检索结果-内蒙古大学图书馆

小型微型计算机系统 2017年第4期38卷 872-875页

作者：管皓薛向阳安志勇复旦大学计算机科学技术学院上海市智能信息处理重点实验室上海201203 山东工商学院计算机科学与技术学院山东烟台264005

针对传统卷积网络需要耗费大量离线训练时间和带标签样本的问题,提出一种在线卷积网络模型并应用于视频目标跟踪.首先通过层级K-means算法获取卷积网络不同层的滤波器组,而后通过这些滤波器在线提取目标的层级外观特征图.同时,层间降采... 详细信息

针对传统卷积网络需要耗费大量离线训练时间和带标签样本的问题,提出一种在线卷积网络模型并应用于视频目标跟踪.首先通过层级K-means算法获取卷积网络不同层的滤波器组,而后通过这些滤波器在线提取目标的层级外观特征图.同时,层间降采样操作被去除以便不损失空间信息.最后得到的特征图通过多通道相关滤波器预测目标的位移变化.实验表明,本文算法可以有效对抗背景纹理、光照变化等噪声干扰,具备较高的跟踪精度.

关键词：目标跟踪卷积网络在线学习相关滤波

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基于正则表达式构建学习的网页信息抽取方法

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计算机应用与软件 2017年第2期34卷 14-19,79页

作者：朱文琰郑肖雄复旦大学计算机科学技术学院智能信息处理重点实验室上海200433

正则表达式作为信息抽取领域中的一种常用方法已经被广泛应用多年。然而构建高质量并且复杂度较高的正则表达式通常需要耗费大量人工成本,为此,提出一种基于正则表达式状态转换的算法来学习复杂正则表达式的构建过程。该算法需要给定输... 详细信息

正则表达式作为信息抽取领域中的一种常用方法已经被广泛应用多年。然而构建高质量并且复杂度较高的正则表达式通常需要耗费大量人工成本,为此,提出一种基于正则表达式状态转换的算法来学习复杂正则表达式的构建过程。该算法需要给定输入初始正则以及正反例样本,初始正则表达式在经过析取分离与合并交叉两大类正则表达式状态转换之后,得到候选正则表达式集合,利用F值评估候选项的信息抽取效果,通过贪心的启发式策略选择一个最优正则表达式作为输出。在多种数据集上对算法进行测评。实验表明,该算法性能与准确度均优于常规的机器学习方法。尤其在较小规模训练集和跨数据集上依然有较好的效果。

关键词：正则表达式构建状态转换 Web信息抽取

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BPDetector:一种可扩展的业务模式识别框架

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计算机集成制造系统 2016年第2期22卷 287-293页

作者：闾亚雷建坤杨丽琴张亮复旦大学计算机科学技术学院上海201203 复旦大学上海市数据科学重点实验室上海201203

为了有效地发现业务模式,提出一种基于复杂事件处理技术的可扩展业务模式识别框架,该框架不仅可以从日志中发现业务模式以及相应的配置参数,还具可伸缩特征,即框架与待发现的业务模式及其个数不存在紧密关系。以中国移动公司办公系统内... 详细信息

为了有效地发现业务模式,提出一种基于复杂事件处理技术的可扩展业务模式识别框架,该框架不仅可以从日志中发现业务模式以及相应的配置参数,还具可伸缩特征,即框架与待发现的业务模式及其个数不存在紧密关系。以中国移动公司办公系统内部的业务流程执行日志为例,基于Esper复杂事件处理开源工具开发了业务模式识别系统,验证了该方法的可行性和有效性。

关键词：业务模型业务模式识别可扩展框架复杂事件处理

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基于异质网络的长非编码RNA和蛋白质相互作用的预测算法研究

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计算机应用与软件 2017年第3期34卷 227-232页

作者：郑肖雄朱文琰复旦大学计算机科学技术学院智能信息处理重点实验室上海200433

长非编码RNA在生物过程中扮演着非常重要的角色,长非编码RNA可以与多种蛋白质结合发挥其生物功能,预测长非编码RNA和蛋白质的相互作用也成为了研究长非编码RNA功能的途径之一。由于长非编码RNA的低保守性,通过提取特征和用机器学习算法... 详细信息

长非编码RNA在生物过程中扮演着非常重要的角色,长非编码RNA可以与多种蛋白质结合发挥其生物功能,预测长非编码RNA和蛋白质的相互作用也成为了研究长非编码RNA功能的途径之一。由于长非编码RNA的低保守性,通过提取特征和用机器学习算法预测它和蛋白质之间的相互作用将会不太合适。LPHeteSim算法是一种基于对称路径随机游走的方法,它可以衡量异质长非编码RNA和蛋白质相互作用网络中两者的相关性。在导质网络中,LPHeteSim算法可以有效地预测两者的相互作用,实验结果验证了算法的有效性。

关键词：长非编码RNA和蛋白质相互作用随机游走异质网络

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LS-Cluster:大规模多变量时间序列聚类方法

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计算机应用与软件 2017年第5期34卷 205-210,246页

作者：郑诚王鹏汪卫复旦大学计算机科学技术学院上海201203 复旦大学上海市数据科学重点实验室上海201203

现有的关于多变量时间序列聚类的研究中所研究的变量规模均较少,而现实生活又经常会出现大规模多变量时间序列,因此提出了LS-Cluster算法,旨在对有上万变量的大规模多变量时间序列进行聚类。首先,将每个时刻的多变量时间序列转化成矩形... 详细信息

现有的关于多变量时间序列聚类的研究中所研究的变量规模均较少,而现实生活又经常会出现大规模多变量时间序列,因此提出了LS-Cluster算法,旨在对有上万变量的大规模多变量时间序列进行聚类。首先,将每个时刻的多变量时间序列转化成矩形网格,然后使用二维离散余弦变换对其进行特征提取。接着提出了LS相似度用于计算特征序列之间的相似程度。最后,采用层次聚类方法发现其中所蕴含的模式。实验结果显示,该方法在人工合成数据和真实数据上都有较好的效果和可扩展性。

关键词：大规模多变量时间序列离散余弦变换 LS相似度聚类

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基于Web技术进行移动应用开发和中间件的研究

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计算机系统应用 2017年第11期26卷 19-27页

作者：罗宏俊冯瑞复旦大学计算机科学技术学院上海201203 复旦大学上海市智能信息处理重点实验室上海201203

提出了一种基于纯Web技术来进行移动应用开发的新型开发模式,并指出其可行性和意义.基于这样的一种开发模式,通过MUI和HTML5+的技术实现一个跨平台的移动端体育竞技平台.最后打包部署在包括ios、Android手机与平板等所有移动端设备上运... 详细信息

提出了一种基于纯Web技术来进行移动应用开发的新型开发模式,并指出其可行性和意义.基于这样的一种开发模式,通过MUI和HTML5+的技术实现一个跨平台的移动端体育竞技平台.最后打包部署在包括ios、Android手机与平板等所有移动端设备上运行,验证了这样的一种开发模式的可行性与优势所在.在Web技术日益发达的今天,这样的开发方式会得到越来越广泛的关注和应用.

关键词： Web技术 Web应用移动应用 MUI HTML5+

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结合语言学特征和自编码器的英语作文自动评分

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计算机系统应用 2017年第1期26卷 1-8页

作者：魏扬威黄萱菁复旦大学计算机科学与技术学院上海201203 复旦大学上海市智能信息处理重点实验室上海201203

近年来,越来越多的大规模英语考试采用了自动评分系统.因此,对英语作文自动评分的研究有着非常重要的价值.我们先依据英语作文写作技巧提取了大量语言学特征,再分别使用自编码器,特征值离散化方法对特征进行重构,最后我们使用分层多项... 详细信息

近年来,越来越多的大规模英语考试采用了自动评分系统.因此,对英语作文自动评分的研究有着非常重要的价值.我们先依据英语作文写作技巧提取了大量语言学特征,再分别使用自编码器,特征值离散化方法对特征进行重构,最后我们使用分层多项模型来输出文章的最终得分.实验表明,该方法能取得很好的预测效果,而且面对不同主题的作文进行预测时也能显示出较好的鲁棒性.相比于传统自动评分方法皮尔森相关系数高出9.7%,具有良好的实际应用价值.

关键词：自动评分自编码器离散化文本特征提取

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深度学习在视频目标跟踪中的应用进展与展望

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自动化学报 2016年第6期42卷 834-847页

作者：管皓薛向阳安志勇复旦大学计算机科学技术学院上海市智能信息处理重点实验室上海201203

视频目标跟踪是计算机视觉的重要研究课题,在视频监控、机器人、人机交互等方面具有广泛应用.大数据时代的到来及深度学习方法的出现,为视频目标跟踪的研究提供了新的契机.本文首先阐述了视频目标跟踪的基本研究框架.对新时期视频目标... 详细信息

视频目标跟踪是计算机视觉的重要研究课题,在视频监控、机器人、人机交互等方面具有广泛应用.大数据时代的到来及深度学习方法的出现,为视频目标跟踪的研究提供了新的契机.本文首先阐述了视频目标跟踪的基本研究框架.对新时期视频目标跟踪研究的特点与趋势进行了分析,介绍了国际上新兴的数据平台、评测方法.重点介绍了目前发展迅猛的深度学习方法,包括堆叠自编码器、卷积神经网络等在视频目标跟踪中的最新具体应用情况并进行了深入分析与总结.最后对深度学习方法在视频目标跟踪中的未来应用与发展方向进行了展望.

关键词：目标跟踪视频分析在线学习深度学习大数据

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基于CT灌注成像的肺癌疗效评估方法初探

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肿瘤影像学 2018年第3期27卷 280-285页

作者：李素素肖建宇张坤刘竹君郭翌汪源源复旦大学电子工程系上海200433 上海市医学图像处理与计算机辅助手术重点实验室上海200032 天津医科大学肿瘤医院放射科国家肿瘤临床医学研究中心天津市“肿瘤防治”重点实验室天津300060 天津医科大学肿瘤医院肺部肿瘤内科天津300060

为了快速有效地评估肺癌治疗效果，提出肺部计算机断层扫描（computed tomography，CT）灌注图像的半自动分割方法，并采用计算机辅助诊断方法对怖癌血管靶向治疗疗效进行评估。首先读入怖部DICOM格式的CT灌注图像，然后采用改进的距离... 详细信息

为了快速有效地评估肺癌治疗效果，提出肺部计算机断层扫描（computed tomography，CT）灌注图像的半自动分割方法，并采用计算机辅助诊断方法对怖癌血管靶向治疗疗效进行评估。首先读入怖部DICOM格式的CT灌注图像，然后采用改进的距离规则化水平集分割方法对怖部肿瘤进行分割，将分割得到的区域逐层映射到其他CT灌注参数图像上，通过选取合适的阈值，分割出肿瘤的血管丰富区域，再分别计算肿瘤和内部血管丰富区域的体积。实验使用5例患者治疗前后的CT灌注参数图像，通过计算豪斯多夫距离，分析图像分割的效果；通过比较治疗前后肿瘤和血管丰富区域的体积，评估怖癌血管靶向治疗疗效。结果表明，本方法可以得到较好的图像分割结果，昕得的疗效评估结果也与临床病理数据相吻合。可见，该研究提出的方法有望对怖癌血管靶向治疗疗效做出有效评估，从而可为临床怖癌的治疗提供重要参考。

关键词： CT灌注成像肺癌疗效评估计算机辅助诊断图像分割

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高分辨率超声Lamb波频散曲线测量与板厚估计

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数据采集与处理 2017年第2期32卷 286-292页

作者：许凯亮张正罡刘丹他得安胡波巴黎第六大学法国国家科学研究院国家卫生与医学研究院生物医学成像实验室(LIB) 法国巴黎75006 复旦大学电子工程系上海200433 上海市医学图像处理与计算机辅助手术重点实验室上海200032

超声Lamb波在工业无损检测与评价中具有广阔的应用前景。但受制于超声导波多模式频散与混叠的影响,如何实现高分辨率超声导波的模式分离与频散曲线提取,进而定量分析材料的健康状况一直是研究的热点与难点。本文旨在将现代信号处理中广... 详细信息

超声Lamb波在工业无损检测与评价中具有广阔的应用前景。但受制于超声导波多模式频散与混叠的影响,如何实现高分辨率超声导波的模式分离与频散曲线提取,进而定量分析材料的健康状况一直是研究的热点与难点。本文旨在将现代信号处理中广泛采用的谱估计技术应用于超声Lamb波阵列信号分析,并通过提取频散曲线定量测量板厚度。以经典参数谱估计法中的Yule-Walker法与Burg法为例,实验测量和分析了3mm,4mm和5mm厚铝板中的宽带多模式Lamb波信号,准确地提取了铝板中的宽带Lamb波频散曲线,并比较了两种经典谱估计方法与二维傅氏变换法的性能,最终实现了铝板厚度估计。

关键词：超声Lamb波经典谱估计法频散曲线厚度估计无损检测

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