检索结果-内蒙古大学图书馆

智能计算机与应用 2020年第6期10卷 79-85页

作者：刘荣鑫哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院哈尔滨150001

数据科学时代,基于某些数据集训练机器学习算法是常见的。通过调查或科学实验,可以前瞻性地收集到数据集。最近,已经认识到训练数据集只具有代表性是不够的,如果受训练的系统要很好地处理一些不太流行的类别,则必须包括来自这些类别的... 详细信息

数据科学时代,基于某些数据集训练机器学习算法是常见的。通过调查或科学实验,可以前瞻性地收集到数据集。最近,已经认识到训练数据集只具有代表性是不够的,如果受训练的系统要很好地处理一些不太流行的类别,则必须包括来自这些类别的足够的例子,这便是数据集覆盖问题。本文在已有的处理数据集覆盖问题的方法的基础上,结合关联规则挖掘相关算法的思想,提出了获取MUP的优化算法,提高了获取MUP的运行效率;另外还提出了计算coverage算法面对数据稀疏问题以及位图过大、内存不足问题的解决思路,最后通过理论分析以及对实际数据集的综合实验,验证了获取MUP优化算法的优越性。

关键词：机器学习数据集覆盖问题 MUP 关联规则挖掘

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序列-序列模型注意力机制模块基本原理探究

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智能计算机与应用 2020年第1期10卷 1-6页

作者：马春鹏赵铁军哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院哈尔滨150001

编码器-解码器注意力矩阵一直都被认为是传统的神经机器翻译模型(例如基于循环神经网络的模型)学习到的词对齐。然而,通过实验证明了,对于Transformer这一结论并不成立。通过比较Transformer与基于循环神经网络的模型,研究发现了2种模... 详细信息

编码器-解码器注意力矩阵一直都被认为是传统的神经机器翻译模型(例如基于循环神经网络的模型)学习到的词对齐。然而,通过实验证明了,对于Transformer这一结论并不成立。通过比较Transformer与基于循环神经网络的模型,研究发现了2种模型中注意力机制的本质上的2个区别。基于这个观察,提出了2种能够让Transformer的注意力机制学习到词对齐的方法。实验结果证明了本文提出的方法的有效性,可使Transformer既能学习到很好的词对齐,也能够提升机器翻译的性能。

关键词：序列-序列模型词对齐 Transformer

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基于深度学习的癫痫发作预测方法研究

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智能计算机与应用 2020年第1期10卷 294-300,303页

作者：闵腾飞臧天仪哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院哈尔滨150001

癫痫是一种常见的神经系统疾病,影响着全世界近1%的人。越来越多的人认识到,采用癫痫发作预警的闭环治疗策略,可以在一定程度上控制癫痫的发作。本文主要基于Kaggle癫痫预测EGG数据集,同时采用深度学习模型,对预测癫痫发作前片段的概率... 详细信息

癫痫是一种常见的神经系统疾病,影响着全世界近1%的人。越来越多的人认识到,采用癫痫发作预警的闭环治疗策略,可以在一定程度上控制癫痫的发作。本文主要基于Kaggle癫痫预测EGG数据集,同时采用深度学习模型,对预测癫痫发作前片段的概率问题进行了实验性的研究。研究通过离散傅里叶变换(DFT)对数据集进行了预处理,并提出了利用两层卷积神经网络(CNN)提取频域和时间序列数据特征的模型,最终AUC指标为0.786,在504个队伍中排到第11位。同时,本文采用线性判别分析(LDA)和基本的递归神经网络(RNN)模型对此数据集进行了对比实验与分析。

关键词：癫痫离散傅里叶变换(DFT) 卷积神经网络(CNN) 递归神经网络(RNN)

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视频中动作识别任务综述

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智能计算机与应用 2020年第3期10卷 406-411页

作者：卢修生姚鸿勋哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院哈尔滨150001

随着移动通讯技术的发展,网络上视频数据呈爆炸性增长,对于智能视频分析技术的需求日益增加。随着深度学习技术的应用,视频理解和分析领域近年来得到了快速发展。作为视频分析领域的核心任务,对动作识别的研究不但能够提供更好的视频表... 详细信息

随着移动通讯技术的发展,网络上视频数据呈爆炸性增长,对于智能视频分析技术的需求日益增加。随着深度学习技术的应用,视频理解和分析领域近年来得到了快速发展。作为视频分析领域的核心任务,对动作识别的研究不但能够提供更好的视频表达模型,也能够促进其它视频相关任务的进展。在本文中,首先给出了视频中动作识别任务的定义,并区分了短时动作、动作、行为、事件等概念。其次,从传统方法和深度学习方法两方面介绍了动作识别任务的研究进展,其中传统方法又包括了基于全局表示与局部表示的识别方法。最后,介绍了具有代表性的动作识别数据集,并着重阐述了数据集的发展趋势。

关键词：视频理解动作识别行为分析深度学习

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IPv6网络拓扑测量目标选择技术

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智能计算机与应用 2020年第9期10卷 36-42页

作者：产毛宁张宇哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院哈尔滨150001

由于IPv6地址空间巨大,使得IPv6网络拓扑测量成为一个巨大的挑战。本文基于IPv6存活地址列表,提出了一种IPv6网络拓扑测量目标选取技术,来提高IPv6网络拓扑测量的有效性和完整性。首先,收集并融合了不同来源的IPv6存活地址列表;其次,分... 详细信息

由于IPv6地址空间巨大,使得IPv6网络拓扑测量成为一个巨大的挑战。本文基于IPv6存活地址列表,提出了一种IPv6网络拓扑测量目标选取技术,来提高IPv6网络拓扑测量的有效性和完整性。首先,收集并融合了不同来源的IPv6存活地址列表;其次,分析了IPv6存活地址列表的特征,接着提出了IPv6存活地址前缀列表预测算法PrefixPrediction,对比Entro⁃py/IP评估了算法的正确率;最后,给出了IPv6网络拓扑测量目标选取的综合方案。

关键词： IPv6网络拓扑测量 IPv6存活地址列表 IPv6存活地址前缀列表预测

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面向观测任务的无人艇路径规划策略

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智能计算机与应用 2020年第8期10卷 76-83页

作者：孟祥根哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院哈尔滨150000

随着无人技术和机器人技术的发展,作为其重要环节的全覆盖路径规划技术越发关键。与普通的机器人全覆盖路径规划不同,由于海况、天气等环境因素的影响,水面全覆盖路径规划需要考虑路径完成时间、路径平滑度、路径安全性等问题。目前对... 详细信息

随着无人技术和机器人技术的发展,作为其重要环节的全覆盖路径规划技术越发关键。与普通的机器人全覆盖路径规划不同,由于海况、天气等环境因素的影响,水面全覆盖路径规划需要考虑路径完成时间、路径平滑度、路径安全性等问题。目前对于机器人全覆盖路径规划问题已经有许多算法,如基于A星算法的路径规划、基于改进蚁群算法的路径规划、基于回溯法的路径规划,但这些算法在水面路径规划上存在路径转弯点过多的问题。本文针对一种水面全覆盖路径规划问题,提出一种路径规划算法,通过全局规划和局部规划两阶段确定路径。全局规划路径确定大致运动路线,保证覆盖率;局部规划在使用传感器探测到目标后,聚类处理并根据目标规划出新路径,保证路径的安全性。

关键词：水面路径规划全覆盖问题聚类算法卡尔曼滤波

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基于病理特征和改进随机森林的肺结节分类

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智能计算机与应用 2020年第1期10卷 274-280页

作者：孟晋洁程远志哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院哈尔滨150001

针对基于小样本训练的机器学习模型对肺结节良恶性分类精确度不高的问题,本文提出了一种基于病理特征和改进随机森林的肺结节良恶性分类方法。首先利用灰度级转换、两次区域生长和一次腐蚀膨胀,将肺结节周围的CT图像数据完整地分割出来... 详细信息

针对基于小样本训练的机器学习模型对肺结节良恶性分类精确度不高的问题,本文提出了一种基于病理特征和改进随机森林的肺结节良恶性分类方法。首先利用灰度级转换、两次区域生长和一次腐蚀膨胀,将肺结节周围的CT图像数据完整地分割出来,保留了特征细节,然后提取了语义特征、形态学特征、图形学特征、临床特征组合而成的病理特征,接着选取不同的特征分别训练2种随机森林分类器,最后将2种分类器进行集成加权得到肺结节良恶性的分类结果。通过ROC曲线、AUC值和其他机器学习方法进行对比,表明本文的方法能有效提升肺结节良恶性的分类精确度。

关键词：肺结节良恶性分类肺结节病理特征改进随机森林计算机辅助诊断

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面向健康医疗的分类关联规则挖掘研究

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智能计算机与应用 2020年第2期10卷 1-6,11页

作者：孙明瑞臧天仪哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院哈尔滨150001

数据的爆炸式增长使知识和规则隐式地存在于数据中不被发现,形成资源孤岛,造成资源浪费。关联分析用以挖掘大规模、海量数据中隐式的关联规则模式。提出一种面向健康医疗的分类关联规则挖掘算法,用以挖掘大规模个人健康数据间隐藏的分... 详细信息

数据的爆炸式增长使知识和规则隐式地存在于数据中不被发现,形成资源孤岛,造成资源浪费。关联分析用以挖掘大规模、海量数据中隐式的关联规则模式。提出一种面向健康医疗的分类关联规则挖掘算法,用以挖掘大规模个人健康数据间隐藏的分类关联规则模式,对健康医疗及其它领域中基于关联规则的推荐具有新价值。

关键词：关联分析频繁项集分类关联规则健康医疗

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面向大规模网络的实时高可靠消息分发技术

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智能计算机与应用 2020年第1期10卷 285-289,293页

作者：刘飞扬叶麟余翔湛赵俊达哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院哈尔滨150001

随着互联网规模的飞速发展,网络传输的数据量也在不断增加,日益增长的网络数据对网络带宽和服务器性能提出越来越高的要求,所以解决网络数据分发的实时性与可靠性是一个需要解决的问题。本文提出了一种基于AMQP技术与P2P技术,更好地解... 详细信息

随着互联网规模的飞速发展,网络传输的数据量也在不断增加,日益增长的网络数据对网络带宽和服务器性能提出越来越高的要求,所以解决网络数据分发的实时性与可靠性是一个需要解决的问题。本文提出了一种基于AMQP技术与P2P技术,更好地解决网络数据在分发过程中无法兼顾实时性与可靠性的问题,提升数据分发的速率的架构。文章中对现有的AMQP与P2P等相关技术进行分析,通过采用将AMQP技术与P2P技术相融合的方法,将不同规模的文件分配给不同的传输方式分发,提升分发的速率,实现分发的实时性与高可靠性。

关键词： AMQP P2P 网络分发

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基于深度强化学习的群体对抗策略研究

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智能计算机与应用 2020年第5期10卷 291-296,F0003页

作者：刘强姜峰哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院哈尔滨150000

多智能体强化学习方法之前一直在博弈论和控制论的基础上进行研究,但是实验结果表明,这一类多智能体强化学习方法无法处理现实生活中的复杂问题。直到最近几年深度强化学习技术的成熟,给群体智能的研究带来了新的解决方案。通过深度神... 详细信息

多智能体强化学习方法之前一直在博弈论和控制论的基础上进行研究,但是实验结果表明,这一类多智能体强化学习方法无法处理现实生活中的复杂问题。直到最近几年深度强化学习技术的成熟,给群体智能的研究带来了新的解决方案。通过深度神经网络来拟合策略函数,使得智能体有更强的处理复杂问题的能力。本文主要研究多智能体强化学习方法在对抗与协作环境下的应用,以及算法稳定性的提升和智能体规模的扩大,使得智能体能够像人类一样在复杂环境下互相协作地与其他智能体进行对抗。

关键词：深度强化学习多智能体强化学习深度神经网络

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