检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机辅助设计与图形学学报 2021年第10期33卷 1553-1562页

作者：王生生路淑贞曹斌吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室长春130000 吉林大学计算机科学与技术学院长春130000 河北工业大学人工智能与数据科学学院天津300401

联邦学习技术是一种新型多机构协同训练模型范式,广泛应用于多领域,其中模型参数隐私保护是一个关键问题.针对CT影像综合性病灶检测任务,提出隐私保护的联邦学习算法.首先部署松散耦合的客户端-服务器架构;其次在各客户端使用改进的Reti... 详细信息

联邦学习技术是一种新型多机构协同训练模型范式,广泛应用于多领域,其中模型参数隐私保护是一个关键问题.针对CT影像综合性病灶检测任务,提出隐私保护的联邦学习算法.首先部署松散耦合的客户端-服务器架构;其次在各客户端使用改进的RetinaNet检测器,引入上下文卷积和后向注意力机制;最后完成联邦训练.各客户端使用局部更新策略,采用自适应训练周期,局部目标函数中加入了限制项;服务器使用自适应梯度裁剪策略和高斯噪声差分隐私算法更新全局模型参数.在DeepLesion数据集上的消融分析说明了算法各部分的重要性.实验结果表明,改进的RetinaNet检测器有效地提升了多尺度病灶的检测精度.与集中数据训练模型范式相比,联邦学习所得模型性能略低(mAP分别为75.33%和72.80%),但训练用时缩短近38%,有效地实现了隐私保护、通信效率和模型性能的良好权衡.

关键词：联邦学习差分隐私保护 RetinaNet检测器病灶检测

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信号干扰下的超宽带精确定位问题研究

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吉林大学学报（信息科学版） 2024年第2期42卷 193-199页

作者：张爱琳刘辉王小海张秀伊邱正中吴春国吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室长春130012 吉林大学计算机科学与技术学院长春130012 远光软件股份有限公司技术部广东珠海519085

针对在室内应用超宽带UWB(Ultra Wide Band)定位技术时,需要建立高效精确的三维坐标定位系统以克服信号干扰问题,应用机器学习方法对其进行了研究。首先使用多种统计分析模型清理无效或误差测量值;然后将TOF(Time Of Flight)算法的先验... 详细信息

针对在室内应用超宽带UWB(Ultra Wide Band)定位技术时,需要建立高效精确的三维坐标定位系统以克服信号干扰问题,应用机器学习方法对其进行了研究。首先使用多种统计分析模型清理无效或误差测量值;然后将TOF(Time Of Flight)算法的先验知识与神经网络、XGBoost(eXterme Gradient Boosting)算法相结合,提出了神经XGB(Exterme Gradient Boosting)三维定位系统,该系统可通过“正常数据”和“异常数据”(受干扰)以及4个锚点的坐标精准预测靶点的坐标值,能使误差在二维平面降至5.08 cm,在三维空间降至8.03 cm;同时建立了判断数据是否受干扰的神经网络分类模型,精确率为0.88;最后通过结合上述系统,得到了连续且规律的运动轨迹,证明了系统的有效性与鲁棒性。

关键词： UWB精准定位神经网络 XGBoost算法逻辑回归

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特征图自适应知识蒸馏模型

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吉林大学学报（理学版） 2022年第4期60卷 881-888页

作者：吴致远齐红姜宇崔楚朋杨宗敏薛欣慧吉林大学计算机科学与技术学院长春130012 中国科学院计算技术研究所北京100190 吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室长春130012

针对嵌入式和移动设备的计算和存储资源受限,紧凑型网络优化易收敛至较差局部最优解的问题,提出一个特征图自适应知识蒸馏模型,其由特征图适配器和特征图自适应知识蒸馏策略构成.首先,特征图适配器通过异构卷积与视觉特征表达模块的堆... 详细信息

针对嵌入式和移动设备的计算和存储资源受限,紧凑型网络优化易收敛至较差局部最优解的问题,提出一个特征图自适应知识蒸馏模型,其由特征图适配器和特征图自适应知识蒸馏策略构成.首先,特征图适配器通过异构卷积与视觉特征表达模块的堆叠实现特征图尺寸匹配、教师学生网络特征同步变换及自适应语义信息匹配.其次,特征图自适应知识蒸馏策略将适配器嵌入教师网络对其进行重构,并在训练过程中实现适合用于学生网络隐藏层监督特征的自适应搜索;利用适配器前部输出提示学生网络前部训练,实现教师到学生网络的知识迁移,并在学习率约束条件下进一步优化.最后,在图像分类任务数据集cifar-10上进行实验验证,结果表明,特征图自适应知识蒸馏模型分类正确率提高0.6%,推断损失降低6.5%,并将收敛至78.2%正确率的时间减少至未迁移时的5.6%.

关键词：人工智能知识蒸馏特征图自适应模型迁移图像分类

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基于超图卷积的异质网络半监督节点分类

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计算机学报 2021年第11期44卷 2248-2260页

作者：吴越王英王鑫徐正祥李丽娜吉林大学计算机科学与技术学院长春130012 符号计算与知识工程教育部重点实验室(吉林大学) 长春130012 吉林大学软件学院长春130012 吉林大学人工智能学院长春130012 长春工程学院计算机技术与工程学院长春130012

近几年,图神经网络(Graph Neural Network)由于能够较好地提取网络结构信息以获得网络表示,逐渐成为网络节点分类的主流算法。然而,与广泛研究的同质信息网络相比,真实世界中网络往往是由不同类型的对象通过复杂关系相互连接所构成的异... 详细信息

近几年,图神经网络(Graph Neural Network)由于能够较好地提取网络结构信息以获得网络表示,逐渐成为网络节点分类的主流算法。然而,与广泛研究的同质信息网络相比,真实世界中网络往往是由不同类型的对象通过复杂关系相互连接所构成的异质信息网络。异质信息网络包含复杂的结构信息和丰富的语义信息,这也给网络节点分类提供了新的机遇与挑战。在异质信息网络中,网络模体(Motif)能够用于理解和探索复杂网络,其既能描述复杂的语义信息,又能保存网络中高阶近邻结构信息.因此,提出基于网络模体的异质超图卷积网络模型MHGCN(Motif-based HyperGraph Convolutional Network).首先,将重复出现的高阶网络模体建模为多个相关节点所构成的超边(hyperedge),进而将整个异质信息网络转换成由不同超边构成的超图,以克服同质网络中只能描述节点之间(pair-wise)关系的缺点;然后,利用超图的基本性质和谱理论设计超图上的卷积操作,同时引入超边自注意力机制聚合超图内部不同类型的节点,并通过在超图网络中加入自环解决在模型的前向传播过程中对异质信息网络覆盖不足的问题;最后,通过注意力机制对于不同语义的超图表示进行聚合,从而使最终的节点表示可以有效保持高阶近邻关系和复杂的语义信息.由于MHGCN是端到端的,最终模型直接学习得到节点的分类标签,并通过半监督节点分类任务进行验证,与其它方法相比,MHGCN在DBLP-P、DBLP-A数据集上比最好的基准方法micro-F1提高了0.56%~3.51%,macro-F1提高了0.54%~4.37%,验证了MHGCN模型的有效性.

关键词：异质信息网络网络模体超图网络表示学习节点分类

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面向异质变分超图自动编码器的超边链接预测模型

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计算机应用研究 2021年第5期38卷 1508-1513,1519页

作者：杨伟英王英吴越吉林大学软件学院长春130012 吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室长春130012 吉林大学计算机学院长春130012

如何采用超边建模网络数据中的多元关联关系,实现潜在超边链接关系的预测具有重要的现实意义。现有方法主要集中于研究具有成对关系的网络数据,然而,直接将现有的链接预测方法用于超图网络中的超边链接预测具有一定的局限性。因此,提出... 详细信息

如何采用超边建模网络数据中的多元关联关系,实现潜在超边链接关系的预测具有重要的现实意义。现有方法主要集中于研究具有成对关系的网络数据,然而,直接将现有的链接预测方法用于超图网络中的超边链接预测具有一定的局限性。因此,提出基于异质变分超图自动编码器的超边链接预测模型(heterogeneous variational hypergraph autoencoder,HVGAE)。首先,利用超图卷积实现变分超图自动编码器,将超图网络数据转换成一种低维空间表示;其次,加入节点近邻度函数,最大程度地保留其结构信息,从而构建异质超图网络超边链接预测模型。针对三种不同类型的超图网络进行实验,结果表明相比其他的基准方法,HVGAE模型获得了较好的预测结果,说明其能够较好地解决超图网络中的超边链接预测问题。

关键词：异质信息网络变分图自动编码器表示学习链接预测超图

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基于相似度约束的双策略蒸馏深度强化学习方法

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计算机科学 2023年第1期50卷 253-261页

作者：徐平安刘全苏州大学计算机科学与技术学院江苏苏州215006 软件新技术与产业化协同创新中心南京210000 吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室长春130012 苏州大学江苏省计算机信息处理技术重点实验室江苏苏州215006

策略蒸馏是一种将知识从一个策略转移到另一个策略的方法,在具有挑战性的强化学习任务中获得了巨大的成功。典型的策略蒸馏方法采用的是师生策略模型,即知识从拥有优秀经验数据的教师策略迁移到学生策略。获得一个教师策略需要耗费大量... 详细信息

策略蒸馏是一种将知识从一个策略转移到另一个策略的方法,在具有挑战性的强化学习任务中获得了巨大的成功。典型的策略蒸馏方法采用的是师生策略模型,即知识从拥有优秀经验数据的教师策略迁移到学生策略。获得一个教师策略需要耗费大量的计算资源,因此双策略蒸馏框架(Dual Policy Distillation,DPD)被提出,其不再依赖于教师策略,而是维护两个学生策略互相进行知识迁移。然而,若其中一个学生策略无法通过自我学习超越另一个学生策略,或者两个学生策略在蒸馏后趋于一致,则结合DPD的深度强化学习算法会退化为单一策略的梯度优化方法。针对上述问题,给出了学生策略之间相似度的概念,并提出了基于相似度约束的双策略蒸馏框架(Similarity Constrained Dual Policy Distillation,SCDPD)。该框架在知识迁移的过程中,动态地调整两个学生策略间的相似度,从理论上证明了其能够有效提升学生策略的探索性以及算法的稳定性。实验结果表明,将SCDPD与经典的异策略和同策略深度强化学习算法结合的SCDPD-SAC算法和SCDPD-PPO算法,在多个连续控制任务上,相比经典算法具有更好的性能表现。

关键词：深度强化学习策略蒸馏相似度约束知识迁移连续控制任务

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精细拓扑结构表示与深度特征融合在多目标图像检索中的应用

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重庆大学学报 2021年第3期44卷 132-143页

作者：刘东王生生湘南学院软件与通信工程学院郴州423300 吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室长春130012 吉林大学计算机科学与技术学院长春130012

空间信息表示是增强图像特征表达性能的重要手段,通过空间关系建模与深度学习方法融合可有效提升深度特征的语义特性,从而提升图像检索性能。首先,针对复杂图像的空间关系表示提出了一种新的精细拓扑结构表示模型,该模型不仅具有完备的... 详细信息

空间信息表示是增强图像特征表达性能的重要手段,通过空间关系建模与深度学习方法融合可有效提升深度特征的语义特性,从而提升图像检索性能。首先,针对复杂图像的空间关系表示提出了一种新的精细拓扑结构表示模型,该模型不仅具有完备的拓扑描述性能,还提供了两种拓扑不变量的推理算法,使得拓扑不变量可以由表示模型直接推导而不需要繁复的几何计算;其次,基于精细拓扑结构表示模型,提出了有效的拓扑结构相似性度量方法,为空间关系特征表达奠定了基础;最后,进一步结合卷积神经网络,提出融合复杂空间关系特征与深度特征的多目标图像检索方法。实验结果表明,所提出的拓扑结构表示模型在空间查询中具有良好的性能;所提出的图像检索框架取得优于现有方法的精度,并能够有效地结合手工特征与深度特征各自的优势,为提升深度学习方法的可解释性创造了有利条件。

关键词：拓扑深度学习图像检索特征提取特征融合

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人工智能在高校实验室的管理应用和创新

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中文科技期刊数据库（全文版）教育科学 2023年第4期 189-192页

作者：李婷婷常玥邵斐吉林大学计算机科学与技术学院吉林长春130012 符号计算与知识工程教育部重点实验室吉林长春130012

高校实验室安全和设备管理、数据采集和分析、科研团队协作和资源共享是实验室运作中非常关键的方面。这些方面的优化和改进可以帮助实验室更高效地运作,提高科研成果的质量和数量。同时,通过创新性的应用和开发,人工智能技术也可以在... 详细信息

高校实验室安全和设备管理、数据采集和分析、科研团队协作和资源共享是实验室运作中非常关键的方面。这些方面的优化和改进可以帮助实验室更高效地运作,提高科研成果的质量和数量。同时,通过创新性的应用和开发,人工智能技术也可以在实验室中得到更广泛的应用和发展。这些应用和创新可以进一步推动人工智能技术的发展和应用,同时也能够为实验室提供更多的机会和挑战,促进实验室的发展和成长。

关键词：人工智能高校实验室数据创新效率提高

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基于空间自适应和混合损失对抗网络的乳腺肿块图像分割方法

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云南大学学报（自然科学版） 2022年第2期44卷 271-280页

作者：刘东陈境宇王生生湘南学院医学影像人工智能湖南省重点实验室湖南郴州423300 湘南学院计算机与人工智能学院湖南郴州423300 吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室吉林长春130012 吉林大学计算机科学与技术学院吉林长春130012

在乳腺癌筛查的计算机辅助诊断过程中,乳腺肿块的精确分割至关重要.然而,乳腺肿块在X光成像中与背景灰度接近、形状不规则,使得精确分割面临很大挑战.为进一步提升分割性能,提出一种基于空间自适应和混合损失对抗网络的乳腺肿块分割新方... 详细信息

在乳腺癌筛查的计算机辅助诊断过程中,乳腺肿块的精确分割至关重要.然而,乳腺肿块在X光成像中与背景灰度接近、形状不规则,使得精确分割面临很大挑战.为进一步提升分割性能,提出一种基于空间自适应和混合损失对抗网络的乳腺肿块分割新方法.首先,提出可分离卷积U-Net模型作为对抗网络中的生成器,以减少参数量和计算量;然后,在判别网络中添加空间自适应归一化层来获取分割掩码中蕴含的语义信息;最后,综合考虑类别不平衡、语义一致性等因素的影响,提出一种融合对抗损失、分割损失和感知损失的混合损失函数以提升模型学习效果.实验结果表明,新方法在INbreast和CBIS-DDSM两个乳腺分割公开数据集中分别取得99.35%和99.72%的准确率,以及81.27%和82.01%的集合相似度,获得优于现有方法的分割性能.

关键词：乳腺肿块分割 U-Net模型深度学习生成对抗网络医学辅助诊断

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基于时间关系的Bi-LSTM+GCN因果关系抽取

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吉林大学学报（理学版） 2021年第3期59卷 643-648页

作者：郑余祥左祥麟左万利梁世宁王英吉林大学计算机科学与技术学院长春130012 吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室长春130012

针对传统时间关系只应用在机器学习方向关系抽取的问题,提出一种基于序列标注实体识别的关系抽取方法.先构建双向长短期记忆网络(Bi-LSTM)模型进行特征提取,再输入时间关系作为特征矩阵进行图卷积.实验结果表明:时间关系能提高因果关系... 详细信息

针对传统时间关系只应用在机器学习方向关系抽取的问题,提出一种基于序列标注实体识别的关系抽取方法.先构建双向长短期记忆网络(Bi-LSTM)模型进行特征提取,再输入时间关系作为特征矩阵进行图卷积.实验结果表明:时间关系能提高因果关系抽取效果,并且包含时间关系的Bi-LSTM+GCN模型能有效抽取因果事件;带有时间关系的Bi-LSTM+GCN模型获得因果关系的抽取结果优于传统方法因果关系的抽取结果.

关键词：因果关系抽取时间关系序列标注图卷积双向长短期记忆网络(Bi-LSTM)

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