检索结果-内蒙古大学图书馆

重庆大学学报 2021年第3期44卷 132-143页

作者：刘东王生生湘南学院软件与通信工程学院郴州423300 吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室长春130012 吉林大学计算机科学与技术学院长春130012

空间信息表示是增强图像特征表达性能的重要手段,通过空间关系建模与深度学习方法融合可有效提升深度特征的语义特性,从而提升图像检索性能。首先,针对复杂图像的空间关系表示提出了一种新的精细拓扑结构表示模型,该模型不仅具有完备的... 详细信息

空间信息表示是增强图像特征表达性能的重要手段,通过空间关系建模与深度学习方法融合可有效提升深度特征的语义特性,从而提升图像检索性能。首先,针对复杂图像的空间关系表示提出了一种新的精细拓扑结构表示模型,该模型不仅具有完备的拓扑描述性能,还提供了两种拓扑不变量的推理算法,使得拓扑不变量可以由表示模型直接推导而不需要繁复的几何计算;其次,基于精细拓扑结构表示模型,提出了有效的拓扑结构相似性度量方法,为空间关系特征表达奠定了基础;最后,进一步结合卷积神经网络,提出融合复杂空间关系特征与深度特征的多目标图像检索方法。实验结果表明,所提出的拓扑结构表示模型在空间查询中具有良好的性能;所提出的图像检索框架取得优于现有方法的精度,并能够有效地结合手工特征与深度特征各自的优势,为提升深度学习方法的可解释性创造了有利条件。

关键词：拓扑深度学习图像检索特征提取特征融合

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基于相似度约束的双策略蒸馏深度强化学习方法

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计算机科学 2023年第1期50卷 253-261页

作者：徐平安刘全苏州大学计算机科学与技术学院江苏苏州215006 软件新技术与产业化协同创新中心南京210000 吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室长春130012 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

策略蒸馏是一种将知识从一个策略转移到另一个策略的方法,在具有挑战性的强化学习任务中获得了巨大的成功。典型的策略蒸馏方法采用的是师生策略模型,即知识从拥有优秀经验数据的教师策略迁移到学生策略。获得一个教师策略需要耗费大量... 详细信息

策略蒸馏是一种将知识从一个策略转移到另一个策略的方法,在具有挑战性的强化学习任务中获得了巨大的成功。典型的策略蒸馏方法采用的是师生策略模型,即知识从拥有优秀经验数据的教师策略迁移到学生策略。获得一个教师策略需要耗费大量的计算资源,因此双策略蒸馏框架(Dual Policy Distillation,DPD)被提出,其不再依赖于教师策略,而是维护两个学生策略互相进行知识迁移。然而,若其中一个学生策略无法通过自我学习超越另一个学生策略,或者两个学生策略在蒸馏后趋于一致,则结合DPD的深度强化学习算法会退化为单一策略的梯度优化方法。针对上述问题,给出了学生策略之间相似度的概念,并提出了基于相似度约束的双策略蒸馏框架(Similarity Constrained Dual Policy Distillation,SCDPD)。该框架在知识迁移的过程中,动态地调整两个学生策略间的相似度,从理论上证明了其能够有效提升学生策略的探索性以及算法的稳定性。实验结果表明,将SCDPD与经典的异策略和同策略深度强化学习算法结合的SCDPD-SAC算法和SCDPD-PPO算法,在多个连续控制任务上,相比经典算法具有更好的性能表现。

关键词：深度强化学习策略蒸馏相似度约束知识迁移连续控制任务

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基于空间自适应和混合损失对抗网络的乳腺肿块图像分割方法

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云南大学学报（自然科学版） 2022年第2期44卷 271-280页

作者：刘东陈境宇王生生湘南学院医学影像人工智能湖南省重点实验室湖南郴州423300 湘南学院计算机与人工智能学院湖南郴州423300 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

在乳腺癌筛查的计算机辅助诊断过程中,乳腺肿块的精确分割至关重要.然而,乳腺肿块在X光成像中与背景灰度接近、形状不规则,使得精确分割面临很大挑战.为进一步提升分割性能,提出一种基于空间自适应和混合损失对抗网络的乳腺肿块分割新方... 详细信息

在乳腺癌筛查的计算机辅助诊断过程中,乳腺肿块的精确分割至关重要.然而,乳腺肿块在X光成像中与背景灰度接近、形状不规则,使得精确分割面临很大挑战.为进一步提升分割性能,提出一种基于空间自适应和混合损失对抗网络的乳腺肿块分割新方法.首先,提出可分离卷积U-Net模型作为对抗网络中的生成器,以减少参数量和计算量;然后,在判别网络中添加空间自适应归一化层来获取分割掩码中蕴含的语义信息;最后,综合考虑类别不平衡、语义一致性等因素的影响,提出一种融合对抗损失、分割损失和感知损失的混合损失函数以提升模型学习效果.实验结果表明,新方法在INbreast和CBIS-DDSM两个乳腺分割公开数据集中分别取得99.35%和99.72%的准确率,以及81.27%和82.01%的集合相似度,获得优于现有方法的分割性能.

关键词：乳腺肿块分割 U-Net模型深度学习生成对抗网络医学辅助诊断

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人工智能在高校实验室的管理应用和创新

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中文科技期刊数据库（全文版）教育科学 2023年第4期 189-192页

作者：李婷婷常玥邵斐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长春130012

高校实验室安全和设备管理、数据采集和分析、科研团队协作和资源共享是实验室运作中非常关键的方面。这些方面的优化和改进可以帮助实验室更高效地运作,提高科研成果的质量和数量。同时,通过创新性的应用和开发,人工智能技术也可以在... 详细信息

高校实验室安全和设备管理、数据采集和分析、科研团队协作和资源共享是实验室运作中非常关键的方面。这些方面的优化和改进可以帮助实验室更高效地运作,提高科研成果的质量和数量。同时,通过创新性的应用和开发,人工智能技术也可以在实验室中得到更广泛的应用和发展。这些应用和创新可以进一步推动人工智能技术的发展和应用,同时也能够为实验室提供更多的机会和挑战,促进实验室的发展和成长。

关键词：人工智能高校实验室数据创新效率提高

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基于时间关系的Bi-LSTM+GCN因果关系抽取

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吉林大学学报（理学版） 2021年第3期59卷 643-648页

作者：郑余祥左祥麟左万利梁世宁王英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

针对传统时间关系只应用在机器学习方向关系抽取的问题,提出一种基于序列标注实体识别的关系抽取方法.先构建双向长短期记忆网络(Bi-LSTM)模型进行特征提取,再输入时间关系作为特征矩阵进行图卷积.实验结果表明:时间关系能提高因果关系... 详细信息

针对传统时间关系只应用在机器学习方向关系抽取的问题,提出一种基于序列标注实体识别的关系抽取方法.先构建双向长短期记忆网络(Bi-LSTM)模型进行特征提取,再输入时间关系作为特征矩阵进行图卷积.实验结果表明:时间关系能提高因果关系抽取效果,并且包含时间关系的Bi-LSTM+GCN模型能有效抽取因果事件;带有时间关系的Bi-LSTM+GCN模型获得因果关系的抽取结果优于传统方法因果关系的抽取结果.

关键词：因果关系抽取时间关系序列标注图卷积双向长短期记忆网络(Bi-LSTM)

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基于BERT的因果关系抽取

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吉林大学学报（理学版） 2021年第6期59卷 1439-1444页

作者：姜博左万利王英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

针对传统关系抽取模型依赖特征工程等机器学习方法,存在准确率较低且规则较繁琐等问题,提出一种BERT+BiLSTM+CRF方法.首先使用BERT(bidirectional encoder representations from transformers)对语料进行预训练;然后利用BERT根据上下文... 详细信息

针对传统关系抽取模型依赖特征工程等机器学习方法,存在准确率较低且规则较繁琐等问题,提出一种BERT+BiLSTM+CRF方法.首先使用BERT(bidirectional encoder representations from transformers)对语料进行预训练;然后利用BERT根据上下文特征动态生成词向量的特点,将生成的词向量通过双向长短期记忆网络(BiLSTM)编码;最后输入到条件随机场(CRF)层完成对因果关系的抽取.实验结果表明,该模型在SemEval-CE数据集上准确率比BiLSTM+CRF+self-ATT模型提高了0.0541,从而提高了深度学习方法在因果关系抽取任务中的性能.

关键词：因果关系抽取序列标注双向长短期记忆网络(BiLSTM) BERT模型

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不一致术语集最小基数诊断的分支限界

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吉林大学学报（工学版） 2020年第4期50卷 1449-1454页

作者：欧阳丹彤高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

针对不一致术语集的最小基数诊断,提出了一种分支限界的方法,该方法根据不相交极小不一致保持子术语集(MIPS)覆盖来定义诊断的一个下界,并且使用分支技术将大问题分解为多个可并行执行的子问题。实验结果表明,该方法能够快速有效地计算... 详细信息

针对不一致术语集的最小基数诊断,提出了一种分支限界的方法,该方法根据不相交极小不一致保持子术语集(MIPS)覆盖来定义诊断的一个下界,并且使用分支技术将大问题分解为多个可并行执行的子问题。实验结果表明,该方法能够快速有效地计算出一个最小基数诊断。

关键词：计算机应用最小基数诊断极小不一致保持子术语集分支限界

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基于图注意力网络的因果关系抽取

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计算机研究与发展 2020年第1期57卷 159-174页

作者：许晶航左万利梁世宁王英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

因果关系作为一种重要的关系类型在关系推理等许多领域中起着至关重要的作用,因此对因果关系进行抽取是文本挖掘中的一项基本任务.与传统文本分类方法或关系抽取不同,采用序列标注的方法可以抽取文本中的因果实体并确定因果关系方向,不... 详细信息

因果关系作为一种重要的关系类型在关系推理等许多领域中起着至关重要的作用,因此对因果关系进行抽取是文本挖掘中的一项基本任务.与传统文本分类方法或关系抽取不同,采用序列标注的方法可以抽取文本中的因果实体并确定因果关系方向,不需要依赖特征工程或因果背景知识.主要贡献有:1)拓展句法依存树到句法依存图,将图注意力网络应用到自然语言处理中,引入了基于句法依存图的图注意力网络的概念;2)提出Bi-LSTM+CRF+S-GAT因果关系抽取模型,根据输入的词向量生成句子中每个词的因果标签;3)对SemEval数据集进行修正与拓展,针对其存在的缺陷制定规则重新标注实验数据.在拓展后的SemEval数据集上进行了大量的实验,结果表明:该模型在预测准确率上比现有最优模型Bi-LSTM+CRF+self-ATT提高了0.064.

关键词：因果关系抽取图注意力网络序列标注句法依存图双向长短期记忆网络

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知识图谱嵌入中的自适应筛选

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吉林大学学报（工学版） 2020年第2期50卷 685-691页

作者：欧阳丹彤马骢雷景佩冯莎莎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

针对知识图谱数据类别不平衡与训练难度不同,随机进行训练数据采样可能导致嵌入模型不能快速收敛的问题,提出了一种自适应的筛选训练数据方法。对训练数据按照关系类别进行分组,采样过程中首先根据概率选择关系类别,然后从选定的分组中... 详细信息

针对知识图谱数据类别不平衡与训练难度不同,随机进行训练数据采样可能导致嵌入模型不能快速收敛的问题,提出了一种自适应的筛选训练数据方法。对训练数据按照关系类别进行分组,采样过程中首先根据概率选择关系类别,然后从选定的分组中随机选择一个实例进行训练。根据训练效果对每组实例被选择的概率进行自适应调整。实验结果表明:自适应的分组筛选在链接预测任务上取得了更好的结果,使嵌入模型更快、更好地收敛。

关键词：人工智能知识图谱嵌入基于翻译的嵌入模型自适应筛选链接预测

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利用空间分布熵的改进VLAD图像检索

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光学精密工程 2021年第1期29卷 152-159页

作者：孙明思赵宏伟赵浩宇王也然吉林大学计算机科学与技术学院吉林长春130012 吉林农业科技学院电气与信息工程学院吉林吉林132101 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 吉林大学学报(工学版)编辑部吉林长春130012

对图像特征中的局部聚集描述子向量(Vector of Aggragate Locally Descriptor,VLAD)特征进行研究后发现,该特征缺乏尺度不变特征变换(Scale Invariant Feature Transform,SIFT)描述子的空间分布信息,为了提高图像检索的准确率,提出利用... 详细信息

对图像特征中的局部聚集描述子向量(Vector of Aggragate Locally Descriptor,VLAD)特征进行研究后发现,该特征缺乏尺度不变特征变换(Scale Invariant Feature Transform,SIFT)描述子的空间分布信息,为了提高图像检索的准确率,提出利用空间分布熵改进VLAD的方法。首先,求取图像中的VLAD特征。其次,将SIFT描述子的空间分布信息根据描述子与聚类的对应情况,分为若干个集合。再次,在每一个集合中生成空间分布熵,将所有集合的熵值表示为空间分布熵向量。最后,利用该向量表示描述子的空间分布混乱程度,并将该向量与VLAD结合使用。实验结果表明,在码本大小为64时,在Holidays数据集上可以将平均准确率由0.519提升至0.601,在Oxford5k数据集上可以从0.395提升至0.408。该方法利用VLAD特征大幅度提高图像检索的平均准确率。

关键词：图像处理图像检索局部聚集描述子向量尺度不变特征变换熵

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