检索结果-内蒙古大学图书馆

软件学报 2021年第12期32卷 3884-3900页

作者：陈晓琪谢振平刘渊詹千熠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

数据采样是快速提取大规模数据集中有用信息的重要手段,为更好地应对越来越大规模的数据高效处理要求,借助近邻传播算法的优异性能,通过引入分层增量处理和样本点动态赋权策略,实现了一种能够非常有效地平衡处理效率和采样质量的新方法... 详细信息

数据采样是快速提取大规模数据集中有用信息的重要手段,为更好地应对越来越大规模的数据高效处理要求,借助近邻传播算法的优异性能,通过引入分层增量处理和样本点动态赋权策略,实现了一种能够非常有效地平衡处理效率和采样质量的新方法.其中的分层增量处理策略考虑将原始的大规模数据集进行分批处理后再综合;而样本点动态赋权则考虑在近邻传播过程中对样本点进行合理的动态赋权,以获得采样的数据空间上更好的全局一致性.实验中,分别使用人工数据集、UCI标准数据集和图像数据集进行性能分析,结果表明:新方法与现有相关方法在采样划分质量上可达到同等水平,而计算效率则可实现大幅提升.进一步将新方法应用于深度学习的数据增强任务中,相应的实验结果表明:在原始数据增强方法上结合进高效增量采样处理后,在保持总训练数据集规模的情况下,所获得的模型性能可实现显著的提升.

关键词：数据采样近邻传播动态赋权增量采样数据增强

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基于双通道深度CNN的烟雾浓度测量方法

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模式识别与人工智能 2021年第9期34卷 844-852页

作者：莫鸿飞谢振平江南大学人工智能与计算机学院无锡214122 江南大学江苏省媒体设计与软件技术重点实验室无锡214122

现有基于视频图像测量烟雾浓度的方法主要通过人工提取特征,需要已知环境的大气光、背景等外界条件.为了提高烟雾浓度测量方法的直接性和实用性,文中通过烟雾化方程,建立烟雾图像与其浓度数值的对应关系,进而提出基于双通道深度卷积神... 详细信息

现有基于视频图像测量烟雾浓度的方法主要通过人工提取特征,需要已知环境的大气光、背景等外界条件.为了提高烟雾浓度测量方法的直接性和实用性,文中通过烟雾化方程,建立烟雾图像与其浓度数值的对应关系,进而提出基于双通道深度卷积神经网络(DCCNN)的烟雾浓度测量方法,实现端到端的烟雾浓度直接测量.DCCNN中采用1×1卷积进行通道数据融合,引入跳跃连接解决网络层数较深时梯度消失问题,加快训练过程.同时引入自注意力机制,自动学习隐含特征的重要程度,再合并两个通道提取的特征,获得综合测量结果.实验表明,DCCNN测量烟雾浓度的平均绝对误差较低,综合性能较优.

关键词：烟雾浓度深度卷积神经网络深度学习烟雾化方程注意力机制

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大范围云导风的直接可视化方法

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计算机应用研究 2021年第3期38卷 908-913页

作者：张军朱彬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

针对传统大范围云导风生成及显示过程中存在较大计算冗余的问题,提出一种快速风场可视化算法,可使用卫星云图序列直接生成便于人眼观察的大范围云导风态势展示视频。该算法首先使用稀疏像素块匹配分析得到相邻帧之间的运动信息,再使用... 详细信息

针对传统大范围云导风生成及显示过程中存在较大计算冗余的问题,提出一种快速风场可视化算法,可使用卫星云图序列直接生成便于人眼观察的大范围云导风态势展示视频。该算法首先使用稀疏像素块匹配分析得到相邻帧之间的运动信息,再使用匹配结果形成图像形变网格,最后使用该网格对噪声纹理图像进行形变和颜色混合叠加操作,从而输出风场运动轨迹的动态视频。由于无须复杂的光流计算和额外流场可视化后处理等步骤,该算法在程序实现时更加便捷,对计算硬件依赖性较小。实验结果显示,这种直接可视化算法可以生成易于辨识的、时间一致性强的云导风动态可视化视频,能应对红外、可见光和水汽等各种波段的卫星图像数据,对云层无规则消散、生成等干扰具有较高鲁棒性。

关键词：大范围云导风流场可视化网格变形图像混合

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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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基于密度的模糊代表点聚类算法

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控制与决策 2020年第5期35卷 1123-1133页

作者：周洁姜志彬张远鹏王士同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

结合密度聚类和模糊聚类的特点,提出一种基于密度的模糊代表点聚类算法.首先利用密度对数据点成为候选聚类中心点的可能性进行处理,密度越高的点成为聚类中心点的可能性越大;然后利用模糊方法对聚类中心点进行确定;最后通过合并聚类中... 详细信息

结合密度聚类和模糊聚类的特点,提出一种基于密度的模糊代表点聚类算法.首先利用密度对数据点成为候选聚类中心点的可能性进行处理,密度越高的点成为聚类中心点的可能性越大;然后利用模糊方法对聚类中心点进行确定;最后通过合并聚类中心点确定最终的聚类中心.所提出算法具有很好的自适应性,能够处理不同形状的聚类问题,无需提前规定聚类个数,能够自动确定真实存在的聚类中心点,可解释性好.通过结合不同聚类方法的优点,最终实现对数据的有效划分.此外,所提出的算法对于聚类数和初始化、处理不同形状的聚类问题以及应对异常值等方面具有较好的鲁棒性.通过在人工数据集和UCI真实数据集上进行实验,表明所提出算法具有较好的聚类性能和广泛的适用性.

关键词：聚类密度聚类模糊聚类代表点聚类聚类中心鲁棒性

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融合社交关系和标签信息的混合新闻推荐算法

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计算机应用研究 2021年第1期38卷 61-64页

作者：夏鸿斌刘春芹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

针对传统新闻推荐的数据稀疏性和用户的兴趣爱好快速变化问题,提出了一种融合社交关系和标签信息的混合新闻推荐算法。首先,该算法充分利用社交网络中的社交关系和标签信息;然后使用概率主题模型(latent Dirichlet allocation,LDA)对用... 详细信息

针对传统新闻推荐的数据稀疏性和用户的兴趣爱好快速变化问题,提出了一种融合社交关系和标签信息的混合新闻推荐算法。首先,该算法充分利用社交网络中的社交关系和标签信息;然后使用概率主题模型(latent Dirichlet allocation,LDA)对用户兴趣进行建模;最后采用基于内容与协同过滤相结合的混合推荐算法来完成新闻推荐。实验结果表明,所提算法与已有的推荐算法相比较,在精确度上提升了10.7%、平均倒数排名上(mean reciprocal rank,MRR)提升了4.1%,在归一化折损累计增益(normalized discounted cumulative gain,NDCG)上提升了10%。该算法可在一定程度上提高新闻推荐算法的精度及推荐质量。

关键词：新闻推荐混合推荐社交关系用户标签

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水介导的通讯路径对脂肪酶热稳定性的影响

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食品与生物技术学报 2021年第5期40卷 28-36页

作者：闾蓉丁彦蕊江南大学理学院江苏无锡214122 江苏省媒体设计与软件技术重点实验室江苏无锡214122

为研究残基和水之间的信号传递对蛋白质热稳定性的影响,以野生型脂肪酶(WTL)及其突变体(6B)在不同温度下的分子动力学模拟轨迹为基础,构建了以残基和水为节点,残基-残基及残基-水的相互作用为边的残基-残基和残基-水相互作用网络。通过D... 详细信息

为研究残基和水之间的信号传递对蛋白质热稳定性的影响,以野生型脂肪酶(WTL)及其突变体(6B)在不同温度下的分子动力学模拟轨迹为基础,构建了以残基和水为节点,残基-残基及残基-水的相互作用为边的残基-残基和残基-水相互作用网络。通过Dijkstra算法计算网络中节点之间的最短路径,结果表明,300 K时,WTL和6B的αB与β4之间的loop和αB上的残基频繁与水通讯,降低了该区域的柔性。400 K时,WTL仅仅加强了αC内部的连接,而6B中β7与β8之间的loop、αA以及最长的loop之间相互连接并且与水保持稳定通讯,从而稳定脂肪酶的热稳定性。此外,6B的突变点A20E在突变之后更容易与水形成稳定的氢键作用,突变使脂肪酶热稳定性增强。本研究为理性设计提高蛋白质耐热性提供了理论基础。

关键词：脂肪酶热稳定性 Dijkstra算法最短路径

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融合BERT词嵌入表示和主题信息增强的自动摘要模型

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计算机科学 2022年第6期49卷 313-318页

作者：郭雨欣陈秀宏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

自动文本摘要能够帮助人们快速筛选、辨别信息,掌握新闻关键内容,缓解信息过载问题。主流的生成式自动文摘模型主要基于编码器-解码器架构。针对解码器端在预测目标词时未充分考虑文本主题信息,并且传统的Word2Vec静态词向量无法解决一... 详细信息

自动文本摘要能够帮助人们快速筛选、辨别信息,掌握新闻关键内容,缓解信息过载问题。主流的生成式自动文摘模型主要基于编码器-解码器架构。针对解码器端在预测目标词时未充分考虑文本主题信息,并且传统的Word2Vec静态词向量无法解决一词多义问题的现状,提出了一种融合BERT词嵌入表示和主题信息增强的中文短新闻自动摘要模型。编码器端联合无监督算法获取文本主题信息并将其融入注意力机制中,提升了模型的解码效果;解码器端将BERT预训练语言模型抽取出的BERT句向量作为补充特征,以获取更多的语义信息,同时引入指针机制来解决词表外的单词问题,并利用覆盖机制有效抑制重复。在训练过程中,为了避免暴露偏差问题,针对不可微指标ROUGE采用强化学习方法来优化模型。在两个中文短新闻摘要数据集上的多组对比实验结果表明,该模型在ROUGE评价指标上有显著的提升,能有效融合文本主题信息,生成语句流畅、简明扼要的摘要。

关键词：生成式摘要 BERT 主题信息注意力机制强化学习

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鲁棒联合稀疏不相关回归

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计算机科学 2022年第2期49卷 191-197页

作者：李宗然陈秀宏陆赟邵政毅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

常见的无监督特征选择方法考虑的只是选择具有判别性的特征,而忽略了特征的冗余性,并且没有考虑到小类问题,故而影响到分类性能。基于此背景,提出鲁棒不相关回归算法。首先,对不相关回归进行研究,使用不相关正交约束,以便找出不相关但... 详细信息

常见的无监督特征选择方法考虑的只是选择具有判别性的特征,而忽略了特征的冗余性,并且没有考虑到小类问题,故而影响到分类性能。基于此背景,提出鲁棒不相关回归算法。首先,对不相关回归进行研究,使用不相关正交约束,以便找出不相关但具有判别性的特征,不相关约束使得数据结构保持在Stiefel流形中,使模型具有封闭解,避免了传统的岭回归模型引发的可能的平凡解。其次,损失函数与正则化项使用L_(2,1)范数,保证模型的鲁棒性,得到具有稀疏性的投影矩阵;同时将小类问题考虑进去,使投影矩阵数量不受类别数的限制,得到足够多的投影矩阵,从而提升模型的分类性能。理论分析和多个数据集上的实验结果表明,所提出的方法比其他特征选择方法具有更好的性能。

关键词：特征选择鲁棒联合不相关回归小类问题

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基于波环粒子的实时水波仿真方法

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计算机应用 2022年第12期42卷 3876-3883页

作者：顾浩杰张军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

为了降低水波模拟过程中的计算成本并提高其扩散现象的逼真度,提出一种基于波环粒子包的实时二维平面水波仿真方法。该方法采用波环粒子为基本计算单元,粒子内部继承“波包”的概念,使用多个频段水波叠加的方式再现水波视觉效果。在计... 详细信息

为了降低水波模拟过程中的计算成本并提高其扩散现象的逼真度,提出一种基于波环粒子包的实时二维平面水波仿真方法。该方法采用波环粒子为基本计算单元,粒子内部继承“波包”的概念,使用多个频段水波叠加的方式再现水波视觉效果。在计算水波反射过程时,通过添加镜像波源的形式减少碰撞计算,避免复杂几何判定。为适应不同硬件的计算性能差异,该方法提供额外的计算精度参数,可针对不同硬件计算能力调节水波反射计算复杂度。实验结果表明,该方法可使用较少的粒子模拟出较为真实的水波运动,且避免了碰撞反射后水波断裂的问题。在相同硬件平台上的性能测试显示,所提波环仿真方法的渲染帧率比传统波包算法高出至少60%,在一些水波状态特别复杂的情况下可达到400%以上的加速效果。

关键词：水波仿真波环粒子波包粒子系统渲染帧率

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