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    • 9 篇 教育学
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主题

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机构

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作者

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语言

  • 909 篇 中文
检索条件"机构=安徽大学计算机学院计算智能与信号处理教育部重点实验室"
909 条 记 录,以下是41-50 订阅
排序:
融合全模态自编码器和生成对抗机制的跨模态检索
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计算机辅助设计与图形学学报 2021年 第10期33卷 1486-1494页
作者: 赵鹏 马泰宇 李毅 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
针对现有基于生成对抗网络的跨模态检索方法不能充分挖掘模态间不变性的问题,提出一种融合全模态自编码器和生成对抗机制的跨模态检索方法.引入2个并行的全模态自编码器,将不同模态的样本嵌入公共空间,每个全模态自编码器不仅重构出自... 详细信息
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结合图卷积的深层神经网络用于文本分类
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计算机工程与应用 2022年 第7期58卷 206-212页
作者: 郑诚 陈杰 董春阳 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
随着图卷积网络的发展,图卷积网络已经应用到很多任务中,其中就包含文本分类任务。通过将文本数据表示成图数据,进而在图上应用图卷积,从而捕获文本的结构信息和单词间的长距离依赖关系获得了良好的分类效果。但将文本建模成图模型后,... 详细信息
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基于多关系网络的话题意见领袖挖掘
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数据采集与处理 2022年 第3期37卷 576-585页
作者: 段震 倪云鹏 陈洁 张燕平 赵姝 计算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 安徽省信息材料与智能传感重点实验室 合肥230601
社交网络中的意见领袖在信息传播过程中起着重要的作用。传统的意见领袖挖掘仅基于网络结构,没有考虑特定话题或者事件下的作用,且目前基于话题的意见领袖挖掘仅基于单一的网络结构,并没有考虑到节点间的多种交互关系。本文提出一种基... 详细信息
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基于T-球形模糊熵和交叉熵的偏好提取方法及其应用
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海南师范大学学报(自然科学版) 2025年 第1期38卷 54-63页
作者: 杨雨欣 毛军军 黄慧鑫 庞星宇 安徽大学大数据与统计学院 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
由于决策环境的日益复杂,专家和属性的偏好信息在决策过程中至关重要。因此为了更加客观地识别信息,提出了一种基于T-球形模糊熵和交叉熵的偏好提取方法并将其用于多属性群决策问题中。首先针对模糊熵不满足现实意义以及交叉熵不满足非... 详细信息
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基于T-球形模糊Z-number的扩展TODIM方法及应用
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武汉理工大学学报(信息与管理工程版) 2025年 第1期47卷 65-72页
作者: 程玮玲 毛军军 张胜 安徽大学大数据与统计学院 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
Z-number作为一种表达不确定信息的方法,其核心在于处理信息的模糊性和概率不确定性。然而,当前关于Z-number的研究相对有限,许多研究未能充分揭示其性质。T-球形模糊Z-number为表示数据的随机性和模糊性提供了新的视角。首先,引入了T-... 详细信息
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稀疏正交联合约束多通道非负矩阵分解声信号分离算法
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声学学报 2023年 第1期48卷 249-263页
作者: 章雯 张君 王璐 赵静 鲍明 许耀华 安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室 合肥230601 中国科学院声学研究所 北京100190 西北工业大学 西安710072 四川九洲电器集团有限责任公司九洲中科声学联合实验室 成都621000
针对复杂环境下多通道声信号分离问题,提出稀疏正交联合约束多通道非负矩阵分解声信号分离方法。首先设计基于多通道扩展坂仓斋藤(Itakura-Saito,IS)散度的稀疏正交联合约束项构造代价函数,给出信号稀疏和信号正交约束辅助函数,实现代... 详细信息
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超密集网络中基于判别函数的聚类算法
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北京邮电大学学报 2022年 第2期45卷 104-109页
作者: 康玲 王翊 胡艳军 蒋芳 李莉萍 安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室 合肥230601 中国科学院上海微系统与信息技术研究所无线传感网与通信重点实验室 上海200050
超密集网络可以通过虚拟小区间的协作来提升用户体验,但由于小区的重叠覆盖使得用户间存在较复杂的干扰问题。因此,提出了一种基于判别函数的聚类算法来缓解强干扰带来吞吐量下降的问题。首先,利用用户间干扰信道的余弦相似度定义用户... 详细信息
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基于图粗化的层次图池化方法研究
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小型微型计算机系统 2023年 第3期44卷 483-489页
作者: 陈洁 薛远远 曹京晶 赵姝 张燕平 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 安徽省信息材料与智能传感重点实验室 合肥230601 科学技术部科技人才交流开发服务中心 北京100045
图神经网络(Graph Neural Networks, GNNs)已被证明能有效对图结构数据进行建模,池化机制在使用GNN模型提取图层次特征过程中至关重要,近年来已经引起了越来越多研究者们的关注.现有基于聚类的层次图池化方法要么需要增加额外的神经网... 详细信息
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层次标签引导的属性网络嵌入
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计算机科学与探索 2021年 第7期15卷 1279-1288页
作者: 陈洁 陈嘉琳 赵姝 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
网络嵌入是在保持网络性质不变的前提下,将节点转换为低维向量,以便下游任务的求解。现有网络嵌入方法的研究大多关注于网络结构、节点属性信息或单层次标签信息等方面。然而,许多真实世界的网络节点通常具有丰富的层次标签信息,这些层... 详细信息
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基于飞秒激光制备的雾水收集驼峰双面神膜
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激光与光电子学进展 2022年 第3期59卷 157-162页
作者: 陈亮 苏亚辉 安徽大学电气工程与自动化学院 安徽合肥230601 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230039
雾水收集是将气态雾转化为液态水的过程,具有重要的研究价值。控制雾滴的凝结效率是雾水收集的关键因素,主要与基底表面的边界层厚度和有效更新有关。受沙漠甲虫背结构的启发,基于飞秒激光微纳加工和表面化学修饰在铝箔表面制备了一... 详细信息
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