检索结果-内蒙古大学图书馆

小型微型计算机系统 2024年第2期45卷 319-326页

作者：朱文龙陈羽中饶孟宇福州大学计算机与大数据学院福州350116 福建省网络计算与智能信息处理重点实验室福州350116

随着互联网技术和自媒体行业的快速发展,人们可以方便快捷地从社交媒体中获取最新信息,但也让更多的谣言在网络中盛行.现有谣言检测模型多从文本内容、用户信息和传播模式中挖掘有效特征.然而,现有模型未充分学习文本的语义信息和谣言... 详细信息

随着互联网技术和自媒体行业的快速发展,人们可以方便快捷地从社交媒体中获取最新信息,但也让更多的谣言在网络中盛行.现有谣言检测模型多从文本内容、用户信息和传播模式中挖掘有效特征.然而,现有模型未充分学习文本的语义信息和谣言传播过程中的结构信息,并忽略了谣言传播的动态过程.针对上述问题,本文提出一种基于动态异构图的谣言检测模型DHGNN(Dynamic Heterogeneous Graph Neural Network).首先,为了增强帖子的文本语义表示,本文提出一种多级注意力网络,引导模型关注源帖子和相应评论中关键的词和句子,充分学习源帖与相应评论之间的语义关联.其次,引入了基于异构图的图神经网络,通过对异构传播图中的用户、帖子节点和转发(或评论)关系进行建模,为不同类型的节点和边生成特定的表示,充分学习异构传播图中的结构信息.最后,提出一种基于旋转记忆单元的时序注意力,分别为每个异构传播图快照建立记忆,捕获谣言动态传播的演化模式.在Twitter15、Twitter16数据集上的实验结果表明,DHGNN模型的性能优于最新的对比模型.

关键词：谣言检测多级注意力异构传播图图神经网络时序注意力

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用于问题生成的知识增强双图交互网络

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小型微型计算机系统 2024年第5期45卷 1032-1038页

作者：李亚峰叶东毅陈羽中福州大学计算机与大数据学院福州350108 福建省网络计算与智能信息处理重点实验室福州350108

问题生成是一项具有挑战性的自然语言处理任务,旨在生成具有给定答案和上下文的问题,近年来受到了广泛关注.最近,由于神经网络的发展,问题生成任务取得了较大的进展.然而,现有模型仍然存在未有效利用外部知识以及在利用图神经网络捕获... 详细信息

问题生成是一项具有挑战性的自然语言处理任务,旨在生成具有给定答案和上下文的问题,近年来受到了广泛关注.最近,由于神经网络的发展,问题生成任务取得了较大的进展.然而,现有模型仍然存在未有效利用外部知识以及在利用图神经网络捕获隐藏结构信息未捕获语法信息等问题.针对上述问题本文提出知识增强双图交互网络KE-BGINN(Knowledge-Enhanced Bi-Graph Interaction Neural Network).首先为了有效利用外部知识信息,KE-BGINN通过知识图谱本身的图结构信息构造知识增强图,并利用图卷积网络对文本以及答案上下文语义信息进行扩充.其次,KE-BGINN引入一种双图交互机制,利用两个图卷积网络学习上下文的隐藏结构信息以及语法信息,在图间信息融合时,构造一个虚拟图来充分融合不同图之间的异构信息.最后,KE-BGINN利用指针网络解码机制来解决问题生成时罕见和未知词的问题.在SQuAD数据集上的实验结果证明,与对比模型相比较,KE-BGINN模型的综合性能更加优异.

关键词：问题生成知识图谱图卷积网络双图交互虚拟图

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基于OpenFaaS的多边缘管理框架

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计算机科学 2024年第10期51卷 362-371页

作者：林璟峰李鸣陈星莫毓昌福州大学计算机与大数据学院福州350116 空间数据挖掘与信息共享教育部重点实验室福州350002 福州大学福建省网络计算与智能信息处理重点实验室福州350116 华侨大学计算科学福建省高校重点实验室福建泉州362021

移动边缘计算(Mobile Edge Computing,MEC)是一种利用靠近移动设备的边缘节点提供的计算能力,来提升性能的前沿技术。现有的一些先进的计算卸载方法,已能够支持在MEC环境中基于函数粒度进行动态卸载。函数即服务(Function as a Service,... 详细信息

移动边缘计算(Mobile Edge Computing,MEC)是一种利用靠近移动设备的边缘节点提供的计算能力,来提升性能的前沿技术。现有的一些先进的计算卸载方法,已能够支持在MEC环境中基于函数粒度进行动态卸载。函数即服务(Function as a Service,FaaS)作为无服务架构的一种经典范式,提供了一种在函数粒度上构建和拓展应用程序的新方式。相比传统的方式,FaaS提供了理想的资源弹性。OpenFaaS作为当下流行的开源FaaS项目,为FaaS平台的搭建提供了良好的基础。将先进的计算卸载方法与FaaS解决方案(OpenFaaS)进行整合,是有意义且具有挑战的。为此,文中设计并实现了一个基于OpenFaaS的多边缘管理框架,该框架实现了对多个边缘上OpenFaaS的搭建与状态管理。同时,对于需要部署的函数,将其重构并部署到OpenFaaS上,在运行时能够灵活地在多个OpenFaaS间调度函数执行。针对5个实际的Java智能应用对该框架进行了评估,结果表明该框架可以有效管理多个边缘,且与本地运行相比,该框架平均可节省10.49%~49.36%的响应时间。

关键词：无服务架构函数即服务(FaaS) OpenFaaS 计算卸载移动边缘计算

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一种用于多域对话状态追踪的知识增强与自注意力引导的图神经网络

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小型微型计算机系统 2024年第1期45卷 108-114页

作者：刘漳辉林宇航陈羽中福州大学计算机与大数据学院福州350116 福建省网络计算与智能信息处理重点实验室福州350116

对话状态追踪是对话系统的重要组成部分,旨在从用户与系统的对话中跟踪用户意图,其通常表示为槽位-槽值对序列.近年来,深度神经网络模型在对话状态追踪问题上取得了较大进展.然而,现有模型在槽位相关性建模方面还存在可拓展性差与易引... 详细信息

对话状态追踪是对话系统的重要组成部分,旨在从用户与系统的对话中跟踪用户意图,其通常表示为槽位-槽值对序列.近年来,深度神经网络模型在对话状态追踪问题上取得了较大进展.然而,现有模型在槽位相关性建模方面还存在可拓展性差与易引入噪声等问题.针对上述问题,本文提出了一种知识增强与自注意力引导的图神经网络KESA-GNN(Knowledge-Enhanced&Self-Attention Guided Graph Neural Network).首先,KESA-GNN通过外部知识嵌入增强槽的语义表征提升多头自注意力机制对槽位间相关性的辨别能力.其次,为了精确建模槽位间的诸如共指、共现等相关性,提出了一种自注意力引导的图神经网络建模槽位相关性.该网络采用多头注意力机制获得槽位间的注意力矩阵以及槽位表征,通过Max-N Relation算法获得注意力矩阵中强相关关系集,将稠密的注意力矩阵稀疏化,从而引导图神经网络中强相关槽位间的信息传播,降低无关槽位的噪声影响.最后,KESA-GNN采用门控融合机制过滤槽位多头注意力和图神经网络输出的槽位表征,从而获取更准确的槽位表征向量,进一步提升了KESA-GNN的鲁棒性.在多域对话数据集上的实验结果表明,KESA-GNN模型的性能优于最新的基线模型.

关键词：对话状态追踪知识图谱自注意力引导图神经网络门控融合

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一种用于方面级情感分析的知识增强双图卷积网络

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小型微型计算机系统 2024年第1期45卷 37-44页

作者：万宇杰陈羽中福州大学计算机与大数据学院福州350116 福建省网络计算与智能信息处理重点实验室福州350116

近年来,深度神经网络特别是图神经网络在方面级情感分析任务上取得了较大进展,但是仍存在未充分利用外部知识信息、句法依赖树的边关系信息以及知识图谱结构信息的缺陷.针对上述问题,本文提出了一种知识增强的双图卷积网络BGCN-KE(Knowl... 详细信息

近年来,深度神经网络特别是图神经网络在方面级情感分析任务上取得了较大进展,但是仍存在未充分利用外部知识信息、句法依赖树的边关系信息以及知识图谱结构信息的缺陷.针对上述问题,本文提出了一种知识增强的双图卷积网络BGCN-KE(Knowledge-enhanced Bi-Graph Convolutional Network).首先,提出一种融合句法依赖关系与外部知识的子图构造算法,得到节点间语义关系更紧密的知识子图.其次,提出了双图卷积网络,分别利用两个图卷积网络在句法依赖知识子图中引导评论文本的节点学习邻接节点的外部知识,以及在评论文本的句法依赖图中融合特定方面相关的语义信息,从而增强评论文本的特定方面知识表示和语义表示.再次,BGCN-KE引入边关系注意力机制,更好地捕获特定方面和上下文词语间的语义关系.最后,提出了一种多级特征融合机制,充分融合特定方面相关的外部知识、语义信息和边关系特征.多个公共数据集上的实验证明,BGCN-KE的性能优于最新的对比模型.

关键词：图卷积网络知识图谱多级特征融合边关系注意力方面级情感分析

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大幅面3D打印边缘能量均匀化畸变消除

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计算机工程与设计 2024年第2期45卷 491-499页

作者：张露王宜怀施连敏李春亭苏州大学计算机科学与技术学院江苏苏州215006 武夷学院认知计算与智能信息处理福建省高校重点实验室福建武夷山354300

在基于掩膜投影的CLIP型3D打印工艺中,通过平铺多台投影设备扩大成型幅面时,重叠区域像素亮度的叠加产生的光学接缝会导致模型实体在该处产生畸变,影响成型质量。针对该问题提出一种边缘能量均匀化方案,通过非线性衰减的方式设计一组对... 详细信息

在基于掩膜投影的CLIP型3D打印工艺中,通过平铺多台投影设备扩大成型幅面时,重叠区域像素亮度的叠加产生的光学接缝会导致模型实体在该处产生畸变,影响成型质量。针对该问题提出一种边缘能量均匀化方案,通过非线性衰减的方式设计一组对称灰度虚拟掩膜,与相邻设备的切分掩膜图像相融合,矫正重叠区域的紫外光强,使整个印刷平面获得均匀且统一的紫外曝光能。实际打印结果表明,该方案能够有效改善模型实体在光固化成型中切片薄层固化厚度不均和拼接处易断裂的问题,模型实体整体质量有明显提高。

关键词：连续无分层液体界面提取技术大幅面光学接缝灰度虚拟掩膜非线性衰减 3D打印畸变消除

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编译型嵌入式Python的设计与实现

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计算机工程与设计 2024年第1期45卷 79-87页

作者：李春亭王宜怀施连敏张露苏州大学计算机科学与技术学院江苏苏州215000 武夷学院认知计算与智能信息处理福建省高校重点实验室福建武夷山354300

针对面向微控制器的解释型MicroPython具有实时性弱、占用存储空间大和可移植性较差等问题,提出一种将Python语言转化为C++语言并将构件层与应用层分离的编译型嵌入式Python方案,设计基于抽象语法树及类型注释的源码映射机制。在此基础... 详细信息

针对面向微控制器的解释型MicroPython具有实时性弱、占用存储空间大和可移植性较差等问题,提出一种将Python语言转化为C++语言并将构件层与应用层分离的编译型嵌入式Python方案,设计基于抽象语法树及类型注释的源码映射机制。在此基础上,设计嵌入式Python编译器,实现集成开发环境AHL-GEC-IDE(for Python版),完成Python源文件的编辑、编译、链接和下载。实践结果表明,该编译型Python方案可行,为嵌入式人工智能领域提供了一种实时性较高、编辑编译方便、可移植性较强的编译型Python集成开发环境。

关键词：编译型嵌入式Python 微型Python解释器微控制器抽象语法树类型注释混合编程可移植性

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基于图强化学习的多边缘协同负载均衡方法

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计算机科学 2025年第3期52卷 338-348页

作者：郑龙海肖博怀姚泽玮陈星莫毓昌福州大学计算机与大数据学院福州350116 大数据智能教育部工程研究中心福州350002 福建省网络计算与智能信息处理重点实验室福州350116 华侨大学计算科学福建省高校重点实验室福建泉州362021

在移动边缘计算中,设备通过将计算密集型任务卸载到附近边缘服务器,可以有效减少应用程序的延迟和能耗。为了提高服务质量,边缘服务器之间需要协作而非单独工作。针对多边缘协作的负载均衡问题,现有的策略往往依赖于精确的数学模型或缺... 详细信息

在移动边缘计算中,设备通过将计算密集型任务卸载到附近边缘服务器,可以有效减少应用程序的延迟和能耗。为了提高服务质量,边缘服务器之间需要协作而非单独工作。针对多边缘协作的负载均衡问题,现有的策略往往依赖于精确的数学模型或缺乏对边缘拓扑关系的利用。为了解决此问题,文中提出了一种基于图强化学习的卸载决策方法。首先将多边缘协作的负载均衡场景抽象为图数据;然后采用基于图卷积神经网络的图嵌入过程来提取图的信息特征,以辅助深度Q网络进行卸载决策;最后通过集中反馈控制机制找到目标负载均衡方案。在多个场景下进行仿真实验,实验结果验证了所提方法在缩短任务平均响应时延方面的有效性,并且可以在短时间内获得优于对比算法且接近理想方案的负载均衡效果。

关键词：多边缘协作负载均衡任务卸载图神经网络深度强化学习

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基于语义传播与前/背景感知的图像语义分割网络

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模式识别与人工智能 2022年第1期35卷 71-81页

作者：刘漳辉占小路陈羽中福州大学计算机与大数据学院福州350116 福州大学福建省网络计算与智能信息处理重点实验室福州350116

虽然图像语义分割因其有助于更好地分析和理解图像而被广泛应用于多个领域,但是基于全卷积神经网络的模型在语义分割方面依然存在分辨率重构及如何利用上下文信息的问题.因此,文中提出基于语义传播与前/背景感知的图像语义分割网络.首先... 详细信息

虽然图像语义分割因其有助于更好地分析和理解图像而被广泛应用于多个领域,但是基于全卷积神经网络的模型在语义分割方面依然存在分辨率重构及如何利用上下文信息的问题.因此,文中提出基于语义传播与前/背景感知的图像语义分割网络.首先,提出联合语义传播上采样模块,提取高层特征的全局语义信息与局部语义信息,用于得到语义权重,将高层特征语义传播到低层特征,缩小两者之间的语义差距,再通过逐层上采样实现分辨率重构.此外,还提出金字塔前/背景感知模块,通过两个并行分支提取不同尺度前景特征与背景特征,建立前景与背景间的依赖关系,捕获多尺度的前/背景感知特征,增强前景特征的上下文表示.语义分割基准数据集上的实验表明,文中网络性能较优.

关键词：语义分割全卷积神经网络分辨率重构上下文信息

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基于累积灰度模型和随机灰度涨落场的无间隔棒输电线舞动检测

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郑州大学学报(理学版) 2024年

作者：刘军李小雨刘华董子昊夏英杰李金屏济南大学信息科学与工程学院山东省网络环境智能计算技术重点实验室(济南大学) 山东省“十三五”高校信息处理与认知计算重点实验室(济南大学)

输电线舞动会对电力系统造成危害,目前主要通过检测间隔棒的摆动来判定舞动幅度。但对于没有间隔棒的输电线,尚无实用的检测方式。为此,提出了一种简便、有效、新颖的输电线舞动检测方法。首先,根据灰度随时间变化的统计信息进行背景建... 详细信息

输电线舞动会对电力系统造成危害,目前主要通过检测间隔棒的摆动来判定舞动幅度。但对于没有间隔棒的输电线,尚无实用的检测方式。为此,提出了一种简便、有效、新颖的输电线舞动检测方法。首先,根据灰度随时间变化的统计信息进行背景建模;然后,提出随机灰度涨落场以描述由相机内外部因素引起的随机灰度涨落现象,结合3σ准则消除其对背景差分的影响,实现输电线区域的准确分割;最后,对输电线的运动进行映射,得到累积灰度模型,并计算其短时间内在不同位置的运动幅度,通过与输电线自身线宽对比设置阈值判定舞动。利用杆塔摄像头采集的现场数据验证算法,达到了95.5%的检测准确率、5.7%的误报率和2.0%的漏报率,具有较强的鲁棒性和适用性。

关键词：输电线舞动累积灰度模型随机灰度涨落场背景建模 3σ准则

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