检索结果-内蒙古大学图书馆

南京大学学报（自然科学版） 2021年第1期57卷 42-51页

作者：李一凡朱斐凌兴宏刘全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大学苏州215006

心电监测已经成为临床诊断和健康监测的重要手段.作为心电分析的基础,心电图QRS波的自动检测备受关注.但是,由于动态心电数据体量大、有噪声,目前很多方法在动态心电图QRS波的检测任务中往往表现不佳,在实际应用场景下实际准确率不到80%... 详细信息

心电监测已经成为临床诊断和健康监测的重要手段.作为心电分析的基础,心电图QRS波的自动检测备受关注.但是,由于动态心电数据体量大、有噪声,目前很多方法在动态心电图QRS波的检测任务中往往表现不佳,在实际应用场景下实际准确率不到80%.针对此问题提出具有窗口结构Bi⁃LSTM(Bidirectional Long Short⁃Term Memory)网络的心电图QRS波检测方法.通过增大采样窗口,在双向的LSTM结构中添加卷积层,给模型赋予了特征提取的能力,经过样本训练就能获得可以预测的模型.卷积Bi⁃LSTM模型可以自动学习和标注心电图中QRS波的位置,解决正样本稀疏和噪音干扰的问题.实验表明,具有窗口结构Bi⁃LSTM网络的心电图QRS波检测方法在适当增大取样窗口时,可以提高预测准确度并加快收敛速度.

关键词：心电图分割标注 QRS 波检测深度学习 Bi⁃LSTM 卷积神经网络

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数据缺失下学习贝叶斯网的SEM算法

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计算机工程 2009年第8期35卷 214-216,219页

作者：廖学清吕强单冬冬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

针对SEM算法易收敛于局部最优的问题,提出一种改进SEM算法——DSEM-PACOB算法,采用PACOB算法提供的良好候选网络及合理的策略,估计节点变量缺失值,并使与待估节点变量紧密相关的若干节点变量直接参与估计。实验结果表明,与SEM算法相比,... 详细信息

针对SEM算法易收敛于局部最优的问题,提出一种改进SEM算法——DSEM-PACOB算法,采用PACOB算法提供的良好候选网络及合理的策略,估计节点变量缺失值,并使与待估节点变量紧密相关的若干节点变量直接参与估计。实验结果表明,与SEM算法相比,利用新算法获得的最终解的质量有所提高,且具有更好的稳定性。

关键词：学习贝叶斯网 PACOB算法紧密相关新决策网络

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基于最大熵模型的中文指代消解系统实现

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计算机应用研究 2009年第8期26卷 2948-2951,2955页

作者：胡乃全孔芳王海东周国栋朱巧明苏州大学计算机科学与技术学院江苏省计算机信息处理技术重点实验室江苏苏州215006

实现了一个基于最大熵的中文指代消解系统。通过预处理获得相关信息,抽取出12特征,采用最大熵算法训练生成分类器。在ACE05 bnews中文测试语料上的指代消解实验结果表明,本系统是一个中文指代消解研究的较好平台。

关键词：自然语言处理指代消解最大熵

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基于规则的中文零指代项识别研究

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计算机科学 2012年第10期39卷 278-281页

作者：秦凯伟孔芳李培峰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

提出了一个基于规则的中文零指代项识别方法,即输入一个句法分析树,根据这个句法分析树得到当前词的最小IP子树,再依据得到的IP子树提出中文零指代识别的一些规则。所用的语料是Ontonotes。从实验结果可以看到,该方法在标准的句法分析树... 详细信息

提出了一个基于规则的中文零指代项识别方法,即输入一个句法分析树,根据这个句法分析树得到当前词的最小IP子树,再依据得到的IP子树提出中文零指代识别的一些规则。所用的语料是Ontonotes。从实验结果可以看到,该方法在标准的句法分析树上F值能达到82.45%,在自动句法树上其也能达到66.45%。从实验结果可以看出,该方法在中文零指代识别上具有很好的性能。

关键词：自然语言处理中文零指代句法分析树基于规则 Ontonotes3.0

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一个适用于手持设备的多层汉字输入法模型

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中文信息学报 2006年第6期20卷 104-108页

作者：朱晓旭李培峰朱巧明刁红军苏州大学计算机科学与技术学院江苏省计算机信息处理技术重点实验室江苏苏州215006

随着以PDA和智能手机为代表的手持设备快速发展,汉字输入法选择余地小的缺点已经成为影响其普及的障碍之一。究其原因是手持设备中的操作系统和物理设备类型多,而开发的汉字输入法在不同手持设备中不通用,造成开发效率低。本文介绍了一... 详细信息

随着以PDA和智能手机为代表的手持设备快速发展,汉字输入法选择余地小的缺点已经成为影响其普及的障碍之一。究其原因是手持设备中的操作系统和物理设备类型多,而开发的汉字输入法在不同手持设备中不通用,造成开发效率低。本文介绍了一个适用于手持设备的多层的通用汉字输入法模型,详细描述了模型中每一层的功能和特点,讲解了如何基于该模型实现一个输入法,并概要论述了本模型的优点。

关键词：计算机应用中文信息处理手持设备汉字输入法

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混合的汉语基本名词短语识别方法

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计算机工程 2009年第20期35卷 199-201页

作者：胡乃全朱巧明周国栋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

提出一种混合的汉语基本名词短语(BaseNP)识别模型,包括采用语法规则、统计方法和组合分类器方法。利用BaseNP词的信息、词性信息及上下文句法信息,构建组合分类器,提高判断的准确性。在中文树库(CTB5.0)上进行实验,F值达到了90.09%,证... 详细信息

提出一种混合的汉语基本名词短语(BaseNP)识别模型,包括采用语法规则、统计方法和组合分类器方法。利用BaseNP词的信息、词性信息及上下文句法信息,构建组合分类器,提高判断的准确性。在中文树库(CTB5.0)上进行实验,F值达到了90.09%,证明该方法能有效地识别BaseNP。

关键词：基本名词短语规则模板组合分类器

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基于最大熵模型的本体概念获取方法

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计算机工程 2009年第24期35卷 114-116,120页

作者：韦小丽孙涌张书奎苗艳军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

本体是语义检索的核心。本体构建主要包括领域概念获取和概念间关系获取,其中领域概念获取是本体构建的基础。采用基于最大熵模型的方法来获取概念,通过对领域文本进行挖掘而得到名词性短语,使用改进的TF-IDF公式从中抽取具有领域性的短... 详细信息

本体是语义检索的核心。本体构建主要包括领域概念获取和概念间关系获取,其中领域概念获取是本体构建的基础。采用基于最大熵模型的方法来获取概念,通过对领域文本进行挖掘而得到名词性短语,使用改进的TF-IDF公式从中抽取具有领域性的短语,并经人工修正后得到本体概念。实验表明该方法提高了概念的准确性和完整性。

关键词：本体最大熵模型自然语言处理

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基于谱聚类的蛋白质对接复合物最佳预测结构的挑选方法

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小型微型计算机系统 2015年第10期36卷 2365-2368页

作者：蔡磊鑫陈荣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

蛋白质结构预测过程中常会生成大量候选结构,需从中挑选出最佳预测结构.聚类是一种常见的挑选方法,根据候选结构间的相似度将其划分成不同的类别.与传统聚类算法不同,谱聚类算法可以收敛于全局最优解.它的核心思想是"先降维,再聚类... 详细信息

蛋白质结构预测过程中常会生成大量候选结构,需从中挑选出最佳预测结构.聚类是一种常见的挑选方法,根据候选结构间的相似度将其划分成不同的类别.与传统聚类算法不同,谱聚类算法可以收敛于全局最优解.它的核心思想是"先降维,再聚类",对包含大量信息的蛋白质结构非常适合.与单体结构挑选、loop结构挑选等相比,对接复合物的挑选更加复杂.因而,本文以蛋白质对接复合物为研究对象,提出一种基于谱聚类的对接复合物最佳预测结构的挑选方法.选取十组数据集进行实验,将本文的方法与能量打分、基于近邻传播算法的方法作比较.实验结果表明,谱聚类算法在对接复合物结构挑选方面可以取得很好的效果.

关键词：谱聚类结构挑选能量打分对接复合物

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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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基于机器学习方法的事件指代消歧研究

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计算机科学 2012年第5期39卷 229-233页

作者：张宁孔芳李培峰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

与实体指代不同,事件指代其先行词候选是一个事件,与名词性的指代词具有完全不同的语义分类体系,因此适用于实体指代消歧的大多数特征都不能用于事件指代消歧。给出了一个基于机器学习方法的事件指代消歧平台,详细介绍了平台的实例生成... 详细信息

与实体指代不同,事件指代其先行词候选是一个事件,与名词性的指代词具有完全不同的语义分类体系,因此适用于实体指代消歧的大多数特征都不能用于事件指代消歧。给出了一个基于机器学习方法的事件指代消歧平台,详细介绍了平台的实例生成和特征选择过程,给出了平台在OntoNotes3.0语料上的事件指代消歧的结果,并对结果进行了分析。从实验结果可以看到,给出的平台获得了较好的召回率,但系统准确率需要进一步提升。

关键词：事件指代消歧机器学习方法实例生成特征选择

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