检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机工程 2016年第11期42卷 309-315页

作者：厉智孙玉宝王枫刘青山南京信息工程大学信息与控制学院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

针对利用深度学习的服装图像检索算法分类精度较低的问题,提出基于深度卷积神经网络的改进服装图像分类检索算法,并建立一个具有16种属性、10万量级的网络服装图像数据库B_DAT Clothing。依据服装图像的复杂性,采用深度卷积神经网络从B_... 详细信息

针对利用深度学习的服装图像检索算法分类精度较低的问题,提出基于深度卷积神经网络的改进服装图像分类检索算法,并建立一个具有16种属性、10万量级的网络服装图像数据库B_DAT Clothing。依据服装图像的复杂性,采用深度卷积神经网络从B_DAT Clothing数据库中自动学习服装的属性特征并建立哈希索引,进而构建基于服装属性的检索模型,实现服装图像的高效分类和快速检索。实验结果表明,与传统视觉特征分类算法相比,该算法在服装分类上的准确率更高,属性检索效果更好。

关键词：服装属性卷积神经网络属性检索分类排序哈希索引服装数据库

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MAPDNet：一种检测XCO2图像中羽流的方法

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南京信息工程大学学报 2024年

作者：邵鹏飞胡凯刘滋然冯新龑马科宇章琪姜闪闪夏旻叶小岭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信息工程大学江苏省大气环境与装备技术协同创新中心(CICAEET) 南京信息工程大学管理科学与工程学院

检测温室气体羽流是碳排放监测的关键任务，目前相关算法中，对羽流边缘细节的分割精度还有提升空间。为此，本文提出一种基于多尺度注意力机制的羽流检测网络（MAPDNet）。首先，采用多尺度池化条带卷积模块（MPSCM）补偿编码器降采样... 详细信息

检测温室气体羽流是碳排放监测的关键任务，目前相关算法中，对羽流边缘细节的分割精度还有提升空间。为此，本文提出一种基于多尺度注意力机制的羽流检测网络（MAPDNet）。首先，采用多尺度池化条带卷积模块（MPSCM）补偿编码器降采样操作中稀释的高级语义信息，增强主要的羽流轮廓信息，减少细节信息的丢失。然后，采用关系注意力模块（RAM）建立特征之间的全局信息与局部信息交互，增强有用特征，降低特征图中冗余信息的比例，提高模型的分割精度。此外，引入上下文特征融合模块（CFFM）以便网络更好地理解上下文特征的信息，在恢复图像分辨率的同时，较好地将特征对齐，恢复空间位置信息。最后，利用边界增强模块（BEM）实现端到端训练，增强输出分割边界的细节，进一步提高分割精度。实验结果表明，MAPDNet模型能够从XCO2羽流图像中检测碳羽流，并在模拟羽流数据集上具有良好的分割性能，其分割精度优于现有方法。

关键词：碳排放 XCO 羽流语义分割多尺度特征融合注意力机制

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基于BERT与注意力机制的方面级隐式情感分析模型

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南京信息工程大学学报（自然科学版） 2023年第5期15卷 551-560页

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

在方面级情感文本中存在部分不含情感词的评论句,对其情感的研究被称为方面级隐式情感分析.现有分析模型在预训练过程中可能会丢失与方面词相关的上下文信息,并且不能准确提取上下文中深层特征,本文首先构造了方面词感知BERT预训练模型... 详细信息

在方面级情感文本中存在部分不含情感词的评论句,对其情感的研究被称为方面级隐式情感分析.现有分析模型在预训练过程中可能会丢失与方面词相关的上下文信息,并且不能准确提取上下文中深层特征,本文首先构造了方面词感知BERT预训练模型,通过将方面词引入到基础BERT的输入嵌入结构中,生成与方面词信息相关的词向量;然后构造了语境感知注意力机制,对由编码层得到的深层隐藏向量,将其中的语义和句法信息引入到注意力权重计算过程,使注意力机制能更加准确地分配权重到与方面词相关的上下文.对比实验结果表明,本文模型的效果优于基线模型.

关键词：方面级情感分析隐式情感分析门控循环单元注意力机制 BERT模型

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基于改进混合蛙跳算法的个性化旅游路线推荐

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南京信息工程大学学报（自然科学版） 2021年第4期13卷 467-476页

作者：申晓宁王森林吴俊潮仇友辉张磊李常峰王玉芳南京信息工程大学自动化学院/大气环境与装备技术协同创新中心/江苏省大数据分析技术重点实验室南京210044

大众在旅游途中期望获得开销低、行程方便、舒适度高的旅游体验,同时还具有历史人文、自然景观、美食购物等不同游览需求.因此,本文提出了一种基于改进混合蛙跳算法的个性化旅游路线推荐方法.首先建立个性化旅游路线推荐问题的优化模型... 详细信息

大众在旅游途中期望获得开销低、行程方便、舒适度高的旅游体验,同时还具有历史人文、自然景观、美食购物等不同游览需求.因此,本文提出了一种基于改进混合蛙跳算法的个性化旅游路线推荐方法.首先建立个性化旅游路线推荐问题的优化模型,并针对该模型的特点,设计改进混合蛙跳算法.通过调整可控精度,增加筛选准则和及时处理异常解等策略增强群体的多样性,降低遗漏最优解的风险,强化局部搜索能力,并提高算法的求解精度.以南京三日游个性化旅游路线推荐问题作为实例,收集南京市内知名景点的门票价格、开放时间、不同出行方式所需的时间和花费情况以及食宿费用等相关数据,基于改进混合蛙跳算法进行求解.实验结果表明,与改进前的方法相比,所提改进方法能够获取更优的路径解,推荐的路线能够更好地满足用户的个性需求.

关键词：个性化旅游路线推荐混合蛙跳算法筛选准则可控精度

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基于注意力与双通道网络的方面级情感分析

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南京信息工程大学学报（自然科学版） 2023年第1期15卷 42-50页

作者：杨春霞徐奔桂强韩煜南京信息工程大学自动化学院/江苏省大数据分析技术重点实验室/大气环境与装备技术协同创新中心南京210044

针对方面级情感分析任务不能充分兼顾句法全面性与语义关联性,且大多数研究中使用的图卷积仅考虑信息自上而下的传播,忽略了信息自下而上的聚合等问题,本文提出了基于注意力与双通道网络的情感分析模型.该模型在扩展依存表示的同时使用... 详细信息

针对方面级情感分析任务不能充分兼顾句法全面性与语义关联性,且大多数研究中使用的图卷积仅考虑信息自上而下的传播,忽略了信息自下而上的聚合等问题,本文提出了基于注意力与双通道网络的情感分析模型.该模型在扩展依存表示的同时使用自注意力获取具有语义关联的信息矩阵,使用双通道网络结合全局句法与语义关联信息,双通道网络分别侧重于自上而下传播的语义特征与自下而上聚合的结构特征.通道内的图卷积输出会与信息矩阵进行交互注意力起到残差互补的作用,然后通过平均池化完成通道内的任务.最后将基于语义与基于结构的决策融合得到最终的情感分类特征.实验结果表明该模型在三个公开数据集上的准确率与F1值均有提升.

关键词：注意力机制双通道网络决策融合图卷积

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采用类心密度策略的多目标微分自动聚类算法

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计算机应用研究 2019年第11期36卷 3224-3229页

作者：申晓宁孙毅薛云勇孙帅南京信息工程大学自动化学院江苏省天气环境与装备技术协同创新中心南京210044 南京信息工程大学自动化学院江苏省大数据分析技术重点实验室南京210044

针对聚类过程中,由于类心选取的随机性导致所选类心偏离数据集,或者类心过于集中而带来的错误聚类这一缺陷,提出一种算法对类心的选取进行两次筛选,即将类心密度过小的以及两两类心之间距离过小的类心分别筛选出来,不让其参与聚类,此后... 详细信息

针对聚类过程中,由于类心选取的随机性导致所选类心偏离数据集,或者类心过于集中而带来的错误聚类这一缺陷,提出一种算法对类心的选取进行两次筛选,即将类心密度过小的以及两两类心之间距离过小的类心分别筛选出来,不让其参与聚类,此后算法对筛选后剩余的类心再进行聚类。为了使算法能较快地得到最优类心,提出了改进的聚类准则函数,对聚类数目进行动态惩罚。为了评估所提算法在聚类问题上的应用性能,选择两种不同类型的数据集进行了仿真实验。与其他三种现有的自动聚类算法的比较结果表明,所提算法能够获得更好的聚类结果,从而验证了算法所提策略的有效性。

关键词：自动聚类类心密度策略类心筛选多目标优化微分进化

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一种求解柔性作业车间的改进遗传算法

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重庆理工大学学报（自然科学） 2021年第9期35卷 152-159页

作者：王玉芳葛嘉荣缪昇马铭阳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

针对柔性作业车间调度问题的特点,建立了以最小化最大完成时间、总机器负载最小和最大机器负载最小为目标的数学模型,提出一种改进遗传算法求解该问题。采用多种启发式方法提高初始解的质量;设计了并行双链式编码,避免产生非法解,并提... 详细信息

针对柔性作业车间调度问题的特点,建立了以最小化最大完成时间、总机器负载最小和最大机器负载最小为目标的数学模型,提出一种改进遗传算法求解该问题。采用多种启发式方法提高初始解的质量;设计了并行双链式编码,避免产生非法解,并提出最优插入法的解码方式提高解的质量;采取IPOX交叉与多点交叉,继承父代优秀基因的同时,平衡了算法的全局开发能力;在不同编码层采用多种变异手段维持种群的多样性;通过变邻域搜索强化算法的局部开发能力。最后,通过求解Brandimarte标准算例和与其他算法的对比,从单目标和多目标2个方面验证算法的可行性和有效性。

关键词：柔性作业车间调度改进遗传算法局部搜索多目标调度变邻域搜索

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融合实体信息的循环神经网络文本分类模型

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小型微型计算机系统 2020年第12期41卷 2516-2521页

作者：杨春霞吴佳君李欣栩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

基于机器学习的文本分类方法通常忽略了文本上下文内容的语义特征,基于深度学习的文本分类方法虽考虑了上下文内容的语义特征,但弱化了实体信息在文本分类中的作用,无法丰富文本语义表示,突出文本内容特征.本文融合实体信息,提出一种循... 详细信息

基于机器学习的文本分类方法通常忽略了文本上下文内容的语义特征,基于深度学习的文本分类方法虽考虑了上下文内容的语义特征,但弱化了实体信息在文本分类中的作用,无法丰富文本语义表示,突出文本内容特征.本文融合实体信息,提出一种循环神经网络与实体表示相结合的分类模型.该模型通过循环神经网络和Attention机制对文本进行建模表示,充分挖掘文本上下文内容的语义特征;同时,将实体表示与文本表示做注意力计算,进一步丰富文本语义与内容特征.在20NG、R8、IMDB、AG News四个数据集上进行实验,实验结果显示,该模型与其他主流基线方法相比,在准确率(Accuracy)上取得显著提高.

关键词：文本分类实体信息循环神经网络注意力机制

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基于深度强化学习的建筑综合能源系统主从博弈优化调度

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南方电网技术 2024年

作者：申晓宁陈星晖陈文言许新苏南京信息工程大学自动化学院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信息工程大学江苏省大数据分析技术重点实验室江苏省气象能源利用与控制工程技术研究中心

随着全球社会日益关注可持续能源的实践过渡，建筑综合能源系统优化对提高能源低碳性及经济性具有重要意义。为研究建筑能源运营商的调度策略和定价策略，首先，该模型同时考虑供给侧和需求侧的信息交互特性，以供给侧为领导者、需求侧... 详细信息

随着全球社会日益关注可持续能源的实践过渡，建筑综合能源系统优化对提高能源低碳性及经济性具有重要意义。为研究建筑能源运营商的调度策略和定价策略，首先，该模型同时考虑供给侧和需求侧的信息交互特性，以供给侧为领导者、需求侧为追随者建立一种基于主从博弈框架的建筑综合能源系统双侧优化模型。其次，针对主从博弈框架双侧的多次信息交互，提出了一种基于自适应动作探索机制的深度确定性策略梯度算法以有效求解所建模型。自适应动作探索机制根据累计奖励的方差与critic网络平均损失值构建自适应探索系数改进算法的动作选择策略，保证算法的精度和稳定性。最后，通过实例验证了所提算法的有效性。实验结果表明，与其它深度强化学习算法相比，所提算法可以提高算法的收敛精度、稳定性和能源运营商的总收益，从而辅助能源供应商做出更好的决策。

关键词：深度强化学习建筑综合能源系统智能调度主从博弈能源定价

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基于多尺度深度残差网络的时间序列异常数据检测与修正

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计算机应用与软件 2022年第7期39卷 38-43,173页

作者：潘玲玲刘俊夏旻中国电力科学研究院有限公司江苏南京210003 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京214200

时间序列异常数据检测与修正一直是数据科学与工程领域的研究热点,是进行有效数据分析的前提。目前的传统基于回归模型与浅层学习的方法不能有效地提取数据的特征,导致异常检测结果较差。而目前深度学习的方法的长序列学习较困难,容易... 详细信息

时间序列异常数据检测与修正一直是数据科学与工程领域的研究热点,是进行有效数据分析的前提。目前的传统基于回归模型与浅层学习的方法不能有效地提取数据的特征,导致异常检测结果较差。而目前深度学习的方法的长序列学习较困难,容易出现梯度消失等问题,并且只能做异常判断。针对上述问题,提出一种多尺度深度残差网络模型实现时间序列异常数据检测与修正。该方法通过对误差序列的估计实现异常数据的检测,通过网络的最后一层实现数据的修正,并利用残差学习更深的网络结构,进一步提高算法的准确率。实验对比结果表明,所提方法可以有效地实现时间序列的异常数据检测及修正。

关键词：时间序列异常检测多尺度卷积残差网络

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