检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机工程与科学 2020年第9期42卷 1670-1679页

作者：魏优刘茂福胡慧君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

生物医学事件抽取是生物医学文本信息抽取中最重要的、也是最富有挑战性的任务之一,近年来得到了广泛关注。生物医学事件抽取中最重要的2个子任务为触发词识别和事件要素检测。已有的大部分方法将触发词识别作为分类任务,忽略了句子级... 详细信息

生物医学事件抽取是生物医学文本信息抽取中最重要的、也是最富有挑战性的任务之一,近年来得到了广泛关注。生物医学事件抽取中最重要的2个子任务为触发词识别和事件要素检测。已有的大部分方法将触发词识别作为分类任务,忽略了句子级标签信息。构建基于长短时记忆神经网络与条件随机场的序列标注模型用于触发词识别,分别将组合字符级词表示的静态预训练词向量和基于预训练语言模型的动态语境词表示作为模型输入;同时,针对事件要素检测任务,充分利用实体以及实体类型特征,提出基于自注意力的多分类模型。最终触发词识别F1值为81.65%,整体事件抽取F1值为60.04%,实验结果表明提出的方法对于生物医学事件抽取是有效的。

关键词：生物医学事件抽取序列标注语境词表示自注意力

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基于双注意力编码-解码器架构的视网膜血管分割

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计算机科学 2020年第5期47卷 166-171页

作者：李天培陈黎武汉科技大学计算机科学与技术学院武汉430065 武汉科学大学湖北省智能信息处理与实时工业系统重点实验室武汉430065

眼底视网膜血管的分割提取对于糖尿病、视网膜病、青光眼等眼科疾病的诊断具有重要的意义。针对视网膜血管图像中的血管难以提取、数据量较少等问题,文中提出了一种结合注意力模块和编码-解码器结构的视网膜血管分割方法。首先对编码-... 详细信息

眼底视网膜血管的分割提取对于糖尿病、视网膜病、青光眼等眼科疾病的诊断具有重要的意义。针对视网膜血管图像中的血管难以提取、数据量较少等问题,文中提出了一种结合注意力模块和编码-解码器结构的视网膜血管分割方法。首先对编码-解码器卷积神经网络的每个卷积层添加空间和通道注意力模块,加强模型对图像特征的空间信息和通道信息(如血管的大小、形态和连通性等特点)的利用,从而改善视网膜血管的分割效果。其中,空间注意力模块关注于血管的拓扑结构特性,而通道注意力模块关注于血管像素点的正确分类。此外,在训练过程中采用Dice损失函数解决了视网膜血管图像正负样本不均衡的问题。在3个公开的眼底图像数据库DRIVE,STARE和CHASE_DB1上进行了实验,实验数据表明,所提算法的准确率、灵敏度、特异性和AUC值均优于已有的视网膜血管分割方法,其AUC值分别为0.9889,0.9812和0.9831。实验证明,所提算法能够有效提取健康视网膜图像和病变视网膜图像中的血管网络,能够较好地分割细小血管。

关键词：视网膜血管分割通道注意力空间注意力编码-解码器结构特征可视化

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基于循环生成对抗网络的光照补偿方法

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计算机工程与设计 2020年第9期41卷 2566-2573页

作者：赵亮张鸿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

为以较好的效果、较高的鲁棒性解决一些图片中存在的光照相关问题,对图片进行光照补偿,设计基于循环生成对抗网络的光照补偿方法。使用循环生成对抗网络对光照条件不佳的图片进行光照补偿,以分别处在正常光照和复杂光照下的同类事物或... 详细信息

为以较好的效果、较高的鲁棒性解决一些图片中存在的光照相关问题,对图片进行光照补偿,设计基于循环生成对抗网络的光照补偿方法。使用循环生成对抗网络对光照条件不佳的图片进行光照补偿,以分别处在正常光照和复杂光照下的同类事物或场景的图片作为对抗训练集训练CycleGAN,使用Switchable Normalization代替原CycleGAN使用的Instance Normalization,解决光照问题。通过实验中的图片对比和亮度、对比度、峰值信噪比的比较,该方法在过暗图片和强反光图片上的光照补偿效果均高于传统算法和未经更改的CycleGAN网络,验证了算法的有效性和鲁棒性。

关键词：生成对抗网络光照补偿计算机视觉深度学习归一化

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采用双经验回放池的噪声流双延迟深度确定性策略梯度算法

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武汉科技大学学报 2020年第2期43卷 147-154页

作者：王垚儒李俊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

为了进一步提高双延迟深度确定性策略梯度算法(TD3)的网络探索性能和收敛速度,提出一种采用基于多步优先和重抽样优选机制的双经验回放池的噪声流TD3算法。该算法在策略网络中的每一层添加噪声流以增加参数的随机性,并引入多步优先经验... 详细信息

为了进一步提高双延迟深度确定性策略梯度算法(TD3)的网络探索性能和收敛速度,提出一种采用基于多步优先和重抽样优选机制的双经验回放池的噪声流TD3算法。该算法在策略网络中的每一层添加噪声流以增加参数的随机性,并引入多步优先经验回放池,将多个连续样本组成一个基础单元进行存储,训练时通过多步截断双Q处理实现对值函数的有效逼近,同时增加一个经验回放池采用重抽样优选机制来存储学习价值更大的样本,双经验回放池的设置可弥补样本多样性不足的问题。在OpenAI Gym平台的Walker2d-v2场景中进行仿真实验,结果表明,与对比算法相比,本文算法获得的回报值有明显改善,网络收敛速度也大大加快。

关键词：深度确定性策略梯度 TD3算法深度强化学习噪声流多步截断双Q学习双经验回放池

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基于多层注意力机制的中文文本蕴涵识别方法

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计算机工程与设计 2020年第8期41卷 2289-2295页

作者：严明刘茂福胡慧君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

为解决文本蕴涵中无法同时捕捉句间交互信息和全局信息的问题,提出一种基于多层注意力机制的中文文本蕴涵识别方法。使用Bi-LSTM分别对句子进行编码,采用自注意力和协同注意力分别得到句子的全局信息和句子间的交互信息,经过全连接层进... 详细信息

为解决文本蕴涵中无法同时捕捉句间交互信息和全局信息的问题,提出一种基于多层注意力机制的中文文本蕴涵识别方法。使用Bi-LSTM分别对句子进行编码,采用自注意力和协同注意力分别得到句子的全局信息和句子间的交互信息,经过全连接层进行分类得到识别结果。在CNLI数据集上文本蕴涵识别准确率达到了73.88%,在NTCIR-9的RITE数据集上达到了67.63%,实验结果表明,该方法在中文文本蕴涵识别任务中是有效的。

关键词：文本蕴涵自注意力机制协同注意力机制双向长短时记忆神经网络自然语言处理

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基于改善Bagging-SVM集成多样性的网络入侵检测方法

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东北师大学报（自然科学版） 2020年第4期52卷 53-59页

作者：张康宁廖光忠武汉科技大学计算机科学与技术学院湖北武汉430081 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430081

为了提高入侵检测模型的准确率和泛化性,需要对集成学习系统的多样性进行改善.因此将样本扰动与特征扰动结合,对大规模数据集进行分割,构造不同的样本子集,提高集成个体之间的差异,并在特征扰动阶段,采用主成分分析以减少信息冗余,根据... 详细信息

为了提高入侵检测模型的准确率和泛化性,需要对集成学习系统的多样性进行改善.因此将样本扰动与特征扰动结合,对大规模数据集进行分割,构造不同的样本子集,提高集成个体之间的差异,并在特征扰动阶段,采用主成分分析以减少信息冗余,根据信息增益设置特征权重和信息增益比,对特征子集进行自适应随机搜索,以提高集成系统的多样性.通过KDD Cup99数据集进行了仿真实验,结果表明,采用入侵检测模型能够对超大规模数据进行有效学习,且对各种攻击行为的检测准确率都较高.

关键词：入侵检测集成学习信息增益多样性

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基于双重相似度孪生网络的小样本实例分割

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武汉科技大学学报 2020年第1期43卷 59-66页

作者：罗善威陈黎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

针对孪生网络在小样本数据集上的应用和优化问题,提出一种基于双重相似度计算和孪生网络的小样本实例分割模型。首先对传统孪生网络进行改进,将孪生网络与残差网络相结合,构建作为本模型骨干网络的孪生残差网络;然后在相似度计算阶段构... 详细信息

针对孪生网络在小样本数据集上的应用和优化问题,提出一种基于双重相似度计算和孪生网络的小样本实例分割模型。首先对传统孪生网络进行改进,将孪生网络与残差网络相结合,构建作为本模型骨干网络的孪生残差网络;然后在相似度计算阶段构建了具有两个子网络的双重相似度计算网络,分别用于计算场景图像与参考图像的空域相似度和频域相似度,并进行相似度特征融合;最后通过实例分割网络获得分割结果。此外,还引入Focal Loss损失函数来解决模型训练过程中正、负样本以及难、易样本的不均衡问题。在COCO数据集上的实验结果表明,本文方法的小样本实例分割性能要优于对比算法。

关键词：小样本学习实例分割孪生网络残差网络空域相似度频域相似度

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船舶轨迹聚类分析与应用

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计算机仿真 2020年第10期37卷 113-118,199页

作者：周海陈姚节陈黎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

从船舶AIS数据中挖掘出相关的行为模式,辅助水上安全监管,对于日益复杂的海上交通安全形势具有重要意义。以大量船舶AIS数据为基础,首先利用融合距离(MD)对轨迹相似性进行度量,针对传统DBSCAN算法需对每个样本的邻域重复查询的问题,提... 详细信息

从船舶AIS数据中挖掘出相关的行为模式,辅助水上安全监管,对于日益复杂的海上交通安全形势具有重要意义。以大量船舶AIS数据为基础,首先利用融合距离(MD)对轨迹相似性进行度量,针对传统DBSCAN算法需对每个样本的邻域重复查询的问题,提出一种改进的DBSCAN算法,从减少区域查询次数从而提高算法的时间效率,完成对已有轨迹的聚类。采用上海陆家嘴段水域6h获取的AIS数据去验证算法的有效性。实验结果表明,与传统相似性度量方法相比,改进后的基于融合距离的DBSCAN算法在充分降低时间复杂度的基础上得到了较好的聚类效果,验证了所提算法的有效性。最后分析了船舶轨迹聚类的3个应用,提取了船舶的3种运动模式,丰富了船舶行为模式特征。

关键词：轨迹分析相似性度量融合距离行为模式

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基于生成对抗网络的人像修复

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计算机应用 2020年第3期40卷 842-846页

作者：袁琳君蒋旻罗敦浪江佳俊郭嘉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

人像修复广泛用于基于图像渲染和计算摄影的照片编辑。针对衣着的不同、高矮胖瘦的区别以及姿态的高自由度等因素给人像修复带来的困难,提出了一种基于生成对抗网络(GAN)的高效人像修复方法。算法分为两阶段:第一阶段基于编码器-解码器... 详细信息

人像修复广泛用于基于图像渲染和计算摄影的照片编辑。针对衣着的不同、高矮胖瘦的区别以及姿态的高自由度等因素给人像修复带来的困难,提出了一种基于生成对抗网络(GAN)的高效人像修复方法。算法分为两阶段:第一阶段基于编码器-解码器网络粗略修复图像,然后估计其中人体姿态信息;第二阶段基于姿态信息和GAN来精确修复人像。利用人像姿态信息来连接人像姿态关键点,形成姿态框架并执行膨胀操作,得到人像姿态掩码,以此构造人像姿态损失函数进行网络训练。实验结果表明,与Contextual Attention修复方法相比,所提方法的修复结果在结构相似度(SSIM)上提升了1%。该方法将人像姿态信息加入到修复过程中,有效地约束了待修复区域人像数据的解空间范围,加强了网络对人像姿态信息的关注程度。

关键词：人像姿态信息生成对抗网络图像修复姿态掩码人像姿态损失

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基于区块链的云数据审计方案

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计算机应用研究 2020年第6期37卷 1799-1803页

作者：周坚金瑜何亨李鹏武汉科技大学计算机科学与技术学院武汉430081 湖北省智能信息处理与实时工业系统重点实验室武汉430081

云存储凭借高扩展性、高可靠性、低成本的数据管理优点得到用户青睐。然而,如何确保云数据完整性成为亟待解决的安全挑战。目前的云数据完整性审计方案绝大部分是基于半可信第三方来提供公共审计服务,它们存在单点失效、性能瓶颈以及泄... 详细信息

云存储凭借高扩展性、高可靠性、低成本的数据管理优点得到用户青睐。然而,如何确保云数据完整性成为亟待解决的安全挑战。目前的云数据完整性审计方案绝大部分是基于半可信第三方来提供公共审计服务,它们存在单点失效、性能瓶颈以及泄露用户隐私等问题。针对这些缺点提出了基于区块链的审计模型。该模型采用分布式网络、共识算法建立一个去中心化、易扩展的网络解决单点失效问题和计算力瓶颈,利用区块链技术和共识算法加密用户数据保证数据不可窜改和伪造,确保了用户数据的隐私。实验结果表明,与基于半可信第三方云数据审计方案相比,该模型能够保护用户隐私,显著提高了审计效率,减少了通信开销。

关键词：区块链云存储审计共识算法

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