检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机工程与应用 2015年第11期51卷 114-118,123页

作者：徐红波姚念民韩启龙潘海为哈尔滨商业大学计算机与信息工程学院哈尔滨150028 哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院哈尔滨150001

在空间数据库中点、线段和区域是构成向量对象的三种基本实体。现有的索引结构能够将点或区域对象有效地组织成散列或分层目录,并且提供精确的检索方法。然而,这些索引结构索引线段时会出现以下问题。索引结构不能准确地表示线段的空间... 详细信息

在空间数据库中点、线段和区域是构成向量对象的三种基本实体。现有的索引结构能够将点或区域对象有效地组织成散列或分层目录,并且提供精确的检索方法。然而,这些索引结构索引线段时会出现以下问题。索引结构不能准确地表示线段的空间信息,这将阻碍对线段空间数据的高质量存储。位于层次目录中节点之间将产生大量死空间和重叠区域,随着时间的推移这将降低系统性能。提出一种采用数据压缩的索引结构CB树。与R树索引结构相比,CB树具有较优查询效率,占用较少存储空间。

关键词：空间数据库线段索引结构 CB树

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基于多级叠加和注意力机制的图像语义分割

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计算机工程 2023年第9期49卷 265-271,278页

作者：苏晓东李世洲赵佳圆亮洪宇张玉荣徐红岩哈尔滨商业大学计算机与信息工程学院哈尔滨150028 黑龙江省电子商务与智能信息处理重点实验室哈尔滨150028

针对目标空间复杂度高容易造成小尺度目标丢失和边界分割不连续等问题,借鉴DeepLabv3+网络结构,建立基于多级叠加和注意力机制的图像语义分割模型。在编码器阶段,采用不同尺度的平均池化操作构建多尺度平均池化模块,使用不同扩张率的空... 详细信息

针对目标空间复杂度高容易造成小尺度目标丢失和边界分割不连续等问题,借鉴DeepLabv3+网络结构,建立基于多级叠加和注意力机制的图像语义分割模型。在编码器阶段,采用不同尺度的平均池化操作构建多尺度平均池化模块,使用不同扩张率的空洞卷积组成多尺度叠加模块扩大卷积运算的感受野,增强对局部特征的获取能力,并利用由通道和空间组成的注意力机制模块抑制无意义的特征,增强有意义的特征,提高对小尺度目标及局部边界的分割精度。在解码器阶段,通过双线性插值法对特征图进行分辨率恢复,并结合通道维度信息进行像素填充补充特征信息,并使用Softmax激活函数进行语义分割的输出预测。实验结果表明,该模型在PASCAL VOC2012和SUIM公开数据集上的平均交并比分别达到85.6%和60.8%,在整体分割精度和小尺度图像的分割效果上明显优于多数图像语义分割模型。

关键词：语义分割小尺度目标注意力机制多尺度叠加多尺度平均池化

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基于过程神经网络的木材生长轮密度预测

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林业科学 2008年第1期44卷 124-127页

作者：葛利陈广胜哈尔滨商业大学计算机与信息工程学院哈尔滨150056 东北林业大学哈尔滨150040

提出一种基于过程神经网络的木材生长轮密度长期预测方法。本方法利用输入输出均为时变函数的过程神经网络输出为时变函数的特点,将原始数据拟合为输入函数并表示为一组正交基的展开形式后,使用混合遗传算法训练过程神经网络,得到过程... 详细信息

提出一种基于过程神经网络的木材生长轮密度长期预测方法。本方法利用输入输出均为时变函数的过程神经网络输出为时变函数的特点,将原始数据拟合为输入函数并表示为一组正交基的展开形式后,使用混合遗传算法训练过程神经网络,得到过程神经网络的输出函数,以此实现木材生长轮密度的一次多步长期预测,通过与传统时间序列预测方法比较,预测精度得到显著提高,并为时间序列长期预测问题提供新方法。

关键词：生长轮密度长期预测混合遗传算法过程神经网络

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酸碱对大豆油脂中反式脂肪酸的影响

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中国食品学报 2020年第3期20卷 74-80页

作者：于殿宇唐洪琳周琪刘竞阳徐博王利罗淑年秦兰霞王立琦东北农业大学食品学院哈尔滨150030 哈尔滨商业大学计算机与信息工程学院哈尔滨150028 黑龙江省完达山乳业股份有限公司哈尔滨150020 九三集团哈尔滨惠康食品有限公司哈尔滨150010

以常规加热为对照组,通过气相色谱法分析H3PO4处理或NaOH处理对非共轭亚油酸(C18∶2)的热诱导顺/反异构化的分子机制。由加热试验可知,C18∶2-9c,12t和C18∶2-9t,12c为加热大豆油脂中的主要反式异构体。随着加热温度逐渐升高、加热时间... 详细信息

以常规加热为对照组,通过气相色谱法分析H3PO4处理或NaOH处理对非共轭亚油酸(C18∶2)的热诱导顺/反异构化的分子机制。由加热试验可知,C18∶2-9c,12t和C18∶2-9t,12c为加热大豆油脂中的主要反式异构体。随着加热温度逐渐升高、加热时间的逐渐增强,反式亚油酸含量随之增加。3种油样加热后产生反式脂肪酸的量的排序为:NaOH处理后油样>H3PO4处理后油样>未处理油样。在加热过程中,生成单反式亚油酸的量高于生成双反式亚油酸的量。在温度260℃加热8 h时,经NaOH处理的加热油脂产生的单反式亚油酸(C18∶2-9c,12t)最多,达1.222%。通过Gauss软件对油脂中的双键进行分析,可知常规加热形成C18∶2-9t,12t需要跨越能量分别为235.986,223.846 kJ/mol两个能垒,而当油脂进行H3PO4处理或NaOH处理后产生的反式亚油酸的能垒降低,表明H3PO4处理或NaOH处理均会增加加热油脂反式异构体的几率,其中NaOH处理的影响最大。

关键词：强酸强碱大豆油:反式脂肪酸能量

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Ad Hoc网络中的服务注册算法研究

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计算机工程与应用 2012年第16期48卷 98-102页

作者：马今朝石硕顾学迈哈尔滨商业大学计算机与信息工程学院哈尔滨150028 哈尔滨工业大学电子与信息工程学院哈尔滨150001

在Ad Hoc网络服务注册技术的选用上,往往存在一个共同的局限性,即单点失效问题,其在网络应用中带来了处理能力和带宽的较大消耗。基于对服务注册技术的分析,讨论了服务注册的工作过程。通过服务注册区域的选取,求解出为达到最优网络性... 详细信息

在Ad Hoc网络服务注册技术的选用上,往往存在一个共同的局限性,即单点失效问题,其在网络应用中带来了处理能力和带宽的较大消耗。基于对服务注册技术的分析,讨论了服务注册的工作过程。通过服务注册区域的选取,求解出为达到最优网络性能时的最优解。提出了一种基于跳数的区域服务注册算法,仿真实验表明该算法可以有效地解决AdHoc网络中的单点失效问题,提高网络服务注册效率。

关键词： Ad Hoc网络服务注册算法

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基于信息增益的图像识别

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计算机工程与应用 2005年第15期41卷 51-52,190页

作者：秦相林程显毅哈尔滨商业大学计算机与信息工程学院江苏大学计算机科学与通信工程学院

模式是事物的本质,特征只是事物的表象,模式识别的任务就是要建立事物本质和表象之间的联系,传统模式识别是通过分类器建立这样的联系,模式识别的效率依赖于特征提取和选择。该文基于信息增益,通过动力学系统演化方程建立事物本质和表... 详细信息

模式是事物的本质,特征只是事物的表象,模式识别的任务就是要建立事物本质和表象之间的联系,传统模式识别是通过分类器建立这样的联系,模式识别的效率依赖于特征提取和选择。该文基于信息增益,通过动力学系统演化方程建立事物本质和表象之间的联系,该过程更符合人的认知过程。

关键词：模式识别信息增益动力学系统演化

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基于分组的启发式SAT新算法——DC&DS算法

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计算机工程与应用 2008年第30期44卷 64-67页

作者：陈丽张必英哈尔滨师范大学恒星学院数学与计算机系哈尔滨150025 哈尔滨商业大学计算机与信息工程学院哈尔滨150025

目前提高求解SAT问题完全算法的计算效率问题已成为挑战性研究问题。提出了一种基于启发式分组的SAT完备算法。启发式分组策略将一个全局搜索问题,转为局部搜索问题。并将该策略引入到结合BDD与SAT算法的形式验证中,与一般的启发式SAT... 详细信息

目前提高求解SAT问题完全算法的计算效率问题已成为挑战性研究问题。提出了一种基于启发式分组的SAT完备算法。启发式分组策略将一个全局搜索问题,转为局部搜索问题。并将该策略引入到结合BDD与SAT算法的形式验证中,与一般的启发式SAT算法相比,该算法在求解速度和求解问题的规模等方面都明显地改进了,实验结果表明了该算法的可行性和有效性。

关键词：形式验证等价性验证布尔可满足性二叉判决图

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融合语言知识与深度学习的文本蕴含识别

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计算机工程与应用 2020年第24期56卷 157-163页

作者：郑德权于凤王贺伟哈尔滨商业大学计算机与信息工程学院哈尔滨150028 哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院哈尔滨150001

文本蕴含技术在自然语言处理中得到了广泛应用,但存在词对推理能力差的问题(例如,句对中出现反义词对无法判断反义关系等)。重点研究了词对知识向量的获取问题,包括融合多特征及有监督的词对关系向量获取、采用TransR的词对关系表示获... 详细信息

文本蕴含技术在自然语言处理中得到了广泛应用,但存在词对推理能力差的问题(例如,句对中出现反义词对无法判断反义关系等)。重点研究了词对知识向量的获取问题,包括融合多特征及有监督的词对关系向量获取、采用TransR的词对关系表示获取、反义词向量表示获取等三种方法,并将知识向量引入到文本蕴含识别模型中的词对齐和注意力机制部分。有关实验表明,上述方法相比经典模型有了较大的提升。

关键词：文本蕴含知识向量深度学习词对齐注意力机制

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领域知识学习中的马尔可夫逻辑网应用研究

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计算机工程与应用 2016年第22期52卷 149-154页

作者：于凤郑德权刘祥哈尔滨商业大学计算机与信息工程学院哈尔滨150028 哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院哈尔滨150001

现有的知识学习多基于统计方法,常常忽略了知识间的关系以及随时间的变化情况,在应用效果方面往往差强人意。如何准确把握知识间的统计关系,进行正确的知识学习,成为知识研究的一个重点和难点。近几年,随着统计关系学习研究的兴起,结合... 详细信息

现有的知识学习多基于统计方法,常常忽略了知识间的关系以及随时间的变化情况,在应用效果方面往往差强人意。如何准确把握知识间的统计关系,进行正确的知识学习,成为知识研究的一个重点和难点。近几年,随着统计关系学习研究的兴起,结合概率图模型和一阶逻辑理论的马尔可夫逻辑网被成功应用于自然语言处理、机器学习、社会关系分析等领域中。基于马尔可夫逻辑网技术,提出一种知识学习方法,在传统知识获取方法的基础上,引入一阶逻辑来学习知识间的关系,进行逻辑推理。在文本分类的应用实验中,通过对分类知识学习,与传统的SVM相比,所提出方法的准确率提高10%左右。

关键词：知识学习马尔可夫逻辑网分类支持向量机

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面向选择类题型求解的相似问题发现研究

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计算机工程与应用 2018年第15期54卷 120-125页

作者：于凤郑雨晴郑德权赵姗姗哈尔滨商业大学计算机与信息工程学院哈尔滨150028 哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院哈尔滨150001

在人工智能火热的今天,智能解题逐渐成为一大研究热点。研究基于知识关联和推理的选择类问题求解,尝试解决问题理解和相似问题发现两方面内容。针对问题理解,使用Text Rank和词性标注两种方法完成关键信息提取,并使用word2vec词聚类的... 详细信息

在人工智能火热的今天,智能解题逐渐成为一大研究热点。研究基于知识关联和推理的选择类问题求解,尝试解决问题理解和相似问题发现两方面内容。针对问题理解,使用Text Rank和词性标注两种方法完成关键信息提取,并使用word2vec词聚类的结果完成关键信息扩展;针对相似问题发现,首先根据问题理解生成的关键信息,从已有题库中抽取候选问题集,然后结合word2vec生成的词向量分别使用基于BM25变体、词项向量加权、改进的编辑距离三种方法计算句子相似度,并根据相似度大小,确定答案选择,最终完成问题求解。在地理选择题解答的相关实验中,获得了最高75.88%的平均准确率,也验证了问题求解的可行性。

关键词：问题求解词向量相似度计算问题发现

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