检索结果-内蒙古大学图书馆

中国食品学报 2021年第2期21卷 1-8页

作者：崔晓晖李伟顾诚淳武汉大学国家网络安全学院武汉430072 江南大学人工智能与计算机学院江苏省媒体设计与软件技术重点实验室未来食品科学中心江苏无锡214122

大数据技术是指从各类数据中,通过不同分析方法和工具获取有价值信息的能力。人工智能技术是指研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术。大数据技术与人工智能技术相辅相成,大数据是人工智能的基石,人工智能是大数... 详细信息

大数据技术是指从各类数据中,通过不同分析方法和工具获取有价值信息的能力。人工智能技术是指研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术。大数据技术与人工智能技术相辅相成,大数据是人工智能的基石,人工智能是大数据应用的体现。食品科学大数据与人工智能则是将大数据技术、人工智能技术与食品科学交叉融合。将人工智能与大数据技术融合到传统食品科学领域中,可以创新食谱并智能推荐,追踪溯源食品,分析用户口味偏好,监控食品安全等,使得食品科学获得更大发展,并为人们提供更好的服务。本文阐释当前食品领域大数据与人工智能交叉融合发展现状,分析其面临的挑战,讨论可行性解决方案,展望食品科学大数据与人工智能技术未来发展趋势。本文通过抛砖引玉,旨在吸引更多的大数据和人工智能技术与食品科学相结合,从而更好地预见并服务于未来食品的发展。

关键词：人工智能大数据食品科学未来食品

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基于UCD的直播类APP交互设计策略研究

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包装工程 2017年第8期38卷 121-125页

作者：王馨王峰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无锡214122

目的探求直播类APP的交互设计策略。方法基于UCD(以用户为中心)的视角下,以直播APP映客为例,探讨其交互设计方法,并在此基础上,提出具有良好用户体验的直播类APP的设计思路与策略。结论直播类APP的设计要以用户为中心(UCD),同时融合UED... 详细信息

目的探求直播类APP的交互设计策略。方法基于UCD(以用户为中心)的视角下,以直播APP映客为例,探讨其交互设计方法,并在此基础上,提出具有良好用户体验的直播类APP的设计思路与策略。结论直播类APP的设计要以用户为中心(UCD),同时融合UED和UGC的设计理念,产品设计要重视产品价值、易用性、可抵达性、吸引度4个方面,以设计出合理的交互模式,优化用户体验,增强用户黏度,进而提升自我市场竞争力。

关键词： UCD 直播 APP 交互设计

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基于类比学习的数学应用题求解模型

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计算机工程 2024年第7期50卷 63-70页

作者：林加艺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

目前基于类比学习的数学应用题(MWP)求解的研究多从语义相似度或浅层逻辑来筛选样本,存在样本匹配度不足以及样本选取局限于数据集的问题。针对以上问题,提出一种新的基于类比学习的数学应用题求解(MWP-AL)模型。该模型主要从2个角度对... 详细信息

目前基于类比学习的数学应用题(MWP)求解的研究多从语义相似度或浅层逻辑来筛选样本,存在样本匹配度不足以及样本选取局限于数据集的问题。针对以上问题,提出一种新的基于类比学习的数学应用题求解(MWP-AL)模型。该模型主要从2个角度对数学应用题进行类比学习。从文本编码的角度进行样本筛选,从余弦相似度、树解顶节点以及树深度3个维度对样本进行限制。该方法从语义层面以及深层逻辑方面对样本进行选取,得到的样本与原题的匹配度更高。从解方程的角度进行样本构建,从方程本身出发,针对不同类型的方程在逻辑方面对其进行变体从而构建样本。该方法不局限于从数据集中选取样本,具有较强的泛化性。通过计算交叉熵损失函数对这2种样本进行类比学习。实验结果表明,在2个基线模型上加入MWP-AL模型后,其在英文数据集Math QA和中文数据集Math23K上的准确率分别提升了1.8、2.5和2.8、1.3个百分点,同时较其他基线模型均有所提升。

关键词：类比学习数学应用题求解语义相似度样本筛选样本构建

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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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基于ARMA模型预测的交换机流表更新算法

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计算机工程与应用 2020年第7期56卷 122-129页

作者：刘钊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

针对SDN网络中交换机在网络流量高峰期流表匹配率低以及控制器负载过重的问题,提出了一种基于自回归移动平均(ARMA)模型预测的交换机流表更新算法。算法首先收集每个取样周期内的新增流表项数量作为历史数据,然后使用ARMA模型对收集的... 详细信息

针对SDN网络中交换机在网络流量高峰期流表匹配率低以及控制器负载过重的问题,提出了一种基于自回归移动平均(ARMA)模型预测的交换机流表更新算法。算法首先收集每个取样周期内的新增流表项数量作为历史数据,然后使用ARMA模型对收集的历史数据进行分析,预测下一个周期内新增加的流表项数量,并结合当前流表空间的使用情况,清除交换机中过去一段时间内使用频率较低的流表项。采用真实数据中心网络数据的模拟实验结果表明,与流表更新的一般方法相比,该算法有效地提高了交换机流表的匹配率,并减少了交换机与控制器之间交互的次数,降低了控制器端的负载。

关键词：软件定义网络(SDN) SDN交换机流表更新算法 ARMA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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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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SDN环境中基于注意力机制的DDoS检测和缓解

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小型微型计算机系统 2024年

作者：姚纤纤夏鸿斌刘渊江南大学人工智能与计算机学院江苏省媒体设计与软件技术重点实验室

软件定义网络（software defined network，SDN）通过控制平面和数据平面的解耦实现了网络的集中控制和灵活调度，但是这种架构设计也给可靠性、负载均衡和安全性等方面带来了挑战.其中，针对SDN环境中的分布式拒绝服务攻击(distributed... 详细信息

软件定义网络（software defined network，SDN）通过控制平面和数据平面的解耦实现了网络的集中控制和灵活调度，但是这种架构设计也给可靠性、负载均衡和安全性等方面带来了挑战.其中，针对SDN环境中的分布式拒绝服务攻击(distributed denial of service，DDoS)，本文提出了一种结合门控循环单元（Gated Recurrent Unit，GRU）和注意力机制的DDoS攻击检测与缓解模型.相较于近期众多先进的DDoS攻击检测方法，本研究所提出的模型在检测性能上表现出了优越性，在数据集InSDN、CICIDS2018和CICDDoS2019上的检测准确率达到了100%、100%和99.62%.同时，为了进一步验证模型的有效性，本文在基于Mininet的SDN模拟环境中模拟DDoS攻击场景并对模型的缓解模块进行了检验.实验结果显示，该模型的缓解模块能够在检测到攻击后迅速采取有效的防御措施，显著减轻DDoS攻击对网络造成的影响.

关键词：软件定义网络分布式拒绝服务攻击检测深度学习注意力机制

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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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基于卷积神经网络的细胞核图像分割算法

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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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