检索结果-内蒙古大学图书馆

智能计算机与应用 2019年第2期9卷 200-203,207页

作者：赵怀鹏车万翔刘挺哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院哈尔滨150001

就是一个高度概括原文重要信息的过程。摘要算法大致可以分为2类:抽取式摘要和生成式摘要。抽取式摘要的目的是从原文中选择一些重要的短语或句子来组成摘要。生成式摘要是利用算法生成文本的另一种表达,所用到的词汇表述并不一定来自... 详细信息

就是一个高度概括原文重要信息的过程。摘要算法大致可以分为2类:抽取式摘要和生成式摘要。抽取式摘要的目的是从原文中选择一些重要的短语或句子来组成摘要。生成式摘要是利用算法生成文本的另一种表达,所用到的词汇表述并不一定来自于原文。自动文本摘要能够帮助很多下游任务(例如新闻摘要,社会媒体等)。近些年一些基于神经网络的工作大都将抽取式摘要任务当成序列标注来建模。这就存在训练和测试的不一致性问题:训练时当成分类任务,测试时当成排序任务。研究提出一种基于神经网络的回归模型,让模型在训练的时候就直接拟合ROUGE得到其分数用来做排序。实验结果超过目前抽取式摘要的最好结果。

关键词：神经网络抽取式摘要回归模型

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基于FlightGear的航磁数据仿真平台

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智能计算机与应用 2019年第1期9卷 280-283页

作者：窦振家孙宇慧胡凯韩琦哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院哈尔滨150001

本文设计并实现了一种基于FlightGear模拟飞行软件的航磁数据仿真平台,可用于生成航磁探测数据并验证航磁干扰补偿算法和航磁异常检测算法。该平台首先利用FlightGear模拟飞行软件以生成飞机的飞行姿态数据和位置数据,在此基础上利用WMM... 详细信息

本文设计并实现了一种基于FlightGear模拟飞行软件的航磁数据仿真平台,可用于生成航磁探测数据并验证航磁干扰补偿算法和航磁异常检测算法。该平台首先利用FlightGear模拟飞行软件以生成飞机的飞行姿态数据和位置数据,在此基础上利用WMM2015模型计算地磁场数据,并根据电磁学基本原理计算飞机产生的干扰磁场,将2种仿真磁场数据进行融合从而得到机载磁力仪输出数据。测试结果说明了该航磁数据仿真平台的有效性。该航磁数据仿真平台对于航磁干扰补偿和航磁异常信号检测算法的研究具有重要意义。

关键词：航空磁探数字仿真模拟飞行 FlightGear

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基于内存计算的基因疾病搜索系统

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智能计算机与应用 2019年第1期9卷 272-276页

作者：杨勤臧天仪哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院哈尔滨150001

随着现代测序技术的发展,产生海量生物数据,快速发展的生物信息学也在不断剖析这些数据的隐藏生物信息。通过生物网络研究基因型与疾病表型的关联关系从而实现致病基因的预测和寻找基因导致的疾病。基于疾病基因模块性特征,提出整合蛋... 详细信息

随着现代测序技术的发展,产生海量生物数据,快速发展的生物信息学也在不断剖析这些数据的隐藏生物信息。通过生物网络研究基因型与疾病表型的关联关系从而实现致病基因的预测和寻找基因导致的疾病。基于疾病基因模块性特征,提出整合蛋白质相互作用网络、疾病表型相似性网络、疾病-基因对应网络,构建异构生物网络,改进网页排序算法TrustRank,对候选基因与疾病进行优先级排序,实现预测功能。本文还将通过Spark平台开发基因疾病搜索系统,数据存储在HBase中,形成大数据存储、处理、分析的解决方案,对临床诊断和疾病治疗提供新思路。

关键词：基因型疾病表型大数据 TrustRank

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超低分辨率视频中的字符识别技术研究

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智能计算机与应用 2019年第1期9卷 203-207页

作者：王瑞李海峰马琳哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院哈尔滨150001

随着计算机技术的发展,具有录制视频功能的便携设备越来越多,而视频网站通知也便利了视频的发布,产生了海量的视频数据。研究中发现视频中的文本信息尤为重要,因其常常与视频内容主题直接相关,对于视频中的信息检索或者下一步的数据挖... 详细信息

随着计算机技术的发展,具有录制视频功能的便携设备越来越多,而视频网站通知也便利了视频的发布,产生了海量的视频数据。研究中发现视频中的文本信息尤为重要,因其常常与视频内容主题直接相关,对于视频中的信息检索或者下一步的数据挖掘具有重要意义。而许多视频由于录制设备的影响,其分辨率往往很低。本文针对超低分辨率视频中出现的印刷体字符进行识别,使用基于模板匹配算法的核心字符识别引擎,同时为了最大程度减少用户的标注次数,提出了全自动生成模板库的算法。为了进一步提高识别率,在识别结果后处理环节加入了纠错反馈机制。最后,根据提出的算法构建了一套自动识别视频字符的实用系统,在实际应用中取得了很好的效果。

关键词：字符识别视频超低分辨率图像处理

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随机需求下面向异质费用的云资源调度算法

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哈尔滨工业大学学报 2018年第11期50卷 116-121页

作者：刘扬魏蔚张伟哲河南工业大学信息科学与工程学院郑州450001 哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院哈尔滨150001

采用分布式云构建流媒体服务等高资源消耗系统,既符合应用多区域部署的要求,也能充分利用云中资源保证服务质量,同时还能进行系统预算成本控制.由于各区域云中心费用函数存在差别,分布式云中调度需引入异质费用模型,结合流媒体应用中用... 详细信息

采用分布式云构建流媒体服务等高资源消耗系统,既符合应用多区域部署的要求,也能充分利用云中资源保证服务质量,同时还能进行系统预算成本控制.由于各区域云中心费用函数存在差别,分布式云中调度需引入异质费用模型,结合流媒体应用中用户请求高度动态随机的特征,在给定的费用预算下响应尽可能多的用户请求.均值需求模型忽略了资源需求在短时间间隔内的变化细节,导致资源利用率低下.为克服均值需求模型的缺点,采用随机需求模型以捕捉细粒度资源需求,使用通用代价函数描述异质费用模型,建立更具通用性的非线性规划问题模型;为降低求解算法的复杂度,基于动态规划快速获得解的下界,再迭代逼近获取近优解.实验结果表明:相比经典的基于均值的调度算法,在区域数量较大时,平均能额外满足15%的用户请求;随着预算的减少,能额外满足近40%的用户请求;且不受各区域价格函数差异和用户访问需求差异的影响.因此,在构建全球部署的大规模流媒体服务系统时,算法能以较低的计算代价显著增加响应的用户请求量,广泛适应各种不同的云基础设施服务提供商.

关键词：随机需求资源调度非线性规划异质费用模型云计算

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面向大规模网络解析的层次单调别名解析算法

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科学技术与工程 2019年第23期19卷 171-176页

作者：孙明思李斌吉林农业科技学院电气与信息工程学院吉林132101 哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院哈尔滨150001

随着网络规模的幂指数增长,大规模网络环境下IP级拓扑结构呈现多元复杂结构。针对大规模网络下IP别名解算法性能不高的问题,提出一种层次别名解析方法。该方法通过目标主机IP分类、IP异常检测和基于时空搜索的IP别名检测等3个层次逐步降... 详细信息

随着网络规模的幂指数增长,大规模网络环境下IP级拓扑结构呈现多元复杂结构。针对大规模网络下IP别名解算法性能不高的问题,提出一种层次别名解析方法。该方法通过目标主机IP分类、IP异常检测和基于时空搜索的IP别名检测等3个层次逐步降低IP地址解析规模,在R&E和Tier-1两个数据集上我们的方法、传统单调别名解析(monotonic ID-based alias resolution,MIDAR)和泛型方法解析(generic approach resolution,GAR)。实验结果表明,提出的方法相比传统MIDAR和GAR方法更有效,且准确率更高。其中,准确率分别提高了19.52%和11.86%。因此,提出的方法可以有效解决大规模网络IP别名解析问题。

关键词：大规模网络 IP别名解析单调别名解析算法层次方法 IP地址

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面向不平衡数据集的一种改进的k-近邻分类器

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东北大学学报（自然科学版） 2019年第7期40卷 932-936页

作者：刘鹏杜佳芝吕伟刚窦明武中国海洋大学计算中心山东青岛266100 中国海洋大学信息学院山东青岛266100 哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院黑龙江哈尔滨150001 中国海洋大学教育技术系山东青岛266100

心脏心律失常数据集的心电图(ECG)数据往往存在各心律失常类型下样本数量不平衡问题.针对此问题,提出了一种新的模式识别分类方法,即改进的基于核的差重建的加权k-近邻分类器(modified kernel difference-weighted k-nearest neighbor c... 详细信息

心脏心律失常数据集的心电图(ECG)数据往往存在各心律失常类型下样本数量不平衡问题.针对此问题,提出了一种新的模式识别分类方法,即改进的基于核的差重建的加权k-近邻分类器(modified kernel difference-weighted k-nearest neighbor classifier, MKDF-WKNN),通过引入修正因子对含样本数较多的类别进行权值抑制,对含样本数较少的类别进行权值的加大,并使用UCI心脏心律失常数据集对ECG数据进行分类.实验结果表明,提出的算法和其他一些基于KNN的算法如KNN,DS-WKNN,DF-WKNN和KDF-WKNN相比,对于不平衡的心律失常数据集的分类有更好的效果.

关键词：心律失常心电图模式分类 k-近邻算法不平衡数据集

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基于层次化深度学习的医疗数据库离群数据检测算法

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计算机系统应用 2020年第3期29卷 180-186页

作者：李晓峰王妍玮李东黑龙江外国语学院信息工程系哈尔滨150025 普渡大学机械工程系西拉法叶市IN47906 哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院哈尔滨150001

对医疗数据库中存在的离散数据进行检测时,由于缺少数据过滤等过程而导致检测执行时间较长、检测效率低、离散点检测率低等问题,为此提出基于层次化深度学习的医疗数据库离散数据检测算法.首先,采用动态网格划分法划分空间中的稀疏区域... 详细信息

对医疗数据库中存在的离散数据进行检测时,由于缺少数据过滤等过程而导致检测执行时间较长、检测效率低、离散点检测率低等问题,为此提出基于层次化深度学习的医疗数据库离散数据检测算法.首先,采用动态网格划分法划分空间中的稀疏区域和稠密区域,降低数据检测的规模,缩短检测执行时间;然后,通过层次化深度学习过程融合专家知识和数据的属性取值分布信息,实现医疗数据库中离散数据的检测.实验结果表明,该算法可以在较短的时间内准确完成医疗数据库中离散数据的检测,且相较于传统算法来说更具有应用优势.

关键词：层次化深度学习医疗数据离群点离群数据检测动态网格划分

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基于改进K-NN和SVM的多学科协作诊疗决策支持系统

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计算机系统应用 2020年第6期29卷 80-88页

作者：李晓峰王妍玮李东黑龙江外国语学院信息工程系哈尔滨150025 普渡大学机械工程系西拉法叶市IN47906 哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院哈尔滨50001

由于当前的诊疗决策支持系统采用单一学科的决策方法,导致诊疗精度不高,获取的数据分类结果准确率较低,提出并设计一种基于改进K-NN(K-Nearest Neighbour)分类算法和SVM(Support Vector Mechine)的多学科协作诊疗决策支持系统.在构建系... 详细信息

由于当前的诊疗决策支持系统采用单一学科的决策方法,导致诊疗精度不高,获取的数据分类结果准确率较低,提出并设计一种基于改进K-NN(K-Nearest Neighbour)分类算法和SVM(Support Vector Mechine)的多学科协作诊疗决策支持系统.在构建系统总体框架的基础上,对数据库系统模块、人机交互模块和诊疗推理模块进行设计,其中诊疗推理模块是系统的软件核心,通过改进K-NN分类算法和SVM建立推理引擎,在计算机的辅助下,搜索与患者病症信息相似的医疗案例,并进行相似度匹配,根据匹配结果与患者症状集构建一个新的临床案例,引入CDA(Clinical Document Architecture)概念,实现改进K-NN分类算法和SVM算法的有效融合,完成多学科协作诊疗决策.实验结果表明,与传统系统相比,该系统的诊疗决策精度高,评价指标测试平均值达到95.98%,分类结果准确率较高,在该系统辅助下能提高医生诊断正确性,降低误诊率,且运算复杂度较低.

关键词：改进K-NN分类算法 SVM 多学科协作诊疗决策支持系统

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目标跟踪中辅助目标的选择、跟踪与更新

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自动化学报 2018年第7期44卷 1195-1211页

作者：刘畅赵巍刘鹏唐降龙哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院哈尔滨150001 哈尔滨工业大学模式识别与智能系统研究中心哈尔滨150001

在目标的动态背景中存在有利于目标跟踪的信息.使用辅助目标来描述目标的动态背景,在跟踪目标的同时建立辅助目标与目标之间的运动依赖关系.用多个辅助目标预测目标的位置,将辅助目标预测结果与目标跟踪器预测结果融合得到目标位置.方... 详细信息

在目标的动态背景中存在有利于目标跟踪的信息.使用辅助目标来描述目标的动态背景,在跟踪目标的同时建立辅助目标与目标之间的运动依赖关系.用多个辅助目标预测目标的位置,将辅助目标预测结果与目标跟踪器预测结果融合得到目标位置.方法包括,利用辅助目标与目标之间的运动依赖关系和辅助目标自身跟踪精度的辅助目标选择方法;使用多个低精度辅助目标跟踪器获得良好的目标预测结果的辅助目标跟踪和目标预测方法;以及根据目标跟踪结果更新辅助目标跟踪参数的方法.辅助目标具有多样性和独立性.基于辅助目标的目标跟踪方法可以与其他目标跟踪器结合,具有推广泛化能力.实验结果表明,辅助目标在目标跟踪中发挥重要作用,与其他目标跟踪方法对比结果表明,有更好的鲁棒性和目标跟踪精度.

关键词：目标跟踪动态背景辅助目标跟踪器融合

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