检索结果-内蒙古大学图书馆

小型微型计算机系统 2022年第8期43卷 1583-1588页

作者：郑诚王宇航颜莉莉安徽大学计算机科学技术学院合肥230601 计算智能与信号处理教育部重点实验室合肥230601 安徽商贸职业技术学院计算机系安徽芜湖241000

推荐系统已经广泛应用于各领域以处理信息过载问题,但传统方法面临着数据稀疏的挑战,且使用矩阵分解也不能很好的捕获抽象的非线性交互.考虑到知识图谱可以提供丰富的边信息,文中提出一种知识图谱增强的神经协同过滤推荐方法.首先获取... 详细信息

推荐系统已经广泛应用于各领域以处理信息过载问题,但传统方法面临着数据稀疏的挑战,且使用矩阵分解也不能很好的捕获抽象的非线性交互.考虑到知识图谱可以提供丰富的边信息,文中提出一种知识图谱增强的神经协同过滤推荐方法.首先获取项目相关的元数据,将其构建为知识图谱,并利用表示学习方法获取图谱中的语义知识;其次,利用结合注意力的邻域传播机制获取图谱中的结构知识,以此增强项目表示;最后将得到的用户和项目表示送入矩阵分解与神经网络中进行推荐.在公开数据集MovieLens上的实验结果表明,该模型能够有效提升推荐结果的准确性.

关键词：知识图谱注意力机制推荐系统表示学习嵌入传播

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于GBM算子的不平衡概率语言Z-number多属性群决策

引用

高师理科学刊 2023年第3期43卷 14-20页

作者：陈向张晓珍刘嘉俊毛军军安徽大学数学科学学院安徽合肥230039 安徽大学计算机智能与信号处理教育部重点实验室安徽合肥230039

Z-number作为一种有效的信息表达方式,能够很好的描述带有不确定信息的自然语言.但大多数关于Z-number的研究依赖于均匀分布的语言术语集,并且用于聚合Z-number信息的聚合算子很少能够考虑属性之间的关系.提出一种非均匀分布的语言尺度... 详细信息

Z-number作为一种有效的信息表达方式,能够很好的描述带有不确定信息的自然语言.但大多数关于Z-number的研究依赖于均匀分布的语言术语集,并且用于聚合Z-number信息的聚合算子很少能够考虑属性之间的关系.提出一种非均匀分布的语言尺度函数,讨论了概率语言Z-number在不平衡语义下的情形,运用定义的新型算子对于概率语言Z-number进行聚合.定义相关运算以及得分函数,构建多目标线性优化模型确定最佳投资比例.通过实例说明了所提出方法的可行性与有效性,并进行了灵敏度分析.

关键词：多属性群决策 Z-number Bonferroni几何平均算子得分函数

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于门控双卷积神经网络的机动车发动机故障检测

引用

安徽大学学报（自然科学版） 2022年第2期46卷 39-45页

作者：鲍文霞刘杨杨先军梁栋安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室安徽合肥230601 中国科学院合肥物质科学研究院安徽合肥230031

采集并构建一个包含正常和故障机动车发动机的声信号数据集,提出基于门控双卷积神经网络的机动车发动机故障检测方法.在门控卷积神经网络基础上设计门控双卷积神经网络.对比不同方法的实验结果可知:支持向量机(support vector machine,... 详细信息

采集并构建一个包含正常和故障机动车发动机的声信号数据集,提出基于门控双卷积神经网络的机动车发动机故障检测方法.在门控卷积神经网络基础上设计门控双卷积神经网络.对比不同方法的实验结果可知:支持向量机(support vector machine,简称SVM)方法的检测准确率最低,该文方法的检测准确率最高;对声信号进行加噪和调音时,该文方法表现出好的鲁棒性.

关键词：机动车发动机故障检测门控双卷积神经网络

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于部分消息更新的多天线与多用户联合检测

引用

安徽大学学报（自然科学版） 2023年第2期47卷 44-50页

作者：蒋芳江淑萍杨海蓉王翊许耀华胡艳军安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室安徽合肥230601 安徽省物联网频谱感知与测试工程技术研究中心安徽合肥230601 合肥师范学院数学与统计学院安徽合肥230601

多输入多输出稀疏码分多址(multiple-input multiple-output sparse code multiple access,简称MIMOSCMA)系统具有大容量和高频谱效率,能够满足大规模机器通信场景低时延和大连接的需求.针对MIMOSCMA系统检测复杂度高的问题,对基于部分... 详细信息

多输入多输出稀疏码分多址(multiple-input multiple-output sparse code multiple access,简称MIMOSCMA)系统具有大容量和高频谱效率,能够满足大规模机器通信场景低时延和大连接的需求.针对MIMOSCMA系统检测复杂度高的问题,对基于部分消息更新的多天线与多用户联合检测进行研究,提出软判决联合消息传递算法(soft decision joint message passing algorithm,简称SD-JMPA)和硬判决联合消息传递算法(hard decision joint message passing algorithm,简称HD-JMPA).仿真实验结果表明:SD-JMPA和HDJMPA的误比特率(bit error ratio,简称BER)均与最大似然(maximum likelihood,简称ML)和联合消息传递算法(joint message passing algorithm,简称JMPA)的BER相近;SD-JMPA和HD-JMPA均具有与JMPA大概一致的收敛性;低信噪比场景下,选择使用SD-JMPA;高信噪比场景下,选择使用HD-JMPA.因此,相对于ML和JMPA,SD-JMPA和HD-JMPA均具有更强综合性能.

关键词： MIMO-SCMA 码字消息软判决比重因子硬判决硬性判决参数阈值

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于张量表示的域适配的迁移学习中特征表示方法

引用

电子学报 2020年第2期48卷 359-368页

作者：赵鹏王美玉纪霞刘慧婷安徽大学计算机智能与信号处理教育部重点实验室安徽合肥230601 安徽大学计算机科学与技术学院安徽合肥230601

本文提出一种新的基于张量表示的域适配迁移学习中的特征表示方法,即融合联合域对齐和适配正则化的基于张量表示的迁移学习特征表示方法.当源域和目标域差异很大时,仅将源域对齐潜在共享空间,会造成数据扭曲过大.为缓解此问题,本文方法... 详细信息

本文提出一种新的基于张量表示的域适配迁移学习中的特征表示方法,即融合联合域对齐和适配正则化的基于张量表示的迁移学习特征表示方法.当源域和目标域差异很大时,仅将源域对齐潜在共享空间,会造成数据扭曲过大.为缓解此问题,本文方法提出联合域对齐,即源域和目标域同时对齐共享子空间.并且本文方法将适配正则化引入张量表示空间求解.本文适配正则化包括动态分布对齐和图适配,以缩小域间分布差异和保留样本间流行一致性.最后融合联合域对齐,动态分布对齐和图适配,通过联合优化求解获得共享子空间表示.几个公共的跨域数据集上的大量实验结果表明了本文方法优于其它主流的迁移学习方法,验证了本文方法的有效性.

关键词：张量表示迁移学习域适配

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于异质信息网络表示学习的引文推荐方法

引用

小型微型计算机系统 2021年第8期42卷 1591-1597页

作者：段震余豪赵姝陈洁张燕平安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室合肥230601 安徽大学计算机科学与技术学院合肥230601

引文推荐旨在根据指定查询信息从海量数据中挖掘出与之最相关的若干文献,是一件有重要意义且极具挑战性的工作.引文推荐不但与文献的内容相关,文献间的引文关系、文献和出版社关系、文献和作者关系等,在引文推荐中也起重要作用.本文提... 详细信息

引文推荐旨在根据指定查询信息从海量数据中挖掘出与之最相关的若干文献,是一件有重要意义且极具挑战性的工作.引文推荐不但与文献的内容相关,文献间的引文关系、文献和出版社关系、文献和作者关系等,在引文推荐中也起重要作用.本文提出一种基于异质信息网络表示学习的引文推荐算法.首先,利用文献的内容信息,以及文献中的不同类型节点之间的相互关系构建异质信息网络;接着,对每个论文节点进行采样,对其先后进行元路径游走和随机游走,生成混合随机游走序列;最后,使用skip-gram模型获得节点的嵌入向量,计算相似性获得相应的文献推荐列表.在两个真实引文网络数据集上的实验结果表明,本文的方法在推荐效果上面优于已有的算法.

关键词：引文推荐网络表示学习网络嵌入混合随机游走异质信息网络

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于变分自编码器的评分预测模型

引用

计算机工程与应用 2021年第22期57卷 153-159页

作者：陈海钱付兰陈洁赵姝张燕平安徽大学计算机科学与技术学院合肥230601 安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室合肥230601

深度学习模型具有鲁棒性差的局限性,常见的如在图片中增加特定的噪声会影响到图片的分类和预测结果。近期有学者将深度学习引入到推荐系统中,因此在推荐系统中也存在噪声对推荐精度影响的问题。针对深度推荐模型的鲁棒性问题,基于变分... 详细信息

深度学习模型具有鲁棒性差的局限性,常见的如在图片中增加特定的噪声会影响到图片的分类和预测结果。近期有学者将深度学习引入到推荐系统中,因此在推荐系统中也存在噪声对推荐精度影响的问题。针对深度推荐模型的鲁棒性问题,基于变分自编码器(Variational Auto-Encoder,VAE)提出了新的评分预测模型REVAE(REcommender Variational Auto-Encoder)。该模型为了训练模型对噪声干扰的鲁棒性,在传统的VAE上增加了一层隐层表示,利用后验分布对隐层表示进行约束,并在该隐层上增加了噪声,通过重构输入数据,训练得到具有抗噪能力的推荐算法模型。在公开的Movielens数据集上进行的实验结果表明,REVAE可以有效降低噪声对模型的干扰,使得整个模型更具有健壮性,相比其他评分预测算法具有更好的推荐效果。

关键词：深度学习推荐系统变分自编码器(VAE) 评分预测

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

求解差异机器平行批调度的双目标协同蚁群算法

引用

自动化学报 2020年第6期46卷 1121-1135页

作者：贾兆红王燕张以文安徽大学计算机科学与技术学院合肥230601 安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室合肥230601

利用用户的偏好信息,提出一种基于蚁群的双目标协同优化算法(Bi-objective synergy ant colony optimization algorithm based on Pareto domination,PDACO)并用于求解平行批处理机调度问题.考虑在一组差异容量并带有不同加工功率的平... 详细信息

利用用户的偏好信息,提出一种基于蚁群的双目标协同优化算法(Bi-objective synergy ant colony optimization algorithm based on Pareto domination,PDACO)并用于求解平行批处理机调度问题.考虑在一组差异容量并带有不同加工功率的平行批处理机器上,加工带有不同到达时间、尺寸和加工时间的一组工件,以同时最小化最大完工时间和总能耗.偏好向量的引入虽然可以提高算法的收敛性,但会降低解的多样性.为了弥补这一缺陷,在本文所提算法中,利用两个子蚁群分别沿着不同方向,迭代地进行独立和联合搜索.最后,通过大量的仿真实验验证了本文提出算法的有效性.

关键词：协同优化批处理机用户偏好最大完工时间总能耗

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于种子候选的贪心策略影响力最大化算法

引用

模式识别与人工智能 2020年第11期33卷 1033-1042页

作者：李美玲钱付兰徐涛赵姝张燕平安徽大学计算机科学与技术学院合肥230601 安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室合肥230601

爬山贪心算法的时间复杂度较高,不易扩展至大规模社会网络.为了解决此问题,文中从理论上分析节点集影响力评估可转化为局部概率解计算,能够提高算法运行效率.将局部概率解函数拓展到贪心算法中,提出基于种子候选的贪心影响力最大化算法... 详细信息

爬山贪心算法的时间复杂度较高,不易扩展至大规模社会网络.为了解决此问题,文中从理论上分析节点集影响力评估可转化为局部概率解计算,能够提高算法运行效率.将局部概率解函数拓展到贪心算法中,提出基于种子候选的贪心影响力最大化算法和基于种子候选的偷懒贪心影响力最大化算法.在4个真实数据集上实验表明,文中算法与具有成本效益的惰性前向选择算法(CELF)性能一致,但在运行时间上快于CELF.

关键词：社会网络贪心算法蒙特卡洛模拟影响力最大化局部概率解

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于对抗自编码器的矢量草图生成方法

引用

计算机辅助设计与图形学学报 2020年第12期32卷 1957-1966页

作者：赵鹏高杰超周彪刘慧婷安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室合肥230601 安徽大学计算机科学与技术学院合肥230601

针对现有矢量草图生成方法存在的生成结果潦草,以及编码草图信息单一等问题,提出一种基于对抗自编码器的矢量草图生成方法.借助对抗自编码器自身所具有的对抗的机制,将像素化表示的草图所具有的空间信息融合到矢量草图的生成过程中,使... 详细信息

针对现有矢量草图生成方法存在的生成结果潦草,以及编码草图信息单一等问题,提出一种基于对抗自编码器的矢量草图生成方法.借助对抗自编码器自身所具有的对抗的机制,将像素化表示的草图所具有的空间信息融合到矢量草图的生成过程中,使得生成的草图具有更好的类别形状信息.既利用了矢量草图所包含的笔画间的时序信息,又利用了像素草图所包含的绘画物体的形状信息.在QuickDraw数据集上进行了草图生成实验,并使用Ske-score评价指标进行量化度量,实验结果表明所提方法能够缓解生成结果出现的潦草效应,并且生成的草图具有更好的视觉美观性和更高程度的类别可辨识性.

关键词：草图生成矢量草图对抗自编码器生成式对抗网络信息融合

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：

通借通还

建议与咨询 留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

请选择保存的检索档案： 新增检索档案 确定 取消

请选择收藏分类： 新增自定义分类 确定 取消

通借通还

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：