检索结果-内蒙古大学图书馆

吉林大学学报（工学版） 2022年第4期52卷 874-884页

作者：魏晓辉苗艳微王兴旺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

记录数据出现的次数(频数估计)是流数据管理的一类重要任务。在该类任务的解决方案中,sketch是内存使用效率较高的数据结构之一。目前的多层sketch方案,通常使用相同长度的计数器记录数据能够到达的最高层级。然而,数据频数的高度偏斜... 详细信息

记录数据出现的次数(频数估计)是流数据管理的一类重要任务。在该类任务的解决方案中,sketch是内存使用效率较高的数据结构之一。目前的多层sketch方案,通常使用相同长度的计数器记录数据能够到达的最高层级。然而,数据频数的高度偏斜会导致部分计数器的高位内存被浪费。另一方面,由于数据分布是不断变化的,静态的sketch数据结构会造成内存分配不合理的问题。为了解决上述问题,本文提出一种弹性层级结构Rhombus sketch,能够按需将计数器分配给数据,并通过估计数据的分布动态调整内存分配。实验结果表明,相比于其他典型sketch方法,特别是在内存紧张的情况下,Rhombus sketch的准确性有明显的提高。

关键词：计算机应用数据流近似算法弹性 sketch

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基于生成对抗网络的序列交叉熵哈希

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吉林大学学报（工学版） 2023年第12期53卷 3536-3546页

作者：王振杨宵晗吴楠楠李国坤冯创山东理工大学计算机科学与技术学院山东淄博255022 吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室长春130012

为了快速响应遥感图像的近邻检索请求,提出了基于生成对抗网络的序列交叉熵哈希(GANOCH)。首先,建立了基于交叉熵的序列保持目标函数,确保任意三元组样本在不同空间内的序列相似性关系具有相同的概率分布,增强了序列保持约束性。然后,... 详细信息

为了快速响应遥感图像的近邻检索请求,提出了基于生成对抗网络的序列交叉熵哈希(GANOCH)。首先,建立了基于交叉熵的序列保持目标函数,确保任意三元组样本在不同空间内的序列相似性关系具有相同的概率分布,增强了序列保持约束性。然后,为解决优化过程中的非确定性多项式(NP)难问题,对目标函数中的离散编码进行了连续化松驰处理,并建立了基于三元序列交叉熵的量化损失函数,以减少由连续化过程引起的误差。同时,构造了基于类别标签矩阵的监督生成对抗网络,以增广训练数据集,避免由数据不足或不均衡导致深度网络发生过拟合。最后,在UCMD、SAT4和SAT6遥感数据集上设置了近邻检索性能对比实验,结果表明,基于生成对抗网络的序列交叉熵哈希的近邻检索性能较优。

关键词：计算机应用技术哈希算法交叉熵序列保持

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基于多层次多尺度注意力融合网络的多模态眼底疾病诊断模型

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吉林大学学报(理学版) 2025年第3期63卷 783-794页

作者：郭晓新杨梅杨广奇董洪良徐海啸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

针对单模态眼底图像提取眼底特征的局限性,提出一个基于多层次多尺度注意力融合网络的多模态眼底疾病诊断模型.首先,分别针对彩色眼底图像和视网膜光学相干断层成像设计多层次注意力网络和多尺度注意力网络,并在特征层进行融合得到融合... 详细信息

针对单模态眼底图像提取眼底特征的局限性,提出一个基于多层次多尺度注意力融合网络的多模态眼底疾病诊断模型.首先,分别针对彩色眼底图像和视网膜光学相干断层成像设计多层次注意力网络和多尺度注意力网络,并在特征层进行融合得到融合特征;其次,将两种模态的损失函数加权,与融合特征的损失函数相加,提取模态的独特和互补信息,以提高眼底疾病诊断的准确率.在数据集MMC-AMD和GAMMA上进行评估的实验结果表明,该模型优于当前主流模型,诊断效果优越.

关键词：医学图像分类眼底疾病诊断模型多模态分类注意力机制

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基于实体类别信息的数据分析与关系抽取模型构建

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吉林大学学报(理学版) 2025年第2期63卷 428-436页

作者：杨航张啸成张永刚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

针对文档级关系抽取任务中的实体多提及问题和实体对噪音问题,使用实体的类别信息,提出一个基于实体类别信息的关系抽取模型(EUT模型),该模型通过实体类别判断和类别对产生的关系类别先验两个子任务提高关系抽取结果.实体类别判断任务... 详细信息

针对文档级关系抽取任务中的实体多提及问题和实体对噪音问题,使用实体的类别信息,提出一个基于实体类别信息的关系抽取模型(EUT模型),该模型通过实体类别判断和类别对产生的关系类别先验两个子任务提高关系抽取结果.实体类别判断任务对实体进行类型标记后,再对实体所有提及进行类型分类,使实体的多个提及产生更丰富且相近的特征表示.关系类别先验任务使模型获得实体对的头尾类型所产生的关系分布先验,通过实体对的类别降低错误实体对噪音.为验证EUT模型的效果,在两个文档级数据集DocRED和Re-DocRED上进行实验,实验结果表明,该模型有效利用了实体的类型信息,与基础模型相比取得了更好的关系抽取效果,表明实体的类别信息对文档级关系抽取有重要影响.

关键词：文档级关系抽取知识图谱结构化先验自然语言处理

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基于深度学习的蛋白质⁃ATP结合位点预测

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吉林大学学报（工学版） 2022年第1期52卷 187-194页

作者：刘桂霞裴志尧宋佳智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

为了提高识别蛋白质-ATP结合位点预测精度,提出了基于Inception架构的深度网络模型Inception_base,同时对网络模型和训练策略进行优化和改进,提出了新的网络模型Inception_evolution。通过两组数据集在该模型上测试,获得AUC分别为0.885... 详细信息

为了提高识别蛋白质-ATP结合位点预测精度,提出了基于Inception架构的深度网络模型Inception_base,同时对网络模型和训练策略进行优化和改进,提出了新的网络模型Inception_evolution。通过两组数据集在该模型上测试,获得AUC分别为0.885和0.918,均优于其他对比机器学习方法。实验结果表明,深度学习方法可以应用于蛋白质-ATP结合位点预测问题中,该模型能够更精确预测蛋白质-ATP结合位点。

关键词：生物信息学蛋白质⁃ATP结合位点预测特征提取深度学习 Inception网络模型

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基于三段式特征选择策略的脑电情感识别算法SEE

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吉林大学学报（工学版） 2022年第8期52卷 1834-1841页

作者：周丰丰朱海洋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

情感可以通过脑电信号中的隐藏模式来识别,基于众多的脑电通道提取的脑电特征数量庞大,使情感识别任务非常复杂。针对上述问题,提出了基于三段式特征选择策略的脑电情感识别算法(SEE)。本文从时域、频域、空间域系统地提取脑电特征,基... 详细信息

情感可以通过脑电信号中的隐藏模式来识别,基于众多的脑电通道提取的脑电特征数量庞大,使情感识别任务非常复杂。针对上述问题,提出了基于三段式特征选择策略的脑电情感识别算法(SEE)。本文从时域、频域、空间域系统地提取脑电特征,基于提取的脑电特征集合,首先通过t检验去除类间无显著差异的特征,再使用递归特征消除策略进行目标相关的特征选择,最后通过顺序后向特征选择策略确定最终的特征子集用于情感识别。实验结果表明:相较于其他方法,本文构建的模型有更好的情感识别能力。与现有的特征选择算法相比,SEE具有较低的时间复杂度并且能筛选出较优的特征子集。此外,分析了与情感相关的脑电通道和频带,实验结果体现了一定的生理学意义,为开发情绪靶向的脑电设备提供可能。

关键词：计算机应用脑电图情感识别特征工程特征选择

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细胞穿膜肽识别问题的多特征融合卷积网络预测算法

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电子科技大学学报 2022年第4期51卷 494-499页

作者：周丰丰牛甲昱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

细胞穿膜肽是一类特殊的多肽,具有独特的医学价值,因此如何通过计算方法高效地识别细胞穿膜肽是一个值得研究的重要问题。目前的主流方法是使用各种特征表示算法获取序列特征,然后使用机器学习分类器进行分类。提出了一种新的识别算法Co... 详细信息

细胞穿膜肽是一类特殊的多肽,具有独特的医学价值,因此如何通过计算方法高效地识别细胞穿膜肽是一个值得研究的重要问题。目前的主流方法是使用各种特征表示算法获取序列特征,然后使用机器学习分类器进行分类。提出了一种新的识别算法ConvCPP,利用改进的卷积神经网络提取蛋白质序列特征。改进之处包括在卷积层之前添加注意力层,并且优化了池化层的池化方式。设计消融实验来验证改进的有效性,之后结合多种其他基于蛋白质序列特征的特征提取算法,并测试了两种特征选择算法,最终得到最优的向量表示。再根据得到的向量表示,结合多种机器学习分类器对蛋白质序列进行分类识别。在基准数据集上的实验表明,该算法比当前的细胞穿膜肽识别方法具有更好的预测性能。

关键词：注意力机制计算机应用技术卷积神经网络细胞穿膜肽机器学习

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基于知识图谱嵌入的定义域值域约束补全方法

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吉林大学学报（工学版） 2022年第1期52卷 154-161页

作者：雷景佩欧阳丹彤张立明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

针对知识图谱中定义域值域约束补全问题,将其转化成链接预测问题并使用基于知识图谱嵌入模型预测缺失数据。针对定义域值域约束补全问题的结构,在两种基于翻译的知识图谱嵌入模型TransE和RotatE基础上给出了两种高效的约束补全方法DCaT-... 详细信息

针对知识图谱中定义域值域约束补全问题,将其转化成链接预测问题并使用基于知识图谱嵌入模型预测缺失数据。针对定义域值域约束补全问题的结构,在两种基于翻译的知识图谱嵌入模型TransE和RotatE基础上给出了两种高效的约束补全方法DCaT-T和DCaT-R。特别地,为提升补全方法的预测性能,DCaT-T与DCaT-R方法均采用了两阶段的训练方法。实验结果表明,DCaT-T和DCaT-R优于类型预测方法SDType,DCaT-T方法优于同在TransE基础上实现的嵌入表示模型ConnectE类型预测方法,并且两阶段的训练方法能够进一步提高模型的预测能力。

关键词：人工智能知识图谱定义域值域约束补全知识图谱嵌入

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基于稀疏系数矩阵重构的多标记特征选择

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计算机学报 2022年第9期45卷 1827-1841页

作者：李永豪胡亮高万夫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

处理复杂的多标记数据对于特征选择而言是一项挑战性任务.然而,现存的多标记特征选择方法存在三个问题未解决.首先,现有的多标记特征选择方法利用样例层流形正则化项保持样例的相似性结构或借助标签关联来指导特征选择,但两者对于特征... 详细信息

处理复杂的多标记数据对于特征选择而言是一项挑战性任务.然而,现存的多标记特征选择方法存在三个问题未解决.首先,现有的多标记特征选择方法利用样例层流形正则化项保持样例的相似性结构或借助标签关联来指导特征选择,但两者对于特征选择的指导存在互补关系.其次,早期方法基于样例相似性所构造的近邻矩阵来探索标签关联,却忽略了成对标签本身的关联性.最后,早期方法整合多个未知变量,导致目标函数的求解变得困难.为解决上述问题,本文基于最小二乘回归模型构建经验损失函数,然后在目标函数中引入标签正则化项探索标签之间的关联,同时利用特征矩阵与重构稀疏系数矩阵的乘积表示预测标签并保留数据本身的局部几何结构.上述各项被整合在一个联合学习框架内.针对该学习框架,一套证明可收敛的优化方案被设计.在13个真实的多标记基准数据集上进行实验,实验结果验证了所提方法的有效性.

关键词：特征选择多标记学习流形学习稀疏化学习分类

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基于区块链的群智感知双向信誉评估隐私保护

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计算机研究与发展 2024年第11期61卷 3681-3692页

作者：邓清勇左清华李哲涛王恩郭斌教育区块链与智能技术教育部重点实验室(广西师范大学) 广西桂林541004 暨南大学信息科学技术学院广州510632 符号计算与知识工程教育部重点实验室(吉林大学) 长春130012 西北工业大学计算机学院西安710129

在移动群智感知系统中,信誉管理是提高数据收集质量的有效途径,但现有基于主观评价的方案难以实现隐私保护下的工人信誉真实评估.为此,提出了一种基于区块链的分布式群智感知双向信誉评估隐私保护(bilateral reputation evaluation priv... 详细信息

在移动群智感知系统中,信誉管理是提高数据收集质量的有效途径,但现有基于主观评价的方案难以实现隐私保护下的工人信誉真实评估.为此,提出了一种基于区块链的分布式群智感知双向信誉评估隐私保护(bilateral reputation evaluation privacy-preserving,BREPP)方案.首先采用随机干扰、佩德森承诺隐藏工人信誉更新的参数,利用紧凑型可链接自发匿名群签名匿名验证了信誉更新过程,联合Bulletproofs范围证明与Schnnor签名验证了工人的信誉评估过程;然后,采用子地址方法实现工人和请求者身份匿名下的快速定位检索;最后在Hyperledger Fabric上部署了实验原型系统并进行了性能评估.结果表明,BREPP方案与已有信誉隐私保护方案相比,信誉管理总时延和信誉评估误差率分别至少降低了2.00个百分点和24.96个百分点;与无隐私方案相比,在信誉评估准确率与总时延之间取得了较好均衡.

关键词：移动群智感知信誉管理区块链隐私保护匿名验证

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