检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机与现代化 2025年第3期 93-98,105页

作者：朱永田田飞董宝良华北计算技术研究所系统四部北京100083

甲状腺疾病是成年人群中最常诊断出的结节性病变之一,发病率呈现逐年升高的趋势。随着人工智能技术的发展,使用计算机视觉技术对甲状腺超声图像进行自动化的诊断,可以显著提高诊断的准确性和效率。但是大多数基于深度学习的图像分割方法... 详细信息

甲状腺疾病是成年人群中最常诊断出的结节性病变之一,发病率呈现逐年升高的趋势。随着人工智能技术的发展,使用计算机视觉技术对甲状腺超声图像进行自动化的诊断,可以显著提高诊断的准确性和效率。但是大多数基于深度学习的图像分割方法,受限于感受野的大小,对于图像的重要特征不能及时地进行关注及有效提取,导致分割的准确性不高。为了解决以上问题,本文采用一种新的深度学习网络模型HA-UNet++,对甲状腺结节超声图像进行分割。HA-UNet++在编码路径每个阶段中,会改良backbone网络结构,同时在网络中具有3层卷积的卷积块中加入混合膨胀卷积,并在每个卷积块后加入注意力机制,使其能够迅速地预测增强后的甲状腺结节数据集,并在此基础上对甲状腺结节进行标记分割。

关键词：图像分割甲状腺结节混合膨胀卷积注意力机制 U-Net++

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基于特征关联分析的档案信息关联模型

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电子设计工程 2019年第1期27卷 47-52页

作者：郭雪薇董晶华北计算技术研究所系统八部北京100083

针对现阶段档案检索查全率较低的现状,本文提出基于特征关联分析的档案信息关联模型。该模型根据档案特征特点将档案特征信息划分成多个视图,分别提取不同视图中档案信息的特征数据,并基于特征数据构建特征关联图,再将多视图下的档案特... 详细信息

针对现阶段档案检索查全率较低的现状,本文提出基于特征关联分析的档案信息关联模型。该模型根据档案特征特点将档案特征信息划分成多个视图,分别提取不同视图中档案信息的特征数据,并基于特征数据构建特征关联图,再将多视图下的档案特征关联图进行数据融合形成统一的档案信息关联模型。最后通过实验证明基于特征关联分析的档案信息关联模型能有效地将档案信息检索的查全率提高至82%,有助于档案系统智能检索的发展。

关键词：关联模型档案分析特征关联数据融合

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基于CART的社区矫正人员危险性评估

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计算机与现代化 2018年第8期 73-78页

作者：王茵郭红钰华北计算技术研究所系统八部北京100083

目前对社区矫正人员危险性评估的研究普遍停留在理论研究阶段,建立的模型大多缺乏实际数据的支撑,为了方便掌握社区矫正实际情况,基于CART(分类回归树)算法对某市司法局的社区矫正人员数据(不包含敏感信息)进行建模分析,通过服刑人员的... 详细信息

目前对社区矫正人员危险性评估的研究普遍停留在理论研究阶段,建立的模型大多缺乏实际数据的支撑,为了方便掌握社区矫正实际情况,基于CART(分类回归树)算法对某市司法局的社区矫正人员数据(不包含敏感信息)进行建模分析,通过服刑人员的基础特征值得到该服刑人员的危险度评估结果,与实际结果相比,准确率达到85%~90%,此外对社区矫正中实际存在的数据缺失问题进行讨论并提出解决办法。

关键词：社区矫正危险性评估分类回归树数据缺失

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基于改进型C3D神经网络的动作识别技术

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计算机与现代化 2019年第3期 32-38页

作者：廖小东贾晓霞华北计算技术研究所系统八部北京100083

Facebook提出的C3D三维卷积神经网络虽然能达到良好的视频动作识别准确率,但是在速度方面还有很大的改进余地,而且训练得到的模型过大,不便于移动设备使用。本文利用小型卷积核能够减少参数的特点,对已有网络结构进行优化,提出一种新的... 详细信息

Facebook提出的C3D三维卷积神经网络虽然能达到良好的视频动作识别准确率,但是在速度方面还有很大的改进余地,而且训练得到的模型过大,不便于移动设备使用。本文利用小型卷积核能够减少参数的特点,对已有网络结构进行优化,提出一种新的动作识别方案,将原C3D神经网络常用的3×3×3卷积核分解成深度卷积和点卷积(1×1×1卷积核),并且在UCF101数据集和ActivityNet数据集训练测试。结果表明,与原C3D网络进行对比:改进后的C3D网络准确率比C3D提升了2.4%,在速度方面比C3D提升了12.9%,模型大小压缩到原来的25.8%。

关键词：动作识别卷积分解识别速度模型压缩

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基于从共现矩阵提取关联的类别型数据聚类

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计算机与现代化 2022年第11期 1-8页

作者：关云鹏刘玉龙华北计算技术研究所系统八部北京100083

类别型数据聚类被广泛应用于现实世界的不同领域中,如医学科学、计算机科学等。通常的类别型数据聚类,是在基于相异度量上进行研究,针对不同特点的数据集,聚类结果会受到数据集自身特点和噪音信息的影响。此外,基于表示学习的类别型数... 详细信息

类别型数据聚类被广泛应用于现实世界的不同领域中,如医学科学、计算机科学等。通常的类别型数据聚类,是在基于相异度量上进行研究,针对不同特点的数据集,聚类结果会受到数据集自身特点和噪音信息的影响。此外,基于表示学习的类别型数据聚类,实现复杂,聚类结果受到表示结果的影响较大。本文以共现矩阵为基础,提出一种可以直接考虑类别型数据原始信息关联关系的聚类方法——基于从共现矩阵提取关联的类别型数据聚类方法(CDCBCM)。共现矩阵可被看作是一种对原始数据空间中信息关联情况的汇总。本文通过计算不同对象在各个属性子空间下的共现频率值来构建共现矩阵,并从共现矩阵中去除一些噪音信息,再使用归一化切割来得到聚类结果。本文方法在16个不同领域的公开数据集中进行测试,与8种现有方法进行比较,并采用F1-score指标进行检测。实验结果表明,本文方法在7个数据集上效果最好,平均排名最高,能更好地完成对类别型数据的聚类任务。

关键词：类别型数据类别型数据聚类机器学习共现矩阵归一化切割

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禁忌搜索在栅格地图中的应用

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计算机与现代化 2021年第10期 8-14,22页

作者：刁说华北计算技术研究所系统八部北京100083

以禁忌搜索算法为基础,对栅格地图搜索过程进行建模,提出一种能够利用经验知识的改良禁忌搜索算法,为航向指引、水源探测、灾后搜救等领域的智能辅助工具实现提供算法参考。对禁忌搜索算法的关键优势进行分析,提出以正六边形为单元的地... 详细信息

以禁忌搜索算法为基础,对栅格地图搜索过程进行建模,提出一种能够利用经验知识的改良禁忌搜索算法,为航向指引、水源探测、灾后搜救等领域的智能辅助工具实现提供算法参考。对禁忌搜索算法的关键优势进行分析,提出以正六边形为单元的地图栅格划分方法,将问题建模为禁忌搜索可求解的最优化问题。以沙漠水源搜索为实例,选取多个沙漠元素作为水源探测相关指示参数,进行仿真实验。实验表明,本文所提出的方法可以在10000以内单元格数目的栅格地图中,搜索路径的成功规划次数占比达到91.7%以上,相比于“爬山法”策略提高至少36.68个百分点,搜索耗费的步数相比于遍历策略优化88.4%以上。

关键词：最优化算法禁忌搜索栅格地图正六边形单元沙漠水源搜索

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基于Stacking的社区矫正人员标签生成

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计算机与现代化 2020年第3期 60-64,71页

作者：文晶郑扬飞华北计算技术研究所系统八部北京100083

社区矫正人员的规范管理技术平台目前正处于研究阶段,由于实际数据的缺乏,用于构建用户画像的社区矫正人员用户标签生成准确性不够。故本文基于改进的Stacking模型融合算法,对某市司法局的社矫人员数据进行清洗、整理以及特征选择后,进... 详细信息

社区矫正人员的规范管理技术平台目前正处于研究阶段,由于实际数据的缺乏,用于构建用户画像的社区矫正人员用户标签生成准确性不够。故本文基于改进的Stacking模型融合算法,对某市司法局的社矫人员数据进行清洗、整理以及特征选择后,进行建模分析,进而得出社矫人员“认罪伏法态度”“对社会的心态”“心理健康状况”“矫正惩戒情况”4个标签的预测结果。通过将预测结果与实验结果对比,得到预测准确率,从而表明Stacking模型融合方法对社区矫正人员用户标签的生成具体有效性和准确性。

关键词：社区矫正人员 Stacking模型融合建模分析标签生成

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基于排序学习算法的智能检索系统

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计算机与现代化 2021年第10期 35-40页

作者：王镇宇郑扬飞华北计算技术研究所系统八部北京100083

本文旨在解决数据资产管理系统中信息检索效率低、检索结果准确率低下的痛点,基于排序学习算法构建智能检索系统,提升检索结果和用户请求的相关性。对排序学习算法理论进行研究,对常用的排序学习算法进行相关优化,将分类问题扩展到文本... 详细信息

本文旨在解决数据资产管理系统中信息检索效率低、检索结果准确率低下的痛点,基于排序学习算法构建智能检索系统,提升检索结果和用户请求的相关性。对排序学习算法理论进行研究,对常用的排序学习算法进行相关优化,将分类问题扩展到文本排序问题之上,定义相关的目标函数及损失函数,使用机器学习的方法来提升检索结果的准确度。基于垂直分布式搜索引擎技术及排序学习算法构建智能检索系统,通过相关性工程提升检索请求转化的效率。实验表明本系统可以在优化检索速率的基础之上,提升检索语句与返回结果之间的相关性和检索的准确度。

关键词：计算机应用信息检索相关性搜索学习排名 Elasticsearch

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基于子空间的可解释性多变量异常检测

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计算机测量与控制 2022年第11期30卷 38-45页

作者：宋润葵郑扬飞郭红钰李倩华北计算技术研究所系统八部北京100083

为了解决在多维特征数据中,部分异常点被分散的特征空间所掩盖而无法检出的问题,以及缓解当前异常检测方法的结果可解释性差或不具有可解释性的状况,提出了基于子空间的可解释性多变量异常检测算法;首先在多维特征空间中,对每一个维度... 详细信息

为了解决在多维特征数据中,部分异常点被分散的特征空间所掩盖而无法检出的问题,以及缓解当前异常检测方法的结果可解释性差或不具有可解释性的状况,提出了基于子空间的可解释性多变量异常检测算法;首先在多维特征空间中,对每一个维度的特征进行分布检验,在此基础上为每一个对象选择出一个特征空间的集合,进而为每个对象计算出异常值分数;在此过程中,高效利用算法的中间过程产物,来对算法结果加以解释,改善使用者对数据的理解;使用真实数据集,对算法进行了验证,实验结果表明其具有较好的准确性和运行时间,并很好地解释了异常点的异常性。

关键词：异常检测可解释性点异常统计型数据机器学习无监督学习

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基于迁移学习的人脸种群识别技术研究

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信息技术 2019年第4期43卷 77-81页

作者：张家伟郑扬飞华北计算技术研究所系统八部北京100083

自动提取人脸特征来验证人的身份目前已经被广泛的应用在各种领域,但是通过人脸特征来辨别种群大多还是停留在人工提取特征的阶段,耗费大量人力资源,或者使用深度学习,但是需要经过大量的计算消耗大量的时间。文中提出了一种利用迁移学... 详细信息

自动提取人脸特征来验证人的身份目前已经被广泛的应用在各种领域,但是通过人脸特征来辨别种群大多还是停留在人工提取特征的阶段,耗费大量人力资源,或者使用深度学习,但是需要经过大量的计算消耗大量的时间。文中提出了一种利用迁移学习的方法,通过微调网络以及冻结参数相结合的训练方式提高了原预训练网络对于人脸种群识别的泛化性与稳定性;同时对模型进行了改进以提高识别的时效性,提高了网络识别速度的同时大大减少了网络的参数。经自建的人脸数据集训练测试,取得了良好的检测性能。

关键词：人脸识别民族识别迁移学习卷积神经网络

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