检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机研究与发展 2021年第1期58卷 22-33页

作者：孟子尧谷雪梁艳春许东吴春国符号计算与知识工程教育部重点实验室(吉林大学) 长春130012 符号计算与知识工程教育部重点实验室珠海分实验室(吉林大学珠海学院) 广东珠海519041 密苏里大学哥伦比亚分校电子工程与计算机科学系美国密苏里州哥伦比亚MO65211

深度学习在图像、语音、文本等多种模态的数据任务上取得了优异的效果.然而,针对特定任务,人工设计网络需要花费大量的时间,并且需要设计者具有一定水平的专业知识和设计经验.面对如今日趋复杂的网络架构,仅依靠人工进行设计变得越来越... 详细信息

深度学习在图像、语音、文本等多种模态的数据任务上取得了优异的效果.然而,针对特定任务,人工设计网络需要花费大量的时间,并且需要设计者具有一定水平的专业知识和设计经验.面对如今日趋复杂的网络架构,仅依靠人工进行设计变得越来越复杂.基于此,借助算法自动地对神经网络进行架构的搜索成为了研究热点.神经架构搜索的方法涉及3个方面:搜索空间、搜索策略、性能评估策略.通过搜索策略在搜索空间中选择一个网络架构,借助性能评估策略对该网络架构进行评估,并将结果反馈给搜索策略指导搜索策略选择更好的网络架构,通过不断迭代得到最优的网络架构.为了更好地为读者提供一个快速了解神经网络架构搜索方法的导航地图,从搜索空间、搜索策略和性能评估策略3个方面对现有典型的神经架构搜索方法进行了梳理,总结讨论了近年来常见的架构搜索方法,并分析了各种方法的优势和不足.

关键词：深度学习神经架构搜索搜索空间搜索策略性能评估

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融合语言模型的端到端中文语音识别算法

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电子学报 2021年第11期49卷 2177-2185页

作者：吕坤儒吴春国梁艳春袁宇平任智敏周柚时小虎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 珠海科技学院计算机学院广东珠海519041

为了解决语音识别模型在识别中文语音时鲁棒性差,缺少语言建模能力而无法有效区分同音字或近音字的不足,本文提出了融合语言模型的端到端中文语音识别算法.算法建立了一个基于深度全序列卷积神经网络和联结时序分类的从语音到拼音的语... 详细信息

为了解决语音识别模型在识别中文语音时鲁棒性差,缺少语言建模能力而无法有效区分同音字或近音字的不足,本文提出了融合语言模型的端到端中文语音识别算法.算法建立了一个基于深度全序列卷积神经网络和联结时序分类的从语音到拼音的语音识别声学模型,并借鉴Transformer的编码模型,构建了从拼音到汉字的语言模型,之后通过设计语音帧分解模型将声学模型的输出和语言模型的输入相连接,克服了语言模型误差梯度无法传递给声学模型的难点,实现了声学模型和语言模型的联合训练.为验证本文方法,在实际数据集上进行了测试.实验结果表明,语言模型的引入将算法的字错误率降低了21%,端到端的联合训练算法起到了关键作用,其对算法的影响达到了43%.和已有5种主流算法进行比较的结果表明本文方法的误差明显低于其他5种对比模型,与结果最好的Deep⁃Speech2模型相比字错误率降低了28%.

关键词：语音识别联结时序分类语言模型声学模型语音帧分解

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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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同伴互评在计算机课程教学中的应用研究

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计算机教育 2021年第10期 131-134页

作者：韩霄松张禹梁艳春黄岚管仁初吉林大学计算机科学与技术学院吉林长春130012 吉林大学珠海学院计算机学院符号计算与知识工程教育部重点实验室珠海分实验室广东珠海519041

为了进一步探讨并发挥同伴互评在计算机课程中的效果,提出双通道评价反馈机制、详细评分标准、有偿同伴互评和多粒度同伴互评4方面实施手段,以3门计算机课程为研究对象,总结2017—2019年的课程成绩,通过对比分析,验证基于同伴互评实施... 详细信息

为了进一步探讨并发挥同伴互评在计算机课程中的效果,提出双通道评价反馈机制、详细评分标准、有偿同伴互评和多粒度同伴互评4方面实施手段,以3门计算机课程为研究对象,总结2017—2019年的课程成绩,通过对比分析,验证基于同伴互评实施手段可以在多种课程中有效激发学生自主学习兴趣,提高学习质量。

关键词：同伴互评计算机课程课程评价模式

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一种两阶段的遥感图像全色锐化方法

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吉林大学学报(理学版) 2025年第3期63卷 776-782页

作者：鄂樱楠樊笛李永丽董立岩吉林大学计算机科学与技术学院中国人民解放军31693部队76分队东北师范大学信息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

首先，针对传统单阶段遥感图像融合任务需要大量监督样本，图像特征信息保留效果不好的问题，提出一种两阶段的遥感图像全色锐化方法.该方法通过将任务分解为特征融合和超分辨率两个任务实现遥感图像的融合，一阶段生成对抗网络特征融... 详细信息

首先，针对传统单阶段遥感图像融合任务需要大量监督样本，图像特征信息保留效果不好的问题，提出一种两阶段的遥感图像全色锐化方法.该方法通过将任务分解为特征融合和超分辨率两个任务实现遥感图像的融合，一阶段生成对抗网络特征融合，二阶段超分辨率网络生成更清晰的空间特征，达到高质量遥感图像融合的目的.其次，使用卫星数据集GaoFen-2和WorldView-3进行多组实验验证该方法的有效性，分别用有参照图像质量指标和无参照图像质量指标评价融合结果.实验结果表明，该方法相较于传统方法能更好地保留光谱特征信息和空间特征细节，有效提高了融合后图像的视觉效果.

关键词：遥感图像融合全色锐化生成对抗网络超分辨率

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高校辅导员有效开展批评与自我批评研究

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智库时代 2019年第34期 104-104页

作者：仝红阳吉林大学珠海学院符号计算与知识工程教育部重点实验室珠海分实验室

在高校辅导员队伍的作风建设中,发挥批评和自我批评的作用,是让辅导员增强自身能力,认识自身不足,提高自身价值的一种重要途径。高校把思想教育和思想引领作为高校辅导员工作的首要任务来抓,是一个十分迫切的现实命题。寻找高校辅导员... 详细信息

在高校辅导员队伍的作风建设中,发挥批评和自我批评的作用,是让辅导员增强自身能力,认识自身不足,提高自身价值的一种重要途径。高校把思想教育和思想引领作为高校辅导员工作的首要任务来抓,是一个十分迫切的现实命题。寻找高校辅导员的初心,履行当代辅导员的使命,对我国当代教育事业将具有十分重要的现实价值和长远意义。

关键词：高校辅导员批评自我批评

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基于标签传播的重叠社区发现算法

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大连理工大学学报 2018年第4期58卷 414-421页

作者：吴春国李艳振李瑛高瑞时小虎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 吉林大学珠海学院计算机学院广东珠海519041

重叠社区发现是复杂网络研究的重要课题.提出一种基于标签传播的重叠社区发现算法.首先利用标签传播算法得到初始无重叠社区划分结果,之后通过设计新的重叠节点识别算法确定重叠节点,最后再根据重叠节点的识别结果对社区进行合并从而得... 详细信息

重叠社区发现是复杂网络研究的重要课题.提出一种基于标签传播的重叠社区发现算法.首先利用标签传播算法得到初始无重叠社区划分结果,之后通过设计新的重叠节点识别算法确定重叠节点,最后再根据重叠节点的识别结果对社区进行合并从而得到最终的重叠社区划分结果.该算法克服了已有算法重叠节点占比过大的弊端.为验证算法的有效性,在LFR人工数据集、3个标准公开测试集以及真实的大豆基因共表达网络上进行实验,并与已有算法进行对比.实验结果表明,该算法性能明显优于对比算法,极大地改善了重叠节点比重过大问题.

关键词：重叠社区社区发现标签传播复杂网络基因表达数据

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永恒语言学习研究与发展

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浙江大学学报（工学版） 2017年第1期51卷 82-88页

作者：丰小月梁艳春林希珣管仁初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 吉林大学珠海学院符号计算与知识工程教育部重点实验室珠海市分实验室广州珠海519041

为了构建智能的语言学习模型,Tom ***教授2010年在美国人工智能协会(AAAI)上提出永恒语言学习(NELL)的概念.NELL模型主要运用半监督学习和自然语言处理技术,持续不断地从互联网上获取大量文本,抽取知识,丰富知识库,使永恒语言学习模型... 详细信息

为了构建智能的语言学习模型,Tom ***教授2010年在美国人工智能协会(AAAI)上提出永恒语言学习(NELL)的概念.NELL模型主要运用半监督学习和自然语言处理技术,持续不断地从互联网上获取大量文本,抽取知识,丰富知识库,使永恒语言学习模型变得更加智能.介绍了永恒语言学习模型及模型的组成;描述了NELL的孕育和发展以及面临的6个主要问题,包括自省能力开发,每天需要短暂的人工监督,新谓词学习,新类型知识的学习;命名实体建模和更精确的统计学习模型构建;提出拟解决现有问题的新永恒语言学习模型.

关键词：永恒语言学习(NELL) 半监督学习语义漂移知识抽取知识整合

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基于密度峰值的重叠社区发现算法

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吉林大学学报（工学版） 2017年第1期47卷 242-248页

作者：时小虎冯国香李牧李瑛吴春国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 吉林大学珠海学院计算机科学与技术系广东珠海519041 吉林大学珠海学院符号计算与知识工程教育部重点实验室珠海分实验室广东珠海519041

根据基于快速搜索和发现密度峰值的聚类方法的思想,提出了基于密度峰值的重叠社区发现算法。首先定义新的距离矩阵算法,克服了邻接矩阵元素为整数的缺陷。然后用概率形式刻画每个节点属于不同类别的可能性,从而实现了重叠社区的划分。... 详细信息

根据基于快速搜索和发现密度峰值的聚类方法的思想,提出了基于密度峰值的重叠社区发现算法。首先定义新的距离矩阵算法,克服了邻接矩阵元素为整数的缺陷。然后用概率形式刻画每个节点属于不同类别的可能性,从而实现了重叠社区的划分。基于真实网络的实验结果验证了本文算法的可行性和有效性。

关键词：计算机应用复杂网络社区发现重叠社区小世界特性模块度

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一种基于关联关系的有向网络关键节点挖掘算法

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计算机科学 2017年第12期44卷 23-27页

作者：梁莹莹黄岚王喆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 吉林大学珠海学院计算机系教育部符号计算与知识工程实验室珠海519041

关键节点在网络中的重要程度高于其他大部分节点,关键节点挖掘是网络分析的重要研究内容,对网络结构和网络中的关系等研究而言都具有非常重要的意义。已有的关键节点挖掘算法从不同的侧重点进行节点关键性评价,文中基于网络中节点的局... 详细信息

关键节点在网络中的重要程度高于其他大部分节点,关键节点挖掘是网络分析的重要研究内容,对网络结构和网络中的关系等研究而言都具有非常重要的意义。已有的关键节点挖掘算法从不同的侧重点进行节点关键性评价,文中基于网络中节点的局部性信息,结合节点与其一阶邻居节点的关联关系,提出了一种有向网络关键节点挖掘算法。该算法在关注节点所处局部环境的同时考虑关联节点间的关联强度及重要性影响,根据局部重要性和关联重要性共同进行关键节点的评价。在实验网络上的影响力传播实验表明,相比于经典的度中心性等关键节点评价算法,所提算法挖掘得到的关键节点对影响力的传播能力更强,说明了算法的准确性。

关键词：有向网络中心性关联关系关键节点影响力传播

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