检索结果-内蒙古大学图书馆

吉林大学学报（工学版） 2018年第3期48卷 859-865页

作者：黄岚纪林影姚刚翟睿峰白天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 吉林大学第二医院神经内科长春130041 长春理工大学电子信息工程学院长春130022

首先,从医疗语料库中识别症状描述词语,基于症状间语义关系构建症状本体。然后,通过文本挖掘抽取疾病与症状间的关系、疾病与疾病间的易误诊关系,建立疾病-症状语义网DSSN。DSSN中包含了疾病本体DO、新构建的症状本体、疾病间的易误诊... 详细信息

首先,从医疗语料库中识别症状描述词语,基于症状间语义关系构建症状本体。然后,通过文本挖掘抽取疾病与症状间的关系、疾病与疾病间的易误诊关系,建立疾病-症状语义网DSSN。DSSN中包含了疾病本体DO、新构建的症状本体、疾病间的易误诊关系及鉴别诊断知识。最后,通过一个临床诊断中的用例来说明DSSN在临床辅助诊断系统中对易误诊提示的帮助。

关键词：人工智能语义网文本挖掘误诊本体

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基于集成神经网络的短文本分类模型

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吉林大学学报（理学版） 2018年第4期56卷 933-938页

作者：高云龙左万利王英王鑫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 长春工程学院计算机技术与工程学院长春130012

针对短文本具有稀疏性强和文本长度较小等特性,为更好地处理短文本分类问题,提出一个基于集成神经网络的短文本分类模型.首先,使用扩展词向量作为模型的输入,从而使数值词向量可有效描述短文本中形态、句法及语义特征;其次,利用递归神... 详细信息

针对短文本具有稀疏性强和文本长度较小等特性,为更好地处理短文本分类问题,提出一个基于集成神经网络的短文本分类模型.首先,使用扩展词向量作为模型的输入,从而使数值词向量可有效描述短文本中形态、句法及语义特征;其次,利用递归神经网络(RNN)对短文本语义进行建模,捕获短文本内部结构的依赖关系;最后,在训练模型过程中,利用正则化项选取经验风险和模型复杂度同时最小的模型.通过对语料库进行短文本分类实验,验证了所提出模型有较好的分类效果,且该分类模型可处理变长的短文本输入,具有良好的鲁棒性.

关键词：短文本集成神经网络扩展词向量分类

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基于分块搜索的虹膜定位算法

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计算机工程与应用 2018年第18期54卷 212-217页

作者：刘帅刘元宁朱晓冬冯家凯卢时旭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 吉林大学计算机科学与技术学院长春130012

针对传统虹膜定位算法识别效果不稳定,鲁棒性低的问题,提出基于分块搜索的虹膜定位算法。首先利用虹膜图像灰度变化差异将虹膜图像转换为二值图像,用基于边缘检测的hough圆检测法粗略定位虹膜内圆,再利用分块搜索二值图像对内圆进行精... 详细信息

针对传统虹膜定位算法识别效果不稳定,鲁棒性低的问题,提出基于分块搜索的虹膜定位算法。首先利用虹膜图像灰度变化差异将虹膜图像转换为二值图像,用基于边缘检测的hough圆检测法粗略定位虹膜内圆,再利用分块搜索二值图像对内圆进行精确定位。之后利用卷积运算粗略定位外圆,再对原图像进行分块搜索,观察截图的灰度直方图中的灰度变化精确定位外圆。将得到的虹膜与传统定位算法得到的虹膜用相同的虹膜识别算法处理,结果表明,该算法定位出的图像识别上效果更明显,并且具有很好的鲁棒性。

关键词：分块搜索虹膜定位 hough圆检测卷积运算灰度直方图

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基于键盘距离和依存分析的拼写纠错方法

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吉林大学学报（理学版） 2018年第5期56卷 1179-1186页

作者：谢文慧易荣庆彭涛吉林大学计算机科学与技术学院长春130012 国网吉林省电力有限公司长春130022 吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室长春130012

利用基于键盘距离和依存分析的拼写纠错模型,解决文本输入过程中产生的非词错误.通过综合考虑邻近权值、依存关系权值及词频三部分构造最终的拼写纠错模型,并在Brown语料库、Gutenberg语料库和Inaugural语料库上验证该模型.实验结果表明... 详细信息

利用基于键盘距离和依存分析的拼写纠错模型,解决文本输入过程中产生的非词错误.通过综合考虑邻近权值、依存关系权值及词频三部分构造最终的拼写纠错模型,并在Brown语料库、Gutenberg语料库和Inaugural语料库上验证该模型.实验结果表明,该模型可有效进行非词纠错.

关键词：键盘距离单词距离依存分析 SpellKD模型非词错误

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基于深度残差双单向DLSTM的时空一致视频事件识别

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计算机学报 2018年第12期41卷 2852-2866页

作者：李永刚王朝晖万晓依董虎胜龚声蓉刘纯平季怡朱蓉苏州大学计算机科学与技术学院江苏苏州215006 嘉兴学院数理与信息工程学院浙江嘉兴314001 常熟理工学院计算机科学与工程学院江苏常熟215500 北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044 吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室长春130012

监控视频下的事件识别是近期计算机视觉领域的研究热点之一.然而,自然场景下监控视频往往具有背景复杂、事件区域内对象遮挡严重等特点,使得事件类内差异大、类间差异小,给识别带来了很大的困难.为解决复杂背景下事件识别问题,提出了一... 详细信息

监控视频下的事件识别是近期计算机视觉领域的研究热点之一.然而,自然场景下监控视频往往具有背景复杂、事件区域内对象遮挡严重等特点,使得事件类内差异大、类间差异小,给识别带来了很大的困难.为解决复杂背景下事件识别问题,提出了一种基于深度残差双单向DLSTM(DRDU-DLSTM)的时空一致视频事件识别方法.该方法首先从训练好的时间CNN网络和空间CNN网络获取视频的时空深度特征,经LSTM同步解析后形成时空特征数据联接单元DLSTM,并作为残差网络的输入.双单向传递的DLSTM联接后构成DU-DLSTM层;多个DU-DLSTM层再加一个恒等映射形成残差模块;在此基础上,多层的残差模块堆叠构成了深度残差网络架构.为了进一步优化识别结果,设计了基于双中心Loss的2C-softmax目标函数,在最大化类间距离的同时最小化类内间隔距离.在监控视频数据集VIRAT 1.0和VIRAT 2.0上的实验表明,该文提出的事件识别方法有很好的性能表现和稳定性,识别准确率分别提高了5.1%和7.3%.

关键词：事件识别时空一致残差网络 LSTM 双单向 DLSTM 深度特征监控视频

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基于重要结点的社区发现算法

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山东大学学报（理学版） 2018年第11期53卷 67-77页

作者：王鑫左万利朱枫彤王英长春工程学院计算机技术与工程学院吉林长春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 吉林大学计算机科学与技术学院吉林长春130012

复杂网络中内部的社区结构是复杂网络结构特征和属性特征的具体体现。首先依据模块度最大化理论计算网络的模块度矩阵的最大k特征向量矩阵;然后提出聚类中心方法,并用于求出k个社团的重要结点作为k聚类中心,利用欧几里得距离计算每一个... 详细信息

复杂网络中内部的社区结构是复杂网络结构特征和属性特征的具体体现。首先依据模块度最大化理论计算网络的模块度矩阵的最大k特征向量矩阵;然后提出聚类中心方法,并用于求出k个社团的重要结点作为k聚类中心,利用欧几里得距离计算每一个结点到k个聚类中心的距离,将结点分配到距离聚类中心最近的社区中;最后对网络应用k-means方法进行迭代计算,得到k个社区的划分。分别在Karate Club Network和American College Football数据集上对算法进行了实验验证,实验结果表明该算法可以有效发现潜在社区,其纯度与模块度比已有的社区发现算法都有一定的提高,并且迭代次数较少,效率较高。

关键词：复杂网络社区相似 k-means算法社区发现

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基于混合灰度序模式的图像复制-粘贴篡改盲鉴别算法

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吉林大学学报（工学版） 2017年第4期47卷 1280-1285页

作者：朱叶申铉京陈海鹏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

针对目前复制-粘贴篡改盲检测算法对光照变换操作鲁棒性较差的问题,提出了一种基于混合灰度序模式(Mixed Intensity Order Pattern,MIOP)的复制-粘贴篡改盲鉴别算法。首先,对待检测图像提取高斯差分区域(Difference of Gaussians,DOG)... 详细信息

针对目前复制-粘贴篡改盲检测算法对光照变换操作鲁棒性较差的问题,提出了一种基于混合灰度序模式(Mixed Intensity Order Pattern,MIOP)的复制-粘贴篡改盲鉴别算法。首先,对待检测图像提取高斯差分区域(Difference of Gaussians,DOG)。其次,利用MIOP特征描述区域。最后,匹配特征并利用RANSAC(RANdom SAmple Consensus)去除误匹配,确定图像的复制-粘贴篡改区域。实验结果表明:本文算法不仅对几何变换和光照操作的检测率较高,且对高斯模糊、噪声和JPEG重压缩等后处理操作鲁棒性较好。

关键词：计算机应用盲鉴别图像复制-粘贴篡改光照变换混合灰度序模式

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本体推理机求解Mups的性能评测研究

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计算机学报 2017年第6期40卷 1422-1439页

作者：欧阳丹彤张瑜叶育鑫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

求解极小不可满足保持子术语集(Mups)是不一致术语集调试的核心工作.在构建术语集依赖关系图模型基础上,从概念之间的依赖关系角度出发,定义语义依赖度、语义簇、依赖度分布3个指标反映本体术语集的复杂程度;通过讨论不可满足概念数目... 详细信息

求解极小不可满足保持子术语集(Mups)是不一致术语集调试的核心工作.在构建术语集依赖关系图模型基础上,从概念之间的依赖关系角度出发,定义语义依赖度、语义簇、依赖度分布3个指标反映本体术语集的复杂程度;通过讨论不可满足概念数目、冲突公理集基数和冲突公理基数对Mups问题求解难易的影响,定义冲突公理集最大基数和冲突公理最大基数两个指标反映不一致本体术语集的数据复杂程度;基于这些复杂性指标,设计针对Mups问题的不一致本体数据标准测试集(Mups Benchmark,MupsBen)来评测Pellet、Hermit、FaCT++、JFact和TrOWL这5种推理机在黑盒算法下求解Mups的性能.评测实验显示,所定义的复杂度指标能够有效反映Mups求解问题的数据复杂程度.对于特定推理机,其性能随测试数据的结构复杂程度的增大而降低;对于不同推理机,由于其内在推理机制与优化策略的差别,在不同复杂度指标下表现出不同的性能差异.

关键词：不一致术语集极小不可满足保持子术语集标准检查程序 MupsBen 人工智能

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基于聚类和决策树的链路预测方法

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计算机研究与发展 2017年第8期54卷 1795-1803页

作者：杨妮亚彭涛刘露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

链路预测是数据挖掘研究的主要问题之一.由于网络的复杂性、数据的多样性,根据网络结构及已有信息对异质网络中的不同类型的数据进行链路预测的问题也变得更加复杂.针对双类型异质信息网络,提出了一种基于聚类和决策树的链路预测方法 CD... 详细信息

链路预测是数据挖掘研究的主要问题之一.由于网络的复杂性、数据的多样性,根据网络结构及已有信息对异质网络中的不同类型的数据进行链路预测的问题也变得更加复杂.针对双类型异质信息网络,提出了一种基于聚类和决策树的链路预测方法 CDTLinks.通过将网络中2种类型对象互为特征的方法得到对象的特征表示,并分别进行聚类.对于双类型异质网络提出了3种启发式规则来构建决策树,根据信息增益来选择树中不同分支.最后,根据聚簇分布结果以及决策树模型来判断任意2个不同类型节点之间是否存在链接.另外,定义了潜在链接节点并引入层数的概念,在降低算法运行时间的同时提高了准确率.在DBLP和AMiner数据集上验证了提出的CDTlinks方法,结果表明:在双类型异质网络中,CDTlinks模型能够有效地进行链路预测.

关键词：链路预测聚类决策树异质信息网络启发式规则

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改进的自适应遗传算法在函数优化中的应用

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计算机应用研究 2018年第4期35卷 1042-1045页

作者：杨从锐钱谦王锋孙铭会昆明理工大学云南省计算机技术应用重点实验室昆明650500 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

针对传统遗传算法在复杂函数优化的寻优搜索中容易陷入局部极值、搜索效率低、不稳定等缺点,提出一种改进的自适应遗传算法。该算法的思想是根据进化中种群适应度的集中分散的程度非线性地自适应调节遗传进化的运算流程和交叉概率Pc、... 详细信息

针对传统遗传算法在复杂函数优化的寻优搜索中容易陷入局部极值、搜索效率低、不稳定等缺点,提出一种改进的自适应遗传算法。该算法的思想是根据进化中种群适应度的集中分散的程度非线性地自适应调节遗传进化的运算流程和交叉概率Pc、变异概率Pm的值,从而能更好地产生新的个体摆脱局部极值搜索到全局最优解,并采取最优保存策略来保证改进的自适应遗传算法的收敛性。仿真实验结果表明,与现存其他算法相比,改进的自适应遗传算法在全局寻优的收敛速度、最优解、求解精度和稳定性等方面都有了较大的改进和提高。

关键词：自适应遗传算法函数优化求解精度种群适应度

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