检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机科学 2025年

作者：陈海燕华东政法大学计算机科学与技术系

针对无线传感器网络分簇路由中节点能耗不均衡与簇首选择优化问题，提出一种基于克隆反向学习灰狼优化的能耗均衡路由协议（Clone Reverse Learning Grey Wolf Optimizer-based Energy-Balanced Routing Protocol，CRLGWORP）。该算法... 详细信息

针对无线传感器网络分簇路由中节点能耗不均衡与簇首选择优化问题，提出一种基于克隆反向学习灰狼优化的能耗均衡路由协议（Clone Reverse Learning Grey Wolf Optimizer-based Energy-Balanced Routing Protocol，CRLGWORP）。该算法在传统灰狼优化框架中引入克隆选择机制，通过复制优质个体增强种群多样性，并结合反向学习策略扩大解空间搜索范围，有效提升全局寻优能力。设计以网络平均剩余能量和簇首到基站平均距离为优化目标的自适应加权函数，根据网络能量分布动态调整权重，平衡能量效率与通信距离的优化重点。簇首选举阶段优先选取高能量且靠近基站的节点，数据传输阶段采用多跳梯度中继机制优化通信路径，降低长距离传输能耗。实验结果表明，与LEACH、LEACH-C、HEED、FIGWO和HGWCSOA-OCHS算法相比，该算法显著延长网络生命周期，提升节点能量均衡性。

关键词：无线传感器网络克隆反向学习灰狼优化能耗均衡动态加权

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基于对比学习与数据增强的零样本事件检测

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中文信息学报 2023年第10期37卷 45-54页

作者：纪文迪张森辉王晓玲孔维璟华东政法大学刑事法学院上海200042 华东师范大学计算机科学与技术学院上海200062

事件检测是一项经典的自然语言处理任务。然而在实践中,获取高质量的标注数据需要耗费大量的人力,这使得现有的基于监督学习的方法在面对大量未定义的新事件类型时表现不佳。面对零样本事件检测的困境,现有方法或者需要预定义的事件类... 详细信息

事件检测是一项经典的自然语言处理任务。然而在实践中,获取高质量的标注数据需要耗费大量的人力,这使得现有的基于监督学习的方法在面对大量未定义的新事件类型时表现不佳。面对零样本事件检测的困境,现有方法或者需要预定义的事件类型作为启发规则,或者由于自编码器类间特征提取能力不足,无法进一步归类发现的未知事件。为此,该文提出了一种基于对比学习与数据增强的零样本事件检测方法,通过对事件描述的重构与复写,自动为无监督的对比学习提供训练样本。模型只需要部分已知事件类别标准数据,便可以从大量文本中自动发现并归类新的事件类型。实验表明,该方法在保持对已知类别事件识别能力的同时,能够显著提升对未知事件类别识别的准确率。

关键词：零样本事件抽取对比学习

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基于图神经网络的多源异构知识增强对话模型

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科学技术与工程 2024年第17期24卷 7196-7204页

作者：毕忠勤张锴单美静王世洋曾振柄上海电力大学计算机科学与技术学院上海200090 华东政法大学信息科学与技术系上海201620 上海大学数学系上海200444

为解决当前开放域对话系统中端到端模型在生成响应时存在的相关性低、多样性不足的问题,提出了一种多源异构知识增强对话生成模型(multi-source knowledge-enhanced dialogue generation framework,MSGF)。该模型通过整合多个不同的知识... 详细信息

为解决当前开放域对话系统中端到端模型在生成响应时存在的相关性低、多样性不足的问题,提出了一种多源异构知识增强对话生成模型(multi-source knowledge-enhanced dialogue generation framework,MSGF)。该模型通过整合多个不同的知识源,提高了与对话背景信息相关的知识覆盖率,并采用全局知识选择模块解决不同知识源之间的主题冲突问题,来避免对话主题含义混淆。此外,该模型还引入了融合预测模块,通过获取不同的知识源中的信息来生成响应。实验结果表明,与同类其他模型相比,MSGF模型在性能上具有明显优势,具有更全面的知识覆盖,生成的响应主题相关性更高。可见,所提出的MSGF模型能够很好地理解对话内容,并显著提升对话系统的性能。

关键词：对话生成图神经网络图注意力机制知识图谱多源异构知识知识增强

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基于改进SSD的少样本目标检测

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计算机技术与发展 2023年第11期33卷 35-40页

作者：毕忠勤单美静刘志斌徐富强上海电力大学计算机科学与技术学院上海200090 华东政法大学信息科学与技术系上海201620

目标检测作为深度学习的热点问题之一,在自动驾驶、行人识别、智能医疗、机器人视觉等多个领域有着广泛的应用前景。但现有的大部分目标检测模型都依赖于大规模的标注数据集来训练模型以保证目标检测的准确率,而在许多实际的应用场景中... 详细信息

目标检测作为深度学习的热点问题之一,在自动驾驶、行人识别、智能医疗、机器人视觉等多个领域有着广泛的应用前景。但现有的大部分目标检测模型都依赖于大规模的标注数据集来训练模型以保证目标检测的准确率,而在许多实际的应用场景中,大量数据的标注不仅耗费人力物力,而且需要大量专业人士的参与,在一定程度上限制了目标检测模型的实际应用。针对少样本目标检测的特殊要求,基于SSD网络提出了一种改进的少样本目标检测模型,提高了目标检测应用的适用性。首先,在SSD(Single Shot multiBox Detector)网络的基础上,用ResNet-50代替VGG作为特征网络,从而提升模型的特征提取能力。其次,通过引入残差单元避免了网络退化问题。最后,为了充分融合各层之间的语义信息和位置信息,用FPN(Feature Pyramid Networks)替换了原模型中间的两个特征层。基于改进SSD网络的目标检测模型在少样本数据集的检测结果中,mAP值达到了79.8%,比原始模型提高了2.6百分点。

关键词：目标检测机器学习少样本 FPN SSD网络模型

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基于层次分析法对国家脆弱性的评估

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科技与创新 2018年第24期 139-141页

作者：步一凡华东政法大学刑事司法学院计算机科学与技术系上海201620

国家脆弱性的定量化计算对社会发展具有重大意义。基于美国和平基金会定义的国家脆弱指数,改进其主观性过强、不易计算的缺点。利用层次分析法使用定义的宜居性、冲突可能性、经济复原力、国家凝聚力4个指标对国家脆弱性定量化评估。以... 详细信息

国家脆弱性的定量化计算对社会发展具有重大意义。基于美国和平基金会定义的国家脆弱指数,改进其主观性过强、不易计算的缺点。利用层次分析法使用定义的宜居性、冲突可能性、经济复原力、国家凝聚力4个指标对国家脆弱性定量化评估。以亚洲部分地区为例,验证国家脆弱性模型对国家脆弱性的评估。

关键词：国家脆弱性脆弱性评价模型层次分析法主成分分析

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微创新引领的计算机类创新创业型人才培养模式研究

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软件工程 2017年第8期20卷 53-55页

作者：毕忠勤单美静上海电力学院计算机科学与技术学院上海200090 华东政法大学信息科学与技术系上海201620

针对目前的教育模式在创新创业型人才培养方面存在的问题,提出了微创新引领的计算机类创新创业型人才培养模式,一方面探索创新创业人才班级管理、课程体系设置、实践教学体系等方面的微创新,另一方面探索如何在人才培养过程中培养学生... 详细信息

针对目前的教育模式在创新创业型人才培养方面存在的问题,提出了微创新引领的计算机类创新创业型人才培养模式,一方面探索创新创业人才班级管理、课程体系设置、实践教学体系等方面的微创新,另一方面探索如何在人才培养过程中培养学生的微创新意识。

关键词：微创新创新型人才培养模式微IT公司建制

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基于短期记忆与遗忘系数的用户个性化建模方法研究

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计算机科学 2016年第2期43卷 277-282页

作者：陈海燕徐峥张辉华东政法大学计算机科学与技术系上海201620 清华大学公共安全研究院北京100084

搜索引擎的一个标准是不同的用户用相同的查询条件检索时,返回的结果相同。为解决准确性问题,个性化搜索引擎被提出,它可以根据用户的不同个性化特征提供不同的搜索结果。然而,现有的方法更注重用户的长时记忆和独立的用户日志文件,从... 详细信息

搜索引擎的一个标准是不同的用户用相同的查询条件检索时,返回的结果相同。为解决准确性问题,个性化搜索引擎被提出,它可以根据用户的不同个性化特征提供不同的搜索结果。然而,现有的方法更注重用户的长时记忆和独立的用户日志文件,从而降低了个性化搜索的有效性。获取用户短时记忆模型来提供准确有效的用户偏好的个性化搜索方法被广泛采用。首先,根据基于查询关键词的相关概念生成短期记忆模型;接着,基于用户的时序有效点击数据生成用户个性化模型;最后,在用户会话中引入了遗忘因子来优化用户个性化模型。实验结果表明,所提出的方法可以较好地表达用户信息需求,较为准确地构建用户的个性化模型。

关键词：个性化搜索用户模型语义挖掘用户语境

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基于Owen值算法的社会网络关键节点问题研究

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计算机科学 2016年第5期43卷 47-50,66页

作者：王学光华东政法大学信息科学与技术系上海201620 伦敦大学学院计算机系伦敦WC1E6BT

社会网络关键节点发现问题有着许多重要的应用,如何找到网络中具有最大影响力的K个节点是一个NP问题。考虑到社会网络中普遍存在着社区结构,提出一种新的社会网络的关键节点发现算法,其在两个信息融合模型的基础上利用Owen值和Monte-Ca... 详细信息

社会网络关键节点发现问题有着许多重要的应用,如何找到网络中具有最大影响力的K个节点是一个NP问题。考虑到社会网络中普遍存在着社区结构,提出一种新的社会网络的关键节点发现算法,其在两个信息融合模型的基础上利用Owen值和Monte-Carlo方法得到每个节点的边际贡献,其中边际贡献最大的K个节点即为该问题的解。实验结果表明,该算法更适用于网络中存在社区结构的情形,在时间效率上相对于Greedy算法有几十倍的提高。

关键词：社区结构关键节点问题 Owen值影响最大化

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基于社交网络群智感知信息的非常规突发事件描述方法研究

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计算机科学 2016年第5期43卷 209-213,218页

作者：陈海燕徐峥华东政法大学计算机科学与技术系上海201620 公安部第三研究所物联网中心上海201142 清华大学公共安全研究院北京100084

群智感知是以近年来兴起的物联网、大数据、云计算等多种技术为基础发展起来的。群智感知就是用城市环境中感知的大数据来解决城市本身所面临的挑战,通过对多源异构数据的整合、分析和挖掘来提取知识和价值,从而提高城市服务的现代化水... 详细信息

群智感知是以近年来兴起的物联网、大数据、云计算等多种技术为基础发展起来的。群智感知就是用城市环境中感知的大数据来解决城市本身所面临的挑战,通过对多源异构数据的整合、分析和挖掘来提取知识和价值,从而提高城市服务的现代化水平。非常规突发事件是一类前兆特征不充分、具有明显的复杂性和潜在次生衍生危害、破坏性严重、采用传统管理方式难以应对处置的罕见重大突发事件。由于构成群智感知网络的基本单元是无所不在的移动智能终端用户,这种新型的体系架构无论是在感知及认知的广度、深度还是在构建的成本与速度上,都是传统技术手段所无法比拟的。对社交网络信息进行语义感知、时空关联等以对非常规突发事件进行描述,并通过实例对该方法进行验证。非常规突发事件的语义信息包括关键词、模式、语句等。时空信息用来描述非常规突发事件的客观时间属性与空间属性。时间属性包括非常规突发事件的发生时间、结束时间,以及重要时间点。空间属性包括非常规突发事件的发生位置、影响位置,位置信息可以是路名建筑物名称,也可以具体到GIS信息。多媒体信息包括图像、视频、音频等。

关键词：群智感知非常规突发事件语义描述时空感知

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基于搜索引擎的词汇语义相似度计算方法

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计算机科学 2015年第1期42卷 261-267页

作者：陈海燕华东政法大学计算机科学与技术系上海201620

词汇语义相似度的计算在网页浏览和查询推荐等网络相关工作中起着重要的作用。传统的基于分类的方法不能处理持续出现的新词。由于网络数据中隐藏着大量的噪音和冗余,鲁棒性和准确性仍然是一个挑战,因此提出了一种基于搜索引擎的词汇语... 详细信息

词汇语义相似度的计算在网页浏览和查询推荐等网络相关工作中起着重要的作用。传统的基于分类的方法不能处理持续出现的新词。由于网络数据中隐藏着大量的噪音和冗余,鲁棒性和准确性仍然是一个挑战,因此提出了一种基于搜索引擎的词汇语义相似度计算方法。语义片段和检索结果的页数被用来去除词汇语义相似度计算过程中的噪音和冗余。此外,还提出了一种方法来整合查询结果页数、语义片段和显示的搜索结果的数量,该方法不需要任何先验知识与本体。实验结果显示,所提出的方法在Rubenstein-Goodenough测试集的相关系数为0.851,优于现有的基于网络的词汇语义相似度计算方法,同时在搜索引擎的查询扩展任务中具有较为良好的应用效果。

关键词：语义相似度信息检索查询建议网络检索

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