检索结果-内蒙古大学图书馆

电子学报 2024年第1期52卷 232-243页

作者：许悦玥刘博文田臣戴海鹏郑嘉琦陈贵海窦万春南京大学软件新技术国家重点实验室江苏南京210023 人工智能与数字经济广东省实验室广东深圳518060 西南林业大学大数据与智能工程学院云南昆明650000

随着移动终端尤其是工业互联网技术的快速发展,终端设备密集分布,无线带宽有限,经常导致业务过程中的集中式云资源调度,难以满足远程终端应用对低时延和低成本计算的需求.着眼于本地服务器联动云数据中心,边缘计算为这类移动应用提供了... 详细信息

随着移动终端尤其是工业互联网技术的快速发展,终端设备密集分布,无线带宽有限,经常导致业务过程中的集中式云资源调度,难以满足远程终端应用对低时延和低成本计算的需求.着眼于本地服务器联动云数据中心,边缘计算为这类移动应用提供了一种敏捷的计算服务模式.虽然边缘计算的敏捷服务模式能够有效缩短移动应用的时延并降低对应的通信成本,但在边缘计算环境下,异构资源之间的任务卸载经常会导致一些潜在的数据安全隐患和服务质量受损.针对上述应用挑战和技术发展趋势,本文提出了一种基于联盟链的可靠边缘计算任务卸载方法 .该方法利用联盟链进行身份校验和卸载结果反馈,以任务的完成时间、卸载成本与资源可靠度作为评价标准,设计了一种基于遗传算法的卸载策略,支持卸载决策时任务卸载的可靠性评估.实验结果表明,本文方法能在满足时延约束的前提下提高任务卸载的可靠性,为移动智能应用提供了一种有效的数据安全保障方法.

关键词：边缘计算任务卸载联盟链遗传算法资源优化

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多方向条状卷积与金字塔双池化的视网膜血管分割

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激光与光电子学进展 2025年第2期62卷 273-282页

作者：孔林锋吴云贵州大学公共大数据国家重点实验室贵州贵阳550025 贵州大学计算机科学与技术学院贵州贵阳550025

视网膜血管的自动化分割在许多眼科疾病的辅助诊断和治疗方面至关重要。针对视网膜血管分割中存在血管丢失、血管断裂和将背景误分割成血管等问题,提出一种结合多方向条状卷积与金字塔双池化的视网膜血管分割方法。首先,使用四方向条状... 详细信息

视网膜血管的自动化分割在许多眼科疾病的辅助诊断和治疗方面至关重要。针对视网膜血管分割中存在血管丢失、血管断裂和将背景误分割成血管等问题,提出一种结合多方向条状卷积与金字塔双池化的视网膜血管分割方法。首先,使用四方向条状卷积模块来加强血管特征提取,其中四方向是指水平、垂直、反对角线和主对角线方向。其次,引入一个金字塔双池化特征融合模块,通过多种尺度的平均池化和最大池化提取特征,并将得到的多尺度特征进行融合,使模型能更全面地理解和利用局部细节和全局上下文。最后,在跳跃连接中使用通道-空间双注意力模块,使模型能更好地关注重要特征。在CHASE-DB1和DRIVE数据集上的实验结果表明,所提方法在受试者工作特征曲线下的面积和准确率评价指标上优于现有主流分割方法,说明其对临床相关眼科疾病的辅助诊断具有一定的应用价值。

关键词：视网膜血管分割四方向条状卷积金字塔双池化通道-空间双注意力

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基于Transformer的街道停车位数据补全和预测

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计算机科学 2024年第4期51卷 165-173页

作者：林滨伟於志勇黄昉菀郭贤伟福州大学计算机与大数据学院福州350108 福建省网络计算与智能信息处理重点实验室(福州大学) 福州350108

随着城市汽车数量的持续增长,街道停车难已经成为一个热点问题。解决街道停车问题的关键在于准确预测街道未来的停车位信息。移动群智感知方式(CrowdSensing)通过在车辆上安装声呐以感知路边的停车位情况,是一种低成本、高效益的感知停... 详细信息

随着城市汽车数量的持续增长,街道停车难已经成为一个热点问题。解决街道停车问题的关键在于准确预测街道未来的停车位信息。移动群智感知方式(CrowdSensing)通过在车辆上安装声呐以感知路边的停车位情况,是一种低成本、高效益的感知停车位的方式,然而这种方式感知的停车位数据在时间上存在高稀疏性问题,传统模型无法直接用于预测。针对此问题,提出了一种基于Transformer的停车位序列补全和预测网络,此网络通过编码器生成缺失停车位序列的记忆,进而解码器以自回归的方式补全停车位序列中缺失的部分,同时预测出未来的停车位信息。实验结果表明,所提方法在两个高缺失的街道停车位数据集上的补全和预测效果都优于传统的机器学习和深度学习方法。

关键词：街道停车位数据补全时序预测机器学习深度学习

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采用新型模型预测的光伏虚拟同步机低电压穿越控制

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电源学报 2024年第4期22卷 163-172页

作者：陈璐张溪党晓圆李洁冯铁成重庆移通学院智能工程学院重庆401520 公共大数据安全技术重庆市重点实验室重庆401520

在光伏逆变器中采用虚拟同步机VSG(virtual synchronous generator)策略,可以实现惯性和阻尼支撑,但传统VSG无法对系统提供暂态无功电压支撑,无法满足低电压穿越LVRT(low-voltage ride-through)期间对电压调节的需求。通常网侧发生接地... 详细信息

在光伏逆变器中采用虚拟同步机VSG(virtual synchronous generator)策略,可以实现惯性和阻尼支撑,但传统VSG无法对系统提供暂态无功电压支撑,无法满足低电压穿越LVRT(low-voltage ride-through)期间对电压调节的需求。通常网侧发生接地故障后将光伏逆变器VSG控制切换至模型预测控制MPC(model predictive control),接地故障切除后由MPC切回至VSG控制策略。为了提升LVRT期间目标电流跟踪能力,在MPC控制中设置自适应目标函数。MATLAB/Simulink仿真和实验结果表明,所提新型模型预测的光伏虚拟同步机具备低电压穿越能力,LVRT期间MPC电流控制精确,MPC切换至VSG控制过程中无暂态电流冲击。

关键词：虚拟同步机光伏并网系统低电压穿越模型预测平滑切换

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基于压缩感知自适应测量矩阵的空气质量主动采样

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计算机科学 2024年第7期51卷 116-123页

作者：黄伟杰郭贤伟於志勇黄昉菀福州大学计算机与大数据学院福州350108 福建省网络计算与智能信息处理重点实验室(福州大学) 福州350108

随着城市化进程的不断加快,工业发展、人口聚集使得空气质量问题日益严峻。出于对采集成本的考虑,对空气质量的主动采样正受到越来越多的关注。但现有模型要么只能迭代选择采样位置,要么难以实时更新采样算法。基于此,提出了一种基于压... 详细信息

随着城市化进程的不断加快,工业发展、人口聚集使得空气质量问题日益严峻。出于对采集成本的考虑,对空气质量的主动采样正受到越来越多的关注。但现有模型要么只能迭代选择采样位置,要么难以实时更新采样算法。基于此,提出了一种基于压缩感知自适应测量矩阵的空气质量主动采样方法,将采样位置的选择问题转化为矩阵的列子集选择问题。该方法首先利用历史完整数据进行字典学习,然后将学习后的字典经过列子集选择后得到能够指导批量采样的自适应测量矩阵,最后结合利用空气质量数据特性构建的稀疏基矩阵恢复出未采样的数据。该方法使用压缩感知模型一体化实现采样和推断,避免了使用多个模型的不足。此外,考虑到空气质量的时序变动问题,在每一次的主动采样后,字典还会利用最新数据进行在线更新以指导下一次的采样。两个真实数据集上的实验结果表明,经过字典学习后得到的自适应测量矩阵在低于20%的多个采样率下,恢复性能优于所有基线。

关键词：群智感知压缩感知自适应测量矩阵字典学习主动采样

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结合实体边界线索的中文命名实体识别方法

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计算机工程与应用 2024年第6期60卷 199-206页

作者：黄蓉陈艳平扈应黄瑞章秦永彬贵州大学公共大数据国家重点实验室贵阳550025 贵州大学计算机科学与技术学院贵阳550025

命名实体识别作为信息抽取领域的一个基础任务,能为机器翻译、关系抽取等下游任务提供有效支撑,具有重要的研究意义。针对中文命名实体识别方法中存在的实体边界模糊的问题,提出了一种结合实体边界线索的命名实体识别模型,模型由边界检... 详细信息

命名实体识别作为信息抽取领域的一个基础任务,能为机器翻译、关系抽取等下游任务提供有效支撑,具有重要的研究意义。针对中文命名实体识别方法中存在的实体边界模糊的问题,提出了一种结合实体边界线索的命名实体识别模型,模型由边界检测、线索生成、实体分类三个模块组成。利用边界检测模块识别实体边界。在线索生成模块中依据边界信息生成实体跨度,得到带边界线索标签的文本序列,使模型通过边界线索标签感知句子中的实体边界,学习实体边界和上下文的语义依赖特征。将带有边界线索标签的文本序列作为实体分类模块的输入,使用双仿射机制增强标签之间的语义交互,并结合双仿射机制与多层感知机的共同预测作为实体识别的结果。该模型在ACE2005中文数据集和Weibo数据集上的F1值分别达到了90.47%和73.54%,验证了模型对中文命名实体识别的有效性。

关键词：命名实体识别嵌套命名实体识别线索标签边界检测

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基于跨度解码的嵌套命名实体识别方法

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计算机工程与应用 2024年第1期60卷 174-181页

作者：念永明陈艳平秦永彬黄瑞章贵州大学公共大数据国家重点实验室贵阳550025 贵州大学计算机科学与技术学院贵阳550025

跨度分类是嵌套命名实体识别常用的方法,但由于需要穷举并验证每一个跨度,存在高复杂度和数据不平衡的问题。并且,由于对每个跨度是单独进行预测,忽视了文本序列中存在的实体间的依赖关系。针对跨度分类方法存在的上述问题,提出了一种... 详细信息

跨度分类是嵌套命名实体识别常用的方法,但由于需要穷举并验证每一个跨度,存在高复杂度和数据不平衡的问题。并且,由于对每个跨度是单独进行预测,忽视了文本序列中存在的实体间的依赖关系。针对跨度分类方法存在的上述问题,提出了一种基于跨度解码的嵌套命名实体识别方法。结合词性特征、字符特征、词特征以及上下文特征对文本进行编码,获取文本丰富的语义信息;识别可能的实体开始位置,在此基础上穷举可能的实体跨度,一定程度地减少潜在的实体跨度;使用基于注意力机制的解码器逐一对每个开始所对应的实体跨度的类型进行预测,解码过程中将已预测的实体信息进行传递,进而捕获和学习实体间的依赖关系。实验结果表明,跨度解码可以有效地改进跨度分类,所提出的方法在公共的英语嵌套实体数据集ACE2005和GENIA上的F1分数分别提高了0.45和0.14个百分点。

关键词：嵌套命名实体识别跨度分类编解码神经网络

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多模态课程学习知识图谱实体预测方法研究

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计算机科学与探索 2024年第6期18卷 1590-1599页

作者：许智宏郝雪梅王利琴董永峰王旭河北工业大学人工智能与数据科学学院天津300401 河北省大数据计算重点实验室天津300401 河北省数据驱动工业智能工程研究中心天津300401

现有知识图谱实体预测方法一方面只利用邻域和图结构信息增强节点信息,忽略了知识图谱之外的多模态信息对于知识图谱信息的增强;另一方面正负样本对比训练模型时负样本随机排序导致训练效果不佳,且没有额外的信息帮助负样本的训练过程... 详细信息

现有知识图谱实体预测方法一方面只利用邻域和图结构信息增强节点信息,忽略了知识图谱之外的多模态信息对于知识图谱信息的增强;另一方面正负样本对比训练模型时负样本随机排序导致训练效果不佳,且没有额外的信息帮助负样本的训练过程。为此,提出了一种多模态课程学习知识图谱实体预测模型(MMCL)。首先把多模态信息引入知识图谱实现信息增强,利用生成对抗网络(GAN)优化多模态信息融合过程,生成器生成的样本增强知识图谱信息,同时也提升鉴别器判别三元组真伪的能力;其次利用课程学习算法根据负样本的难易程度对负样本从易到难排序,通过步调函数分层次地把排序的负样本加入到训练过程中,更有利于发挥负样本鉴别三元组真伪的效果,同时无标签学习避免了训练后期假阴性问题;多模态信息融合互相优化的鉴别器与课程学习训练模型共享参数,帮助提升负样本的训练效果。在FB15k-237和WN18RR两个数据集上进行实验,结果表明,MMCL与基线模型相比,在平均倒数排名(MRR)、Hits@1、Hits@3以及Hits@10四个性能评价指标均有明显提升,验证了所提模型的有效性和可行性。

关键词：课程学习多模态生成对抗网络(GAN) 负采样

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基于历史对比学习的时序知识图谱补全

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计算机工程与应用 2024年第22期60卷 154-161页

作者：许智宏邱鹏林王利琴董永峰河北工业大学人工智能与数据科学学院天津300401 河北省大数据计算重点实验室天津300401 河北省数据驱动工业智能工程研究中心天津300401

针对现有的时序知识图谱补全模型高度依赖历史上已经发生过的事件,对历史上未发生过的事件预测不够准确的问题,提出了一种加入时序信息的对比历史与非历史信息的时序知识图谱补全模型(completion of temporal knowledge graph for compa... 详细信息

针对现有的时序知识图谱补全模型高度依赖历史上已经发生过的事件,对历史上未发生过的事件预测不够准确的问题,提出了一种加入时序信息的对比历史与非历史信息的时序知识图谱补全模型(completion of temporal knowledge graph for comparing historical and non-historical information,CHNH)。该模型通过BiLSTM捕捉序列中的长期依赖关系,确保准确地编码历史信息。使用RGCN进行图卷积操作,从而学习到全局的图表示。在预测过程中,针对分开编码的历史和非历史信息,采用不同的评分函数来确定预测实体对这两类信息的依赖程度。通过这种方式,模型能够更有效地补全实体和关系,提高模型的预测性能。在ICEWS18、GDELT和YAGO数据集上的实验结果表明,CHNH模型在MRR、Hits@1、Hits@3和Hits@10上普遍优于基线模型。

关键词：时序知识图谱历史信息非历史信息对比学习

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基于审判逻辑步骤的裁判文书摘要生成方法

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计算机工程与应用 2024年第4期60卷 113-121页

作者：余帅宋玉梅秦永彬黄瑞章陈艳平贵州大学公共大数据国家重点实验室贵阳550025 贵州大学计算机科学与技术学院贵阳550025

面向裁判文书的司法摘要是提升裁判文书分析能力的关键技术。裁判文书作为审判活动的载体,精准地呈现了案件的审判逻辑,但目前针对裁判文书的摘要方法只关注裁判文书的序列化信息,忽视了裁判文书的逻辑结构,且不能有效解决文本过长、信... 详细信息

面向裁判文书的司法摘要是提升裁判文书分析能力的关键技术。裁判文书作为审判活动的载体,精准地呈现了案件的审判逻辑,但目前针对裁判文书的摘要方法只关注裁判文书的序列化信息,忽视了裁判文书的逻辑结构,且不能有效解决文本过长、信息冗余等问题。提出基于审判逻辑步骤的裁判文书摘要生成方法,采取“抽取+生成”相结合的方式,在抽取部分利用多标签分类方法,依据人民法院审理案件的逻辑步骤抽取出“类型、诉请、事实、结果”四个句子集合,在生成部分由微调后的T5-PEGASUS模型得到摘要。利用基于内部知识的最大相似度匹配算法对“事实”部分的输入文本进行降噪处理,进一步改善了摘要效果。实验结果表明,相比于主流的指针生成网络模型,该方法在ROUGE-1、ROUGE-2和ROUGE-L的F1指标上分别提升了17.99个百分点、21.24个百分点、21.86个百分点,说明在司法摘要任务中引入逻辑结构能够提升性能。

关键词：裁判文书审判逻辑步骤多标签分类内部知识生成式摘要

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