检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机科学与探索 2024年第9期18卷 2466-2475页

作者：许智宏张惠斌董永峰王利琴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

知识追踪根据学生过去的答题表现实时跟踪学生的知识状态并预测学生未来的答题表现,是实现个性化教学的关键。近年来,基于RNN的深度知识追踪模型逐渐成为知识追踪领域中的主流研究方法。但是,现有的知识追踪模型存在无法捕获序列间长期... 详细信息

知识追踪根据学生过去的答题表现实时跟踪学生的知识状态并预测学生未来的答题表现,是实现个性化教学的关键。近年来,基于RNN的深度知识追踪模型逐渐成为知识追踪领域中的主流研究方法。但是,现有的知识追踪模型存在无法捕获序列间长期依赖以及忽略了问题与知识点间关系的问题,导致无法充分提取问题特征。针对上述问题,提出了基于问题特征增强的知识追踪模型QFEKT。使用图卷积神经网络对问题和知识点相关特征进行建模,建模过程中引入对比学习提升特征表示水平。通过问题匹配模块与学生知识状态表征模块进一步增强问题特征:通过问题匹配模块提取相似问题作为问题特征的补充;通过学生问题表征模块将双向长短期记忆网络与注意力机制结合增强问题特征建模学生的知识状态。预测模块融合相似问题特征与学生知识状态预测学生未来答题表现。在三个公开真实数据集上进行对比实验,QFEKT模型与其他基线模型相比可以更好完成知识追踪任务,在预测学生未来答题表现上具有明显优势。

关键词：知识追踪特征增强图卷积神经网络对比学习注意力机制

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用于时分复用技术的多阶段协同优化FPGA布线方法

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电子与信息学报 2023年第9期45卷 3430-3438页

作者：刘耿耿许文霖周茹平徐宁福州大学计算机与大数据学院福州350116 福建省网络计算与智能信息处理重点实验室福州350116 武汉理工大学信息工程学院武汉430070

时分复用(Time-Division Multiplexing,TDM)技术被广泛地运用于解决IO瓶颈问题,以提高现场可编程门阵列(Field Programmable Gate Array,FPGA)系统的可布线性,但TDM比率的增大会导致系统时延的显著增加。因此,为了优化FPGA系统时延以及... 详细信息

时分复用(Time-Division Multiplexing,TDM)技术被广泛地运用于解决IO瓶颈问题,以提高现场可编程门阵列(Field Programmable Gate Array,FPGA)系统的可布线性,但TDM比率的增大会导致系统时延的显著增加。因此,为了优化FPGA系统时延以及可布线性,该文提出一种用于时分复用技术的多阶段协同优化FPGA布线(Multi-Stage Co-Optimization FPGA Routing,MSCOFRouting)方法。首先,设计自适应布线算法,以减少布线拥塞情况,提高可布线性,解决FPGA间的布线优化问题,为后续的TDM比率分配提供高质量的布线结果。其次,为了避免因大规模线网组的TDM比率过大而导致系统时延劣化的情况,提出基于拉格朗日松弛(Lagrangian Relaxation,LR)的TDM比率分配算法,为布线图的边分配系统时延更小的初始TDM比率。此外,为了进一步减小最大线网组的TDM比率,通过一种多层次的TDM比率优化算法,缩减线网组和FPGA连接对的TDM比率。同时,为了提高MSCOFRouter的运行效率,在上述3个算法中使用多线程并行化方法,有效缩减运行时间。实验结果表明,MSCOFRouting可以获得满足TDM比率约束的结果,取得同类工作中最佳的布线优化结果和TDM比率分配结果。

关键词： FPGA系统逻辑验证时分复用布线拉格朗日松弛

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区块链网络综述

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软件学报 2024年第2期35卷 773-799页

作者：司冰茹肖江刘存扬戴小海金海大数据技术与系统国家地方联合工程研究中心湖北武汉430074 服务计算技术与系统教育部重点实验室湖北武汉430074 集群与网格计算湖北省重点实验室湖北武汉430074 华中科技大学计算机学院湖北武汉430074

区块链是典型的分布式系统,底层网络的性能和安全性至关重要.区块链网络的本质是P2P网络,然而在安全模型、传输协议和性能指标等方面与传统P2P网络存在明显差异.首先,针对区块链网络的传输流程进行全面、深入地分析,阐明区块链网络所面... 详细信息

区块链是典型的分布式系统,底层网络的性能和安全性至关重要.区块链网络的本质是P2P网络,然而在安全模型、传输协议和性能指标等方面与传统P2P网络存在明显差异.首先,针对区块链网络的传输流程进行全面、深入地分析,阐明区块链网络所面临的瓶颈挑战.其次,针对区块链网络拓扑结构和传输协议的最新研究工作,从节点异构性、编码方案、广播算法和中继网络等方面系统性地分类梳理,并归纳总结跨链网络实现和网络仿真工具.最后,探讨区块链网络的未来研究趋势.

关键词：区块链拓扑结构传输协议跨链网络仿真工具

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改进的残差式3D-CNN和近邻注意力的高光谱遥感图像分类

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自然资源遥感 2024年

作者：潘增滢吴瑞姣林易丰翁谦林嘉雯福州大学计算机与大数据学院福州大学福建省网络计算与智能信息处理重点实验室福建省地质测绘院福州大学空间数据挖掘与信息共享教育部重点实验室

在引起广泛关注的高光谱遥感图像分类中,同物异谱、同谱异物和少样本都极大限制了分类方法的性能。为了充分挖掘高光谱图像的空间-光谱特征,该文提出了一种改进的残差卷积和近邻注意力网络用于高光谱遥感图像分类。该方法包括:结合了残... 详细信息

在引起广泛关注的高光谱遥感图像分类中,同物异谱、同谱异物和少样本都极大限制了分类方法的性能。为了充分挖掘高光谱图像的空间-光谱特征,该文提出了一种改进的残差卷积和近邻注意力网络用于高光谱遥感图像分类。该方法包括:结合了残差连接和3D卷积神经网络(3D convolutional neural network,3D-CNN)的残差式光谱特征提取模块;使用混合卷积的空间-光谱特征融合模块;用于增强模型对同质区域的关注能力的近邻注意力模块。在3个公开的高光谱数据集Indian pines,Pavia University,Houston2013上的实验结果显示,相比近期先进高光谱分类方法,该文方法有更高的分类精度,且在使用10%以下训练样本的前提下总体精度可分别达到99.39%,99.67%和98.64%,实现了少样本下的高精度分类。

关键词：高光谱图像分类卷积神经网络残差连接近邻注意力

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融合图谱重构的时序知识图谱推理

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计算机工程与应用 2024年第9期60卷 181-187页

作者：许智宏张天润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

针对现有时序知识图谱模型多数基于静态知识图谱快照序列进行推理,无法充分捕获细粒度时序特征的问题,设计了基于图谱重构的时序知识图谱推理模型(graph reconstruction for temporal knowledge reasoning,GRTKR)。该模型通过对实体的... 详细信息

针对现有时序知识图谱模型多数基于静态知识图谱快照序列进行推理,无法充分捕获细粒度时序特征的问题,设计了基于图谱重构的时序知识图谱推理模型(graph reconstruction for temporal knowledge reasoning,GRTKR)。该模型通过对实体的时间邻域进行采样完成时序知识图谱重构,结合时间编码器提供的显式时序特征与邻域特征聚合器提供的隐式时序特征来提升对时序数据建模的能力。在时序知识图谱数据集ICEWS14、ICEWS05-15、YAGO11K上的实验验证了方法的有效性,并且相比于主流基线模型,MRR、Hits@1、Hits@3、Hits@10评价指标均有明显提升。

关键词：时序知识图谱推理图谱重构图卷积神经网络门控循环单元

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基于对比优化的多输入融合拼写纠错模型

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模式识别与人工智能 2024年第1期37卷 85-94页

作者：伍瑶瑶黄瑞章白瑞娜曹军航赵建辉贵州大学文本计算与认知智能教育部工程研究中心贵阳550025 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

文本编辑工作中,中文拼写纠错必不可少.现有中文拼写纠错模型大多为单输入模型,语义信息和纠错结果存在局限性.因此,文中提出基于对比优化的多输入融合拼写纠错模型,包含多输入语义学习阶段和对比学习驱动的语义融合纠错阶段.第一阶段... 详细信息

文本编辑工作中,中文拼写纠错必不可少.现有中文拼写纠错模型大多为单输入模型,语义信息和纠错结果存在局限性.因此,文中提出基于对比优化的多输入融合拼写纠错模型,包含多输入语义学习阶段和对比学习驱动的语义融合纠错阶段.第一阶段集成多个单模型的初步纠错结果,为语义融合提供充分的互补语义信息.第二阶段基于对比学习方法优化多个互补的句子语义,避免模型过度纠正句子,同时融合多个互补语义对错误句子进行再纠错,改善模型纠错结果的局限性.在SIGHAN13、SIGHAN14、SIGHAN15数据集上的实验表明文中方法可有效提升纠错性能.

关键词：中文拼写纠错多输入语义学习互补语义融合对比学习优化

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基于三角形特征融合与感知注意力的方面级情感分析

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计算机工程 2025年

作者：彭李湘松张洪贵州大学大数据与信息工程学院贵州省系统优化与科学计算特色重点实验室

方面级情感分析旨在获取句法结构复杂的语句中特定方面词的情感极性。现有基于依存树与图神经网络的模型因难以完整提取句法结构与深层语义特征，以及特征融合机制有效融合语义特征与句法结构难，导致情感分析中句子情感极限判断的准确... 详细信息

方面级情感分析旨在获取句法结构复杂的语句中特定方面词的情感极性。现有基于依存树与图神经网络的模型因难以完整提取句法结构与深层语义特征，以及特征融合机制有效融合语义特征与句法结构难，导致情感分析中句子情感极限判断的准确率低。为此，建立基于DeBERTa的新型方面级情感分析模型。首先，借助DeBERTa生成文本词向量，同时利用方面感知注意力机制提取方面词的特征，以及利用抽象语义表示获取文本句法结构，减少特征信息因提取不完整而对后续情感分析的影响；其次，构建融合句法结构与深层语义特征的新型三角形乘法机制；最后，经由三角形自注意力机制和全连接网络将方面词的情感极性特征映射到情感分类层，使无关噪声的干扰能得到有效抑制，提升情感极性判断的准确率。11种模型参与求解5种数据集的实验结果表明，相较于最新的基线模型，所获模型的情感极性判断准确率和宏平均F1值分别平均提升0.93%和1.39%，因此该模型更能有效获取句子的句法结构与深层语义，且情感极性的分类准确率高。

关键词： DeBERTa 方面感知注意力机制三角形乘法机制三角形自注意力机制方面级情感分析

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融入小生境和混合变异策略的鲸鱼优化算法

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计算机工程与应用 2024年第10期60卷 88-104页

作者：于涛高岳林北方民族大学计算机科学与工程学院银川750021 宁夏智能信息与大数据处理重点实验室(北方民族大学) 银川750021

鲸鱼优化算法作为一种结构简单的先进优化算法,被用于解决各类学科问题。通过对鲸鱼优化算法进行深入研究,发现该算法存在收敛速度慢、无法跳出局部最优、收敛精度低以及无法平衡全局勘探与局部开发能力等问题。为解决上述问题,提出一... 详细信息

鲸鱼优化算法作为一种结构简单的先进优化算法,被用于解决各类学科问题。通过对鲸鱼优化算法进行深入研究,发现该算法存在收敛速度慢、无法跳出局部最优、收敛精度低以及无法平衡全局勘探与局部开发能力等问题。为解决上述问题,提出一种融入小生境和混合变异策略的鲸鱼优化算法(whale optimization algorithm integrating niche and hybrid mutation strategy,NHWOA)。该算法通过引入自适应权重,平衡算法全局勘探与局部开发能力,并加快收敛速度;将种群按照相同规模划分成三个小生境并独立寻优,提高种群多样性;采用混合变异策略对种群进行随机扰动,帮助算法跳出局部最优。通过在CEC2017测试套件上对NHWOA进行仿真实验,并将其应用于特征选择问题,验证了NHWOA的先进性和有效性。NHWOA的收敛速度更快,收敛精度更高,并且鲁棒性更好。

关键词：鲸鱼优化算法小生境混合变异自适应权重特征选择

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含凸抽象约束的逻辑程序复杂性

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计算机科学 2025年

作者：王翔龙王以松谢仲涛公共大数据国家重点实验室贵州大学计算机科学与技术学院

基于回答集语义的逻辑程序（简称ASP ）是描述性问题求解的典范，广泛应用于规划、诊断、调度以及生物信息学等领域，为了增强ASP 的表达能力，ASP 引入了数据库系统中的聚合函数约束，并提出了SPT 、FLP 等语义，抽象约束剥离聚合函数... 详细信息

基于回答集语义的逻辑程序（简称ASP ）是描述性问题求解的典范，广泛应用于规划、诊断、调度以及生物信息学等领域，为了增强ASP 的表达能力，ASP 引入了数据库系统中的聚合函数约束，并提出了SPT 、FLP 等语义，抽象约束剥离聚合函数约束的具体形式成为研究ASP 语义等性质的重要工具，并得到了抽象约束逻辑程序的各种回答集语义之间的关系和复杂性问题等的相关结果。本文进一步研究了仅含凸抽象约束原子抽象约束逻辑的性质，证明了仅含凸抽象约束原子的正规逻辑程序判定是否存在FLP 回答集是∑2p完全的，其审慎推理和大胆推理分别是Π2p完全的和∑2p完全的。这些复杂性结果进一步理清了各类逻辑程序间的表达能力关系，为设计有效的回答集求解器提供了新的思路，也为进一步探索ASP在解决用凸抽象约束表示的问题中的应用提供了理论基础。

关键词：回答集编程凸抽象约束回答集语义基本逻辑程序计算复杂性

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基于改进遗传算法优化化学反应条件

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应用化学 2025年第5期42卷 675-685页

作者：田梦阳刘建闽广西民族大学人工智能学院广西财经学院广西财经大数据重点实验室

有机化学反应条件的优化一直是化学领域的重要研究课题。然而，由于反应条件的多样性和复杂性，传统优化方法通常依赖大量实验，面临高昂的成本和长时间反应的挑战。本研究针对有机化学反应优化的特点及传统遗传算法在收敛速度和局部最... 详细信息

有机化学反应条件的优化一直是化学领域的重要研究课题。然而，由于反应条件的多样性和复杂性，传统优化方法通常依赖大量实验，面临高昂的成本和长时间反应的挑战。本研究针对有机化学反应优化的特点及传统遗传算法在收敛速度和局部最优解问题上的不足，提出了一种改进的遗传算法优化模型。该模型结合了保留精英策略、自适应多次变异策略和随机选择策略，显著提高了算法的全局搜索能力和收敛速度。研究首先在一个包含混合类型条件的直接芳基化反应数据集上对模型进行评估，实验结果表明，相较于传统的遗传算法和随机搜索算法，改进的遗传算法在不同实验环境下表现出更强的寻优能力和更高的稳定性。随后，研究以包含3696个反应条件的Suzuki-Miyaura反应数据集作为待优化的反应。实验表明，在产率≥96.20%的反应条件仅占整个数据集1%的搜索空间的情况下，改进遗传算法平均仅需搜索35个样本即可找到符合该条件的最优反应条件，充分展示了改进遗传算法在化学反应条件优化上的巨大潜力。

关键词：反应条件优化改进遗传算法变异

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