检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机应用与软件 2023年第4期40卷 13-19页

作者：滕佳明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200082

局部修复码可以通过仅访问很少的有效节点完成故障节点的修复。作为局部修复码的推广,具有可用性的局部修复码允许每个节点拥有多个不相交的修复集,这种特性对于分布式存储系统的部署非常有利,但是其中的可用性会降低其码率上界。对该... 详细信息

局部修复码可以通过仅访问很少的有效节点完成故障节点的修复。作为局部修复码的推广,具有可用性的局部修复码允许每个节点拥有多个不相交的修复集,这种特性对于分布式存储系统的部署非常有利,但是其中的可用性会降低其码率上界。对该类编码进行了推广,使同一节点的不同修复集可以相交较小的次数,这使得码率得以提升,并令该类编码具有负载平衡特性。将具性质较好的文献[14]提出的WZL码推广至修复集可以相交的情况,提高了码率,并且该构造的最小距离也优于文献[10]中关于此类编码的构造。

关键词：局部修复码具有可用性的编码分布式存储纠删码编码理论

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基于属性平衡正则化的深度零样本学习

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计算机应用与软件 2018年第10期35卷 165-170页

作者：吴凡王康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200433

零样本学习的关键在于将可见类训练集中学到的样本、属性之间的关联迁移到未见类上。但由于只有可见类的样本来参与训练,往往只有可见类关联较强的属性,在训练中其连接权重不断被强化,而一些未见类侧重的属性,则相当于在训练中缺少足够... 详细信息

零样本学习的关键在于将可见类训练集中学到的样本、属性之间的关联迁移到未见类上。但由于只有可见类的样本来参与训练,往往只有可见类关联较强的属性,在训练中其连接权重不断被强化,而一些未见类侧重的属性,则相当于在训练中缺少足够的正样本。这使得模型在测试阶段不能很好地表达和区分未见类的样本。为限制模型在可见类强关联的属性上的权重,提出一套基于属性平衡正则的端到端零样本学习框架。该框架实现简单、方便扩展。在三个主流的属性数据集的零样本学习和泛化零样本学习任务上,均取得了当前最好的结果。

关键词：零样本学习深度学习属性平衡端到端训练

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基于局部优化与二分图匹配的PPI网络比对算法

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计算机应用与软件 2018年第1期35卷 281-287页

作者：祝家烨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200433

生物蛋白质相互作用网络,简称PPI网络,是一种生物信息学中用来表示蛋白质之间相互作用关系的图模型。不同物种PPI网络之间的比对,有着重要的生物学意义,一个好的PPI网络比对算法,显得尤为重要。针对该问题,首次提出了LOBM(Local Optimiz... 详细信息

生物蛋白质相互作用网络,简称PPI网络,是一种生物信息学中用来表示蛋白质之间相互作用关系的图模型。不同物种PPI网络之间的比对,有着重要的生物学意义,一个好的PPI网络比对算法,显得尤为重要。针对该问题,首次提出了LOBM(Local Optimization based on Bipartite graph Matching)算法。LOBM是一种能够局部优化既有比对结果,并且利用二分图匹配这一经典图论模型,来提高既有比对算法的比对效果。实验表明,LOBM相比一些现有的比对算法,在比对结果上有较大的提升。

关键词：蛋白质相互作用网络 PPI网络比对 LOBM 二分图匹配局部优化

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卷积神经网络在验证码识别上的应用与研究

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计算机工程与应用 2016年第18期52卷 1-7页

作者：刘欢邵蔚元郭跃飞复旦大学计算机科学技术学院上海201203 上海市智能信息处理重点实验室(复旦大学) 上海201203

针对日前在互联网中被广泛使用的验证码,提出将卷积神经网络引入到验证码识别之中。通过设计新的卷积网络拓扑结构,针对可分割成语验证码提出基于k-means聚类的字符分割方法,以及仿真验证码图片自生成训练集,通过预训练过程使得卷积训... 详细信息

针对日前在互联网中被广泛使用的验证码,提出将卷积神经网络引入到验证码识别之中。通过设计新的卷积网络拓扑结构,针对可分割成语验证码提出基于k-means聚类的字符分割方法,以及仿真验证码图片自生成训练集,通过预训练过程使得卷积训练网络具有良好初值,加速收敛并提高模型泛化能力;针对不可分割验证码,省去字符分割操作直接将验证码整体作为卷积模型输入,引入仿射变换、水漫填充等预处理和SVM算法二分类,或者结合多标记学习方法设计卷积拓扑等。最终实验研究证实卷积神经网络对于可分割及不可分割验证码的平均识别准确率均收敛于99%左右。

关键词：卷积神经网络验证码模式识别预训练二值化

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全局信息引导的真实图像风格迁移

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计算机科学 2022年第7期49卷 100-105页

作者：张颖涛张杰张睿张文强复旦大学计算机科学技术学院上海200011 上海市智能信息处理重点实验室(复旦大学) 上海200011

不同于艺术风格迁移,真实图像风格迁移的挑战在于,迁移结果在迁移风格图片的色调风格的同时在内容上应保持真实性。目前,真实图像风格迁移的方法往往是在艺术风格迁移方法的基础上进行预处理或后处理,以保持生成图片的真实性。但艺术风... 详细信息

不同于艺术风格迁移,真实图像风格迁移的挑战在于,迁移结果在迁移风格图片的色调风格的同时在内容上应保持真实性。目前,真实图像风格迁移的方法往往是在艺术风格迁移方法的基础上进行预处理或后处理,以保持生成图片的真实性。但艺术风格迁移方法通常无法充分利用全局色彩信息实现更为协调的整体观感,且预处理和后处理操作往往繁琐而费时。针对以上问题,建立了全局信息引导的真实图像风格迁移网络,提出了色域均值损失(L_(cpm))来衡量生成图片与风格图片全局色彩分布的相似性,对自适应实例归一化(AdaIN)进行改进,提出分区自适应实例归一化(AdaIN-P),以更好地适应真实图像的色彩风格迁移;此外,引入了一种跨通道分区注意力机制,以更好地利用全局上下文信息,提升生成图片的整体协调性。上述方法能够引导网络解码器充分利用全局信息。实验结果表明,相较于其他主流方法,所提网络模型能在保持图像细节的同时实现更好的真实图像风格迁移效果。

关键词：风格迁移全局信息卷积神经网络注意力机制编码解码特征融合

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基于霍夫森林和半监督学习的图像分类

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计算机工程与应用 2016年第20期52卷 20-25,51页

作者：王力冠冯瑞复旦大学计算机科学技术学院上海201203 上海市智能信息处理重点实验室(复旦大学) 上海201203

机器学习中的监督学习算法需要用有标记样本训练分类模型。而收集训练样本,并进行分类的过程,需要耗费大量人力物力以及时间。因此,如何高效率地完成图像分类一直是业内研究的热点。提出了一种基于霍夫森林和半监督学习的图像分类算法,... 详细信息

机器学习中的监督学习算法需要用有标记样本训练分类模型。而收集训练样本,并进行分类的过程,需要耗费大量人力物力以及时间。因此,如何高效率地完成图像分类一直是业内研究的热点。提出了一种基于霍夫森林和半监督学习的图像分类算法,能用较少的样本训练分类器,并在分类的过程中不断获取新的训练样本。并对部分训练结果加以人工标注,该方法有效提高了标注效率。利用COREL数据对该算法进行了实验验证,结果表明,该算法可以利用少量的训练样本,得到令人满意的标注精确度,提高人工效率。

关键词：监督学习霍夫森林半监督学习直推式支持向量机图像分类

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多任务学习及卷积神经网络在人脸识别中的应用

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计算机工程与应用 2016年第13期52卷 32-37,88页

作者：邵蔚元郭跃飞复旦大学计算机科学技术学院上海201203 上海市智能信息处理重点实验室(复旦大学) 上海201203

随着深度学习的发展,近年来人脸识别借助深度学习技术取得了巨大突破。但是在已有的基于深度学习的人脸识别框架中,各个任务(人脸鉴别、认证和属性分类等)都是相互独立设计、运作的,使得整体算法低效、耗时。针对这些问题,提出一种基于... 详细信息

随着深度学习的发展,近年来人脸识别借助深度学习技术取得了巨大突破。但是在已有的基于深度学习的人脸识别框架中,各个任务(人脸鉴别、认证和属性分类等)都是相互独立设计、运作的,使得整体算法低效、耗时。针对这些问题,提出一种基于多任务框架的深度卷积网络。通过将人脸鉴别、认证和属性分类同时作为网络目标函数,端到端地训练整个深度卷积网络,算法简洁高效。此网络可以同时完成上述三个任务,不需要额外的步骤。实验结果显示,即使在有限的数据支持下,该方法依然能够取得不错的性能,在人脸识别权威数据集LFW上获得了97.3%的精度。

关键词：人脸识别卷积神经网络深度学习多任务学习

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基于图模型的通用半结构化数据检索

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计算机工程 2015年第8期41卷 162-167页

作者：康积华张奇复旦大学计算机科学技术学院上海201203 上海市智能信息处理重点实验室上海200433

随着用户输入查询的自由度越来越高,导致已有半结构化数据检索模型无法满足用户需求。针对该问题,提出一种新的半结构化数据检索模型。在对原始查询进行分词后,把得到的词条作为基本元素,通过特征方程给每个词条设定对应权重,使用基于... 详细信息

随着用户输入查询的自由度越来越高,导致已有半结构化数据检索模型无法满足用户需求。针对该问题,提出一种新的半结构化数据检索模型。在对原始查询进行分词后,把得到的词条作为基本元素,通过特征方程给每个词条设定对应权重,使用基于朴素贝叶斯的内容属性匹配方法进行内容属性匹配概率设定,并采用基于编辑距离的字符串相似度算法改善检索质量。从某商业搜索网站的查询日志中随机抽取真实的查询记录,人工为这些查询标注正确答案,从而做性能评估。实验结果表明,与层次语言模型、半结构化数据概率检索模型相比,该模型能有效提高半结构化数据的检索性能。

关键词：半结构化数据查询数据检索图模型全局因子特征集合

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同时送取货的随机旅行时间车辆路径问题方法

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系统工程理论与实践 2011年第10期31卷 1912-1920页

作者：张涛余绰娅刘岚邵志芳张玥杰上海财经大学信息管理与工程学院上海200433 上海金融学院信息管理学院上海201209 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200433

建立了同时送取货的随机旅行时间车辆路径问题(STT-VRPSPD)的机会约束规划模型,构建了分散搜索算法求解策略.分散搜索算法中,针对STT-VRPSPD问题的复杂特性,构造了解的改进策略、组合策略,并采用改进的节约算法构造分散搜索算法初始解,... 详细信息

建立了同时送取货的随机旅行时间车辆路径问题(STT-VRPSPD)的机会约束规划模型,构建了分散搜索算法求解策略.分散搜索算法中,针对STT-VRPSPD问题的复杂特性,构造了解的改进策略、组合策略,并采用改进的节约算法构造分散搜索算法初始解,从而使文中设计的分散搜索算法更加适应STT-VRPSPD问题特有的负载波动性.仿真实验中,首先对分散搜索算法的参数设置进行分析,确定了最优参数组合;然后基于经典的Dethloff算例数据,构造了STT-VRPSPD的测试算例,并对分散搜索算法和遗传算法进行了对比分析,结果表明,分散搜索算法对于STT-VRPSPD的求解质量优于遗传算法.

关键词：随机旅行时间车辆路径问题同时送取货车辆路径问题混合整数规划分散搜索算法

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基于贴文级特征融合的社交网络谣言检测方法

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计算机应用与软件 2024年第8期41卷 189-195页

作者：余潇龙郭天成陈阳王新复旦大学计算机科学技术学院上海201203 上海市智能信息处理重点实验室上海201203

现有的谣言检测方法,对贴文语义和贴文发布者信息、贴文传播状态等社交网络属性之间的关联利用不足,导致检测性能受限。针对这一不足,提出一种基于贴文级特征融合的谣言检测模型PF-HAN。模型通过带注意力机制的双向长短期记忆网络(Bi-LS... 详细信息

现有的谣言检测方法,对贴文语义和贴文发布者信息、贴文传播状态等社交网络属性之间的关联利用不足,导致检测性能受限。针对这一不足,提出一种基于贴文级特征融合的谣言检测模型PF-HAN。模型通过带注意力机制的双向长短期记忆网络(Bi-LSTM)生成各条贴文的语义表示,并与对应贴文的社交网络特征进行拼接以保留两者的对应关系。融合得到的贴文综合表示以序列形式输入分层注意力网络提取时序特征,生成最终的事件表示用于谣言判别。实验结果表明,模型在新浪微博和Twitter数据集中进行谣言检测任务时F1值达到0.956和0.740,且能以高准确率完成谣言早期检测任务。

关键词：深度学习自然语言处理谣言检测特征融合

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