检索结果-内蒙古大学图书馆

浙江大学学报（理学版） 2023年第6期50卷 803-810,819页

作者：范宏宇伯彭波哈尔滨工业大学(威海)计算机科学与技术学院山东威海264209

三维轮胎花纹模型检索是计算机辅助花纹设计的关键。提出了一种基于非精确邻接图匹配和Cluster Tree的检索方法,利用三维花纹设计参数和几何特征提高检索效率。将B-rep格式的轮胎花纹模型转化为属性邻接图,通过计算边相容度,对两个属性... 详细信息

三维轮胎花纹模型检索是计算机辅助花纹设计的关键。提出了一种基于非精确邻接图匹配和Cluster Tree的检索方法,利用三维花纹设计参数和几何特征提高检索效率。将B-rep格式的轮胎花纹模型转化为属性邻接图,通过计算边相容度,对两个属性邻接图进行非精确匹配,计算其图相似度;通过设计参数对花纹数据库进行空间划分和递归聚类,构建以Cluster Tree为子树的索引结构,借助几何特征提升拓扑结构相近的花纹模型的区分度。将方法应用于自主开发的三维花纹设计软件平台,结果显示,检索精度和检索效率均较现有通用CAD检索模型高。

关键词：轮胎花纹设计参数化设计模型检索属性邻接图

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基于深度学习的说话人确认方法研究现状及展望

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数据采集与处理 2024年第5期39卷 1062-1084页

作者：李建琛韩纪庆哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院哈尔滨150001

随着深度学习的不断发展,说话人确认(Speaker verification)技术已经取得了长足的进步。该技术相较于其他生物特征识别技术,具有可远程操作、成本低和易于人机交互等优势,在公安刑侦、金融服务等领域展现出广泛的应用前景。本文系统综... 详细信息

随着深度学习的不断发展,说话人确认(Speaker verification)技术已经取得了长足的进步。该技术相较于其他生物特征识别技术,具有可远程操作、成本低和易于人机交互等优势,在公安刑侦、金融服务等领域展现出广泛的应用前景。本文系统综述了基于深度学习的说话人确认技术的发展脉络。首先,介绍了基于深度学习的说话人特征表示模型在模型输入与结构、池化层、有监督损失函数和自监督学习与预训练模型4个方面的发展历程和研究现状;其次,探讨了说话人确认技术在实际应用中面临的跨域不匹配问题,如噪声干扰、信道不匹配和远场语音等,并概述了相应的领域自适应和领域泛化方法;最后,指出了进一步的研究方向。

关键词：说话人识别说话人确认深度学习领域不匹配自监督学习

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基于深度学习的图像-文本匹配研究综述

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计算机学报 2023年第11期46卷 2370-2399页

作者：刘萌齐孟津詹圳宇曲磊钢聂秀山聂礼强山东建筑大学计算机科学与技术学院济南250101 山东大学(青岛)计算机科学与技术学院山东青岛266000 哈尔滨工业大学(深圳)计算机科学与技术学院广东深圳518055

图像-文本匹配任务旨在衡量图像和文本描述之间的相似性,其在桥接视觉和语言中起着至关重要的作用.近年来,图像与句子的全局对齐以及区域与单词的局部对齐研究方面取得了很大的进展.本文对当前先进的研究方法进行分类和描述.具体地,本... 详细信息

图像-文本匹配任务旨在衡量图像和文本描述之间的相似性,其在桥接视觉和语言中起着至关重要的作用.近年来,图像与句子的全局对齐以及区域与单词的局部对齐研究方面取得了很大的进展.本文对当前先进的研究方法进行分类和描述.具体地,本文将现有方法划分为基于全局特征的图像-文本匹配方法、基于局部特征的图像-文本匹配方法、基于外部知识的图像-文本匹配方法、基于度量学习的图像-文本匹配方法以及多模态预训练模型,对于基于全局特征的图像-文本匹配方法,本文依据流程类型划分为两类:基于嵌入的方法和基于交互的方法;而对于基于局部特征的图像-文本匹配方法,依据其交互模式的不同,则被细分为三类:基于模态内关系建模的方法、基于模态间关系建模的方法以及基于混合交互建模的方法.随后,本文对当前图像-文本匹配任务的相关数据集进行了整理,并对现有方法的实验结果进行分析与总结.最后,对未来研究可能面临的挑战进行了展望.

关键词：图像-文本匹配跨模态图像检索多模态预训练模型综述深度学习人工智能

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融合文本描述和层次类型的知识表示学习方法

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浙江大学学报（工学版） 2023年第5期57卷 911-920页

作者：李松舒世泰郝晓红郝忠孝哈尔滨理工大学计算机科学与技术学院黑龙江哈尔滨150080 哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院黑龙江哈尔滨150001

现有的知识表示方法只考虑三元组本身或一种额外信息,没有充分利用外部信息对知识表示进行语义补充,为此提出一种融合文本描述信息和层次类型信息的知识表示学习方法.使用卷积神经网络(CNN)从文本中提取特征信息;使用基于注意力机制的... 详细信息

现有的知识表示方法只考虑三元组本身或一种额外信息,没有充分利用外部信息对知识表示进行语义补充,为此提出一种融合文本描述信息和层次类型信息的知识表示学习方法.使用卷积神经网络(CNN)从文本中提取特征信息;使用基于注意力机制的卷积神经网络区分不同关系的特征可信度,以增强实体关系结构向量在现有知识图谱中的表示,获得丰富的语义信息;使用加权层次编码器来构造层次类型投影矩阵,将实体的所有层次类型投影矩阵与特定关系类型约束结合起来.在WN18、WN18RR、FB15K、FB15K-237和YAGO3-10数据集上,进行链接预测和三元组分类等任务,以分析和验证所提模型的有效性.实验结果表明:在实体预测实验中,所提模型与TransD模型相比,MeanRank(Filter)降低了11.8%,Hits@10提升了3.5%;在三元组分类实验中,所提模型的分类精度比DKRL模型提高了8.4%,比TKRL模型提升了8.5%,充分证明利用外部多源信息能够提高知识表示能力.

关键词：知识图谱知识表示多源信息融合表示学习链接预测

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风云气象卫星光学遥感数据的智能处理与典型应用综述(特邀)

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光学学报 2024年第18期44卷 81-99页

作者：罗楚耀黄旭李嘉正李旭涛叶允明哈尔滨工业大学(深圳)电子与信息工程学院广东深圳518055 哈尔滨工业大学(深圳)计算机科学与技术学院广东深圳518055

系统性地回顾与探讨了人工智能方法在卫星大数据挖掘领域的研究与应用,着重分析了这些技术如何有效提升数据处理的效率和精度。介绍了卫星领域的发展背景和卫星大数据挖掘的紧迫性,强调了在遥感场景中处理海量数据的挑战及重要性。随后... 详细信息

系统性地回顾与探讨了人工智能方法在卫星大数据挖掘领域的研究与应用,着重分析了这些技术如何有效提升数据处理的效率和精度。介绍了卫星领域的发展背景和卫星大数据挖掘的紧迫性,强调了在遥感场景中处理海量数据的挑战及重要性。随后,详细阐述了人工智能方法在多个任务上的应用情况,包括智能自定标、云检测、云图外推、降水反演等具体问题。通过使用先进的神经网络模型和深度学习技术,已有研究在上述任务中表现出优于传统方法的性能。最后,总结了人工智能方法在卫星应用上取得的成就,并指出未来的研究前景。通过整合遥感、地理信息科学等相关学科视角,展望了人工智能技术将如何推动卫星数据挖掘向实时处理和全球共享的方向发展,预示了一个数据处理更高效、信息共享更广泛的未来。

关键词：人工智能技术深度学习卫星遥感数据数据挖掘

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一种基于改进K核分解的合作网络关键节点集识别方法

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数据分析与知识发现 2024年第5期8卷 80-90页

作者：张大勇门浩苏展哈尔滨工业大学互动媒体设计与装备服务创新重点实验室哈尔滨150001 哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院哈尔滨150001

【目的】针对关键节点集识别算法中广泛存在的退化性问题,提出一种以半局域中心性为基础的改进型K-shell分解算法。【方法】算法根据节点一阶邻居信息构建半局域中心性指标,在考虑剩余节点的半局域信息和已移除节点的半局域信息基础上,... 详细信息

【目的】针对关键节点集识别算法中广泛存在的退化性问题,提出一种以半局域中心性为基础的改进型K-shell分解算法。【方法】算法根据节点一阶邻居信息构建半局域中心性指标,在考虑剩余节点的半局域信息和已移除节点的半局域信息基础上,通过递归移除方式确定最终的关键节点集。【结果】6组实际合作网络数据实验表明,改进的K-shell分解算法能够有效消除原有算法中的退化性问题,具有较高的计算准确性和较低的计算复杂度,适用于大规模合作网络中关键节点集的识别。【局限】受网络结构属性的影响,在部分样本网络中计算准确性低于介数中心性方法。【结论】通过对改进的K-shell分解算法计算所得的核心节点集的有效保护,能够提升合作网络的稳定性,有利于合作网络目标的实现。

关键词：合作网络分解算法关键节点集计算复杂度

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面向合同信息抽取的动态多任务学习方法

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软件学报 2024年第7期35卷 3377-3391页

作者：王浩畅郑冠彧赵铁军东北石油大学计算机与信息技术学院黑龙江大庆163318 哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院黑龙江哈尔滨150001

对于合同文本中要素和条款两类信息的准确提取,可以有效提升合同的审查效率,为贸易各方提供便利化服务.然而当前的合同信息抽取方法一般训练单任务模型对要素和条款分别进行抽取,并没有深挖合同文本的特征,忽略了不同任务间的关联性.因... 详细信息

对于合同文本中要素和条款两类信息的准确提取,可以有效提升合同的审查效率,为贸易各方提供便利化服务.然而当前的合同信息抽取方法一般训练单任务模型对要素和条款分别进行抽取,并没有深挖合同文本的特征,忽略了不同任务间的关联性.因此,采用深度神经网络结构对要素抽取和条款抽取两个任务间的相关性进行研究,并提出多任务学习方法.所提方法首先将上述两种任务进行融合,构建一种应用于合同信息抽取的基本多任务学习模型;然后对其进行优化,利用Attention机制进一步挖掘其相关性,形成基于Attention机制的动态多任务学习模型;最后针对篇章级合同文本中复杂的语义环境,在前两者的基础上提出一种融合词汇知识的动态多任务学习模型.实验结果表明,所提方法可以充分捕捉任务间的共享特征,不仅取得了比单任务模型更好的信息抽取结果,而且能够有效解决合同文本中要素与条款间实体嵌套的问题,实现合同要素与条款的信息联合抽取.此外,为了验证该方法的鲁棒性,在多个领域的公开数据集上进行实验,结果表明该方法的效果均优于基线方法.

关键词：多任务学习合同文本信息联合抽取注意力机制实体嵌套

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基于多查询的社交网络关键节点挖掘算法

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网络与信息安全学报 2024年第1期10卷 79-90页

作者：辛国栋朱滕威黄俊恒魏家扬刘润萱王巍哈尔滨工业大学(威海)计算机科学与技术学院山东威海264209

关键节点挖掘是复杂网络领域的研究重点和热点。针对社交网络中关键嫌疑人挖掘问题,提出基于多查询的社交网络关键节点挖掘算法。该算法将已知嫌疑人作为查询节点,提取其所在的局部拓扑结构,并计算局部拓扑结构中非查询节点的关键程度,... 详细信息

关键节点挖掘是复杂网络领域的研究重点和热点。针对社交网络中关键嫌疑人挖掘问题,提出基于多查询的社交网络关键节点挖掘算法。该算法将已知嫌疑人作为查询节点,提取其所在的局部拓扑结构,并计算局部拓扑结构中非查询节点的关键程度,从中选择关键程度较高的节点进行推荐。针对现有方法中关键节点计算复杂度高、已知查询节点信息难以有效利用的问题,提出一个两阶段的基于多查询的社交网络关键节点挖掘算法,整合多查询节点的局部拓扑信息和全局节点聚合特征信息,将计算范围从全局缩减到局部,进而对相关节点的关键程度进行量化。具体而言,利用带重启策略的随机游走算法获得多个查询节点的局部拓扑结构;为了得到节点的嵌入向量,基于graphsage模型构建一种无监督的图神经网络模型,该模型结合节点的自身特征和邻居聚合特征来生成嵌入向量,从而为算法框架的相似度计算提供信息输入。基于与查询节点特征的相似性,衡量局部拓扑中节点的关键程度。实验结果显示,所提算法在时间效率和结果有效性方面均优于传统关键节点挖掘算法。

关键词：社交网络随机游走图神经网络节点嵌入向量关键节点

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基于关系提示的单模块单步骤实体关系抽取方法研究

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西安交通大学学报 2025年第3期59卷 222-234页

作者：刘辉张智王启源国防科技大学电子对抗学院合肥230037 哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院哈尔滨150001

针对现有关系三元组抽取方法由于忽略关系本身的关系语义信息以及三元组中元素的相互依赖和不可分性所导致的抽取效果不佳问题,提出了一种基于关系提示的实体关系抽取方法。在构建单模块单步关系三重抽取模型(RPSS)的基础上,考虑不同层... 详细信息

针对现有关系三元组抽取方法由于忽略关系本身的关系语义信息以及三元组中元素的相互依赖和不可分性所导致的抽取效果不佳问题,提出了一种基于关系提示的实体关系抽取方法。在构建单模块单步关系三重抽取模型(RPSS)的基础上,考虑不同层次的关系语义信息和符号级和特征级的关系提示信息,对实体和关系提示符进行联合编码,得到统一的全局表示;同时通过注意力机制挖掘不同嵌入之间的深层关联,构建三重交互矩阵,可在一个步骤中直接从单个模块中提取所有三元组。结果表明:所提方法在NYT、WebNLG两个基准数据集上实现了最佳的表现,F_(1)分别达到了93.3%和94.9%。

关键词：实体关系抽取注意力机制联合编码

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基于禁忌搜索和遗传算法的云仓储分配优化

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计算机集成制造系统 2022年第1期28卷 208-216页

作者：王飞孟凡超郑宏珍哈尔滨工业大学(威海)计算机科学与技术学院山东威海264200

针对商家企业选择的云仓储分布过于密集,导致其服务覆盖范围有较多重叠的问题,提出了仓储间因缺货调货而产生的物流成本费用,以及商家企业的服务辐射范围两个关键因素。首先,以物流成本总费用最小为目标,建立云仓储分配与优化模型。然后... 详细信息

针对商家企业选择的云仓储分布过于密集,导致其服务覆盖范围有较多重叠的问题,提出了仓储间因缺货调货而产生的物流成本费用,以及商家企业的服务辐射范围两个关键因素。首先,以物流成本总费用最小为目标,建立云仓储分配与优化模型。然后,通过设计两种优化的禁忌搜索算法和遗传算法,对其进行求解。最后,与现有算法从收敛性、最优解以及云仓储分布方差等方面进行对比分析。结果表明,采用禁忌搜索算法求解的结果,其物流成本总费用较低,分布方差较大,商家企业的服务辐射范围较广,验证了算法的可行性与有效性。

关键词：云仓储分布方差禁忌搜索算法遗传算法服务辐射范围

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