检索结果-维普期刊中文期刊服务平台

融合多图卷积的表格学习模型: 1; 作者王秋雨赵韦鑫 +2 位作者颜怀柏杨炬龙彭舰《计算机工程与设计》北大核心 2025年第9期2570-2577,共8页; 针对现有的表格学习方法在平衡特征与实例关系、构建图表示过程复杂且关注角度单一等问题,本文提出一种基于图神经网络的表格学习模型。该模型分别从表格数据的行和列角度初始化特征嵌入图与实例交互图,融合了数据的局部和全局信息。模... 展开更多; 关键词表格学习特征嵌入实例交互图卷积网络图注意力网络层级池化自适应融合; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于权力信号的跨表格迁移学习方法研究: 2; 作者张广发陈加乐方金云《高技术通讯》北大核心 2025年第5期451-460,共10页; 为了有效监督和审计政府行使公权力,本文提出了一种基于权力信号的跨表格迁移学习方法,目的是从政务信息系统的表格数据(简称政务表格数据)中自动检测出权力滥用问题。权力信号是公权力行使过程中的关键特征,由关键人、决策、资金、项... 展开更多; 关键词大数据监督政务数据权力信号表格学习迁移学习; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于合成数据预训练基础模型的表格数据聚类方法: 3; 作者李培文李飞江 +1 位作者王婕婷钱宇华《计算机研究与发展》北大核心 2025年第9期2139-2151,共13页; 随着数据采集与数据存储技术的飞速发展,各行业收集并存储了大量无标记的表格数据.聚类分析是挖掘这类数据潜在分组结构的重要方法.目前,处理表格数据的聚类方法多数仍然是传统聚类算法.深度学习技术和大模型技术主要用于处理非结构化... 展开更多; 关键词聚类分析表格数据学习基础模型迭代推理无监督学习; 在线阅读下载PDF 职称材料

多粒度单元格对比的文本和表格数值问答模型: 4; 作者琚江舟毛云麟 +3 位作者吴震陈宇飞戴新宇陈家骏《软件学报》北大核心 2025年第5期2167-2187,共21页; 在文本和表格的数值问答任务中,模型需要在给定的文本和表格下进行数值推理.任务目标是生成一个包含多步数值计算的计算程序,并将计算程序结果作为问题的答案.为了建模文本和表格,当前工作通过模板将表格线性化为一系列单元格句子,再基... 展开更多; 关键词表格和文本学习数值问答模型多粒度对比学习; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于模糊逻辑系统的发酵过程预估控制被引量：6: 5; 作者殷铭张兴华戴先中《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2000年第6期629-631,共3页; 本文提出基于模糊逻辑系统的发酵溶解氧的预估控制方法 ,采用表格查寻学习算法建立模糊预估规则 ,通过这些模糊规则预估出发酵通风量的操作值 ,进而控制溶解氧水平。实验结果表明 :按该方法进行控制 ,通风量能按设定优化轨迹变化 ,从而... 展开更多; 关键词模糊逻辑预估控制表格查寻学习算法发酵; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名融合多图卷积的表格学习模型: 1; 作者王秋雨赵韦鑫颜怀柏杨炬龙彭舰; 机构四川大学计算机学院成都四方伟业软件股份有限公司市场部; 出处《计算机工程与设计》北大核心 2025年第9期2570-2577,共8页; 基金四川省重点研发计划基金项目(2023YFG0115,2023YFG0112) 国家自然科学基金项目(62072320) +1 种基金四川省省级工业发展资金产业基础攻关任务项目《新一代大数据可视化决策分析平台》基金项目(2023JB06)。; 文摘针对现有的表格学习方法在平衡特征与实例关系、构建图表示过程复杂且关注角度单一等问题,本文提出一种基于图神经网络的表格学习模型。该模型分别从表格数据的行和列角度初始化特征嵌入图与实例交互图,融合了数据的局部和全局信息。模型通过结合图卷积和图注意力的双核卷积模块增强节点嵌入表示,利用基于动态门控的层级池化模块降低图复杂度并保留重要节点差异信息,同时引入自适应融合模块平衡特征与实例关系并提升模型准确性。在5个公开数据集上的实验结果表明,模型性能提升了1~3个百分点;大量消融实验验证了各模块对提升模型学习能力的重要性。; 关键词表格学习特征嵌入实例交互图卷积网络图注意力网络层级池化自适应融合; Keywords tabular learning feature embedding instance interaction graph convolutional network graph attention network hierarchical pooling adaptive fusion; 分类号 TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于权力信号的跨表格迁移学习方法研究: 2; 作者张广发陈加乐方金云; 机构中国科学院计算技术研究所中国科学院大学; 出处《高技术通讯》北大核心 2025年第5期451-460,共10页; 基金国家重点研发计划(2016YFB0502302) 北京市科技计划(A201908230146) 河北省科技计划(20310106D)资助项目。; 文摘为了有效监督和审计政府行使公权力,本文提出了一种基于权力信号的跨表格迁移学习方法,目的是从政务信息系统的表格数据(简称政务表格数据)中自动检测出权力滥用问题。权力信号是公权力行使过程中的关键特征,由关键人、决策、资金、项目和物资5个要素构成。这些权力信号分布在不同的政务表格数据中,政务表格数据结构多样,对权力信号跨表格学习带来挑战。本文设计了一种基于权力信号的跨表格迁移学习框架PowerTab(power tabular transformer),旨在引导模型在政务表格数据上学习通用的权力信号表征,并使用迁移学习将其应用到目标任务的检测模型中。该框架实现了一种在政务表格数据中提取词元级权力特征的方法,使得检测模型具有零样本学习能力。在5个数据集上的实验结果表明本文方法优于基线方法,为政务表格数据的大数据监督提供了一种有效的手段。; 关键词大数据监督政务数据权力信号表格学习迁移学习; Keywords big data supervision administrative data power signal tabular learning transfer learning; 分类号 TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于合成数据预训练基础模型的表格数据聚类方法: 3; 作者李培文李飞江王婕婷钱宇华; 机构山西大学大数据科学与产业研究院演化科学智能山西省重点实验室(山西大学); 出处《计算机研究与发展》北大核心 2025年第9期2139-2151,共13页; 基金国家自然科学基金项目(62441239,62476160,62306170,62136005,U24A20253)。; 文摘随着数据采集与数据存储技术的飞速发展,各行业收集并存储了大量无标记的表格数据.聚类分析是挖掘这类数据潜在分组结构的重要方法.目前,处理表格数据的聚类方法多数仍然是传统聚类算法.深度学习技术和大模型技术主要用于处理非结构化的图像、文本、语音等数据类型,其强大的表示能力和推理能力在结构化的表格数据处理中仍难以发挥优势. 2025年,《Nature》刊发的TabPFN是一种可用于高效处理分类和回归任务的表格数据基础模型,为表格数据学习提供了新的基础.受此启发,提出了一种基于合成数据预训练基础模型的表格数据聚类方法,主要包括预训练阶段和迭代推理阶段.其中,预训练阶段基于传统数据聚类算法和TabPFN模型获得无标记表格数据的初始伪标签,迭代推理阶段基于微调后的TabPFN模型循环更新伪标签以得到聚类结果.在基准数据集上的大量实验分析表明,改进方法显著提高了7种代表性聚类算法的性能.; 关键词聚类分析表格数据学习基础模型迭代推理无监督学习; Keywords clustering analysis tabular data learning foundation model iterative inference unsupervised learning; 分类号 TP311.13 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论] TP309 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名多粒度单元格对比的文本和表格数值问答模型: 4; 作者琚江舟毛云麟吴震陈宇飞戴新宇陈家骏; 机构计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学); 出处《软件学报》北大核心 2025年第5期2167-2187,共21页; 基金国家自然科学基金(62376120,61936012,62206126)。; 文摘在文本和表格的数值问答任务中,模型需要在给定的文本和表格下进行数值推理.任务目标是生成一个包含多步数值计算的计算程序,并将计算程序结果作为问题的答案.为了建模文本和表格,当前工作通过模板将表格线性化为一系列单元格句子,再基于文本和单元格句子设计生成器以产生计算程序.然而,这种方法面临一个特定问题:由模板生成的单元格句子间差异微小,生成器难以区分回答问题所必需的单元格句子(支撑单元格句子)和回答问题无关的单元格句子(干扰单元格句子),最终导致模型基于干扰单元格句子生成错误的计算程序.为了解决这个问题,在生成器上设计一个多粒度单元格语义对比方法,其主要目的是增加支撑单元格句子和干扰单元格句子表示距离,进而帮助生成器区分它们.这个方法由粗粒度单元格语义对比和细粒度单元格语义构成元素对比(包括行名对比,列名对比及单元格数值对比)共同构成.实验结果验证所提出的多粒度单元格语义对比方法可以使生成器在FinQA和MultiHiertt数值推理数据集上取得优于基准模型的表现.在FinQA数据集上,多粒度单元格语义对比方法上最高可以提升答案正确率达到3.38%;特别地,在更为困难的层次化表格数据集MultiHiertt中,该方法使生成器的正确率显著提高了7.8%.同大语言模型GPT-3结合思维链相比,基于多粒度单元格语义对比的生成器性能在FinQA和MultiHiertt上分别表现出5.44%和1.69%的答案正确率提升.后续分析实验进一步验证多粒度单元格语义对比方法有助于生成器区分支撑单元格句子和干扰单元格句子.; 关键词表格和文本学习数值问答模型多粒度对比学习; Keywords table and text learning numerical question-answering model multi-granularity contrastive learning; 分类号 TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于模糊逻辑系统的发酵过程预估控制被引量：6: 5; 作者殷铭张兴华戴先中; 机构东南大学自动控制系; 出处《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2000年第6期629-631,共3页; 文摘本文提出基于模糊逻辑系统的发酵溶解氧的预估控制方法 ,采用表格查寻学习算法建立模糊预估规则 ,通过这些模糊规则预估出发酵通风量的操作值 ,进而控制溶解氧水平。实验结果表明 :按该方法进行控制 ,通风量能按设定优化轨迹变化 ,从而节约供氧能量 ,防止出现氧限制的情况 ,为发酵过程控制提供了一条新的途径。; 关键词模糊逻辑预估控制表格查寻学习算法发酵; Keywords Fuzzy logic Predictive control Table lookup algorithms Fermentation; 分类号 TQ920.5 [轻工技术与工程—发酵工程] TP273.4 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	融合多图卷积的表格学习模型	王秋雨赵韦鑫颜怀柏杨炬龙彭舰	《计算机工程与设计》北大核心	2025	0	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于权力信号的跨表格迁移学习方法研究	张广发陈加乐方金云	《高技术通讯》北大核心	2025	0	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于合成数据预训练基础模型的表格数据聚类方法	李培文李飞江王婕婷钱宇华	《计算机研究与发展》北大核心	2025	0	在线阅读下载PDF 职称材料
4	多粒度单元格对比的文本和表格数值问答模型	琚江舟毛云麟吴震陈宇飞戴新宇陈家骏	《软件学报》北大核心	2025	0	在线阅读下载PDF 职称材料
5	基于模糊逻辑系统的发酵过程预估控制	殷铭张兴华戴先中	《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2000	6	在线阅读下载PDF 职称材料