检索结果-内蒙古大学图书馆

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

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于特征加权融合的虹膜识别算法

引用

吉林大学学报（工学版） 2019年第1期49卷 221-229页

作者：刘元宁刘帅朱晓冬刘天慧杨霞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 吉林省电子信息产品监督检验研究院软件测评中心长春130021

由于单一虹膜特征相对简单,容易引起虹膜识别不准确的问题,本文使用特征加权融合来表示虹膜纹理。提取虹膜纹理的空域特征和频域特证,使用主成分分析法(PCA)降噪去冗余。空域特征采用二分统计局部二值模式(DS-LBP)表示虹膜纹理的灰度值... 详细信息

由于单一虹膜特征相对简单,容易引起虹膜识别不准确的问题,本文使用特征加权融合来表示虹膜纹理。提取虹膜纹理的空域特征和频域特证,使用主成分分析法(PCA)降噪去冗余。空域特征采用二分统计局部二值模式(DS-LBP)表示虹膜纹理的灰度值变化规律,形成空域特征码。频域特征采用二维Haar小波提取虹膜纹理的高频系数,形成频域特征码。分别计算两个特征码的汉明(Hamming)距离,并乘以相应的加权权重。通过与设定的分类阈值比较来判定虹膜类别。用多种虹膜库与其他虹膜识别算法进行比较,实验结果表明,本文算法在识别率、等错率、稳定性等方面更具有优势。

关键词：人工智能特征加权融合主成分分析法二分统计局部二值模式二维Haar小波汉明距离

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

异质网络中基于节点影响力的相似度度量方法

引用

电子学报 2019年第9期47卷 1929-1936页

作者：刘露胡封晔牛亮彭涛吉林大学软件学院吉林长春130012 符号计算与知识工程教育部重点实验室(吉林大学) 吉林长春130012 吉林大学计算机科学与技术学院吉林长春130012 吉林大学通信工程学院吉林长春130012 吉林大学第一医院吉林长春130012

异质网络相似度学习,即分析两个不同类型对象间的相关程度.不同类型对象在异质网络中的重要程度不同,它们在相似度学习过程中的发挥的作用也不同.针对异质网络,提出了一种基于节点影响力的相似度度量方法NISim,该模型既考虑了网络中的... 详细信息

异质网络相似度学习,即分析两个不同类型对象间的相关程度.不同类型对象在异质网络中的重要程度不同,它们在相似度学习过程中的发挥的作用也不同.针对异质网络,提出了一种基于节点影响力的相似度度量方法NISim,该模型既考虑了网络中的链接结构,也保留了网络中的语义信息,同时区分不同类型节点对异质网络的作用.在异质信息网络环境下,通过启发式规则区分并量化不同类型节点的影响力权值,并结合网络链接结构和节点间语义关系,解决了提高相似度学习准确性的问题.实验结果表明,该方法能够有效地对异质信息网络不同类型节点进行相似度度量,可以应用在网络搜索、推荐系统以及知识图谱构建等不同领域.

关键词：数据挖掘异质网络推荐系统知识图谱网络搜索节点影响力链接结构语义关系

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于双重注意力机制的异步优势行动者评论家算法

引用

计算机学报 2020年第1期43卷 93-106页

作者：凌兴宏李杰朱斐刘全伏玉琛苏州大学计算机科学与技术学院江苏苏州215006 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 吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室长春130012 软件新技术与产业化协同创新中心南京210000 常熟理工学院计算机科学与工程学院江苏常熟215500

深度强化学习是目前机器学习领域发展最快的技术之一.传统的深度强化学习方法在处理高维度大状态的空间任务时,庞大的计算量导致其训练时间过长.虽然异步深度强化学习利用异步方法极大缩短了训练时间,但会忽略某些更具价值的图像区域和... 详细信息

深度强化学习是目前机器学习领域发展最快的技术之一.传统的深度强化学习方法在处理高维度大状态的空间任务时,庞大的计算量导致其训练时间过长.虽然异步深度强化学习利用异步方法极大缩短了训练时间,但会忽略某些更具价值的图像区域和图像特征.针对上述问题,本文提出了一种基于双重注意力机制的异步优势行动者评论家算法.新算法利用特征注意力机制和视觉注意力机制来改进传统的异步深度强化学习模型.其中,特征注意力机制为卷积神经网络卷积后的所有特征图设置不同的权重,使得智能体聚焦于重要的图像特征;同时,视觉注意力机制为图像不同区域设置权重参数,权重高的区域表示该区域信息对智能体后续的策略学习有重要价值,帮助智能体更高效地学习到最优策略.新算法引入双重注意力机制,从表层和深层两个角度对图像进行编码表征,帮助智能体将聚焦点集中在重要的图像区域和图像特征上.最后,通过Atari 2600部分经典实验验证了基于双重注意力机制的异步优势行动者评论家算法的有效性.

关键词：注意力机制双重注意力机制行动者评论家异步优势行动者评论家异步深度强化学习

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

美式多资产期权定价问题的有限差分法

引用

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

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于多源数据融合的电建知识图谱构建研究

引用

吉林大学学报（信息科学版） 2024年第5期42卷 921-929页

作者：陈正非席皛李志勇杨航张啸成张永刚中国电建集团吉林省电力勘测设计院有限公司长春130012 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 吉林大学软件学院长春130012

为解决电力建设公司在向全过程咨询业务转型过程中遇到的多源异构数据问题,以及因意外情况导致的设计管理人员需进行远程协同工作的挑战,提出以企业私有云为基础环境,结合多源异构数据融合技术,构建知识图谱。该系统通过集成来自全国各... 详细信息

为解决电力建设公司在向全过程咨询业务转型过程中遇到的多源异构数据问题,以及因意外情况导致的设计管理人员需进行远程协同工作的挑战,提出以企业私有云为基础环境,结合多源异构数据融合技术,构建知识图谱。该系统通过集成来自全国各地的多样化数据源,优化了数据管理流程,确保了数据的一致性和可用性。最终实现了全过程咨询业务的分布式协同管理,显著提升了企业的核心竞争力。同时,有效解决了数据种类繁多、来源广泛且协议多样化不统一的问题,改善了数据的质量与准确性,并统一了存储架构,提升了整体数据管理效率,增强了决策支持能力。

关键词：知识图谱多源异构数据数据融合分布式存储

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于新闻的国际天然气价格趋势预测方法

引用

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

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

堆叠图嵌入极限学习机算法

引用

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

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于非负矩阵分解的Slope One算法

引用

浙江大学学报（工学版） 2019年第7期53卷 1349-1353,1362页

作者：董立岩金佳欢方塬程王越群李永丽孙铭会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 东北师范大学信息科学与技术学院吉林长春130117

针对协同过滤推荐算法中Slope One算法在稀疏数据集中推荐精度低的问题,利用矩阵分解在解决矩阵稀疏性方面的优势,将非负矩阵分解技术引入到用户-项目评分矩阵的降维处理中,将原有的稀疏评分矩阵进行非负分解,改善了矩阵的稀疏性,优化Sl... 详细信息

针对协同过滤推荐算法中Slope One算法在稀疏数据集中推荐精度低的问题,利用矩阵分解在解决矩阵稀疏性方面的优势,将非负矩阵分解技术引入到用户-项目评分矩阵的降维处理中,将原有的稀疏评分矩阵进行非负分解,改善了矩阵的稀疏性,优化Slope One算法.从实验数据可以看出,与原始的CF算法进行比较,NMF-Slope One算法有较好的推荐效果.在数据稀疏的条件下,确定参数进行实验.实验结果表明,该方法提高了SlopeOne算法在数据稀疏下的精度和推荐质量.

关键词：推荐系统协同过滤非负矩阵分解 SlopeOne

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

骨髓红粒细胞自动识别的深度学习模型

引用

吉林大学学报（信息科学版） 2020年第6期38卷 729-736页

作者：吴汾奇吕丽丽吕迪冯辰彬施恬王维崔红花周柚吉林大学计算机科学与技术学院长春130012 吉林大学第二医院长春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

为了实现骨髓血细胞的自动识别,构建了骨髓红系细胞和粒系细胞数据集,基于深度学习语义分割技术提出了Cell Net网络模型。该模型通过加入残差模块增加了网络的深度,利用卷积残差块使网络模型更容易训练,并结合U-Net的裁剪操作为分割提... 详细信息

为了实现骨髓血细胞的自动识别,构建了骨髓红系细胞和粒系细胞数据集,基于深度学习语义分割技术提出了Cell Net网络模型。该模型通过加入残差模块增加了网络的深度,利用卷积残差块使网络模型更容易训练,并结合U-Net的裁剪操作为分割提供更精细的特征。实验结果表明,该模型对骨髓红系细胞和粒系细胞识别正确率分别达到93.65%、95.25%,为骨髓血细胞自动识别技术提供了一种方法。

关键词：骨髓血细胞细胞形态学细胞分类图像识别

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：