检索结果-内蒙古大学图书馆

复杂系统与复杂性科学 2020年第3期17卷 70-77页

作者：刘飞王浩许小可大连民族大学信息与通信工程学院辽宁大连116600

为了探究社交媒体中表情符号的使用现象及其成因,分析了新浪微博“昆山反杀案”话题下的1800958条微博中的表情使用情况。首先对表情使用频次进行统计分析,研究群体中表情的重复使用现象。然后对高频表情以及微博文本进行情感分类,分析... 详细信息

为了探究社交媒体中表情符号的使用现象及其成因,分析了新浪微博“昆山反杀案”话题下的1800958条微博中的表情使用情况。首先对表情使用频次进行统计分析,研究群体中表情的重复使用现象。然后对高频表情以及微博文本进行情感分类,分析个体用户表情使用的多样性。研究表明:微博中存在大量表情符号且出现频率呈长尾分布并遵循齐夫定律;高频表情的演变可以反映出事件舆情;个体用户习惯使用23个相同表情或情感相近的不同表情。用户使用的表情符号往往与其表达的主题相关且受从众心理影响,而多表情连用现象通常是为了加强所表达的情感。

关键词：表情符号事件舆情社交媒体情感表达

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基于图像语义的弱监督显著性物体检测

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计算机辅助设计与图形学学报 2021年第2期33卷 270-277页

作者：赵世敏王鹏杰曹乾宋海玉李威大连民族大学计算机科学与工程学院大连116000 大连理工大学信息与通信工程学院大连116024

为了减少显著性物体检测对像素级标签的依赖,提出了一种基于图像语义的弱监督显著性物体检测方法.利用鱼网络和注意力机制的组合模型,在图像语义热力映射图的基础上,对弱标签采用余弦相似度进行训练更新,同时在网络训练初期采用训练诱... 详细信息

为了减少显著性物体检测对像素级标签的依赖,提出了一种基于图像语义的弱监督显著性物体检测方法.利用鱼网络和注意力机制的组合模型,在图像语义热力映射图的基础上,对弱标签采用余弦相似度进行训练更新,同时在网络训练初期采用训练诱导策略,利用简单数据集对整个网络进行诱导训练,使其具有一定的能力.然后,经过不断地增加数据集的复杂性,使得网络提取特征的能力越来越强.在4个显著性检测数据集上进行实验,并与传统监督方法进行对比分析,实验结果表明,该方法的F-MAX值在各个数据集上平均提高0.03~0.08,MAE减少0.02~0.05,在较弱的监督标签下能更精确地提取图像中的显著性特征.

关键词：组合模型语义映射图余弦相似度诱导训练

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基于全局排序的高维多目标优化研究

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软件学报 2015年第7期26卷 1574-1583页

作者：肖婧毕晓君王科俊哈尔滨工程大学自动化学院黑龙江哈尔滨150001 大连民族大学信息与通信工程学院辽宁大连116600 哈尔滨工程大学信息与通信工程学院黑龙江哈尔滨150001

目标数超过4的高维多目标优化是目前进化多目标优化领域求解难度最大的问题之一,现有的多目标进化算法求解该类问题时,存在收敛性和解集分布性上的缺陷,难以满足实际工程优化需求.提出一种基于全局排序的高维多目标进化算法GR-MODE,首先... 详细信息

目标数超过4的高维多目标优化是目前进化多目标优化领域求解难度最大的问题之一,现有的多目标进化算法求解该类问题时,存在收敛性和解集分布性上的缺陷,难以满足实际工程优化需求.提出一种基于全局排序的高维多目标进化算法GR-MODE,首先,采用一种新的全局排序策略增强选择压力,无需用户偏好及目标主次信息,且避免宽松Pareto支配在排序结果合理性与可信性上的损失;其次,采用Harmonic平均拥挤距离对个体进行全局密度估计,提高现有局部密度估计方法的精确性;最后,针对高维多目标复杂空间搜索需求,设计新的精英选择策略及适应度值评价函数.将该算法与国内外现有的5种高性能多目标进化算法在标准测试函数集DTLZ{1,2,4,5}上进行对比实验,结果表明,该算法具有明显的性能优势,大幅提升了4~30维高维多目标优化的收敛性和分布性.

关键词：高维多目标优化宽松Pareto支配全局排序

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运用大数据技术实现高校思想政治教育智能化

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中南民族大学学报（人文社会科学版） 2023年第7期43卷 168-173,188页

作者：李英震周兴华大连民族大学信息与通信工程学院辽宁大连116600

大数据技术的发展为高校思想政治教育确立了全新的思维方式,提供了新时代的教育模式、方法和手段,利用大数据技术,可智能获取网络行为痕迹、智能描绘立体画像、智能构建教育资源数据库、智能精准推送教育内容,对于推进新时代高校思想政... 详细信息

大数据技术的发展为高校思想政治教育确立了全新的思维方式,提供了新时代的教育模式、方法和手段,利用大数据技术,可智能获取网络行为痕迹、智能描绘立体画像、智能构建教育资源数据库、智能精准推送教育内容,对于推进新时代高校思想政治教育创新发展具有重要作用。

关键词：大数据高校思想政治教育智能化

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基于互补概念和搜索图的MUPS求解优化方法

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软件学报 2018年第10期29卷 2995-3008页

作者：崔仙姬何加亮张俊星高健大连民族大学信息与通信工程学院辽宁大连116600 大连海事大学信息科学技术学院辽宁大连116026

本体调试是人工智能中非标准推理任务之一,对于本体工程具有很重要的意义.结合互补概念与基于术语集的搜索图提出极小不可满足子术语集求解的优化方法.首先,通过判断扩展的术语集是否包含互补概念,确定该子术语集是否需要进行概念可满... 详细信息

本体调试是人工智能中非标准推理任务之一,对于本体工程具有很重要的意义.结合互补概念与基于术语集的搜索图提出极小不可满足子术语集求解的优化方法.首先,通过判断扩展的术语集是否包含互补概念,确定该子术语集是否需要进行概念可满足性检测,可以有效减少推理机的调用次数.接着,根据术语集扩展过程构造一个术语集搜索图,分别采用宽度优先搜索和深度优先搜索策略快速查找不可满足子术语集.该优化方法一方面减少了待测子术语集的规模,另一方面提高了查找不可满足子术语集对应的节点的查找效率.最后,实现了所给出的各类优化算法并与现有的黑盒优化算法进行了比较.实验结果表明,该方法从推理机调用次数和待测术语集规模方面均优于现有的MUPS求解方法,能够有效提高求解术语集MUPS的效率.

关键词：描述逻辑本体调试 MUPS 互补概念选择函数

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新冠肺炎疫情对民族地区人口流动的影响

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电子科技大学学报 2021年第6期50卷 938-946页

作者：杨晨文成许小可大连民族大学信息与通信工程学院辽宁大连116600 信阳学院大数据与人工智能学院河南信阳464000

新冠肺炎传播的主要渠道是宏观和微观的人口流动,而人口和物资流动又是推动经济发展、保证人民生活水平的重要手段,对于经济发展相对落后的民族地区而言尤其重要。该文基于百度迁徙数据证实了人口流动数据与城市GDP指标具有极强的相关性... 详细信息

新冠肺炎传播的主要渠道是宏观和微观的人口流动,而人口和物资流动又是推动经济发展、保证人民生活水平的重要手段,对于经济发展相对落后的民族地区而言尤其重要。该文基于百度迁徙数据证实了人口流动数据与城市GDP指标具有极强的相关性,并对新冠疫情期间民族地区城市的人口流入、人口流出和城市内人口流动情况进行量化分析,研究表明受疫情影响,2020年春节后我国城市人口流动呈现先大幅度下降后缓慢上升趋势,并且疫情后人口流出量和人口流入量减少反映了我国长途人口流动受限,而城市内人口流动增加反映了疫情后短途流动略有增加。新冠肺炎疫情对全国不同民族地区的影响差异较大,西北民族地区受疫情影响尤其明显,个别城市平均人口流动量下降50%以上,而对西南民族地区的影响相对较小。通过对疫情期间民族地区人口流动和经济变化进行统计分析,并对各个城市受疫情影响程度进行刻画,有助于针对这些地区制定出更有效的防控策略和扶贫帮扶措施,该分析结果可为相关部门提供决策参考。

关键词：相关性分析 COVID-19 民族地区人口流动

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基于ROS的移动机器人开发平台设计与实现

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制造业自动化 2023年第9期45卷 104-109页

作者：张开乐陈兴文许爽大连民族大学信息与通信工程学院大连116600

针对传统机器人开发平台复用性和可移植性差的问题,设计了以操作系统(ROS)为核心的移动机器人开发平台。依据系统功能属性和关联性,采用规划决策、信息通信和控制执行三层次结构设计。规划决策层基于ROS平台实现地图构建和目标定位;信... 详细信息

针对传统机器人开发平台复用性和可移植性差的问题,设计了以操作系统(ROS)为核心的移动机器人开发平台。依据系统功能属性和关联性,采用规划决策、信息通信和控制执行三层次结构设计。规划决策层基于ROS平台实现地图构建和目标定位;信息通信层负责通过串口与规划决策层进行信息交互,并基于CANopen通信将规划决策层输出的控制指令传输给伺服驱动器;控制执行层通过闭环控制完成对机器人本体运动状态实时监控。利用搭建的机器人软硬件平台完成了基于真实环境下的地图构建与运动控制测试,实验表明,机器人开发平台具有扩展灵活、控制可靠、开发成本低等特点,可作为服务类机器人二次开发的基础平台。

关键词：移动机器人机器人操作系统地图构建分层控制

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基于两阶段学习的多行为推荐

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软件学报 2024年第5期35卷 2446-2465页

作者：严明时程志勇孙静王法胜孙福明大连民族大学信息与通信工程学院辽宁大连116600 山东省人工智能研究院山东济南250014

多行为推荐系统旨在利用用户多种行为的交互数据来提升系统的推荐性能.现有的多行为推荐方法通常将多行为数据直接作用于共享的初始化用户表征上,并在任务中糅合了对用户偏好的挖掘和对不同行为间联系的建模.然而,这些算法忽视了不同交... 详细信息

多行为推荐系统旨在利用用户多种行为的交互数据来提升系统的推荐性能.现有的多行为推荐方法通常将多行为数据直接作用于共享的初始化用户表征上,并在任务中糅合了对用户偏好的挖掘和对不同行为间联系的建模.然而,这些算法忽视了不同交互行为中存在的数据不平衡问题(不同行为交互数据量差别较大)以及适配上述两种任务而引起的信息损失问题.事实上,用户偏好是指用户在不同行为中表现出来的喜好(例如,浏览的喜好),而各行为间的联系表现为用户偏好在不同行为间潜在的转化关系(例如,浏览转换为购买).在多行为推荐中,对用户偏好的挖掘和对行为间联系的建模可以看作两个阶段的任务.基于上述讨论,提出基于两阶段学习的多行为推荐.两阶段策略设计的优势是解耦了前述两种任务.两阶段策略采取固定参数交替训练的方式实现,并同时保留了模型端到端的结构.(1)第1阶段专注于不同行为下的用户偏好建模:先利用所有交互数据(不区分行为类别)对用户的全局喜好进行建模,以最大程度缓解数据稀疏性问题,再分别利用各行为的交互数据细化该特定行为下的用户偏好(局部偏好),以减轻不同行为之间的数据不平衡问题造成的影响.(2)第2阶段专注于对不同行为间联系的建模,通过解耦对用户偏好的挖掘和对不同行为间联系的建模,以缓解因适配两种任务而引起的信息损失问题.这种两阶段模式能够显著提升系统对目标行为的预测能力.大量实验结果表明,所提模型在性能上远优于最先进的基线模型,在Tmall和Beibei两个真实基准数据集上的性能提升平均可以达到103.01%和33.87%.

关键词：多行为推荐协同过滤两阶段策略图卷积网络多任务学习

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基于拉普拉斯方法的大规模高斯过程分类算法

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控制与决策 2017年第7期32卷 1319-1324页

作者：马彪贺建军李厚杰大连民族大学信息与通信工程学院辽宁大连116600 大连理工大学电子信息与电气工程学部辽宁大连116024

基于KL散度的大规模变分高斯过程分类算法(KLSP)需要同时对诱导变量的均值向量和协方差矩阵进行优化,这会给模型求解带来一定的挑战.基于拉普拉斯方法建立一种改进算法:首先为诱导变量的后验分布构造一个易于计算的下界;然后利用拉普拉... 详细信息

基于KL散度的大规模变分高斯过程分类算法(KLSP)需要同时对诱导变量的均值向量和协方差矩阵进行优化,这会给模型求解带来一定的挑战.基于拉普拉斯方法建立一种改进算法:首先为诱导变量的后验分布构造一个易于计算的下界;然后利用拉普拉斯方法计算该下界的一个高斯逼近作为诱导变量的后验分布函数的近似表达式,将问题转换为一个只与均值向量有关的凸优化问题,从而降低了模型的求解难度.仿真实验结果表明,所提出的改进算法在速度和精度上都较原始算法有了明显提高.

关键词：大规模数据分类高斯过程模型拉普拉斯方法变分方法

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基于变分高斯过程模型的快速核偏标记学习算法

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计算机研究与发展 2017年第1期54卷 63-70页

作者：周瑜贺建军顾宏大连理工大学电子信息与电气工程学部辽宁大连116024 大连民族大学信息与通信工程学院辽宁大连116600

偏标记学习(partial label learning)是人们最近提出的一种弱监督机器学习框架,由于放松了训练数据集的构造条件,只需知道训练样本的真实标记的一个候选集合就可进行学习,可以更方便地处理很多领域的实际问题.在该框架下,训练数据的标... 详细信息

偏标记学习(partial label learning)是人们最近提出的一种弱监督机器学习框架,由于放松了训练数据集的构造条件,只需知道训练样本的真实标记的一个候选集合就可进行学习,可以更方便地处理很多领域的实际问题.在该框架下,训练数据的标记信息不再具有单一性和明确性,这就使得学习算法的构建变得比传统分类问题更加困难,目前只建立了几种面向小规模训练数据的学习算法.先利用ECOC技术将原始偏标记训练集转换为若干标准二分类数据集,然后基于变分高斯过程模型在每个二分类数据集上构建一个具有较低计算复杂度的二分类算法,最终实现了一种面向大规模数据的快速核偏标记学习算法.仿真实验结果表明,所提算法在预测精度几乎相当的情况下,训练时间要远远少于已有的核偏标记学习算法,利用普通的PC机处理样本规模达到百万级的问题只需要40min.

关键词：偏标记学习核方法大规模数据高斯过程分类

来源：评论

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