检索结果-内蒙古大学图书馆

吉林大学学报（工学版） 2019年第3期49卷 912-919页

作者：欧阳丹彤肖君叶育鑫吉林大学计算机科学与技术学院长春130012 吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室长春130012

为缓解远监督关系抽取中的假阳性问题并进一步提高关系抽取的准确率和召回率,提出基于实体对弱约束的远监督关系抽取模型。首先,从知识库和文本中获取实体对的约束信息,约束信息由实体对关键词和实体类型两部分组成;然后,通过训练神经... 详细信息

为缓解远监督关系抽取中的假阳性问题并进一步提高关系抽取的准确率和召回率,提出基于实体对弱约束的远监督关系抽取模型。首先,从知识库和文本中获取实体对的约束信息,约束信息由实体对关键词和实体类型两部分组成;然后,通过训练神经网络模型自动获取不同关系所对应的实体对约束信息的特征;最后,将这些特征用作弱约束联合语句特征一起进行关系预测。在对比实验中,基于实体对弱约束的模型达到了更高的准确率和召回率,表明了实体对弱约束能有效缓解假阳性问题、加强关系抽取。

关键词：人工智能远监督关系抽取神经网络实体对弱约束注意力机制

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基于深度学习图像语义分割的机器人环境感知

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吉林大学学报（工学版） 2019年第1期49卷 248-260页

作者：徐谦李颖王刚吉林大学计算机科学与技术学院长春130012 吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室长春130012

基于深度学习图像语义分割模型SegNet,提出了一种基于深度学习的实时图像语义分割框架RT-SegNet(Real time segmentation network)。框架分为3个阶段:编码阶段、解码阶段和降维阶段。在编码阶段,提出了一种跨层叠加特征图的方法(Feature... 详细信息

基于深度学习图像语义分割模型SegNet,提出了一种基于深度学习的实时图像语义分割框架RT-SegNet(Real time segmentation network)。框架分为3个阶段:编码阶段、解码阶段和降维阶段。在编码阶段,提出了一种跨层叠加特征图的方法(Feature map skip superposition,FMSS)来提升特征提取效果;在解码阶段,设计了新的轻量化解码器(Light decoder,LD)结构,减少了卷积层数量,以加快模型训练与预测速度;在降维阶段,提出了卷积降维方法(Dimension reduced module,DRM)将编码器与解码器逐层连接,增强解码器效果。与原始SegNet模型相比,RT-SegNet模型在公共数据集Cityscapes、SUN RGB-D、CamVid、KITTI和作者自行标注的数据集JLUData上平均交叉联合度量分别提升了3.2%、1.8%、5.3%、14.6%、6.8%。

关键词：计算机应用环境感知深度学习机器人语义分割

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基于深度神经网络的蛋白质相互作用预测框架

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吉林大学学报（工学版） 2019年第2期49卷 570-577页

作者：刘桂霞王沫沅苏令涛吴春国孙立岩王荣全吉林大学计算机科学与技术学院长春130012 吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室长春130012

为解决实验方法中结果存在较高假阳性率和假阴性率的问题,整合蛋白质特征数据,提出一种基于深度神经网络的蛋白质相互作用预测框架。提取蛋白质的GO语义相似性、序列相似性、蛋白质重要性以及亚细胞定位信息,得到低维度的输入数据。然... 详细信息

为解决实验方法中结果存在较高假阳性率和假阴性率的问题,整合蛋白质特征数据,提出一种基于深度神经网络的蛋白质相互作用预测框架。提取蛋白质的GO语义相似性、序列相似性、蛋白质重要性以及亚细胞定位信息,得到低维度的输入数据。然后建立深度神经网络,进行预测。通过使用弃权技术,减少网络中复杂的互适应神经元,总体性能得到提高。预测框架在酿酒酵母蛋白质数据集上的准确率达到95.67%,精确度达到96.38%。实验结果表明:提取的特征数据较适合用于蛋白质互作的预测研究,且构建的基于深度神经网络的蛋白质相互作用预测框架具有出色的泛化性能,在多种数据上都能取得较好效果。

关键词：人工智能蛋白质相互作用蛋白质特征蛋白质序列深度神经网络

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基于子集一致性检测的诊断解极小性判定方法

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计算机研究与发展 2019年第7期56卷 1396-1407页

作者：田乃予欧阳丹彤刘梦张立明吉林大学计算机科学与技术学院长春130012 符号计算与知识工程教育部重点实验室(吉林大学) 长春130012

基于模型诊断作为克服第1代诊断系统的缺陷而出现的智能诊断推理技术,现已成为十分活跃的人工智能研究分支,随着相关技术的不断发展,应用愈加广泛.其中,大多数研究集中于诊断求解过程,而诊断解的极小性检测方法保证了最终求得诊断解的... 详细信息

基于模型诊断作为克服第1代诊断系统的缺陷而出现的智能诊断推理技术,现已成为十分活跃的人工智能研究分支,随着相关技术的不断发展,应用愈加广泛.其中,大多数研究集中于诊断求解过程,而诊断解的极小性检测方法保证了最终求得诊断解的极小性,也是问题求解过程中至关重要的一步.传统诊断解的极小性判定过程是将新求得的诊断解与已有诊断集合中的诊断解依次比较,检查是否有新得诊断解的超集或子集来判定极小性,这种方法随着求解过程中得到的诊断解数量增多,检测难度逐渐提高,耗时也随之增大.为解决此问题,提出了一种基于子集一致性检测的诊断解极小性判定的新方法:子集一致性(subset consistency detection, SCD)方法.通过对诊断解少数几个子集的一致性检测来给出该诊断解的极小性判定,避免了求解过程中诊断解集合增大对效率的影响.SCD方法可应用于许多高效的诊断方法,如GD(grouped diagnosis)和ACDIAG(abstract circuit diagnosis)方法,算法效率均有所提高.

关键词：基于模型诊断子集一致性诊断解极小性可满足性合取范式

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基于GA-BP神经网络的序列虹膜质量评价算法

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吉林大学学报（理学版） 2020年第6期58卷 1382-1390页

作者：张齐贤朱晓冬刘元宁王超群吴祖慷李昕龙吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室长春130012 吉林大学软件学院长春130012 吉林大学计算机科学与技术学院长春130012

针对虹膜质量评价指标单一或过多的情形,提出一种基于GA-BP神经网络的序列虹膜质量评价算法.首先对虹膜图像进行粗质量评价,筛选掉大多数不合格的较差质量图像;然后对虹膜图像进行精质量评价,选用3个较重要的指标得出指标值;最后结合BP... 详细信息

针对虹膜质量评价指标单一或过多的情形,提出一种基于GA-BP神经网络的序列虹膜质量评价算法.首先对虹膜图像进行粗质量评价,筛选掉大多数不合格的较差质量图像;然后对虹膜图像进行精质量评价,选用3个较重要的指标得出指标值;最后结合BP神经网络融合精质量评价指标进行图像质量的最终评价.在JLU-6.0虹膜库中进行验证,并与其他算法进行对比测试,测试结果表明,该算法能保留较多的有效虹膜图像,且分类精确度较高.

关键词：虹膜质量评价序列虹膜 BP神经网络精确度

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基于GAN改进的人脸表情识别算法及应用

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吉林大学学报（理学版） 2020年第3期58卷 605-610页

作者：李婷婷胡玉龙魏枫林吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室长春130012 吉林大学计算机科学与技术学院长春130012 吉林大学软件学院长春130012

针对传统人脸表情识别算法存在的特征提取能力差、识别率低和误分类率较高等问题,提出一种基于生成对抗网络(GAN)改进的人脸表情识别算法.利用生成对抗网络的博弈思想,分别设计特征提取器、特征合成器和判别器,通过判别器与特征提取器... 详细信息

针对传统人脸表情识别算法存在的特征提取能力差、识别率低和误分类率较高等问题,提出一种基于生成对抗网络(GAN)改进的人脸表情识别算法.利用生成对抗网络的博弈思想,分别设计特征提取器、特征合成器和判别器,通过判别器与特征提取器之间的对抗训练,不断增强特征提取器提取特征的能力和分类器对人脸表情识别的准确率,并将其应用在工作人员工作状态智能监测中,根据表情识别结果判断工作状态,从而合理分配实验室资源,提高实验室资源利用率.改进算法在CK+数据集上多次实验的结果表明:该算法有较高的鲁棒性,能有效提高人脸表情识别率.

关键词：表情识别对抗生成网络卷积神经网络深度学习工作状态智能监测

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同伴互评在计算机课程教学中的应用研究

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计算机教育 2021年第10期 131-134页

作者：韩霄松张禹梁艳春黄岚管仁初吉林大学计算机科学与技术学院吉林长春130012 吉林大学珠海学院计算机学院符号计算与知识工程教育部重点实验室珠海分实验室广东珠海519041

为了进一步探讨并发挥同伴互评在计算机课程中的效果,提出双通道评价反馈机制、详细评分标准、有偿同伴互评和多粒度同伴互评4方面实施手段,以3门计算机课程为研究对象,总结2017—2019年的课程成绩,通过对比分析,验证基于同伴互评实施... 详细信息

为了进一步探讨并发挥同伴互评在计算机课程中的效果,提出双通道评价反馈机制、详细评分标准、有偿同伴互评和多粒度同伴互评4方面实施手段,以3门计算机课程为研究对象,总结2017—2019年的课程成绩,通过对比分析,验证基于同伴互评实施手段可以在多种课程中有效激发学生自主学习兴趣,提高学习质量。

关键词：同伴互评计算机课程课程评价模式

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基于双模型的MUS求解方法

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计算机研究与发展 2019年第12期56卷 2623-2631页

作者：欧阳丹彤高菡田乃予刘梦张立明吉林大学软件学院长春130012 吉林大学计算机科学与技术学院长春130012 符号计算与知识工程教育部重点实验室(吉林大学) 长春130012

求解不可满足问题的极小不可满足子集(minimal unsatisfiable subset,MUS)是人工智能领域的重要研究方向.MARCO-M方法是目前采用单一极大化模型求解MUS效率最高的方法,但此方法未对求解空间进行进一步有效剪枝.针对MARCO-M方法的不足,... 详细信息

求解不可满足问题的极小不可满足子集(minimal unsatisfiable subset,MUS)是人工智能领域的重要研究方向.MARCO-M方法是目前采用单一极大化模型求解MUS效率最高的方法,但此方法未对求解空间进行进一步有效剪枝.针对MARCO-M方法的不足,结合可满足问题求解复杂度低于不可满足问题的特征,提出基于双模型即极大中间化模型的MARCO-MAM方法求解MUS.此方法对中间模型求解若得到极大可满足子集(maximal satisfiable subset,MSS),则利用可满足问题对应求解空间对不可满足问题的求解空间进行剪枝,即利用MSS对应的空间来对MUS搜索空间进行剪枝,进而通过缩减未探索空间来提高MUS求解效率;如果中间模型进行求解得到MUS时,则减少了MARCO-M方法中MUS的不可满足迭代求解次数.此方法避免了MARCO-M方法单一极大化模型求解MUS时未有效利用其他优化技术对求解空间进行剪枝的问题.实验结果表明:与MARCO-M方法相比MARCO-MAM方法效率较高,尤其在大规模问题或较大搜索空间时效率提高更为明显.

关键词：命题可满足问题极小不可满足子集极大可满足子集幂集探索双模型

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一种基于时间戳的简单表缩减算法

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软件学报 2019年第11期30卷 3355-3363页

作者：杨明奇李占山张家晨吉林大学计算机科学与技术学院吉林长春130012 符号计算与知识工程教育部重点实验室(吉林大学) 吉林长春130012

表约束是一种外延的知识表示方法,每个约束在对应的变量集上列举出所有支持或禁止的元组.广义弧相容(generalized arc consistency,简称GAC)是求解约束满足问题应用最广泛的相容性.Simple Tabular Reduction(STR)是一类高效的维持GAC的... 详细信息

表约束是一种外延的知识表示方法,每个约束在对应的变量集上列举出所有支持或禁止的元组.广义弧相容(generalized arc consistency,简称GAC)是求解约束满足问题应用最广泛的相容性.Simple Tabular Reduction(STR)是一类高效的维持GAC的算法.在回溯搜索中,STR动态地删除无效元组,降低了查找支持的开销,并拥有单位时间的回溯代价,在高元表约束上获得了广泛运用,并有大量基于STR的改进算法被提出,其中,元组集的压缩表示是目前研究较多的方法.同样基于动态维持元组集有效部分的思想,为STR提出一种检测并删除无效元组和为变量更新支持的算法,作用于原始表约束并拥有单位时间的回溯代价.实验结果表明,该算法在表约束上维持GAC的效率普遍高于现有的非基于压缩表示的STR算法,并且在一些实例上的效率高于最新的基于元组集压缩表示的STR算法.

关键词：约束满足问题简单表缩减表约束广义弧相容

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基于局部平面线性点的翻拍图像鉴别算法

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吉林大学学报（工学版） 2019年第4期49卷 1320-1328页

作者：孙延君申铉京陈海鹏赵永哲吉林大学计算机科学与技术学院长春130012 吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室长春130012 空军航空大学计算机教研室长春130022

针对现有翻拍图像鉴别算法辨别理论基础弱和鉴别率不高的问题,提出了基于局部平面线性点的翻拍图像鉴别算法。首先建立图像成像过程的数学模型,然后从模型中提出局部平面线性点的概念和性质,根据性质提取图像中的局部平面线性点作为特征... 详细信息

针对现有翻拍图像鉴别算法辨别理论基础弱和鉴别率不高的问题,提出了基于局部平面线性点的翻拍图像鉴别算法。首先建立图像成像过程的数学模型,然后从模型中提出局部平面线性点的概念和性质,根据性质提取图像中的局部平面线性点作为特征值;最后利用支持向量机分类器对真实图像和翻拍图像进行分类。实验结果及分析表明:本文算法不但对翻拍图像具有较好的鉴别率,并且特征向量的维数也低于其他鉴别算法。

关键词：计算机应用信息安全翻拍图像局部平面线性点图像鉴别

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