检索结果-内蒙古大学图书馆

自动化学报 2024年第1期50卷 169-180页

作者：葛泉波程惠茹张明川郑瑞娟朱军龙吴庆涛南京信息工程大学自动化学院南京210044 江苏省大气环境与装备技术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 河南科技大学信息工程学院洛阳471023

针对无人船(Unmanned surface vehicle,USV)航行位姿观测数据的非高斯性/高斯性判别问题,提出一种基于主成分分析(Principal component analysis,PCA)和独立成分分析(Independent component analysis,ICA)模式融合的非高斯特征检测识别方法.首先,采用基于标准化加权平均和信息熵的数据预处理方法.其次,引入混合加权核函数并使用灰狼优化(Grey wolf optimization,GWO)算法进行参数优化,以提高PCA方法的准确性.同时,该算法采用一种新的非线性控制因子策略,提高全局和局部搜索能力.最后,建立了一种基于ICA和PCA联合的相关性分析方法来实现多维数据的降维,在降维数据的基础上综合T型多维偏度峰度检验法和KS(Kolmogorov-Smirnov)检验法进行非高斯性/高斯性特征检测识别.该方法考虑了非线性非高斯的噪声对降维结果精确度的影响,有效降低了多维数据非高斯检测的复杂度,同时也为后续在实际USV位姿估计等应用中提供了保障.实验表明,该方法具有较高的准确性和稳定性,可为USV航行位姿观测数据处理提供支持.

关键词：主成分分析混合核函数灰狼优化算法高维降维非高斯

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用于方面级情感分析的多信息增强图卷积网络

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计算机工程与应用 2024年第14期60卷 144-151页

作者：杨春霞闫晗吴亚雷黄昱锟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

方面级情感分析旨在预测句子中特定方面的情感极性。然而,现阶段的研究依然存在语义信息不充分利用的问题,一方面大多数现有工作侧重于学习上下文词到方面词之间的依存信息,没有充分利用句子的语义信息;另一方面现有研究没有专注于依存... 详细信息

方面级情感分析旨在预测句子中特定方面的情感极性。然而,现阶段的研究依然存在语义信息不充分利用的问题,一方面大多数现有工作侧重于学习上下文词到方面词之间的依存信息,没有充分利用句子的语义信息;另一方面现有研究没有专注于依存树的语法构建,从而没有充分利用语法结构信息去补充语义信息。针对以上问题,提出多信息增强图卷积神经网络(MIE-GCN)模型。主要包括两部分:一是通过方面感知注意力、自注意力和外部常识形成多信息融合层充分利用语义信息;二是根据单词间不同的语法距离构造句子的语法掩码矩阵,通过获得全面语法结构信息来补充语义信息。利用图卷积神经网络增强节点表示。在基准数据集上的实验结果表明,提出的模型均比对比模型有一定的提升。

关键词：方面级情感分析外部常识方面感知注意力语法掩码矩阵

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融合GAT与头尾标签的多标签文本分类模型

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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

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融合CNN-SAM与GAT的多标签文本分类模型

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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

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基于依存句法和图注意力网络的句子匹配

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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

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基于循环显著性校准网络的胰腺分割方法

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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

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考虑新技能学习机制的软件项目调度人工蜂群算法

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控制与决策 2023年第3期38卷 790-796页

作者：申晓宁姚铖滨徐继勇宋丽妍王玉芳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 南方科技大学、广东省类脑智能计算重点实验室广东深圳518055

考虑新技能的学习机制,建立软件项目调度问题的数学模型.该模型融入员工对新技能的学习、新技能熟练度的增长、投入度的自适应变化以及已有技能熟练度变化等实际因素,通过寻找最佳员工任务分配方案,最小化软件项目的工期和成本.为求解... 详细信息

考虑新技能的学习机制,建立软件项目调度问题的数学模型.该模型融入员工对新技能的学习、新技能熟练度的增长、投入度的自适应变化以及已有技能熟练度变化等实际因素,通过寻找最佳员工任务分配方案,最小化软件项目的工期和成本.为求解该模型,提出一种引入问题启发信息的离散人工蜂群算法.将多元学习策略应用于引领蜂阶段,在保证种群多样性的同时,加强算法全局搜索能力.在跟随蜂阶段采用一种基于启发信息的变异机制,保留最优个体中契合度较高的员工信息,并根据不同个体目标值的优劣采用相异的变异方式,针对性地进行搜索,以增强算法的局部寻优能力.实验结果表明,与已有算法相比,所提算法在不同规模的软件项目调度问题中均能够搜索到更优的分配方案.

关键词：软件项目调度新技能学习机制熟练度人工蜂群算法多元学习启发信息

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基于多车道加权融合的短时交通流预测研究

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公路交通科技 2021年第1期38卷 121-127页

作者：杨春霞秦家鹏王庆李欣栩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

短时交通流预测是改善交通规划与管理效率的一个重要因素,为了提高交通运输管理和调度能力,从路段多车道交通流隐含的交互关系,引入一种基于多车道加权融合的短时交通流预测方法。用该方法分析了加州高速公路某五车道单检测点各车道交... 详细信息

短时交通流预测是改善交通规划与管理效率的一个重要因素,为了提高交通运输管理和调度能力,从路段多车道交通流隐含的交互关系,引入一种基于多车道加权融合的短时交通流预测方法。用该方法分析了加州高速公路某五车道单检测点各车道交通流与聚合交通流之间的相关性,发现每个车道交通流与聚合交通流都呈现高度关联性。基于此,构建一种能够学习交通流上下关联性的双向长短时记忆模型。基于3种时间间隔数据,选取某一间隔交通流进行归一化及预处理,将各车道交通流和聚合交通流数据分别构成相对应的一组,采用几十组同"星期几"相应数据分别输入双向长短时记忆模型进行训练,利用各部分模型分别预测同一天相应车道和聚合的交通流。最后对预测的各部分交通流采用岭回归算法计算融合权重。通过权重融合预测的各车道交通流和聚合交通流作为最终预测的交通流,进一步在三车道检测点的3个时间间隔交通流进行试验。结果表明:本预测方法相对于未考虑各车道交通流与聚合交通流相关性传统预测模型的MAE、RMSE值均有一定程度降低,具有更高的预测精度和鲁棒性,是一种有效的交通流预测方法。

关键词：智能交通预测方法多车道关联性短时交通流双向长短时记忆

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基于分组学习粒子群算法的众包软件项目调度

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计算机集成制造系统 2024年第6期30卷 2056-2068页

作者：申晓宁徐继勇姚铖滨宋丽妍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 南方科技大学广东省类脑智能计算重点实验室广东深圳518055

为解决众包软件项目调度问题中的开发者选择、任务分配和投入度确定3个强耦合子问题,引入开发者信誉度,考虑技能、工作时长、开发团队规模等约束,以项目完成质量和工期为目标建立数学模型。提出一种采用三段式混合编码的分组学习粒子群... 详细信息

为解决众包软件项目调度问题中的开发者选择、任务分配和投入度确定3个强耦合子问题,引入开发者信誉度,考虑技能、工作时长、开发团队规模等约束,以项目完成质量和工期为目标建立数学模型。提出一种采用三段式混合编码的分组学习粒子群算法求解所建模型。所提算法根据适应度排序将种群划分为3组,不同分组的粒子数量随进化代数自适应变化,且各组根据不同的适应度采用不同的更新策略。将所提算法与10种具有代表性的算法在12个不同规模的众包软件项目调度算例中进行对比,结果表明,所提算法能够获得精度更高的调度方案。

关键词：众包软件项目调度粒子群优化分组学习混合编码信誉度

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一种增强型基于失败者淘汰的多模态烟花算法

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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

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