点实验室北京100876 北京邮电大学计算机学院(国家示范性软件学院) 北京100876 合肥工业大学媒体计算实验室合肥230601 重庆邮电大学网络与信息安全技术重庆市工程实验室重庆400065

随着多媒体技术的快速发展,互联网上涌现了大量的文本、图像、视频、音频等多媒体数据.多媒体数据的特点表现为形式上多源异构、语义上互相联系.基于多媒体信息的社交关系理解是利用各种手段和方法从海量异构的多媒体数据中挖掘出有价... 详细信息

随着多媒体技术的快速发展,互联网上涌现了大量的文本、图像、视频、音频等多媒体数据.多媒体数据的特点表现为形式上多源异构、语义上互相联系.基于多媒体信息的社交关系理解是利用各种手段和方法从海量异构的多媒体数据中挖掘出有价值的信息,帮助人们快速地理解多媒体信息中的社交关系,促进多媒体内容理解、人物追踪、知识图谱的构建等多媒体数据检索和智能商业服务的发展.图像和视频是多媒体信息的重要组成部分,基于图像和视频信息的社交关系理解研究逐渐引起了学术界和工业界的广泛关注.本文主要对近年来基于图像和视频信息的社交关系理解的分类和研究现状进行总结.首先,给出问题定义并对基于图像和视频信息的社交关系理解过程进行介绍.其次,从图像和视频两个角度概括总结社交关系理解的主要研究现状.然后,在介绍已有的图像和视频数据集的基础上,对现有的主要算法进行比较分析.最后,对基于图像和视频信息的社交关系理解中的主要问题和挑战作进一步阐述.本文旨在为感兴趣的研究人员提供有益的参考,帮助其更全面地了解基于图像和视频信息的社交关系理解的研究现状,推动该领域的进一步发展.

关键词：多媒体特征抽取图像内容理解视频内容理解社交关系理解多元关系判定社交理解应用

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基于萤火虫算法的脑效应连接网络学习方法

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哈尔滨工业大学学报 2019年第5期51卷 76-84页

作者：纪子龙冀俊忠刘金铎杨翠翠北京工业大学信息学部计算机学院多媒体与智能软件技术北京市重点实验室北京100124

脑效应连接网络学习是人脑连接组研究的一个重要研究课题,准确识别脑效应连接网络对于脑疾病的早期诊断以及病理研究具有重要意义.本文将萤火虫算法与贝叶斯网相结合,提出了一种带有繁殖机制的脑效应连接网络萤火虫学习方法.新方法使用K... 详细信息

脑效应连接网络学习是人脑连接组研究的一个重要研究课题,准确识别脑效应连接网络对于脑疾病的早期诊断以及病理研究具有重要意义.本文将萤火虫算法与贝叶斯网相结合,提出了一种带有繁殖机制的脑效应连接网络萤火虫学习方法.新方法使用K2评分作为目标函数来衡量萤火虫个体的绝对亮度,利用萤火虫种群的寻优来完成脑效应连接网络的学习,并利用繁殖机制对种群实施进一步的优化.首先将一种仅含少数边的脑效应连接网络表示成一个萤火虫个体,并通过萤火虫个体的定向移动操作以及随机移动操作逐步构建脑效应连接网络;然后每经过一定代数的寻优后,萤火虫种群执行一次繁殖过程,以优化效应连接网络的质量.最后,当算法收敛时,将萤火虫种群中绝对亮度最高个体所代表的网络结构作为学习到的最优脑效应连接网络.在多组模拟数据集上的实验结果验证了新算法中繁殖机制的有效性,且与其它算法相比,新算法具有明显优势.在真实数据上的实验也表明了算法的潜在实用性.

关键词：脑网络脑效应连接网络贝叶斯网萤火虫算法繁殖机制

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基于卷积神经网络的fMRI数据分类方法

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模式识别与人工智能 2017年第6期30卷 549-558页

作者：张兆晨冀俊忠北京工业大学计算机学院多媒体与智能软件技术北京市重点实验室北京100124

功能性磁共振成像(fMRI)数据分类方法无法有效提取fMRI数据的局部特征,影响分类准确性.因此文中提出基于卷积神经网络的fMRI数据分类方法.首先设计卷积神经网络结构,并根据卷积神经网络的卷积核尺寸构建受限玻尔兹曼机模型.然后使用fMR... 详细信息

功能性磁共振成像(fMRI)数据分类方法无法有效提取fMRI数据的局部特征,影响分类准确性.因此文中提出基于卷积神经网络的fMRI数据分类方法.首先设计卷积神经网络结构,并根据卷积神经网络的卷积核尺寸构建受限玻尔兹曼机模型.然后使用fMRI数据感兴趣区域体素构造数据,对受限玻尔兹曼机进行预训练,并将训练得到的权重矩阵进行相对变换,用于初始化卷积神经网络的卷积核参数.最后训练初始化好的整个模型,得到最终的分类模型.在Haxby和LPD数据集上的实验表明,文中方法可以有效提升fMRI数据的分类准确率.

关键词：功能性磁共振成像(fMRI)数据分类卷积神经网络受限玻尔兹曼机

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基于多标签传播机制的蛋白质相互作用网络功能模块检测

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模式识别与人工智能 2016年第6期29卷 548-557页

作者：韩跃冀俊忠杨翠翠北京工业大学计算机学院多媒体与智能软件技术北京市重点实验室北京100124

鉴于多标签传播算法在发现社会网络的社区结构研究上具有快速、高效的求解能力,提出融合多源蛋白质生物学知识的基于多标签传播机制的蛋白质相互作用(PPI)网络功能模块检测算法.首先,结合PPI网络功能信息和结构信息初始化节点的标签.然... 详细信息

鉴于多标签传播算法在发现社会网络的社区结构研究上具有快速、高效的求解能力,提出融合多源蛋白质生物学知识的基于多标签传播机制的蛋白质相互作用(PPI)网络功能模块检测算法.首先,结合PPI网络功能信息和结构信息初始化节点的标签.然后,利用基因表达数据描述蛋白质间的共表达性,依据共表达性构建标签集合,从中选择标签以实现标签在节点间真实可靠的传播.最后,将具有相同标识符的节点划分到同一功能模块中,获得最终结果.实验表明文中算法不仅具有良好的时间性能,而且在检测精度上也具有一定的竞争性.

关键词：蛋白质相互作用(PPI)网络功能模块检测多标签传播生物学知识

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基于交叉模型的改进遗传算法

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控制与决策 2016年第10期31卷 1837-1844页

作者：杨新武杨丽军北京工业大学计算机学院北京100124 北京工业大学多媒体与智能软件技术北京市重点实验室北京100124 北京工业大学大规模流数据集成与分析技术北京市重点实验室北京100124

提出一种解决早熟收敛问题的改进遗传算法.通过最小生成树聚类将种群划分为若干个子种群,子种群内的个体之间及不同子种群间的个体之间同时进行遗传操作.同子种群间个体的遗传操作可以保证算法的进化方向和收敛速度,不同子种群间个体的... 详细信息

提出一种解决早熟收敛问题的改进遗传算法.通过最小生成树聚类将种群划分为若干个子种群,子种群内的个体之间及不同子种群间的个体之间同时进行遗传操作.同子种群间个体的遗传操作可以保证算法的进化方向和收敛速度,不同子种群间个体的遗传操作可以避免近亲繁殖,提供多样性.分别采用二进制和实数编码,在经典的23个基准函数上的对比测试结果表明,所提出算法具有较好的收敛速度和寻优能力.

关键词：遗传算法早熟收敛最小生成树聚类多样性

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快速的基于蚁群聚类的PPI网络功能模块检测方法

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北京工业大学学报 2016年第8期42卷 1182-1192页

作者：冀俊忠杨明浩杨翠翠韩跃北京工业大学计算机学院多媒体与智能软件技术北京市重点实验室北京100124

针对蚁群聚类在蛋白质相互作用(protein-protein interaction,PPI)网络中进行功能模块检测问题上时间性能的不足,提出一种快速的基于蚁群聚类的PPI网络功能模块检测(fast ant colony clustering for functional module detection,FACC-FMD)方法.该算法计算每个蛋白质与核心组蛋白质的相似度,根据拾起放下模型进行聚类,得到的初始聚类结果中功能模块之间相似度很小,省去了原始蚁群聚类算法中的合并和过滤操作,缩短了求解时间.同时该算法根据蛋白质的关键性对蚁群聚类中的拾起放下操作做了更严格的约束,以减少拾起放下的次数,加速了聚类的过程.在多个PPI网络上的实验表明:与原始蚁群聚类方法相比,FACC-FMD大幅度提高了时间性能,同时取得了良好的检测质量,而且与近年来的一些经典算法相比在多项性能指标上也具有一定的优势.

关键词：蛋白质相互作用网络功能模块检测蚁群聚类核心组蛋白质关键蛋白质

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面向fMRI数据的人脑功能划分

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科学通报 2016年第18期61卷 2035-2052页

作者：赵学武冀俊忠梁佩鹏北京工业大学计算机学院多媒体与智能软件技术北京市重点实验室北京100124 南阳师范学院软件学院南阳473061 首都医科大学宣武医院磁共振成像脑信息学北京市重点实验室北京100053

人脑是目前人类发现的最复杂和最具智能的功能组织系统之一.数以万计的神经元相互连接形成了复杂的脑结构,并通过相互间的作用表现出多样的智能活动.脑功能研究是脑科学研究中最重要的内容之一,尤其是功能磁共振成像(f MRI)技术的出现,... 详细信息

人脑是目前人类发现的最复杂和最具智能的功能组织系统之一.数以万计的神经元相互连接形成了复杂的脑结构,并通过相互间的作用表现出多样的智能活动.脑功能研究是脑科学研究中最重要的内容之一,尤其是功能磁共振成像(f MRI)技术的出现,为人脑功能的研究带来了新的发展机遇.近年来,开始利用基于f MRI数据的计算方法对人脑进行功能的划分,已有研究表明,功能划分所产生的人脑功能子区域比结构图谱中的脑区具有更高的功能一致性,因此更适合用于人脑的功能分析.进一步讲,把人脑功能划分产生的功能子区域用于人脑功能网络的构建能够获得更具可解释性的人脑功能网络,能为人脑疾病机理的研究和探索提供新的手段.本文以f MRI数据为基础,首先,介绍了f MRI数据采集、人脑功能划分及其基本流程;其次,给出了一种人脑功能划分方法的分类体系,并详细阐述了其中主要的人脑功能划分算法;再次,梳理了人脑功能划分中常用的相似性度量和评价指标;最后,总结了人脑功能划分的应用,并深入地分析了人脑功能划分中存在的挑战及未来的研究方向,以期对相关研究提供有益的参考.

关键词：功能磁共振成像人脑功能划分人脑功能图谱功能一致性度量分类体系

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基于正则化Softmax回归的全脑功能性磁共振成像数据特征选择框架

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模式识别与人工智能 2016年第7期29卷 641-649页

作者：屈永康冀俊忠梁佩鹏高明霞北京工业大学计算机学院多媒体与智能软件技术北京市重点实验室北京100124 首都医科大学宣武医院北京100053

针对功能性磁共振成像(f MRI)数据高维小样本特性给分类模型带来的过拟合问题,文中基于Softmax回归提出结合L2正则与L1正则的全脑f MRI数据特征选择框架.首先,基于大脑认知的特点,将全脑分成感兴趣区域和非感兴趣区域.然后,使用可以缩... 详细信息

针对功能性磁共振成像(f MRI)数据高维小样本特性给分类模型带来的过拟合问题,文中基于Softmax回归提出结合L2正则与L1正则的全脑f MRI数据特征选择框架.首先,基于大脑认知的特点,将全脑分成感兴趣区域和非感兴趣区域.然后,使用可以缩小权值系数的L2正则对感兴趣区域建模以选出感兴趣区域的全部体素,使用具有稀疏作用的L1正则对非感兴趣区域建模以选出非感兴趣区域中的激活体素.最后,结合感兴趣区域和非感兴趣区域的体素构成全脑f MRI数据的正则化Softmax回归模型.在Haxby数据集上的实验表明,L2与L1的正则化策略可有效提升全脑分类的准确率.

关键词：功能性磁共振成像(fMRI) 过拟合 Softmax回归正则化

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基于特征映射的半监督文本分类算法

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北京工业大学学报 2016年第2期42卷 230-235页

作者：杜芳华冀俊忠赵学武吴晨生北京工业大学计算机学院多媒体与智能软件技术北京市重点实验室北京100124 南阳师范学院软件学院河南南阳473061 北京市科学技术情报研究所北京100048

针对已标记数据与未标记数据分布不一致可能导致半监督分类器性能降低的不足,提出了一种基于特征映射的半监督文本分类算法.首先通过不同的特征选择方法,分别在训练集的已标记数据、未标记数据以及测试集数据中选取各自的特征集,并初始... 详细信息

针对已标记数据与未标记数据分布不一致可能导致半监督分类器性能降低的不足,提出了一种基于特征映射的半监督文本分类算法.首先通过不同的特征选择方法,分别在训练集的已标记数据、未标记数据以及测试集数据中选取各自的特征集,并初始化特征的权值;在此基础之上,分别建立已标记数据与未标记数据、已标记数据与测试集数据、未标记数据与测试集数据之间的映射函数,并利用这3个特征映射函数重新计算特征的权重;最后利用期望最大比(expectation maximization,EM)算法进行半监督文本分类.在标准数据集上的实验结果表明:提出的算法是有效的.

关键词：特征映射迁移学习半监督学习文本分类

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基于特征选择技术的情感词权重计算

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北京工业大学学报 2016年第1期42卷 142-151页

作者：吴金源冀俊忠赵学武吴晨生杜芳华北京工业大学计算机学院多媒体与智能软件技术北京市重点实验室北京100124 南阳师范学院软件学院河南南阳473061 北京市科学技术情报研究所北京100048

在文本情感分析中,情感词典的构建至关重要,然而目前这方面的研究大多集中在简单的词语极性判别上,有关情感词的权重赋值研究较少,且已有的权重赋值方法基本上都需要人工辅助来选取基准词,这给实际应用带来很大的困难.针对此问题,提出... 详细信息

在文本情感分析中,情感词典的构建至关重要,然而目前这方面的研究大多集中在简单的词语极性判别上,有关情感词的权重赋值研究较少,且已有的权重赋值方法基本上都需要人工辅助来选取基准词,这给实际应用带来很大的困难.针对此问题,提出了一种自动的基于特征选择技术的情感词权重计算方法.首先提出了词语情感权重与文本情感倾向的相关假设;然后针对情感分类,结合二元分类的特性改进了信息增益(information gain,IG)和卡方统计量(chi-square,CHI),将特征选择技术应用于情感词权重计算.实验结果表明:将计算所得的带情感权重的情感词库用于文本情感分类能够提升分类精度.

关键词：文本情感分类情感词典构建特征选择权重计算

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