检索结果-内蒙古大学图书馆

大数据 2025年第2期11卷 107-126页

作者：李艳红李志华郑建兴白鹤翔郭鑫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

数据流分类是数据流挖掘的重要研究内容,其核心任务是从实时到达的数据流中快速捕获概念漂移,并及时调整分类模型。极限学习机具有训练速度快和泛化性能好的优点,然而目前基于极限学习机的数据流分类方法很少可以同时处理数据流中常见... 详细信息

数据流分类是数据流挖掘的重要研究内容,其核心任务是从实时到达的数据流中快速捕获概念漂移,并及时调整分类模型。极限学习机具有训练速度快和泛化性能好的优点,然而目前基于极限学习机的数据流分类方法很少可以同时处理数据流中常见的多类非平衡、概念漂移、标签成本昂贵的问题。为此,提出了一种有限标签下的非平衡数据流分类方法。该方法定义了预测概率差值与信息熵相结合的样本预测确定性度量,提出了不确定性标签请求策略;定义了基于类不平衡比率和样本预测误差的样本重要性度量;提出了基于概念漂移指数的分类器的更新与重构机制。在6个人工数据流和3个真实数据流上的对比实验表明,本文提出方法的分类性能优于已有的6种数据流分类方法的分类性能。

关键词：数据流分类多类非平衡极限学习机概念漂移标签成本昂贵

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多景深图像聚焦信息的三维形貌重建:数据集与模型

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计算机学报 2023年第8期46卷 1734-1752页

作者：张江峰闫涛王克琪钱宇华吴鹏山西大学大数据科学与产业研究院太原030006 山西大学计算机与信息技术学院太原030006 山西省机器视觉与数据挖掘工程研究中心(山西大学) 太原030006 哈尔滨工业大学重庆研究院重庆401151 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

受限于数据采集方式的多源异性与三维重建结果的昂贵标注,现有基于多景深图像聚焦信息的三维形貌重建方法通常需要根据具体应用场景设计,缺乏场景适应性.本文提出一种多景深图像数据集构建的理论与方法,并在此基础上设计具有良好鲁棒性... 详细信息

受限于数据采集方式的多源异性与三维重建结果的昂贵标注,现有基于多景深图像聚焦信息的三维形貌重建方法通常需要根据具体应用场景设计,缺乏场景适应性.本文提出一种多景深图像数据集构建的理论与方法,并在此基础上设计具有良好鲁棒性的深度网络模型.构建的多景深图像数据集(MDFI Datasets)旨在剥离图像实际语义与深度信息的强关联性,通过联合输入图像序列的富纹理特性与三维形貌固有的同质与阶跃特性,提出形貌核函数非线性空间映射方法扩展数据集的多维性与多样性.设计的深度三维形貌重建网络模型(DSFF-Net)以U-Net为基础网络,添加可变形卷积模块(Deformable ConvNets v2)增强网络的特征提取能力,全新设计的局部-全局关系耦合模块(LGRCB)有助于提升模型全局聚焦信息的聚合能力.为验证MDFI Datasets的跨场景适用性和DSFF-Net模型的鲁棒性与泛化性,本文从四个不同方面进行实验对比分析.实验结果表明,相较于最先进的鲁棒聚焦体积正则化的聚焦形貌恢复算法(RFVR-SFF)和全聚焦深度网络(AiFDepth-Net),本文提出的DSFF-Net模型在RMSE指标上分别下降15%和29%;大景深场景实验表明,本文提出的数据集构建方法能够适应实际应用场景。

关键词：三维形貌重建深度学习图像序列数据集多聚焦图像核函数

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Senti-PG-MMR:多文档游记情感摘要生成方法

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中文信息学报 2022年第3期36卷 128-135页

作者：梁梦英李德玉王素格廖健郑建兴陈千山西大学计算机与信息技术学院山西太原030006 山西大学计算机智能与中文信息处理教育部重点实验室山西太原030006

由于大量的游客在社交媒体上记录自己的心情,人们在享受便捷获取网络上大量旅游信息的同时,也淹没在混乱的游记信息海洋里。为了从游记中获取游客关心的景点信息和游客对景点表达的情感信息,该文提出了一个多文档游记的情感摘要生成方法... 详细信息

由于大量的游客在社交媒体上记录自己的心情,人们在享受便捷获取网络上大量旅游信息的同时,也淹没在混乱的游记信息海洋里。为了从游记中获取游客关心的景点信息和游客对景点表达的情感信息,该文提出了一个多文档游记的情感摘要生成方法,该方法结合指针生成网络和最大边界相关算法,构建了一个端到端的神经网络摘要生成模型。该模型在进行文本摘要生成时,对于情感信息给予重视,使得生成的摘要包含一定的情感信息。通过在自建数据集上进行训练和测试,实验结果验证了该模型的有效性。

关键词：旅游文本摘要生成情感信息

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一种基于局部路径信息的重叠社区发现算法

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计算机科学 2022年第12期49卷 155-162页

作者：郑文萍王宁杨贵山西大学计算机与信息技术学院太原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 智能信息处理研究所(山西大学) 太原030006

重叠社区发现是复杂网络分析的主要任务之一。针对现有的基于局部扩展和优化的重叠社区发现方法受初始种子节点选择影响较大、适应度函数无法度量节点间多样的连接方式等问题,提出了一种基于局部路径信息的重叠社区发现算法(Local Path ... 详细信息

重叠社区发现是复杂网络分析的主要任务之一。针对现有的基于局部扩展和优化的重叠社区发现方法受初始种子节点选择影响较大、适应度函数无法度量节点间多样的连接方式等问题,提出了一种基于局部路径信息的重叠社区发现算法(Local Path Information-based Overlapping Community Detection Algorithm,LPIO)。首先选取局部极大度点作为初始种子节点,并根据社区内节点邻域标签一致性更新社区的种子节点集,避免初始种子节点对算法性能的影响;然后为度量稀疏网络中节点间多样的连接方式,给出了基于局部路径信息的社区适应度函数,扩展种子节点集得到社区结构;最后计算未聚类节点与社区种子集之间的点不重复路径数量,得到未聚类节点与已有社区间的距离,为未聚类节点分配社区。在4个有标签网络和8个无标签网络上,与7个经典重叠社区发现算法进行对比,实验结果表明,所提算法在重叠标准互信息(ONMI)、F1分数、扩展模块度(EQ)等方面表现良好。

关键词：重叠社区发现局部扩展和优化社区适应度局部路径信息

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一种基于节点稳定性和邻域相似性的社区发现算法

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计算机科学 2022年第9期49卷 83-91页

作者：郑文萍刘美麟杨贵山西大学计算机与信息技术学院太原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 山西大学智能信息处理研究所太原030006

复杂网络规模的增大导致网络中社区结构变得复杂,节点与社区之间的关系更多样化,有效度量大规模网络中节点邻域的社区构成,并对社区归属确定性有差异的节点分别进行处理,可以提高算法的社区发现质量。基于此,提出了一种基于节点稳定性... 详细信息

复杂网络规模的增大导致网络中社区结构变得复杂,节点与社区之间的关系更多样化,有效度量大规模网络中节点邻域的社区构成,并对社区归属确定性有差异的节点分别进行处理,可以提高算法的社区发现质量。基于此,提出了一种基于节点稳定性和邻域相似性的社区发现算法(Node Stability and Neighbor Similarity Based Community Detection Algorithm, NSNSA)。首先定义节点的标签熵并对节点在社区发现过程中的稳定性进行度量,选择标签熵较低的节点作为稳定节点集;其次根据节点邻域的标签构成情况定义节点的邻域相似性,对节点与其邻居节点的社区归属一致性进行度量;然后利用稳定节点与其直接邻居中邻域相似性最高的节点构造初始网络,并在该子网络上运行标签传播算法,以得到可靠性较高的初始社区发现结果;最后将未聚类节点分配至与其Katz相似性最高的节点所在的社区,对小规模社区进行合并处理,以得到最终的社区划分结果。在真实网络及人工网络数据集上,与LPA,BGLL,Walktrap, Infomap, LPA-S等经典社区发现算法的对比实验表明,NSNSA算法在模块度以及标准互信息方面表现良好。

关键词：复杂网络社区结构标签熵节点稳定性邻域相似性

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目标检测综述:从传统方法到深度学习

新兴科学和技术趋势

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新兴科学和技术趋势 2024年第2期3卷 0128-0145页

作者：郭虎升山西大学算机与信息技术学院山西太原030006 计算智能与中文信息处理教育部重点实验室(山西大学)山西太原030006

目标检测是计算机视觉领域中一个基础而富有挑战性的研究领域,近年来由于其广泛的应用前景,引起了学术界和工业界的极大关注。本文阐述了目标检测技术的历史进程和最新发展,尤其关注了从传统图像处理技术向基于深度学习模型的演进过程... 详细信息

目标检测是计算机视觉领域中一个基础而富有挑战性的研究领域,近年来由于其广泛的应用前景,引起了学术界和工业界的极大关注。本文阐述了目标检测技术的历史进程和最新发展,尤其关注了从传统图像处理技术向基于深度学习模型的演进过程。文章详细探讨了深度学习时代的部分标志性算法,并评估了这些算法在实际场景中的表现和优势。本综述还深入分析了目标检测当前面临的一系列挑战,包括多尺度目标的检测、遮挡处理问题及满足实时处理的需求等。针对这些挑战,我们探讨了目前的解决策略以及未来的研究方向。最后,本文展望了目标检测技术的未来发展趋势,特别关注了如自监督学习和算法优化等前沿技术的潜在影响。

关键词：计算机视觉深度学习目标检测技术演变

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基于多估计器平均值的深度确定性策略梯度算法

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郑州大学学报（工学版） 2022年第2期43卷 15-21页

作者：李琳李玉泽张钰嘉魏巍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

为了解决强化学习行动者-评论家框架下双延迟深度确定性策略梯度算法的低估计问题,提出了一种基于多估计器平均值的深度确定性策略梯度(DDPG-MME)算法。基于多估计器平均值的确定性策略梯度算法包含一个行动者和k(k>3)个评论家,该算... 详细信息

为了解决强化学习行动者-评论家框架下双延迟深度确定性策略梯度算法的低估计问题,提出了一种基于多估计器平均值的深度确定性策略梯度(DDPG-MME)算法。基于多估计器平均值的确定性策略梯度算法包含一个行动者和k(k>3)个评论家,该算法首先计算2个评论家输出值的最小值和剩余(k-2)个评论家输出值的平均值,再取两者的平均值作为最终值来计算TD误差,最后根据TD误差来更新评论家网络,行动者网络则根据第1个评论家输出的值进行更新。DDPG-MME算法的加权操作缓解了双延迟深度确定性策略梯度算法的低估计问题,并在一定程度上降低了估计方差,实现了更准确的Q值估计。在理论上对基于多估计器平均值的确定性策略梯度算法、深度确定性策略梯度算法和双延迟深度确定性策略梯度算法估值误差的期望和方差进行分析,证明了所提算法估值的准确性和稳定性。在Reacher-v2、HalfCheetah-v2、InvertedPendulum-v2和InvertedDoublePendulum-v24个MuJoCo连续控制环境下对算法的性能进行测试,结果表明:在与对比算法相同的超参数(网络结构、奖励函数、环境参数、批次大小、学习率、优化器和折扣系数)设置下,所提算法的最终性能和稳定性均显著优于对比算法。

关键词：强化学习行动者-评论家低估计多估计器策略梯度

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融合属性项情感的异质图神经网络产品推荐模型

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中文信息学报 2024年第12期38卷 137-147页

作者：李旸符玉杰王素格郑建兴山西财经大学金融学院山西太原030006 太原科技大学计算机科学与技术学院山西太原030024 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

建立用户兴趣与产品属性项间的关联关系,有助于提升产品推荐系统中的准确度,因为在产品评论数据中,属性项可以作为构建用户与产品间关系的媒介。该文利用BERT-SAN/ChatGLM-Turbo自动获取评论数据的属性项情感信息,度量了用户对属性项的... 详细信息

建立用户兴趣与产品属性项间的关联关系,有助于提升产品推荐系统中的准确度,因为在产品评论数据中,属性项可以作为构建用户与产品间关系的媒介。该文利用BERT-SAN/ChatGLM-Turbo自动获取评论数据的属性项情感信息,度量了用户对属性项的偏好度和属性项对产品口碑的贡献度,刻画了用户兴趣和产品口碑。在此基础上,以属性项为媒介构建了用户与产品关系的关联二部图,提出了融合属性项情感的多头注意力机制的异质图神经网络产品推荐模型,模型实现了图中边的更新和结点更新。最后,基于平均误差(MSE)训练了稳定的用户与产品属性项关联的二部图图神经网络产品推荐模型。在Yelp Restaurant和Digital Music两个数据集上进行了实验,验证了融合属性项情感的多头注意力机制的异质图神经网络产品推荐模型相比传统方法能够取得更好的性能,且属性项情感信息可以为产品推荐的可解释性提供依据。

关键词：属性项情感分析图神经网络用户偏好度属性项贡献度可解释性

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蕴涵的决策蕴涵表示研究

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计算机科学与探索 2021年第7期15卷 1322-1331页

作者：王亚丽翟岩慧张少霞贾楠李德玉山西大学计算机与信息技术学院太原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

形式概念分析能够使用概念格和(属性)蕴涵来对知识进行可视化和表示。决策蕴涵是一种特殊的蕴涵,而决策蕴涵的研究就是在蕴涵中建立并研究一个/多个封闭的子系统(包括决策蕴涵子系统及相应的语义和语构子系统)。为了进一步厘清蕴涵和决... 详细信息

形式概念分析能够使用概念格和(属性)蕴涵来对知识进行可视化和表示。决策蕴涵是一种特殊的蕴涵,而决策蕴涵的研究就是在蕴涵中建立并研究一个/多个封闭的子系统(包括决策蕴涵子系统及相应的语义和语构子系统)。为了进一步厘清蕴涵和决策蕴涵之间的关系,对由决策蕴涵子系统能不能得到整个蕴涵系统进行了研究。事实上,如果蕴涵可以由决策蕴涵推出,那么关于蕴涵和规范基的研究就可以转化为决策蕴涵和决策蕴涵规范基的研究。首先给出了蕴涵可以由决策蕴涵表示的充要条件;接着通过实例表明,存在一些蕴涵不可由决策蕴涵表示,因此进一步区分了直接表示和间接表示;最后通过研究决策背景中只有一个决策属性时不可被直接表示的蕴涵所具有的特点,给出了蕴涵不可由决策蕴涵直接表示的充要条件,并给出了不可被直接表示蕴涵的生成方法。这种研究为蕴涵和规范基的研究提供了一种新视角,同时也为形式概念分析更深入的理论研究工作奠定了基础。

关键词：形式概念分析(FCA) 概念格蕴涵决策蕴涵

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基于汉字形音义多元知识和标签嵌入的文本语义匹配模型

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中文信息学报 2024年第3期38卷 42-55页

作者：赵云肖李茹李欣杰苏雪峰施艳蕊乔雪妮胡志伟闫智超山西大学计算机与信息技术学院山西太原030006 中译语通科技股份有限公司北京100043 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 山西工程科技职业大学现代物流学院山西晋中030609

文本语义匹配指基于给定的文本判别文本之间的语义关系。针对该任务,现有模型的信息编码未考虑利用除汉字字符外的潜在语义信息,且在分类时未考虑标签信息对模型性能的影响。因此,该文提出了一种使用汉字形音义多元知识和标签嵌入的文... 详细信息

文本语义匹配指基于给定的文本判别文本之间的语义关系。针对该任务,现有模型的信息编码未考虑利用除汉字字符外的潜在语义信息,且在分类时未考虑标签信息对模型性能的影响。因此,该文提出了一种使用汉字形音义多元知识和标签嵌入的文本语义匹配方法。首先,通过信息编码层对汉字的形音义的多元知识进行编码;其次,通过信息整合层获取融合汉字形音义多元知识的联合表示;然后,经过标签嵌入层利用编码后的分类标签与汉字形音义的联合表示生成信号监督标签;最后,经过标签预测层获取文本层面与标签层面的联合信息表示,进而对文本语义关系进行最终的判别。在多个数据集上的实验结果显示,该文提出的模型优于多个基线模型,验证了模型的有效性。

关键词：汉字形音义多元知识标签嵌入文本语义匹配

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