检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机工程 2025年第5期51卷 177-187页

作者：何亨程凯莉张葵成淑君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 北京邮电大学计算机学院北京100876

拷贝数变异(CNV)作为一种遗传变异,广泛存在于人类基因组的基因分布中。CNV检测效率的提升不仅可以为更多的病患提供更加快速精确的CNV检测结果,大幅降低医疗成本,同时又有利于药物的研发和临床应用。基于读段深度(RD)的方法是目前最为... 详细信息

拷贝数变异(CNV)作为一种遗传变异,广泛存在于人类基因组的基因分布中。CNV检测效率的提升不仅可以为更多的病患提供更加快速精确的CNV检测结果,大幅降低医疗成本,同时又有利于药物的研发和临床应用。基于读段深度(RD)的方法是目前最为常用的CNV检测方法,对RD相关信息的处理时间较长,在CNV检测中时间占比较高。现有方法无法有效应用于全基因组分析,存在计算效率较低、检测精度下降的问题。基于RD的CNV检测方法,提出一种高效的测序数据并行处理方案EPPCNV。在EPPCNV中,设计2个MapReduce作业串行执行的方法,实现高效全基因组测序数据的并行处理,精准地完成RD相关信息的提取;为充分考虑到GC含量偏差对CNV检测结果的影响,对测序数据的RDs进行校正处理,保证最终检测结果的高灵敏度与高精确度;采用独立于具体CNV检测方法的高适配性数据处理方式,其最终生成的RD相关信息能够与多种主流CNV检测方法直接结合,在不改变原方法对CNV区域判定的基础上,实现方法整体性能的大幅提升。实验结果表明,EPPCNV的综合准确率高,分别与CNV-LOF、HBOS-CNV以及CNVnator 3种方法直接结合,能够显著提升原方法的计算效率,并保证检测结果的高灵敏度与高精确度。对于覆盖深度越高、数据量越大的测序数据,CNV检测方法与EPPCNV结合后计算效率的提升更为显著。

关键词：拷贝数变异检测 MapReduce作业测序数据处理读段深度全基因组

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基于U-Net的多尺度特征增强视网膜血管分割算法

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计算机应用 2023年第10期43卷 3275-3281页

作者：张志昂廖光忠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

针对传统视网膜血管分割算法存在血管分割精度低和病灶区域误分割等缺点,提出一种基于U-Net的多尺度特征增强视网膜血管分割算法(MFEU-Net)。首先,为解决梯度消失问题,设计一种改进的特征信息增强残差模块(FIE-RM)替代U-Net的卷积块;其... 详细信息

针对传统视网膜血管分割算法存在血管分割精度低和病灶区域误分割等缺点,提出一种基于U-Net的多尺度特征增强视网膜血管分割算法(MFEU-Net)。首先,为解决梯度消失问题,设计一种改进的特征信息增强残差模块(FIE-RM)替代U-Net的卷积块;其次,为扩大感受野并提高对血管信息特征的抽取能力,在U-Net的底部引入多尺度密集空洞卷积模块;最后,为减少编解码过程中的信息损失,在U-Net的跳跃连接处构建多尺度通道增强模块。在DRIVE(Digital Retinal Images for Vessel Extraction)和CHASE_DB1数据集上的实验结果表明,与在视网膜血管分割方面表现次优的算法CS-Net(Channel and Spatial attention Network)相比,MFEU-Net的F1分数分别提高了0.35和1.55个百分点,曲线下面积(AUC)分别提高了0.34和1.50个百分点,这验证了MFEU-Net可以有效提高对视网膜血管分割的准确性和鲁棒性。

关键词：视网膜血管分割 U-Net 多尺度信息密集空洞卷积残差网络病灶区域

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基于知识增强与多层注意力机制的方面级情感分析方法

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武汉大学学报（理学版） 2024年第4期70卷 473-481页

作者：黄礼东胡慧君陈佳逸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430081

方面级文本情感分析旨在分析长句子中不同方面各自对应的情感极性。目前,较新的神经网络模型着重考虑了文本中方面词提取对情感预测的作用,但忽略了文本信息歧义和生僻等现实文本缺陷,导致外部知识和方面词信息之间的互补性还未得到充... 详细信息

方面级文本情感分析旨在分析长句子中不同方面各自对应的情感极性。目前,较新的神经网络模型着重考虑了文本中方面词提取对情感预测的作用,但忽略了文本信息歧义和生僻等现实文本缺陷,导致外部知识和方面词信息之间的互补性还未得到充分的研究,模型性能仍有优化空间。因此,提出一种基于知识增强与多层注意力机制的方法,通过双向长短期记忆网络存储文本表示与辅助信息,利用图卷积神经网络获得句法信息并用知识增强来提取方面词的归类表示,引入多层注意力机制将融合后特征输入全局平均池化层,提高精准度。实验表明,在SemEval任务和Twitter数据集上,所提方法性能超过基线系统,获得了较好的实验结果。

关键词：方面级情感分析知识增强图卷积神经网络多层注意力机制

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结合社区发现和局部恢复码的区块链扩容研究

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计算机工程与应用 2023年第5期59卷 297-304页

作者：姜承扬庞俊贾大宇于明鹤信俊昌刘晨武汉科技大学计算机科学与技术学院武汉430070 智能信息处理与实时工业系统湖北省重点实验室武汉430070 东北大学计算机科学与工程学院沈阳110169 东北大学软件学院沈阳110169

区块链全节点需要存储完整的账本,不能满足数据快速增长的需求,其存储扩容成为当前研究热点之一。现有最优研究成果虽然结合分片和RS(Reed-Solomon)纠删码技术,降低了存储开销,实现了数据可恢复,但存在网络开销较高和跨节点数据请求效... 详细信息

区块链全节点需要存储完整的账本,不能满足数据快速增长的需求,其存储扩容成为当前研究热点之一。现有最优研究成果虽然结合分片和RS(Reed-Solomon)纠删码技术,降低了存储开销,实现了数据可恢复,但存在网络开销较高和跨节点数据请求效率较低的问题。因此,提出了一种基于社区发现和局部恢复码(local reconstruction codes,LRC)的区块链存储扩容方案,一定程度上解决了这些问题。改进现有基于传导性的社区发现方法,在此基础上提出了一种区块链节点分组方法,使平均连接速度更快的节点分为一组,有效地缩短了跨节点请求区块的响应时间;采用了更优的LRC码来替代RS纠删码,利用更少的原始数据实现单点故障数据恢复,降低了网络开销。大量实验结果表明提出的存储方案在保持目前最优方案的数据恢复能力和存储开销的基础上,能有效减少网络开销和跨节点请求区块的时间。

关键词：区块链存储扩容社区发现局部恢复码

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基于时序索引的可编辑区块链模型研究

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计算机科学与探索 2023年第5期17卷 1180-1188页

作者：庞俊刘晨郝琨于明鹤信俊昌姜承扬武汉科技大学计算机科学与技术学院武汉430070 智能信息处理与实时工业系统湖北省重点实验室武汉430070 东北大学计算机科学与工程学院沈阳110169 东北大学软件学院沈阳110169

区块链具有去中心化与不可篡改等特点,近年来受到了人们广泛的关注。数据上链便不可篡改会带来恶意交易无法根除和错误交易无法修改等一系列问题。目前可编辑区块链的相关研究大多是以区块粒度进行替换,或者通过增添新交易实现逻辑上的... 详细信息

区块链具有去中心化与不可篡改等特点,近年来受到了人们广泛的关注。数据上链便不可篡改会带来恶意交易无法根除和错误交易无法修改等一系列问题。目前可编辑区块链的相关研究大多是以区块粒度进行替换,或者通过增添新交易实现逻辑上的编辑。前者会造成编辑记录无法考证,后者虽可保留错误数据存证,但缺乏安全的访问机制。此外,现有相关研究均未充分考虑待编辑数据的特点,导致后续交易受影响而失效的问题。因此,提出了一种可编辑区块链模型。首先,以一般存证数据为例,重新设计了区块链底层数据结构,增加了时序属性并构建索引;然后提出了新的提交、编辑和查询算法,通过后续追加交易的方式实现了对区块链数据的逻辑编辑,从而在保存错误交易存证的基础上,为用户提供了安全的访问接口。为了解决后续交易失效的问题,在上述工作基础上,针对上下文强相关的交易类型数据,对数据结构及相关算法进行了改进,保证后续交易不受数据编辑的影响。实验表明,该模型可在保证系统性能的基础上实现区块链可编辑。

关键词：区块链可编辑时序索引历史查询

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一种基于混合特征选择的图聚类算法

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小型微型计算机系统 2024年第3期45卷 606-612页

作者：张寿庞俊廖明习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 武汉理工大学计算机与人工智能学院武汉430070

图聚类是图挖掘研究领域目前的研究热点之一.现有基于非深度学习技术的多个中小规模图的聚类算法提取频繁子图并作为特征,主要存在所选特征无效或重要特征丢失的问题,影响了聚类的性能.因此,本文提出了一种基于混合特征选择的图聚类算法... 详细信息

图聚类是图挖掘研究领域目前的研究热点之一.现有基于非深度学习技术的多个中小规模图的聚类算法提取频繁子图并作为特征,主要存在所选特征无效或重要特征丢失的问题,影响了聚类的性能.因此,本文提出了一种基于混合特征选择的图聚类算法.首先提出了一种基于主成分分析原理(Principal Component Analysis,PCA)的评估函数,从图数据集中挖掘出区分特征子图,作为候选特征.其次,提出了一种分支定界技术,加速了区分子图的挖掘过程.接着,为了进一步提高聚类准确率,不失一般性地选择了一种流行的嵌入式特征选择算法,继续对候选特征集进行特性选择,并同时完成图聚类.最后,通过真实数据集上的实验验证了本文提出的基于混合特征选择的图聚类方法的有效性.

关键词：图聚类区分子图特征选择

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一种融合多种策略的改进鲸鱼优化算法

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武汉科技大学学报 2023年第2期46卷 145-152页

作者：尹梅柯鹏章呈瑞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

针对标准鲸鱼优化算法容易陷入局部最优、收敛精度低的问题,提出一种融合动态划分等级策略和交叉存档策略的自适应鲸鱼优化算法,记为IWOA。首先引入自适应收敛因子,根据适应度值动态调整个体在迭代过程中的包围步长,平衡算法的探索和开... 详细信息

针对标准鲸鱼优化算法容易陷入局部最优、收敛精度低的问题,提出一种融合动态划分等级策略和交叉存档策略的自适应鲸鱼优化算法,记为IWOA。首先引入自适应收敛因子,根据适应度值动态调整个体在迭代过程中的包围步长,平衡算法的探索和开发能力;然后对适应度不同的个体采用不同的自主学习策略,在增加种群多样性的同时加快算法的收敛速度;最后提出一种交叉存档策略,赋予陷入更新停滞的个体更好的位置,增强算法跳出局部最优的能力。在22个基准测试函数上的实验结果表明,IWOA在收敛速度和寻优精度等方面均有显著改善。在压力容器设计问题中的应用也表明IWOA可以有效解决复杂的非线性优化问题。

关键词：鲸鱼优化算法自适应收敛因子动态划分等级策略交叉存档

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基于CNN-LSTM及深度学习的风电场时空组合预测模型

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信息与控制 2022年第4期51卷 498-512页

作者：廖雪超陈才圣伍杰平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重点实验室湖北武汉430065

为了更好地预测风电场的风电功率,提取风电场相邻站点之间时空信息和潜在联系,提出了一种基于卷积神经网络(CNN)、互信息(mutual information,MI)法、长短时记忆网络(LSTM)、注意力机制(AT)和粒子群优化(PSO)的短期风电场预测模型(MI-CN... 详细信息

为了更好地预测风电场的风电功率,提取风电场相邻站点之间时空信息和潜在联系,提出了一种基于卷积神经网络(CNN)、互信息(mutual information,MI)法、长短时记忆网络(LSTM)、注意力机制(AT)和粒子群优化(PSO)的短期风电场预测模型(MI-CNN-ALSTM-PSO)。CNN用于提取不同站点的空间特征,LSTM则用于获取多个站点的风电数据的时间依赖信息,据此设计CNN-LSTM时空预测模型,并结合深度学习算法,如MI特征选择、AT注意力机制、PSO参数优化,对模型进一步改进。通过两个海岛风电场的实验数据分析可知,所提模型具有最优的统计误差,CNN-LSTM模型可以高效提取风电场时空信息并进行时间序列预测,而结合深度学习算法(MI、AT和PSO)后的组合模型能进一步提高风电功率预测精度和稳定性。

关键词：短期风电预测卷积神经网络特征选择长短时记忆网络注意力机制

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面向动态三维迷宫的综合奖励设计

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计算机应用研究 2024年第6期41卷 1699-1703页

作者：焦昌成王少威武汉科技大学计算机科学与技术学院武汉科技大学机器人与智能系统研究院武汉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

动态三维迷宫是较为困难的、具有不确定性和不完全信息的强化学习任务环境,使用常规奖励函数在此环境中训练任务,速度缓慢甚至可能无法完成。为解决利用强化学习在动态迷宫中寻找多目标的问题,提出一种基于事件触发的综合奖励方案。该... 详细信息

动态三维迷宫是较为困难的、具有不确定性和不完全信息的强化学习任务环境,使用常规奖励函数在此环境中训练任务,速度缓慢甚至可能无法完成。为解决利用强化学习在动态迷宫中寻找多目标的问题,提出一种基于事件触发的综合奖励方案。该方案将三维迷宫中各种行为状态表达为各种事件,再由事件驱动奖励。奖励分为环境奖励和内部奖励,其中环境奖励与三维迷宫任务直接相关,含有体现任务目标的节点奖励和任务约束的约束奖励。内部奖励与智能体学习过程中的状态感受相关,含有判断奖励和心情奖励。在实验中,综合奖励的性能均值相较于改进奖励提升54.66%。结果表明,综合奖励方案在提高完成任务满意度、增强探索能力、提升训练效率方面具有优势。

关键词：三维迷宫奖励设计强化学习事件触发

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采用危险度预警的进取麻雀搜索算法

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武汉科技大学学报 2023年第2期46卷 153-160页

作者：万琪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

为了解决麻雀搜索算法在迭代后期种群多样性降低且容易陷入局部最优的问题,提出一种采用危险度预警的进取麻雀搜索算法。首先制定保持进取策略,选取种群中适应度值优秀的个体与适应度值变化幅度大的个体共同培育生成学习样本,加快寻优... 详细信息

为了解决麻雀搜索算法在迭代后期种群多样性降低且容易陷入局部最优的问题,提出一种采用危险度预警的进取麻雀搜索算法。首先制定保持进取策略,选取种群中适应度值优秀的个体与适应度值变化幅度大的个体共同培育生成学习样本,加快寻优速度。然后将种群进化过程分为稳定阶段和进取阶段,并在每个阶段执行不同策略:稳定阶段策略利用全局最优解和学习样本引导种群进化,增强局部开发能力;进取阶段策略利用个体历史最优解和学习样本引导种群进化,增加种群多样性并提高全局探索能力。此外,设计危险度预警策略用于检测种群是否陷入局部最优,并通过保存的优秀样本动态更新较差个体,帮助种群跳出局部最优。与其他几种有代表性的改进麻雀搜索算法一起针对CEC2017测试集进行对比实验,其结果证明了本文算法在收敛速度和收敛精度上有明显改进,能有效避免陷入局部最优。

关键词：麻雀搜索算法保持进取策略危险度预警稳定阶段策略进取阶段策略

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