检索结果-内蒙古大学图书馆

模式识别与人工智能 2019年第9期32卷 793-799页

作者：李琦王智强梁吉业山西大学智能信息处理研究所计算智能与中文信息处理教育部重点实验室

基于分类的链接预测方法中,由于链接未知节点对的大规模性与不确定性,选择可靠负例成为构造链接预测分类器的难点问题.为此,文中提出基于正例和无标识样本(PU)学习的链接预测方法.首先,提取节点对的拓扑信息以构造样本集.再利用社区结... 详细信息

基于分类的链接预测方法中,由于链接未知节点对的大规模性与不确定性,选择可靠负例成为构造链接预测分类器的难点问题.为此,文中提出基于正例和无标识样本(PU)学习的链接预测方法.首先,提取节点对的拓扑信息以构造样本集.再利用社区结构确定候选负例的分布,基于分布进行多次欠采样,获得多个候选负例子集,集成多个负例集与正例集中构建的分类器选择可靠负例.最后基于正例与可靠负例构造链接预测分类器.在4个网络数据集上的实验表明文中方法预测结果较优.

关键词：链接预测正例和无标识样本(PU)学习社区结构集成学习

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基于动作约束深度强化学习的安全自动驾驶方法

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计算机科学 2021年第9期48卷 235-243页

作者：代珊珊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

随着人工智能的发展,自动驾驶领域的研究也日益壮大。深度强化学习(Deep Reinforcement Learning,DRL)方法是该领域的主要研究方法之一。其中,安全探索问题是该领域的一个研究热点。然而,大部分DRL算法为了提高样本的覆盖率并没有对探... 详细信息

随着人工智能的发展,自动驾驶领域的研究也日益壮大。深度强化学习(Deep Reinforcement Learning,DRL)方法是该领域的主要研究方法之一。其中,安全探索问题是该领域的一个研究热点。然而,大部分DRL算法为了提高样本的覆盖率并没有对探索方法进行安全限制,使无人车探索时会陷入某些危险状态,从而导致学习失败。针对该问题,提出了一种基于动作约束的软行动者-评论家算法(Constrained Soft Actor-critic,CSAC),该方法首先对环境奖赏进行了合理限制。无人车动作转角过大时会产生抖动,因此在奖赏函数中加入惩罚项,使无人车尽量避免陷入危险状态。另外,CSAC方法又对智能体的动作进行了约束。当目前状态选择动作后使无人车偏离轨道或者发生碰撞时,标记该动作为约束动作,在之后的训练中通过合理约束来更好地指导无人车选择新动作。为了体现CSAC方法的优势,将CSAC方法应用在自动驾驶车道保持任务中,并与SAC算法进行对比。结果表明,引入安全机制的CSAC方法可以有效避开不安全动作,提高自动驾驶过程中的稳定性,同时还加快了模型的训练速度。最后,将训练好的模型移植到带有树莓派的无人车上,进一步验证了模型的泛用性。

关键词：安全自动驾驶深度强化学习软行动者-评论家车道保持无人车

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关联学习:关联关系挖掘新视角

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计算机研究与发展 2020年第2期57卷 424-432页

作者：钱宇华张明星成红红山西大学大数据科学与产业研究院太原030006 计算智能与中文信息处理教育部重点实验室(山西大学) 太原030006 山西大学计算机与信息技术学院太原030006

关联关系挖掘与发现是大数据挖掘与分析的重要基础,现有的关联关系挖掘方法多是对数据进行统计分析,对未知数据缺少关联判别作用.尝试从学习的角度进行关联关系挖掘,给出了关联学习的形式化定义和相关概念,并根据关联学习定义构建学习... 详细信息

关联关系挖掘与发现是大数据挖掘与分析的重要基础,现有的关联关系挖掘方法多是对数据进行统计分析,对未知数据缺少关联判别作用.尝试从学习的角度进行关联关系挖掘,给出了关联学习的形式化定义和相关概念,并根据关联学习定义构建学习数据集.具体地构建了2类关联图像数据集(two class associated image data sets,TAID),利用卷积神经网络提取关联特征,然后分别用softmax函数和K近邻算法判别关联关系,基于此提出3种关联关系判别器:关联图像卷积神经网络判别器(associated image convolutional neural network discriminator,AICNN)、关联图像LeNet判别器(associated image LeNet discriminator,AILeNet)和关联图像K近邻判别器(associated image K-nearest neighbor discriminator,AIKNN).3种关联判别器在TAID数据集上进行测试,AICNN在64×64像素90000个训练样本上的判别精度达0.8217,AILeNet在256×256像素22500个训练样本上的判别精度达0.8456,AIKNN在256×256像素22500个训练样本上的判别精度达到0.8664.这3种关联判别器有效地证明了学习角度挖掘关联关系的可行性.

关键词：关联关系关联学习关联判别器关联图像数据集关联学习准则

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带最大熵修正的行动者评论家算法

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计算机学报 2020年第10期43卷 1897-1908页

作者：姜玉斌刘全胡智慧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

在行动者评论家算法中,策略梯度通常使用最大熵正则项来提高行动策略的随机性以保证探索.策略的随机使Agent能够遍历所有动作,但是会造成值函数的低估并影响算法的收敛速度与稳定性.针对策略梯度中最大熵正则项带来的低估问题,提出最大... 详细信息

在行动者评论家算法中,策略梯度通常使用最大熵正则项来提高行动策略的随机性以保证探索.策略的随机使Agent能够遍历所有动作,但是会造成值函数的低估并影响算法的收敛速度与稳定性.针对策略梯度中最大熵正则项带来的低估问题,提出最大熵修正(Maximum-Entropy Correction,MEC)算法.该算法有两个特点:(1)利用状态值函数与策略函数构造一种状态动作值函数的估计,构造的状态动作值函数符合真实值函数的分布;(2)将贝尔曼最优方程与构造的状态动作值函数结合作为MEC算法的目标函数.通过使用新的目标函数,MEC算法可以解决使用最大熵正则项带来的性能下降与不稳定.为了验证算法的有效性,将该算法与近似策略优化算法以及优势行动者评论家算法在Atari 2600游戏平台进行比较实验.实验结果表明,MEC在改进性能的同时提高了算法的稳定性.

关键词：强化学习深度学习行动者评论家算法最大熵策略梯度

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消除随机一致性的支持向量机分类方法

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计算机研究与发展 2020年第8期57卷 1581-1593页

作者：王婕婷钱宇华李飞江刘郭庆山西大学大数据科学与产业研究院太原030006 计算智能与中文信息处理教育部重点实验室(山西大学) 太原030006 山西大学计算机与信息技术学院太原030006

在人类自身的学习过程中,对学习结果进行科学客观的评价与反馈是关键环节.通常,由于学习者的知识缺陷或证据不足使得学习过程存在随机性,进一步可能导致学习结果与实际情况产生随机一致性.对此结果的直接反馈将严重影响学习性能的提升.... 详细信息

在人类自身的学习过程中,对学习结果进行科学客观的评价与反馈是关键环节.通常,由于学习者的知识缺陷或证据不足使得学习过程存在随机性,进一步可能导致学习结果与实际情况产生随机一致性.对此结果的直接反馈将严重影响学习性能的提升.同样,机器学习是以数据为驱动、以目标为导向的学习系统.由于经验历史数据有限、不平衡、含噪音等特质导致学习结果具有随机一致性.然而,以准确度为反馈准则的机器学习系统无法辨识随机一致性,这会影响学习系统的泛化能力.首先给出随机准确度和纯准确度的定义,并且进一步分析消除随机准确度的意义及必要性.然后,基于纯准确度指标,提出消除随机一致性的支持向量机分类方法PASVM,并在KEEL数据集的10种不同领域的基准测试集上验证其有效性.实验结果表明:相比于SVM、SVMperf以及其他可用于优化纯准确度指标的学习方法,PASVM泛化性能有明显提高.

关键词：随机一致性纯准确度支持向量机分类泛化能力

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一种基于非对称三角形割的重叠社区发现算法

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南京师范大学学报（工程技术版） 2022年第1期22卷 1-8页

作者：郑文萍毕欣琦杨贵山西大学计算机与信息技术学院山西太原030006 山西大学计算智能与中文信息处理教育部重点实验室山西太原030006 山西大学智能信息处理研究所山西太原030006

发现由相似功能的个体所形成的社区结构是复杂网络分析的重要任务之一.提出一种基于非对称三角形割的重叠社区发现算法,首先根据社区内三角形连接情况对社区质量进行评价,并根据节点与社区的三角形连接定义了节点对社区的归属度和连接强... 详细信息

发现由相似功能的个体所形成的社区结构是复杂网络分析的重要任务之一.提出一种基于非对称三角形割的重叠社区发现算法,首先根据社区内三角形连接情况对社区质量进行评价,并根据节点与社区的三角形连接定义了节点对社区的归属度和连接强度.考虑到网络不同部分连接密度的差异,在将节点从社区中移除或加入社区的过程中,为每个节点分别设置了不同的移除阈值和扩展阈值,以提高社区发现质量.将每个节点与其邻居节点组成初始社区,将归属度低于移除阈值的边缘节点从社区中移除,将连接强度高于扩展阈值的外围节点加入社区,社区节点移除和扩展阶段迭代进行直至社区结构趋于稳定,最后去掉重叠率过高的社区得到最终结果.在7个带社区标签的网络上将所提算法与其他7个经典重叠社区检测算法进行比较,通过重叠标准互信息和F;指标进行评价,结果表明所提算法可以较好地发现不同规模网络中的社区结构.

关键词：复杂网络社区发现重叠社区发现算法非对称三角形割社区适应度

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复杂噪声环境下语音识别研究

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计算机与现代化 2021年第9期 68-74页

作者：张允耀黄鹤鸣张会云青海师范大学计算机学院青海西宁810008 藏文信息处理教育部重点实验室青海西宁810008

语音识别是人机交互的重要方式,针对传统语音识别系统对含噪语音识别性能较差、特征选择不恰当的问题,提出一种基于迁移学习的深度自编码器循环神经网络模型。该模型由编码器、解码器以及声学模型组成,其中,声学模型由堆栈双向循环神经... 详细信息

语音识别是人机交互的重要方式,针对传统语音识别系统对含噪语音识别性能较差、特征选择不恰当的问题,提出一种基于迁移学习的深度自编码器循环神经网络模型。该模型由编码器、解码器以及声学模型组成,其中,声学模型由堆栈双向循环神经网络构成,用于提升识别性能;编码器和解码器均由全连接层构成,用于特征提取。将编码器结构及参数迁移至声学模型进行联合训练,在含噪Google Commands数据集上的实验表明本文模型有效增强了含噪语音的识别性能,并且具有较好的鲁棒性和泛化性。

关键词：语音识别迁移学习自编码器联合训练

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高速快门诱导的低照度图像弱参考视觉增强方法

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重庆邮电大学学报（自然科学版） 2021年第5期33卷 851-860页

作者：刘畅钱宇华王克琪黄琴卢佳佳山西大学大数据科学与产业研究院太原030006 山西大学计算智能与中文信息处理教育部重点实验室太原030006 盘古深度智能信息技术有限公司太原030006

高速快门会导致拍摄图像产生多种类型的退化,如极低曝光和噪声等问题。现有的无监督图像增强方法难以构建不同空间域的特征映射关系,以改善图像质量。针对上述问题,提出了一种高速快门诱导的低照度图像弱参考增强方法。该方法训练了一... 详细信息

高速快门会导致拍摄图像产生多种类型的退化,如极低曝光和噪声等问题。现有的无监督图像增强方法难以构建不同空间域的特征映射关系,以改善图像质量。针对上述问题,提出了一种高速快门诱导的低照度图像弱参考增强方法。该方法训练了一个光照特征提取网络(illumination feature extraction net,IFE-Net)以估计高阶曲线的参数;构建了联合硬注意力机制,加权选择低照度图像和参考图像的特征信息,并利用光照估计曲线将两者有机整合,逼近最佳的非线性映射,以获得清晰的复原图像;设计图像属性和转换感知相结合的多项损失函数,在增强低照度图像的同时保留更多图像细节。与现有的3种低照度图像增强算法进行实验对比,验证了算法的可行性和有效性,并通过消融实验验证了联合硬注意力模块设计的合理性和必要性。

关键词：无监督低照度图像增强弱参考联合硬注意力深度学习计算机视觉

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基于陷模的全介质石墨烯超表面在超敏生物检测中的应用

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光子学报 2019年第12期48卷 30-39页

作者：邓学松方明任信钢黄志祥吴先良安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室合肥230601 安徽大学物质科学与信息技术研究院合肥230601 安徽大学电磁环境感知安徽省教育厅重点实验室合肥230601

提出了一种由亚波长硅粒子组成的全介质超表面,在硅粒子中引入适当的缺陷从而破坏结构的对称性,进而使超表面能够激发出陷波模态.将石墨烯与全介质超表面相结合进行DNA和RNA等核酸物质传感检测,对比透射光谱中的谐振模式,发现所设计的... 详细信息

提出了一种由亚波长硅粒子组成的全介质超表面,在硅粒子中引入适当的缺陷从而破坏结构的对称性,进而使超表面能够激发出陷波模态.将石墨烯与全介质超表面相结合进行DNA和RNA等核酸物质传感检测,对比透射光谱中的谐振模式,发现所设计的超表面能够灵敏的感知周围环境的微弱变化,其在传感检测时的灵敏度可以达到173 nm/RIU,相应的品质因数可达14416 RIU-1,具有优异的生物传感性能.全介质超表面是实现超灵敏生物传感检测的一种有效的途径.

关键词：超表面生物传感器石墨烯纳米光子学肿瘤标志物

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基于词性约束的藏文分词策略与算法

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中文信息学报 2020年第2期34卷 33-37页

作者：才让卓玛才智杰青海师范大学计算机学院青海西宁810016 青海省藏文信息处理与机器翻译重点实验室青海西宁810008 藏文信息处理教育部重点实验室青海西宁810008

自动分词作为自然语言处理基础性的研究课题,一直被学术界所关注,随着藏语自然语言处理技术研究的不断深入,藏文分词也面临越来越多的挑战。该文通过分析藏文自动分词研究现状,提出基于词性约束的藏文分词策略与算法。相对于传统方法,... 详细信息

自动分词作为自然语言处理基础性的研究课题,一直被学术界所关注,随着藏语自然语言处理技术研究的不断深入,藏文分词也面临越来越多的挑战。该文通过分析藏文自动分词研究现状,提出基于词性约束的藏文分词策略与算法。相对于传统方法,该方法不仅能有效地预防和处理各类歧义现象,而且在藏文未登录词处理方面有较好表现。

关键词：分词词性未登录词歧义

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