检索结果-内蒙古大学图书馆

吉林大学学报（理学版） 2024年第3期62卷 593-605页

作者：刘桂霞曹心恬赵贺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

针对生物实验识别关键蛋白质费时费力,使用计算方法预测关键蛋白质无法有效整合生物信息的问题,提出一个深度学习框架.首先利用网络拓扑结构、基因表达数据和GO(gene ontology)注释数据构建加权蛋白质相互作用网络;然后分别使用特征图... 详细信息

针对生物实验识别关键蛋白质费时费力,使用计算方法预测关键蛋白质无法有效整合生物信息的问题,提出一个深度学习框架.首先利用网络拓扑结构、基因表达数据和GO(gene ontology)注释数据构建加权蛋白质相互作用网络;然后分别使用特征图网络和双向长短期记忆细胞从亚细胞定位数据、蛋白质复合物数据和基因表达数据中提取特征向量;最后将这些特征向量输入到任务学习层预测关键蛋白质.实验结果表明,相比于现有的计算方法,该方法预测性能更好.

关键词：关键蛋白质特征图网络亚细胞定位基因表达 GO注释蛋白质复合物

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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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地理链接数据的空间拓扑完整性验证

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吉林大学学报(理学版) 2025年第1期63卷 60-66页

作者：卢禹博叶育鑫欧阳丹彤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

为能准确且快捷地验证地理链接数据多重实体空间拓扑关系的完整性,提出一种基于RCC8模型的饱和推理方法,用于检验多重空间拓扑关系是否具有冲突.该方法应用推理规则,将关系对进行两两组合推理,逐步推导出潜在空间关系并对推理结果进行检... 详细信息

为能准确且快捷地验证地理链接数据多重实体空间拓扑关系的完整性,提出一种基于RCC8模型的饱和推理方法,用于检验多重空间拓扑关系是否具有冲突.该方法应用推理规则,将关系对进行两两组合推理,逐步推导出潜在空间关系并对推理结果进行检验,不断重复以上过程,直到确保推理过程在所有关系对均被推导后终止.在此基础上,封装一个基于RCC8模型的饱和推理验证组件,以方便使用者在无需重复编写代码的情况下,通过直接调用组件验证多重空间拓扑关系.利用该方法和组件对SLIPO项目的链接数据集的部分数据进行测试,成功识别出GeoSHACL组件无法检测到的多个空间拓扑关系冲突实体.

关键词：地理链接数据空间完整性约束饱和式推理完整性验证空间约束组件

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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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基于多尺度特征和注意力机制的轻量级虹膜分割模型

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吉林大学学报（工学版） 2023年第9期53卷 2591-2600页

作者：霍光林大为刘元宁朱晓冬袁梦盖迪东北电力大学计算机学院吉林省吉林市132012 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 南昌大学软件学院南昌330047

针对基于深度学习的虹膜分割模型存在参数量大、计算量大、占用空间大的问题,提出了一种轻量级的虹膜分割模型。首先,将Linknet中特征提取网络替换为改进的轻量级网络MobileNetv3。这种设计在保持准确性的同时显著地提高了模型效率。其... 详细信息

针对基于深度学习的虹膜分割模型存在参数量大、计算量大、占用空间大的问题,提出了一种轻量级的虹膜分割模型。首先,将Linknet中特征提取网络替换为改进的轻量级网络MobileNetv3。这种设计在保持准确性的同时显著地提高了模型效率。其次,为了减少虹膜特征信息丢失,设计了一个多尺度特征提取模块。再次,引入了通道注意力机制,抑制无关噪声,加大虹膜区域的权重。最后,在3个虹膜数据库上将本文模型与其他虹膜分割模型进行比较,结果表明,本文模型在虹膜分割准确率和效率之间取得了更好的平衡。

关键词：计算机应用虹膜分割深度学习轻量级网络注意力机制多尺度特征

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多媒体终端上新型压力交互范式研究

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吉林大学学报（工学版） 2023年第11期53卷 3186-3193页

作者：秦贵和王曼莹孙铭会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 一汽大众汽车有限公司长春130011

针对移动终端上压力交互提出一种新型界面范式LWHP,并通过Bayes方法推理用户交互意图,优化压力空间划分。LWHP范式采用三维办公桌隐喻,包含图层(Layer),部件(Widget)、层级菜单(Hierarchical Menu)和压力手势(Pressure+Gesture)4个组成... 详细信息

针对移动终端上压力交互提出一种新型界面范式LWHP,并通过Bayes方法推理用户交互意图,优化压力空间划分。LWHP范式采用三维办公桌隐喻,包含图层(Layer),部件(Widget)、层级菜单(Hierarchical Menu)和压力手势(Pressure+Gesture)4个组成要素。基于用户历史输入的Bayes层级菜单分层优化算法,结合压力信号、交互特征(时间和跨越选项次数)和情境信息对用户意图分析解释,优化压力空间划分方式,提高交互准确性和自然性。最后,通过一个基于LWHP范式的相册交互场景阐述其应用和相关部件设计。

关键词：人机交互界面范式用户界面压力输入智能手机组件

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预训练驱动的多模态边界感知视觉Transformer

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软件学报 2023年第5期34卷 2051-2067页

作者：石泽男陈海鹏张冬申铉京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 香港科技大学计算机科学与工程系中国香港999077

卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)在图像篡改检测任务中不断取得性能突破,但在面向真实场景下篡改手段未知的情况时,现有方法仍然无法有效地捕获输入图像的长远依赖关系以缓解识别偏差问题,从而影响检测精度.此外,由于... 详细信息

卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)在图像篡改检测任务中不断取得性能突破,但在面向真实场景下篡改手段未知的情况时,现有方法仍然无法有效地捕获输入图像的长远依赖关系以缓解识别偏差问题,从而影响检测精度.此外,由于标注困难,图像篡改检测任务通常缺乏精准的像素级图像标注信息.针对以上问题,提出一种预训练驱动的多模态边界感知视觉Transformer.首先,为捕获在RGB域中不可见的细微伪造痕迹,引入图像的频域模态并将其与RGB空间域结合作为多模态嵌入形式.其次利用ImageNet对主干网络的编码器进行训练以缓解当前训练样本不足的问题.然后,Transformer模块被整合到该编码器的尾部,以达到同时捕获低级空间细节信息和全局上下文的目的,从而提升模型的整体表征能力.最后,为有效地缓解因伪造区域边界模糊导致的定位难问题,构建边界感知模块,其可以通过Scharr卷积层获得的噪声分布以更多地关注噪声信息而不是语义内容,并利用边界残差块锐化边界信息,从而提升模型的边界分割性能.大量实验结果表明,所提方法在识别精度上优于现有的图像篡改检测方法,并对不同的篡改手段具有较好的泛化性和鲁棒性.

关键词：模型预训练多模态视觉Transformer 边界感知图像篡改检测

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基于细粒度分析的不均衡图像分类算法

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吉林大学学报(工学版) 2023年

作者：刘萍萍商文理解小宇杨晓康吉林大学计算机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吉林大学软件学院

细粒度属性分析和数据不均衡问题一直是计算机视觉领域的研究热点。由于细粒度属性图像的复杂性和多样性，传统的图像分类方法在关注图像细粒度属性方面存在不足，并在处理不均衡数据集时表现不佳。为了克服这些问题，本研究提出了一种... 详细信息

细粒度属性分析和数据不均衡问题一直是计算机视觉领域的研究热点。由于细粒度属性图像的复杂性和多样性，传统的图像分类方法在关注图像细粒度属性方面存在不足，并在处理不均衡数据集时表现不佳。为了克服这些问题，本研究提出了一种基于深度度量学习的细粒度图像阈值分类算法。通过引入度量学习方法，来增强对图像细粒度属性的关注。同时，通过应用成对损失和代理损失，提高了模型的分类准确性并加快了模型的收敛速度。为了应对数据不均衡问题，设计了一个基于阈值分析的分类器。该分类器利用阈值分析技术，实现了对细粒度图像的多级分类，从而改善了在不均衡数据集中少数类别分类准确性较低的问题。实验结果表明，所提出的基于深度度量学习的细粒度图像阈值分类算法在分类准确性方面显著优于其他方法。

关键词：计算机应用深度度量学习细粒度分类不均衡数据阈值分类器

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基于偏好和虚拟适应度的两阶段依赖任务卸载算法

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吉林大学学报（理学版） 2024年第4期62卷 923-932页

作者：董立岩齐竞则刘元宁冯嘉辉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

针对云边端协同环境中依赖任务卸载时效率低以及任务卸载失败的问题,提出一种基于偏好和虚拟适应度的两阶段依赖任务卸载算法.第一阶段,根据提出的二维卸载偏好因子对依赖任务的部分子任务进行直接卸载决策,从而有效缩小遗传算法初始种... 详细信息

针对云边端协同环境中依赖任务卸载时效率低以及任务卸载失败的问题,提出一种基于偏好和虚拟适应度的两阶段依赖任务卸载算法.第一阶段,根据提出的二维卸载偏好因子对依赖任务的部分子任务进行直接卸载决策,从而有效缩小遗传算法初始种群的规模.第二阶段,提出基于虚拟适应度的启发式交叉方法,并对基于参考点的快速非支配排序遗传算法(non-dominated sorting genetic algorithmⅢ, NSGA-Ⅲ)的交叉算子进行改进,保留了种群多样性并提升了算法收敛速度,最后使用改进的算法对所有依赖任务的子任务进行最优卸载决策集的搜索.实验结果表明,与其他算法相比,该算法在任务完成时间、任务能耗和边缘云集群成本方面平均优化了10.2%~18.3%,并且将任务失败率平均降低了10.7%~25.6%.

关键词：云边端协同环境依赖任务卸载多目标优化虚拟适应度遗传算法

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电商异构网络中基于多层信息融合的用户社区划分算法

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数据分析与知识发现 2022年第5期6卷 89-98页

作者：冯勇徐文韬王嵘冰徐红艳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

【目的】当前用户社区划分算法大多因缺乏对电商网络异构性的考量,导致社区划分准确度不高。为此,本文提出一种电商异构网络中基于多层信息融合的用户社区划分算法。【方法】根据不同关系类型对电商异构网络进行分层处理,构造基于不同... 详细信息

【目的】当前用户社区划分算法大多因缺乏对电商网络异构性的考量,导致社区划分准确度不高。为此,本文提出一种电商异构网络中基于多层信息融合的用户社区划分算法。【方法】根据不同关系类型对电商异构网络进行分层处理,构造基于不同关系类型的用户节点嵌入;通过表征融合将不同层的用户嵌入合并,获得电商异构网络中的用户融合嵌入表征;使用目标函数优化用户节点的相关参数;最后,通过改进的K-means算法形成用户聚类,得到合理的用户社区划分结果。【结果】本文所提算法与基于DeepWalk、Node2Vec、GCN等主流用户社区划分算法中的次优算法相比,在NMI和Sim@5指标上分别提升6.4%和1.7%,在有效表征用户节点及精确划分用户社区方面都有良好的表现。【局限】未考虑电商异构网络中所包含的时间信息,同时忽略了网络中噪声点所产生的影响。【结论】本文算法切实有效,在电商领域有助于提升好友预测、群组推荐等核心应用的性能。

关键词：异构网络电子商务表征学习社区划分

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