检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机工程 2016年第9期42卷 168-173页

作者：黄学华孔芳周国栋苏州大学计算机科学与技术学院自然语言处理实验室江苏苏州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

使用传统的机器学习方法构建汉语指代消解基准平台,当引入表述识别二次分类器后,基准平台的性能并没有获得提升。针对该问题,提出一种改进的表述识别方法。改进的表述识别方法只针对代词、专有名词进行分类过滤,而对所有的普通名词短语... 详细信息

使用传统的机器学习方法构建汉语指代消解基准平台,当引入表述识别二次分类器后,基准平台的性能并没有获得提升。针对该问题,提出一种改进的表述识别方法。改进的表述识别方法只针对代词、专有名词进行分类过滤,而对所有的普通名词短语予以保留。实验结果表明,与传统基于规则的表述识别方法相比,改进方法可以有效提升全自动的汉语指代消解性能。

关键词：指代消解表述识别机器学习句法分析语料

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IP控制网关QoS模块的设计与实现

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微电子学与计算机 2010年第5期27卷 114-117页

作者：朱碧贤朱巧明李培峰刘钊苏州大学计算机科学与技术学院江苏苏州215006 江苏省计算机信息处理技术重点实验室江苏苏州215006

QoS是在计算机网络上实现多种不同应用或综合业务的关键.在分析了IP控制网关(IPCG)应用需求的基础上,提出了一种支持区分服务的解决方案,在IPCG中实现了QoS.同时,提出了通过网关实现用户的按级分类.最后通过实验对提出的方案进行了验证... 详细信息

QoS是在计算机网络上实现多种不同应用或综合业务的关键.在分析了IP控制网关(IPCG)应用需求的基础上,提出了一种支持区分服务的解决方案,在IPCG中实现了QoS.同时,提出了通过网关实现用户的按级分类.最后通过实验对提出的方案进行了验证,实验证明在网关中应用QoS可以在不增加系统负担的前提下,满足用户不同的服务要求.

关键词： IP网关质量控制区分服务

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带有蛋白质输入的RNA-蛋白质结合位点预测方法

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计算机应用与软件 2022年第3期39卷 40-44页

作者：梅杰何如吉吕强苏州大学计算机科学与技术学院江苏苏州215006 江苏省计算机信息处理技术重点实验室江苏苏州215006

RNA及RNA结合蛋白之间的相互作用在基因调控中扮演着重要角色。许多预测RNA-蛋白质结合位点的深度学习方法陆续提出。目前多数研究没有将RNA结合蛋白作为模型输入,限制了深度学习模型的规模。对此问题,提出一个带有RNA结合蛋白输入的深... 详细信息

RNA及RNA结合蛋白之间的相互作用在基因调控中扮演着重要角色。许多预测RNA-蛋白质结合位点的深度学习方法陆续提出。目前多数研究没有将RNA结合蛋白作为模型输入,限制了深度学习模型的规模。对此问题,提出一个带有RNA结合蛋白输入的深度学习模型,通过扩大训练集的规模挖掘RNA-蛋白质结合位点的公共知识。模型将RNA序列先后经过卷积神经网络和门控循环单元来得到序列特征;将序列特征与RNA结合蛋白的独热编码拼接,作为全连接层的输入;通过一个Sigmoid单元输出该RNA结合蛋白对RNA序列的结合概率。在两个权威数据集上,该方法相比其他模型均具有一定优势。

关键词： RNA RNA结合蛋白 RNA-蛋白质结合位点深度学习

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一种基于改进向量投影距离的知识图谱表示方法

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计算机科学 2020年第4期47卷 189-193页

作者：李鑫超李培峰朱巧明苏州大学计算机科学与技术学院江苏苏州215006 江苏省计算机信息处理技术重点实验室江苏苏州215006

表示学习在知识图谱推理中有着重要的研究价值,将知识库中的实体和关系用连续低维向量进行表示,可实现知识的可计算。基于向量投影距离的知识表示学习模型在面对复杂关系时有较好的知识表达能力,但在处理一对一简单关系时容易受到无关... 详细信息

表示学习在知识图谱推理中有着重要的研究价值,将知识库中的实体和关系用连续低维向量进行表示,可实现知识的可计算。基于向量投影距离的知识表示学习模型在面对复杂关系时有较好的知识表达能力,但在处理一对一简单关系时容易受到无关信息的干扰,并且在一对多、多对一和多对多等复杂关系上存在性能提升空间。为此,文中提出了一个基于改进向量投影距离的知识表示学习模型SProjE,该模型引入自适应度量方法,降低了噪声信息的影响。在此基础上,通过进一步优化损失函数来提高复杂关系三元组的损失权重。该模型适用于大规模知识图谱的表示学习任务。最后,在标准知识图谱数据集WN18和FB15K上分析和验证了所提方法的有效性,基于链路预测任务的评测实验结果表明,相较于现有的模型和方法,SProjE在各项性能指标上均取得了明显的进步。

关键词：知识图谱表示学习自适应度量链路预测

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基于标注依赖图的服务组合方法

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微电子学与计算机 2010年第1期27卷 94-98页

作者：黄炜朱巧明李培峰刘梅梅苏州大学计算机科学与技术学院江苏苏州215006 江苏省计算机信息处理技术重点实验室江苏苏州215006

针对服务组合问题,提出了一种既考虑服务输入/输出又考虑服务前提条件/执行效果的结构化组合方法.根据服务请求查找服务组合路径,得到服务依赖图,然后通过依赖图中的依赖关系,把依赖图转化为结构化流程模型,除了标注结构化过程中的某些... 详细信息

针对服务组合问题,提出了一种既考虑服务输入/输出又考虑服务前提条件/执行效果的结构化组合方法.根据服务请求查找服务组合路径,得到服务依赖图,然后通过依赖图中的依赖关系,把依赖图转化为结构化流程模型,除了标注结构化过程中的某些分支类型时,需要一些额外的用户干预外,整个过程是完全自动的.

关键词：服务组合虚拟服务结构化组合标注依赖图 ADGSC

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一个深度学习DNA序列特异性的预测模型

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小型微型计算机系统 2018年第11期39卷 2424-2427页

作者：黄立群丁雪松张步忠吕强苏州大学计算机科学与技术学院江苏苏州215006 江苏省计算机信息处理技术重点实验室江苏苏州215006

DNA序列特异性是指DNA序列对特异性蛋白质的结合能力.基于深度学习的框架去预测DNA和蛋白质是否结合.首先对DNA序列进行词切分,然后利用词向量模型学习DNA序列词向量,将提取的序列词向量输入卷积神经网络以此提取高层特征,随后利用双向... 详细信息

DNA序列特异性是指DNA序列对特异性蛋白质的结合能力.基于深度学习的框架去预测DNA和蛋白质是否结合.首先对DNA序列进行词切分,然后利用词向量模型学习DNA序列词向量,将提取的序列词向量输入卷积神经网络以此提取高层特征,随后利用双向长短周期网络对序列特征进行再累积提取,最后用累积特征进行分类.本文在权威的690个数据集上进行了实验.实验结果与当今权威方法的结果相比具有很强的竞争力.

关键词：词向量卷积神经网络双向长短周期网络 DNA序列特异性

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用并行蚁群系统解决带假结RNA二级结构预测

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小型微型计算机系统 2017年第10期38卷 2242-2246页

作者：蔡磊鑫顾倜王帅吕强苏州大学计算机科学与技术学院江苏苏州215006 江苏省计算机信息处理技术重点实验室江苏苏州215006

RNA是生物遗传信息的中间载体,在基因编码、解码、调控和表达等方面具有重要作用.RNA二级结构预测是理解RNA生化功能的主要途径.假结是最广泛的RNA结构单元.带假结的RNA二级结构预测难度大,已被证明是一个NP完全问题,至今未找到该问题... 详细信息

RNA是生物遗传信息的中间载体,在基因编码、解码、调控和表达等方面具有重要作用.RNA二级结构预测是理解RNA生化功能的主要途径.假结是最广泛的RNA结构单元.带假结的RNA二级结构预测难度大,已被证明是一个NP完全问题,至今未找到该问题有效的多项式算法.本文将带假结RNA二级结构预测建模为一个多目标优化问题,在Prob Knot方法的基础上,设计两种基于碱基配对概率的改进方案,并采用最大最小蚁群方法优化原本的贪婪法.此外,引入并行的机制和共享信息素矩阵的方式,提出一种并行的带假结RNA二级结构预测方法.选取常用的RNA STRAND数据集,与常见的带假结RNA二级结构预测方法作比较.实验结果表明,本文的方法可以有效地提高带假结RNA二级结构预测的精度.

关键词：假结 RNA二级结构预测最大最小蚁群并行共享信息素矩阵

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事件因果与时序关系识别的联合推理模型

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计算机科学 2018年第6期45卷 204-207,234页

作者：黄一龙李培峰朱巧明苏州大学计算机科学与技术学院江苏苏州215006 江苏省计算机信息处理技术重点实验室江苏苏州215006

事件的因果关系与时序关系是两种重要的事件关系。已有研究往往将事件的因果关系与时序关系识别分别看成两项独立的任务,这种做法忽略了两种事件关系之间的关联性。文中提出使用整数线性规划方法来构建基于事件因果关系与时序关系识别... 详细信息

事件的因果关系与时序关系是两种重要的事件关系。已有研究往往将事件的因果关系与时序关系识别分别看成两项独立的任务,这种做法忽略了两种事件关系之间的关联性。文中提出使用整数线性规划方法来构建基于事件因果关系与时序关系识别的联合推理模型。联合模型对两种事件关系进行约束,在分类器模型的基础上对结果进行优化。最终结果表明,所提联合推理模型能够有效增强识别性能。

关键词：事件因果关系时序关系联合模型

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一类数据中心网络中顶点独立生成树的一种通用构造方法

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计算机应用研究 2021年第7期38卷 2130-2134页

作者：钱煜程宝雷樊建席卞庆荣王懿丰肖义胜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

数据中心网络设计的新趋势是在互连网络的顶点和边上分别部署交换机和双端口服务器,其逻辑图可以抽象为复合图。顶点独立生成树(node-independent spanning trees,NIST)是数据中心网络中的一种重要结构,可用于设计数据中心网络中的可靠... 详细信息

数据中心网络设计的新趋势是在互连网络的顶点和边上分别部署交换机和双端口服务器,其逻辑图可以抽象为复合图。顶点独立生成树(node-independent spanning trees,NIST)是数据中心网络中的一种重要结构,可用于设计数据中心网络中的可靠通信协议,容错广播和安全消息分发,IP快速重路由等。给定一个复合图G(Kn),首先表明,如果图G的直径为d,则复合图G(Kn)的直径为2d或2d+1。假设n-正则、n-顶点连通的互连网络G中存在以任一顶点为根的n棵NIST,通过提出一种时间复杂度O(N)的高效算法(其中N是顶点数),给出了G(Kn)中一种构造n棵NIST的通用方法。对复合图Qn(Kn)的顶点分析表明,NIST的最大高度仅为其直径加3。另外,基于增广立方体的数据中心网络上的模拟实验也从另一个方面证明了上述结论的正确性。

关键词：数据中心网络顶点独立生成树复合图直径时间复杂度

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使用双向LSTM的深度神经网络预测蛋白质残基相互作用

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小型微型计算机系统 2017年第3期38卷 531-535页

作者：曹成远吕强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

残基对的相互作用描述了蛋白质三维结构中一对残基的空间距离关系.一对残基是否相互作用不仅取决于这对残基的本身属性,还受到这对残基所在蛋白质的所有其它残基的影响.传统的残基相互作用预测方法往往选取要预测残基对本身以及它们各... 详细信息

残基对的相互作用描述了蛋白质三维结构中一对残基的空间距离关系.一对残基是否相互作用不仅取决于这对残基的本身属性,还受到这对残基所在蛋白质的所有其它残基的影响.传统的残基相互作用预测方法往往选取要预测残基对本身以及它们各自邻居的残基属性作为特征,这些方法忽略了影响残基对相互作用的全局因素.本文使用双向LSTM(Long Short-term M emory)抽取蛋白质序列上每个残基的属性,通过这种方式得到的每个残基属性不仅包含了局部属性还包含了全局属性.实验结果表明我们的模型在多个基准测试集上的Acc(Accuracy)超过其它方法 10%以上.

关键词：蛋白质相互作用三维结构双向LSTM

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