检索结果-内蒙古大学图书馆

山西大学学报(自然科学版) 2024年第4期47卷 761-766页

作者：杨红菊翟艳峰山西大学计算机与信息技术学院山西大学计算智能与中文信息处理教育部重点实验室

小样本图像分类目前是人工智能领域中非常重要的方向之一，其中基于度量学习的方法具有简洁高效的特点。针对目前图像分类中特征提取阶段所使用的骨干网络问题，现有工作大多使用传统残差网络，受数据集的影响，对类内差异大的图片特征... 详细信息

小样本图像分类目前是人工智能领域中非常重要的方向之一，其中基于度量学习的方法具有简洁高效的特点。针对目前图像分类中特征提取阶段所使用的骨干网络问题，现有工作大多使用传统残差网络，受数据集的影响，对类内差异大的图片特征提取效果不佳。ResNeXt为传统残差网络ResNet的升级版本，优化了在特征提取阶段准确度不高，误差较大的问题。根据其网络特点，本文设计出一种适用于小样本模型的网络变体，运用其变体作为骨干网络，提高其特征提取能力，同时结合两种注意力模块，进一步提升对图像类内相似性以及类间差异性的识别效果，减少无关因素影响，有效提升整体分类精度。

关键词：小样本学习图像分类注意力机制度量学习残差网络

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PillarTNet：基于Transformer的三维目标检测模型

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小型微型计算机系统 2024年

作者：韩建栋苏佳山西大学计算机与信息技术学院山西大学计算智能与中文信息处理教育部重点实验室

针对三维点云目标检测中传统的卷积神经网络在特征提取阶段因下采样导致分辨率降低，影响小目标的识别准确性问题，本文提出一种基于Transformer的三维目标检测模型：PillarTNet。该模型首先使用双重注意力融合模块强化特征编码，然后... 详细信息

针对三维点云目标检测中传统的卷积神经网络在特征提取阶段因下采样导致分辨率降低，影响小目标的识别准确性问题，本文提出一种基于Transformer的三维目标检测模型：PillarTNet。该模型首先使用双重注意力融合模块强化特征编码，然后通过区域扩张注意力模块提取特征，保持整个过程伪图像分辨率不变，更有利于小目标的检测，同时引入区域移位机制促进不同区域的信息交流。但是注意力操作会存在大量空体素，可能增加大目标的漏检与误检风险，为此，对检测头采用空体素关注模块以缓解这一问题。在KITTI数据集上的实验结果显示：PillarTNet在确保Car和Cyclist检测精度的同时，Pedestrian的检测在三个难度等级的■分别达到了62.48%、53.21%和49.57%，且本模型在推理速度和内存需求方面均表现出色，充分验证了PillarTNet的优越性和适应性。

关键词：三维目标检测点云 Transformer 双重注意力融合空体素关注

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基于主动−被动增量集成的概念漂移适应方法

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自动化学报 2025年第5期51卷 1131-1144页

作者：祁晓博陈佳明史颖亓慧郭虎升王文剑太原师范学院计算机科学与技术学院晋中030619 智能优化计算与区块链技术山西省重点实验室晋中030619 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

数据流是一组随时间连续到来的数据序列,在数据流不断产生的过程中,由于各种因素的影响,数据分布随时间推移可能以不可预测的方式发生变化,这种现象称为概念漂移.在漂移发生后,当前模型需要及时响应数据流中的实时分布变化,并有效处理... 详细信息

数据流是一组随时间连续到来的数据序列,在数据流不断产生的过程中,由于各种因素的影响,数据分布随时间推移可能以不可预测的方式发生变化,这种现象称为概念漂移.在漂移发生后,当前模型需要及时响应数据流中的实时分布变化,并有效处理不同类型的概念漂移,从而避免模型泛化性能下降.针对这一问题,提出一种基于主动–被动增量集成的概念漂移适应方法(CDAM-APIE).该方法首先使用在线增量集成策略构建被动集成模型,对新样本进行实时预测以动态更新基模型权重,有利于快速响应数据分布的瞬时变化,并增强模型适应概念漂移的能力.在此基础上,利用增量学习和概念漂移检测技术构建主动基模型,提升模型在平稳数据流状态下的鲁棒性和漂移后的泛化性能.实验结果表明,CDAMAPIE能够对概念漂移做出及时响应,同时有效提高模型的泛化性能.

关键词：概念漂移数据流分类增量学习在线集成

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面向新冠新闻的三阶段篇章级事件抽取方法

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计算机工程与应用 2023年第3期59卷 150-157页

作者：郭鑫高彩翔陈千王素格王雪婧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

事件抽取是信息抽取领域的一个研究热点。在新冠肺炎疫情常态化下,利用事件抽取技术可以筛选出有价值的信息。然而事件抽取领域缺乏精标注的新冠新闻训练数据集,且因部分事件的复杂性,论元不只存在于一句话中,需要多个句子才能完整描述... 详细信息

事件抽取是信息抽取领域的一个研究热点。在新冠肺炎疫情常态化下,利用事件抽取技术可以筛选出有价值的信息。然而事件抽取领域缺乏精标注的新冠新闻训练数据集,且因部分事件的复杂性,论元不只存在于一句话中,需要多个句子才能完整描述一个事件。因此,首先构建新冠肺炎新闻数据集,接着提出一种三阶段的管道方法实现从篇章中抽取新冠肺炎事件。该方法对数据集进行事件类型分类;进行事件句的抽取;实现篇章级论元抽取。实验结果表明提出的方法能够减少事件分类时间,抽取两个事件句的条件下,对数据通报类论元识别效果最好,准确率、召回率和F1值达到75.0%、73.0%,和74.0%,证明方法能有效抽取新冠肺炎相关篇章级事件。

关键词：新冠肺炎信息抽取事件句抽取篇章级事件抽取

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基于协同训练的半监督图文关系抽取方法

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南京理工大学学报 2024年第4期48卷 451-459页

作者：王亚萍王智强王元龙梁吉业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

为克服获取大量关系标记样本的昂贵代价,提出基于协同训练的半监督图文关系抽取模型,以利用大量无标记的数据来提升图文关系抽取的准确性。首先,基于图像和文本2种模态构建图像视图和文本语义视图,在标记数据集上训练2种不同视图的分类... 详细信息

为克服获取大量关系标记样本的昂贵代价,提出基于协同训练的半监督图文关系抽取模型,以利用大量无标记的数据来提升图文关系抽取的准确性。首先,基于图像和文本2种模态构建图像视图和文本语义视图,在标记数据集上训练2种不同视图的分类器;然后,将2种视图下的数据分别交叉输入另一视图的分类器,充分挖掘标记数据和未标记数据的信息,输出更准确的分类结果;最后,2种视图下的分类器对未标记数据进行预测,以输出一致的结果。在公开数据集VRD和VG上的实验结果显示,与6种较新的关系检测方法相比,该文方法图像视图和语义视图参数在VRD数据集上分别提升了2.24%、1.41%,在VG数据集上提升了3.59%。

关键词：协同训练半监督多模态关系抽取视觉关系检测

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基于Cai-伪残差与变量独立性的因果定向方法

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郑州大学学报(理学版) 2024年

作者：牛瑞琪原泽鹏翟岩慧赵延新李德玉山西大学计算机与信息技术学院计算智能与中文信息处理教育部重点实验室(山西大学)

针对基于约束的因果关系发现方法中的马尔科夫等价类问题及函数因果模型对噪声的非高斯性假设问题,使用Cai-伪残差的三个定理,提出了Cai-伪残差因果定向算法。首先,假设变量之间关系线性且不限制噪声类型,在此条件下,对于贝叶斯网络的... 详细信息

针对基于约束的因果关系发现方法中的马尔科夫等价类问题及函数因果模型对噪声的非高斯性假设问题,使用Cai-伪残差的三个定理,提出了Cai-伪残差因果定向算法。首先,假设变量之间关系线性且不限制噪声类型,在此条件下,对于贝叶斯网络的三种结构,Cai-伪残差与变量间的独立性表现出不同的结果。其次,利用基于约束的方法构建马尔科夫等价类之后,通过不同结果进一步发现并区分三种结构,对马尔科夫等价类中部分未定向的边进一步定向。最后,在不同因果网络构成的线性高斯数据集和线性非高斯数据集上分别进行了实验,结果表明,所提算法不仅显著减少了马尔科夫等价类中无向边的数量,同时也有效地提高了因果关系定向的准确性。

关键词：因果定向贝叶斯网络马尔科夫等价类伪残差独立性检验

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基于个体-整体跨度调整的博弈粗糙群共识决策模型及其应用

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计算机科学 2025年第2期52卷 158-164页

作者：侯涵中张超李德玉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

群共识决策指在面对多个备选方案时,一组个体通过集体协商,调整不同个体的意见,以确保在达成共识的前提下解决问题的过程。以空气质量评估为例探索群共识模型。首先,采用直觉模糊数来对个体评价进行表示,同时提出新型映射函数来将实数... 详细信息

群共识决策指在面对多个备选方案时,一组个体通过集体协商,调整不同个体的意见,以确保在达成共识的前提下解决问题的过程。以空气质量评估为例探索群共识模型。首先,采用直觉模糊数来对个体评价进行表示,同时提出新型映射函数来将实数转化为直觉模糊数。其次,提出调整个体与整体相对跨度的方法来达成共识,有助于快速锁定个体和整体的差异,从而对个体评价进行调整。然后,在达成共识的基础上,采用博弈粗糙集模型,通过权衡准确性与通用性来确定阈值。在提升性能的基础上,减少边界区域的大小,从而增加决策结果的准确性。最后,通过空气质量评价的实例,验证所提方法的可行性和有效性。综上所述,该模型的提出不仅丰富了相关理论体系,有效降低了群共识决策的风险,更为复杂决策问题的解决提供了一种可行的路径。

关键词：粒计算三支决策群共识决策直觉模糊数博弈粗糙集

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基于多尺度卷积的阅读理解候选句抽取

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中文信息学报 2024年第8期38卷 128-139,157页

作者：李沫谦杨陟卓李茹王笑月吉宇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

机器阅读理解作为检验机器是否具有理解人类自然语言能力的重要任务之一,受到了越来越广泛的关注。该文针对选择型阅读理解任务中特征提取不全面和交互不充分的问题,提出一种基于多尺度卷积的候选句抽取模型。首先,使用预训练模型编码... 详细信息

机器阅读理解作为检验机器是否具有理解人类自然语言能力的重要任务之一,受到了越来越广泛的关注。该文针对选择型阅读理解任务中特征提取不全面和交互不充分的问题,提出一种基于多尺度卷积的候选句抽取模型。首先,使用预训练模型编码句子语义信息,并利用多种特征辅助编码提升模型性能。其次,为了充分利用文本信息,采用多尺度卷积捕捉不同尺度的文本特征。再次,使用Focal Loss解决阅读理解中正负样本不均衡的问题,最后,选取top-20作为候选句。该文的方法在两个阅读理解选择题数据集上进行测试,实验结果表明,多尺度卷积模型效果优于基线模型,F1值较最优基线模型结果分别提升3.66%和4.82%,验证了方法的有效性。

关键词：机器阅读理解候选句抽取多尺度卷积

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噪声标签回归的泛化误差估计及过滤算法

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小型微型计算机系统 2025年第1期46卷 72-80页

作者：姜高霞李政莹王文剑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

当回归数据中存在数值型标签噪声时,传统泛化误差估计方法不再适用,回归模型的泛化性能缺乏保障.本文提出一种面向标签噪声的回归模型泛化误差估计方法,并设计了自适应高斯核噪声估计与样本召回过滤(adaptive Gaussian kernel noise est... 详细信息

当回归数据中存在数值型标签噪声时,传统泛化误差估计方法不再适用,回归模型的泛化性能缺乏保障.本文提出一种面向标签噪声的回归模型泛化误差估计方法,并设计了自适应高斯核噪声估计与样本召回过滤(adaptive Gaussian kernel noise estimator and sample recall filtering, AGKSRF)算法.在所提Craven-Wahba(CW)泛化误差估计的基础上,提出一种CW样本选择框架.基于最大后验估计思想和自适应近邻方法,提出标签噪声的自适应高斯核(adaptive Gaussian kernel, AGK)估计方法.结合所提框架,AGKSRF首先过滤大噪声样本,同时考虑到初次过滤时可能有部分干净样本被误删,AGKSRF根据模型在过滤样本上的误差对样本进行召回再过滤.标准数据集上的实验结果表明,AGKSRF降低模型误差的能力提升了6~51个百分点.AGKSRF还可以识别年龄估计数据上的错误标签.因此,AGKSRF算法可以有效提升数据质量.

关键词：噪声标签回归泛化误差估计自适应高斯核估计样本召回过滤

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含参模糊决策蕴涵

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计算机研究与发展 2022年第9期59卷 2066-2074页

作者：王琪李德玉翟岩慧张少霞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

智能决策是人工智能的重要组成部分.在形式概念分析中,决策表现为决策背景上的决策蕴涵,模糊决策蕴涵则是建立在模糊决策背景上的决策蕴涵,其前件和后件分别为条件属性和决策属性.因为模糊决策蕴涵可以避免条件属性之间和决策属性之间... 详细信息

智能决策是人工智能的重要组成部分.在形式概念分析中,决策表现为决策背景上的决策蕴涵,模糊决策蕴涵则是建立在模糊决策背景上的决策蕴涵,其前件和后件分别为条件属性和决策属性.因为模糊决策蕴涵可以避免条件属性之间和决策属性之间生成模糊属性蕴涵,因而具有更广泛的应用意义.确定化、无调节的知识获取方式对实际应用的适应性差.因此,需要将不可调节的知识发现方式拓展到参数化可调节的知识发现方式.语气真值算子和阈值作为2种参数化策略在具有模糊属性的形式概念分析中发挥着重要的作用.现有的模糊决策蕴涵模型仅考虑到语气真值算子的可变,可调节性较差,考虑阈值参数化策略的研究较少.以完备剩余格为参考框架,将语气真值算子和阈值2种参数化策略引入模糊决策蕴涵,提出含参模糊决策蕴涵,研究其语义特征,证明一些基本性质,并提出3条推理规则,证明其合理性和完备性.在实际生活中,用户可以选择合适的阈值来获取需要的知识,并且可以使用推理规则来进行知识推理,提升模糊决策蕴涵的可调节性和应用价值.

关键词：形式概念分析含参模糊决策蕴涵参数化模糊逻辑模糊决策蕴涵

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