检索结果-内蒙古大学图书馆

中国科学：信息科学 2020年第6期50卷 813-823页

作者：李新春詹德川计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学) 南京210023

在基于深度网络的自然语言处理任务中,嵌入表示层用词向量刻画词的语义信息,可以有效地提升模型性能.词向量可以和当前任务一起端到端地进行学习,但是从模型参数数量的角度来看,词向量的训练很容易在小语料库上过拟合.为了解决这个问题... 详细信息

在基于深度网络的自然语言处理任务中,嵌入表示层用词向量刻画词的语义信息,可以有效地提升模型性能.词向量可以和当前任务一起端到端地进行学习,但是从模型参数数量的角度来看,词向量的训练很容易在小语料库上过拟合.为了解决这个问题,通常会使用在大语料库上预训练得到的词向量.首先,本文总结了几种常见的复用预训练词向量的方法.其次,由于当前任务的变化,会有一些新词出现,这些新词的词向量不能通过预训练的词向量获得,因此本文提出了一种保持语义关系的词向量复用算法(SrpWer). SrpWer首先对当前数据集中词语之间的关系进行建模,然后结合预训练的词向量生成新词对应的词向量.实验结果验证了SrpWer的有效性.

关键词：自然语言处理词向量模型复用新词深度学习

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机器学习模型在车险欺诈检测的研究进展

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计算机工程与应用 2022年第5期58卷 34-49页

作者：卢冰洁李炜卓那崇宁牛作尧陈奎之江实验室杭州311121 南京邮电大学现代邮政学院南京210003 东南大学苏州联合研究生院江苏苏州215123 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室南京210093

随着保险行业的蓬勃发展,保险欺诈问题也显得日趋严重。车险欺诈一直是保险欺诈的“重灾区”,对保险行业的发展至关重要。因此,车险欺诈检测技术一直是国内外学者研究的热点问题。鉴于我国在机动车辆保险欺诈检测技术方相对滞后,而国外... 详细信息

随着保险行业的蓬勃发展,保险欺诈问题也显得日趋严重。车险欺诈一直是保险欺诈的“重灾区”,对保险行业的发展至关重要。因此,车险欺诈检测技术一直是国内外学者研究的热点问题。鉴于我国在机动车辆保险欺诈检测技术方相对滞后,而国外的研究成果又较少对我国车险业务数据进行有效建模与分析,首次针对机器学习模型应用在车险欺诈检测的研究工作进行了文献调研,对二十多年来的研究工作进行系统化的归纳与总结。通过引入车险欺诈流程的简介,对专家系统与智能理赔系统在车险欺诈检测的流程进行了叙述;依次从国外和国内的角度介绍了机器学习模型应用在车险欺诈检测的具体研究进展,并进行了宏观的对比;基于国内某车险公司提供近5年来高质量的车险数据选取具有代表性的机器学习模型进行建模,并进行了全面的测试与分析;探讨了车险欺诈检测技术未来的研究方向。

关键词：汽车保险欺诈机器学习深度学习数据不均衡保险监管

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基于模型分解的小样本学习

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中国科学：信息科学 2020年第5期50卷 662-674页

作者：叶翰嘉詹德川计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学) 南京210023

机器学习依赖大量样本的统计信息进行模型的训练,从而能对未知样本进行精准的预测.搜集样本及标记需要耗费大量的资源,因而如何基于少量样本(few-shot learning)进行模型的训练至关重要.有效的模型先验(prior)能够降低模型训练对样本的... 详细信息

机器学习依赖大量样本的统计信息进行模型的训练,从而能对未知样本进行精准的预测.搜集样本及标记需要耗费大量的资源,因而如何基于少量样本(few-shot learning)进行模型的训练至关重要.有效的模型先验(prior)能够降低模型训练对样本的需求.本文基于元学习(meta learning)框架,从相关的、类别不同的数据中学习模型先验,并将这种先验应用于新类别的少样本任务.与此同时,本文提出"模型组合先验"(MCP,model composition prior)方法,通过目标函数的最优条件对模型结构进行分解,并分别估计模型的各个组成部分,得到有效的分类器.这种分解方式具有较高的可解释性,能够指导在不同小样本任务中"共享"与"独立"的成分,从而指导元学习的具体实现.在人造数据中,本文方法能够恢复出小样本任务之间的关联性;在图像数据上,MCP方法能取得比当前主流方法更优异的效果.

关键词：小样本学习元学习模型先验模型分解

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蒙德里安深度森林

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计算机研究与发展 2020年第8期57卷 1594-1604页

作者：贺一笑庞明姜远计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学) 南京210023 软件新技术与产业化协同创新中心(南京大学) 南京210023

大多数有关深度学习的研究都基于神经网络,即可通过反向传播训练的多层参数化非线性可微模块.近年来,深度森林作为一种非神经网络深度模型被提出,该模型具有远少于深度神经网络的超参数.在不同的超参数设置下以及在不同的任务下,它都表... 详细信息

大多数有关深度学习的研究都基于神经网络,即可通过反向传播训练的多层参数化非线性可微模块.近年来,深度森林作为一种非神经网络深度模型被提出,该模型具有远少于深度神经网络的超参数.在不同的超参数设置下以及在不同的任务下,它都表现出非常鲁棒的性能,并且能够基于数据确定模型的复杂度.以gcForest为代表的深度森林的研究为探索基于不可微模块的深度模型提供了一种可行的方式.然而,深度森林目前是一种批量学习方法,这限制了它在许多实际任务中的应用,如数据流的应用场景.因此探索了在增量场景下搭建深度森林的可能性,并提出了蒙德里安深度森林.它具有级联森林结构,可以进行逐层处理.设计了一种自适应机制,通过调整原始特征和经过前一层变换后的特征的权重,以进一步增强逐层处理能力,更好地克服了蒙德里安森林在处理无关特征方面的不足.实验结果表明:蒙德里安深度森林在继承蒙德里安森林的增量训练能力的同时,显著提升了预测性能,并能够使用相同的超参数设置在多个数据集上取得很好的性能.在增量训练场景下,蒙德里安深度森林取得了与定期重新训练的gcForest接近的预测准确率,且将训练速度提升一个数量级.

关键词：机器学习深度森林蒙德里安森林集成学习增量学习

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强化学习方法在通信拒止战场仿真环境中多无人机目标搜寻问题上的适用性研究

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中国科学：信息科学 2020年第3期50卷 375-395页

作者：汪亮王文王禹又侯松林乔裕哲吴天珩陶先平南京大学计算机软件新技术国家重点实验室南京210023

目标搜索问题是现实中一类常见的问题,如灾难现场搜救、战场目标侦察等.无人机由于其灵活性、低成本、可搭载各类传感器并以集群形式开展协作等优势,是解决大范围、高风险区域目标搜索问题的理想技术方案,当前发展迅速.在战场等复杂现... 详细信息

目标搜索问题是现实中一类常见的问题,如灾难现场搜救、战场目标侦察等.无人机由于其灵活性、低成本、可搭载各类传感器并以集群形式开展协作等优势,是解决大范围、高风险区域目标搜索问题的理想技术方案,当前发展迅速.在战场等复杂现实环境中,由于缺乏基础通信设施及干扰的存在,无人机与地面指挥员、无人机之间难以快速、可靠通信,处于通信拒止状态.因此,无人机难以获得指挥员的实时控制信息,需要其具备自主、智能完成任务的能力并开展协同.随着人工智能技术的快速发展,强化学习技术在解决连续决策问题上展现出了较强的潜力.无人机搜索问题作为一种典型的连续决策问题,属于强化学习技术的适用范围.但对于目前的强化学习及人工智能技术能否适用于无人机从而自主决策完成现实场景中的任务这一问题尚存争议,仍有待进一步探索.为此,本文以现实战场环境为背景,对通信拒止及包含两方对抗的战场环境中的目标搜寻问题进行了建模,依据模型构建了对抗仿真平台,并通过实验研究的方式针对以下3个问题展开了探索:(1)强化学习在通信拒止环境下多无人机搜索问题的适用性;(2)各强化学习算法在该问题上的优劣;(3)通信拒止程度对强化学习算法效果的影响.通过运用当前主流的强化学习技术开展仿真实验并定量评估实验结果.本文总结发现:(1)强化学习在解决通信拒止环境下多无人机搜索问题上具备有效性;(2)在与其他算法对抗时,运用基于Deep Q-Network (DQN)强化学习技术的自主决策无人机集群体现出了较强的问题解决能力;(3)通信拒止程度对强化学习算法效果有影响,但在不同的通信拒止程度下,强化学习算法表现相对稳定.

关键词：无人机强化学习目标搜寻通信拒止环境

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边缘环境下面向实时目标检测的帧卸载调度算法

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计算机工程 2023年第5期49卷 295-301,309页

作者：罗华峰沈奕菲阮黎翔杜奇伟郑翔陈智麒张胜国网浙江省电力有限公司电力科学研究院杭州310014 国网浙江省电力有限公司杭州310007 国网浙江省电力有限公司衢州供电公司浙江衢州324000 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室南京210023

边缘环境下的目标检测应用大多依赖于边缘设备。目前,MobileNet等轻量级检测模型在满足实时性要求的前提下难以达到准确度要求,Faster RCNN等重量级模型的检测准确度较高,但数据传输耗时大,难以保证检测实时性。提出一种边缘辅助的目标... 详细信息

边缘环境下的目标检测应用大多依赖于边缘设备。目前,MobileNet等轻量级检测模型在满足实时性要求的前提下难以达到准确度要求,Faster RCNN等重量级模型的检测准确度较高,但数据传输耗时大,难以保证检测实时性。提出一种边缘辅助的目标检测框架及自适应帧卸载(OEOD)算法,在线将视频帧卸载到边缘服务器,以执行高准确度、高时延的目标检测,或在本地执行低准确度、低时延的目标检测,从而在满足给定检测准确度要求的前提下缩短视频帧的平均处理时延。为实现OEOD算法,提出一种基于内容相似性的特征向量度量方式,以预测当前帧的检测时延和准确度,并以贪心的方式决定当前帧的检测策略。实验结果表明,与MobileNet算法相比,OEOD算法在保证准确度的前提下将检测时延降低了29%,且在不同的数据集上均表现良好。

关键词：边缘计算目标检测计算卸载在线调度时延优化

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面向软件缺陷报告的缺陷定位方法研究与进展

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计算机科学 2022年第11期49卷 8-23页

作者：倪珍李斌孙小兵李必信朱程扬州大学信息工程学院江苏扬州225127 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室南京210023 东南大学计算机软科学与工程学院南京211189

软件缺陷定位是软件缺陷修复任务的一个重要步骤。面向软件缺陷报告的缺陷定位方法以描述缺陷产生现象的软件缺陷报告作为查询,以项目的源代码作为语料库,通过分析缺陷报告与源代码单元之间的相关关系,设计缺陷报告与源代码单元之间相... 详细信息

软件缺陷定位是软件缺陷修复任务的一个重要步骤。面向软件缺陷报告的缺陷定位方法以描述缺陷产生现象的软件缺陷报告作为查询,以项目的源代码作为语料库,通过分析缺陷报告与源代码单元之间的相关关系,设计缺陷报告与源代码单元之间相关度的计算方法;随后,挖掘各类软件历史仓库来创建缺陷定位数据集,构建缺陷定位模型,以识别缺陷报告所描述的缺陷对应的源代码单元(即缺陷位置),实现缺陷定位。对近年来国内外学者在该研究领域取得的成果进行了系统总结。首先,介绍了软件缺陷定位的相关概念,归纳了面向软件缺陷报告的缺陷定位方法的主要流程;其次,围绕定位流程中的3个关键步骤梳理了已有研究工作;然后,总结了缺陷定位领域常用的实验数据集和实验评估指标;最后,对未来研究可能面临的挑战进行了展望。

关键词：软件缺陷定位软件缺陷报告定位模型信息检索深度学习

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军事事理图谱构建与交互式分析工具

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指挥信息系统与技术 2022年第3期13卷 59-64页

作者：赵文正王羽姜晓夏胡伟南京大学计算机软件新技术国家重点实验室南京210023 信息系统工程重点实验室南京210023

事理图谱是一种包含事理模式的知识图谱,描述了事件与事件之间的演化模式,构建事理图谱对实现军事情报智能化分析至关重要。研究了一种军事事理图谱构建与交互式分析工具。该工具使用军事领域内常见的事件抽取模型,通过定义事理模式,运... 详细信息

事理图谱是一种包含事理模式的知识图谱,描述了事件与事件之间的演化模式,构建事理图谱对实现军事情报智能化分析至关重要。研究了一种军事事理图谱构建与交互式分析工具。该工具使用军事领域内常见的事件抽取模型,通过定义事理模式,运用事理模式抽象技术,构建军事事理知识图谱,并根据该知识图谱开发了交互式分析工具,具备图谱可视化分析功能,使得领域用户可以更加直观高效地观察和分析军事情报,有助于现代部队指挥信息化水平的提升。

关键词：事理图谱事件抽取可视化交互

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基于冗余任务消减的边缘应用性能优化

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计算机工程 2021年第3期47卷 209-217,226页

作者：宋煜张帅严永辉钱柱中江苏方天电力技术有限公司南京211102 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室南京210023 南京大学软件新技术与产业化协同创新中心南京210023

在增强现实应用中,距离较近的多个用户请求很可能是相似或者相同的,从而导致同样的计算任务被重复执行。针对该问题,设计基于冗余任务消减的计算任务缓存系统。通过在边缘节点设计任务缓存,使边缘服务器以自组织方式维护全局缓存。对客... 详细信息

在增强现实应用中,距离较近的多个用户请求很可能是相似或者相同的,从而导致同样的计算任务被重复执行。针对该问题,设计基于冗余任务消减的计算任务缓存系统。通过在边缘节点设计任务缓存,使边缘服务器以自组织方式维护全局缓存。对客户端请求时延、用户轨迹、节点部署和总时延进行建模,基于此研究基站上边缘服务器的计算资源部署问题,在给定总的部署代价下优化平均请求时延,并将该问题转化为整数非线性规划问题,设计针对中小规模场景的IDM算法和针对大规模场景的LDM算法。实验结果表明:IDM算法的平均时延与参考最优解仅相差5.85%,对最优解具有较好的逼近效果;LDM算法在牺牲9.20%平均时延的情况下,相比于IDM算法运行时间缩短98.15%,大幅减少了运行开销。

关键词：增强现实边缘计算冗余任务动态规划聚类

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省级政务大数据平台建设模式研究与启示

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大数据 2024年第3期10卷 27-39页

作者：孟凡杨群力高阳李文斌江苏省战略与发展研究中心公共信用信息中心江苏南京210036 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室江苏南京210093

建设高质量政务大数据资源平台是实现跨部门、跨区域、跨层级政务信息集成融合,加快建设数字政府、提升公共服务和社会治理等数字智能化水平的重要基础工程。首先,回顾我国电子政务发展历程,并总结出传统省级政务大数据平台的3种建设模... 详细信息

建设高质量政务大数据资源平台是实现跨部门、跨区域、跨层级政务信息集成融合,加快建设数字政府、提升公共服务和社会治理等数字智能化水平的重要基础工程。首先,回顾我国电子政务发展历程,并总结出传统省级政务大数据平台的3种建设模式以及存在的问题,即数据鲜活性低、数据一致性差、业务协同管理难、基础支撑力弱和总体投入高。其次,对江苏信用一体化信息资源管控平台进行案例分析,阐述以江苏案例为例的原因,针对传统建设模式存在的问题,提出对应的解决思路和总体架构设计,并梳理出江苏案例的4个借鉴价值。最后,在总结江苏研究和实践经验的基础上,归纳出5点建议,为各省研究、制定省级政务大数据平台的建设指南等政策性文件提供参考。

关键词：政务大数据信息资源管控系统建设模式社会信用体系

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