检索结果-内蒙古大学图书馆

吉林大学学报（工学版） 2023年第10期53卷 2964-2972页

作者：董立岩梁伟业王越群李永丽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 东北师范大学信息科学与技术学院长春130117

针对当前各种基于会话推荐的模型存在对物品间全局关系的获取和使用不足的问题,提出了基于会话的结合全局潜在信息的图神经网络推荐模型。该模型根据全部会话序列构建会话图与全局图,并在全局图中引入了序列中各节点间的间距信息,以及... 详细信息

针对当前各种基于会话推荐的模型存在对物品间全局关系的获取和使用不足的问题,提出了基于会话的结合全局潜在信息的图神经网络推荐模型。该模型根据全部会话序列构建会话图与全局图,并在全局图中引入了序列中各节点间的间距信息,以及序列节点的相邻节点彼此之间的贡献度,通过模型训练获取最后的会话表征预测下一个交互行为。实验结果表明:在结合图神经网络的推荐算法中充分挖掘全局潜在信息可以有效提高推荐算法的准确率,这一改进对提高基于会话的图神经网络模型的性能有一定指导意义。

关键词：计算机软件推荐系统基于会话的推荐图神经网络全局信息

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于残差网络的弯道增强车道线检测方法

引用

吉林大学学报（工学版） 2023年第2期53卷 584-592页

作者：时小虎吴佳琦吴春国程石翁小辉常志勇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 吉林大学机械与航空航天工程学院长春130022 吉林大学生物与农业工程学院长春130022 吉林大学工程仿生教育部重点实验室长春130022

本文以提高弯道检测效果为主要目的,并综合考虑检测速度,提出了一种基于残差网络的弯道增强车道线检测方法。该方法采用残差网络为主体框架,通过在损失函数中加入弯道结构约束条件实现弯道增强;另一方面,为降低模型的复杂度,采用权值稀... 详细信息

本文以提高弯道检测效果为主要目的,并综合考虑检测速度,提出了一种基于残差网络的弯道增强车道线检测方法。该方法采用残差网络为主体框架,通过在损失函数中加入弯道结构约束条件实现弯道增强;另一方面,为降低模型的复杂度,采用权值稀疏剪枝技术对模型进行缩减。实验结果表明:本文提出的弯道增强策略有效提高了在弯道场景下的算法性能,且对直线车道的检测性能影响较小。加入了权值稀疏剪枝策略之后,算法在性能未明显下降的前提下大幅度减少了计算时间,更符合实际生产需求。

关键词：计算机应用技术车道线检测残差网络损失函数剪枝

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

融合结构和特征的图层次化池化模型

引用

计算机科学与探索 2023年第1期17卷 179-186页

作者：马涪元王英李丽娜汪洪吉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 吉林大学人工智能学院长春130012

作为深度神经网络向非欧式数据上的扩展,图神经网络(GNN)已经在图节点分类任务、链接预测任务和图分类任务中取得了显著成就。在图分类任务上,当前方法一般通过层次化的池化过程同时考虑图的局部和全局结构信息以学习高层次的图表示。... 详细信息

作为深度神经网络向非欧式数据上的扩展,图神经网络(GNN)已经在图节点分类任务、链接预测任务和图分类任务中取得了显著成就。在图分类任务上,当前方法一般通过层次化的池化过程同时考虑图的局部和全局结构信息以学习高层次的图表示。在对当前的图分类模型进行对比分析后,考虑当前方法的不足,结合不同方法的优势,提出结构和特征融合池化模型(SAFPool)。SAFPool模型在池化时使用了两个聚类分配矩阵生成模块,分别是基于结构的聚类学习和基于特征的聚类学习模块,基于结构的聚类学习根据图结构信息对结构相似的节点聚类,基于特征的聚类学习则根据图节点特征对特征相似的节点聚类。二者的聚类结果加权聚合后便能获取实现聚类策略的聚类分配矩阵以同时利用图结构和节点特征信息。最后,在多个图分类数据集上通过对比实验和可视化说明了同时显式地利用图节点特征信息和图结构信息实现聚类策略的有效性。

关键词：图神经网络图分类图池化聚类分配矩阵层次化模型

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于循环结构的视觉Transformer

引用

吉林大学学报（工学版） 2024年第7期54卷 2049-2056页

作者：蒋磊王子其崔振宇常志勇时小虎莫斯科国立大学数学力学系莫斯科119991 莫斯科国立大学计算数学与控制理论系莫斯科119991 吉林大学生物与农业工程学院长春130022 吉林大学工程仿生教育部重点实验室长春130022 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

针对视觉Transformer(Vision Transformer,ViT)性能的提升依赖于网络的参数量,从而导致其应用场景受限的缺点,本文从神经学得到启发,创新性地提出将人脑神经元之间的循环结构应用在ViT上。文中首次从黎曼几何的角度解释了循环结构生效... 详细信息

针对视觉Transformer(Vision Transformer,ViT)性能的提升依赖于网络的参数量,从而导致其应用场景受限的缺点,本文从神经学得到启发,创新性地提出将人脑神经元之间的循环结构应用在ViT上。文中首次从黎曼几何的角度解释了循环结构生效的工作原理,之后以Token-to-Token Transformer(T2T Transformer)为主干框架提出了基于循环结构的ViT。实验结果表明:循环结构的引入能在视觉Transformer参数量基本不变化的情况下大幅提高其性能,使用循环结构后,在Imagenet分类数据集下网络仅增加0.14%的参数,但带来9%的分类精度提升;在目标检测任务中,增加0.1%的参数带来10.7%的性能提升。

关键词：视觉Transformer 循环结构黎曼几何

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于置信学习和协同训练的医学图像分割方法

引用

吉林大学学报(工学版) 2023年

作者：赵宏伟周明珠刘萍萍周求湛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吉林大学通信工程学院

在医学图像低质量标注数据的训练中，置信学习发挥了重要的作用，但目前置信学习的应用均基于平均教师模型，并未探讨在其它网络上的可能性。针对这个问题，提出了基于置信学习和协同训练的分割模型。该模型使用两个不同的网络，鼓励两... 详细信息

在医学图像低质量标注数据的训练中，置信学习发挥了重要的作用，但目前置信学习的应用均基于平均教师模型，并未探讨在其它网络上的可能性。针对这个问题，提出了基于置信学习和协同训练的分割模型。该模型使用两个不同的网络，鼓励两网络的输出结果一致，接着将其中一网络的输出利用置信学习同原低质量标注进行对比，修正低质量标注数据从而使其提供有效训练参考。将提出模型在三个不同模态的医学图像数据集上进行对比，实验结果表明，提出模型的分割效果均优于已有的置信学习模型。

关键词：计算机应用医学图像分割置信学习协同训练

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

显著性引导及不确定性监督的深度编解码网络

引用

软件学报 2022年第9期33卷 3165-3179页

作者：王雪李占山陈海鹏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

基于U-Net的编码-解码网络及其变体网络在医学图像语义分割任务中取得了卓越的分割性能.然而,网络在特征提取过程中丢失了部分空间细节信息,影响了分割精度.另一方面,在多模态的医学图像语义分割任务中,这些模型的泛化能力和鲁棒性不理... 详细信息

基于U-Net的编码-解码网络及其变体网络在医学图像语义分割任务中取得了卓越的分割性能.然而,网络在特征提取过程中丢失了部分空间细节信息,影响了分割精度.另一方面,在多模态的医学图像语义分割任务中,这些模型的泛化能力和鲁棒性不理想.针对以上问题,提出一种显著性引导及不确定性监督的深度卷积编解码网络,以解决多模态医学图像语义分割问题.该算法将初始生成的显著图和不确定概率图作为监督信息来优化语义分割网络的参数.首先,通过显著性检测网络生成显著图,初步定位图像中的目标区域;然后,根据显著图计算不确定分类的像素点集合,生成不确定概率图;最后,将显著图和不确定概率图与原图像一同送入多尺度特征融合网络,引导网络关注目标区域特征的学习,同时增强网络对不确定分类区域和复杂边界的表征能力,以提升网络的分割性能.实验结果表明,所提算法能够捕获更多的语义信息,在多模态医学图像语义分割任务中优于其他的语义分割算法,并具有较好的泛化能力和鲁棒性.

关键词：编码-解码网络显著图不确定概率图医学图像语义分割多模态

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

用于特征选择的乌鸦搜索算法的研究与改进

引用

软件学报 2022年第11期33卷 3903-3916页

作者：廉杰姚鑫李占山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

特征选择是机器学习领域的热点问题.元启发式算法作为特征选择的重要方法之一,其性能会对问题求解产生直接影响.乌鸦搜索算法(CSA)是受乌鸦智能群体行为启发提出的一种元启发式算法,由于其具有简单、高效的特点,广大学者将其用来解决特... 详细信息

特征选择是机器学习领域的热点问题.元启发式算法作为特征选择的重要方法之一,其性能会对问题求解产生直接影响.乌鸦搜索算法(CSA)是受乌鸦智能群体行为启发提出的一种元启发式算法,由于其具有简单、高效的特点,广大学者将其用来解决特征选择问题.然而,CSA易陷入局部最优解且收敛速度较慢,严重限制了算法求解能力.针对这一问题,采用logistic混沌映射、反向学习方法和差分进化这3种算子,结合乌鸦搜索算法,提出一种特征选择算法BICSA来选取最优特征子集.实验阶段,使用UCI数据库中的16个数据集来测试BICSA的性能.实验结果表明,与其他特征选择算法相比,BICSA求得的特征子集具有更高的分类准确率和较高的维度压缩能力,这说明BICSA在处理特征选择问题上具有很强的竞争力与足够的优越性.

关键词：乌鸦搜索算法混沌映射反向学习差分进化特征选择

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

混合exactly-one约束的模型计数研究

引用

东北大学学报（自然科学版） 2022年第4期43卷 463-469页

作者：韩淑婷赖永刘杰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

模型计数是求给定命题公式的模型数,是人工智能领域的一个基本问题.在贝叶斯网络、有界模型检测、精确集合覆盖等众多实际问题中,存在许多exactly-one约束.常见的处理方法是将exactly-one约束编码为CNF公式,再调用模型计数器求解.这种... 详细信息

模型计数是求给定命题公式的模型数,是人工智能领域的一个基本问题.在贝叶斯网络、有界模型检测、精确集合覆盖等众多实际问题中,存在许多exactly-one约束.常见的处理方法是将exactly-one约束编码为CNF公式,再调用模型计数器求解.这种方法扩大了命题公式的规模,容易导致求解时间过长.本文分别提出从CNF公式中还原exactly-one约束的ECR算法和处理exactly-one约束的ECP算法.ECR算法能明显提高C2D编译器的求解效率.基于最新的模型计数器ExactMC,本文改进了能识别和单独处理exactly-one约束的模型计数器ECMC.实验结果表明,ECMC的时间效率相比ExactMC有显著提高.

关键词： exactly-one约束模型计数二元约束传播合取范式 C2D

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于黏菌算法的蛋白质多序列比对

引用

吉林大学学报（工学版） 2022年第12期52卷 2984-2993页

作者：王鑫禄刘大有刘思含王征张丽伟董飒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 吉林大学国际教育学院长春130012

基于黏菌算法(SMA)提出了一种有效的配比模型(SMA_MSA)以辅助判断不同序列之间是否具有同源性,进而预测蛋白质结构。基于BAliBASE 3.0基准数据集,对SMA_MSA和其他经典竞争算法在6类数据集上进行了测试。结果表明:在其中的31个数据集中SM... 详细信息

基于黏菌算法(SMA)提出了一种有效的配比模型(SMA_MSA)以辅助判断不同序列之间是否具有同源性,进而预测蛋白质结构。基于BAliBASE 3.0基准数据集,对SMA_MSA和其他经典竞争算法在6类数据集上进行了测试。结果表明:在其中的31个数据集中SMA_SMA有较好的匹配能力,说明了本文模型在蛋白质多序列比对问题中具有很大的发展潜力。

关键词：计算机应用蛋白质多序列比对黏菌算法 BAliBASE

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于模板融合的超声医学影像全景拼接方法

引用

吉林大学学报（工学版） 2022年第4期52卷 916-924页

作者：贾海洋夏睿吕安祺管噌璇陈娟王雷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 吉林大学白求恩第一医院长春130012

采用全景拼接技术将基于超声探测装置获得的局部图像通过拼接融合获得观察视野更大的医学影像,为临床诊断和医患交流提供更直观、全面的信息,但受成像条件影响,获得的局部超声医学图像精度不高、噪声多,传统全景拼接方法处理效果不理想... 详细信息

采用全景拼接技术将基于超声探测装置获得的局部图像通过拼接融合获得观察视野更大的医学影像,为临床诊断和医患交流提供更直观、全面的信息,但受成像条件影响,获得的局部超声医学图像精度不高、噪声多,传统全景拼接方法处理效果不理想。针对上述问题,本文提出基于改进的k-MEANS聚类算法的模板融合拼接方法进行超声医学影像拼接。与传统的模板拼接类算法相比,该方法将特征点密集区域自组织成尺寸灵活可变的模板,能够利用启发式窗口算法提高相邻图片匹配的速度。对比实验结果表明,该方法的模板探测速率、平均模板密度得到了提高,图像配准精度提高,具有较高的鲁棒性和实时性。

关键词：超声影像融合拼接图像处理模板匹配

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：