检索结果-内蒙古大学图书馆

通信学报 2019年第10期40卷 101-108页

作者：李占山刘兆赓吉林大学计算机科学与技术学院吉林长春130012 吉林大学软件学院吉林长春130012 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

分类问题中的特征选择一直是一个重要而又困难的问题。这类问题中要求特征选择算法不仅能够帮助分类器提高分类准确率,同时还要尽可能地减少冗余特征。因此,为了在分类问题中更好地进行特征选择,提出了一种新型的包裹式特征选择算法XGB... 详细信息

分类问题中的特征选择一直是一个重要而又困难的问题。这类问题中要求特征选择算法不仅能够帮助分类器提高分类准确率,同时还要尽可能地减少冗余特征。因此,为了在分类问题中更好地进行特征选择,提出了一种新型的包裹式特征选择算法XGBSFS。该算法借鉴极端梯度提升(XGBoost)算法中构建树的思想过程,通过从3个重要性度量的角度来衡量特征的重要性,避免单一重要性度量的局限性;然后通过改进的序列浮动前向搜索策略(ISFFS)搜索特征子集,使最终得到的特征子集有较高的质量。在8个UCI数据集的对比实验中表明,所提算法具有很好的性能。

关键词：特征选择极端梯度提升序列浮动搜索策略

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融合TF-IDF和LDA的中文FastText短文本分类方法

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应用科学学报 2019年第3期37卷 378-388页

作者：冯勇屈渤浩徐红艳王嵘冰张永刚辽宁大学信息学院沈阳110036 吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室长春130012

FastText文本分类模型具有快速高效的优势,但直接将其用于中文短文本分类则存在精确率不高的问题.为此提出一种融合词频-逆文本频率(term frequency-inverse document frequency, TF-IDF)和隐含狄利克雷分布(latent Dirichlet allocatio... 详细信息

FastText文本分类模型具有快速高效的优势,但直接将其用于中文短文本分类则存在精确率不高的问题.为此提出一种融合词频-逆文本频率(term frequency-inverse document frequency, TF-IDF)和隐含狄利克雷分布(latent Dirichlet allocation, LDA)的中文FastText短文本分类方法.该方法在FastText文本分类模型的输入阶段对n元语法模型处理后的词典进行TF-IDF筛选,使用LDA模型进行语料库主题分析,依据所得结果对特征词典进行补充,从而在计算输入词序列向量均值时偏向高区分度的词条,使其更适用于中文短文本分类环境.对比实验结果可知,所提方法在中文短文本分类方面具有更高的精确率.

关键词：中文短文本分类 FastText 词频-逆文本频率词向量隐含狄利克雷分布

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Tabular表达式中正规函数表操作的形式语义

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华南理工大学学报（自然科学版） 2019年第2期47卷 85-91页

作者：周文博刘磊张鹏吕帅吉林大学计算机科学与技术学院吉林长春130012 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 吉林大学软件学院吉林长春130012

正规函数表是一类典型的Tabular表达式,被广泛应用于软件说明文档.文中对Tabular表达式中正规函数表操作的语义进行研究.首先给出了正规函数表的形式文法,讨论了规整性、完全性和不可交叉性等性质,说明了其求值过程;然后根据操作的影响... 详细信息

正规函数表是一类典型的Tabular表达式,被广泛应用于软件说明文档.文中对Tabular表达式中正规函数表操作的语义进行研究.首先给出了正规函数表的形式文法,讨论了规整性、完全性和不可交叉性等性质,说明了其求值过程;然后根据操作的影响范围,以内部操作和外部操作为分类标准,分别对二元操作、替换操作、提取操作和扩展操作的语义进行刻画,讨论了各个操作的封闭性;最后通过电梯控制系统实例分析了相关操作的实际应用场景,说明了正规函数表操作的形式语义的合理性和可用性.实例结果表明,文中提出的正规函数表操作的语义描述与实际结果是一致的.

关键词：正规函数表 Tabular表达式操作语义软件文档规格说明

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基于线性动态跳帧的深度双Q网络

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计算机学报 2019年第11期42卷 2561-2573页

作者：陈松章晓芳章宗长刘全吴金金闫岩苏州大学计算机科学与技术学院江苏苏州215006 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室南京210023 吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室长春130012

深度Q网络模型在处理需要感知高维输入数据的决策控制任务中性能良好.然而,在深度Q网络及其改进算法中基本使用静态的跳帧方法,即动作被重复执行固定的次数.另外,优先级经验重放是对均匀采样的一种改进,然而目前各个研究仅将样本的时间... 详细信息

深度Q网络模型在处理需要感知高维输入数据的决策控制任务中性能良好.然而,在深度Q网络及其改进算法中基本使用静态的跳帧方法,即动作被重复执行固定的次数.另外,优先级经验重放是对均匀采样的一种改进,然而目前各个研究仅将样本的时间差分误差作为评价优先级的标准.针对这两个问题,该文提出一种基于线性动态跳帧和改进的优先级经验重放的深度双Q网络.该算法使得跳帧率成为一个可动态学习的参数,跳帧率随网络输出Q值的大小线性增长,Agent将根据当前状态和动作来动态地确定一个动作被重复执行的次数,并利用经验池中样本的每个动作的跳帧率和样本的时间差分误差共同决定样本的优先级.最后在Atari 2600游戏中进行实验,结果表明该算法相比于传统动态跳帧和优先级经验重放算法具有更优的效果.

关键词：深度强化学习深度Q网络动态跳帧优先级经验重放

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堆叠图嵌入极限学习机算法

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吉林大学学报（工学版） 2019年第1期49卷 230-241页

作者：孙玮婷葛宏伟姚瑶孙亮大连理工大学计算机科学与技术学院辽宁大连116024 吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室长春130012

极限学习机(Extreme learning machine,ELM)因其训练参数少、学习速度快、泛化能力强等特点,已被广泛应用于训练单隐藏层前馈神经网络。本文首先结合图嵌入框架提出一种新的极限学习机自编码器(GEELM-AE),在ELM空间中挖掘数据的局部近... 详细信息

极限学习机(Extreme learning machine,ELM)因其训练参数少、学习速度快、泛化能力强等特点,已被广泛应用于训练单隐藏层前馈神经网络。本文首先结合图嵌入框架提出一种新的极限学习机自编码器(GEELM-AE),在ELM空间中挖掘数据的局部近邻结构信息和全局结构信息。在GEELM-AE中,采用局部Fisher判别分析构建了图嵌入框架下的本征图和惩罚图。进而,通过堆叠多个GEELM-AE提出了深度框架下的堆叠图嵌入极限学习机(SGE-ELM)算法。在多个标准数据集上的实验结果表明,与已有算法比较,本文算法获得了更高的精度并具有较快的训练速度。这验证了提出的图嵌入极限学习机自编码器能够对原始数据进行有效的特征表示,堆叠的多层图嵌入极限学习机能够获得数据的有效的高层次抽象表征。

关键词：人工智能极限学习机图嵌入堆叠自编码器深度神经网络

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基于决策粒子群优化与稳定纹理的虹膜二次识别

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吉林大学学报（工学版） 2019年第4期49卷 1329-1338页

作者：刘元宁刘帅朱晓冬霍光丁通张阔姜雪郭书君张齐贤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 吉林大学软件学院长春130012 东北电力大学计算机学院吉林省吉林市132012

不同时刻虹膜图像的采集状态不同,因此单一识别算法在多类别虹膜识别中的准确率可能较差。本文提出了基于决策粒子群优化与稳定纹理的虹膜二次识别算法。首先,使用6种图像处理算法提取稳定纹理特征。由Gabor滤波与Hamming距离组成首次识... 详细信息

不同时刻虹膜图像的采集状态不同,因此单一识别算法在多类别虹膜识别中的准确率可能较差。本文提出了基于决策粒子群优化与稳定纹理的虹膜二次识别算法。首先,使用6种图像处理算法提取稳定纹理特征。由Gabor滤波与Hamming距离组成首次识别,Haar小波与BP神经网络组成第二次识别,以顺序结构完成多类别虹膜的二次识别。根据马尔可夫决策过程与不同的虹膜库,自适应优化Gabor滤波和神经网络。结果表明,该算法可以有效提高虹膜识别的准确率。

关键词：计算机应用虹膜二次识别稳定纹理马尔可夫决策过程决策粒子群优化

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面向双注意力网络的特定方面情感分析模型

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计算机研究与发展 2019年第11期56卷 2384-2395页

作者：孙小婉王英王鑫孙玉东吉林大学软件学院长春130012 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 长春工程学院计算机技术与工程学院长春130012

特定方面情感分析已经成为自然语言处理领域的研究热点,其通过学习文本上下文的信息判别文本中特定方面的情感极性,可以更加有效地帮助人们了解用户对不同方面的情感表达.当前,将注意力机制和神经网络相结合的模型在解决特定方面情感分... 详细信息

特定方面情感分析已经成为自然语言处理领域的研究热点,其通过学习文本上下文的信息判别文本中特定方面的情感极性,可以更加有效地帮助人们了解用户对不同方面的情感表达.当前,将注意力机制和神经网络相结合的模型在解决特定方面情感分析任务时大多仅考虑单一层面的注意力信息,并且卷积神经网络无法获取全局结构信息、循环神经网络训练时间过长且单词间的依赖程度随着距离增加而逐渐减弱.针对上述问题,提出一种面向双注意力网络的特定方面情感分析(dual-attention networks for aspect-level sentiment analysis,DANSA)模型.首先,引入多头注意力机制,通过对输入进行多次不同的线性变换操作,获取更全面的注意力信息,同时,多头注意力机制可以实现并行化计算,保证了DANSA的训练速度.其次,DANSA引入自注意力机制,通过计算输入中每个单词与其他所有单词的注意力得分获取全局结构信息,并且单词间的依赖程度不会受到时间和句子长度的影响.最后,融合上下文自注意力信息与特定方面单词注意力信息,共同作为特定方面情感预测的依据,最终实现特定方面情感极性的预测.相比结合注意力机制的神经网络,DANSA弥补了注意力信息单一问题,不仅可以有效获取全局结构信息,还能够实现并行化计算,大大降低了训练时间.在SemEval2014数据集和Twitter数据集上进行实验,DANSA获得了更好的分类效果,进一步证明了DANSA的有效性.

关键词：特定方面情感分析自注意力机制多头注意力机制双注意力网络自然语言处理

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斑岩铜矿知识图谱与信息抽取系统构建

斑岩铜矿知识图谱与信息抽取系统构建

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首届全国矿产勘查大会

作者：石佳欢赵登杨玠张振杰叶育鑫周长兵中国地质大学(北京)信息与工程学院中国地质大学(北京)地球科学与资源学院软件学院/吉林大学计算机科学与技术学院/吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室/吉林大学

矿产资源是自然资源的重要组成部分,是推动人类社会发展的重要基础。已有的矿产资源预测研究更关注控矿要素和成矿标志,而缺少对成矿物质的演化、循环等相关因素之间的关联和制约关系的关注。近年来地学大数据的大幅增长和数据科学的迅... 详细信息

矿产资源是自然资源的重要组成部分,是推动人类社会发展的重要基础。已有的矿产资源预测研究更关注控矿要素和成矿标志,而缺少对成矿物质的演化、循环等相关因素之间的关联和制约关系的关注。近年来地学大数据的大幅增长和数据科学的迅速发展为地球科学带来的了新的机遇,为矿产预测带来了新的思想与方法。尤其是神经网络、知识图谱等人工智能技术。知识图谱是人工智能研究的重要方向之一。通过构建知识图谱,可以形成一个具有普适性的专家知识库,自动挖掘出成矿物质相关因素之间的内在联系,发现一些传统方法难以发掘的深层次信息,从而指引矿产预测工作的方向。知识图谱的构建主要包括三个主要步骤:信息抽取、知识融合、知识加工。本文利用人工标注的斑岩铜矿领域数据训练深度学习模型,构建了一个能自动化从文献中提取斑岩铜矿相关实体与关系的信息抽取系统。本文通过爬虫技术,收集斑岩铜矿相关的文献,对文献中的文本内容进行提取并基于斑岩铜矿相关知识和IOBES标注体系进行实体与关系标注,构建了原始数据集。通过Bert词嵌入模型和双向长短期记忆神经网络Bi-LSTM以及条件随机场CRF技术构建斑岩铜矿命名实体抽取模型。该模型能对输入的实体单词或词组预测其实体类型,并且可以良好的捕捉句子中的上下文信息,提高实体类型预测的准确率。通过Word2Vec词嵌入模型和分段卷积神经网络PCNN以及注意力机制Attention技术构建实体间的关系抽取模型。该模型使用神经网络来提取局部特征,并使用注意力机制过滤标注时产生的噪声,从而实现更好的识别效果。本文使用标注数据集对模型进行训练,命名实体识别模型与关系抽取模型在测试集上均取得了良好的效果,为后续构建知识图谱本体层奠定了基础。

关键词：矿产资源预测知识图谱深度学习斑岩铜矿信息抽取命名实体识别关系抽取

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基于新闻的国际天然气价格趋势预测方法

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计算机科学 2021年第S01期48卷 235-239页

作者：裴莹李天祥王鏖清付加胜韩霄松长春财经学院信息工程学院长春130122 中国科学院大学北京100049 中国科学院新疆理化技术研究所乌鲁木齐830011 吉林大学计算机科学与技术学院符号计算与知识工程教育部重点实验室长春130012 中国石油集团工程技术研究院有限公司北京102206

天然气作为新型清洁能源,不仅有着重要的能源意义,作为期货交易的大宗商品之一,也有着重要的经济意义,是国家经济和国际贸易的重要组成。但是由于天然气价格受经济因素、政治因素、自然因素甚至人为因素等多种因素的影响,准确预测其价... 详细信息

天然气作为新型清洁能源,不仅有着重要的能源意义,作为期货交易的大宗商品之一,也有着重要的经济意义,是国家经济和国际贸易的重要组成。但是由于天然气价格受经济因素、政治因素、自然因素甚至人为因素等多种因素的影响,准确预测其价格十分困难。因此,文中设计了一种基于新闻的天然气价格趋势预测方法,该方法首先利用爬虫获取大量天然气相关新闻,并针对新闻进行嵌入表示和情感分析,运用格兰杰因果检验方法证明了天然气价格与相关新闻的情感倾向具有因果关系,并将新闻情感作为新闻向量的权值,将其相乘作为模型输入,然后构建了一个CNN-LSTM融合模型,CNN用于提取新闻特征,LSTM用于捕捉新闻和天然气价格时间序列信息,从而得到了62%的准确率,优于绝大多数机器学习算法。

关键词：自然语言处理天然气价格深度学习因果检验新闻

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美式多资产期权定价问题的有限差分法

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吉林大学学报（理学版） 2020年第5期58卷 1113-1118页

作者：张琪左平郝永乐杨程博李婷婷沈阳工业大学理学院沈阳110870 吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室长春130012 空军航空大学基础部长春130022 周口师范学院数学与统计学院河南周口466001 吉林大学数学学院长春130012

提出一种求解美式多资产期权定价问题的有效算法.首先,利用惩罚法和完全匹配层技巧将多资产期权满足的线性互补模型转化为有界区域上的非线性抛物问题;然后采用半隐式有限差分法求解转化后的非线性问题,并给出该方法的误差结果及数值解... 详细信息

提出一种求解美式多资产期权定价问题的有效算法.首先,利用惩罚法和完全匹配层技巧将多资产期权满足的线性互补模型转化为有界区域上的非线性抛物问题;然后采用半隐式有限差分法求解转化后的非线性问题,并给出该方法的误差结果及数值解的非负性证明;最后利用数值实验验证所提算法的实用性和有效性.

关键词：美式多资产期权半隐式有限差分法完全匹配层

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