检索结果-内蒙古大学图书馆

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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3D卷积神经网络的结构优化及中枢神经系统药物的识别

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西北大学学报（自然科学版） 2020年第1期50卷 31-38页

作者：张瑞林丁彦蕊江南大学理学院江苏无锡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 江南大学工业生物技术教育部重点实验室江苏无锡214122

该文研究了如何利用3D-CNN识别中枢神经系统(CNS)药物和non-CNS药物。首先,构建CNS药物和non-CNS药物数据集并优化小分子构象;然后,以3D网格矩阵编码小分子结构,作为3D-CNN模型的输入;接着,在模型训练中,采用正交实验法对3D-CNN模型的... 详细信息

该文研究了如何利用3D-CNN识别中枢神经系统(CNS)药物和non-CNS药物。首先,构建CNS药物和non-CNS药物数据集并优化小分子构象;然后,以3D网格矩阵编码小分子结构,作为3D-CNN模型的输入;接着,在模型训练中,采用正交实验法对3D-CNN模型的超参数进行快速优化;最后,使用外部测试集检验模型,达到ACC为84.3%,MCC为0.685,AUC为0.884的泛化性能。实验表明,在正交实验法获取可靠超参数组合的基础上,3D-CNN模型对于CNS药物的识别具有良好效果,所构建的模型为设计新的CNS药物提供了基础。

关键词： 3D卷积神经网络药物虚拟筛选正交实验

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面向重尾噪声的模糊规则模型

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南京大学学报（自然科学版） 2019年第1期55卷 61-72页

作者：贾海宁王士同江南大学数字媒体学院无锡214122 江苏省媒体设计与软件技术重点实验室江南大学无锡214122

针对一般模糊规则模型对含有重尾噪声的数据集鲁棒性较差的问题,提出了面向重尾噪声的模糊规则(Rule-based Fuzzy Model for Heavy-tailed Noisy Data,HtRbF)模型.该模型使用了两种新的聚类方法,学生t分布均值聚类算法(Student’s t-dis... 详细信息

针对一般模糊规则模型对含有重尾噪声的数据集鲁棒性较差的问题,提出了面向重尾噪声的模糊规则(Rule-based Fuzzy Model for Heavy-tailed Noisy Data,HtRbF)模型.该模型使用了两种新的聚类方法,学生t分布均值聚类算法(Student’s t-distribution C-Means,StCM)和学生t分布下的背景模糊聚类方法(Student’s t-distribution Context Fuzzy C-Means,StCFCM),并将其应用在初始规则和新规则的生成中,使模型在重尾噪声场景下生成更为准确的规则,有效减少了模型的输出误差,使其更接近真实输出.HtRbF模型具有良好的抗噪能力,通过对数据集添加不同类型的重尾噪声进行系统性实验,实验结果证明了HtRbF模型的有效性.

关键词：重尾噪声学生t分布模糊规则学生t分布模糊聚类学生t分布背景模糊聚类

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融合注意力LSTM的协同过滤推荐算法

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中文信息学报 2019年第12期33卷 110-118页

作者：罗洋夏鸿斌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苏无锡214122

针对传统协同过滤算法难以学习深层次用户和项目的隐表示,以及对文本信息不能充分提取单词之间的前后语义关系的问题,该文提出一种融合辅助信息与注意力长短期记忆网络的协同过滤推荐模型。首先,附加堆叠降噪自编码器利用评分信息和用... 详细信息

针对传统协同过滤算法难以学习深层次用户和项目的隐表示,以及对文本信息不能充分提取单词之间的前后语义关系的问题,该文提出一种融合辅助信息与注意力长短期记忆网络的协同过滤推荐模型。首先,附加堆叠降噪自编码器利用评分信息和用户辅助信息提取用户潜在向量;其次,基于注意力机制的长短期记忆网络利用项目辅助信息来提取项目的潜在向量;最后,将用户与项目的潜在向量用于概率矩阵分解中,从而预测用户偏好。在两个真实数据集MovieLens-100k和MovieLens-1M上进行实验,采用RMSE和Recall指标进行评估。实验结果表明,该模型与其他相关推荐算法相比在推荐性能上有所提升。

关键词：注意力机制长短期记忆网络推荐系统附加堆叠降噪自编码器协同过滤

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基于深度神经网络的迷彩目标发现仿真学习方法

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激光与光电子学进展 2019年第7期56卷 154-160页

作者：卓刘陈晓琪谢振平蒋晓军毕道鹍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苏无锡214122 近地面探测与感知技术国防科技重点实验室江苏无锡214035

针对自动化迷彩目标发现学习中有效样本严重不足的问题,借鉴AlphaGo的技术思想,提出了一种基于样本模拟的深度神经网络仿真训练方法。建立了迷彩场景仿真合成模型,通过设计图像空间的复合算法、场景图像深度特征提取策略、目标融合度测... 详细信息

针对自动化迷彩目标发现学习中有效样本严重不足的问题,借鉴AlphaGo的技术思想,提出了一种基于样本模拟的深度神经网络仿真训练方法。建立了迷彩场景仿真合成模型,通过设计图像空间的复合算法、场景图像深度特征提取策略、目标融合度测量策略,以及图聚类采样算法,批量化地生成了可用于深度神经网络训练和学习的具有代表性的迷彩场景仿真样本;设计了基于深度残差神经网络的迷彩目标发现模型,并引入了多尺度网络训练方法。模拟样本和真实场景图像的实验结果表明,所提方法可有效应用于迷彩目标的自动化识别与评估。

关键词：成像系统目标发现仿真学习深度神经网络语义分割

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深度神经网络的仿生矩阵约简与量化方法

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计算机应用 2020年第10期40卷 2817-2821页

作者：朱倩倩刘渊李甫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(江南大学) 江苏无锡214122 无锡量子云数字新媒体科技有限公司江苏无锡214122

基于生物学原理的深度神经网络(DNN)的发展给人工智能领域带来了革命性的突破,然而当前神经网络的发展却越来越脱离生物学原理,DNN越来越臃肿的模型对存储空间和计算力的需求越来越高,并且对于DNN在嵌入式/移动端设备上的部署带来了阻... 详细信息

基于生物学原理的深度神经网络(DNN)的发展给人工智能领域带来了革命性的突破,然而当前神经网络的发展却越来越脱离生物学原理,DNN越来越臃肿的模型对存储空间和计算力的需求越来越高,并且对于DNN在嵌入式/移动端设备上的部署带来了阻碍。针对这一问题,对生物学进化选择原理进行研究,并提出一种基于"进化"+"随机"+"选择"的全新神经网络算法。该方法在保持现有神经网络模型的基本框架的前提下,能极大简化现有模型的大小。首先对权值参数进行聚类,然后在参数的聚类质心值的基础上添加随机微扰进行参数重构,最后通过对重构模型进行图像分类和目标检测来实现准确度测试以及模型稳定性分析。在ImageNet数据集和COCO数据集上的实验结果表明,提出的模型重构方法在对图像分类和目标检测的测试准确度提升1%~3%的情况下,仍可将Darknet19、ResNet18、ResNet50以及YOLOv3等四种重构模型的体量压缩到原来的1/4~1/3,并还有进一步简化的可能。

关键词：模型压缩深度神经网络参数重构目标检测网络动力学仿生模型

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LDA模型和列表排序混合的协同过滤推荐算法

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计算机科学 2019年第9期46卷 216-222页

作者：王涵夏鸿斌江南大学数字媒体学院江苏无锡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

基于排序学习的协同过滤推荐算法受数据稀疏性的影响,出现了推荐不准确性的问题。为此,文中提出了一种结合LDA主题模型和列表排序的混合排序学习协同过滤算法。该算法首先使用LDA主题模型对用户-项目评分矩阵建模,获取用户潜在低维主题... 详细信息

基于排序学习的协同过滤推荐算法受数据稀疏性的影响,出现了推荐不准确性的问题。为此,文中提出了一种结合LDA主题模型和列表排序的混合排序学习协同过滤算法。该算法首先使用LDA主题模型对用户-项目评分矩阵建模,获取用户潜在低维主题向量来度量用户之间的相似度;然后通过列表排序学习函数为用户直接预测满足其偏好的排序列表。在Movielens和EachMovie两个真实数据集上的实验结果表明:该算法可以避免排序学习算法由于用户间共同评分信息过少引起的相似度计算不准确的问题,同时体现出了排序推荐的优越性,有效缓解了数据稀疏性带来的影响,提高了推荐准确度。

关键词：协同过滤排序学习列表排序 LDA主题模型

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意象图式视角下的图书馆网站平台交互设计

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图书馆论坛 2019年第2期39卷 65-72页

作者：徐永顺刘渊江南大学设计学院南京航空航天大学金城学院江南大学数字媒体学院江苏省媒体设计与软件技术重点实验室

融合高校图书馆信息平台交互设计的创新性与直觉性,对解决创新设计与用户操作原势的分歧具有重要的研究意义和实用价值。在充分调研用户需求与系统特性的基础上,文章以意象图式为理论指导,将力、包含、空间、复合、属性、过程等图式融... 详细信息

融合高校图书馆信息平台交互设计的创新性与直觉性,对解决创新设计与用户操作原势的分歧具有重要的研究意义和实用价值。在充分调研用户需求与系统特性的基础上,文章以意象图式为理论指导,将力、包含、空间、复合、属性、过程等图式融于数字图书馆的各功能点交互设计中。研究表明该方法简单实用,可有效提升数字图书馆的用户体验,提高设计师的工作效率。

关键词：意象图式交互设计创新性直觉性数字图书馆

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基于建构主义学习理论的个性化知识推荐模型

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计算机研究与发展 2018年第1期55卷 125-138页

作者：谢振平金晨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

个性化推荐正成为"互联网+"和"大数据"时代信息网络服务的基本形式,虽然其已在电子商务和社交媒体的广泛应用中产生了巨大的商业价值,但在具有巨大潜在社会价值的个性化知识学习领域,相关研究与应用还较为稀少.研... 详细信息

个性化推荐正成为"互联网+"和"大数据"时代信息网络服务的基本形式,虽然其已在电子商务和社交媒体的广泛应用中产生了巨大的商业价值,但在具有巨大潜在社会价值的个性化知识学习领域,相关研究与应用还较为稀少.研究提出一种基于建构主义学习理论的个性化知识推荐方法——建构推荐模型.新模型首先考虑将知识系统以知识网络的形式进行表达,随后引入最近邻优先的候选知识选择策略,以及基于最大可学习支撑度优先的top-K未学知识推荐算法.建构推荐模型通过知识网络的知识关联结构挖掘用户知识需求,并推荐给出最具建构学习价值的待学新知识.以饮食健康知识系统学习为例的实验分析表明,新模型在多种情况下推荐产生的个性化知识序列均具有较强的知识关联性和较高的知识体系覆盖率.

关键词：建构主义学习理论个性化学习知识网络建构推荐饮食健康知识

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残基相互作用网络特征与木聚糖酶耐热性的关系

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中国生物化学与分子生物学报 2019年第11期35卷 1284-1293页

作者：季静思丁彦蕊江苏省媒体设计与软件技术重点实验室江苏无锡214122 江南大学理学院江苏无锡214122 江南大学工业生物技术教育部重点实验室江苏无锡214122

残基相互作用网络是体现蛋白质中残基与残基之间协同和制约关系的重要形式。残基相互作用网络的拓扑性质以及社团结构与蛋白质的功能和性质有密切的关系。本文在构建一系列耐热木聚糖酶和常温木聚糖酶的残基相互作用网络后,通过计算网... 详细信息

残基相互作用网络是体现蛋白质中残基与残基之间协同和制约关系的重要形式。残基相互作用网络的拓扑性质以及社团结构与蛋白质的功能和性质有密切的关系。本文在构建一系列耐热木聚糖酶和常温木聚糖酶的残基相互作用网络后,通过计算网络的度、聚类系数、连接强度、特征路径长度、接近中心性、介数中心性等拓扑参数来确定网络拓扑结构与木聚糖酶耐热性的关系。识别残基相互作用网络的hub点,分析hub点的亲疏水性、带电性以及各种氨基酸在hub点中所占的比例。进一步使用GA-Net算法对网络进行社团划分,并计算社团的规模、直径和密度。网络的高平均度、高连接强度、以及更短的最短路径等表明耐热木聚糖酶残基相互作用网络的结构更加紧密;耐热木聚糖酶网络中的hub节点比常温木聚糖酶网络hub节点具有更多的疏水性残基,hub点中Phe、Ile、Val的占比更高。社团检测后发现,耐热木聚糖酶网络拥有更大的社团规模、较小的社团直径和较大的社团密度。社团规模越大表明耐热木聚糖酶的氨基酸残基更倾向于形成大的社团,而较小的社团直径和较大的社团密度则表明社团内部氨基酸残基的相互作用比常温木聚糖酶更强。

关键词：木聚糖酶残基相互作用网络耐热性社团

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