检索结果-内蒙古大学图书馆

湖州师范学院学报 2022年第8期44卷 45-54页

作者：金楠王瑞琴陆悦聪湖州师范学院信息工程学院浙江湖州313000 浙江省现代农业资源智慧管理与应用研究重点实验室浙江湖州313000

针对目前推荐系统广泛存在的数据稀疏性、预测评分不准确和神经网络模型复杂度较高等问题,提出深度神经网络模型ProfileDNN.模型借鉴自然语言处理中的Word2Vec表征学习方法预训练物品的嵌入向量,并利用物品的嵌入向量构建物品和用户画像... 详细信息

针对目前推荐系统广泛存在的数据稀疏性、预测评分不准确和神经网络模型复杂度较高等问题,提出深度神经网络模型ProfileDNN.模型借鉴自然语言处理中的Word2Vec表征学习方法预训练物品的嵌入向量,并利用物品的嵌入向量构建物品和用户画像,最后基于深度神经网络模型学习用户对物品的预测评分.基于3个公共数据集的对比实验表明,相比同类模型,ProfileDNN模型的复杂度更低,且推荐准确率最高提升达1.1%.

关键词：推荐系统嵌入向量 Word2Vec 表征学习深度神经网络

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基于警告距离感知的安全行驶模型

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湖州师范学院学报 2022年第8期44卷 63-69页

作者：徐会彬湖州师范学院信息工程学院浙江湖州313000 浙江省现代农业资源智慧管理与应用研究重点实验室浙江湖州313000

针对车载网(V2X)的异构特性,提出基于蜂窝和802.11p协议的V2X通信安全行驶模型(Cellular and 802.11p based V2X safe navigation model,CSNM).通过CSNM模型分析异构V2X各类场景的特性,从而推导各类场景的警告距离.车辆通过接收包警告... 详细信息

针对车载网(V2X)的异构特性,提出基于蜂窝和802.11p协议的V2X通信安全行驶模型(Cellular and 802.11p based V2X safe navigation model,CSNM).通过CSNM模型分析异构V2X各类场景的特性,从而推导各类场景的警告距离.车辆通过接收包警告距离的消息,提升行驶安全.仿真结果表明,同时采用V2V和V2N模式的通信,能够提升交互安全消息的可靠性,降低传输消息的时延,减少估计警告距离的误差.

关键词：车联网安全行驶 802.11p协议蜂窝警告距离

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基于最近邻子空间的邻域保持嵌入

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湖州师范学院学报 2022年第10期44卷 43-51页

作者：徐剑豪胡文军胡天杰王哲昀湖州师范学院信息工程学院浙江湖州313000 浙江省现代农业资源智慧管理与应用研究重点实验室浙江湖州313000

针对流形学习算法定义局部存在的置信度不足问题,通过保持局部的内部关系和空间关系来捕捉数据的低维流形,由此提出一种最近邻子空间邻域保持嵌入方法.将数据中的每个样本点和K个近邻视为一个局部,从而形成一个最近邻子空间;利用格拉姆... 详细信息

针对流形学习算法定义局部存在的置信度不足问题,通过保持局部的内部关系和空间关系来捕捉数据的低维流形,由此提出一种最近邻子空间邻域保持嵌入方法.将数据中的每个样本点和K个近邻视为一个局部,从而形成一个最近邻子空间;利用格拉姆行列式对所有最近邻子空间的体积进行度量;对体积进行归一化处理,并集成到邻域保持嵌入算法的模型中.真实数据的聚类和分类实验结果表明,采用该方法提取的特征更具鉴别能力.

关键词：流形学习最近邻子空间格拉姆行列式邻域保持嵌入

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基于艾宾浩斯遗忘曲线和注意力机制的推荐算法

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电信科学 2022年第10期38卷 89-97页

作者：金楠王瑞琴陆悦聪湖州师范学院信息工程学院浙江湖州313000 浙江省现代农业资源智慧管理与应用研究重点实验室浙江湖州313000

传统基于注意力机制的推荐算法只利用位置嵌入对用户行为序列进行建模,忽略了具体的时间戳信息,导致推荐性能不佳和模型训练过拟合等问题。提出基于时间注意力的多任务矩阵分解推荐模型,利用注意力机制提取邻域信息对用户和物品进行嵌... 详细信息

传统基于注意力机制的推荐算法只利用位置嵌入对用户行为序列进行建模,忽略了具体的时间戳信息,导致推荐性能不佳和模型训练过拟合等问题。提出基于时间注意力的多任务矩阵分解推荐模型,利用注意力机制提取邻域信息对用户和物品进行嵌入编码,借助艾宾浩斯遗忘曲线描述用户兴趣随时间的变化特性,在模型训练过程中引入经验回放的强化学习策略模拟人类的记忆复习过程。真实数据集上的实验结果表明,该模型比现有推荐模型具有更好的推荐性能。

关键词：艾宾浩斯遗忘曲线注意力机制强化学习经验回放

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基于并行隐马尔可夫模型的序贯手势认证方法

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信息技术与信息化 2022年第12期 14-18页

作者：何金来苗敏敏杨影爽胡文军湖州师范学院信息工程学院浙江湖州313000 浙江省现代农业资源智慧管理与应用研究重点实验室浙江湖州313000

针对智能手机作为支付工具时所面临的安全问题,提出一种结合传统个人身份认证识别码(personal identification number,PIN)与三维动态手势的序贯手势身份认证算法。首先通过手机加速度传感器获取用户序贯手势数据并采用标准差门限值方... 详细信息

针对智能手机作为支付工具时所面临的安全问题,提出一种结合传统个人身份认证识别码(personal identification number,PIN)与三维动态手势的序贯手势身份认证算法。首先通过手机加速度传感器获取用户序贯手势数据并采用标准差门限值方法截取出每个手势的有效部分;采用线性插值方法对有效手势序列进行插值,以排除序列长度对结果的影响;最后根据有效手势的x、y、z三轴加速度信号设计了并行隐马尔可夫模型(parallel hidden markov model,PHMM)进行测试样本认证,判断用户身份的真伪性。自行采集大量数据进行实验验证,结果显示该算法具有较好的认证准确率。

关键词：加速度计身份认证个人身份识别码并行隐马尔可夫模型

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基于特征选择与骨架提取的种子萌发的芽长、根长检测

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江苏农业学报 2021年第3期37卷 597-605页

作者：金沙沙贾良权龙伟祁亨年赵光武高璐蒋林华湖州师范学院信息工程学院浙江湖州313100 浙江省现代农业资源智慧管理与应用研究重点实验室浙江湖州313100 浙江农林大学农业与食品科学学院浙江杭州311000

芽长是种子活力的一个重要判定标准。传统的芽长检测方法采用人工测量方式,存在费时费力、且受人为主观因素影响较大等问题。利用数字图像处理技术的芽长自动检测算法可以提高芽长测量的效率,并且能够统一测量标准从而避免主观误差。本... 详细信息

芽长是种子活力的一个重要判定标准。传统的芽长检测方法采用人工测量方式,存在费时费力、且受人为主观因素影响较大等问题。利用数字图像处理技术的芽长自动检测算法可以提高芽长测量的效率,并且能够统一测量标准从而避免主观误差。本研究基于特征选择与骨架提取算法原理设计了种子芽长、根长检测复合算法及软件,首先利用颜色特征提取叶片信息,并在整株芽长二值图像中去除叶片区域信息,其次通过圆盘结构元素与线性结构元素腐蚀图像分割出种子图像,获得种子的中心,再对整株芽长二值图像进行图像增强和边缘轮廓处理,最后对芽长图像进行骨架提取与剪枝,依据像素点间的欧氏距离计算芽长与根长。通过对玉米、小麦、水稻的芽长和根长进行测量,结果显示,玉米、小麦与水稻芽长的百分误差分别为2.90%、2.05%、2.40%;根长的百分误差分别为1.90%、2.11%、2.02%。说明基于特征选择与骨架提取检测方法的复合算法能够实现对种子萌发的芽长与根长的高精度、快速检测。

关键词：图像处理芽长检测根长检测颜色特征骨架提取

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基于K-means聚类的子结构相关适配迁移学习方法

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电信科学 2023年第3期39卷 124-134页

作者：刘昊双张永曹莹波辽宁师范大学计算机与信息技术学院辽宁大连116081 湖州师范学院信息工程学院浙江湖州313000 浙江省现代农业资源智慧管理与应用研究重点实验室浙江湖州313000

域漂移严重影响了传统机器学习方法的性能,现有的领域自适应方法主要通过全局、类级或样本级分布匹配自适应地调整跨域表示。但全局匹配和类级匹配过于粗糙会导致自适应不足,而样本级匹配受到噪声的影响可能导致过度自适应。基于此,提... 详细信息

域漂移严重影响了传统机器学习方法的性能,现有的领域自适应方法主要通过全局、类级或样本级分布匹配自适应地调整跨域表示。但全局匹配和类级匹配过于粗糙会导致自适应不足,而样本级匹配受到噪声的影响可能导致过度自适应。基于此,提出了一种基于K均值(K-means)聚类的子结构相关适配(SCOAD)迁移学习算法,首先通过K-means聚类分别获得源域和目标域的多个子域,其次寻求子域中心二阶统计量的匹配,最后利用子域内结构对目标域样本进行分类。该方法在传统方法的基础上进一步提高了源域与目标域之间知识迁移的性能。在常用迁移学习数据集上的实验结果表明了所提方法的有效性。

关键词：迁移学习领域自适应子结构适配聚类

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自适应神经网络交通流预测的混沌麻雀优化方法

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湖州师范学院学报 2022年第10期44卷 52-59页

作者：王敬月楼俊钢湖州师范学院湖州长三角智慧交通研究院浙江湖州313000 浙江省现代农业资源智慧管理与应用研究重点实验室浙江湖州313000

群体优化神经网络模型可以以任意精度逼近各种复杂函数,在各类非线性预测问题包括交通流预测中得到了很好的应用.鉴于其局部寻优能力强、收敛速度快等特点,采用麻雀算法优化自适应神经网络交通流预测模型的参数,并在麻雀算法中引入混沌... 详细信息

群体优化神经网络模型可以以任意精度逼近各种复杂函数,在各类非线性预测问题包括交通流预测中得到了很好的应用.鉴于其局部寻优能力强、收敛速度快等特点,采用麻雀算法优化自适应神经网络交通流预测模型的参数,并在麻雀算法中引入混沌映射,以增加其搜索的遍历均匀性和随机性,从而优化其全局寻优性能.多个实际交通流数据集的实验结果表明,相比常用的群体优化神经网络模型,优化后的自适应神经网络交通流预测模型的平均预测准确度提升0.52%~4.01%.

关键词：智能交通麻雀算法 Tent映射参数优化交通流预测

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基于PSOFS和TSK模糊系统的不平衡心电数据分类算法

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大数据 2022年第5期8卷 139-152页

作者：李鑫辉申情张雄涛湖州师范学院信息工程学院浙江湖州313000 浙江省现代农业资源智慧管理与应用研究重点实验室浙江湖州313000 湖州学院理工学院浙江湖州313000

提出基于粒子群优化特征选择(PSOFS)算法和TSK(Takagi-Sugeno-Kang)模糊系统的心电信号分类模型,即基于PSOFS和TSK的并行集成模糊神经网络(PE-PT-FN),用于心电图预测。首先对训练集中的各类样本进行随机放回抽样,然后将抽样得到的样本... 详细信息

提出基于粒子群优化特征选择(PSOFS)算法和TSK(Takagi-Sugeno-Kang)模糊系统的心电信号分类模型,即基于PSOFS和TSK的并行集成模糊神经网络(PE-PT-FN),用于心电图预测。首先对训练集中的各类样本进行随机放回抽样,然后将抽样得到的样本合并在一起,再独立且并行地通过PSOFS算法进行特征选择。PSOFS算法中不同的位置表示不同的特征子集,初始位置随机的粒子经过多次迭代收敛至最佳位置。每个子集得到一个特征子集用于并行训练多组独立的小型TSK模糊神经网络(TSK-FNN)。模糊系统的可解释性和PSOFS算法挑选出来的特征子集能有效地帮助医学研究者找出心电信号数据与不同类型病例之间的关联。实验证明,PE-PT-FN在保留可解释性的前提下,能将预测结果的宏召回率提升至92.35%。

关键词： TSK模糊神经网络粒子群优化特征选择集成学习心电信号分类不平衡数据

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考虑多层次潜在特征的个性化推荐模型

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电信科学 2022年第2期38卷 71-83页

作者：申情郭文宾楼俊钢余强国湖州师范学院信息工程学院浙江湖州313000 湖州学院理工学院浙江湖州313000 浙江省现代农业资源智慧管理与应用研究重点实验室浙江湖州313000

个性化推荐已成为解决信息过载的最有效手段之一,也是海量数据挖掘研究领域的热点技术。然而传统推荐算法往往只使用用户对物品的评分信息,而缺少对用户与物品潜在特征的综合考虑。基于因子分解机、宽神经网络、交叉网络和深度神经网络... 详细信息

个性化推荐已成为解决信息过载的最有效手段之一,也是海量数据挖掘研究领域的热点技术。然而传统推荐算法往往只使用用户对物品的评分信息,而缺少对用户与物品潜在特征的综合考虑。基于因子分解机、宽神经网络、交叉网络和深度神经网络的融合,提出一种新的考虑多层次潜在特征的模型,可以提取用户与物品的浅层潜在特征、低阶非线性潜在特征、线性交叉潜在特征以及高阶非线性潜在特征。在4个常用的数据集上的实验结果表明,考虑用户与物品多层次潜在特征可以有效提高个性化推荐的预测精度。最后,研究了嵌入层维度以及神经元数量等因素对新模型预测性能的影响。

关键词：个性化推荐层次化潜在特征深度学习

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