检索结果-内蒙古大学图书馆

自动化学报 2018年第12期44卷 2179-2187页

作者：王玉申铉京陈海鹏吉林大学计算机科学与技术学院长春130012 吉林大学应用技术学院长春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

视频环境下目标的姿态变化使得人脸关键帧难以准确定位,导致基于关键帧标识的视频人脸识别方法的识别率偏低.为解决上述问题,本文提出一种基于Fisher加权准则的多示例学习视频人脸识别算法.该算法将视频人脸识别视为一个多示例问题,将... 详细信息

视频环境下目标的姿态变化使得人脸关键帧难以准确定位,导致基于关键帧标识的视频人脸识别方法的识别率偏低.为解决上述问题,本文提出一种基于Fisher加权准则的多示例学习视频人脸识别算法.该算法将视频人脸识别视为一个多示例问题,将视频中归一化后的人脸帧图像作为视频包中的示例,采用分块TPLBP级联直方图作为示例纹理特征,示例特征的权值通过改进的Fisher准则获得.在训练集合的示例特征空间中,采用多示例学习算法生成分类器,进而实现对测试视频的分类及预测.通过在Honda/UCSD视频库和Youtube Face数据库中的相关实验,该算法达到了较高的识别精度,从而验证了算法的有效性.同时,该方法对均匀光照变化、姿态变化等具有良好的鲁棒性.

关键词：视频人脸识别局部二值模式多示例学习 Fisher准则

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引入二阶马尔可夫假设的逻辑回归异质性网络分类方法

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吉林大学学报（工学版） 2018年第5期48卷 1571-1577页

作者：董飒刘大有欧阳若川朱允刚李丽娜刘杰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 吉林大学大数据和网络管理中心长春130012

针对异质性网络的分类问题提出了一种引入二阶马尔可夫假设链接的逻辑回归分类方法。该方法采用二阶马尔可夫链接,扩展结点邻居的邻居之链接特征(类分布)用于构造结构化的逻辑回归模型,并与基于一阶马尔可夫假设的逻辑回归模型相结合,... 详细信息

针对异质性网络的分类问题提出了一种引入二阶马尔可夫假设链接的逻辑回归分类方法。该方法采用二阶马尔可夫链接,扩展结点邻居的邻居之链接特征(类分布)用于构造结构化的逻辑回归模型,并与基于一阶马尔可夫假设的逻辑回归模型相结合,利用松弛标注的协作推理方法逐步更新类分布至最终分类结果。对比实验结果表明,本文方法在异质性网络分类上分类精度较佳。

关键词：人工智能异质性网络分类结构化逻辑回归模型网络数据

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基于稀疏自学习卷积神经网络的句子分类模型

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计算机研究与发展 2018年第1期55卷 179-187页

作者：高云龙左万利王英王鑫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

句子分类模型的建立对于自然语言理解的研究有着十分重要的意义.基于卷积神经网络(convolutional neural networks,CNN)提取数据特征的特点,提出基于稀疏自学习卷积神经网络(sparse and self-taught CNN,SCNN)的句子分类模型.首先,在卷... 详细信息

句子分类模型的建立对于自然语言理解的研究有着十分重要的意义.基于卷积神经网络(convolutional neural networks,CNN)提取数据特征的特点,提出基于稀疏自学习卷积神经网络(sparse and self-taught CNN,SCNN)的句子分类模型.首先,在卷积层排除人为约定的特征map输入,自学习前一层输入的特征矩阵的有效组合,动态捕获句子范围内各个特征的有效关联;然后,在训练过程中利用L1范数增加稀疏性约束,降低模型复杂度;最后,在采样层利用K-Max Pooling选择句子中最大特征的序列,并保留特征之间的相对次序.SCNN可以处理变长的句子输入,模型的建立不依赖于句法、分析树等语言学特征,从而适用于任何一种语言.通过对语料库进行句子分类实验,验证了所提出模型有较好的分类效果.

关键词：词CNN 稀疏自学习分类 L1范数

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基于视觉注意力机制的异步优势行动者-评论家算法

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计算机科学 2019年第5期46卷 169-174页

作者：李杰凌兴宏伏玉琛刘全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

异步深度强化学习能够通过多线程技术极大地减少学习模型所需要的训练时间。然而作为异步深度强化学习的一种经典算法,异步优势行动者-评论家算法没有充分利用某些具有重要价值的区域信息,网络模型的学习效率不够理想。针对此问题,文中... 详细信息

异步深度强化学习能够通过多线程技术极大地减少学习模型所需要的训练时间。然而作为异步深度强化学习的一种经典算法,异步优势行动者-评论家算法没有充分利用某些具有重要价值的区域信息,网络模型的学习效率不够理想。针对此问题,文中提出一种基于视觉注意力机制的异步优势行动者-评论家模型。该模型在传统异步优势行动者-评论家算法的基础上引入了视觉注意力机制,通过计算图像各区域点的视觉重要性值,利用回归、加权等操作得到注意力机制的上下文向量,从而使Agent将注意力集中于面积较小但更具丰富价值的图像区域,加快网络模型解码速度,更高效地学习近似最优策略。实验结果表明,与传统的异步优势行动者-评论家算法相比,该模型在基于视觉感知的决策任务上具有更好的性能表现。

关键词：异步深度强化学习视觉注意力机制行动者-评论家异步优势行动者-评论家

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基于多重序列所有公共子序列的启发式算法度量多图的相似度

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吉林大学学报（工学版） 2018年第2期48卷 526-532页

作者：王旭欧阳继红陈桂芬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 吉林农业大学信息技术学院长春130118

提出了启发式A*算法度量任意多个图的相似度方法,该算法将多图表示多重序列,在多重序列的匹配点上计算多重序列的所有公共子序列数,得到的所有公共子序列数用来度量多图的相似度。该算法避免了在非匹配点上的冗余计算,最大化后缀序列的... 详细信息

提出了启发式A*算法度量任意多个图的相似度方法,该算法将多图表示多重序列,在多重序列的匹配点上计算多重序列的所有公共子序列数,得到的所有公共子序列数用来度量多图的相似度。该算法避免了在非匹配点上的冗余计算,最大化后缀序列的所有公共子序列数的启发函数值,将访问的节点限制在两个序列匹配的子集,减少了计算节点的个数。与现有度量图的相似度方法相比,该算法不仅可以度量任意多个图的相似度,而且计算过程简单,通过启发信息的引导能够快速地度量多图的相似度。

关键词：人工智能多图相似度启发式算法所有公共子序列多重序列匹配

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基于垂直维序列动态时间规整方法的图相似度度量

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吉林大学学报（工学版） 2018年第4期48卷 1199-1205页

针对图相似度度量过程中复杂度高、信息缺失的问题,采用将图转换为广义树,将广义树表示为垂直维序列的方法,通过计算垂直维序列的距离度量图的相似度。该方法把度量图相似度的问题简化为计算垂直维序列距离的问题。垂直维序列不仅包含... 详细信息

针对图相似度度量过程中复杂度高、信息缺失的问题,采用将图转换为广义树,将广义树表示为垂直维序列的方法,通过计算垂直维序列的距离度量图的相似度。该方法把度量图相似度的问题简化为计算垂直维序列距离的问题。垂直维序列不仅包含了顶点标号、入度和出度信息,而且体现了顶点的层次结构特性,保留了图中的路径信息。与现有方法相比,该方法在度量过程中考虑了更多的图信息,并将时间复杂度降至O(n^2)。

关键词：人工智能图相似度度量动态时间规整垂直维序列距离计算时间复杂度

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基于隐喻词扩展的短文本聚类算法

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吉林大学学报（理学版） 2018年第6期56卷 1447-1452页

作者：王烨左万利王英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

针对目前短文本词汇量少、表达形式多样,导致同种类文本聚类方法无效的问题,提出一种利用中文维基百科的丰富词汇间关系对短文本的隐喻词进行扩充的方法,以解决短文本包含信息少、词汇表达形式多样的不足.实验结果表明,该算法可有效提... 详细信息

针对目前短文本词汇量少、表达形式多样,导致同种类文本聚类方法无效的问题,提出一种利用中文维基百科的丰富词汇间关系对短文本的隐喻词进行扩充的方法,以解决短文本包含信息少、词汇表达形式多样的不足.实验结果表明,该算法可有效提升短文本的聚类效果.

关键词：文本聚类短文本维基百科文本扩展

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基于高通量数据的人体外源性植物miRNA跨界调控建模

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吉林大学学报（工学版） 2018年第4期48卷 1206-1213页

作者：张浩占萌苹郭刘香李誌刘元宁张春鹤常浩武王志强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 长春理工大学应用技术学院长春130022

以基于人体血清的高通量测序数据为研究对象,采用生物计算方法对数据进行分析,以目前已知的人类和植物的RNA数据作为参照集,从中筛选出可能的人体外源植物miRNA;基于miRNA的调控机制原理,获得可能的植物miRNA干扰人类mRNA的靶基因;构建... 详细信息

以基于人体血清的高通量测序数据为研究对象,采用生物计算方法对数据进行分析,以目前已知的人类和植物的RNA数据作为参照集,从中筛选出可能的人体外源植物miRNA;基于miRNA的调控机制原理,获得可能的植物miRNA干扰人类mRNA的靶基因;构建植物miRNA-人类mRNA调控网络模型,分析可能的跨界调控作用。本文通过构建植物-人体跨界调控模型,共挖掘出9个核心模块。研究结果表明,外源性植物miRNA参与调控人体胺代谢、酒精代谢以及脂肪酸代谢等生物过程。

关键词：人工智能高通量数据外源性植物miRNA 跨界调控

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基于半模型的OWL本体理由探求方法研究

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计算机学报 2018年第12期41卷 2720-2733页

作者：张瑜欧阳丹彤崔仙姬叶育鑫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长春130012 大连民族大学信息与通信工程学院辽宁大连116600

OWL本体理由探求是语义Web推理的重要任务之一.随着语义Web数据的急剧增长以及本体规模的不断扩大,目前的本体理由探求策略已难以满足它们对推理性能的要求.该文以基于黑盒的探求技术为研究对象,黑盒法是基于"扩张"和"收... 详细信息

OWL本体理由探求是语义Web推理的重要任务之一.随着语义Web数据的急剧增长以及本体规模的不断扩大,目前的本体理由探求策略已难以满足它们对推理性能的要求.该文以基于黑盒的探求技术为研究对象,黑盒法是基于"扩张"和"收缩"两个阶段实现理由探求任务的,"扩张"阶段的目标是获得蕴涵目标公理的理由的一个超集,"收缩"阶段对得到的理由超集进行删减至极小集合.然而,这两个阶段的主要时间开销在于频繁地调用推理机进行变化的公理集合与目标公理之间的蕴涵关系的检测,这会严重影响理由探求的效率.为了解决这一问题,通过观察理由探求过程中公理集合的变化情况,给出增量本体序列定义,并揭示了增量本体序列中的最大增量本体与理由之间的关系.增量本体序列的生成过程主要涉及两方面因素:(1)后继本体对先驱本体的有效扩充(必须保证是拟序关系);(2)对本体链中的本体是否蕴涵目标公理的推理判定(必须保证当且仅当最大本体蕴涵目标公理).在增量本体序列生成过程中,利用半模型证明了后继增量本体与目标公理之间的蕴涵关系是半可判定的,进而给出基于半模型增量推理的理由超集探求算法及其正确性证明.半模型增量推理的增量体现在:保留上一次得到的模型作为下一次判定的初始条件之一,从而避免传统蕴涵判定中,每一次都完全重构模型的冗余计算.最后,提出了一种与现有的收缩过程相反的理由求解方案——基于扩张的理由求解策略.通过迭代地添加公理过程,探测该公理集下的所有理由的公共元素.利用探测到的所有公共元素构造目标公理的理由.随后利用该文提出的增量推理任务分别给出新的"扩-缩"理由探求方法和"双扩"理由探求方法.实验结果表明,改进后的"扩-缩"理由探求方法在求解性能上优于原有的"扩-缩"理由探求方法;而新提出的基于增量推理的"双扩"理由探求方法在现有的求解策略中表现最优.

关键词：语义Web推理 OWL本体理由黑盒技术蕴涵关系

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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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