期刊文献+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
共找到285篇文章
< 1 2 … 15 >
每页显示 20 50 100
已选择0条
导出题录 引用分析
参考文献
引证文献
 统计分析
检索结果
已选文献
显示方式：
新一代人工智能背景下粒计算研究现状与展望
1
作者 张超 丁雨欣 +1 位作者 李文涛 徐伟华 《南京理工大学学报》 北大核心 2025年第3期265-277,共13页
新一代人工智能以大数据驱动为核心,呈现出深度学习、跨界融合、人机协同、群智开放和自主操控等新特征。然而,海量数据处理、多模态语义融合、模型可解释性以及隐私保护等问题亟需坚实的方法论支撑。作为人工智能的重要分支,粒计算从... 新一代人工智能以大数据驱动为核心,呈现出深度学习、跨界融合、人机协同、群智开放和自主操控等新特征。然而,海量数据处理、多模态语义融合、模型可解释性以及隐私保护等问题亟需坚实的方法论支撑。作为人工智能的重要分支,粒计算从多层次与多视角等维度建模。采用粒度粗化与粒度细化策略,粒计算通过以满意近似解替代精确解的方式为新一代人工智能背景下问题的分解与处理提供理论框架。首先,系统梳理粒计算的发展历程与核心概念。其次,对模糊集、粗糙集、三支决策、商空间、概念认知学习以及粒球计算等模型进行总结。然后,通过文献计量法,分析粒计算相关文献的发表数量、研究领域以及关键词共现叠加等。最后,对粒计算在新一代人工智能背景下所面临的机遇进行展望。 展开更多
关键词 粒计算 新一代人工智能 模糊集 粗糙集 三支决策 商空间 概念认知学习 粒球计算
在线阅读 下载PDF
多尺度信息系统下基于证据理论的三支多属性决策建模
2
作者 李瑞 张超 李德玉 《小型微型计算机系统》 北大核心 2025年第9期2082-2089,共8页
多尺度信息系统为智能决策提供多个粒度层次的数据信息.本文旨在克服单尺度信息系统的局限,改进三支决策的主观性缺陷,并解决D-S证据理论在处理高度冲突证据时的矛盾问题,进而探索三支多属性决策方法.首先,提出基于熵权法的多尺度信息... 多尺度信息系统为智能决策提供多个粒度层次的数据信息.本文旨在克服单尺度信息系统的局限,改进三支决策的主观性缺陷,并解决D-S证据理论在处理高度冲突证据时的矛盾问题,进而探索三支多属性决策方法.首先,提出基于熵权法的多尺度信息系统融合模型,以综合考虑各尺度的重要性.其次,将灰色关联度融入TOPSIS法,获取备选方案的评价值,并作为三支决策的条件概率.然后,利用D-S证据理论和信息散度融合三支决策的多组阈值,以获得最终决策结果.最后,通过高等教育综合评估数据集验证该方法在人才评价中的可行性与有效性.本文模型丰富了多尺度信息系统、三支决策、证据理论和信息散度的理论,并有效降低了多属性决策的风险. 展开更多
关键词 粒计算 多尺度信息系统 三支决策 D-S证据理论 信息散度
在线阅读 下载PDF
从人类智能到机器实现模型——粒计算理论与方法 被引量：71
3
作者 苗夺谦 张清华 +7 位作者 钱宇华 梁吉业 王国胤 吴伟志 高阳 商琳 顾沈明 张红云 《智能系统学报》 CSCD 北大核心 2016年第6期743-757,共15页
人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学,是对人的意识、思维过程的模拟。粒计算是当前智能信息处理领域中一种新的概念和计算范式,是研究基于多层次粒结构的思维方式、复杂... 人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学,是对人的意识、思维过程的模拟。粒计算是当前智能信息处理领域中一种新的概念和计算范式,是研究基于多层次粒结构的思维方式、复杂问题求解、信息处理模式及其相关理论、技术和工具的方法论。本文首先分析了人工智能模拟人脑智能的粒计算模式与方法,其次总结了粗糙集、商空间、模糊集、云模型、三支决策等几种典型的粒计算基本构架与数学模型,然后分析知识的多粒度解析表示与不确定性度量的研究现状,最后展望了粒计算求解模式在大数据时代所面临的机遇与挑战。 展开更多
关键词 人工智能 大数据 不确定性 粒计算 多粒度 粗糙集 商空间 模糊集 云模型 三支决策
在线阅读 下载PDF
融合目标词上下文序列与结构信息的框架识别方法 被引量：1
4
作者 闫智超 李茹 +4 位作者 苏雪峰 李欣杰 柴清华 韩孝奇 赵云肖 《中文信息学报》 CSCD 北大核心 2024年第1期86-96,共11页
框架识别是框架语义角色标注的重要前提,该任务是为给定句子中的目标词寻找一个可激活的框架。框架识别通常看作是针对目标词的分类问题,一般采用序列建模的方式学习融合上下文的目标词表示。该方式忽略了目标词所在上下文的结构信息,... 框架识别是框架语义角色标注的重要前提,该任务是为给定句子中的目标词寻找一个可激活的框架。框架识别通常看作是针对目标词的分类问题,一般采用序列建模的方式学习融合上下文的目标词表示。该方式忽略了目标词所在上下文的结构信息,且在建模时未考虑不同词性目标词在句法和语义结构上的差异。针对这些不足,该文提出了一种融合目标词上下文序列与结构信息的框架识别方法,该方法使用BERT和GCN分别对不同词性目标词的上下文信息和融合PropBank语义角色或依存句法结构信息的目标词进行建模,然后得到融合序列和结构信息的目标词表示。另外,该文分析了不同词性目标词依存信息的结构差异,采用一种集成学习方法克服了单一模型在此方面的不足。最后,在FN1.7和CFN数据集上的实验结果表明,融合目标词上下文序列与结构信息的框架识别方法在性能上优于当前最好模型。 展开更多
关键词 框架识别 语义角色 依存句法 BERT GCN
在线阅读 下载PDF
基于彩色图像高频信息引导的深度图超分辨率重建算法研究 被引量：2
5
作者 李嘉莹 梁宇栋 +2 位作者 李少吉 张昆鹏 张超 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2024年第7期197-205,共9页
深度图像信息是三维场景信息的重要组成部分,然而,由于采集设备的局限性和成像环境的多样性,深度传感器获取的深度图像往往分辨率较低、高频信息较少,限制了其在各种计算机视觉任务中的进一步应用。深度图超分辨率试图提高深度图的分辨... 深度图像信息是三维场景信息的重要组成部分,然而,由于采集设备的局限性和成像环境的多样性,深度传感器获取的深度图像往往分辨率较低、高频信息较少,限制了其在各种计算机视觉任务中的进一步应用。深度图超分辨率试图提高深度图的分辨率,是一项实用而有价值的任务。同一场景下的RGB图像分辨率高,纹理信息丰富,部分深度图超分辨率算法通过引入来自同一场景下的RGB图像提供指导信息,实现了算法性能的显著提升。然而,由于RGB图像和深度图之间的模态不一致,如何充分、有效地利用RGB信息辅助深度图像进行图像超分辨率重建仍然极具挑战。为此,提出了一种基于彩色图像高频信息引导的深度图超分辨率重建算法。具体地,设计了一个高频特征提取模块来自适应地学习彩色图像中的高频信息,以指导深度图边缘的重建。另外,设计了一个特征自注意力模块来获取特征之间的全局依赖,同时提取更深层次的特征,以帮助深度图细节信息的恢复。经过跨模态融合,重组深度图像特征和彩色图像引导特征,并使用多尺度特征融合模块融合不同尺度特征之间的空间结构信息,获取包含多级感受野的重建信息。最后,通过深度重建模块,恢复相应的高分辨率深度图。公开数据集上的实验结果表明所提方法在定量和定性两方面均优于对比方法,验证了所提方法的有效性。 展开更多
关键词 深度图超分重建 深度学习 跨模态特征融合 高频信息 自注意力机制
在线阅读 下载PDF
基于标签语义信息感知的少样本命名实体识别方法 被引量：2
6
作者 张越 王长征 +4 位作者 苏雪峰 闫智超 张广军 邵文远 李茹 《北京大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第3期413-421,共9页
在少样本命名实体识别方法中,目前广泛应用的方法是基于原型网络的两阶段模型。但是,该方法未充分利用实体标签中的语义信息,且在距离计算中过度依赖实体类型原型向量,导致模型泛化能力差。针对这些问题,提出一种基于标签语义信息感知... 在少样本命名实体识别方法中,目前广泛应用的方法是基于原型网络的两阶段模型。但是,该方法未充分利用实体标签中的语义信息,且在距离计算中过度依赖实体类型原型向量,导致模型泛化能力差。针对这些问题,提出一种基于标签语义信息感知的少样本命名实体识别方法。该方法是一种先进行实体跨度检测,再判断实体类型的两阶段方法。在构建实体类型原型向量时,将对应实体类型包含的语义信息考虑在内,通过维度转换层将其与原型向量相融合。在对新样本进行实体识别时,将实体类型的正负样本与实体类型原型向量组成实体类型三元组,依据样本到三元组的距离对其进行分类。在多个数据集上的实验结果证明,该模型的性能比以往的模型有较大的提升。 展开更多
关键词 少样本命名实体识别 标签语义信息感知 实体类型三元组 原型网络
在线阅读 下载PDF
融合描述信息和结构特征的知识图谱链接预测 被引量：1
7
作者 陈加兴 胡志伟 +3 位作者 李茹 韩孝奇 卢江 闫智超 《计算机科学与探索》 CSCD 北大核心 2024年第2期486-495,共10页
知识图谱普遍存在知识不完整的问题,这使得链接预测成为知识图谱的重要研究内容。现有模型仅关注三元组的嵌入表示,一方面,在模型的输入仅对实体和关系的嵌入表示进行随机初始化,并未融入实体及关系的描述信息,会缺失语义信息;另一方面... 知识图谱普遍存在知识不完整的问题,这使得链接预测成为知识图谱的重要研究内容。现有模型仅关注三元组的嵌入表示,一方面,在模型的输入仅对实体和关系的嵌入表示进行随机初始化,并未融入实体及关系的描述信息,会缺失语义信息;另一方面,在解码时忽略三元组自身结构特征对链接预测结果的影响。针对上述问题,提出一种融合描述信息与结构特征的知识图谱链接预测模型BFGAT。BFGAT模型利用BERT预训练模型编码实体和关系的描述信息,并将描述信息融入到实体与关系的嵌入表示中,解决缺失语义信息的问题;在编码过程使用图注意力机制聚合邻接节点的信息,解决目标节点获得更为丰富信息的问题;在解码过程把三元组的嵌入表示拼接成矩阵,采用基于CNN卷积池化的方法,解决三元组结构特征的问题。该模型在公开数据集FB15k-237和WN18RR上进行了详细的实验,实验表明BFGAT模型能有效提高知识图谱链接预测的效果。 展开更多
关键词 知识图谱 链接预测 BERT 卷积神经网络(CNN)
在线阅读 下载PDF
社交网络下基于扩展信任传播的多粒度群共识
8
作者 张超 王安娜 +2 位作者 李文涛 詹建明 李德玉 《南京理工大学学报》 北大核心 2025年第3期298-309,共12页
群共识旨在通过意见交互使群体意见高度一致。在社交网络群共识中,信任传播面临多路径融合挑战,且单粒度调整难以满足个性化需求。为此,借助优化模型在多路径融合方面以及多粒度分析在个性化建模方面的优势,提出基于扩展信任传播的多粒... 群共识旨在通过意见交互使群体意见高度一致。在社交网络群共识中,信任传播面临多路径融合挑战,且单粒度调整难以满足个性化需求。为此,借助优化模型在多路径融合方面以及多粒度分析在个性化建模方面的优势,提出基于扩展信任传播的多粒度群共识方法。首先,利用优化模型实现信任传播。其次,从意见与信任双重视角构建综合指标,指导Leiden社区探测。然后,引入一致模算子评估多指标对子组权重的聚合效应。最后,依据信任水平和意见分歧划分粒度,实施个性化调整策略。实验结果表明,在钢铁能耗数据集上,该文所提方法在各项指标上均优于对比的群共识方法。相较于基于利他主义和公平偏好的最小代价共识模型,其迭代轮数降低25%,算法执行效率提升24.27%,群共识水平提升0.09%。实验结果验证了优化驱动的信任传播和多粒度分析对提升群共识性能的有效性。 展开更多
关键词 粒计算 多粒度 社交网络 信任传播 钢铁能耗
在线阅读 下载PDF
基于关系图卷积神经网络的跨句实体关系抽取
9
作者 陈千 关春祥 +1 位作者 郭鑫 王素格 《中文信息学报》 北大核心 2025年第7期62-71,共10页
相对于句子级关系抽取,涉及关系的实体存在于多个句子中的情况在实际场景中更常见。因此篇章级关系抽取逐渐成为近年来信息抽取领域的研究热点。为了充分利用上下文信息和篇章结构信息,该文采用实体嵌入表示和实体间的显式结构关系研究... 相对于句子级关系抽取,涉及关系的实体存在于多个句子中的情况在实际场景中更常见。因此篇章级关系抽取逐渐成为近年来信息抽取领域的研究热点。为了充分利用上下文信息和篇章结构信息,该文采用实体嵌入表示和实体间的显式结构关系研究跨句实体关系抽取。首先,对篇章进行编码和构图;进而,使用关系图卷积神经网络对图节点进行更新,并利用融合篇章全局信息的节点嵌入表示更新边嵌入表示;最后,该模型使用一种迭代算法完成边信息的推理,实现跨句实体关系抽取。实验结果表明,相比基线模型,在CDR和GDA数据集上的跨句实体关系抽取性能得到了显著提高。 展开更多
关键词 关系图卷积神经网络 跨句实体关系抽取 实体嵌入
在线阅读 下载PDF
持续记忆的流图神经网络
10
作者 郭虎升 孙玉杰 王文剑 《小型微型计算机系统》 北大核心 2025年第4期818-824,共7页
流图的节点和边以流的形式持续产生,导致整个图结构随着时间推移而不断演化.图神经网络作为图嵌入技术的一种,在捕获流图的动态信息以及快速适应流图持续演化等方面仍然面临着巨大的挑战.为解决这些问题,本文提出了持续记忆的流图神经网... 流图的节点和边以流的形式持续产生,导致整个图结构随着时间推移而不断演化.图神经网络作为图嵌入技术的一种,在捕获流图的动态信息以及快速适应流图持续演化等方面仍然面临着巨大的挑战.为解决这些问题,本文提出了持续记忆的流图神经网络(CMSGNN).该模型能够根据流图持续的演化充分学习历史信息,通过增量学习的方式更新已记忆的历史信息,并且能够自适应地调整模型以适应流图的变化程度,以获得更符合当前信息的流图嵌入.该模型将历史信息与当前信息相结合使得模型能够获得更准确的流图嵌入,从而提高下游任务的准确率.实验结果表明,本文提出的CMSGNN在现实生活中的多个数据集上执行多个任务上均有更好的性能. 展开更多
关键词 流图 图神经网络 历史信息 增量更新 当前信息 自适应聚合
在线阅读 下载PDF
融合显著边界约束的弱监督语义分割方法
11
作者 白雪飞 张丽娜 王文剑 《计算机工程与应用》 北大核心 2025年第19期214-225,共12页
针对现有弱监督语义分割方法存在的类激活不足、伪标签边界不清晰的问题,提出了融合显著边界约束的弱监督语义分割方法。提出由共享参数的孪生网络作为类激活图生成网络,将仿射变换前后的图像作为孪生网络两个分支的输入,得到不同的类... 针对现有弱监督语义分割方法存在的类激活不足、伪标签边界不清晰的问题,提出了融合显著边界约束的弱监督语义分割方法。提出由共享参数的孪生网络作为类激活图生成网络,将仿射变换前后的图像作为孪生网络两个分支的输入,得到不同的类激活图后,通过一致性损失函数融合仿射变换前后的互补信息,以生成具有完整信息的类激活图。设计显著性修正模块,在类激活图中引入边界约束,抑制背景信息的错误激活;同时,设计显著性亲和模块从显著图中学习像素之间的亲和矩阵,进一步细化初始伪标签,提升模型的语义分割性能。实验结果表明,该方法在PASCAL VOC 2012验证集上的mIoU值为71.4%,与基线相比,性能提升了2.1个百分点,测试集上的mIoU值为70.8%;在COCO 2014验证集上的mIoU值为39.2%,展现了良好的分割结果,该方法可以更好地完成弱监督语义分割任务。 展开更多
关键词 弱监督语义分割 图像级标签 TRANSFORMER 卷积神经网络 孪生网络 显著图
在线阅读 下载PDF
类感知对比学习的弱监督语义分割
12
作者 白雪飞 许文杰 +1 位作者 王渊辉 王文剑 《电子学报》 北大核心 2025年第6期1741-1754,共14页
图像级弱监督语义分割方法通常采用类激活图定位目标物体,但现有方法生成类激活图时存在目标区域激活不足或背景区域误激活等问题.文章提出了一种类感知对比学习的弱监督语义分割框架,通过融合文本提示与图像类别信息,提升模型对目标区... 图像级弱监督语义分割方法通常采用类激活图定位目标物体,但现有方法生成类激活图时存在目标区域激活不足或背景区域误激活等问题.文章提出了一种类感知对比学习的弱监督语义分割框架,通过融合文本提示与图像类别信息,提升模型对目标区域的精确定位能力.首先,文章分析了不同文本提示模板对各类别类激活图的影响,在此基础上,为了获取更具适应性的类别表示,本文构建了一个上下文提示集,并设计上下文提示动态选择策略,根据图像目标区域与文本提示之间的相似性获取最合适的上下文提示.其次,采用图像-文本对比学习方法,以增强模型在处理图像与文本语义对齐任务中的表现,并设计了对比损失函数监督模型的训练过程.最后,提出一个类别特定的背景抑制模块,抑制与目标类别紧密相关的背景区域的误激活,从而生成更加完整和紧凑的类激活图,实现更精确的语义分割.文章在通用数据集PASCAL VOC 2012和MS COCO 2014中对提出的模型进行实验验证,mIoU值分别达到71.9%和43.9%,性能优于所有对比方法,有效提升了弱监督语义分割精度. 展开更多
关键词 弱监督语义分割 类激活图 类感知 对比学习 文本提示
在线阅读 下载PDF
噪声标签回归的泛化误差估计及过滤算法
13
作者 姜高霞 李政莹 王文剑 《小型微型计算机系统》 北大核心 2025年第1期72-80,共9页
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... 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. 展开更多
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
在线阅读 下载PDF
动态视图融合矩阵驱动的多视图矩阵分解聚类算法
14
作者 李顺勇 曹利娜 +1 位作者 刘坤 赵兴旺 《计算机工程与应用》 北大核心 2025年第17期171-184,共14页
多视图聚类能整合不同视图互补信息,揭示数据潜在结构。其中,基于矩阵分解的方法同时优化矩阵分解和聚类时复杂度较高,分开处理则导致聚类依赖固定的视图融合矩阵,会限制对复杂数据结构的表达。为此,提出了动态视图融合矩阵驱动的多视... 多视图聚类能整合不同视图互补信息,揭示数据潜在结构。其中,基于矩阵分解的方法同时优化矩阵分解和聚类时复杂度较高,分开处理则导致聚类依赖固定的视图融合矩阵,会限制对复杂数据结构的表达。为此,提出了动态视图融合矩阵驱动的多视图矩阵分解聚类算法。该算法将矩阵分解与证据C均值聚类整合到一个框架中,并引入超参数平衡两部分重要性。先利用非负矩阵分解获取原始数据低维表示,随后通过智能权重分配机制对各视图融合。融合矩阵与聚类动态更新得到最终结果,这种动态更新策略能够避免依靠固定的融合矩阵实现聚类任务而导致的局限性。在5个真实数据集上验证了该算法的性能,结果证实了其优越性。 展开更多
关键词 多视图聚类 矩阵分解 智能权重分配机制 C-均值
在线阅读 下载PDF
PillarTNet:基于Transformer的三维目标检测模型
15
作者 韩建栋 苏佳 《小型微型计算机系统》 北大核心 2025年第9期2168-2175,共8页
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... 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3个难度等级的AP 3D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. 展开更多
关键词 三维目标检测 点云 TRANSFORMER 双重注意力融合 空体素关注
在线阅读 下载PDF
学习驱动的图像压缩算法研究
16
作者 杨红菊 吉昌 《计算机工程》 北大核心 2025年第1期190-197,共8页
目前,基于卷积神经网络(CNN)深度学习的图像压缩已经取得了优异的成果,但是CNN的感受野通常受限,不能学习到图像非局部区域内像素之间的上下文关系,缺少了长距离建模和感知能力,容易造成结果失真、伪影和压缩率较高等问题。针对以上问题... 目前,基于卷积神经网络(CNN)深度学习的图像压缩已经取得了优异的成果,但是CNN的感受野通常受限,不能学习到图像非局部区域内像素之间的上下文关系,缺少了长距离建模和感知能力,容易造成结果失真、伪影和压缩率较高等问题。针对以上问题,提出2种解决办法:设计一种由CNN、多尺度注意力(MSA)机制和残差单元构成的对称编解码器架构,该架构在对图片进行通道变换和空间变换的同时引入多尺度注意力机制,能够对特征进行重新校准,减少潜在表示的冗余像素;设计一种基于U型框架的超先验网络,可以在不同层级上获取多尺度的上下文信息,在帮助提取高级语义特征的同时,保留详细的低级特征信息,能够更好地进行边界细化和细节恢复。在Kodak、Tecnick和CLIC这3种数据集上将所提方法与其他先进的图像压缩方法进行对比实验,结果表明,在相同比特率下,该方法相较对比方法在峰值信噪比(PSNR)指标上分别提高了约0.3 dB、0.6 dB、0.5 dB。所提方法在保证压缩率的同时,能够有效提高对非重复纹理特征和图像细节特征的重建效果。 展开更多
关键词 深度学习 图像压缩 多尺度注意力机制 超先验网络 TRANSFORMER
在线阅读 下载PDF
基于图神经网络的时序信号异常检测方法 被引量：1
17
作者 王婕婷 张泽珑 +1 位作者 李飞江 钱宇华 《西北大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第2期343-354,共12页
高维时序数据异常检测是指从多元时间序列中识别出偏离整体模式或偏离预期行为的样本点的过程。在高维时序数据中,传感器间潜在的关联关系对于预测或检测任务的性能具有较大影响。图神经网络是一种基于节点的近邻关系学习节点表征的深... 高维时序数据异常检测是指从多元时间序列中识别出偏离整体模式或偏离预期行为的样本点的过程。在高维时序数据中,传感器间潜在的关联关系对于预测或检测任务的性能具有较大影响。图神经网络是一种基于节点的近邻关系学习节点表征的深度模型,能够有效建模传感器间的复杂关联。然而,现有基于图神经网络的异常检测方法大多依赖于单一的相似度度量来捕捉传感器间的关系,不能很好地学习传感器间的依赖关系。此外,在阈值选择时,现有方法使用正常数据中的最大异常得分作为切割阈值,限制了异常事件发生时的检测能力,从而造成较低的召回率。综上,提出了一种基于图神经网络的时序信号异常检测方法,根据传感器的特有特征使用多种相似度度量集成进行图结构学习;其次,将图结构学习方法与图神经网络相结合得到异常得分;最后,通过区间搜索法最优化F-measure指标寻找最优异常切割阈值。在两个真实传感器数据集上进行的实验表明,该方法比基准对比方法取得了较高的F 1值和召回率。 展开更多
关键词 时序异常检测 图结构学习 注意力机制 相似度计算 区间搜索法
在线阅读 下载PDF
基于汉语框架网的旅游信息问答系统设计 被引量：14
18
作者 李茹 王文晶 +3 位作者 梁吉业 宋小香 刘海静 由丽萍 《中文信息学报》 CSCD 北大核心 2009年第2期34-40,共7页
该文借助汉语框架网(Chinese Frame Net,简称CFN)在语义表达方面的独特优势,探讨用本体描述语言建立面向特定领域的汉语框架语义知识库,并且以旅游交通领域中问答系统设计为例分析方法的有效性。方法中首先利用TREC分类与本体分类相结... 该文借助汉语框架网(Chinese Frame Net,简称CFN)在语义表达方面的独特优势,探讨用本体描述语言建立面向特定领域的汉语框架语义知识库,并且以旅游交通领域中问答系统设计为例分析方法的有效性。方法中首先利用TREC分类与本体分类相结合的方式为查询问句分类,然后提出基于CFN的问句分析策略,通过CFN语义分析得到问句中三元组:语义谓词、语义主体和语义客体,在问句分析的基础上从旅游本体知识库中对答案进行抽取并对答案处理,同时用本体编辑工具Protégé编码,实验证实方法是有效的。 展开更多
关键词 计算机应用 中文信息处理 汉语框架网 本体 问答系统
在线阅读 下载PDF
基于主动−被动增量集成的概念漂移适应方法
19
作者 祁晓博 陈佳明 +3 位作者 史颖 亓慧 郭虎升 王文剑 《自动化学报》 北大核心 2025年第5期1131-1144,共14页
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... 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. 展开更多
关键词 概念漂移 数据流分类 增量学习 在线集成
在线阅读 下载PDF
基于汉语框架网的中文问题分类 被引量：8
20
作者 李茹 宋小香 王文晶 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2009年第31期111-114,137,共5页
问题分类是问答系统中重要的组成部分,问题分类结果的准确性直接影响到问答系统的质量。基于汉语框架网(Chinese FrameNet,CFN)提出了一种用于中文问题分类的新方法。该方法通过构建一系列汉语框架语义特征来表达每个问句的语义信息,进... 问题分类是问答系统中重要的组成部分,问题分类结果的准确性直接影响到问答系统的质量。基于汉语框架网(Chinese FrameNet,CFN)提出了一种用于中文问题分类的新方法。该方法通过构建一系列汉语框架语义特征来表达每个问句的语义信息,进而使用最大熵模型进行中文问题的自动分类,与传统的问题分类技术相比,汉语框架语义信息的加入使得中文问题分类的精度得到了显著提高。实验结果进一步验证了该方法的有效性,大类和小类的分类精度分别达到了91.38%和83.20%。 展开更多
关键词 汉语框架网 问题分类 最大熵模型
在线阅读 下载PDF
已选择0条
导出题录 引用分析
参考文献
引证文献
 统计分析
检索结果
已选文献
上一页 1 2 … 15 下一页 到第 页
关于我们 | 版权声明 | 联系我们 | 帮助中心| 意见反馈
主办单位：上海市教育委员会
技术支持：重庆维普资讯有限公司
渝公网安备 50019002500403号
使用帮助 返回顶部