检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机工程与应用 2017年第22期53卷 116-120,149页

作者：石陆魁刘文浩李站茹河北工业大学计算机科学与软件学院天津300401 河北省大数据计算重点实验室天津300401

针对用小波分解提取肺音特征后特征向量维数较高的问题,提出了一种结合线性判别分析和小波分解的肺音特征提取方法。在该方法中,首先对肺音信号进行小波分解,然后将小波分解得到的小波系数转化成小波能量特征向量,接着使用线性判别分析... 详细信息

针对用小波分解提取肺音特征后特征向量维数较高的问题,提出了一种结合线性判别分析和小波分解的肺音特征提取方法。在该方法中,首先对肺音信号进行小波分解,然后将小波分解得到的小波系数转化成小波能量特征向量,接着使用线性判别分析法对该特征向量进行降维处理,得到新的低维特征向量,最后用SVM对低维特征进行识别。在实验中,选取了三种肺音信号:正常肺音、爆裂音、哮鸣音,用所提出的方法将8维的小波能量特征降为2维特征,在2维特征上进行了分类识别,并和降维之前的结果进行了比较,实验结果表明利用线性判别分析对小波能量特征降维后极大地提高了识别精度。同时,和其他几种典型的肺音特征提取方法进行了比较,实验结果表明结合线性判别分析与小波分解的特征提取方法得到了更高的识别精度。

关键词：肺音线性判别分析小波分解支持向量机(SVM)

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融合关系感知与时间注意的时序知识图谱补全

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计算机工程与应用 2023年第17期59卷 266-274页

作者：许智宏毛琛王利琴董永峰河北工业大学人工智能与数据科学学院天津300401 河北省大数据计算重点实验室天津300401 河北省数据驱动工业智能工程研究中心天津300401

针对现有时序知识图谱补全方法大多将时间信息内嵌于三元组中,依赖静态知识图谱补全方法学习实体特征,无法全面考虑图谱结构信息和时序信息的问题,提出一种融合关系感知与时间注意的时序知识图谱补全方法(incorporating relational awar... 详细信息

针对现有时序知识图谱补全方法大多将时间信息内嵌于三元组中,依赖静态知识图谱补全方法学习实体特征,无法全面考虑图谱结构信息和时序信息的问题,提出一种融合关系感知与时间注意的时序知识图谱补全方法(incorporating relational awareness and temporal attention for temporal knowledge graph completion,RATA)。一方面,通过引入关系感知聚合机制的图卷积神经网络集成实体和关系特征,特定于关系的参数可以增强消息函数的表达能力,封装更加丰富的邻域上下文信息;另一方面,使用融合自注意力机制的长短期记忆网络学习蕴含在时序数据中的全局特征和局部特征。在ICEWS18、ICEWS14、YAGO和WIKI数据集上的实验结果表明,RATA模型在MRR、Hits@1、Hits@3和Hits@10上普遍优于基线模型,在大规模时序数据集上具有优势。

关键词：时序知识图谱图卷积神经网络长短期记忆网络注意力机制

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基于Kinect与网格几何变形的人脸表情动画

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计算机工程与应用 2017年第14期53卷 172-177页

作者：张满囤霍江雷单新媛王小芳吴鸿韬河北工业大学计算机科学与软件学院天津300401 河北省大数据计算重点实验室天津300401

面部表情重建的实时性与重建效果的真实性是人脸表情动画的关键问题,提出一种基于Kinect人脸追踪和几何变形技术的面部表情快速重建新方法。使用微软的Kinect设备识别出表演者面部并记录其特征点数据,并利用捕捉到的特征点建立覆盖人脸... 详细信息

面部表情重建的实时性与重建效果的真实性是人脸表情动画的关键问题,提出一种基于Kinect人脸追踪和几何变形技术的面部表情快速重建新方法。使用微软的Kinect设备识别出表演者面部并记录其特征点数据,并利用捕捉到的特征点建立覆盖人脸的网格模型,从中选取变形使用的控制点数据,由于Kinect可以实时地自动追踪表演者面部,由此实现了利用三种不同变形算法对目标模型实时快速重建。实验结果表明,该方法简单易实施,不用在表演者面部做任何标定,可以自动地将人脸表情动作迁移到目标模型上,实现人脸表情快速重建,并且保证目标模型表情真实自然。

关键词：人脸表情动画面部表情重建网格模型几何变形 Kinect

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分块低秩图的遥感影像半监督分类应用

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计算机科学与探索 2019年第7期13卷 1217-1226页

作者：祖宝开夏克文牛文佳姜晓庆河北工业大学电子信息工程学院天津300401 河北工业大学河北省大数据计算重点实验室天津300401 济南大学信息科学与工程学院济南250022

随着信息技术和对地观测技术的飞速发展,遥感技术在社会生活和经济建设中发挥着越来越重要的作用。分类模型的准确性和抗干扰能力对精确绘制复杂的土地覆盖和土地利用分类至关重要。针对大规模遥感数据难以获取大量标记数据的问题,基于... 详细信息

随着信息技术和对地观测技术的飞速发展,遥感技术在社会生活和经济建设中发挥着越来越重要的作用。分类模型的准确性和抗干扰能力对精确绘制复杂的土地覆盖和土地利用分类至关重要。针对大规模遥感数据难以获取大量标记数据的问题,基于低秩表示模型和图的半监督学习方法,提出了基于分块低秩图的大规模遥感图像半监督分类应用。为了解决低秩表示计算复杂度高的问题,将预处理后的图像按像素进行分块处理,并在每个块上实现低秩表示。在WorldView-2影像上的分类结果表明,在少量标记样本下,该方法利用简单的最近邻分类器即可实现对城市地物的精确分类。因此,该方法有效地提高了土地覆盖的分类精度,在遥感图像分类中具有较高的效率。

关键词：遥感图像低秩表示分类

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多模态课程学习知识图谱实体预测方法研究

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计算机科学与探索 2024年第6期18卷 1590-1599页

作者：许智宏郝雪梅王利琴董永峰王旭河北工业大学人工智能与数据科学学院天津300401 河北省大数据计算重点实验室天津300401 河北省数据驱动工业智能工程研究中心天津300401

现有知识图谱实体预测方法一方面只利用邻域和图结构信息增强节点信息,忽略了知识图谱之外的多模态信息对于知识图谱信息的增强;另一方面正负样本对比训练模型时负样本随机排序导致训练效果不佳,且没有额外的信息帮助负样本的训练过程... 详细信息

现有知识图谱实体预测方法一方面只利用邻域和图结构信息增强节点信息,忽略了知识图谱之外的多模态信息对于知识图谱信息的增强;另一方面正负样本对比训练模型时负样本随机排序导致训练效果不佳,且没有额外的信息帮助负样本的训练过程。为此,提出了一种多模态课程学习知识图谱实体预测模型(MMCL)。首先把多模态信息引入知识图谱实现信息增强,利用生成对抗网络(GAN)优化多模态信息融合过程,生成器生成的样本增强知识图谱信息,同时也提升鉴别器判别三元组真伪的能力;其次利用课程学习算法根据负样本的难易程度对负样本从易到难排序,通过步调函数分层次地把排序的负样本加入到训练过程中,更有利于发挥负样本鉴别三元组真伪的效果,同时无标签学习避免了训练后期假阴性问题;多模态信息融合互相优化的鉴别器与课程学习训练模型共享参数,帮助提升负样本的训练效果。在FB15k-237和WN18RR两个数据集上进行实验,结果表明,MMCL与基线模型相比,在平均倒数排名(MRR)、Hits@1、Hits@3以及Hits@10四个性能评价指标均有明显提升,验证了所提模型的有效性和可行性。

关键词：课程学习多模态生成对抗网络(GAN) 负采样

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基于历史对比学习的时序知识图谱补全

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计算机工程与应用 2024年第22期60卷 154-161页

作者：许智宏邱鹏林王利琴董永峰河北工业大学人工智能与数据科学学院天津300401 河北省大数据计算重点实验室天津300401 河北省数据驱动工业智能工程研究中心天津300401

针对现有的时序知识图谱补全模型高度依赖历史上已经发生过的事件,对历史上未发生过的事件预测不够准确的问题,提出了一种加入时序信息的对比历史与非历史信息的时序知识图谱补全模型(completion of temporal knowledge graph for compa... 详细信息

针对现有的时序知识图谱补全模型高度依赖历史上已经发生过的事件,对历史上未发生过的事件预测不够准确的问题,提出了一种加入时序信息的对比历史与非历史信息的时序知识图谱补全模型(completion of temporal knowledge graph for comparing historical and non-historical information,CHNH)。该模型通过BiLSTM捕捉序列中的长期依赖关系,确保准确地编码历史信息。使用RGCN进行图卷积操作,从而学习到全局的图表示。在预测过程中,针对分开编码的历史和非历史信息,采用不同的评分函数来确定预测实体对这两类信息的依赖程度。通过这种方式,模型能够更有效地补全实体和关系,提高模型的预测性能。在ICEWS18、GDELT和YAGO数据集上的实验结果表明,CHNH模型在MRR、Hits@1、Hits@3和Hits@10上普遍优于基线模型。

关键词：时序知识图谱历史信息非历史信息对比学习

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融合图谱重构的时序知识图谱推理

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计算机工程与应用 2024年第9期60卷 181-187页

作者：许智宏张天润王利琴董永峰河北工业大学人工智能与数据科学学院天津300401 河北省大数据计算重点实验室天津300401 河北省数据驱动工业智能工程研究中心天津300401

针对现有时序知识图谱模型多数基于静态知识图谱快照序列进行推理,无法充分捕获细粒度时序特征的问题,设计了基于图谱重构的时序知识图谱推理模型(graph reconstruction for temporal knowledge reasoning,GRTKR)。该模型通过对实体的... 详细信息

针对现有时序知识图谱模型多数基于静态知识图谱快照序列进行推理,无法充分捕获细粒度时序特征的问题,设计了基于图谱重构的时序知识图谱推理模型(graph reconstruction for temporal knowledge reasoning,GRTKR)。该模型通过对实体的时间邻域进行采样完成时序知识图谱重构,结合时间编码器提供的显式时序特征与邻域特征聚合器提供的隐式时序特征来提升对时序数据建模的能力。在时序知识图谱数据集ICEWS14、ICEWS05-15、YAGO11K上的实验验证了方法的有效性,并且相比于主流基线模型,MRR、Hits@1、Hits@3、Hits@10评价指标均有明显提升。

关键词：时序知识图谱推理图谱重构图卷积神经网络门控循环单元

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基于多尺度和特征融合的肺癌识别方法

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计算机工程与设计 2020年第5期41卷 1427-1433页

作者：石陆魁杜伟昉马红祺张军河北工业大学人工智能与数据科学学院天津300401 河北工业大学河北省大数据计算重点实验室天津300401

针对病人肺结节大小各异、结节征象复杂造成的结节检测困难问题,基于迁移学习提出一种多尺度和特征融合的肺癌识别方法,根据CT图像预测病人未来一年内患肺癌的概率。根据肺结节和肺肿块大小,采用3种不同尺度的图像块输入三维结节检测网... 详细信息

针对病人肺结节大小各异、结节征象复杂造成的结节检测困难问题,基于迁移学习提出一种多尺度和特征融合的肺癌识别方法,根据CT图像预测病人未来一年内患肺癌的概率。根据肺结节和肺肿块大小,采用3种不同尺度的图像块输入三维结节检测网络,避免小尺度输入的结节检测网络难以获取大区域病灶整体特征的问题;在多尺度输入基础上采用特征融合策略,将网络提取的瓶颈层特征和输出层特征融合,充分描述病灶的详细特征。在Kaggle Data Science Bowl 2017数据集上的实验结果表明,所提方法降低了肺癌预测的损失值,提高了肺癌识别精度。

关键词：肺癌识别肺结节检测迁移学习三维卷积神经网络多尺度特征融合

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融合关系层次结构的知识图谱嵌入

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计算机应用与软件 2024年第2期41卷 152-157,228页

作者：许智宏谭金鸽王利琴董永峰河北工业大学人工智能与数据科学学院天津300401 河北工业大学河北省大数据计算重点实验室天津300401

针对目前知识图谱嵌入方法大都侧重于三元组中的实体和关系信息,忽略了三元组之外与关系相关的丰富信息,提出一种融合关系层次结构信息的知识图谱嵌入方法CompGCN-RHS。在关系表示中融入关系的层次结构信息,将实体和关系联合进行嵌入学... 详细信息

针对目前知识图谱嵌入方法大都侧重于三元组中的实体和关系信息,忽略了三元组之外与关系相关的丰富信息,提出一种融合关系层次结构信息的知识图谱嵌入方法CompGCN-RHS。在关系表示中融入关系的层次结构信息,将实体和关系联合进行嵌入学习,通过在聚合邻居节点信息时引入注意力机制来学习不同邻居节点对于中心节点的不同贡献。在数据集Sport上该方法的MRR、Hits@1分别提升2.2百分点和2.3百分点;在Location上分别提升了4.7百分点和6百分点,实验结果验证了该方法的有效性。

关键词：知识图谱图卷积神经网络知识图谱嵌入链接预测

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基于知识图谱知识推理的视频推荐算法

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计算机工程与设计 2020年第3期41卷 710-715页

作者：许智宏赵杏董永峰闫文杰河北工业大学人工智能与数据科学学院天津300401 河北工业大学河北省大数据计算重点实验室天津300401

为充分利用显性特征和隐性特征的互补性,提出一种PtransE_CF视频推荐算法。在协同过滤中引入知识图谱推理技术,通过路径排序算法挖掘实体间多路径关系,将所有的实体关系嵌入到低维的语义空间中,在低维空间中计算任意视频间的语义相似性... 详细信息

为充分利用显性特征和隐性特征的互补性,提出一种PtransE_CF视频推荐算法。在协同过滤中引入知识图谱推理技术,通过路径排序算法挖掘实体间多路径关系,将所有的实体关系嵌入到低维的语义空间中,在低维空间中计算任意视频间的语义相似性,将语义相似性与协同过滤的用户行为相似性结合进行推荐。实验结果表明,该方法弥补了协同过滤推荐算法对隐性信息利用不充分的缺陷,在语义层面增强了推荐的效果,在一定程度上解决了数据稀疏性问题。

关键词：协同过滤知识图谱知识推理语义相似性路径权重

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