检索结果-内蒙古大学图书馆

浙江大学学报（工学版） 2019年第3期53卷 548-554页

作者：赵廷廷王喆卢奕南吉林大学计算机科学与技术学院符号计算与知识工程教育部重点实验室吉林长春130012

根据元路径和可交换矩阵,结合节点一阶和二阶相似性得到最后的传播概率矩阵;利用降噪自动编码器对传播概率矩阵进行降维得到异构信息网络的节点表示;将异构信息网络的节点表示用梯度提升树(GBDT)分类,得到不同百分比训练集下的分类准确... 详细信息

根据元路径和可交换矩阵,结合节点一阶和二阶相似性得到最后的传播概率矩阵;利用降噪自动编码器对传播概率矩阵进行降维得到异构信息网络的节点表示;将异构信息网络的节点表示用梯度提升树(GBDT)分类,得到不同百分比训练集下的分类准确率,用聚类指标标准化互信息(NMI)评价聚类效果,用T-SNE展现可视化效果.在数据集DBLP和AMiner上分别进行实验,相比DeepWalk、node2vec和metapath2vec方法,在应用任务节点分类上,所提出的基于传播概率矩阵的异构信息网络表示学习(HINtpm)的准确率与DeepWalk相比最高提升了24%,聚类指标NMI与DeepWalk相比最高提升了13%.

关键词：网络表示学习异构信息网络(HIN) 传播概率矩阵元路径节点相似性自动编码器

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于情节经验回放的深度确定性策略梯度方法

引用

计算机科学 2021年第10期48卷 37-43页

作者：张建行刘全苏州大学计算机科学与技术学院江苏苏州215006 苏州大学江苏省计算机信息处理技术重点实验室江苏苏州215006 吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室长春130012 软件新技术与产业化协同创新中心南京210000

强化学习中的连续控制问题一直是近年来的研究热点。深度确定性策略梯度(Deep Deterministic Policy Gradients,DDPG)算法在连续控制任务中表现优异。DDPG算法利用经验回放机制训练网络模型,为了进一步提高经验回放机制在DDPG算法中的效... 详细信息

强化学习中的连续控制问题一直是近年来的研究热点。深度确定性策略梯度(Deep Deterministic Policy Gradients,DDPG)算法在连续控制任务中表现优异。DDPG算法利用经验回放机制训练网络模型,为了进一步提高经验回放机制在DDPG算法中的效率,将情节累积回报作为样本分类依据,提出一种基于情节经验回放的深度确定性策略梯度(Deep Determinis-tic Policy Gradient with Episode Experience Replay,EER-DDPG)方法。首先,将经验样本以情节为单位进行存储,根据情节累积回报大小使用两个经验缓冲池分类存储。然后,在网络模型训练阶段着重对累积回报较大的样本进行采样,以提升训练质量。在连续控制任务中对该方法进行实验验证,并与采取随机采样的DDPG方法、置信区域策略优化(Trust Region Policy Optimization,TRPO)方法以及近端策略优化(Proximal Policy Optimization,PPO)方法进行比较。实验结果表明,EER-DDPG方法有更好的性能表现。

关键词：深度确定性策略梯度连续控制任务经验回放累积回报分类经验回放

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于深度学习的行人和车辆检测

引用

吉林大学学报（工学版） 2019年第5期49卷 1661-1667页

作者：徐谦李颖王刚吉林大学计算机科学与技术学院长春130012 吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室长春130012

为解决自动驾驶行车环境目标检测的问题,提出了一种基于深度学习的行人和车辆检测网络PVDNet。在网络底层,改进了跳跃连接结构,提出多级跳跃连接MLSC,加速了模型的收敛速度和收敛精度;在网络顶层,设计了一种多层特征融合方法 MLFF,将底... 详细信息

为解决自动驾驶行车环境目标检测的问题,提出了一种基于深度学习的行人和车辆检测网络PVDNet。在网络底层,改进了跳跃连接结构,提出多级跳跃连接MLSC,加速了模型的收敛速度和收敛精度;在网络顶层,设计了一种多层特征融合方法 MLFF,将底层特征与顶层特征融合以提高检测精度;在网络输出层,提出了一种单维卷积方法 ODC替代全连接层,减少了模型参数以提高检测速度。实验表明:与原始的Faster R-CNN相比,PVDNet在数据集PascalVOC2007、PascalVOC2012、MS COCO、KITTI上行人和车辆平均检测准确率分别提高了3.7%、6.1%、5.6%、9.62%。

关键词：人工智能目标检测深度学习无人驾驶

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于实体对弱约束的远监督关系抽取

引用

吉林大学学报（工学版） 2019年第3期49卷 912-919页

作者：欧阳丹彤肖君叶育鑫吉林大学计算机科学与技术学院长春130012 吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室长春130012

为缓解远监督关系抽取中的假阳性问题并进一步提高关系抽取的准确率和召回率,提出基于实体对弱约束的远监督关系抽取模型。首先,从知识库和文本中获取实体对的约束信息,约束信息由实体对关键词和实体类型两部分组成;然后,通过训练神经... 详细信息

为缓解远监督关系抽取中的假阳性问题并进一步提高关系抽取的准确率和召回率,提出基于实体对弱约束的远监督关系抽取模型。首先,从知识库和文本中获取实体对的约束信息,约束信息由实体对关键词和实体类型两部分组成;然后,通过训练神经网络模型自动获取不同关系所对应的实体对约束信息的特征;最后,将这些特征用作弱约束联合语句特征一起进行关系预测。在对比实验中,基于实体对弱约束的模型达到了更高的准确率和召回率,表明了实体对弱约束能有效缓解假阳性问题、加强关系抽取。

关键词：人工智能远监督关系抽取神经网络实体对弱约束注意力机制

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于深度学习图像语义分割的机器人环境感知

引用

吉林大学学报（工学版） 2019年第1期49卷 248-260页

作者：徐谦李颖王刚吉林大学计算机科学与技术学院长春130012 吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室长春130012

基于深度学习图像语义分割模型SegNet,提出了一种基于深度学习的实时图像语义分割框架RT-SegNet(Real time segmentation network)。框架分为3个阶段:编码阶段、解码阶段和降维阶段。在编码阶段,提出了一种跨层叠加特征图的方法(Feature... 详细信息

基于深度学习图像语义分割模型SegNet,提出了一种基于深度学习的实时图像语义分割框架RT-SegNet(Real time segmentation network)。框架分为3个阶段:编码阶段、解码阶段和降维阶段。在编码阶段,提出了一种跨层叠加特征图的方法(Feature map skip superposition,FMSS)来提升特征提取效果;在解码阶段,设计了新的轻量化解码器(Light decoder,LD)结构,减少了卷积层数量,以加快模型训练与预测速度;在降维阶段,提出了卷积降维方法(Dimension reduced module,DRM)将编码器与解码器逐层连接,增强解码器效果。与原始SegNet模型相比,RT-SegNet模型在公共数据集Cityscapes、SUN RGB-D、CamVid、KITTI和作者自行标注的数据集JLUData上平均交叉联合度量分别提升了3.2%、1.8%、5.3%、14.6%、6.8%。

关键词：计算机应用环境感知深度学习机器人语义分割

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于子集一致性检测的诊断解极小性判定方法

引用

计算机研究与发展 2019年第7期56卷 1396-1407页

作者：田乃予欧阳丹彤刘梦张立明吉林大学计算机科学与技术学院长春130012 符号计算与知识工程教育部重点实验室(吉林大学) 长春130012

基于模型诊断作为克服第1代诊断系统的缺陷而出现的智能诊断推理技术,现已成为十分活跃的人工智能研究分支,随着相关技术的不断发展,应用愈加广泛.其中,大多数研究集中于诊断求解过程,而诊断解的极小性检测方法保证了最终求得诊断解的... 详细信息

基于模型诊断作为克服第1代诊断系统的缺陷而出现的智能诊断推理技术,现已成为十分活跃的人工智能研究分支,随着相关技术的不断发展,应用愈加广泛.其中,大多数研究集中于诊断求解过程,而诊断解的极小性检测方法保证了最终求得诊断解的极小性,也是问题求解过程中至关重要的一步.传统诊断解的极小性判定过程是将新求得的诊断解与已有诊断集合中的诊断解依次比较,检查是否有新得诊断解的超集或子集来判定极小性,这种方法随着求解过程中得到的诊断解数量增多,检测难度逐渐提高,耗时也随之增大.为解决此问题,提出了一种基于子集一致性检测的诊断解极小性判定的新方法:子集一致性(subset consistency detection, SCD)方法.通过对诊断解少数几个子集的一致性检测来给出该诊断解的极小性判定,避免了求解过程中诊断解集合增大对效率的影响.SCD方法可应用于许多高效的诊断方法,如GD(grouped diagnosis)和ACDIAG(abstract circuit diagnosis)方法,算法效率均有所提高.

关键词：基于模型诊断子集一致性诊断解极小性可满足性合取范式

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于深度神经网络的蛋白质相互作用预测框架

引用

吉林大学学报（工学版） 2019年第2期49卷 570-577页

作者：刘桂霞王沫沅苏令涛吴春国孙立岩王荣全吉林大学计算机科学与技术学院长春130012 吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室长春130012

为解决实验方法中结果存在较高假阳性率和假阴性率的问题,整合蛋白质特征数据,提出一种基于深度神经网络的蛋白质相互作用预测框架。提取蛋白质的GO语义相似性、序列相似性、蛋白质重要性以及亚细胞定位信息,得到低维度的输入数据。然... 详细信息

为解决实验方法中结果存在较高假阳性率和假阴性率的问题,整合蛋白质特征数据,提出一种基于深度神经网络的蛋白质相互作用预测框架。提取蛋白质的GO语义相似性、序列相似性、蛋白质重要性以及亚细胞定位信息,得到低维度的输入数据。然后建立深度神经网络,进行预测。通过使用弃权技术,减少网络中复杂的互适应神经元,总体性能得到提高。预测框架在酿酒酵母蛋白质数据集上的准确率达到95.67%,精确度达到96.38%。实验结果表明:提取的特征数据较适合用于蛋白质互作的预测研究,且构建的基于深度神经网络的蛋白质相互作用预测框架具有出色的泛化性能,在多种数据上都能取得较好效果。

关键词：人工智能蛋白质相互作用蛋白质特征蛋白质序列深度神经网络

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于FCN的眼底图像中央凹自动检测算法

引用

吉林大学学报（理学版） 2020年第4期58卷 893-898页

作者：燕杨黄文博长春师范大学计算机科学与技术学院长春130032 吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室长春130012

针对传统算法很难识别彩色眼底图像中央凹的问题,提出一种基于全卷积网络(fully convolutional networks, FCN)的眼底图像中央凹自动检测算法.首先通过彩色眼底图像的局部上下文环境挖掘全局上下文信息,构建实现局部像素级分类的FCN模型... 详细信息

针对传统算法很难识别彩色眼底图像中央凹的问题,提出一种基于全卷积网络(fully convolutional networks, FCN)的眼底图像中央凹自动检测算法.首先通过彩色眼底图像的局部上下文环境挖掘全局上下文信息,构建实现局部像素级分类的FCN模型,然后将局部像素级特征推广到全局金字塔池化模块中,使空间统计数据为全局语境理解提供了更好地描述与表达,从而有效获得了极具区分度的全局上下文信息,最后将全局与局部特征相融合,实现对中央凹的精准检测.实验结果表明,该算法提高了眼底暗病变检测的特异性,并为眼底严重病变的发现提供了有效证据.

关键词：眼底图像中央凹检测全卷积网络金字塔池化模块

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

一种求解复杂优化问题的快速遗传算法算子

引用

吉林大学学报（理学版） 2021年第3期59卷 602-608页

作者：裴莹苏山付加胜韩霄松长春财经学院信息工程学院长春130122 吉林大学计算机科学与技术学院符号计算与知识工程教育部重点实验室长春130012 中国石油集团工程技术研究院有限公司钻井工艺研究所北京102206

针对利用遗传算法解决参数维度高、计算复杂,且适应度依赖于其他工具的问题,提出一种加快遗传算法收敛速度的聚集算子.该算子首先利用AP(affinity propagation)聚类对种群进行划分,然后通过主成分分析(PCA)对每个聚簇降维,再利用加权最... 详细信息

针对利用遗传算法解决参数维度高、计算复杂,且适应度依赖于其他工具的问题,提出一种加快遗传算法收敛速度的聚集算子.该算子首先利用AP(affinity propagation)聚类对种群进行划分,然后通过主成分分析(PCA)对每个聚簇降维,再利用加权最小二乘法在低维空间下将种群分布拟合成二次曲面,并将计算极值点作为优势个体返回到原始空间.实验结果表明,相比于传统遗传算法,聚集算子在保证优化精度的同时可有效提高收敛速度.

关键词：复杂问题求解遗传算法快速收敛聚集算子

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

引入激活扩散的贝叶斯网络分类器

引用

吉林大学学报(信息科学版) 2025年第2期43卷 317-326页

作者：董飒刘杰刘大有李婷婷徐海啸吴旗欧阳若川吉林大学计算机科学与技术学院吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室吉林大学党委教师工作部

针对网络数据分类的关系分类器都基于同质性假设，而基于一阶马尔可夫假设的简化处理存在一定局限性的问题，在贝叶斯网络分类器中，引入局部图排序激活扩散方法替代原始的直接邻域获取方法。通过设置初始能量值和最小能量阈值，适当扩... 详细信息

针对网络数据分类的关系分类器都基于同质性假设，而基于一阶马尔可夫假设的简化处理存在一定局限性的问题，在贝叶斯网络分类器中，引入局部图排序激活扩散方法替代原始的直接邻域获取方法。通过设置初始能量值和最小能量阈值，适当扩大分类时待分类节点的邻域范围，从而提高了节点的同质性。结合松弛标注的协作推理方法，引入激活扩散的贝叶斯网络分类器ASNBC(Activation Spreading Network Bayes Classifier)在一定程度上提高了网络数据的分类精度。与4个网络分类器的对比实验结果表明，该方法在6个网络数据集上的分类精度都有不同程度的提高。

关键词：人工智能网络数据分类激活扩散贝叶斯网络分类器协作推理

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：

通借通还

建议与咨询 留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

请选择保存的检索档案： 新增检索档案 确定 取消

请选择收藏分类： 新增自定义分类 确定 取消

通借通还

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：