检索结果-内蒙古大学图书馆

南京大学学报（自然科学版） 2021年第4期57卷 566-574页

作者：普志方陈秀宏江南大学人工智能与计算机学院无锡214122 江苏省媒体设计与软件技术重点实验室无锡214122

为了提高细胞核图像分割的精确性和鲁棒性,提出一种基于改进卷积神经网络的多尺度多层次双注意力图像分割算法.使用SE(Squeeze-and-Excitation)和改进的条纹池化SP(Strip Pooling)整合通道和空间上的信息权重代替传统U-Net编码的最后一... 详细信息

为了提高细胞核图像分割的精确性和鲁棒性,提出一种基于改进卷积神经网络的多尺度多层次双注意力图像分割算法.使用SE(Squeeze-and-Excitation)和改进的条纹池化SP(Strip Pooling)整合通道和空间上的信息权重代替传统U-Net编码的最后一层操作以提升对有用信息的关注.在级联路径,提出轻量级的Inception模块,在增加感受野的同时减少参数以获得多尺度的特征.编码和解码信息拼接之前结合注意力机制提高分割精度,使用残差块作为解码部分的基础层,并增加一个侧边输出结构提供多层次的信息.每一层的损失采用阶梯的方式相加,指导监督多层次模型更好的训练,提高模型准确率.在细胞分割数据集上的实验结果表明,该方法的交并比和相似性系数的精度分别达到85.72%和92.02%,和其他网络相比,分割效果更好.

关键词：图像分割深度学习注意力机制多尺度多层次

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一种微下击暴流的实时仿真及可视化方法

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计算机科学与应用 2018年第10期8卷 1602-1612页

作者：张军陈凯雯江南大学数字媒体学院江苏无锡江南大学江苏省媒体设计与软件技术重点实验室江苏无锡

微下击暴流是严重影响航空器飞行安全的特殊气象条件之一,对起飞和降落阶段的飞行造成很大威胁。本文提出一种微下击暴流风场的快速仿真算法和可视化技术,可为飞行模拟软件提供遭遇微下击暴流时的飞行状况及视觉仿真功能,有效提高飞行... 详细信息

微下击暴流是严重影响航空器飞行安全的特殊气象条件之一,对起飞和降落阶段的飞行造成很大威胁。本文提出一种微下击暴流风场的快速仿真算法和可视化技术,可为飞行模拟软件提供遭遇微下击暴流时的飞行状况及视觉仿真功能,有效提高飞行员对微下击暴流气象条件的感性认知和应对能力。该方法基于圆切线模型对微下击暴流风场进行快速仿真计算,并采用粒子系统叠加拖尾多边形而达到风场可视化效果。实际测试表明,该方法简便易行,可在主流游戏引擎上实现微下击暴流的实时仿真和渲染功能。

关键词：微下击暴流飞行模拟实时仿真粒子系统可视化

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领域本体驱动的招投标网页解析方法

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计算机应用 2020年第6期40卷 1574-1579页

作者：马冬雪宋设谢振平刘渊江南大学数字媒体学院江苏无锡214122 江苏省媒体设计与软件技术重点实验室(江南大学) 江苏无锡214122 浪潮卓数大数据产业发展有限公司江苏无锡214125

针对正则表达式解析招投标网页效率低下的问题,提出了一种基于招投标领域本体的网页自动化解析新方法。首先,分析了招投标网页文本的结构特征;其次,构建了招投标本体的轻量级领域知识模型;最后,给出一种招投标网页元素语义匹配与抽取算... 详细信息

针对正则表达式解析招投标网页效率低下的问题,提出了一种基于招投标领域本体的网页自动化解析新方法。首先,分析了招投标网页文本的结构特征;其次,构建了招投标本体的轻量级领域知识模型;最后,给出一种招投标网页元素语义匹配与抽取算法,实现招投标网页的自动化解析。实验结果表明,新方法通过自适应的解析,准确率、召回率分别可达到95.33%、88.29%,与正则表达式方法相比,分别提高了3.98个百分点和3.81个百分点。所提方法可实现自适应地对招投标网页中语义信息的结构化解析抽取,能够较好地满足实用性能要求。

关键词：招投标领域本体网页解析元解析模型知识图谱

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面向特定方面情感分析的图卷积过度注意(ASGCN-AOA)模型

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中文信息学报 2022年第3期36卷 146-153页

作者：夏鸿斌顾艳刘渊江南大学人工智能与计算机学院江苏无锡214122 江苏省媒体设计与软件技术重点实验室江苏无锡214122

针对注意力机制与卷积神经网络模型在方面级情感分析研究中,无法发掘句中长距离单词与相关句法约束间依存关系,而将与语法无关的上下文单词作为方面情感判断线索的问题,该文提出了一种结合图卷积网络(GCN)和注意-过度注意(AOA)神经网络... 详细信息

针对注意力机制与卷积神经网络模型在方面级情感分析研究中,无法发掘句中长距离单词与相关句法约束间依存关系,而将与语法无关的上下文单词作为方面情感判断线索的问题,该文提出了一种结合图卷积网络(GCN)和注意-过度注意(AOA)神经网络的方面级情感分类模型(ASGCN-AOA)。首先,采用双向长短时记忆网络来对上下文词之间特定于方面的表示进行建模;其次,在每个句子的依赖树上,建立相应图形卷积网络(GCN),得到同时考虑句法依赖性和远距离多词关系的方面特征;最后,通过AOA注意力机制,捕获方面词与上下文句子之间的交互和表示,自动关注句子重要部分。在五个数据集Twitter、Lap14、Rest14、Rest15和Rest16上进行实验,采用Accuracy和Macro-F1指标进行评估。实验结果表明,该文模型与其他基于方面分析算法相比有较明显提升。

关键词：自然语言理解图卷积网络长短时记忆网络注意-过度注意神经网络人工智能

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融合注意力LSTM的神经张量分解推荐模型

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中文信息学报 2021年第5期35卷 91-100页

作者：李晶晶夏鸿斌刘渊江南大学人工智能与计算机学院江苏无锡214122 江苏省媒体设计与软件技术重点实验室江苏无锡214122

针对结合深度学习模型的协同过滤算法未考虑关联数据的多维交互随时间动态变化的问题,该文提出一种融合时间交互学习和注意力长短期记忆网络的张量分解推荐模型(LA-NTF)。通过采用基于注意力机制的长短期记忆网络从项目文本信息中提取... 详细信息

针对结合深度学习模型的协同过滤算法未考虑关联数据的多维交互随时间动态变化的问题,该文提出一种融合时间交互学习和注意力长短期记忆网络的张量分解推荐模型(LA-NTF)。通过采用基于注意力机制的长短期记忆网络从项目文本信息中提取项目的潜在向量,然后使用融合注意力机制的长短期记忆网络来表征用户—项目关系数据在时间上的多维交互,最后将用户—项目—时间三维张量嵌入多层感知器中,学习不同潜在因子之间的非线性结构特征,从而预测用户对项目的评分。在两个真实数据集上的大量实验表明,与其他传统方法和基于神经网络的矩阵分解模型相比,方根误差(RMSE)和平均绝对误差(MAE)指标均有明显提升,说明LA-NTF模型可显著改善各种动态关系数据的评级预测任务。

关键词：注意力机制长短期记忆网络时间交互学习推荐系统张量分解

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DDoS攻击防御技术发展综述

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网络与信息安全学报 2017年第10期3卷 16-24页

作者：陈飞毕小红王晶晶刘渊江南大学数字媒体学院江苏无锡214122 江苏省媒体设计与软件技术重点实验室(江南大学) 江苏无锡214122

分布式拒绝服务攻击(DDoS)是当前互联网面临的主要威胁之一,如何对DDoS攻击进行快速准确的检测以及有效的防御一直是网络信息安全领域的研究热点。从早期的集中式防御技术,到以云计算、SDN为基础的综合型防御体系,针对DDoS攻击各个时期... 详细信息

分布式拒绝服务攻击(DDoS)是当前互联网面临的主要威胁之一,如何对DDoS攻击进行快速准确的检测以及有效的防御一直是网络信息安全领域的研究热点。从早期的集中式防御技术,到以云计算、SDN为基础的综合型防御体系,针对DDoS攻击各个时期的相关防御技术进行了总结。结合DDoS攻击的特性,系统地分析了各类防御机制在不同应用场景中的优点和潜在问题,为下一代网络安全体系构建提供新的思路和参考。

关键词： DDoS攻击防御云计算 SDN 分布式网络

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中文文本纠错软件测试用例的最小化方法

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小型微型计算机系统 2024年第10期45卷 2345-2354页

作者：冯程皓谢振平丁博文江南大学人工智能与计算机学院江苏无锡214000 江南大学江苏省媒体设计与软件技术重点实验室江苏无锡214000

针对目前尚未存在有效的中文文本纠错软件测试用例最小化方法的情况,设计了两种中文文本纠错软件测试用例集最小化方法:基于多目标遗传算法的中文文本纠错软件测试用例集最小化方法(Minimization Method based on Multi-objective Genet... 详细信息

针对目前尚未存在有效的中文文本纠错软件测试用例最小化方法的情况,设计了两种中文文本纠错软件测试用例集最小化方法:基于多目标遗传算法的中文文本纠错软件测试用例集最小化方法(Minimization Method based on Multi-objective Genetic Algorithm of Test case for Chinese text error Correction Software,MMG-CCS)和基于TextRank模型的中文文本纠错软件测试用例最小化方法(Minimization Method based on TextRank of Test case for Chinese text error Correction Software,MMT-CCS).MMG-CCS基于问题特点设计了一种中文文本纠错软件测试用例集覆盖度模型,并将测试用例集大小及覆盖度作为目标函数,为了高效求解该问题,MMG-CCS同时对遗传算子进行了改进.此外,MMT-CCS方法能将测试用例集最小化问题映射为图解问题,并根据问题特点对TextRank模型进行了针对性改进.实验结果表明,MMG-CCS和MMT-CCS对测试用例集的缩减程度高,且在不同中文文本纠错软件上对于不同中文文本纠错软件测试用例集均能保持相同的测试效果.

关键词：测试用例最小化中文文本纠错覆盖度模型回归测试自然语言处理

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大学图书馆用户多需求深度挖掘设计研究

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图书馆 2019年第6期 66-73页

作者：徐永顺刘渊周宇刘棠江南大学设计学院江苏无锡214122 南京航空航天大学金城学院南京210000 江苏省媒体设计与软件技术重点实验室江苏无锡214122 江南大学数字媒体学院江苏无锡214122 武汉商学院武汉430056

针对大学图书馆用户最深层次的情感需求提出挖掘方法,通过在江南大学图书馆升级中的应用验证效果:深入分析相关文献与案例,找出研究切入点;以深度访谈与代表性用户观点挖掘为主,萃取典型用户兴趣标签;依据Censydiam需求模型编制用户兴... 详细信息

针对大学图书馆用户最深层次的情感需求提出挖掘方法,通过在江南大学图书馆升级中的应用验证效果:深入分析相关文献与案例,找出研究切入点;以深度访谈与代表性用户观点挖掘为主,萃取典型用户兴趣标签;依据Censydiam需求模型编制用户兴趣——需求动机对应表,得到用户情感洞察;应用情感洞察于江南大学图书馆现场互动设计、场馆布局建构及线上平台优化;总结与归纳研究过程,使用经验与注意事项。

关键词：大学图书馆情感需求 Censydiam模型需求挖掘

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中文文本纠错软件测试用例的选择生成方法

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计算机应用 2024年第1期44卷 101-112页

作者：冯程皓谢振平丁博文江南大学人工智能与计算机学院江苏无锡214000 江苏省媒体设计与软件技术重点实验室(江南大学) 江苏无锡214000

针对目前尚无有效的中文文本纠错软件测试用例生成方法的情况,为了服务于软件纠错性能的测量并为软件提供优化方向,设计了一种面向多用户的、工程化的中文文本纠错软件测试用例选择生成方法(SGMT-CCS)。定义了两种不同的可供用户选择的... 详细信息

针对目前尚无有效的中文文本纠错软件测试用例生成方法的情况,为了服务于软件纠错性能的测量并为软件提供优化方向,设计了一种面向多用户的、工程化的中文文本纠错软件测试用例选择生成方法(SGMT-CCS)。定义了两种不同的可供用户选择的用例评判标准:错误数量密度和错误种类密度。设计了三个模块:测试用例自动化生成模块、测试用例选择模块以及测试用例优先级排序模块。在SGMT-CCS中,用户可以:1)在测试用例自动化生成的过程中自定义错误最小间隔和用例集大小;2)在测试用例选择的过程中自定义错误最小间隔和期望值;3)在测试用例选择和优先级排序的过程中选择不同的用例评判标准进行自定义操作,以适应不同数据集的要求。实验结果表明,SGMT-CCS能够在较短的时间内获得有效的测试用例,选择模块实验在模拟的需求情况下都能满足用户自定义目标,优先级排序模块实验验证了相较于排序前,在不同评判标准下的不同时间段内都能有效提高测试效率。

关键词：测试用例生成中文文本纠错可选择生成回归测试自然语言处理

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基于混合采样的图对比学习推荐算法

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计算机应用研究 2023年第5期40卷 1346-1351页

作者：袁琮淇刘渊刘静文江南大学人工智能与计算机学院江苏无锡214122 江南大学江苏省媒体设计与软件技术重点实验室江苏无锡214122

在推荐系统领域中,图卷积网络具有对于图结构数据更强的信息抽取能力。然而,现有的图卷积网络推荐算法主要关注改进模型结构,忽视了提高原始样本采样质量与挖掘用户—项目间隐式关系的重要性。针对上述问题,提出一种基于混合采样的图对... 详细信息

在推荐系统领域中,图卷积网络具有对于图结构数据更强的信息抽取能力。然而,现有的图卷积网络推荐算法主要关注改进模型结构,忽视了提高原始样本采样质量与挖掘用户—项目间隐式关系的重要性。针对上述问题,提出一种基于混合采样的图对比学习推荐算法。首先使用混合采样方法,提取出正样本中部分信息并将其注入负样本,从而生成全新的富含信息的难负样本;其次,通过轻量图卷积网络对难负样本进行特征提取,得到用户和项目的节点表征,采用邻域对比学习方法挖掘样本隐式关系;最后,利用多任务策略对推荐监督任务和对比学习任务进行联合优化。在真实数据集Yelp2018和Amazon-book上进行实验,采用recall和NDCG指标进行评估,实验结果表明,提出的模型相较其他基准模型取得了更好的效果。

关键词：图卷积网络推荐系统难负样本图对比学习

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