检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机技术与发展 2024年第7期34卷 161-167页

作者：黄涛徐芳芳顾进广武汉科技大学计算机科学与技术学院湖北武汉430065 智能信息处理与实时工业系统湖北重点实验室湖北武汉430065

时序知识图谱在传统静态知识图谱上进一步引入了时间维度,由此引出时序知识图谱推理任务,旨在推理未来事件或缺失事实的实体或关系。针对大多数时序知识图谱推理模型存在没有充分利用历史事实和关系关联分析的问题,该文提出一种基于历... 详细信息

时序知识图谱在传统静态知识图谱上进一步引入了时间维度,由此引出时序知识图谱推理任务,旨在推理未来事件或缺失事实的实体或关系。针对大多数时序知识图谱推理模型存在没有充分利用历史事实和关系关联分析的问题,该文提出一种基于历史学习和关系注意力的时序知识图谱推理方法(简称HLRA)。为了充分利用历史事实,使用多层感知机学习历史事实中的时间戳权重,并结合复制模式的思想,编码出具备时间权重的历史语义偏移向量,在此基础上关联查询信息得到历史学习评分。另一方面,使用自注意力机制分析关系间的关联,将计算出的关系间注意力分数作为影响因子,并将之加权到实体预测中得到关系注意力的得分。最终,通过结合两个分数以获得综合的置信分数。在ICEWS18、ICEWS14、YAGO和GDELT等数据集上的实验结果表明,HLRA模型在MRR、Hits@1、Hits@3和Hits@10等评价指标上较次优模型获得1%至4%的提升,有效提升了时序图谱推理的能力,是一种效果更好的模型。

关键词：知识图谱时序推理多层感知机复制模式注意力机制

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移动边缘计算中能量感知的动态软实时任务卸载算法

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计算机与数字工程 2024年第10期52卷 2872-2879,2931页

作者：周治华刘静武汉科技大学计算机科学与技术学院武汉430065 智能信息处理与实时工业系统湖北省重点实验室武汉430065

移动边缘计算可以将计算密集型任务进行卸载以提高设备的计算能力并降低能耗。然而,现存的算法无法在任务的软实时和并行依赖限制下有效进行计算卸载和资源分配以降低设备的执行代价(能耗和完成时间的加权和),因此论文提出了一种分布式... 详细信息

移动边缘计算可以将计算密集型任务进行卸载以提高设备的计算能力并降低能耗。然而,现存的算法无法在任务的软实时和并行依赖限制下有效进行计算卸载和资源分配以降低设备的执行代价(能耗和完成时间的加权和),因此论文提出了一种分布式计算卸载算法来决定任务的执行位置、CPU频率和传输功率,以降低任务执行代价。为了实现优化目标,首先将原始优化问题建模为凸优化问题,然后根据任务的截止时间预分配计算资源,最终通过分布式算法得出资源分配和计算卸载决策。实验结果表明,论文提出的算法可以有效降低任务执行代价,并且可以降低任务超时的时间。

关键词：边缘计算计算卸载软实时资源分配凸优化

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基于细粒度信息交互注意力的情绪分类方法

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武汉大学学报（理学版） 2023年第3期69卷 400-408页

作者：胡慧君易洋施琦唐东昕刘茂福武汉科技大学计算机科学与技术学院湖北武汉430065 智能信息处理与实时工业系统湖北省重点实验室湖北武汉430065 武汉科技大学大数据科学与工程研究院湖北武汉430065 贵州中医药大学第一附属医院贵州贵阳550002

现有细粒度分析方法未能充分利用细粒度情绪信息来增强上下文与评价目标间的语义关联性,且对多词构成的评价目标仅平均化处理,损失了词间内容与关系信息,导致分类不精准。针对上述问题,本文提出了一种基于细粒度信息交互注意力(interact... 详细信息

现有细粒度分析方法未能充分利用细粒度情绪信息来增强上下文与评价目标间的语义关联性,且对多词构成的评价目标仅平均化处理,损失了词间内容与关系信息,导致分类不精准。针对上述问题,本文提出了一种基于细粒度信息交互注意力(interactive attention with fine-grained information,FGIA)的情绪分类方法,通过采用更加细粒度的注意力机制来实现评价目标与上下文之间的充分交互,同时得到目标对上下文以及上下文对目标的交互注意力表示,进而辅助完成情绪分类。在本文构建的COVID-19网络舆情中文数据集上进行了实验验证,结果表明,FGIA能够有效地提升网络舆情数据情绪分类的准确性,相比于主流的分类方法,在各项评价指标上均取得了较高的提升。

关键词：情绪分类细粒度信息交互注意力

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基于图结构特征采样数据摘要的联邦知识图谱查询

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计算机工程 2023年第1期49卷 73-81页

作者：高峰李秋顾进广武汉科技大学计算机科学与技术学院武汉430065 湖北省智能信息处理与实时工业系统重点实验室武汉430065 武汉科技大学大数据科学与工程研究院武汉430065 国家新闻出版署富媒体数字出版内容组织与知识服务重点实验室北京100083

联邦SPARQL查询是通过构建查询计划来指导查询执行,数据摘要索引文件捕获了RDF数据集的结构和语义信息,对查询计划生成过程中子查询基数评估至关重要。现有的数据摘要生成方法需要远程遍历每个数据源的完整数据,该过程成本消耗较高,且... 详细信息

联邦SPARQL查询是通过构建查询计划来指导查询执行,数据摘要索引文件捕获了RDF数据集的结构和语义信息,对查询计划生成过程中子查询基数评估至关重要。现有的数据摘要生成方法需要远程遍历每个数据源的完整数据,该过程成本消耗较高,且在大部分环境中联邦查询无法完成对大数据集的统计工作。为在减少数据摘要索引文件生成时间和内存开销的同时捕获尽可能真实的计数信息,考虑主语和谓语的分布偏差,提出利用样图生成原始图近似数据摘要的方法。使用对RDF图出度特征加权的采样方法获取原始图的典型样图,通过改进的映射函数将样图中的信息映射到原始图上,从而生成原始图的近似数据摘要。实验结果表明,该方法相比于基线方法至少节省了70%的数据摘要索引文件生成时间,并且仅采样0.5%的原始图生成的近似数据摘要即可在查询正确率上与基线方法保持高度一致。

关键词：数据摘要数据源索引 RDF图采样联邦查询查询性能

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基于注意力机制的跨分辨率行人重识别

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北京航空航天大学学报 2021年第3期47卷 605-612页

作者：廖华年徐新武汉科技大学计算机科学与技术学院武汉430065 武汉科技大学智能信息处理与实时工业系统湖北省重点实验室武汉430065 武汉大学深圳研究院深圳518000

行人图像分辨率的变化对现有的行人重识别方法带来了很大的挑战。针对这一问题,提出了一种新的跨分辨率行人重识别方法。该方法从两方面解决分辨率变化带来的识别困难:一方面通过通道注意力机制和空间注意力机制捕捉人物特征获取局部区... 详细信息

行人图像分辨率的变化对现有的行人重识别方法带来了很大的挑战。针对这一问题,提出了一种新的跨分辨率行人重识别方法。该方法从两方面解决分辨率变化带来的识别困难:一方面通过通道注意力机制和空间注意力机制捕捉人物特征获取局部区域;另一方面通过核动态上采样模块恢复任意分辨率图像的局部区域信息。为了验证所提方法的有效性,在Market1501、CUHK03和CAVIAR三个公开数据集上开展了对比实验,实验结果表明:所提方法取得了最佳性能。

关键词：行人重识别通道注意力机制空间注意力机制图像超分辨率上采样

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无锚点的遥感图像任意角度密集目标检测方法

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计算机应用 2022年第6期42卷 1965-1971页

作者：杨治佩丁胜张莉张新宇武汉科技大学计算机科学与技术学院武汉430065 智能信息处理与实时工业系统湖北省重点实验室(武汉科技大学) 武汉430065 武汉晴川学院计算机学院武汉430204

针对基于深度学习的遥感图像目标检测方法密集目标漏检率高、分类不准确的问题,建立了一种基于深度学习的无锚点的遥感图像任意角度的密集目标检测方法。首先采用CenterNet作为基线模型,经过主干网络提取特征,并改造原有检测器结构,即... 详细信息

针对基于深度学习的遥感图像目标检测方法密集目标漏检率高、分类不准确的问题,建立了一种基于深度学习的无锚点的遥感图像任意角度的密集目标检测方法。首先采用CenterNet作为基线模型,经过主干网络提取特征,并改造原有检测器结构,即加入角度回归分支进行目标角度回归;然后提出一种基于非对称卷积的特征增强模块,并将主干网络提取到的特征图输入特征增强模块,从而增强目标的旋转不变性特征,消除由于目标的旋转、翻转带来的影响,进一步提升目标中心点、尺寸信息的回归精度。采用HourGlass-101作为主干网络时,该方法在DOTA数据集上的平均精度均值(mAP)比旋转区域候选网络(RRPN)提升了7.80个百分点,每秒处理帧数(FPS)提升了7.5;在自建数据集Ship3上,该方法的mAP比RRPN提升了8.68个百分点,FPS提升了6.5。结果表明,所提方法能获得检测精度和速度的平衡。

关键词：深度学习遥感图像目标检测非对称卷积无锚点目标检测

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大模型辅助的汉语文化负载词抽取与知识图谱构建

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数字图书馆论坛 2025年第1期21卷 33-45页

作者：张为肖巧玲刘海江任好蔡子妍苏鹏鹍顾进广武汉科技大学计算机科学与技术学院武汉430065 湖北省智能信息处理与实时工业系统重点实验室武汉430065 武汉科技大学国际教育学院武汉430065

文化负载词能够反映民族文化和风俗,是文化认同与情感共鸣的纽带,广泛应用于跨文化交流、教育等领域。目前研究主要集中于负载词的翻译和教学,缺乏对词汇本身的规范化定义和描述。知识图谱具有整合信息和语义关联的优势,应用于文化负载... 详细信息

文化负载词能够反映民族文化和风俗,是文化认同与情感共鸣的纽带,广泛应用于跨文化交流、教育等领域。目前研究主要集中于负载词的翻译和教学,缺乏对词汇本身的规范化定义和描述。知识图谱具有整合信息和语义关联的优势,应用于文化负载词领域可推动其规范化组织,促进其在翻译、教育等方面的应用。因此,综合现有对文化负载词分类的研究,设计可扩展的汉语文化负载词本体模型,并从文献、教材以及权威网站收集相关的中文语料,利用UIE模型进行知识抽取。为描述各负载词之间的关联,使用大语言模型,根据上下文对汉语文化负载词进行层次分类以及关系补全。结果表明,基于提出的层次化可扩展本体模型构建的知识图谱,能够系统整合汉语文化负载词的相关属性,映射词汇间的文化关联,解决了传统知识图谱在处理多义词和动态表达时存在的问题,为翻译和文化教育等领域提供准确的语义支持,从而提高文化知识的解释性和实际应用效果。

关键词：大语言模型知识图谱构建文化负载词知识抽取文本分类

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基于改进DenseNet模型的滚动轴承故障诊断

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计算机技术与发展 2024年第3期34卷 207-213页

作者：雷伟廖光忠裴浪武汉科技大学计算机科学与技术学院湖北武汉430065 武汉科技大学智能信息处理与实时工业系统湖北省重点实验室湖北武汉430065 武汉晴川学院计算机科学与技术学院湖北武汉430065

滚动轴承是机械设备的关键部件,为了检测滚动轴承设备的正常运转并且提高识别轴承故障的准确率,提出一种优化变分模态分解(VMD)结合改进密集神经网络(DenseNet)的故障诊断模型方法。首先,使用多种群差分进化(MPDE)算法以局部极小包络熵... 详细信息

滚动轴承是机械设备的关键部件,为了检测滚动轴承设备的正常运转并且提高识别轴承故障的准确率,提出一种优化变分模态分解(VMD)结合改进密集神经网络(DenseNet)的故障诊断模型方法。首先,使用多种群差分进化(MPDE)算法以局部极小包络熵为优化搜索的目标函数,对VMD方法中的相关参数进行优化搜索以获取最佳参数组合;然后,使用最佳参数组合优化的VMD方法分解处理原始滚动轴承的故障信号,并得到若干本征模态分量信号(IMFs);最后,通过引入通道注意力模块(MECANet)的改进密集神经网络模型对分解得到的IMF分量信号进行深层故障特征提取与识别,最终完成滚动轴承的故障诊断。实验结果表明:提出的优化VMD结合改进DenseNet模型对滚动轴承故障识别的准确率达到了99.23%,并且对比一些其他常见故障诊断模型的准确率有明显的提升,而且与先进的故障诊断模型对比其准确率存在较小差距,验证了此模型在滚动轴承故障诊断方面的有效性。

关键词：滚动轴承变分模态分解多种群差分进化密集神经网络 MECANet 故障诊断

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细粒度可循证医药学文档知识融合表示和推理

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武汉大学学报（理学版） 2023年第6期69卷 796-808页

作者：高峰龚珊珊顾进广徐芳芳武汉科技大学计算机科学与技术学院湖北武汉430065 武汉科技大学大数据科学与工程研究院湖北武汉430065 武汉科技大学湖北省智能信息处理与实时工业系统重点实验室湖北武汉430065 国家新闻出版署富媒体数字出版内容组织与知识服务重点实验室北京100038

知识图谱开放灵活、互操作性强,对于表达医学知识具有重要价值,但现有医学知识本体模型存在过于关注概念体系构建、深层次医学知识及关联缺失、无法循证和难以跨病种和学科等不足,为解决以上问题,提出了一种支持全文内容与结构细粒度知... 详细信息

知识图谱开放灵活、互操作性强,对于表达医学知识具有重要价值,但现有医学知识本体模型存在过于关注概念体系构建、深层次医学知识及关联缺失、无法循证和难以跨病种和学科等不足,为解决以上问题,提出了一种支持全文内容与结构细粒度知识和知识论证与循证关系表示的医药学融合知识表示模型及其推理机制,构建了一个面向高血压专病的医药知识图谱来验证这一方法。结果表明,该模型能全面、一致地表达医药学文献、文档中的细粒度知识,同时支持可循证查询和推理。

关键词：知识图谱医学知识细粒度可循证推理

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边缘计算中基于区块链的轻量级密文访问控制方案

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计算机系统应用 2024年第4期33卷 69-81页

作者：郑嘉诚何亨陈月佳肖天哲武汉科技大学计算机科学与技术学院武汉430065 武汉科技大学智能信息处理与实时工业系统湖北省重点实验室武汉430065 华中科技大学计算机科学与技术学院武汉430074

密文策略属性基加密(ciphertext-policy attribute-based encryption,CP-ABE)技术可以在保证数据隐私性的同时提供细粒度访问控制.针对现有的基于CP-ABE的访问控制方案不能有效解决边缘计算环境中的关键数据安全问题,提出一种边缘计算... 详细信息

密文策略属性基加密(ciphertext-policy attribute-based encryption,CP-ABE)技术可以在保证数据隐私性的同时提供细粒度访问控制.针对现有的基于CP-ABE的访问控制方案不能有效解决边缘计算环境中的关键数据安全问题,提出一种边缘计算环境中基于区块链的轻量级密文访问控制方案(blockchain-based lightweight access control scheme over ciphertext in edge computing,BLAC).在BLAC中,设计了一种基于椭圆曲线密码的轻量级CP-ABE算法,使用快速的椭圆曲线标量乘法实现算法加解密功能,并将大部分加解密操作安全地转移,使得计算能力受限的用户设备在边缘服务器的协助下能够高效地完成密文数据的细粒度访问控制;同时,设计了一种基于区块链的分布式密钥管理方法,通过区块链使得多个边缘服务器能够协同地为用户分发私钥.安全性分析和性能评估表明BLAC能够保障数据机密性,抵抗共谋攻击,支持前向安全性,具有较高的用户端计算效率,以及较低的服务器端解密开销和存储开销.

关键词：边缘计算区块链访问控制密文策略属性基加密椭圆曲线

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