检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机科学 2019年第11期46卷 186-192页

作者：郑诚薛满意洪彤彤宋飞豹安徽大学计算机科学与技术学院合肥230601 计算智能与信号处理教育部重点实验室合肥230601

文本分类是自然语言处理中一项比较基础的任务,如今深度学习技术被广泛用于处理文本分类任务。在处理文本序列时,卷积神经网络可以提取局部特征,循环神经网络可以提取全局特征,它们都表现出了不错的效果。但是,卷积神经网络不能很好地... 详细信息

文本分类是自然语言处理中一项比较基础的任务,如今深度学习技术被广泛用于处理文本分类任务。在处理文本序列时,卷积神经网络可以提取局部特征,循环神经网络可以提取全局特征,它们都表现出了不错的效果。但是,卷积神经网络不能很好地捕获文本的上下文相关语义信息,循环神经网路对语义的关键信息不敏感。另外,利用更深层次的网络虽然可以更好地提取特征,但是容易产生梯度消失或梯度爆炸问题。针对以上问题,文中提出了一种基于密集连接循环门控单元卷积网络的混合模型(DC-BiGRU_CNN)。该模型首先用一个标准的卷积神经网络训练出字符级词向量,然后将其与词级词向量进行拼接并作为网络输入层。受密集连接卷积网络的启发,在对文本进行高级语义建模阶段时,采用文中提出的密集连接双向门控循环单元,其可以弥补梯度消失或梯度爆炸的缺陷,并且加强了每一层特征之间的传递,实现了特征复用;对前面提取的深层高级语义表示进行卷积和池化操作以获得最终的语义特征表示,再将其输入到softmax层,实现对文本的分类。在多个公开数据集上的研究结果表明,DC-BiGRU_CNN模型在执行文本分类任务时准确率有显著提升。此外,通过实验分析了模型的不同部件对性能提升的作用,研究了句子的最大长度值、网络的层数、卷积核的大小等参数对模型效果的影响。

关键词：字符级词向量双向门控循环单元密集连接卷积神经网络文本分类

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独立分量分析和遗传算法相结合的运动想象频带优化

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安徽大学学报（自然科学版） 2019年第1期43卷 37-44页

作者：康莎莎周蚌艳吴小培安徽大学计算机科学与技术学院安徽合肥230601 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230039

对结合独立分量分析(independent component analysis,简称ICA)和遗传算法(genetic algorithm,简称GA)的运动想象脑电(motor imagery electroencephalogram,简称MI-EEG)特征检测及其优化方法开展研究.设计了基于ICA的MI-EEG分类算法.在此基础上,针对不同受试个体,用GA算法对运动想象诱发的事件相关去同步(event-related desynchronization,简称ERD)频段进行优化选择,用以改善运动想象脑一机接口(brain-computer interface,简称BCI)系统的识别率.实验结果表明,基于ICA的GA算法特征优化方法具有较好的可靠性和实用性,可用于在线BCI的设计与实现.

关键词：脑-机接口脑电信号运动想象遗传算法独立分量分析节律增强频带

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基于粗糙集的影响大学生心理健康的研究

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计算机技术与发展 2020年第5期30卷 121-124页

作者：徐怡余浩刘刚倪治伟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230039 安徽大学计算机科学与技术学院安徽合肥230601 安徽大学互联网学院安徽合肥230039

大学生心理健康是影响大学生未来发展的最主要因素之一。由于影响大学生心理健康的因素复杂而且难以预估,导致高校在改善大学生心理健康的过程中存在盲目性。为了及时准确地帮助心理健康存在隐患的学生,首先通过向本校本科生分发调查问... 详细信息

大学生心理健康是影响大学生未来发展的最主要因素之一。由于影响大学生心理健康的因素复杂而且难以预估,导致高校在改善大学生心理健康的过程中存在盲目性。为了及时准确地帮助心理健康存在隐患的学生,首先通过向本校本科生分发调查问卷,然后利用粗糙集理论中基于信息熵的属性约简算法找出影响因子,利用粗糙集理论中基于决策树的规则提取算法提取出具有支持度、置信度高的规则集,最后利用评估规则集准确度的一般方法验证了规则集的有效性。该研究成果可以指导高校制定出具有针对性的改善大学生心理健康的政策,从而及时准确地帮助存在心理健康隐患的大学生。

关键词：粗糙集信息熵决策树属性约简规则提取

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关于ELECTER的正态Z+值的多属性群决策

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佳木斯大学学报（自然科学版） 2020年第5期38卷 155-159页

作者：卢亚楠毛军军张晓珍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

基于将语言型Z-number在云模型的基础上转化为正态Z+值,在属性权重未知、决策者权重已知的情形下,提出了基于ELECTER的正态Z+值的多属性群决策方法。引入了针对正态Z+值的广义加权平均聚合运算,定义了正态Z+值比较大小的方法。利用引入... 详细信息

基于将语言型Z-number在云模型的基础上转化为正态Z+值,在属性权重未知、决策者权重已知的情形下,提出了基于ELECTER的正态Z+值的多属性群决策方法。引入了针对正态Z+值的广义加权平均聚合运算,定义了正态Z+值比较大小的方法。利用引入的广义加权平均聚合运算将多个决策者的信息聚合,再利用定义的正态Z+值比较大小的方法确定一致集和矛盾集,构建相应的矩阵,再通过净优势值来确定排序。最后通过例子说明其可行性。

关键词：正态Z+值 ELECTER法多属性群决策语言型Z-number 正态云模型

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大学生贫困资助评定的多粒度粗糙集研究

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计算机工程与应用 2019年第7期55卷 82-86页

作者：任俊唐绮雯徐怡胡善忠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230039

近年来,为保证家庭经济困难学生顺利完成学业,中央和地方各级政府制定了各种各样的政策,其中包括了大学贫困生资助这项政策。但同时也面临一个问题,就是如何判断学生是否贫困生。由于影响资助评定的因素有很多,导致资助评定存在不公平... 详细信息

近年来,为保证家庭经济困难学生顺利完成学业,中央和地方各级政府制定了各种各样的政策,其中包括了大学贫困生资助这项政策。但同时也面临一个问题,就是如何判断学生是否贫困生。由于影响资助评定的因素有很多,导致资助评定存在不公平性。为了帮助各大高校更好地做好贫困生资助工作,设计了大学生贫困资助评定标准调查问卷,向某校大一至大四学生分发调查问卷收集数据,利用粗糙集理论改进的基于悲观多粒度约简算法、乐观多粒度约简算法以及双层绝对粒度约简算法,挖掘出影响贫困生评定标准的关键因素,并通过实验验证了结果的正确性。研究成果使得贫困生评定标准更加公正,让贫困生能在国家的资助下更好地完成学业,为以后的人生打好基石。

关键词：多粒度粗糙集大学生贫困资助绝对约简粒度约简信息量

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基于容差关系的多粒度粗糙集中近似集动态更新方法

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计算机应用 2019年第5期39卷 1247-1251页

作者：徐怡肖鹏计算智能与信号处理教育部重点实验室(安徽大学) 合肥230039 安徽大学计算机科学与技术学院合肥230601

针对不完备信息系统变化时缺失值获取具体属性值的特性,为解决多粒度粗糙集中更新近似集时间效率低的问题,提出了一种基于容差关系的近似集动态更新算法。首先,讨论了基于容差关系的近似集变化的性质,并根据相关性质得出乐观、悲观多粒... 详细信息

针对不完备信息系统变化时缺失值获取具体属性值的特性,为解决多粒度粗糙集中更新近似集时间效率低的问题,提出了一种基于容差关系的近似集动态更新算法。首先,讨论了基于容差关系的近似集变化的性质,并根据相关性质得出乐观、悲观多粒度粗糙集的近似集的变化趋势;然后,针对更新容差类效率低的问题,提出了动态更新容差类的定理;最后,在此基础上,设计出基于容差关系的近似集动态更新算法。采用UCI数据库中4个数据集进行仿真实验,当数据集变大时,所提更新算法的计算时间远小于静态更新算法的计算时间,即所提动态更新算法的时间效率高于静态算法,验证了所提算法的正确性和高效性。

关键词：不完备信息系统多粒度动态更新容差关系多粒度粗糙集近似集

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参数自适应的网格密度聚类算法

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计算机应用研究 2019年第11期36卷 3278-3281,3309页

作者：郑诚曹杨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

针对网格密度聚类算法存在的网格宽度和密度阈值难以确定以及聚类精度不高的缺陷,提出了一种参数自适应的网格密度聚类算法。定义了数据集标准化离散度的概念,运用数据集的自然分布信息自适应地计算出每一维较优的分割宽度,对不同的密... 详细信息

针对网格密度聚类算法存在的网格宽度和密度阈值难以确定以及聚类精度不高的缺陷,提出了一种参数自适应的网格密度聚类算法。定义了数据集标准化离散度的概念,运用数据集的自然分布信息自适应地计算出每一维较优的分割宽度,对不同的密度阈值统计其噪声样本对象的数量,绘制了噪声曲线,从噪声曲线中获得最佳的密度阈值,而且增加了类簇边缘处理技术,进一步提高了聚类的质量。仿真实验表明,改进后的算法可获得更好的聚类效果。

关键词：网格密度聚类空间划分噪声曲线

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基于卷积神经网络的基因剪接位点预测

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盐城工学院学报（自然科学版） 2020年第2期33卷 20-24页

作者：李国斌杜秀全李新路吴志泽合肥学院人工智能与大数据学院安徽合肥230601 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 安徽大学计算机科学与技术学院安徽合肥230601

研究剪接位点可以更深入地探索剪接机制和基因预测方法,准确预测剪接位点至关重要。基于深度学习技术提出一种新的预测方法,无需人工提取样本特征,以基因序列的K-MER编码向量作为输入,采用训练后的卷积神经网络(CNN)模型进行预测。基于... 详细信息

研究剪接位点可以更深入地探索剪接机制和基因预测方法,准确预测剪接位点至关重要。基于深度学习技术提出一种新的预测方法,无需人工提取样本特征,以基因序列的K-MER编码向量作为输入,采用训练后的卷积神经网络(CNN)模型进行预测。基于人类基因HS3D供体数据集,与传统机器学习方法进行预测比较,结果表明预测模型的主要性能指标,包含马修斯相关系数(MCC)、灵敏度(SN)均超过传统的机器学习方法。

关键词：深度学习卷积神经网络剪接位点预测 K-MER编码

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金属色散模型对微纳结构FDTD计算的影响研究

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安庆师范大学学报（自然科学版） 2020年第4期26卷 7-10,19页

作者：刘超刘瑜安徽大学电子信息工程学院安徽合肥230601 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

通过讨论几类典型的金属色散模型以及辅助微分方程处理金属色散介质的方法,比较分析了不同色散模型拟合银介电系数的差异。在此基础上,利用时域有限差分(FDTD)法对银纳米孔阵列透射特性进行建模计算,研究分析不同金属色散模型对数值结... 详细信息

通过讨论几类典型的金属色散模型以及辅助微分方程处理金属色散介质的方法,比较分析了不同色散模型拟合银介电系数的差异。在此基础上,利用时域有限差分(FDTD)法对银纳米孔阵列透射特性进行建模计算,研究分析不同金属色散模型对数值结果的影响。研究表明:由自由电子气等理想假设推导的色散模型仅在非常有限的频带范围内能够拟合实际金属的介电系数,增加Lorentz谐振项与介电系数拟合值的精确性不是线性提高的关系;而通过能带理论分析对Drude模型进行修正得到的Drude2cp模型,能够在更宽的频带范围内拟合金属银的介电响应过程,使FDTD算法具有更好的计算精度。

关键词：计算电磁学计算精度时域有限差分介电系数色散模型

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基于稠密网络的DNA结合蛋白质预测方法

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重庆科技学院学报（自然科学版） 2020年第5期22卷 81-85页

作者：李国斌杜秀全李新路吴志泽合肥学院人工智能与大数据学院合肥230601 计算智能与信号处理教育部重点实验室合肥230601 安徽大学计算机科学与技术学院合肥230601

提出了一种基于深度学习的DNA结合蛋白识别方法(DBP-DenseNet)。以稠密网络代替传统的金字塔式卷积神经网络(CNN)结构,将上一层的特征信息整合到下一层,利用层间的特征融合来学习整个氨基酸序列的综合特征;由双向长短期记忆网络(Bi-LSTM... 详细信息

提出了一种基于深度学习的DNA结合蛋白识别方法(DBP-DenseNet)。以稠密网络代替传统的金字塔式卷积神经网络(CNN)结构,将上一层的特征信息整合到下一层,利用层间的特征融合来学习整个氨基酸序列的综合特征;由双向长短期记忆网络(Bi-LSTM)负责在氨基酸序列上下文中获取长期依赖关系。实验结果表明,稠密连接可以有效提高模型的特征表达能力。

关键词： DNA结合蛋白预测词嵌入稠密网络双向长短期记忆网络

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