检索结果-内蒙古大学图书馆

吉林大学学报（工学版） 2020年第3期50卷 1069-1076页

作者：陈海鹏曲正道杨茜雯张巍吕颖达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 吉林大学第二医院长春130022 吉林大学公共计算机教学与研究中心长春130012

针对数字图像复制-粘贴篡改盲鉴别方法存在的时间复杂度高、篡改定位不够精确等问题,提出了一种基于二进制描述符和密度聚类的数字图像复制-粘贴篡改的盲鉴别算法。该方法使用二进制描述符AKAZE提取特征点并描述特征,以降低特征计算的... 详细信息

针对数字图像复制-粘贴篡改盲鉴别方法存在的时间复杂度高、篡改定位不够精确等问题,提出了一种基于二进制描述符和密度聚类的数字图像复制-粘贴篡改的盲鉴别算法。该方法使用二进制描述符AKAZE提取特征点并描述特征,以降低特征计算的时间复杂度;使用基于密度的聚类算法DBSCAN去除错误匹配;最后通过仿射变换整幅图像对篡改区域进行定位。通过不同数据集上的实验结果表明:本文算法准确率最高可达到95%以上,误检率基本在10%以下,有效降低了时间复杂度,在可靠性和篡改定位准确率方面具有更优越的性能。

关键词：信息处理技术数字图像盲取证复制-粘贴篡改检测复制-粘贴篡改定位 AKAZE特征密度聚类

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于生成对抗网络的二次屏柜交直流侵入信号检测方法

引用

东北电力大学学报 2024年第4期44卷 21-27页

作者：尹清青何涛吴馨金照盈高筱婷国网安徽省电力有限公司马鞍山供电公司安徽马鞍山243000 辽宁大学轻型产业学院辽宁沈阳110036 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130000

变电站继电保护二次屏柜接线端子存在因人为操作失误或检测设备故障导致的交直流侵入情况,针对该情况特有的数据样本数量少、质量差的问题,文中提出基于生成对抗网络和主成分分析的侵入信号检测方法。采用高斯核平滑对接线端子电压、电... 详细信息

变电站继电保护二次屏柜接线端子存在因人为操作失误或检测设备故障导致的交直流侵入情况,针对该情况特有的数据样本数量少、质量差的问题,文中提出基于生成对抗网络和主成分分析的侵入信号检测方法。采用高斯核平滑对接线端子电压、电流、频率等数据进行预处理,滤除干扰,再将清洗后的数据经过生成对抗网络进行扩增,以对交直流侵入信号进行主成分分析和故障检测识别。所提出方法识别准确率达到95%,实现了对二次屏柜接线端子小样本故障数据的精确检测。

关键词：生成对抗网络主成分分析二次屏柜端子排交直流侵入检测高斯核平滑

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于动态图拉普拉斯的多标签特征选择

引用

通信学报 2020年第12期41卷 47-59页

作者：李永豪胡亮张平高万夫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 吉林大学化学学院吉林长春130012

针对基于图的多标签特征选择方法忽略图拉普拉斯矩阵的动态变化,且利用逻辑标签来指导特征选择过程而丢失标签信息等问题,提出了一种基于动态图拉普拉斯矩阵和实值标签的多标签特征选择方法。该方法利用特征矩阵的稳健低维空间构造动态... 详细信息

针对基于图的多标签特征选择方法忽略图拉普拉斯矩阵的动态变化,且利用逻辑标签来指导特征选择过程而丢失标签信息等问题,提出了一种基于动态图拉普拉斯矩阵和实值标签的多标签特征选择方法。该方法利用特征矩阵的稳健低维空间构造动态图拉普拉斯矩阵,并利用该稳健低维空间作为实值标签空间,进一步使用流形约束和非负约束将逻辑标签转化为实值标签,以此来解决上述问题。所提方法与3种多标签特征选择方法在9个多标签基准数据集上进行了对比实验,实验结果表明,所提多标签特征选择方法可得到高质量的特征子集,并且能获得很好的分类表现。

关键词：多标签特征选择动态图拉普拉斯矩阵实值标签分类

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

一类多元Hermite型插值的离散化问题

引用

吉林大学学报（理学版） 2021年第5期59卷 1117-1123页

作者：姜雪崔凯沈阳师范大学数学与系统科学学院沈阳110034 吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室长春130012

利用离散逼近算法理论,研究一类特殊的多元Hermite型插值的离散化问题,即将给定的Hermite型插值问题离散为一列Lagrange插值问题的极限.当Hermite型插值问题的插值条件对应一个二阶微分不变子空间时,利用其空间的结构属性,给出该问题在... 详细信息

利用离散逼近算法理论,研究一类特殊的多元Hermite型插值的离散化问题,即将给定的Hermite型插值问题离散为一列Lagrange插值问题的极限.当Hermite型插值问题的插值条件对应一个二阶微分不变子空间时,利用其空间的结构属性,给出该问题在离散逼近算法思想下可被离散的充要条件,该条件对应的非线性方程组规模较小,计算效率较高.

关键词：多元Hermite型插值 Lagrange插值离散化二阶微分不变子空间

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

用于特征选择的改进二进制蝙蝠算法

引用

长春工业大学学报 2022年第2期43卷 128-136页

作者：李占山沈琳睿阮锟杨鑫凯吉林大学软件学院吉林长春130012 吉林大学计算机科学与技术学院吉林长春130012 吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室吉林长春130012

二进制蝙蝠算法(BBA)是模仿蝙蝠狩猎行为的一种启发式特征选择算法,具有收敛快、模型简单、鲁棒性好的特点。但算法容易出现停滞问题,易陷入局部最优。为此,文中提出了改进的二进制蝙蝠算法(ABBA)。利用种群熵进行传递函数的改进,使得... 详细信息

二进制蝙蝠算法(BBA)是模仿蝙蝠狩猎行为的一种启发式特征选择算法,具有收敛快、模型简单、鲁棒性好的特点。但算法容易出现停滞问题,易陷入局部最优。为此,文中提出了改进的二进制蝙蝠算法(ABBA)。利用种群熵进行传递函数的改进,使得传递函数在适应算法收敛过程的同时赋予算法跳出停滞的能力。其次,加入辅助改进,用于保持算法的收敛性,加速收敛。最后,采用K近邻分类器在22个UCI数据集上进行了与6个较新特征选择算法的对比实验,各项实验结果表明,ABBA的分类准确率和可靠性相比,BA算法均有明显提高,并且在大部分数据集上优于6个其他特征选择算法。ABBA是一种有竞争力的特征选择算法,可以作为机器学习、数据挖掘等领域的有效数据预处理手段。

关键词：特征选择进化计算蝙蝠算法改进

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于CNN-LSTM融合网络的溢流早期预测深度学习方法

引用

石油机械 2021年第6期49卷 16-22页

作者：付加胜刘伟韩霄松李丰欣中国石油集团工程技术研究院有限公司北京市102206 符号计算与知识工程教育部重点实验室吉林大学计算机科学与技术学院

目前的人工神经网络和贝叶斯网络等方法无法连续长时间准确早期预测溢流。为此,针对钻井现场数据特点,提出基于CNN-LSTM融合网络的溢流工况预测深度学习方法,结合溢流的关键参数变化,融合多特征数据尽早发现溢流征兆,从而实现溢流工况... 详细信息

目前的人工神经网络和贝叶斯网络等方法无法连续长时间准确早期预测溢流。为此,针对钻井现场数据特点,提出基于CNN-LSTM融合网络的溢流工况预测深度学习方法,结合溢流的关键参数变化,融合多特征数据尽早发现溢流征兆,从而实现溢流工况早期预测。将采集的所有钻井特征参数用于模型训练和溢流预测,准确率高于单独的CNN结构或单独LSTM结构。为进一步提高模型效率和使用较少现场参数,有针对性地筛选了与溢流紧密相关的一些钻井参数进行试验,结果表明采用CNN-LSTM融合的网络结构优于单独的CNN或单独LSTM结构,预测准确率可达到89.55%。对某钻井数据的预测分析结果表明,该方法能够提前10 min准确预测溢流的发生,可为后续采取相应措施争取到宝贵时间。

关键词：溢流早期预测 CNN-LSTM融合网络深度学习钻井特征参数

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于格局检测的模型计数方法

引用

软件学报 2020年第2期31卷 395-405页

作者：贺甫霖刘磊吕帅牛当当王强吉林大学计算机科学与技术学院吉林长春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 西北农林科技大学信息工程学院陕西杨凌712100

模型计数是指求出给定命题公式的模型数,是SAT问题的泛化.模型计数在人工智能领域取得了广泛应用,很多现实问题都可以规约为模型计数进行求解.目前,常用的模型计数求解器主要有Cachet与sharp SAT,它们均采用完备方法且具有高效的求解能... 详细信息

模型计数是指求出给定命题公式的模型数,是SAT问题的泛化.模型计数在人工智能领域取得了广泛应用,很多现实问题都可以规约为模型计数进行求解.目前,常用的模型计数求解器主要有Cachet与sharp SAT,它们均采用完备方法且具有高效的求解能力,但其求解效率对模型数不敏感.有理由猜测:当给定问题的模型较少时,不完备算法可能发挥其效率优势而更适合模型计数.局部搜索是求解SAT问题的高效不完备方法,Cai等人提出了格局检测策略,并将其应用到局部搜索方法中,提出了SWcc算法,具有很高的求解效率.对SWcc算法进行扩充,分别得到了迭代法与优化后的增量法两种效率较高的不完备模型计数方法,给出了两种方法的思路和具体实现.最后给出了大量测试样例的实验结果,以验证当给定合取范式的模型较少时,该迭代法与优化后的增量法的求解效率有所提升.

关键词：模型计数局部搜索格局检测

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于带噪观测的远监督神经网络关系抽取

引用

软件学报 2020年第4期31卷 1025-1038页

作者：叶育鑫薛环王璐欧阳丹彤吉林大学计算机科学与技术学院吉林长春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 北京大学北京国际数学研究中心北京100871

远监督关系抽取的最大优势是通过知识库和自然语言文本的自动对齐生成标记数据.这种简单的自动对齐机制在将人从繁重的样本标注工作中解放出来的同时,不可避免地会产生各种错误数据标记,进而影响构建高质量的关系抽取模型.针对远监督关... 详细信息

远监督关系抽取的最大优势是通过知识库和自然语言文本的自动对齐生成标记数据.这种简单的自动对齐机制在将人从繁重的样本标注工作中解放出来的同时,不可避免地会产生各种错误数据标记,进而影响构建高质量的关系抽取模型.针对远监督关系抽取任务中的标记噪声问题,提出“最终句子对齐的标签是基于某些未知因素所生成的带噪观测结果”这一假设.并在此假设的基础上,构建由编码层、基于噪声分布的注意力层、真实标签输出层和带噪观测层的新型关系抽取模型.模型利用自动标记的数据学习真实标签到噪声标签的转移概率,并在测试阶段,通过真实标签输出层得到最终的关系分类.随后,研究带噪观测模型与深度神经网络的结合,重点讨论基于深度神经网络编码的噪声分布注意力机制以及深度神经网络框架下不均衡样本的降噪处理.通过以上研究,进一步提升基于带噪观测远监督关系抽取模型的抽取精度和鲁棒性.最后,在公测数据集和同等参数设置下进行带噪观测远监督关系抽取模型的验证实验,通过分析样本噪声的分布情况,对在各种样本噪声分布下的带噪观测模型进行性能评价,并与现有的主流基线方法进行比较.结果显示,所提出的带噪观测模型具有更高的准确率和召回率.

关键词：远监督关系抽取噪声标签

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

森林优化特征选择算法的增强与扩展

引用

软件学报 2020年第5期31卷 1511-1524页

作者：刘兆赓李占山王丽王涛于海鸿吉林大学软件学院吉林长春130012 吉林大学计算机科学与技术学院吉林长春130012 长春工业大学计算机科学与工程学院吉林长春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

特征选择作为一种重要的数据预处理方法,不但能解决维数灾难问题,还能提高算法的泛化能力.各种各样的方法已被应用于解决特征选择问题,其中,基于演化计算的特征选择算法近年来获得了更多的关注并取得了一些成功.近期研究结果表明,森林... 详细信息

特征选择作为一种重要的数据预处理方法,不但能解决维数灾难问题,还能提高算法的泛化能力.各种各样的方法已被应用于解决特征选择问题,其中,基于演化计算的特征选择算法近年来获得了更多的关注并取得了一些成功.近期研究结果表明,森林优化特征选择算法具有更好的分类性能及维度缩减能力.然而,初始化阶段的随机性、全局播种阶段的人为参数设定,影响了该算法的准确率和维度缩减能力;同时,算法本身存在着高维数据处理能力不足的本质缺陷.从信息增益率的角度给出了一种初始化策略,在全局播种阶段,借用模拟退火控温函数的思想自动生成参数,并结合维度缩减率给出了适应度函数;同时,针对形成的优质森林采取贪心算法,形成一种特征选择算法EFSFOA(enhanced feature selection using forest optimization algorithm).此外,在面对高维数据的处理时,采用集成特征选择的方案形成了一个适用于EFSFOA的集成特征选择框架,使其能够有效处理高维数据特征选择问题.通过设计对比实验,验证了EFSFOA与FSFOA相比在分类准确率和维度缩减率上均有明显的提高,高维数据处理能力更是提高到了100 000维.将EFSFOA与近年来提出的比较高效的基于演化计算的特征选择方法进行对比,EFSFOA仍具有很强的竞争力.

关键词： enhanced feature selection using forest optimization algorithm(EFSFOA) 高维特征选择演化计算

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于加权损失函数的粘连白细胞分割算法

引用

吉林大学学报（理学版） 2021年第1期59卷 85-91页

作者：赵晓晴李慧盈苏安炀张海涛刘景鑫顾桂颖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 吉林大学中日联合医院放射科长春130033 吉林大学中日联合医院血液与肿瘤科长春130033

针对粘连白细胞很难精准分割的问题,提出一种基于深度学习的粘连白细胞分割算法.首先,将急性淋巴细胞白血病患者的血液细胞显微图像的色彩空间由RGB转换至HSV,滤除红细胞并提取白细胞;其次,对提取结果中的粘连白细胞,将细胞边界设定为... 详细信息

针对粘连白细胞很难精准分割的问题,提出一种基于深度学习的粘连白细胞分割算法.首先,将急性淋巴细胞白血病患者的血液细胞显微图像的色彩空间由RGB转换至HSV,滤除红细胞并提取白细胞;其次,对提取结果中的粘连白细胞,将细胞边界设定为除前景和背景外的第三类,在深度学习分割模型训练过程中引入基于类别权重的加权交叉熵损失函数,使模型学习到更多的细胞边界特征.实验结果表明,用该方法分割数据集ALL_IDB1中的白细胞,准确率达95.19%.

关键词：粘连白细胞分割色彩空间变换加权损失函数

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：