弹性光网络中时频碎片感知的可生存多路径资源分配算法 被引量：1

1

作者 吕晶晶 冯楠 +3 位作者 左晓博 晏丹 任丹萍 赵继军 《光通信技术》 北大核心 2025年第3期73-78,共6页

针对弹性光网络(EON)中业务传输的生存性需求及频谱资源动态分配与释放引发的频谱碎片化问题,提出了一种时频碎片感知的可生存多路径资源分配(TFFA-SMRA)算法。该算法利用多路径传输技术确保业务的生存性,并通过综合链路长度和频谱资源... 针对弹性光网络(EON)中业务传输的生存性需求及频谱资源动态分配与释放引发的频谱碎片化问题,提出了一种时频碎片感知的可生存多路径资源分配(TFFA-SMRA)算法。该算法利用多路径传输技术确保业务的生存性,并通过综合链路长度和频谱资源状态来计算链路权重,以识别备选路由,从而缓解由链路资源瓶颈引起的服务阻塞问题。此外,算法引入了一种基于时-频域匹配度量的碎片感知频谱分配机制。仿真结果表明,在特定网络拓扑结构下,当业务负载为400 Erlang时,与负载均衡时频(LB-TF)算法相比,TFFA-SMRA算法能使业务阻塞率降低15.7%,同时频谱利用率提升8.52%。 展开更多

关键词 弹性光网络 生存性 路由选择 频谱分配 频谱碎片

在线阅读 下载PDF 职称材料

多芯光纤中时空频碎片感知的频谱分配算法

2

作者 陈光明 任丹萍 +2 位作者 邓玉静 胡劲华 赵继军 《激光技术》 北大核心 2025年第3期451-457,共7页

为了有效解决基于多芯光纤的空分复用弹性光网络中资源分配导致的频谱碎片问题,提出了一种负载资源协同的时域空间域频域(时空频)(LRS-TSF)碎片感知算法。首先结合路径负载情况和业务频隙需求设计路由选择策略,优先选择路径负载较小、... 为了有效解决基于多芯光纤的空分复用弹性光网络中资源分配导致的频谱碎片问题,提出了一种负载资源协同的时域空间域频域(时空频)(LRS-TSF)碎片感知算法。首先结合路径负载情况和业务频隙需求设计路由选择策略,优先选择路径负载较小、业务频隙需求较少的路径;然后从时空频3维角度对可用频谱资源进行碎片度量,采用时空频碎片感知模型,减少业务分配过程中频谱碎片的出现,并为后续业务预留连续空闲频谱资源。结果表明,当负载为400 Erlang~960 Erlang时,LRS-TSF碎片感知算法相较于其它算法,在阻塞率、频谱利用率和碎片率方面取得了更好的性能。该研究为进一步解决空分复用弹性光网中的频谱碎片问题提供了参考。 展开更多

关键词 光通信 空分复用弹性光网络 时域空间域频域(时空频)碎片感知 频谱碎片 负载资源协同

在线阅读 下载PDF 职称材料

弹性光网络中碎片感知的虚拟网络协同映射算法

3

作者 胡星宇 任丹萍 +2 位作者 邓玉静 胡劲华 赵继军 《光通信技术》 北大核心 2025年第3期83-89,共7页

为解决虚拟光网络映射中的路径过长和频谱资源浪费问题,提出了碎片感知的虚拟光网络协同映射(FA-VONE)算法。该算法通过节点排序策略提高虚拟节点映射成功率,并采用节点与链路协同映射方式减少光路跳数和频谱消耗。在链路映射阶段,利用... 为解决虚拟光网络映射中的路径过长和频谱资源浪费问题,提出了碎片感知的虚拟光网络协同映射(FA-VONE)算法。该算法通过节点排序策略提高虚拟节点映射成功率,并采用节点与链路协同映射方式减少光路跳数和频谱消耗。在链路映射阶段,利用光路资源评估策略提升虚拟链路映射成功率;在频谱分配阶段,设计频谱碎片度量指标优化频谱利用率。仿真结果表明,在NSFNET和Indian Network拓扑中,FA-VONE在虚拟请求接受率、频谱利用率及底层网络收益方面均表现出色。 展开更多

关键词 弹性光网络 协同映射 资源评估 碎片度量

在线阅读 下载PDF 职称材料

融合混合提示与位置感知的突发事件抽取模型

4

作者 郭嘉梁 王巍 +1 位作者 剧京 王亚飞 《计算机应用研究》 北大核心 2025年第6期1771-1777,共7页

突发事件抽取任务旨在从突发事件新闻报道中检测并提取出所蕴涵的事件类型及其事件要素,该任务为公共安全和应急响应提供了详细和结构化的信息。针对突发事件抽取领域内文本数据稀疏导致的上下文信息忽视问题,提出了一种基于上下文增强... 突发事件抽取任务旨在从突发事件新闻报道中检测并提取出所蕴涵的事件类型及其事件要素,该任务为公共安全和应急响应提供了详细和结构化的信息。针对突发事件抽取领域内文本数据稀疏导致的上下文信息忽视问题,提出了一种基于上下文增强混合提示模板与位置感知注意力机制的突发事件抽取模型。首先,设计了上下文增强混合提示模板,在输入文本中添加任务相关的提示,以提升模型对任务的理解和推理能力。进而提出了位置感知注意力机制,从前向和后向两个方向捕捉关键的语义信息,以解决传统注意力机制对称性限制的问题。在中文突发事件语料库上的实验结果显示,提出的方法在事件类型检测和事件要素抽取任务上的F 1值分别达到了91.8%和82.0%。 展开更多

关键词 突发事件 事件抽取 事件要素识别 提示学习 注意力机制

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于大语言模型的矿山事故知识图谱构建 被引量：1

5

作者 张朋杨 生龙 +2 位作者 王巍 魏忠诚 赵继军 《工矿自动化》 北大核心 2025年第2期76-83,105,共9页

现有矿山领域知识图谱构建方法在预训练阶段需要大量人工标注的高质量监督数据,人力成本高且效率低。大语言模型(LLM)可在少量人工标注的高质量数据下显著提高信息抽取的质量且效率较高,然而LLM结合Prompt的方法会产生灾难性遗忘问题。... 现有矿山领域知识图谱构建方法在预训练阶段需要大量人工标注的高质量监督数据,人力成本高且效率低。大语言模型(LLM)可在少量人工标注的高质量数据下显著提高信息抽取的质量且效率较高,然而LLM结合Prompt的方法会产生灾难性遗忘问题。针对上述问题,将图结构信息嵌入到Prompt模板中,提出了图结构Prompt,通过在LLM上嵌入图结构Prompt,实现基于LLM的矿山事故知识图谱高质量构建。首先,收集煤矿安全生产网公开的矿山事故报告并进行格式修正、冗余信息剔除等预处理。其次,利用LLM挖掘矿山事故报告文本中蕴含的知识,对矿山事故报告文本中的实体及实体间关系进行K−means聚类,完成矿山事故本体构建。然后,依据构建的本体进行少量数据标注,标注数据用于LLM的学习与微调。最后,采用嵌入图结构Prompt的LLM进行信息抽取,实例化实体关系三元组,从而构建矿山事故知识图谱。实验结果表明:在实体抽取和关系抽取任务中,LLM的表现优于通用信息抽取(UIE)模型,且嵌入图结构Prompt的LLM在精确率、召回率、F1值方面均高于未嵌入图结构Prompt的LLM。 展开更多

关键词 矿山事故 知识图谱 大语言模型 图结构Prompt 本体构建 信息抽取

在线阅读 下载PDF 职称材料

多芯光纤中基于串扰与碎片化的资源分配算法

6

作者 杨昊宇 任丹萍 +2 位作者 邓玉静 胡劲华 赵继军 《光通信研究》 北大核心 2025年第3期70-77,共8页

【目的】多芯光纤(MCF)中最小化芯间串扰(ICXT)将引起网络链路中频谱碎片的增加,从而降低频谱利用率(SU),导致后续业务所需频谱资源不足。对此,文章提出了一种基于串扰和低碎片化(CA-LF)的资源分配算法。【方法】在选路阶段,为避免“瓶... 【目的】多芯光纤(MCF)中最小化芯间串扰(ICXT)将引起网络链路中频谱碎片的增加,从而降低频谱利用率(SU),导致后续业务所需频谱资源不足。对此,文章提出了一种基于串扰和低碎片化(CA-LF)的资源分配算法。【方法】在选路阶段,为避免“瓶颈路径”的出现及均衡网络链路中资源的使用,文章基于K-最短路径(KSP)算法,结合路径节点、路径长度和频谱资源的使用情况来改进路径选择策略。在纤芯频谱分配阶段,文章设计了兼顾串扰与碎片化的资源分配方法;以7芯光纤为例,将纤芯分为不相邻纤芯组与相邻纤芯组,之后基于纤芯频谱规整度(CSC)对各组内纤芯降序排列。首先在不考虑ICXT约束的不相邻纤芯组进行资源分配时,通过所提的灵活碎片度量来降低业务拆建中产生的频谱碎片。当不相邻纤芯组内首次出现业务阻塞时,将开始在相邻纤芯组内分配资源进行传输,则该阶段出现考虑ICXT约束的相邻纤芯,此时通过计算频谱块的ICXT-碎片效应值与CSC来确定资源分配位置,以达到均衡串扰与碎片的效果。【结果】分别在NSFNET和COST239网络中进行仿真。结果显示,在高网络负载时与对比算法Low-netwXT相比,CA-LF算法在SU方面分别提高了6.5%与5.7%,在网络阻塞率(BBP)和碎片率(SFR)方面分别降低了6.9%、10.8%与9.5%、9.3%。【结论】文章所提CA-LF资源分配算法降低了ICXT约束导致的碎片产生,提高了网络资源利用率,同时为处理MCF中ICXT引起的频谱碎片化提供了新方法。 展开更多

关键词 多芯光纤 芯间串扰 频谱碎片 路由纤芯与频谱分配

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于Wi-Fi信道状态信息的人员身份合法性认证 被引量：1

7

作者 魏忠诚 焦壮兴 +2 位作者 张新秋 王巍 赵继军 《计算机应用与软件》 北大核心 2022年第8期312-319,共8页

针对传统人员身份合法性认证系统隐私性及舒适度问题,提出基于Wi-Fi信道状态信息(CSI)的人员身份合法认证系统,该系统将人员身份合法认证问题转化为相似度比较问题。对CSI信息进行降维和去噪;采用短时能量进行人员检测并获取行走的有效... 针对传统人员身份合法性认证系统隐私性及舒适度问题,提出基于Wi-Fi信道状态信息(CSI)的人员身份合法认证系统,该系统将人员身份合法认证问题转化为相似度比较问题。对CSI信息进行降维和去噪;采用短时能量进行人员检测并获取行走的有效片段;提取离散小波变换(DWT)的近似系数作为特征;利用K-means算法找出每类合法人员数据的聚类中心点和距离半径,通过比较距离半径与未知人员数据到各个聚类中心点的距离进行人员身份合法性的判定。在真实的室内环境对该系统进行了评估,系统中合法人员为1到5人时,TPR和TNR可达到80%以上。实验表明,该系统能够有效地验证人员身份合法性。 展开更多

关键词 身份合法性认证 信道状态信息 正交频分复用 离散小波变换 K-MEANS算法

在线阅读 下载PDF 职称材料

融合上下文信息与自注意力机制的群组推荐算法 被引量：1

8

作者 张闯 王巍 +1 位作者 杜雨晅 郑小丽 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2023年第2期498-503,共6页

针对群组推荐中组内成员存在偏好动态复杂性的问题,群组成员间的偏好会彼此影响,提出了一种融合上下信息与自注意力机制的群组推荐算法。首先,为了更好地捕捉群组成员间的动态关系,利用自注意力机制自动学习群组内用户的上下文信息与群... 针对群组推荐中组内成员存在偏好动态复杂性的问题,群组成员间的偏好会彼此影响,提出了一种融合上下信息与自注意力机制的群组推荐算法。首先,为了更好地捕捉群组成员间的动态关系,利用自注意力机制自动学习群组内用户的上下文信息与群组中其他成员间的关系权重;其次,根据自注意力机制学习到的组矩阵取其均值嵌入得到群组偏好表示;最后,根据群组偏好利用贝叶斯个性化排序方法进行群组推荐。将提出的方法在MovieLens-1M和CAMRa2011两个数据集上进行实验,并且与基准算法进行比较分析,该方法在推荐的命中率HR和NDCG两个指标上均有提升,实验结果证明该方法得到了更优的群组推荐结果。 展开更多

关键词 群组推荐 上下文信息 自注意力 群组偏好

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于最佳特征子集的自适应非视距身份识别系统

9

作者 魏忠诚 张新秋 +3 位作者 张世泽 冯浩 连彬 王巍 《计算机应用与软件》 北大核心 2024年第10期77-86,共10页

身份识别一直是安防领域的研究重点,其在非视距场景下的研究存在较大意义。针对识别的舒适度和隐私性问题,提出基于最佳特征子集的自适应非视距身份识别系统。通过有效结合多种预处理手段获取Wi-Fi信号的低维有用数据;提出鲁棒性人员检... 身份识别一直是安防领域的研究重点,其在非视距场景下的研究存在较大意义。针对识别的舒适度和隐私性问题,提出基于最佳特征子集的自适应非视距身份识别系统。通过有效结合多种预处理手段获取Wi-Fi信号的低维有用数据;提出鲁棒性人员检测方法截取有效片段;设计有监督特征提取方法,使用“前向搜索”获取最佳特征子集;改进传统Adaboost算法实现群体变化下的自适应识别。实验评估表明,当系统中志愿者为2~12人时,与相关系统和传统分类算法相比,均具有较好的性能。 展开更多

关键词 身份识别 非视距 Wi-Fi信号 最佳特征子集 ADABOOST算法

在线阅读 下载PDF 职称材料

联合归一化模块和多分支特征的行人重识别

10

作者 任丹萍 董会升 +1 位作者 何婷婷 张春华 《计算机工程与设计》 北大核心 2024年第4期1233-1239,共7页

针对行人重识别技术中存在特征挖掘不充分的问题,提出一种联合归一化模块和多分支特征的行人重识别模型。在主干网络中嵌入注意力机制引导的实例归一化模块,减轻背景等杂波信息的影响。在双级特征融合模块对局部特征进行加权后再聚合形... 针对行人重识别技术中存在特征挖掘不充分的问题,提出一种联合归一化模块和多分支特征的行人重识别模型。在主干网络中嵌入注意力机制引导的实例归一化模块,减轻背景等杂波信息的影响。在双级特征融合模块对局部特征进行加权后再聚合形成对行人特征的更细节表达。联合平滑交叉熵损失、三元组损失以及跨分支特征蒸馏损失对网络进行优化。所提模型在Market-1501和DukeMTMC-ReID数据集上首位准确率分别达到了95.7%和89.2%。实验结果表明,该模型增强了对图像特征的提取。 展开更多

关键词 归一化 行人重识别 注意力机制 多分支特征 特征提取 特征蒸馏损失 三元组损失

在线阅读 下载PDF 职称材料

联合注意力机制和多分支特征的行人重识别

11

作者 任丹萍 董会升 何婷婷 《计算机工程与设计》 北大核心 2024年第8期2520-2526,共7页

针对行人重识别技术中存在模型识别率低的问题,提出一个联合注意力机制和多分支特征的网络模型。在残差网络中嵌入自注意力机制模块强化图像有效特征的提取,在深度特征挖掘模块,使用全局特征分支、局部关联特征分支以及随机擦除特征分... 针对行人重识别技术中存在模型识别率低的问题,提出一个联合注意力机制和多分支特征的网络模型。在残差网络中嵌入自注意力机制模块强化图像有效特征的提取,在深度特征挖掘模块,使用全局特征分支、局部关联特征分支以及随机擦除特征分支形成对行人更全面的描述。在优化过程中提出联合余弦交叉熵损失、全样本三元组损失、中心损失以及特征对齐损失对网络使用最小最大策略进行更新。所提方法在Market-1501和DukeMTMC-reID数据集上首位准确率分别达到了95.8%和89.8%。 展开更多

关键词 行人重识别 深度学习 注意力机制 多分支特征 局部特征 随机擦除 三元组损失

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于多源城市数据的空气质量预测模型 被引量：2

12

作者 毕乐 冯春芳 +2 位作者 陈湘国 魏忠诚 赵继军 《计算机工程与设计》 北大核心 2024年第7期2235-2240,F0003,共7页

针对目前空气质量预测研究方法只考虑单一站点时序特性的缺陷问题,提出一种基于多源城市数据的STRGNN模型。将相邻站点之间的空间相关性表示为距离图和相似图,根据领域类别对特征分组;将分组特征与构建的距离图和相似图成对组合输入至... 针对目前空气质量预测研究方法只考虑单一站点时序特性的缺陷问题,提出一种基于多源城市数据的STRGNN模型。将相邻站点之间的空间相关性表示为距离图和相似图,根据领域类别对特征分组;将分组特征与构建的距离图和相似图成对组合输入至模型。通过收集邻近信息捕获空气质量的空间相关性,利用叠加多层的卷积捕获空气质量的时间相关性。仿真结果表明,该模型与GRU、Seq2Seq等4个基准模型相比,在1 h-6 h预测的MAE和RMSE分别降低了3%和1%,预测效果有所提升,验证所提方法与现有方法相比具有优越性。 展开更多

关键词 空气质量预测 多源城市数据 距离图 相似图 空间相关性 时间相关性 图卷积网络

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于深度强化学习的C+L波段弹性光网络频谱分配算法 被引量：2

13

作者 晏丹 冯楠 +4 位作者 左晓博 沈凌飞 任丹萍 胡劲华 赵继军 《光通信技术》 北大核心 2024年第3期23-29,共7页

针对C+L波段弹性光网络中受激喇曼散射(SRS)效应导致物理层损伤加剧的问题,提出一种基于深度强化学习(DRL)自适应调制格式的频谱分配算法,在路由阶段,采用K最短路由算法为业务请求预计算K条最短备选路径;在波段、调制格式与频谱分配阶段... 针对C+L波段弹性光网络中受激喇曼散射(SRS)效应导致物理层损伤加剧的问题,提出一种基于深度强化学习(DRL)自适应调制格式的频谱分配算法,在路由阶段,采用K最短路由算法为业务请求预计算K条最短备选路径;在波段、调制格式与频谱分配阶段,采用DRL进行智能化决策,并结合了2种奖励函数,以降低网络阻塞率并提高频谱使用效率。仿真结果表明,该算法能够有效降低阻塞率并提高频谱利用率。 展开更多

关键词 C+L波段弹性光网络 路由与频谱分配 受激喇曼散射效应 深度强化学习 奖励设计

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于特征交换的CNN图像分类算法研究 被引量：15

14

作者 生龙 马建飞 +1 位作者 杨瑞欣 吴迪 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2020年第9期268-273,共6页

针对深度学习在图像识别任务中过分依赖标注数据的问题,提出一种基于特征交换的卷积神经网络(CNN)图像分类算法。结合CNN的特征提取方式与全卷积神经网络的像素位置预测功能,将CNN卷积层提取出的特征图与同类标签特征图进行交换,充分融... 针对深度学习在图像识别任务中过分依赖标注数据的问题,提出一种基于特征交换的卷积神经网络(CNN)图像分类算法。结合CNN的特征提取方式与全卷积神经网络的像素位置预测功能,将CNN卷积层提取出的特征图与同类标签特征图进行交换,充分融合有限的图像特征,以解决图像识别中样本不足的问题。实验结果表明,该算法对标注数据的依赖性较低且有效提升了网络识别准确率,适用于数据量较小的图像分类场景。 展开更多

关键词 深度学习 卷积神经网络 特征提取 图像识别 特征融合

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于GSA与DE优化混合核ELM的网络异常检测模型 被引量：14

15

作者 生龙 袁丽娜 +1 位作者 武南南 姬少培 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2022年第6期146-153,共8页

为了增强网络入侵检测模型的准确率与泛化性,提出一种基于引力搜索算法(GSA)与差分进化(DE)算法优化混合核极限学习机(ELM)的网络入侵检测模型。该模型针对采用单个核函数的ELM模型存在的泛化能力弱、学习能力差的问题,结合多项式核函... 为了增强网络入侵检测模型的准确率与泛化性,提出一种基于引力搜索算法(GSA)与差分进化(DE)算法优化混合核极限学习机(ELM)的网络入侵检测模型。该模型针对采用单个核函数的ELM模型存在的泛化能力弱、学习能力差的问题,结合多项式核函数和径向基函数的优点,构建混合核ELM模型(HKELM),将GSA和DE相结合优化HKELM模型参数,从而提高其在异常检测过程中的全局和局部优化能力,在此基础上利用核主成分分析算法进行入侵检测数据的数据降维和特征抽取,构建网络入侵检测模型KPCA-GSADE-HKELM。在KDD99数据集上的实验结果表明,与KDDwinner、CSVAC、CPSO-SVM、Dendron等模型进行对比,KPCA-GSADE-HKELM模型具有更高的检测精度和更快的检测速度。 展开更多

关键词 网络入侵检测 异常检测 引力搜索算法 差分进化算法 混合核极限学习机 检测精度

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于词共现与图卷积的文本分类方法 被引量：8

16

作者 申艳光 贾耀清 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2021年第11期173-178,共6页

针对文本分类任务中标注数量少的问题,提出了一种基于词共现与图卷积相结合的半监督文本分类方法。模型使用词共现方法统计语料库中单词的词共现信息,过滤词共现信息建立一个包含单词节点和文档节点的大型图结构的文本图,将文本图中邻... 针对文本分类任务中标注数量少的问题,提出了一种基于词共现与图卷积相结合的半监督文本分类方法。模型使用词共现方法统计语料库中单词的词共现信息,过滤词共现信息建立一个包含单词节点和文档节点的大型图结构的文本图,将文本图中邻接矩阵和关于节点的特征矩阵输入到结合注意力机制的图卷积神经网络中实现了对文本的分类。实验结果表明,与目前多种文本分类算法相比,该方法在经典数据集20NG、Ohsumed和MR上均取得了更好的效果。 展开更多

关键词 文本分类 词共现 图卷积神经网络

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于图卷积自注意力机制的神经协同推荐算法 被引量：2

17

作者 王巍 杜雨晅 +1 位作者 郑小丽 张闯 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2023年第13期247-258,共12页

随着信息技术的快速迭代发展,信息过载问题日益严重,推荐算法在一定程度上可以解决信息过载,但是传统推荐算法无法有效解决数据稀疏性和推荐准确性等相关问题。提出一种基于注意力的图卷积神经协同推荐方法(GCACF)。获取用户和项目的相... 随着信息技术的快速迭代发展,信息过载问题日益严重,推荐算法在一定程度上可以解决信息过载,但是传统推荐算法无法有效解决数据稀疏性和推荐准确性等相关问题。提出一种基于注意力的图卷积神经协同推荐方法(GCACF)。获取用户和项目的相关交互信息,并将其转换为相应的特征向量;将特征向量使用图卷积神经网络的传播方式聚合本地化信息,同时使用注意力机制重新分配聚合后的权重系数;最后将聚合后的特征向量使用BPR损失函数优化相关参数并得出最终推荐结果。在MovieLens-1M和Amazon-baby两个公开数据集进行对比实验,结果表明,GCACF在准确率、召回率、Mrr、命中率和NDCG五个指标上均优于基线方法。 展开更多

关键词 推荐系统 深度学习 协同推荐 注意力 图卷积神经网络

在线阅读 下载PDF 职称材料

情感极性和影响函数的OBTM弹幕主题演化

18

作者 吴迪 黄竹韵 +2 位作者 生龙 张梦甜 贾耀清 《计算机工程与设计》 北大核心 2021年第10期2956-2961,共6页

针对主题模型不能充分考虑情感极性信息和衰减因子设定单一的问题,提出情感极性和影响函数的OBTM弹幕主题演化方法。提出基于改进负采样的word2vec词向量模型,对弹幕词语的情感极性进行标注;设计影响函数,反映离散时间中文本主题的历史... 针对主题模型不能充分考虑情感极性信息和衰减因子设定单一的问题,提出情感极性和影响函数的OBTM弹幕主题演化方法。提出基于改进负采样的word2vec词向量模型,对弹幕词语的情感极性进行标注;设计影响函数,反映离散时间中文本主题的历史影响程度;利用情感极性特征和影响函数改进OBTM模型,用于弹幕主题演化的分析。实验结果表明,改进的OBTM可以有效优化主题演化效果,能够扩展弹幕在主题情感极性演化方面的应用。 展开更多

关键词 弹幕 主题演化 情感极性 在线双词主题模型 word2vec词向量模型

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于Wi-Fi信号的人员合法性检测系统

19

作者 魏忠诚 张新秋 +2 位作者 冯浩 连彬 王巍 《计算机工程与设计》 北大核心 2022年第9期2423-2430,共8页

针对人员合法性检测的舒适度和隐私性问题,提出基于Wi-Fi信号的人员合法性检测系统。采集信道状态信息步态数据,综合考虑方差和短时能量乘积特点实现鲁棒性人员检测;使用离群点去除和归一化算法在得到最佳聚类效果前提下,确保近似系数... 针对人员合法性检测的舒适度和隐私性问题,提出基于Wi-Fi信号的人员合法性检测系统。采集信道状态信息步态数据,综合考虑方差和短时能量乘积特点实现鲁棒性人员检测;使用离群点去除和归一化算法在得到最佳聚类效果前提下,确保近似系数特征的维度统一性和数值标准化;改进近邻传播聚类算法有效避免实验群体变化对判断阈值的影响,自适应检测人员。真实室内环境评估结果表明,与传统方式相比,当合法人员为1~5人时,TPR、TNR、正确率、PTNR具有较好的性能。 展开更多

关键词 人员合法性检测 WI-FI 信道状态信息 聚类算法 自适应

在线阅读 下载PDF 职称材料

BERT-TECNN模型的文本分类方法研究 被引量：25

20

作者 李铁飞 生龙 吴迪 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2021年第18期186-193,共8页

由于Bert-base,Chinese预训练模型参数巨大,在做分类任务微调时内部参数变化较小,易产生过拟合现象,泛化能力弱,且该模型是以字为单位进行的预训练,包含词信息量较少。针对这些问题,提出了BERT-TECNN模型,模型使用Bert-base,Chinese模... 由于Bert-base,Chinese预训练模型参数巨大,在做分类任务微调时内部参数变化较小,易产生过拟合现象,泛化能力弱,且该模型是以字为单位进行的预训练,包含词信息量较少。针对这些问题,提出了BERT-TECNN模型,模型使用Bert-base,Chinese模型作为动态字向量模型,输出包含深度特征信息的字向量,Transformerencoder层再次对数据进行多头自注意力计算,提取特征信息,以提高模型的泛化能力,CNN层利用不同大小卷积核,捕捉每条数据中不同长度词的信息,最后应用softmax进行分类。该模型与Word2Vec+CNN、Word2Vec+BiLSTM、Elmo+CNN、BERT+CNN、BERT+BiLSTM、BERT+Transformer等深度学习文本分类模型在三种数据集上进行对比实验,得到的准确率、精确率、召回率、F1测度值均为最高。实验表明该模型有效地提取了文本中字词的特征信息,优化了过拟合问题,提高了泛化能力。 展开更多

关键词 bert transformer ENCODER CNN 文本分类 fine-tuning self-attention 过拟合

在线阅读 下载PDF 职称材料