引入双曲正切阈值函数的平稳小波变换心电信号去噪方法 被引量：1

1

作者 王海勇 丁顾霏 《计算机科学》 北大核心 2025年第5期179-186,共8页

在心电信号的采集过程中,各种噪声充斥在心电信号中,这会使心电信号变得难以识别,从而影响医务人员的诊断。对心电信号进行去噪处理,是心电信号研究的重要环节。基于平稳小波变换的技术,针对平稳小波去噪过程中硬阈值、软阈值的缺陷,提... 在心电信号的采集过程中,各种噪声充斥在心电信号中,这会使心电信号变得难以识别,从而影响医务人员的诊断。对心电信号进行去噪处理,是心电信号研究的重要环节。基于平稳小波变换的技术,针对平稳小波去噪过程中硬阈值、软阈值的缺陷,提出一种可变参数下的双曲正切函数(SWTaVHT)来对心电信号进行去噪;同时,为了防止在去噪过程中丢失一些高频信息段,引入利用R峰位置信息辅助的修正方法,以更好地保留有用的信号特征。为了评估SWTaVHT的有效性,在公开数据库MIT-BIH上与现有的方法进行对比实验。结果表明,去噪之后的信噪比(SNR)、均方根误差(RMSE)和均方根差百分比(PRD)均优于现有方法。SWTaVHT在不改变原始信号振幅的情况下,对心电信号数据进行去噪处理,其效果优于现有方法。 展开更多

关键词 心电信号 阈值函数 平稳小波变换 R峰校正 去噪

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基于多头图注意力机制的神经协同过滤推荐算法 被引量：1

2

作者 顾亦然 史家旺 黄丽亚 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2024年第12期2929-2935,共7页

目前主流的基于用户—项目二分图表征学习的推荐系统主要采用度归一化或平均池化的方法作为图上的近邻消息聚合策略,来学习用户和项目的表征向量.但是这两种聚合操作忽略了不同相邻节点对目标节点的重要性不同,从而导致最终刻画的用户... 目前主流的基于用户—项目二分图表征学习的推荐系统主要采用度归一化或平均池化的方法作为图上的近邻消息聚合策略,来学习用户和项目的表征向量.但是这两种聚合操作忽略了不同相邻节点对目标节点的重要性不同,从而导致最终刻画的用户和项目的表征表示不够准确.为此,本文提出了一种基于多头图注意力机制的神经协同过滤推荐模型(MGAT4Rec)来显示的建模目标节点与邻居节点之间的亲和力.该模型采用图注意力机制来捕获不同相邻节点的重要性并降低噪声信息的干扰,实现了对近邻节点信息的可解释性聚合;在此基础上,为了学习到更丰富的节点表征,通过使用多头图注意力机制来学习节点在不同潜在空间下的表征,将不同空间下的表征进行融合得到最终节点的表征向量.在MovieLens-100K和Amazon两个公开的数据集上进行了对比实验,MGAT4Rec在Recall@10和NDCG@10两个性能指标上相较于基线模型均有所提升. 展开更多

关键词 协同过滤 节点重要性 图注意力机制 可解释性聚合

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ID4TST:基于融合数据集的文本风格迁移模型

3

作者 顾亦然 薛宇辰 张腾飞 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2024年第10期2338-2344,共7页

文本风格迁移是自然语言处理的一项新兴任务,旨在改变文本的风格属性并保持其语义不变,本文对写作风格的迁移进行研究.在较小规模数据集上训练的风格迁移模型虽然能根据源文本生成具有目标的写作风格的文本,但是却无法很好地保留源文本... 文本风格迁移是自然语言处理的一项新兴任务,旨在改变文本的风格属性并保持其语义不变,本文对写作风格的迁移进行研究.在较小规模数据集上训练的风格迁移模型虽然能根据源文本生成具有目标的写作风格的文本,但是却无法很好地保留源文本的内容.本文将多个数据集融合进一个训练集,利用更大规模的数据增强模型抽取高级语义特征的能力,同时加入启发式语言模板用于区分不同的数据集.此外,本文还改进了作家归属分类器的分类算法进行写作风格的量化.实验结果表明,本文提出的方法生成的文本不仅能在一定程度上更接近目标写作风格,并且在源文本内容保存和通顺程度方面都优于其他模型. 展开更多

关键词 文本风格迁移 写作风格 融合数据集 启发式语言模板 分类算法

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融合注意力机制和课程式学习的人脸识别方法 被引量：8

4

作者 王海勇 潘海涛 刘贵楠 《计算机科学与探索》 CSCD 北大核心 2023年第8期1893-1903,共11页

针对当前人脸识别算法中提取的人脸特征可区分性不强、难易样本区分度不够的问题,提出一种融合注意力机制和课程式学习的人脸识别算法(ECACFace)。该算法提出一种高效的空间通道注意力模块(ESCA)并将其融入特征提取网络的基本模块中,使... 针对当前人脸识别算法中提取的人脸特征可区分性不强、难易样本区分度不够的问题,提出一种融合注意力机制和课程式学习的人脸识别算法(ECACFace)。该算法提出一种高效的空间通道注意力模块(ESCA)并将其融入特征提取网络的基本模块中,使用高效的通道注意力模块(ECA)获取通道关注度并在ECA之后加入空间注意力模块,在关注图像通道信息的基础之上进一步获取空间关注度,从而得到信息更加丰富的人脸特征向量用于人脸分类。同时在训练时引入基于课程式学习的损失函数,做到在训练过程中区分难易样本,并在前期着重训练简单样本,后期着重训练困难样本,实现有区分度的样本学习。在CASIAWebFace数据集上训练基于轻量级网络和浅层网络的ECACFace,与原始网络相比有超过1.5个百分点的精度提升。在百万规模的MS1MV2数据集上训练基于深层网络的ECACFace,在CPLFW数据集上比ArcFace精度提升了1.14个百分点,实验结果表明,融合ESCA模块和基于课程式学习的损失函数能够进一步提升人脸识别性能。 展开更多

关键词 人脸识别 特征提取 课程式学习 注意力机制

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基于电影属性和交互信息的电影推荐算法 被引量：12

5

作者 顾亦然 张远之 杨海根 《南京理工大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2022年第2期177-184,共8页

为了缓解电影推荐系统准确率低、可解释性差和数据稀疏等问题,该文同时考虑电影属性信息和用户与电影的交互信息,融合知识图谱和协同过滤算法提出了基于电影属性和交互信息的电影推荐算法,简称为RippleNet协同过滤(RippleNet collaborat... 为了缓解电影推荐系统准确率低、可解释性差和数据稀疏等问题,该文同时考虑电影属性信息和用户与电影的交互信息,融合知识图谱和协同过滤算法提出了基于电影属性和交互信息的电影推荐算法,简称为RippleNet协同过滤(RippleNet collaborative filtering,RippleNet-CF)。该模型一方面利用电影与电影属性之间的相互关系构建电影知识图谱,提取电影与电影之间的关系,通过RippleNet模型计算用户偏好。另一方面使用电影和用户间的交互信息,通过协同过滤算法计算出用户偏好。最后结合上述2个方面得出推荐列表,并根据推荐列表进行Top-K推荐。试验结果表明,该文提出的方法在推荐效果的准确率方面有显著提升,同时具有更好的解释性并缓解了数据稀疏问题。 展开更多

关键词 电影属性 知识图谱 协同过滤 推荐系统 准确率 兴趣偏好

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基于多任务与用户兴趣变化的短视频用户行为预测算法 被引量：3

6

作者 顾亦然 徐泽彬 杨海根 《复杂系统与复杂性科学》 CAS CSCD 北大核心 2023年第4期69-76,共8页

为预测短视频用户行为(如:查看评论,点赞,点击头像,转发),考虑用户兴趣变化,将排序后的用户历史行为序列作为语料库引入Word2Vec训练得到词嵌入模型,学习用户的动态兴趣,有效捕获用户兴趣的变化。通过特征工程构建的统计特征与词嵌入模... 为预测短视频用户行为(如:查看评论,点赞,点击头像,转发),考虑用户兴趣变化,将排序后的用户历史行为序列作为语料库引入Word2Vec训练得到词嵌入模型,学习用户的动态兴趣,有效捕获用户兴趣的变化。通过特征工程构建的统计特征与词嵌入模型构建的用户动态兴趣特征输入多任务模型,并提出一种新的评价指标来评估模型的预测精度。实验结果表明,相较于shared-bottom、Wide&Deep、DeepFM,提出的考虑用户兴趣变化的MMoE模型具有最优的预测精度。 展开更多

关键词 行为预测 行为序列 Word2Vec MMoE 用户兴趣变化 W-uAUC

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基于用户行为序列的短视频用户多行为点击预测模型 被引量：2

7

作者 顾亦然 王雨 杨海根 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2023年第2期672-679,共8页

目前主流的点击预测模型采用线性模型和深度神经网络相结合的方法学习用户与物品之间特征交互,忽略了用户的历史行为本质上是一个动态序列的事实,从而导致无法有效捕获用户行为序列中蕴含的时间信息。为此,该文提出了基于用户行为序列... 目前主流的点击预测模型采用线性模型和深度神经网络相结合的方法学习用户与物品之间特征交互,忽略了用户的历史行为本质上是一个动态序列的事实,从而导致无法有效捕获用户行为序列中蕴含的时间信息。为此,该文提出了基于用户行为序列的短视频用户多行为点击预测模型(USCP)。该模型将用户的历史行为按交互时间的顺序排序,生成用户历史行为序列。在DeepFM模型的基础上引入词嵌入模型Word2Vec,根据用户历史行为序列自适应学习到该用户的动态兴趣,有效捕获到用户兴趣的变化。在某短视频平台上公开的脱敏数据集上进行了对比实验,评价指标采用GAUC(Group AUC),结果表明该模型性能优于其他几个模型。 展开更多

关键词 行为序列 深度学习 DeepFM 点击预测 Word2Vec

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高校实验室信息化数据治理的探索 被引量：11

8

作者 邱坤 郭盛 +1 位作者 顾亦然 赵允玉 《实验室研究与探索》 CAS 北大核心 2022年第10期265-269,共5页

数据对于高校实验室建设水平、管理效率和服务能力的提升起到了重要的支撑作用。对实验室信息化数据管理中存在的数据重复填报、查询不便利、流转不通畅、数据质量差、深层次价值未发挥等问题,进行深入研究,提出明确数据治理原则和目标... 数据对于高校实验室建设水平、管理效率和服务能力的提升起到了重要的支撑作用。对实验室信息化数据管理中存在的数据重复填报、查询不便利、流转不通畅、数据质量差、深层次价值未发挥等问题,进行深入研究,提出明确数据治理原则和目标。采取扩大数据采集渠道、构建统一数据平台、完善实验室系统交互功能、重视数据分析工作等措施,在实践中完成了对实验室、实验人员、仪器设备等信息的分级、细化、动态管理。通过这些措施,实现了信息发布交互和数据共享对接功能,完善实验室综合管理与安全平台的建设,有效提升了工作效率和用户体验,提高了实验队伍建设水平,优化了仪器设备利用率。这些改革助力高校人才培养和科学研究水平的提升,同时也为其他高校实验室数据治理工作的开展提供了参考。 展开更多

关键词 高校实验室 数据治理 数据采集 数据分析 开放共享

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融合注意力胶囊的深度因子分解机模型 被引量：1

9

作者 顾亦然 姚朱鹏 杨海根 《通信学报》 EI CSCD 北大核心 2021年第10期130-139,共10页

针对深度学习中推荐模型特征组合单一、消解大量有价值特征信息以及过拟合等问题,设计了一种新型的注意力得分机制——注意力胶囊,提出了一种融合注意力胶囊的深度因子分解机模型。基于DeepFM模型,将用户历史点击行为与候选物品进行权... 针对深度学习中推荐模型特征组合单一、消解大量有价值特征信息以及过拟合等问题,设计了一种新型的注意力得分机制——注意力胶囊,提出了一种融合注意力胶囊的深度因子分解机模型。基于DeepFM模型,将用户历史点击行为与候选物品进行权重计算,降低了无关特征对模型的影响,充分挖掘了不同历史行为对用户兴趣的差异性影响。训练过程中加入自适应正则化式,在不影响训练速度的前提下,有效地减少了过拟合。在2个公开数据集上进行对比实验,实验结果表明,所提模型相对于其他模型在损失函数和GAUC上均有明显提升。 展开更多

关键词 推荐模型 深度学习 注意力胶囊 因子分解机 自适应正则化

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基于深度学习的桥梁裂缝的智能识别与分类 被引量：4

10

作者 彭家旭 顾亦然 《现代电子技术》 2023年第24期135-140,共6页

桥梁裂缝检测是桥梁养护作业中的一项重要工作,但目前的裂缝检测效率和质量仍有待提高,难以满足未来大量桥梁检测的任务需求。为解决传统检测存在的桥梁裂缝识别效率低、效果不佳等问题,提出一种基于深度学习YOLOv5s的改进算法,实现对... 桥梁裂缝检测是桥梁养护作业中的一项重要工作,但目前的裂缝检测效率和质量仍有待提高,难以满足未来大量桥梁检测的任务需求。为解决传统检测存在的桥梁裂缝识别效率低、效果不佳等问题,提出一种基于深度学习YOLOv5s的改进算法,实现对桥梁裂缝的识别与分类。对数据集进行分割与数据增强处理,再采用Labelimg图像标注软件制作裂缝分割模型训练数据集,构建自注意力机制(CBAM)增强模型。实验结果表明,所提出的裂缝检测模型能够实现对桥梁裂缝高精度、高效率、智能化的检测,具有较强的研究价值和广泛的应用前景。 展开更多

关键词 桥梁检测 裂缝识别 YOLOv5s Labelimg 数据增强 自注意力机制 智能化检测 桥梁养护

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“双一流”目标下的高校信息化服务能力提升对策 被引量：21

11

作者 邱坤 《实验室研究与探索》 CAS 北大核心 2019年第11期239-242,293,共5页

针对高校信息化现状及存在的校内办事流程繁杂、各类信息重复填报以及教职工信息素养培育工作不到位等服务能力不足的问题,进行深入分析、研究,提出加强顶层设计.由分管信息化的副校长担任CIO,统筹协调工作,通过运用信息化技术加管理的... 针对高校信息化现状及存在的校内办事流程繁杂、各类信息重复填报以及教职工信息素养培育工作不到位等服务能力不足的问题,进行深入分析、研究,提出加强顶层设计.由分管信息化的副校长担任CIO,统筹协调工作,通过运用信息化技术加管理的手段,理顺工作流程、构建网上办事大厅,提高服务效率,方便广大师生;通过加强数据治理、构建一表通系统,解决师生填表中各类信息重复填报的问题,用数据精准助力教学管理决策;通过有针对性的加强各类教职工信息素养的培育,推进信息化建设工作更好的开展,从而进一步提升高校信息化服务能力,推动高校“双一流”目标的早日实现. 展开更多

关键词 双一流 高校信息化 服务能力 信息素养

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