检索结果-内蒙古大学图书馆

求解张量绝对值方程的两步非精确Levenberg-Marquardt算法

山西大学学报(自然科学版) 2023年第3期46卷 585-591页

作者：马昌凤谢亚君福州外语外贸学院大数据学院数字技术与智能计算重点实验室

张量绝对值方程可以重构为张量互补问题来求解。针对重构的张量互补问题，提出了两步非精确Levenberg-Marquardt (LM)算法，并给出了LM参数μk的一个新的选取方式，同时证明了所提出算法的收敛性定理。一些数值实例被测试，实验结果表... 详细信息

张量绝对值方程可以重构为张量互补问题来求解。针对重构的张量互补问题，提出了两步非精确Levenberg-Marquardt (LM)算法，并给出了LM参数μk的一个新的选取方式，同时证明了所提出算法的收敛性定理。一些数值实例被测试，实验结果表明该算法是有效的。

关键词：张量绝对值方程两步非精确LM算法收敛性定理数值实验

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融合多粒度膨胀卷积和扩展边界的中文命名实体识别算法

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计算机工程与应用 2025年第7期61卷 196-203页

作者：侯向丹孙晓凯刘洪普河北工业大学人工智能与数据科学学院天津300401 河北省大数据计算重点实验室天津300401

命名实体识别在自然语言处理领域扮演着基础且关键的角色,它是信息提取、问答系统、机器翻译等众多常见应用的核心组成元素。其识别成果将直接决定后续多个下游自然语言处理任务的表现,因此具有极大的研究价值。但现有的对中文命名实体... 详细信息

命名实体识别在自然语言处理领域扮演着基础且关键的角色,它是信息提取、问答系统、机器翻译等众多常见应用的核心组成元素。其识别成果将直接决定后续多个下游自然语言处理任务的表现,因此具有极大的研究价值。但现有的对中文命名实体识别的研究主要集中在规律性实体上,对于非规律性实体和多表现形式实体的识别效果有待提升,如各种名称。为了解决这一问题,在基于规则启发模型(regularity-inspired recognition network,RICON)的基础上,提出了一种“实体的扩展规则网络”(extension regular of entity network,ERoEN),通过加入边界扩展机制捕获每个扩展后实体的规律,从而提取非规律性实体前后的隐含特征,以此提高对非规律性实体的识别能力;并且引入多粒度膨胀卷积层捕获不同距离的上下文信息,增强实体与上下文的关联性,最终提高对多表现形式实体的识别效果。通过在OntoNote4、Weibo和CLUENER2020数据集上的验证,ERoEN模型相比于RICON模型大部分实验中在F1值上分别提升了1.27、1.02和1.13个百分点。

关键词：命名实体识别注意力机制膨胀卷积边界扩展

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基于融合模型与语义网络的App用户意图识别研究

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计算机工程 2024年第8期50卷 50-63页

作者：陈瀚赵春蕾蒋昊达王春东天津理工大学教育部计算机视觉与系统省部共建重点实验室天津300384 天津市智能计算与软件新技术重点实验室天津300384

随着手机应用软件的流行,应用市场上出现了大量非结构化的中文用户评论。基于用户评论识别App用户意图,可以帮助开发人员对App软件进行有针对性的维护和改善。为了从中准确识别用户意图,提出一种基于融合模型和语义网络的App用户意图识... 详细信息

随着手机应用软件的流行,应用市场上出现了大量非结构化的中文用户评论。基于用户评论识别App用户意图,可以帮助开发人员对App软件进行有针对性的维护和改善。为了从中准确识别用户意图,提出一种基于融合模型和语义网络的App用户意图识别方法FSAUIR。使用百度工具Senta判断评论的情感倾向,构建基于RoBERTa的融合意图分类模型RBMS,通过RoBERTa模型将用户评论转化为语义特征表示,并将其输入到双向门控循环单元中,以提取评论的全局上下文语义信息,同时利用多头自注意力机制和SoftPool获取关键的特征信息,保留主要特征,通过Softmax进行归一化处理,得到意图分类结果。在意图分类的基础上,引入PositionRank模型提取各意图类别下评论的关键词,计算关键词之间的共现关系,构建关键词语义网络,从而更细粒度地识别用户意图。实验结果表明,相比BERT、RoBERTa、RoBERTa-CNN等模型,RBMS模型在人工标注数据集上具有较优的分类性能,准确率、精确率、召回率、F1值分别为87.75%、88.09%、87.80%、87.88%。此外,在意图分类的结果集中,FSAUIR构建的语义网络可以高效地挖掘出用户评论中有价值的信息。

关键词：意图识别意图分类 RoBERTa模型双向循环门控单元 PositionRank模型多头自注意力机制

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一种基于Transformer架构的多层级自动睡眠分期模型

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电子学报 2025年第2期53卷 545-557页

作者：金峥贾克斌北京工业大学信息科学技术学院北京100124 先进信息网络北京实验室北京100124 计算智能与智能系统北京市重点实验室北京100124

睡眠是人体保持健康的重要生理过程,基于多导睡眠图(PolySomnoGraphy,PSG)的睡眠分期是诊疗睡眠疾病和评估睡眠质量的重要依据.人工睡眠分期法在处理大规模PSG数据时存在耗时久、效率低的问题,采用深度学习模型有效表征PSG的自动睡眠分... 详细信息

睡眠是人体保持健康的重要生理过程,基于多导睡眠图(PolySomnoGraphy,PSG)的睡眠分期是诊疗睡眠疾病和评估睡眠质量的重要依据.人工睡眠分期法在处理大规模PSG数据时存在耗时久、效率低的问题,采用深度学习模型有效表征PSG的自动睡眠分期法显现出广阔的研究前景.针对现有模型未充分考虑PSG片段内波形信息、通道间相关性信息、片段间睡眠转换信息的问题,本文提出一种基于Transformer架构的多层级睡眠分期网络模型(Hierarchical transFormer sleep staging model,HierFormer),采用Transformer编码器有效提取片段内波形特征、通道相关性特征、片段间转换特征,并结合注意力机制综合提升模型对于PSG片段内、通道间、片段间三种视角信号特性的可解释性.基于睡眠集-欧洲数据格式(sleep-European Data Format,sleep-EDF)扩展睡眠数据集开展的实验结果表明:本文模型利用更少的参数量取得优于多种现有基线模型的分期性能,分类准确率、宏平均精确率、宏平均召回率、宏平均F1分数、科恩卡帕系数分别可达到0.807、0.784、0.735、0.750和0.721.通过在三种视角下不同特征编码方式的性能对比和注意力分数的可视化,本文进一步证明了所提模型良好的编码能力和可解释性.本研究旨在为睡眠分期领域的深度学习应用提供新途径和新技术,从而辅助医生提升睡眠疾病诊疗效率.

关键词：多导睡眠图(PSG) 自动睡眠分期深度神经网络 Transformer架构注意力机制模型可解释性

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面向设备与人力资源协作任务的优化调度方法

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软件学报 2024年第11期35卷 5319-5340页

作者：何飞佳沈立炜宋育臣牛军钰赵文耘复旦大学计算机科学技术学院上海200438 上海市数据科学重点实验室(复旦大学) 上海201203

面向人机物融合的泛在计算正成为软件发展的新需求和新趋势,基于这种新形态计算模式的人机物融合应用将软件技术进一步拓展至对线下资源,包括物理设备和人力资源的有效利用.作为典型的人机物融合场景,物理世界中设备资源与人力资源间的... 详细信息

面向人机物融合的泛在计算正成为软件发展的新需求和新趋势,基于这种新形态计算模式的人机物融合应用将软件技术进一步拓展至对线下资源,包括物理设备和人力资源的有效利用.作为典型的人机物融合场景,物理世界中设备资源与人力资源间的协作具有资源可选性、任务高频性、工人动态性的特点,传统的资源调度技术无法有效应对该类型任务(简称为DHRC任务)中的调度需求.为此,提出一种面向设备与人力资源协作任务的优化调度方法,所提方法分为设备资源调度和人力资源调度两个阶段.在设备资源调度阶段,提出基于NSGA-II的设备资源调度算法,在综合考虑任务距离、设备负载和设备位置周边工人人数等因素情况下实现任务对资源的优化选择.在人力资源调度阶段,提出基于DPSO的人力资源调度算法,根据工人位置和协作依赖等因素实现对工人的优化选择以及相应的路径规划.在模拟环境内的实验结果表明,所提方法第1阶段的算法在效率上与对比算法相当,在效用性上优于对比算法(离散粒子群优化算法).第2阶段的算法在效率上与效用性上均优于对比算法(使用锦标赛机制改进的遗传算法).

关键词：人机物资源调度 NSGA-Ⅱ DPSO

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适用于有耗型德拜色散媒质电磁特性仿真的RI-CDI-FDTD方法及程序实现

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物理学报 2023年第15期72卷 1-9页

作者：谢国大侯桂林牛凯坤冯乃星方明李迎松黄志祥安徽大学电子信息工程学院合肥230601 安徽大学智能计算与信号处理教育部重点实验室合肥230601

提出了一种新的处理有耗型德拜色散媒质的单步蛙跳遵从发散隐式-时域有限差分(complying divergence implicit FDTD,CDI-FDTD)方法.从频域下的Maxwell方程出发,利用傅里叶变换将电磁场分量从频域转换到时域,并采用递归积分(recursive in... 详细信息

提出了一种新的处理有耗型德拜色散媒质的单步蛙跳遵从发散隐式-时域有限差分(complying divergence implicit FDTD,CDI-FDTD)方法.从频域下的Maxwell方程出发,利用傅里叶变换将电磁场分量从频域转换到时域,并采用递归积分(recursive integration,RI)方法对频域-时域转换过程中存在的积分项进行近似处理.然后应用单步蛙跳隐式格式对时域Maxwell方程和辅助变量进行差分离散,推导出有耗型德拜色散媒质的RI-CDI-FDTD算法的迭代公式.接着利用von Neumann方法验证了基于RI方法的CDI-FDTD算法的无条件稳定特性,最后通过数值算例验证了本文所提方法的正确性和有效性.

关键词：德拜色散媒质遵从发散隐式-时域有限差分递归积分无条件稳定

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融合营养知识和偏好-健康多目标优化的膳食推荐

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食品科学 2025年第6期46卷 29-37页

作者：金颖闵巍庆周鹏飞梅舒欢蒋树强中国科学院智能信息处理重点实验室北京 100190 中国科学院计算技术研究所北京 100190 中国科学院大学北京 100049 中科苏州智能计算技术研究院江苏苏州 215009

本实验提出一种融合营养知识和偏好-健康多目标优化的膳食推荐方法.该方法通过食品营养知识嵌入引导学习用户的偏好,并利用多目标优化算法平衡用户饮食偏好与营养健康需求.首先,基于营养引导的食品知识感知网络(nutrition-guided food k... 详细信息

本实验提出一种融合营养知识和偏好-健康多目标优化的膳食推荐方法.该方法通过食品营养知识嵌入引导学习用户的偏好,并利用多目标优化算法平衡用户饮食偏好与营养健康需求.首先,基于营养引导的食品知识感知网络(nutrition-guided food knowledge-aware network,NG-FKN)进行个性化菜谱推荐,再进行营养套餐推荐(nutritional food combination recommendation,NFCR).NG-FKN从食品营养知识图谱中提取营养信息,引导捕捉用户偏好,实现个性化菜谱推荐.NFCR结合用户饮食偏好与营养需求,采用基于营养支配的非劣排序遗传算法优化多个目标,获得营养套餐推荐列表.此外,构建食品营养知识图谱与食品-用户的交互数据集,包含19 669 条菜谱数据,并在该数据集上对所提方法进行评估.同时还引入中国健康膳食指数和食物多样性评分两个指标用于评估推荐套餐的营养价值.在所提数据集上的实验结果表明,本研究方法优于目前主流的方法,可以提升膳食营养推荐的性能.

关键词：膳食推荐营养套餐知识图谱多目标优化遗传算法

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超光谱图像数据中的正则化张量补全算法

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工程数学学报 2024年第6期41卷 1021-1040页

作者：谢亚君福州外语外贸学院大数据学院福州350202 福州外语外贸学院智能计算与数字科技重点实验室福州350202

数字图像的高效处理技术被广泛应用于大数据和人工智能各个领域,尤其是超光谱图像处理问题,目前已成为学术研究的热点。超光谱图像数据常以高维数组形式存储,然而常用的高维数组矩阵化方法因无法准确诠释其内部结构而缺乏泛化能力。提... 详细信息

数字图像的高效处理技术被广泛应用于大数据和人工智能各个领域,尤其是超光谱图像处理问题,目前已成为学术研究的热点。超光谱图像数据常以高维数组形式存储,然而常用的高维数组矩阵化方法因无法准确诠释其内部结构而缺乏泛化能力。提出了一个新的张量补全算法来重构超光谱图像并进行相应数据分析。首先,建立一个适合超光谱数据处理的带正则项的张量核范数优化模型。其次,针对所构造的张量优化模型,提出一个高效的变参数交替方向多乘子算法进行求解,并建立算法的收敛性理论。最后,通过与当前一些有效的算法进行多维度比较与分析,验证算法的可行性和有效性。

关键词：超光谱图像张量补全正则化交替方向乘子法变参策略

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单位圆周上的大Toeplitz算子及其代数运算性质

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中国科学:数学 2025年第6期 1101-1112页

作者：丁宣浩郑涵苡王章逸李永宁重庆工商大学数学与统计学院统计智能计算与监测重庆市重点实验室

本文引入单位圆周上的平方可积函数空间上的大Toeplitz算子,并讨论大Toeplitz算子的基本性质.本文分别给出两个大Toeplitz算子半可换、可交换的充分必要条件,还刻画一类大Toeplitz算子的换位子代数及约化子空间,其中一些性质与经典Hard... 详细信息

本文引入单位圆周上的平方可积函数空间上的大Toeplitz算子,并讨论大Toeplitz算子的基本性质.本文分别给出两个大Toeplitz算子半可换、可交换的充分必要条件,还刻画一类大Toeplitz算子的换位子代数及约化子空间,其中一些性质与经典Hardy空间上的Toeplitz算子理论有很大的差异.

关键词：大Toeplitz算子半可换可交换换位子代数

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基于CNN-Transformer双模态特征融合的目标检测算法

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光子学报 2024年第3期53卷 273-286页

作者：杨晨侯志强李新月马素刚杨小宝西安邮电大学计算机学院西安710121 陕西省网络数据分析与智能处理重点实验室西安710121

针对单模态目标检测的不足,提出了一种基于CNN-Transformer双模态特征融合的目标检测算法。在YOLOv5的基础上,构建了一个可以同时输入红外和可见光图像的双流特征提取网络;然后,分别提出了基于卷积神经网络结构的红外特征提取主干网络... 详细信息

针对单模态目标检测的不足,提出了一种基于CNN-Transformer双模态特征融合的目标检测算法。在YOLOv5的基础上,构建了一个可以同时输入红外和可见光图像的双流特征提取网络;然后,分别提出了基于卷积神经网络结构的红外特征提取主干网络和基于Transformer结构的可见光特征提取主干网络,以提升对红外和可见光图像的特征提取能力;最后,按照中期融合的思想,设计了双模态特征融合模块,对两个分支对应尺度的双模态特征信息进行有效融合,实现跨模态信息互补。在数据集上对所提算法进行验证,实验结果表明,该算法在KAIST数据集上对双模态图像进行检测的结果,较基准算法单独检测红外图像和可见光图像,精度分别提升了5.7%和17.4%;在FLIR数据集上较基准算法,检测精度分别提升了11.6%和17.1%;在自建GIR数据集上,所提算法的检测精度也有明显提升。此外,该算法还可以单独处理红外或可见光图像,且检测精度较基准算法均有明显提升。

关键词：目标检测卷积神经网络 Transformer 双模态特征融合红外可见光

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