检索结果-内蒙古大学图书馆

南京大学学报（自然科学版） 2019年第1期55卷 110-116页

作者：阚威李云南京邮电大学计算机学院南京210023 江苏省大数据安全与智能处理重点实验室南京210023

已有研究表明,通过分析人类的脑电信号可以识别出其情绪信息.近年来,机器学习技术的发展为基于脑电信号的情绪识别研究提供了可靠的技术手段.传统的机器学习技术简单地从多个通道的脑电信号中提取特征,然后连接成单个特征向量,但是没有... 详细信息

已有研究表明,通过分析人类的脑电信号可以识别出其情绪信息.近年来,机器学习技术的发展为基于脑电信号的情绪识别研究提供了可靠的技术手段.传统的机器学习技术简单地从多个通道的脑电信号中提取特征,然后连接成单个特征向量,但是没有考虑到脑电信号中至关重要的时间动态信息.深度学习技术中的长短时记忆(Long Short-Term Memory,LSTM)网络因其时间上的递归结构,可以很好地解决这个问题.然而,脑电序列通常较长,直接用来训练LSTM模型所需的计算资源非常大且学习到的信息类型单一,而且忽略了许多对情绪识别非常重要的信息,如频域信息和非线性动力学信息.为此提出一种新的基于LSTM的情绪识别模型.脑电信号被分成多个非重叠的信号段,并从每段信号中提取多种时域、频域和非线性动力学特征,这些特征沿时间连接成特征序列并用来训练LSTM分类模型.在DEAP数据集上验证了该模型在愉悦度、唤醒度和喜欢度上的二分类准确率,其中每个情绪维度分为低和高两类.实验结果表明,该模型在愉悦度和喜欢度上的分类准确率均优于已有方法,在唤醒度上的分类准确率仅次于最先进的成果.

关键词：脑电信号情绪识别机器学习 LSTM

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

知识图谱的发展与构建

引用

南京理工大学学报 2017年第1期41卷 22-34页

作者：李涛王次臣李华康南京邮电大学计算机学院江苏南京210003 南京邮电大学江苏省大数据安全与智能处理实验室江苏南京210003

知识图谱作为一种智能、高效的知识组织方式,能够帮助用户迅速、准确地查询到自己需要的信息。本文通过回顾学者及科研机构或公司对知识图谱的研究内容,对知识图谱的发展和构建方法作了全面的介绍,包括知识图谱概念的起源、发展以及最... 详细信息

知识图谱作为一种智能、高效的知识组织方式,能够帮助用户迅速、准确地查询到自己需要的信息。本文通过回顾学者及科研机构或公司对知识图谱的研究内容,对知识图谱的发展和构建方法作了全面的介绍,包括知识图谱概念的起源、发展以及最终形成;构建知识图谱的数据来源;构建过程中涉及的方法,包括本体和实体的抽取,图谱的构建、更新、维护,以及面向知识图谱的内部结构挖掘和外部扩展应用。最后,对知识图谱的未来发展方向和面临的挑战作了展望。虽然现在已经有很多知识图谱被应用到各类系统中,但是其基础理论和应用技术,仍需展开进一步的研究。

关键词：知识图谱构建方法实体知识挖掘扩展应用

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于生成式对抗网络的自监督多元时间序列异常检测方法

引用

南京大学学报（自然科学版） 2023年第2期59卷 256-262页

作者：周业瀚沈子钰周清李云南京邮电大学计算机学院南京210023 江苏省大数据安全与智能处理重点实验室南京210023

异常检测是数据挖掘的重要研究方向之一.工业设备的各项指标以多元时间序列的形式被传感器监测,多元时间序列的异常检测对保障安全和提高服务质量至关重要,但是异常的定义相对模糊,具有异常标签的数据很稀少.此外,多元时间序列具有复杂... 详细信息

异常检测是数据挖掘的重要研究方向之一.工业设备的各项指标以多元时间序列的形式被传感器监测,多元时间序列的异常检测对保障安全和提高服务质量至关重要,但是异常的定义相对模糊,具有异常标签的数据很稀少.此外,多元时间序列具有复杂的时间依赖性和随机性,使异常检测存在许多问题.提出CPCGAN模型,使用自监督学习的方法对多元时序数据进行异常检测.首先使用对比学习的方法得到多元时序数据的表示向量,再将具有先验信息的表示向量作为输入用来训练生成式对抗网络,通过生成式对抗网络的重构误差来确定异常.在五个数据集上与五种无监督异常检测方法进行对比,实验结果证明提出的方法能有效地检测两类异常,并且,在大多数数据集上的表现更好.

关键词：异常检测多元时间序列自监督学习对比学习生成式对抗网络

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

一种噪声容错弱监督矩阵补全的生存分析方法

引用

自动化学报 2021年第12期47卷 2801-2814页

作者：陈蕾邵楷林腾涛陈兴国南京邮电大学计算机学院南京210023 南京航空航天大学模式分析与机器智能工业和信息化部重点实验室南京211106 江苏省大数据安全与智能处理重点实验室南京210023

生存分析旨在预测某个感兴趣事件发生前的延续等待时间,已广泛应用于临床治疗中患者的生存状态分析.然而,受限于研究代价高昂和环境因素的影响,现有的生存分析方法不可避免地面临着高维小样本挑战以及复杂环境所引起的噪声敏感等问题.... 详细信息

生存分析旨在预测某个感兴趣事件发生前的延续等待时间,已广泛应用于临床治疗中患者的生存状态分析.然而,受限于研究代价高昂和环境因素的影响,现有的生存分析方法不可避免地面临着高维小样本挑战以及复杂环境所引起的噪声敏感等问题.为了克服上述缺陷,本文提出一类噪声容错弱监督直推式矩阵补全(Weakly supervised transductive matrix completion,WSTMC)生存分析方法.该方法首先将生存分析问题建模为多任务直推式矩阵补全模型,然后引入高斯混合分布拟合真实数据中的复杂噪声以减轻模型的噪声敏感性,同时设计了一类多任务直推式特征选择机制来缓解高维小样本所带来的过拟合缺陷.此外,设计了一类有效的拟期望最大化优化算法用于求解所提出的WSTMC模型.最后,5个微阵列基因表达数据集上的实验结果证实了所提出的WSTMC模型优于当前广泛使用的18种生存分析方法.

关键词：生存分析弱监督学习多任务学习噪声容错矩阵补全

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于安全网络编码的移动网络地理位置隐私保护技术

引用

南京理工大学学报 2018年第1期42卷 56-61页

作者：王磊孙中伟南京邮电大学计算机学院江苏南京210023 南京邮电大学江苏省大数据安全与智能处理实验室江苏南京210023

用户在使用基于地理位置的服务(Location-based service,LBS)时,需要向服务提供商发送自己的位置信息。为了对用户的地理位置这一隐私信息进行保护,该文提出采用安全网络编码方案来实现这一目标。通过将多个用户的地理位置信息进行线性... 详细信息

用户在使用基于地理位置的服务(Location-based service,LBS)时,需要向服务提供商发送自己的位置信息。为了对用户的地理位置这一隐私信息进行保护,该文提出采用安全网络编码方案来实现这一目标。通过将多个用户的地理位置信息进行线性编码之后再发送给服务器。服务器在收到一定数量线性无关的数据后,可获得多个用户的位置,并向他们提供服务。在这个过程中,服务器无法知道每个用户的准确位置。实验结果表明该方案增加了用户在请求LBS的安全性。

关键词：安全网络编码基于地理位置的服务隐私保护线性编码

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

科研论文的可比性评估与比较性引文生成方法

引用

计算机应用 2024年

作者：李翔宇陈景强南京邮电大学计算机学院江苏省大数据安全与智能处理重点实验室(南京邮电大学)

针对比较性引文生成中面临的两大挑战——如何准确判定论文间的可比性及如何生成具有比较性的句子，本文提出了科研论文的可比性评估与比较性引文生成方法。该方法构建了三个核心模块：可比性评估模块用于判断两篇论文是否具备可比性；... 详细信息

针对比较性引文生成中面临的两大挑战——如何准确判定论文间的可比性及如何生成具有比较性的句子，本文提出了科研论文的可比性评估与比较性引文生成方法。该方法构建了三个核心模块：可比性评估模块用于判断两篇论文是否具备可比性；比较对象提取模块负责从论文与参考文献中抽取出具体的比较对象；比较引文生成模块则生成相应的比较性引用句子。首先，利用SciBERT(Scientific BERT)模型处理输入的两篇文章，通过可比性评估模块进行可比性评估。其次，对于被判定为可比的文章，采用比较对象提取模块识别并提取出关键的比较对象。最后，借助比较引文生成模块生成包含这些比较对象的比较性引文。实验结果显示，在可比性评估阶段，本方法在平均倒数排名（MRR）指标上达到了0.732，在召回率@10(R@10)指标上达到了0.537，较之前的SciBERT-FNN方法在各个数据集上均有提升。在比较引文生成实验中，本方法在ROUGE-1、ROUGE-2和ROUGE-L得分分别为31.52、11.25和27.38，明显高于Bart-Large等基线方法。此外，实验结果还证实了科学文献自动化比较与分析技术对于引文句子生成任务具有重要意义，特别是在提高比较信息的可追溯性和确保引用句子信息的全面性方面，展现出极大的实用价值。

关键词：比较性引文可比性评估引文生成文本生成文本分类比较对象抽取

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于道格拉斯-普克算法的路网轨迹学习索引结构

引用

计算机科学 2024年

作者：缪祝青韩京宇李彩云王彦之毛毅张怡婷南京邮电大学计算机学院江苏省大数据安全与智能处理重点实验室(南京邮电大学)

近年来，基于位置服务的技术迅猛发展，产生了海量的路网轨迹数据.而路径范围查询作为一种路网轨迹查询类型，是支持其他查询类型的基础.为了实现对海量路网轨迹数据的高效索引，同时提供精确的路径范围查询服务，提出一种基于道格拉斯... 详细信息

近年来，基于位置服务的技术迅猛发展，产生了海量的路网轨迹数据.而路径范围查询作为一种路网轨迹查询类型，是支持其他查询类型的基础.为了实现对海量路网轨迹数据的高效索引，同时提供精确的路径范围查询服务，提出一种基于道格拉斯-普克算法的学习型索引结构（Douglas-Peuker based Learned Index structure， DPLI）.其首先将轨迹数据分为多个轨迹段，然后取轨迹段中点作为轨迹数据的表征，利用映射函数映射为一维映射值序列，而后根据键值数量将其划分为多个数据分片.在分片内将首尾数据组成一条线段，然后计算其余数据点距离线段的拟合误差，将超过误差阈值的数据点作为新的线段端点，递归分割原有的直线段，直到所有数据点的拟合误差小于阈值，从而拟合分段线性函数.采用多个路网数据和轨迹数据上进行了充分的实验，实验结果表明：与传统索引方法相比，DPLI具有更快的构建效率和磁盘访问效率；与学习索引方法相比，DPLI保持了构建效率的优势，并且达到了100%查询召回率．

关键词：位置服务路网轨迹学习型索引范围查询道格拉斯-普克算法

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于CMAES集成学习方法的地表水质分类

引用

计算机科学与探索 2020年第3期14卷 426-436页

作者：陈兴国徐修颖陈康扬杨光南京邮电大学江苏省大数据安全与智能处理重点实验室南京210023 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室南京210023

为了提高人民生活质量,政府部门不断加强水质管理,然而人工分类方法无法满足实时处理的需求,传统机器学习方法的分类准确率又不够高。集成学习使用多种学习算法来获得比单一学习算法更好的预测性能。首先,对集成学习进行概述,简要介绍了... 详细信息

为了提高人民生活质量,政府部门不断加强水质管理,然而人工分类方法无法满足实时处理的需求,传统机器学习方法的分类准确率又不够高。集成学习使用多种学习算法来获得比单一学习算法更好的预测性能。首先,对集成学习进行概述,简要介绍了Bagging和Boosting算法,并提出基于协方差自适应调整的进化策略算法(CMAES)的集成学习方法。接着,介绍了数据处理方式、模型评估方法和评价指标。最后,用CMAES集成学习方法对逻辑回归、线性判别分析、支持向量机、决策树、完全随机树、朴素贝叶斯、K-邻近算法、随机森林、完全随机树林、深度级联森林十种模型进行集成。实验结果表明,CMAES集成学习方法优于所有其他模型,该方法将继续被应用到未来的研究之中。

关键词：水质分类 Boosting 基于协方差自适应调整的进化策略算法(CMAES) 集成学习参数优化

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

稀疏二阶注意力机制驱动的多尺度卷积遥感图像场景分类网络

引用

光子学报 2022年第6期51卷 386-397页

作者：倪康赵雨晴陈志南京邮电大学计算机学院南京210023 江苏省大数据安全与智能处理重点实验室南京210023 首都经济贸易大学管理工程学院北京100070

地面目标尺度信息不同及场景图像复杂的空间分布和纹理信息导致基于CNNs的场景分类算法分类效果欠佳。针对以上问题,从深度特征学习角度出发,提出一种稀疏二阶注意力机制驱动的多尺度卷积神经网络。首先,在主干网之后引入多尺度卷积层... 详细信息

地面目标尺度信息不同及场景图像复杂的空间分布和纹理信息导致基于CNNs的场景分类算法分类效果欠佳。针对以上问题,从深度特征学习角度出发,提出一种稀疏二阶注意力机制驱动的多尺度卷积神经网络。首先,在主干网之后引入多尺度卷积层以获取地面目标不同尺度信息目标的特征表述,将组卷积嵌入多尺度卷积层以降低计算复杂度;其次,在分析基于一阶和二阶统计量的注意力机制优势之后,提出一种稀疏二阶注意力机制,以增强不同尺度卷积特征的通道信息可判别性。该注意力机制的稀疏性可在确保场景分类性能的同时,有效降低二阶统计量的特征维度;最后,将多尺度卷积层与稀疏二阶注意力机制嵌入端到端网络训练。在AID和NWPU45数据集上的实验表明:本文所提网络可提升场景分类准确率;同时,通过热力图结果对比和消融实验,验证了稀疏二阶注意力机制和所提各网络层的有效性。

关键词：遥感图像卷积神经网络特征可判别性多尺度卷积注意力机制

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于声誉系统的软件众测任务分配机制

引用

南京理工大学学报 2022年第5期46卷 561-570页

作者：王强植赐佳徐佳中国赛宝实验室广东广州511370 南京邮电大学江苏省大数据安全与智能处理重点实验室江苏南京210023

为了提高软件众测的质量和吸引长期高质量的众测工人,提出了一种基于声誉系统的软件众测任务分配机制。提出了基于对等预测的声誉系统,通过引入外部评价者对众测工人的能力进行评分,并通过对数奖励规则保证外部评价者的真实性。通过拍... 详细信息

为了提高软件众测的质量和吸引长期高质量的众测工人,提出了一种基于声誉系统的软件众测任务分配机制。提出了基于对等预测的声誉系统,通过引入外部评价者对众测工人的能力进行评分,并通过对数奖励规则保证外部评价者的真实性。通过拍卖根据工人的报价和工人能力来选择胜利者和确定报酬。通过严格的理论分析和模拟试验,证明所提出的机制具有计算有效、个体理性、真实性、防洗白攻击以及近似度保证等性质,在社会成本和平均数据质量方面具有显著优势。

关键词：众测软件测试任务分配声誉系统拍卖

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：