检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机科学 2025年第2期52卷 107-115页

作者：郑文萍韩艺恒刘美麟山西大学计算机与信息技术学院太原030006 计算智能与中文信息处理教育部重点实验室(山西大学) 太原030006 山西大学智能信息处理研究所太原030006

节点的局部邻域内通常存在具有特定局部连接模式且频繁出现的高阶组结构,这些组结构可以更准确地刻画节点拓扑特征,有助于理解网络的结构特征及节点间的交互模式。基于此,利用节点局部邻域内的高阶组结构特征计算节点间的结构相似性,并... 详细信息

节点的局部邻域内通常存在具有特定局部连接模式且频繁出现的高阶组结构,这些组结构可以更准确地刻画节点拓扑特征,有助于理解网络的结构特征及节点间的交互模式。基于此,利用节点局部邻域内的高阶组结构特征计算节点间的结构相似性,并提出了一种融合高阶组结构信息的节点分类算法NHGS(Node Classification Algorithm Fusing High-order Group Structure Information)。该算法将k元组内形成的不同构的导出子图作为其初始组标签,利用Weisfeiler-Lehman(WL)算法迭代地聚合其邻域k元组的标签信息以更新k元组标签;节点在不同k元组标签中的出现次数构成了节点的特征向量,利用节点间特征向量的相似性表示节点间的结构相似性;结合节点的属性信息,并通过自编码器神经网络得到节点嵌入,进而对网络中的节点进行分类。NHGS将节点局部邻域内的k元节点组结构信息与节点的属性信息相结合,得到了包含高阶结构信息的节点表示。在真实属性网络上的实验表明,所提方法能有效计算出节点间的结构相似性,提升了节点分类任务的性能。

关键词：节点分类高阶结构结构相似性网络表示图神经网络

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噪声标签回归的泛化误差估计及过滤算法

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小型微型计算机系统 2025年第1期46卷 72-80页

作者：姜高霞李政莹王文剑山西大学计算机与信息技术学院太原030006 山西大学计算智能与中文信息处理教育部重点实验室太原030006

当回归数据中存在数值型标签噪声时,传统泛化误差估计方法不再适用,回归模型的泛化性能缺乏保障.本文提出一种面向标签噪声的回归模型泛化误差估计方法,并设计了自适应高斯核噪声估计与样本召回过滤(adaptive Gaussian kernel noise est... 详细信息

当回归数据中存在数值型标签噪声时,传统泛化误差估计方法不再适用,回归模型的泛化性能缺乏保障.本文提出一种面向标签噪声的回归模型泛化误差估计方法,并设计了自适应高斯核噪声估计与样本召回过滤(adaptive Gaussian kernel noise estimator and sample recall filtering, AGKSRF)算法.在所提Craven-Wahba(CW)泛化误差估计的基础上,提出一种CW样本选择框架.基于最大后验估计思想和自适应近邻方法,提出标签噪声的自适应高斯核(adaptive Gaussian kernel, AGK)估计方法.结合所提框架,AGKSRF首先过滤大噪声样本,同时考虑到初次过滤时可能有部分干净样本被误删,AGKSRF根据模型在过滤样本上的误差对样本进行召回再过滤.标准数据集上的实验结果表明,AGKSRF降低模型误差的能力提升了6~51个百分点.AGKSRF还可以识别年龄估计数据上的错误标签.因此,AGKSRF算法可以有效提升数据质量.

关键词：噪声标签回归泛化误差估计自适应高斯核估计样本召回过滤

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基于个体-整体跨度调整的博弈粗糙群共识决策模型及其应用

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计算机科学 2025年第2期52卷 158-164页

作者：侯涵中张超李德玉山西大学计算机与信息技术学院太原030006 计算智能与中文信息处理教育部重点实验室(山西大学) 太原030006

群共识决策指在面对多个备选方案时,一组个体通过集体协商,调整不同个体的意见,以确保在达成共识的前提下解决问题的过程。以空气质量评估为例探索群共识模型。首先,采用直觉模糊数来对个体评价进行表示,同时提出新型映射函数来将实数... 详细信息

群共识决策指在面对多个备选方案时,一组个体通过集体协商,调整不同个体的意见,以确保在达成共识的前提下解决问题的过程。以空气质量评估为例探索群共识模型。首先,采用直觉模糊数来对个体评价进行表示,同时提出新型映射函数来将实数转化为直觉模糊数。其次,提出调整个体与整体相对跨度的方法来达成共识,有助于快速锁定个体和整体的差异,从而对个体评价进行调整。然后,在达成共识的基础上,采用博弈粗糙集模型,通过权衡准确性与通用性来确定阈值。在提升性能的基础上,减少边界区域的大小,从而增加决策结果的准确性。最后,通过空气质量评价的实例,验证所提方法的可行性和有效性。综上所述,该模型的提出不仅丰富了相关理论体系,有效降低了群共识决策的风险,更为复杂决策问题的解决提供了一种可行的路径。

关键词：粒计算三支决策群共识决策直觉模糊数博弈粗糙集

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无人机在线评论下基于自信行为的概率语言群体共识

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山西大学学报(自然科学版) 2025年

作者：王亚婷张超李德玉李文涛山西大学计算机与信息技术学院山西大学计算智能与中文信息处理教育部重点实验室西南大学人工智能学院

本文针对无人机选购的决策场景，提出了一种基于在线评论驱动的智能决策支持算法。首先，本文运用情感分析工具对获取到的无人机在线评论数据进行分析，并将其转换为概率语言术语集，以更好整合这些数据。其次，本文通过Full Consistenc... 详细信息

本文针对无人机选购的决策场景，提出了一种基于在线评论驱动的智能决策支持算法。首先，本文运用情感分析工具对获取到的无人机在线评论数据进行分析，并将其转换为概率语言术语集，以更好整合这些数据。其次，本文通过Full Consistency Method(FUCOM)计算决策者权重，利用属性的词频计算属性权重。接着，依据欧式距离与曼哈顿距离相结合的谱聚类方法对决策者进行聚类。然后，本文将共识达成过程和决策者行为结合，引入了一种考虑决策者自信行为的共识达成模型。此外，本文将隶属度与后悔理论结合，接着与三支决策框架下计算的阈值进行比较，求解出最优方案。最后，本文通过无人机在线评论的实例验证所建立方法的可行性。在实践中，通过情感分析、权重计算和聚类等工具，有效解析了大量在线评论数据，为决策者提供了客观、全面的选购建议，促进了决策的准确性。

关键词：多粒度情感分析概率语言术语集群共识无人机选购决策

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时空特征强化与感知的视觉目标跟踪方法

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陕西师范大学学报(自然科学版) 2025年第1期53卷 60-70页

作者：郭虎升刘正琪刘艳杰王文剑山西大学计算机与信息技术学院山西太原030006 计算智能与中文信息处理教育部重点实验室(山西大学) 山西太原030006

多数基于Transformer的目标跟踪模型提取的目标局部空间特征信息有限且时间特征利用不足,显著影响了目标跟踪模型在处理目标遮挡、形变或尺度变化等复杂场景下的性能。为此,提出一种时空特征强化与感知的视觉目标跟踪方法(visual object... 详细信息

多数基于Transformer的目标跟踪模型提取的目标局部空间特征信息有限且时间特征利用不足,显著影响了目标跟踪模型在处理目标遮挡、形变或尺度变化等复杂场景下的性能。为此,提出一种时空特征强化与感知的视觉目标跟踪方法(visual object tracking method with spatial-temporal feature enhancement and perception,STFEP)。一方面,该方法使用Transformer进行搜索区域与时间上下文特征的提取与融合,以得到全局特征信息,通过设计的局部卷积神经网络,提取目标的局部特征信息,并与目标的全局特征信息相关联,进一步强化目标的特征表示。另一方面,提出了时空特征感知机制,对不同时刻的特征信息进行可靠性和必要性分析,构建动态模板以感知更丰富的时空信息,使模型适应目标及场景的复杂变化。在TrackingNet、GOT-10k、LaSOT、UAV123多个数据集上的实验结果表明,研究所提方法能够准确鲁棒的对目标进行跟踪,并在GOT-10k数据集上取得了最优的结果,AO、SR 0.5以及SR 0.75分别达到了73.7%、83.8%、70.6%。

关键词：视觉目标跟踪时空特征强化全局-局部信息关联时空特征感知动态模板

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基于主动-被动增量集成的概念漂移适应方法

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自动化学报 2025年

作者：祁晓博陈佳明史颖亓慧郭虎升王文剑太原师范学院计算机科学与技术学院智能优化计算与区块链技术山西省重点实验室山西大学计算机与信息技术学院山西大学计算智能与中文信息处理教育部重点实验室

数据流是一组随时间无限到来的数据序列,在数据流不断产生过程中,由于各种因素的影响,数据分布随时间推移可能以不可预测的方式发生变化,这种现象被称为概念漂移.在漂移发生后,当前学习模型需要及时响应数据流中的实时分布变化,并有效... 详细信息

数据流是一组随时间无限到来的数据序列,在数据流不断产生过程中,由于各种因素的影响,数据分布随时间推移可能以不可预测的方式发生变化,这种现象被称为概念漂移.在漂移发生后,当前学习模型需要及时响应数据流中的实时分布变化,并有效处理不同类型的概念漂移,从而避免模型泛化性能下降.针对这一问题,提出一种基于主动-被动增量集成的概念漂移适应方法 (Concept drift adaptation method based on active-passive incremental ensemble, CDAM-APIE).该方法首先使用在线增量集成策略构建被动集成模型,对新样本进行实时预测以动态更新基模型权重,有利于快速响应数据分布的瞬时变化,并增强模型适应概念漂移的能力.在此基础上,利用增量学习和概念漂移检测技术构建主动基模型,提升模型在平稳数据流状态下的鲁棒性和漂移后的泛化性能.实验结果表明, CDAM-APIE能够对概念漂移做出及时响应,同时有效提高模型的泛化性能.

关键词：概念漂移数据流分类增量学习在线集成

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基于中心事件和句子感知的事件因果识别模型

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山西大学学报(自然科学版) 2025年第1期48卷 20-28页

作者：尚舒鹏普瑞丽李旸王素格李德玉山西大学计算机与信息技术学院山西财经大学金融学院山西大学计算智能与中文信息处理教育部重点实验室

在金融领域的事件关系识别任务中，篇章级事件因果关系的识别是一项具有挑战性的任务。而事件因果关系关联于中心事件及其所在的句子，一方面，多个事件中的中心事件会影响事件间的因果关系，另一方面，事件所在的句子也会具有强化事件... 详细信息

在金融领域的事件关系识别任务中，篇章级事件因果关系的识别是一项具有挑战性的任务。而事件因果关系关联于中心事件及其所在的句子，一方面，多个事件中的中心事件会影响事件间的因果关系，另一方面，事件所在的句子也会具有强化事件因果关系的作用，为此，本文提出了基于中心事件和句子感知的事件因果识别模型。该模型使用中心感知的高阶事件推理网络（Centrality-aware High-order Event Reasoning Network,CHEER），建立了中心事件的表示，并基于图注意力网络构建了事件关系图，建立了事件及其事件对的表示，以自适应模拟事件间的因果传递，从而识别中心事件及其因果相关事件。通过引入情感中心嵌入和关联词中心嵌入，句子的情感和结构对事件因果关系的表达得以增强，从而提高了金融文本中因果关系识别的准确性。本文在标注了中心事件的公开数据集EventStoryLine与自建数据集上进行实验，结果显示在EventStoryLine数据集上模型的句间准确率提高了1.1%，在自建数据集中整体提高1.8%，验证了中心事件对事件因果关系识别的准确性有较好提升。

关键词：事件因果关系事件关系图篇章级文本金融领域图注意力网络

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基于q阶正交模糊犹豫度和个性化调整的大群体决策

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重庆邮电大学学报(自然科学版) 2025年第1期37卷 102-109页

作者：卢方蕙张超李德玉牛宇鸽刘可欣李文涛山西大学计算机与信息技术学院太原030006 山西大学计算智能与中文信息处理教育部重点实验室太原030006 西南大学人工智能学院重庆400715

为了缓解决策信息表示中的不确定性以及不同决策者在不同时间点差异化的共识水平对决策结果的影响,依据q阶正交模糊犹豫度和后悔理论,提出一种两阶段框架下基于个性化调整的大群体决策方法。构建一种新型映射函数将实数转化为q阶正交模... 详细信息

为了缓解决策信息表示中的不确定性以及不同决策者在不同时间点差异化的共识水平对决策结果的影响,依据q阶正交模糊犹豫度和后悔理论,提出一种两阶段框架下基于个性化调整的大群体决策方法。构建一种新型映射函数将实数转化为q阶正交模糊数;依据欧氏距离和Hausdorff距离相结合的混合距离提出改进型k均值三支聚类算法,降低大群体决策的整体复杂度;将共识水平与灰关联系数相结合,探索一种组内决策者的权重计算方法,并基于平均共识水平和组内决策者数量进一步探索组权重计算方法;设计两阶段框架下的共识达成过程,利用决策者的个性化共识水平依据后悔理论提出一种融合q阶正交模糊犹豫度的个性化调整机制。真实场景下的共享单车投放案例表明,提出方法具有可行性和有效性。

关键词：粒计算三支决策 q阶正交模糊集大群体决策共享单车投放

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基于双视角网络嵌入聚类集成社区发现算法

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山东大学学报(工学版) 2025年第1期55卷 41-50页

作者：王英楠郑文萍杨贵山西医科大学汾阳学院卫生信息管理系山西汾阳032200 山西大学计算机与信息技术学院山西太原030006 计算智能与中文信息处理教育部重点实验室(山西大学) 山西太原030006

针对现有网络嵌入方法忽略高阶结构,嵌入过程与社区发现任务独立进行,影响社区发现质量的问题,提出基于双视角网络嵌入聚类集成社区发现算法(community detection algorithm based on dual-view network embedded clustering integratio... 详细信息

针对现有网络嵌入方法忽略高阶结构,嵌入过程与社区发现任务独立进行,影响社区发现质量的问题,提出基于双视角网络嵌入聚类集成社区发现算法(community detection algorithm based on dual-view network embedded clustering integration,DNECI),算法包括双视角网络嵌入和聚类集成两部分。双视角网络嵌入模块对网络属性信息与拓扑信息实现自适应融合,保留网络属性信息与拓扑的高阶结构。聚类集成模块包括模块度优化和聚类优化两个组件,模块度优化组件利用高阶拓扑结构得到具有最优模块度的社区结果;聚类优化组件通过自监督聚类方法在嵌入空间得到聚类结果;引入互监督机制使两种视角的社区发现结果具有一致性。在4个真实数据集与15个算法进行对比试验,结果表明,DNECI在准确率和标准互信息至少比最先进的基准算法平均提高2.5%和1.4%,在调整兰德系数和F1分数至少平均提高3.7%和1.7%,具有较好的社区发现效果。

关键词：社区发现网络嵌入模块度自监督高阶结构

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基于边缘增强的选择性特征融合肾癌三维CT图像分割

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计算机科学 2025年第3期52卷 41-49页

作者：王涛白雪飞王文剑山西大学计算机与信息技术学院太原030006 计算智能与中文信息处理教育部重点实验室(山西大学) 太原030006 山西警察学院网络安全保卫系太原030401

针对肾癌三维CT图像存在病变区域多尺度、边缘像素稀疏、对比度低以及肿瘤形状复杂且不规则等问题,提出一种基于边缘增强的选择性特征融合肾癌三维CT图像分割网络(EE-SFF U-Net)。EE-SFF U-Net采用基于U-Net的对称编解码网络架构,编码... 详细信息

针对肾癌三维CT图像存在病变区域多尺度、边缘像素稀疏、对比度低以及肿瘤形状复杂且不规则等问题,提出一种基于边缘增强的选择性特征融合肾癌三维CT图像分割网络(EE-SFF U-Net)。EE-SFF U-Net采用基于U-Net的对称编解码网络架构,编码路径中包含一个用于强化边缘信息的边缘增强模块,可有效挖掘、利用浅层特征信息以缓解边缘像素稀疏问题,同时避免小目标的漏检。此外,在网络的跳跃连接中,设计一个选择性特征融合模块,使得深浅层特征相互补充,实现不同信息的有效聚合。最后提出一个综合Generalized Dice Loss和Focal Loss的混合损失函数,利用动态权重调整策略,实现损失函数的优化训练,并降低病变区域多尺度和肿瘤形状大小不规则带来的影响。所提方法在保证病变区域整体定位准确的同时,强化对小目标特征信息的挖掘利用,从而提高分割的准确性和鲁棒性。在KiTS19公开数据集上的实验结果表明,与其他分割算法相比,该方法各项指标表现良好,分割性能有显著提升。

关键词：肾癌三维CT分割边缘增强选择性特征融合 3D U-Net 深度学习

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