检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机工程与应用 2023年第5期59卷 106-114页

作者：杨春霞马文文陈启岗桂强南京信息工程大学自动化学院南京210044 江苏省大数据分析技术重点实验室南京210044 江苏省大气环境与装备技术协同创新中心南京210044

现有基于神经网络的多标签文本分类研究方法存在两方面不足,一是不能全面提取文本信息特征,二是很少从图结构数据中挖掘全局标签之间的关联性。针对以上两个问题,提出融合卷积神经网络-自注意力机制(CNNSAM)与图注意力网络(GAT)的多标... 详细信息

现有基于神经网络的多标签文本分类研究方法存在两方面不足,一是不能全面提取文本信息特征,二是很少从图结构数据中挖掘全局标签之间的关联性。针对以上两个问题,提出融合卷积神经网络-自注意力机制(CNNSAM)与图注意力网络(GAT)的多标签文本分类模型(CS-GAT)。该模型利用多层卷积神经网络与自注意力机制充分提取文本局部与全局信息并进行融合,得到更为全面的特征向量表示;同时将不同文本标签之间的关联性转变为具有全局信息的边加权图,利用多层图注意力机制自动学习不同标签之间的关联程度,将其与文本上下文语义信息进行交互,获取具有文本语义联系的全局标签信息表示;使用自适应融合策略进一步提取两者特征信息,提高模型的泛化能力。在AAPD、RCV1-V2与EUR-Lex三个公开英文数据集上的实验结果表明,该模型所达到的多标签分类效果明显优于其他主流基线模型。

关键词：多标签文本分类多层卷积神经网络自注意力机制多头图注意力机制

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

融合GAT与头尾标签的多标签文本分类模型

引用

计算机工程与应用 2024年第15期60卷 150-160页

作者：杨春霞黄昱锟闫晗吴亚雷南京信息工程大学自动化学院南京210044 江苏省大数据分析技术重点实验室南京210044 江苏省大气环境与装备技术协同创新中心南京210044

现有基于神经网络的多标签文本分类主要存在两方面的不足,一是现有的数据中标签-文本频率存在长尾分布,二是很少从图结构中获取全局标签之间的关联性,针对以上问题,提出了一种融合GAT与头尾标签分类器的多标签文本分类模型(GATTN),该模... 详细信息

现有基于神经网络的多标签文本分类主要存在两方面的不足,一是现有的数据中标签-文本频率存在长尾分布,二是很少从图结构中获取全局标签之间的关联性,针对以上问题,提出了一种融合GAT与头尾标签分类器的多标签文本分类模型(GATTN),该模型利用带有注意力机制的Bi-LSTM得到文本的特征向量表示;同时把不同标签之间的关联性转换为包含了全局信息的边加权图,利用多层的图注意力网络来学习头标签之间的关联性。然后将其与文本上下文语义信息进行点积交互,得到具有文本语义和头标签信息的特征表示提高模型的泛化能力。在AAPD、RCV1-V2和EUR-Lex三个公开英文数据集上的实验结果证明,该模型针对数据长尾分布的多标签文本分类效果优于其他基线模型。

关键词：多标签文本分类图注意力网络头尾标签多样本学习

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于依存句法和图注意力网络的句子匹配

引用

计算机工程与应用 2023年第9期59卷 123-129页

作者：杨春霞陈启岗徐奔马文文南京信息工程大学自动化学院南京210044 江苏省大数据分析技术重点实验室南京210044 江苏省大气环境与装备技术协同创新中心南京210044

句子匹配是自然语言处理的一项基本任务,可应用于自然语言推理、释义识别等多个场景。目前,主流的模型大多采用注意力机制来实现两个句子之间单词或短语的对齐。然而,这些模型通常忽略了句子的内在结构,没有考虑文本单元之间的依存关系... 详细信息

句子匹配是自然语言处理的一项基本任务,可应用于自然语言推理、释义识别等多个场景。目前,主流的模型大多采用注意力机制来实现两个句子之间单词或短语的对齐。然而,这些模型通常忽略了句子的内在结构,没有考虑文本单元之间的依存关系。针对此问题,提出了一种基于依存句法和图注意力网络的匹配模型。设计两种建模方式将句子对建模为语义图。使用图注意力网络对构建的图进行编码以进行句子匹配。实验结果表明,提出的模型可以较好地学习图结构,在自然语言推理数据集SNLI和释义识别数据集Quora上分别达到了88.7%和88.9%的准确率。

关键词：句子匹配依存句法图注意力网络词共现语义图全连通语义图

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于一致性功能神经过程的多视图时序预测

引用

计算机工程 2024年

作者：杨春霞蒋耀翟雪彤周媛媛南京信息工程大学自动化学院江苏省大数据分析与技术重点实验室

在多视图时间序列预测领域，如何有效融合来自不同视图的信息，是一个重要且具有挑战性的问题。现有的多视图时序预测方法在捕获历史数据趋势方面存在局限，同时也常受到多视图信息分布不一致的影响。针对这两个问题，本研究基于功能性... 详细信息

在多视图时间序列预测领域，如何有效融合来自不同视图的信息，是一个重要且具有挑战性的问题。现有的多视图时序预测方法在捕获历史数据趋势方面存在局限，同时也常受到多视图信息分布不一致的影响。针对这两个问题，本研究基于功能性神经过程（Functional Neural Processes， FNP）框架，提出了一种的一致性功能性神经过程（Consistent Functional Neural Process， CFNP）框架。CFNP框架设计了两个核心模块：视图随机相关图模块和视图分布对齐模块。视图随机相关图模块通过分析历史数据的分布，辅助对当前数据的理解和预测；而视图分布对齐模块致力于缩减不同视图间的概率分布差异，通过在潜在空间中施加约束，提高了模型对时间序列内在关联性的捕捉能力。在两个公开数据集上的实验表明，相比于现有方法，CFNP在RMSE上效果提升分别为14%和5%，证明此框架能够更准确地预测多视图时间序列。

关键词：多视图学习时序预测概率预测功能神经过程一致性正则化

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于深度卷积网络和结合策略的乳腺组织病理图像细胞核异型性自动评分

引用

中国生物医学工程学报 2017年第3期36卷 276-283页

作者：周超徐军罗波南京信息工程大学江苏省大数据分析技术重点实验室南京210044 华中科技大学附属武汉市中心医院病理科武汉430014

细胞核异型性是评估乳腺癌恶性程度的一个重要指标,主要体现在细胞核的形状、大小变化、纹理和质密度不均化。提出基于深度学习和结合策略模型的乳腺组织细胞核异型性自动评分模型。该模型使用3个卷积神经网络,分别处理每个病例的3种不... 详细信息

细胞核异型性是评估乳腺癌恶性程度的一个重要指标,主要体现在细胞核的形状、大小变化、纹理和质密度不均化。提出基于深度学习和结合策略模型的乳腺组织细胞核异型性自动评分模型。该模型使用3个卷积神经网络,分别处理每个病例的3种不同分辨率下的组织病理图像,每个网络结合滑动窗口和绝对多数投票法,评估每个病例同一种分辨率下的图像的分值,得到3种分辨率下的评分结果。使用相对多数投票法,综合评估每个病例的最终细胞核异型性评分结果。为评估模型对细胞核异型性评分的有效性,利用训练好的模型对124个病例的测试图像进行自动评分,并把其评分结果与病理医生的评分结果作比较,进行性能评估。该模型的评分正确率得分为67分,其结果在现有的细胞核异型性评分模型中准确率排名第二。此外,该模型的计算效率也很高,平均在每张×10、×20、×40分辨率下图像的计算时间分别约为1.2、5.5、30 s。研究表明,该细胞核异型性评分模型不仅具有较高的准确性,而且计算效率高,因此具备潜在的临床应用能力。

关键词：细胞核异型性深度卷积网络绝对多数投票法相对多数投票法

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

一种增强型基于失败者淘汰的多模态烟花算法

引用

系统仿真学报 2020年第1期32卷 9-19页

作者：申晓宁王谦黄遥游璇南京信息工程大学自动化学院南京210044 南京信息工程大学江苏省大气环境与装备技术协同创新中心南京210044 南京信息工程大学江苏省大数据分析技术重点实验室南京210044

提出一种增强型基于失败者淘汰制的多模态烟花算法。该算法采用一种新型的考虑位置特征的映射规则,把超出爆炸空间上边界的爆炸火花映射到爆炸空间上边界附近的区域、把低于爆炸空间下边界的爆炸火花映射到爆炸空间下边界附近的区域。... 详细信息

提出一种增强型基于失败者淘汰制的多模态烟花算法。该算法采用一种新型的考虑位置特征的映射规则,把超出爆炸空间上边界的爆炸火花映射到爆炸空间上边界附近的区域、把低于爆炸空间下边界的爆炸火花映射到爆炸空间下边界附近的区域。所提算法引入了自适应调整爆炸火花数量参数的策略,以更好地平衡算法的全局和局部搜索能力。选取CEC2013标准测试函数集中的28个函数进行测试,实验结果表明所提算法具有更优的搜索性能。

关键词：映射规则自适应爆炸火花数量爆炸幅度

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

融合标签信息的分层图注意力网络文本分类模型

引用

计算机工程与科学 2023年第11期45卷 2018-2026页

作者：杨春霞马文文徐奔韩煜南京信息工程大学自动化学院江苏南京210044 江苏省大数据分析技术重点实验室江苏南京210044

目前基于分层图注意力网络的单标签文本分类任务存在2方面不足:一是不能较好地对文本特征进行提取;二是很少有研究通过文本与标签之间的联系进一步凸显文本特征。针对这2个问题,提出一种融合标签信息的分层图注意力网络文本分类模型。... 详细信息

目前基于分层图注意力网络的单标签文本分类任务存在2方面不足:一是不能较好地对文本特征进行提取;二是很少有研究通过文本与标签之间的联系进一步凸显文本特征。针对这2个问题,提出一种融合标签信息的分层图注意力网络文本分类模型。该模型依据句子关键词与主题关联性构建邻接矩阵,然后使用词级图注意力网络获取句子的向量表示。该模型是以随机初始化的目标向量为基础,同时利用最大池化提取句子特定的目标向量,使得获取的句子向量具有更加明显的类别特征。在词级图注意力层之后使用句子级图注意力网络获取具有词权重信息的新文本表示,并通过池化层得到文本的特征信息。另一方面利用GloVe预训练词向量对所有文本标注的标签信息进行初始化向量表示,然后将其与文本的特征信息进行交互、融合,以减少原有特征损失,得到区别于不同文本的特征表示。在R52、R8、20NG、Ohsumed及MR 5个公开数据集上的实验结果表明,该模型的分类准确率明显优于其它主流基线模型的。

关键词：分层图注意力网络单标签文本分类邻接矩阵标签信息

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于循环显著性校准网络的胰腺分割方法

引用

自动化学报 2022年第11期48卷 2703-2717页

作者：邱成健刘青山宋余庆刘哲江苏大学计算机科学与通信工程学院镇江212013 南京信息工程大学自动化学院南京210044 江苏省大数据分析技术重点实验室南京210044 大气环境与装备技术协同创新中心南京210044

胰腺的准确分割对于胰腺癌的识别和分析至关重要.研究者提出通过第一阶段粗分割掩码的位置信息缩小第二阶段细分割网络输入的由粗到细分割方法,尽管极大地提升了分割精度,但是在胰腺分割过程中对于上下文信息的利用却存在以下两个问题:1... 详细信息

胰腺的准确分割对于胰腺癌的识别和分析至关重要.研究者提出通过第一阶段粗分割掩码的位置信息缩小第二阶段细分割网络输入的由粗到细分割方法,尽管极大地提升了分割精度,但是在胰腺分割过程中对于上下文信息的利用却存在以下两个问题:1)粗分割和细分割阶段分开训练,细分割阶段缺少粗分割阶段分割掩码信息,抑制了阶段间上下文信息的流动,导致部分细分割阶段结果无法比粗分割阶段更准确;2)粗分割和细分割阶段单批次相邻预测分割掩码之间缺少信息互监督,丢失切片上下文信息,增加了误分割风险.针对上述问题,提出了一种基于循环显著性校准网络的胰腺分割方法.通过循环使用前一阶段输出的胰腺分割掩码作为当前阶段输入的空间权重,进行两阶段联合训练,实现阶段间上下文信息的有效利用;提出卷积自注意力校准模块进行胰腺预测分割掩码切片上下文信息跨顺序互监督,显著改善了相邻切片误分割现象.提出的方法在公开的数据集上进行了验证,实验结果表明其改善误分割结果的同时提升了平均分割精度.

关键词：胰腺分割阶段上下文信息切片上下文信息卷积自注意力校准模块

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于LIBS与GA-PLS的钢铁中Mn,Ni元素定量分析研究

引用

光谱学与光谱分析 2022年第6期42卷 1804-1808页

作者：杨淋玉丁宇战晔朱绍农陈雨娟邓凡赵兴强南京信息工程大学江苏省大数据分析技术重点实验室江苏南京210044 南京信息工程大学江苏省大气环境与装备技术协同创新中心江苏南京210044 南京信息工程大学江苏省气象能源利用与控制工程技术研究中心江苏南京210044 空军航空大学航空作战与勤务学院吉林长春130022

钢材炼制过程锰、镍元素的含量均会对最终产品的硬度脆度产生影响,但由于其添加的含量需要进行严格控制,同时传统的钢铁成分检测的设备成本高、效率低、速度慢,因此需要一种高精度的快速实时分析方法。利用遗传偏最小二乘法(GA-PLS)结合... 详细信息

钢材炼制过程锰、镍元素的含量均会对最终产品的硬度脆度产生影响,但由于其添加的含量需要进行严格控制,同时传统的钢铁成分检测的设备成本高、效率低、速度慢,因此需要一种高精度的快速实时分析方法。利用遗传偏最小二乘法(GA-PLS)结合LIBS技术对钢铁样品光谱中的Mn和Ni两种元素进行定量检测,并且与传统PLS的定量分析结果进行对比,以验证GA-PLS模型预测性能。采用购置于钢材市场的12个钢铁样品,其中9个样品的光谱信息作为校正集训练模型,3个作为测试集验证模型定量性能。GA-PLS通过不断提高变量被选频率的阈值,用不同阈值下的变量建立PLS模型,对比选出最低RMSECV时的阈值(Mn和Ni元素的光谱输入变量被选频率的最佳阈值分别为8和7)。结果显示:GA-PLS锰元素预测结果的R^(2)_(P)和RMSE_(P)分别是0.9990和1.3473,相对分析误差(RPD)为2.5;镍元素预测结果的R^(2)_(P)和RMSE_(P)分别是0.9995和0.5254,RPD为8.6,最终预测的结果优于PLS。该结果表明了GA-PLS算法在冶金金属元素分析领域具有可持续性挖掘的潜力,同时也将促进LIBS技术在钢铁冶炼领域更深层次的应用。

关键词：钢铁元素定量检测激光诱导击穿光谱化学计量学

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于ELM的风电场短期风速订正技术研究

引用

气象 2016年第4期42卷 466-471页

作者：张颖超肖寅邓华南京信息工程大学信息与控制学院南京210044 南京信息工程大学气象灾害预报预警与评估协同创新中心南京210044 江苏省大数据分析技术重点实验室南京210044

风速预测是风电场风功率预测的基础,其准确度严重影响着风电场的运行效率。为了提高短期风速预测的准确性,本研究采用了WRF中尺度数值模式,对我国东部沿海某风电场的风速进行预报。在此基础上,利用极限学习机算法(ELM)对WRF模式预报的... 详细信息

风速预测是风电场风功率预测的基础,其准确度严重影响着风电场的运行效率。为了提高短期风速预测的准确性,本研究采用了WRF中尺度数值模式,对我国东部沿海某风电场的风速进行预报。在此基础上,利用极限学习机算法(ELM)对WRF模式预报的风速进一步订正。实验结果表明,WRF模式对风速、风向等气象要素有着较好的回报效果,利用ELM算法对WRF模式预报风速进行订正后,预报风速的误差进一步减小,相对均方根误差和相对平均绝对误差降低了20%～30%。与其他的智能算法(BP神经网络、SVM算法)对比分析后得出,ELM算法对WRF模式预报风速具有较好的订正效果,能够有效提高风速预报准确率。

关键词： WRF模式 ELM算法误差订正预报效果

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：

通借通还

建议与咨询 留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

请选择保存的检索档案： 新增检索档案 确定 取消

请选择收藏分类： 新增自定义分类 确定 取消

通借通还

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：