检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机工程 2010年第4期36卷 125-127,130页

作者：王磊朱艳琴罗喜召苏州大学计算机科学与技术学院苏州215006 苏州大学江苏省计算机信息处理技术重点实验室苏州215006

目前多数信任模型未考虑节点的异构性,不能有效识别具有复杂策略的恶意节点。针对该问题,提出一种面向对等网络的动态多层分组信任模型。从可信度和服务能力2个方面对节点进行评估,引入惩罚机制和时间权重,基于多层分组结构构建信任模... 详细信息

目前多数信任模型未考虑节点的异构性,不能有效识别具有复杂策略的恶意节点。针对该问题,提出一种面向对等网络的动态多层分组信任模型。从可信度和服务能力2个方面对节点进行评估,引入惩罚机制和时间权重,基于多层分组结构构建信任模型。仿真实验结果表明,该模型能有效提高节点的交互成功率。

关键词：信任对等网络多层分组可信度服务能力

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基于多尺度递归密集网络的单图像超分辨率算法

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山西大学学报(自然科学版) 2020年第4期43卷 719-726页

作者：徐石张莉季家欢苏州大学计算机科学与技术学院苏州大学江苏省计算机信息处理技术重点实验室

深度神经网络可以极大地提高单图像超分辨率的质量,盲目地增加网络的深度不能有效地改善网络。文章针对单图像超分辨率任务提出了一种新颖的深度多尺度递归密集网络(multi-scale recursive dense network,MSRDN),首先构造一个浅层特征... 详细信息

深度神经网络可以极大地提高单图像超分辨率的质量,盲目地增加网络的深度不能有效地改善网络。文章针对单图像超分辨率任务提出了一种新颖的深度多尺度递归密集网络(multi-scale recursive dense network,MSRDN),首先构造一个浅层特征提取模块来初步提取粗糙特征,然后将粗糙特征输入到多尺度密集模块(multi-scale dense blocks,MSDBs)群中。每个MSDB都包含一个双旁路子网和一个通道注意力机制,其中前者能通过密集的跳跃连接将不同尺度的特征混合在一起,后者能从通道中提取有效信息。MSDB模块有助于生成信息的前后流动,并在训练过程中促进梯度向后传播。所有MSDB模块的输出将通过重建模块恢复为高分辨率图像,并构成损失函数的不同项。在网络末端使用亚像素卷积层进行上采样,不需要将双三次插值作为预处理步骤,从而大大降低了计算复杂度。在基准数据集上进行的大量定性和定量实验的结果表明,提出的MSRDN具有更好的重构性能和视觉效果。

关键词：深度学习计算机视觉卷积神经网络多尺度超分辨率

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面向文本特征选择的去冗余相对判别准则

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山西大学学报(自然科学版) 2021年第4期44卷 688-694页

作者：王家琪张莉苏州大学计算机科学与技术学院苏州大学江苏省计算机信息处理技术重点实验室

文本作为一种重要信息载体,对之提取的特征有着直观的含义,但其数量太多。因而,选取合适的特征子集对后续任务至关重要。作为基于文档频率的文本特征选择方法,相对判别准则只关注了特征与类别的相关性,并以此来进行特征选择。为了去除... 详细信息

文本作为一种重要信息载体,对之提取的特征有着直观的含义,但其数量太多。因而,选取合适的特征子集对后续任务至关重要。作为基于文档频率的文本特征选择方法,相对判别准则只关注了特征与类别的相关性,并以此来进行特征选择。为了去除冗余特征,文章在相对判别准则的基础上提出了去冗余相对判别准则。去冗余相对判别准则引入了可计算的文本分布式表示,以此来计算冗余,并结合相对判别准则来进行特征选择。文章在Reuters21578数据集上进行了实验,与先进文本特征选择方法进行了对比。实验结果表明:去冗余相对判别准则在分类准确度指标上有一定提升,尤其在选择特征维度较大的情况下能有效地避免冗余,具有显著的去冗余能力。

关键词：机器学习特征选择自然语言处理相对判别准则词嵌入文本分类

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基于支持向量机的英语名词短语指代消解

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计算机工程 2009年第3期35卷 199-201,204页

作者：李艳翠杨勇周国栋朱巧明苏州大学计算机科学与技术学院苏州215006 江苏省计算机信息处理技术重点实验室苏州215006

提出一种基于支持向量机(SVM)的英语名词短语的指代消解方法,并给出具体实现系统。实验采用了几个常用的基本特征,在MUC-6公开语料上测试得到的F值为68.6,优于同类型的其他原型系统。分析SVM中不同核函数对分类结果的影响以及不同的特... 详细信息

提出一种基于支持向量机(SVM)的英语名词短语的指代消解方法,并给出具体实现系统。实验采用了几个常用的基本特征,在MUC-6公开语料上测试得到的F值为68.6,优于同类型的其他原型系统。分析SVM中不同核函数对分类结果的影响以及不同的特征对指代消解的作用。实验结果表明,同位语、别名和字符串匹配3个特征对指代消解非常重要,距离作为特征使用时对指代消解没有帮助,但可在训练样例生成时作为限制条件来使用。

关键词：指代消解支持向量机核函数

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基于规则的中文缺省识别研究

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计算机科学 2011年第12期38卷 255-257,273页

作者：杨国庆孔芳朱巧明李培峰苏州大学计算机科学与技术学院苏州215006 江苏省计算机信息处理技术重点实验室苏州215006

中文语句中广泛存在缺省现象,缺省项识别的准确与否关系到缺省消解结果,因此对缺省项的识别很重要。介绍了一种基于规则的中文缺省项识别方法,即采用CTB语料构建基准语料库,以动词驱动为核心提出规则来获得缺省项的结构化信息。实验结... 详细信息

中文语句中广泛存在缺省现象,缺省项识别的准确与否关系到缺省消解结果,因此对缺省项的识别很重要。介绍了一种基于规则的中文缺省项识别方法,即采用CTB语料构建基准语料库,以动词驱动为核心提出规则来获得缺省项的结构化信息。实验结果显示,基于规则的中文缺省项识别方法具有可行性。

关键词：缺省识别规则动词

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基于中心理论的指代消解研究

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计算机科学 2009年第6期36卷 219-222页

作者：孔芳朱巧明周国栋钱培德苏州大学计算机科学与技术学院苏州215006 江苏省计算机信息处理技术重点实验室苏州215006

系统分析了在中心理论指导下语义角色在指代消解中的应用。首先使用性能良好的语义角色标注工具AS-SERT自动进行语义角色的识别,然后将识别出的语义角色信息与代词类别特征相组合进行指代消解。以中心理论为基础来表示、使用语义角色信... 详细信息

系统分析了在中心理论指导下语义角色在指代消解中的应用。首先使用性能良好的语义角色标注工具AS-SERT自动进行语义角色的识别,然后将识别出的语义角色信息与代词类别特征相组合进行指代消解。以中心理论为基础来表示、使用语义角色信息。从ACE 2003语料库上的实验结果可以看到,引入语义角色后,与基准系统相比,系统的F值提高了2.2%。特别是代词的指代消解,从实验结果可以看到,性能得到了大大提升。

关键词：指代消解语义角色中心理论

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数据缺失下学习贝叶斯网的一种混合启发方法

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计算机科学 2008年第12期35卷 163-166页

作者：廖学清吕强苏州大学计算机科学与技术学院苏州215006 江苏省计算机信息处理技术重点实验室苏州215006

建立了具有数据缺失训练集下学习贝叶斯网的一种混合启发方法:SGS-EM-PACOB算法。它基于打分-搜索方法,利用GS和EM数据补全策略分别得到学习所需要的统计因子,并将两者联合起来作为PACOB算法的启发因子。实验证明,SGS-EM-PACOB算法充分... 详细信息

建立了具有数据缺失训练集下学习贝叶斯网的一种混合启发方法:SGS-EM-PACOB算法。它基于打分-搜索方法,利用GS和EM数据补全策略分别得到学习所需要的统计因子,并将两者联合起来作为PACOB算法的启发因子。实验证明,SGS-EM-PACOB算法充分保留GS和EM两者的优点,促使算法能够平稳地收敛到理想结果。相对于只具有单一数据补全策略的算法,该算法不仅在度量数据拟合程度的Logloss值上保持稳定,而且在学习到的贝叶斯网络结构上也有改进。

关键词：学习贝叶斯网数据补全策略混合启发

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基于ECC签名的接入控制不经意传输方案

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计算机工程 2010年第16期36卷 140-142页

作者：谢娟朱艳琴罗喜召苏州大学计算机科学与技术学院苏州215006 江苏省计算机信息处理技术重点实验室苏州215006

在椭圆曲线数字签名和不经意的基于签名的电子信封基础上,提出一种增强的不经意传输协议,解决不经意传输的接入控制问题。该方案除了具有一般不经意传输的特性外,还具有只有持有权威机构发放签名的接收者才能打开密文,且发送者既不能确... 详细信息

在椭圆曲线数字签名和不经意的基于签名的电子信封基础上,提出一种增强的不经意传输协议,解决不经意传输的接入控制问题。该方案除了具有一般不经意传输的特性外,还具有只有持有权威机构发放签名的接收者才能打开密文,且发送者既不能确定接收者选择了哪条消息,又不能确定其是否为授权用户。与现有的基于有限域上离散对数问题的不经意传输协议相比,该方案具有数据量更小、计算速度更快、开销更小等优点,具有广泛的应用领域。

关键词：椭圆曲线数字签名不经意的基于签名的电子信封不经意传输

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基于评价对象类别的跨领域情感分类方法研究

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计算机科学 2013年第1期40卷 229-232,250页

作者：张慧李寿山李培峰朱巧明江苏省计算机信息处理技术重点实验室苏州215006 苏州大学计算机科学与技术学院苏州215006

情感分类任务具有领域相关性,即使用某一个领域的标注样本训练出的分类模型在对其他领域样本进行分类时性能表现往往会非常差。情感分类的跨领域学习旨在减少跨领域的性能损失。提出一种基于评价对象类别的跨领域学习方法。首先,将评价... 详细信息

情感分类任务具有领域相关性,即使用某一个领域的标注样本训练出的分类模型在对其他领域样本进行分类时性能表现往往会非常差。情感分类的跨领域学习旨在减少跨领域的性能损失。提出一种基于评价对象类别的跨领域学习方法。首先,将评价对象分为4大类:整体、硬件、软件和服务;然后,人工标注源领域中属于以上4类评价对象的句子,并构建评价对象类别分类器;最后,将不同的评价对象类别当作不同的视图,进而使用协同学习(Co-trai-ning)进行跨领域情感分类。实验结果表明,提出的方法有效地改进了跨领域学习性能。

关键词：评价对象协同训练最大熵跨领域情感分类

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指代消解综述

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计算机工程 2010年第8期36卷 33-36页

作者：孔芳周国栋朱巧明钱培德苏州大学计算机科学与技术学院苏州215006 江苏省计算机信息处理技术重点实验室苏州215006

给出指代消解的基本概念,从指代消解的语料资源、评测系统和算法3个方面出发,介绍指代消解的国内外研究现状,分析制约指代消解的3个关键问题:结构化句法信息的自动获取和表示,深层次语义信息的自动获取和使用,跨文本指代消解,基于分析... 详细信息

给出指代消解的基本概念,从指代消解的语料资源、评测系统和算法3个方面出发,介绍指代消解的国内外研究现状,分析制约指代消解的3个关键问题:结构化句法信息的自动获取和表示,深层次语义信息的自动获取和使用,跨文本指代消解,基于分析结果给出国际上指代消解的研究趋势。

关键词：自然语言处理指代消解信息抽取

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