检索结果-内蒙古大学图书馆

小型微型计算机系统 2020年第9期41卷 1853-1857页

作者：杨春霞李欣栩瞿涛秦家鹏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

在传统的情感分类任务中,存在无法有效捕捉文本深层特征的问题,同时也存在不考虑如用户信息和产品信息等分类元数据而直接进行粗糙建模的问题.针对第一个问题,本文首先通过深度BLSTM(DBLSTM)来识别上下文词义联系和获取文本深层特征;其... 详细信息

在传统的情感分类任务中,存在无法有效捕捉文本深层特征的问题,同时也存在不考虑如用户信息和产品信息等分类元数据而直接进行粗糙建模的问题.针对第一个问题,本文首先通过深度BLSTM(DBLSTM)来识别上下文词义联系和获取文本深层特征;其次利用自注意力机制网络层捕获文本中重要的特征.针对第二个问题,本文融合分类元数据自定义分类器,该分类器利用上下文感知注意力为分类元数据配制特定参数,这使得分类器可以参考文本中存在的不同分类元数据来对网络层提取到的特征做出综合评价分类.在Yelp2013、Yelp2014、IMDB等三个数据集上测试,实验结果显示,本文构建的模型与现有的多个基线情感分类模型相比效果均有一定的提高.

关键词：情感分类文本特征提取注意力机制分类元数据深度BLSTM

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利用KL散度度量通道冗余度的深度神经网络剪枝方法

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计算机应用与软件 2021年第11期38卷 300-306页

作者：杨鑫袁晓彤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大气环境与装备技术协同创新中心江苏南京210044

提出一种基于KL散度的结构化剪枝方法,用KL散度来衡量通道之间的差异性,并定义通道的重要因子,通过删减重要因子较小的通道来进行结构化剪枝。在CIFAR-10和CIFAR-100数据集上,对ResNet进行结构化剪枝,并对比几种较为先进的硬剪枝方法,发... 详细信息

提出一种基于KL散度的结构化剪枝方法,用KL散度来衡量通道之间的差异性,并定义通道的重要因子,通过删减重要因子较小的通道来进行结构化剪枝。在CIFAR-10和CIFAR-100数据集上,对ResNet进行结构化剪枝,并对比几种较为先进的硬剪枝方法,发现KL散度能发掘出卷积层中的冗余通道,剪枝后精度可能不会下降太多,在减少10%~30%网络参数与浮点运算的情况下,甚至比原始网络准确率要高0.4到0.6百分点。

关键词：深度神经网络模型压缩结构化剪枝 KL散度

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基于稀疏敏感的鲁棒网络分层剪枝策略

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计算机应用与软件 2023年第5期40卷 200-206页

作者：李平袁晓彤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大气环境与装备技术协同创新中心江苏南京210044

深度神经网络很容易受到精心设计的对抗样本攻击。虽然基于极大极小值优化的对抗训练方法能提升网络的鲁棒性,但是对抗训练比正常训练需要更大容量和更多参数的模型。为了获得一个高鲁棒性和高稀疏度的网络模型,该文从模型压缩角度出发... 详细信息

深度神经网络很容易受到精心设计的对抗样本攻击。虽然基于极大极小值优化的对抗训练方法能提升网络的鲁棒性,但是对抗训练比正常训练需要更大容量和更多参数的模型。为了获得一个高鲁棒性和高稀疏度的网络模型,该文从模型压缩角度出发通过实验分析模型精度、鲁棒性和稀疏性之间的关系,并根据鲁棒网络稀疏敏感特性提出一种基于稀疏敏感的鲁棒网络非结构剪枝算法。在Mnist和Cifar10数据集上的白盒攻击实验结果表明,该算法在采用较大剪枝率时仍能保持高模型精度和高鲁棒性。在黑盒攻击下,基于该算法的稀疏模型的鲁棒精度甚至能超过未剪枝模型。

关键词：鲁棒性对抗训练非结构剪枝稀疏敏感度

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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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基于全局信息优化的USV-VIO算法

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控制工程 2024年

作者：孟晓晴葛泉波黄岩军南京信息工程大学计算机学院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同济大学汽车学院

为解决水面反射和光照等因素造成的视觉特征稀少致使USV(Unmanned Surface Vehicles)定位精度和定位稳定性下降的问题，研究提出了一种基于全局信息优化的USV-VIO(Visual-Inertial Odometry)算法。该算法通过设计一种自适应多角度匹配... 详细信息

为解决水面反射和光照等因素造成的视觉特征稀少致使USV(Unmanned Surface Vehicles)定位精度和定位稳定性下降的问题，研究提出了一种基于全局信息优化的USV-VIO(Visual-Inertial Odometry)算法。该算法通过设计一种自适应多角度匹配点提纯方法，有效消除光照影响下的特征点误匹配，并通过基于RANSAC(Random Sample Consensus)优化的视觉位姿计算方法降低计算复杂度，提高系统实时性，此外，结合直接法和五点法的视觉惯导联合初始化算法保证了系统在特征匹配稀疏场景下的稳定性，最后设计基于非关键帧的视觉惯导融合定位方法优化惯导数据，通过提高预积分精确度，实现定位精度提升。实验结果表明，该算法在多组EuRoc公开数据集和现场采集的USV航行数据集中表现出更好的适应性和定位精度，有效提升了水面场景下的系统性能。

关键词：多传感器融合运动估计组合导航非线性优化

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基于离散混合蛙跳算法的地震应急物资调度

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系统仿真学报 2024年第1期36卷 97-109页

作者：申晓宁葛忠佩姚铖滨宋丽妍王玉芳南京信息工程大学自动化学院江苏南京210044 江苏省大气环境与装备技术协同创新中心江苏南京210044 江苏省大数据分析技术重点实验室江苏南京210044 广东省类脑智能计算重点实验室(南方科技大学) 广东深圳518055

建立震后应急物资调度数学模型。该模型根据各灾区的受灾情况评估其救援紧急程度,并设计一种需求拆分供应的运输机制,提高车辆的利用效率。为求解该模型,提出一种多源信息学习的离散混合蛙跳算法。所提算法引入多种信息源以扩展算法的... 详细信息

建立震后应急物资调度数学模型。该模型根据各灾区的受灾情况评估其救援紧急程度,并设计一种需求拆分供应的运输机制,提高车辆的利用效率。为求解该模型,提出一种多源信息学习的离散混合蛙跳算法。所提算法引入多种信息源以扩展算法的搜索方向,降低种群的同化速度。同时,让子组最差个体学习种群中的有效信息,提高算法的收敛精度。实验结果表明,所提算法能够搜索到精度更优的调度方案,对问题规模具有良好的可扩展性。

关键词：应急物资调度混合蛙跳算法灾区紧急程度需求拆分供应车辆路径问题

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基于词共现的方面级情感分析模型

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计算机工程与科学 2022年第11期44卷 2071-2079页

作者：杨春霞姚思诚宋金剑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 江苏省大气环境与装备技术协同创新中心江苏南京210044

针对方面级情感分析存在的局部信息捕捉不充分、多个意见词混淆的问题,提出了一种基于词共现的方面级情感分析模型。该模型将方面级情感分析看成句子对任务,利用BERT获得包含上下文与方面词交互注意力的节点信息;同时,对每条数据样本构... 详细信息

针对方面级情感分析存在的局部信息捕捉不充分、多个意见词混淆的问题,提出了一种基于词共现的方面级情感分析模型。该模型将方面级情感分析看成句子对任务,利用BERT获得包含上下文与方面词交互注意力的节点信息;同时,对每条数据样本构建独立的词共现图,使用门控图神经网络更新节点,加强方面词附近信息的融合,减少无关意见词的干扰;之后在自注意力层进一步融合全局信息,最终取出方面词节点送入非线性层获得分类结果。与6个基线模型的对比实验结果表明,该模型有效地提升了方面级情感分析的准确性。

关键词：方面级情感分析门控图神经网络词共现图自注意力 BERT

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采用双档案协同进化离散多目标烟花算法的低碳疫苗冷链优化配送

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计算机工程与科学 2022年第12期44卷 2255-2265页

作者：申晓宁游璇陈庆洲潘红丽黄遥南京信息工程大学自动化学院江苏南京210044 江苏省大气环境与装备技术协同创新中心江苏南京210044 江苏省大数据分析技术重点实验室江苏南京210044

建立低碳疫苗冷链配送问题的约束多目标优化模型,在满足可用车数量、车辆容量约束和时间窗约束的条件下,考虑最小化碳排放的企业运输成本和客户不满意度。提出一种双档案协同进化的离散多目标烟花算法,采用消除车辆数量和容量约束的解... 详细信息

建立低碳疫苗冷链配送问题的约束多目标优化模型,在满足可用车数量、车辆容量约束和时间窗约束的条件下,考虑最小化碳排放的企业运输成本和客户不满意度。提出一种双档案协同进化的离散多目标烟花算法,采用消除车辆数量和容量约束的解码方式,设计了部分映射爆炸算子,设置可行解档案和不可行解档案协同进化,并对不可行解档案实施可行性搜索。实验结果表明,与已有算法相比,所提算法在低碳疫苗冷链配送问题上能高效地搜索到一组收敛精度和分布性能更优的Pareto非支配解。

关键词：低碳疫苗配送多目标优化烟花算法约束处理协同进化

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基于深度BiLSTM和图卷积网络的方面级情感分析

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计算机工程与科学 2022年第10期44卷 1893-1900页

作者：杨春霞宋金剑姚思诚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 江苏省大气环境与装备技术协同创新中心江苏南京210044

现有方面级情感分析方法,存在无法获取最优文本表示和使用普通图卷积网络不能提取依存图中深层结构信息的问题。为此,提出了一种基于深度BiLSTM(DBiLSTM)和紧密连接的图卷积网络(DDGCN)模型。首先,通过DBiLSTM获取方面词与上下文单词间... 详细信息

现有方面级情感分析方法,存在无法获取最优文本表示和使用普通图卷积网络不能提取依存图中深层结构信息的问题。为此,提出了一种基于深度BiLSTM(DBiLSTM)和紧密连接的图卷积网络(DDGCN)模型。首先,通过DBiLSTM获取方面词与上下文单词间的深层语义信息;其次,在原始图卷积网络中加入紧密连接,以生成能提取深层结构信息的紧密图卷积网络;然后,利用改进后的图卷积网络捕获依存图上的结构信息;最终,将融合2种深层信息的文本表示用于情感分类。3个数据集上的实验结果表明,DDGCN模型相比对比模型在准确度和F1上均有提升。

关键词：方面级情感分析图卷积网络深度BiLSTM 紧密连接

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引入启发信息的粒子群算法在低碳TSP中的应用

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计算机工程与科学 2022年第6期44卷 1114-1125页

作者：申晓宁潘红丽陈庆洲游璇黄遥南京信息工程大学自动化学院江苏南京210044 江苏省大气环境与装备技术协同创新中心江苏南京210044 江苏省大数据分析技术重点实验室江苏南京210044

建立低碳旅行商问题的数学模型LCTSP,并验证了模型的有效性。提出一种基于问题启发信息的离散粒子群算法。根据距离和载重信息设计一种新型离散个体生成算子,该算子对个体自身采用多元变异策略,保持个体的“惯性”,同时采用贪婪交叉策... 详细信息

建立低碳旅行商问题的数学模型LCTSP,并验证了模型的有效性。提出一种基于问题启发信息的离散粒子群算法。根据距离和载重信息设计一种新型离散个体生成算子,该算子对个体自身采用多元变异策略,保持个体的“惯性”,同时采用贪婪交叉策略实现个体与个体极值和全局极值之间的信息交互;基于优先卸货信息对个体极值进行局部搜索,调整种群跟踪对象,以快速跳出局部最优;度量种群同化程度,利用点插法和2-Opt算子对全局极值进行精细化搜索,增强挖掘能力,提高搜索精度,降低种群同化速度。将所提算法与6种代表性算法应用于一组不同规模的低碳旅行商问题中,结果表明,所提算法具有更高的求解精度。

关键词：低碳旅行商问题碳排放粒子群优化启发信息

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