检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机工程与设计 2022年第3期43卷 843-850页

作者：彭泽佳张晓龙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

为有效解决药物靶点亲和力预测中单模型提取特征种类受限问题,结合深度学习混合模型,提出一种深度并行全局特征提取策略。利用卷积神经网络(CNN)和特征存储融合层构建局部特征提取器,实现药物靶点序列局部特征的多层次提取、存储与压缩... 详细信息

为有效解决药物靶点亲和力预测中单模型提取特征种类受限问题,结合深度学习混合模型,提出一种深度并行全局特征提取策略。利用卷积神经网络(CNN)和特征存储融合层构建局部特征提取器,实现药物靶点序列局部特征的多层次提取、存储与压缩;利用卷积神经网络(CNN)和双向长短时记忆(BiLSTM)神经网络的串行混合模型构建上下文特征提取器,提取局部特征之间的上下文联系;将两种互补特征进行融合。该特征提取策略解决了单模型提取特征种类受限问题,缓解了数据集差异对特征提取效率的影响。实验结果表明,该特征提取策略有助于提升预测模型的预测性能。

关键词：药物靶点结合亲和力深度学习特征提取混合模型特征融合

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基于小波融合的SOFC燃烧室火焰图像增强方法

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计算机与数字工程 2024年第7期52卷 2195-2200页

作者：王阳付晓薇李曦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 华中科技大学人工智能与自动化学院武汉430074

当固体氧化物燃料电池系统因某些原因未全额功率运行时,燃烧室会进行不充分燃烧。火焰图像会具有亮度高、对比度低等特点,不利于图像特征的提取与系统分析。针对此问题,提出了一种基于小波融合的固体氧化物燃料电池燃烧室火焰图像增强... 详细信息

当固体氧化物燃料电池系统因某些原因未全额功率运行时,燃烧室会进行不充分燃烧。火焰图像会具有亮度高、对比度低等特点,不利于图像特征的提取与系统分析。针对此问题,提出了一种基于小波融合的固体氧化物燃料电池燃烧室火焰图像增强方法。首先,利用感知启发的变分框架,提升颜色混合区域的对比度,实现图像预增强;然后,利用提出的细节保持模块进行二次图像增强;最后,利用小波融合方法将已有的增强图像进行融合,获得最终图像。实验结果表明,相比于传统方法,提出的方法不仅可有效保持图像的细节信息,而且可显著增强图像的对比度,提高图像质量。

关键词：固体氧化物燃料电池火焰图像对比度增强图像增强小波融合

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一种面向药物-靶点相互作用预测的不平衡数据处理方法

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武汉科技大学学报 2022年第1期45卷 68-74页

作者：叶志威张晓龙林晓丽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

为了解决药物-靶点相互作用(DTI)预测中数据集样本分布不平衡的问题,提出了一种新的数据处理方法。通过词向量特征提取,将原始蛋白质序列信息和药物化学结构信息转换为低维向量特征,组合药物特征和靶点特征来表征药物-靶点相互作用;采用... 详细信息

为了解决药物-靶点相互作用(DTI)预测中数据集样本分布不平衡的问题,提出了一种新的数据处理方法。通过词向量特征提取,将原始蛋白质序列信息和药物化学结构信息转换为低维向量特征,组合药物特征和靶点特征来表征药物-靶点相互作用;采用Borderline-SMOTE技术合成少数类样本,以改善数据集的样本分布;最后将处理好的数据输入到梯度提升决策树(GBDT)分类器中进行分类预测。实验结果表明,本文方法不仅能有效提取药物-靶点相互作用的特征,加快特征提取和特征选择的过程,还能缓解数据集的不平衡性对预测结果的不利影响,提高了预测模型的性能。

关键词：不平衡数据处理药物-靶点相互作用词向量特征提取 Borderline-SMOTE 梯度提升决策树

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融合自注意力的SOFC表面缺陷图像分割

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计算机系统应用 2024年第8期33卷 108-114页

作者：汪尧坤付晓薇李曦徐威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 华中科技大学人工智能与自动化学院武汉430074

固体氧化物燃料电池(SOFC)表面缺陷的图像分割,对单片SOFC质量检测具有重要意义.针对单片SOFC表面缺陷图像边缘模糊、背景复杂等问题,提出一种融合自注意力的SOFC表面缺陷图像分割方法.首先,提出多通道自注意力模块,以增强多通道间关联... 详细信息

固体氧化物燃料电池(SOFC)表面缺陷的图像分割,对单片SOFC质量检测具有重要意义.针对单片SOFC表面缺陷图像边缘模糊、背景复杂等问题,提出一种融合自注意力的SOFC表面缺陷图像分割方法.首先,提出多通道自注意力模块,以增强多通道间关联和提升通道表示;其次,利用多尺度注意力融合模块,进一步提升网络对不同尺度缺陷特征的提取能力;最后,提出三元联合损失函数对训练过程进行监督.实验表明,提出方法在提升网络分割性能的同时可有效提取单片SOFC表面缺陷.

关键词：缺陷分割固体氧化物燃料电池损失函数自注意力

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新工科背景下计算机类实践教学创新培养与成绩溯源

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计算机教育 2023年第6期 7-11页

作者：边小勇李晨吴志祥张凯张晓龙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

针对新工科背景下计算机类实践教学学时多、覆盖面广和起点高的问题,提出多层次多元融合的新工科计算机类实践教学创新培养体系,探讨计算机类实践教学创新培养能力提升的途径并说明取得的实践教学成效,基于实用拜占庭容错共识算法且结... 详细信息

针对新工科背景下计算机类实践教学学时多、覆盖面广和起点高的问题,提出多层次多元融合的新工科计算机类实践教学创新培养体系,探讨计算机类实践教学创新培养能力提升的途径并说明取得的实践教学成效,基于实用拜占庭容错共识算法且结合联盟链提出一种满足成绩溯源需求的架构模型,以对成绩链中各环节数据进行记录并保证成绩可追溯。

关键词：工程教育复杂工程问题创新培养联盟链成绩溯源

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基于原子特性知识增强的分子毒性预测方法

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计算机技术与发展 2024年第3期34卷 155-162页

作者：方舒言刘宇侯阿龙秦欢欢刘嵩武汉科技大学计算机科学与技术学院湖北武汉430072 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430072 武汉科技大学医学院湖北武汉430072 湖北省职业危害识别与控制湖北省重点实验室湖北武汉430072

当前基于深度学习的化学分子毒性预测方法主要利用了分子的字符串表示,但现有的字符串表示模型忽视了分子中不同原子的特性知识,从而导致学习模型未能充分利用领域知识。针对上述问题,提出了显式引入氢原子及利用摩根指纹半径增强原子... 详细信息

当前基于深度学习的化学分子毒性预测方法主要利用了分子的字符串表示,但现有的字符串表示模型忽视了分子中不同原子的特性知识,从而导致学习模型未能充分利用领域知识。针对上述问题,提出了显式引入氢原子及利用摩根指纹半径增强原子特性知识的方法,使得毒性预测模型能够学习到化学分子中原子的特性知识。在改进的毒性预测模型中,用氢原子及原子特性知识增强的分子摩根指纹标识符序列作为输入,并在嵌入层额外引入了分子摩根指纹的半径特征。为了验证方法的有效性,对预训练后的模型在主流的毒性预测数据集Tox21上进行了微调和测试。实验结果表明,相比于现有的基于分子序列的化学分子毒性预测方法,改进的方法在多个通道上取得了最佳的AUC分数。

关键词：分子毒性预测自监督学习知识增强药物发现摩根指纹

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基于比例池化的RGB图像语义分割网络

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计算机技术与发展 2024年第8期34卷 101-107页

作者：李顺新陈飞飞武汉科技大学计算机科学与技术学院湖北武汉430065 湖北智能信息处理与实时工业系统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

针对传统的金字塔多级特征融合算法进行语义分割时存在的特征图有效信息弱和噪声叠加效应等问题,提出一种基于比例池化的混合注意力机制。首先在主干网络特征输出处引入比例池化注意力模块对输入特征图进行不同程度的语义信息抽取和特... 详细信息

针对传统的金字塔多级特征融合算法进行语义分割时存在的特征图有效信息弱和噪声叠加效应等问题,提出一种基于比例池化的混合注意力机制。首先在主干网络特征输出处引入比例池化注意力模块对输入特征图进行不同程度的语义信息抽取和特征降噪,突出特征图有效特征信息占比,随后将不同内核的池化结果作为级联金字塔结构的输入特征,对降噪后的多尺度特征进行融合,平滑图像噪声实现特征二次降噪和小目标物体语义信息增强。实验在Pascal VOC 2012数据集上验证了该方法在分割领域上的有效性,并采用平均像素准确率(mPA)和平均交并比(mIoU)作为模型的性能评估指标。实验结果表明,基于比例池化的金字塔网络在mPA和mIoU上达到了90.19%和79.92%,优于对比的语义分割方法。

关键词：语义分割比例池化金字塔结构多尺度特征融合特征降噪

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基于哈希表与十字链表存储的Apriori算法优化

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计算机应用与软件 2022年第7期39卷 247-255页

作者：吴昊刘钊顾进广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 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

Apriori算法在数据挖掘过程中需要多次扫描数据库,会造成I/O上有较大时间开销和负载,影响算法的运行速度,同时在计算频繁项集的过程中,需要进行大量迭代搜索与计算,算法的时间复杂度和空间复杂度较高。基于此,提出一种基于哈希表与十字... 详细信息

Apriori算法在数据挖掘过程中需要多次扫描数据库,会造成I/O上有较大时间开销和负载,影响算法的运行速度,同时在计算频繁项集的过程中,需要进行大量迭代搜索与计算,算法的时间复杂度和空间复杂度较高。基于此,提出一种基于哈希表与十字链表存储的优化算法HTACL-Apriori。通过理论分析和数据进行实验对比,验证了优化后的HTACL-Apriori算法相对于传统的Apriori算法在时间效率和空间效率方面有明显的提高,达到了预期效果。

关键词：时间复杂度空间复杂度哈希表十字链表布尔矩阵

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“人工智能+”导向的计算机语言类课程教学创新培养——以Web前端开发课程为例

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计算机教育 2024年第12期 65-69页

作者：边小勇盛玉霞王薇朱子奇张凯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 武汉科技大学信息科学与工程学院(人工智能学院) 湖北武汉430081

针对新工科背景下Web前端开发教学学时压缩、知识零碎和难以实践的问题,提出“人工智能+”导向的计算机语言类课程教学创新培养结构,从知识汇聚、知识分解和工程应用等方面阐述如何设计计算机语言类课程教学创新培养结构,以Web前端开发... 详细信息

针对新工科背景下Web前端开发教学学时压缩、知识零碎和难以实践的问题,提出“人工智能+”导向的计算机语言类课程教学创新培养结构,从知识汇聚、知识分解和工程应用等方面阐述如何设计计算机语言类课程教学创新培养结构,以Web前端开发课程为例介绍具体教学实践,最后说明教学效果。

关键词： Web前端课程 JavaScript Vue技术创新培养高精度地图图形渲染

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基于CS及ECS索引的后向链式流推理

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计算机应用与软件 2023年第9期40卷 1-9,36页

作者：韩裕镥顾进广李奇缘武汉科技大学计算机科学与技术学院湖北武汉430065 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 武汉科技大学大数据科学与工程研究院湖北武汉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湖北武汉430065

目前的RDF查询引擎存在忽略语义流数据量、查询延迟较高的缺陷。为了解决以上问题,将ECS索引和后向链式流推理相结合,加载新的RDF数据集并提取三元组特征集(Characteristic Set, CS)索引和扩展特征集(Extended Characteristic Set, ECS... 详细信息

目前的RDF查询引擎存在忽略语义流数据量、查询延迟较高的缺陷。为了解决以上问题,将ECS索引和后向链式流推理相结合,加载新的RDF数据集并提取三元组特征集(Characteristic Set, CS)索引和扩展特征集(Extended Characteristic Set, ECS)索引,基于ECS索引后向推理,处理SPARQL查询并获取结果。对比结果表明,ECS索引和后向链式流推理相结合的方法可以明显提升RDF查询推理效率。

关键词：流处理流推理 SPARQL CS索引 ECS索引

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