一种结合路径信息和嵌入模型的知识推理方法 被引量：9

1

作者 陈海旭 周强 刘学军 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2020年第6期1147-1151,共5页

知识图谱的嵌入和路径知识推理都是知识推理研究的重要方向,近年来,出现了一些将这两种方法相结合的知识推理算法,性能比起原有的算法有了很大提高.然而,这些算法大多是用求加权平均值的方法将路径信息纳入评分,忽略了在特殊情况下某些... 知识图谱的嵌入和路径知识推理都是知识推理研究的重要方向,近年来,出现了一些将这两种方法相结合的知识推理算法,性能比起原有的算法有了很大提高.然而,这些算法大多是用求加权平均值的方法将路径信息纳入评分,忽略了在特殊情况下某些关键路径对推理结果的决定性影响.针对这个问题,提出了一种新的将知识图谱的嵌入和路径知识推理相结合的算法PSTransE,引入了概率学的方法,用路径和关系的向量相似性来代替由路径推理出关系的概率,反向求出由所有路径都推理不出目标关系的概率进而得到能够推理出目标关系的概率.在综合考虑所有相关路径信息的同时,使得关键路径能够直接确定推理结果.实验表明,PSTransE比原有算法有了明显的提高. 展开更多

关键词 知识图谱 嵌入模型 路径推理 知识推理

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中国嵌入亚太价值链的模式演进及影响因素研究:基于双重嵌入视角 被引量：7

2

作者 张志明 黄微 《国际贸易问题》 CSSCI 北大核心 2019年第6期85-100,共16页

基于嵌入方向和嵌入深度双重嵌入视角,本文构建了亚太价值链嵌入模式测算框架,在此基础上,借助于OECD-WTO提供的增加值贸易(TIVA)数据进行测算,并实证分析中国嵌入亚太价值链模式演进的影响因素。结果显示:(1)总体而言,中国主要借助于... 基于嵌入方向和嵌入深度双重嵌入视角,本文构建了亚太价值链嵌入模式测算框架,在此基础上,借助于OECD-WTO提供的增加值贸易(TIVA)数据进行测算,并实证分析中国嵌入亚太价值链模式演进的影响因素。结果显示:(1)总体而言,中国主要借助于后向与浅度嵌入模式参与亚太价值链分工,但随着时间的推移,中国的亚太价值链嵌入模式实现了由后向嵌入向前向嵌入、由浅度嵌入向深度嵌入的升级。(2)从影响因素看,劳动生产率、国内中间品投入、资本密集度、亚太价值链地位、加入WTO以及国际金融危机等,都对中国嵌入亚太价值链的模式演进存在一定程度的影响。其中,加入WTO、国际金融危机及劳动生产率与亚太价值链地位提升,均有助于中国的亚太价值链嵌入模式由后向嵌入向前向嵌入升级,而且劳动生产率与亚太价值链地位的提升还有助于全面增强中国对亚太价值链下游经济体的控制力,以上结论均存在行业差异性。 展开更多

关键词 亚太价值链 嵌入模式 影响因素

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知识图谱嵌入模型中的损失函数研究综述 被引量：3

3

作者 申秋慧 张宏军 +2 位作者 徐有为 王航 程恺 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2023年第4期149-158,共10页

表达方式丰富直观的知识图谱得到了大量学者的关注。在知识图谱嵌入方面已积累了大量研究,其成果在电商、金融、医药、交通、智能问答等领域发挥了重要的作用。其中,损失函数在知识图谱嵌入模型的训练阶段起到了非常关键的作用。在现有... 表达方式丰富直观的知识图谱得到了大量学者的关注。在知识图谱嵌入方面已积累了大量研究,其成果在电商、金融、医药、交通、智能问答等领域发挥了重要的作用。其中,损失函数在知识图谱嵌入模型的训练阶段起到了非常关键的作用。在现有知识图谱嵌入研究的基础上,根据基础损失函数把模型中使用的损失函数梳理为合页损失、逻辑回归损失、交叉熵损失、对数似然损失、负采样损失和均方误差损失六大类,并逐类详细分析了损失函数的原型公式、物理含义和其在知识图谱嵌入模型中的扩展、演变及应用。在此基础上,对静态和动态两大知识图谱场景中各种损失函数的使用情况、效率和收敛性进行了综合分析评价;根据分析结果,结合知识图谱的发展应用趋势和损失函数现状,对损失函数的未来研究方向进行了探讨。 展开更多

关键词 知识图谱 损失函数 嵌入模型 知识表示学习

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农村民间借贷行为中农户社会资本匹配研究——关系嵌入视角 被引量：5

4

作者 任芃兴 陈东平 《现代财经（天津财经大学学报）》 CSSCI 北大核心 2014年第9期78-88,共11页

我国农村大量零利息和高利息并存的民间借贷现象表明农村的民间借贷并非孤立存在的经济行为。社会资本理论表明社会主体存在非经济的资源禀赋,社会交换理论认为社会主体因期望报酬而从事交换行为,并且交换对象和报酬大大超越了经济范畴... 我国农村大量零利息和高利息并存的民间借贷现象表明农村的民间借贷并非孤立存在的经济行为。社会资本理论表明社会主体存在非经济的资源禀赋,社会交换理论认为社会主体因期望报酬而从事交换行为,并且交换对象和报酬大大超越了经济范畴。基于以上理论,依据Grannovetter的嵌入分析范式对农户民间借贷行为的发生机理及利率的确定进行了探讨。结合对典型案例的剖析,本文验证了农村民间借贷行为嵌套于更大范围的农村社会交易活动中,农户基于借贷交易和相关社会交易的综合收益做出借贷决策,借贷交易的最终结果是借贷双方以各自所拥有的社会资本为标准实现匹配。 展开更多

关键词 民间借贷 社会资本 嵌入分析范式 匹配

原文传递

联合注意力与卷积网络的知识超图链接预测

5

作者 庞俊 徐浩 +3 位作者 秦宏超 林晓丽 刘小琪 王国仁 《计算机科学与探索》 CSCD 北大核心 2023年第11期2734-2742,共9页

知识超图(KHG)是超图结构的知识图谱。知识超图链接预测旨在通过已知实体和关系预测缺失的关系。然而,现有最优的基于嵌入模型的知识超图链接预测方法 HypE虽然实体嵌入时考虑了位置信息,但关系嵌入时忽略了不同实体的贡献有差异,且实... 知识超图(KHG)是超图结构的知识图谱。知识超图链接预测旨在通过已知实体和关系预测缺失的关系。然而,现有最优的基于嵌入模型的知识超图链接预测方法 HypE虽然实体嵌入时考虑了位置信息,但关系嵌入时忽略了不同实体的贡献有差异,且实体嵌入蕴含信息不够充足。关系嵌入考虑实体贡献度并补足实体嵌入的信息含量,可以较大地提升模型的预测能力。因此,提出了一种基于注意力与卷积网络的链接预测方法(LPACN),采用改进的注意力机制将实体的注意力信息融入到关系嵌入中;并且将同元组内相邻实体个数信息融入卷积网络,进一步补足了实体卷积向量的信息含量。针对LPACN的梯度消失问题,将改进的残差网络(ResidualNet)融入LPACN,并引入多层感知器(MLP)提升了模型的非线性学习能力,得到LPACN的改进算法LPACN+。真实数据集上的大量实验验证了LPACN的预测性能均优于Baseline方法。 展开更多

关键词 知识超图 链接预测 嵌入模型 注意力机制

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亚太价值链嵌入如何影响中国的空气污染 被引量：4

6

作者 张志明 耿景珠 黄微 《国际贸易问题》 CSSCI 北大核心 2020年第2期44-58,共15页

本文基于增加值贸易数据库、世界投入产出数据库和《中国工业经济统计年鉴》提供的基础数据,深入考察亚太价值链嵌入对中国空气污染的影响及其作用机制。研究结果表明:总体而言,亚太价值链嵌入加剧了中国的空气污染,且后向嵌入的加剧作... 本文基于增加值贸易数据库、世界投入产出数据库和《中国工业经济统计年鉴》提供的基础数据,深入考察亚太价值链嵌入对中国空气污染的影响及其作用机制。研究结果表明:总体而言,亚太价值链嵌入加剧了中国的空气污染,且后向嵌入的加剧作用强于前向嵌入;从动态视角看,亚太价值链嵌入与空气污染呈现出显著的倒"U"型关系,且总体和后向嵌入仍处于亚太价值链嵌入的空气污染恶化区间,而前向嵌入处于空气污染恶化区间与改善区间的交界地带。需特别说明的是,以上结论存在显著的行业和嵌入对象异质性。进一步的作用机制检验表明,产出规模扩大和空气污染排放强度提高是亚太价值链嵌入加剧空气污染的两个重要渠道,且产出规模扩大的中介效应更为凸显。 展开更多

关键词 亚太价值链嵌入 空气污染 嵌入模式 作用机制

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基于公共空间嵌入的端到端深度零样本学习 被引量：3

7

作者 秦牧轩 荆晓远 吴飞 《计算机技术与发展》 2018年第11期44-47,共4页

零样本学习(ZSL)是一种特殊的机器学习问题,目的是在测试阶段识别出训练集中未曾出现的类别样本并进行分类。目前主流技术手段有两种:一种是基于属性学习,一种是基于词嵌入模型。两种方法各有优缺点。属性学习可以看作人工特征标记,分... 零样本学习(ZSL)是一种特殊的机器学习问题,目的是在测试阶段识别出训练集中未曾出现的类别样本并进行分类。目前主流技术手段有两种:一种是基于属性学习,一种是基于词嵌入模型。两种方法各有优缺点。属性学习可以看作人工特征标记,分类效果往往取决于人工设定的属性好坏。而利用文本特征(词向量)的词嵌入模型无需人为参与也可得到不错的特征以替代属性。文中提出了一种基于公共空间嵌入的深度零样本学习方法。通过图像和文本分别建立深度神经网络并连接两个网络,在顶层学习一个联合嵌入的公共空间。基于深度学习端到端模型的设计可以同时利用属性特征和文本特征实现图像的零样本学习。实验结果表明,该方法达到了较好的识别效果。 展开更多

关键词 零样本学习 嵌入模型 属性学习 深度神经网络 公共空间 词向量

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基于双层湿纸嵌入的自适应图像隐写算法 被引量：1

8

作者 奚玲 平西建 张涛 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2011年第5期1280-1283,共4页

为了提高隐写系统抗统计检测的能力,对影响隐写算法统计安全性的因素进行了分析,得出减小载密图像统计失真的3条途径。以此为基础,提出一种基于双层湿纸嵌入的图像自适应隐写算法。该算法根据邻域相关性,选取局部环境噪声强的像素作为... 为了提高隐写系统抗统计检测的能力,对影响隐写算法统计安全性的因素进行了分析,得出减小载密图像统计失真的3条途径。以此为基础,提出一种基于双层湿纸嵌入的图像自适应隐写算法。该算法根据邻域相关性,选取局部环境噪声强的像素作为嵌入对象,利用"湿纸码(WPC)"在其最低有效位及次低有效位嵌入秘密信息。对未压缩图像库的实验表明,该方法比现有算法具有更好的抗统计检测性能。 展开更多

关键词 自适应隐写 邻域相关性 隐写模型 抗盲检测 双层嵌入

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基于知识图谱的恶意域名检测方法 被引量：1

9

作者 张奕 邹福泰 《通信技术》 2020年第1期168-173,共6页

人工智能在恶意域名检测领域的应用越来越广泛,而传统的恶意域名检测方法主要采用黑名单方式,存在时效性较差的问题。因此,提出了一种将知识图谱与恶意域名检测相结合的系统,完成了信息在知识图谱中的存储和表示。将系统的嵌入式模型作... 人工智能在恶意域名检测领域的应用越来越广泛,而传统的恶意域名检测方法主要采用黑名单方式,存在时效性较差的问题。因此,提出了一种将知识图谱与恶意域名检测相结合的系统,完成了信息在知识图谱中的存储和表示。将系统的嵌入式模型作为输入,使用BiLSTM神经网络提取特征并完成最终的检测。实验表明,在通过真实数据构造的数据集上,该系统性能良好,对恶意域名的检测准确率高达99.31%。 展开更多

关键词 知识图谱 恶意域名 BiLSTM 嵌入模型

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嵌入法地下水管理模型的分段决策技术

10

作者 刘国东 《西安地质学院学报》 1989年第2期64-72,共9页

以地下水流的支配方程(有限元形式)作为线性规划的部分约束条件构成的地下水管理模型,称之为嵌入法;以各时段内务节点的水头之和最大作为目标函数在各时段内寻优,就是本文探讨的地下水管理模型的分段决策技术。该模型所形成的庞大的约... 以地下水流的支配方程(有限元形式)作为线性规划的部分约束条件构成的地下水管理模型,称之为嵌入法;以各时段内务节点的水头之和最大作为目标函数在各时段内寻优,就是本文探讨的地下水管理模型的分段决策技术。该模型所形成的庞大的约束矩阵,往往需要超大容量计算机。本文利用线性变换消去约束条件中的有限元方程,并将决策变量转化为该时段的抽水量和补给量。将该模型运用于一个实际水源地,其结果令人满意,说明此模型是具有实用意义的。 展开更多

关键词 嵌入法 地下水 分段 决策 管理

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中国制造业嵌入亚太价值链的收入差距效应

11

作者 秦明旭 陈健 《重庆理工大学学报（社会科学）》 CAS 2018年第12期29-39,共11页

借助WTO/OECD-TIVA数据库和WIOD数据库提供的基础数据,实证分析嵌入亚太价值链对中国制造业收入差距的影响。研究发现:总体而言,嵌入亚太价值链与中国制造业收入差距之间呈现U型关系,即随着亚太价值链嵌入程度深化,其对制造业收入差距... 借助WTO/OECD-TIVA数据库和WIOD数据库提供的基础数据,实证分析嵌入亚太价值链对中国制造业收入差距的影响。研究发现:总体而言,嵌入亚太价值链与中国制造业收入差距之间呈现U型关系,即随着亚太价值链嵌入程度深化,其对制造业收入差距的影响逐渐由负转正;进一步从嵌入方式和经济体异质性来看,与前向嵌入相比,后向嵌入对收入差距的扩大效应更为凸显,嵌入发展中经济体价值链对收入差距的扩大效应显著强于发达经济体,但存在显著的行业异质性。 展开更多

关键词 亚太价值链 嵌入模式 收入差距

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具有关系敏感嵌入的知识库错误检测

12

作者 缪琦 杨昕悦 《信息技术与网络安全》 2020年第10期23-27,37,共6页

准确性与质量对于知识库而言尤为重要,尽管已经有很多关于知识库不完整性的研究,但是很少有工作者考虑到对于知识库存在的错误进行检测,按照传统方法通常无法有效捕捉知识库中错误事实内在相关性。本文提出了一种知识库具有关系敏感嵌... 准确性与质量对于知识库而言尤为重要,尽管已经有很多关于知识库不完整性的研究,但是很少有工作者考虑到对于知识库存在的错误进行检测,按照传统方法通常无法有效捕捉知识库中错误事实内在相关性。本文提出了一种知识库具有关系敏感嵌入式方法NSIL,以获取知识库各关系之间的相关性,从而检查出知识库中的错误,以此提高知识库的准确性与质量。该方法分为相关性处理和错误检测两阶段。在相关性处理阶段,使用NSIL的相关函数以分值形式获取各关系之间的相关度;在错误检测阶段,基于相关度分值进行错误检测,对于缺失主体或客体的三元组进行缺失成分预测。最后在知识库之一Freebase生成的基准数据集"FB15K"上进行了广泛验证,证明了该方法在知识库错误知识检测方面有着很高的性能。 展开更多

关键词 知识库 嵌入模型 错误检测

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基于嵌入模型的混合式相关缺陷关联方法

13

作者 张洋 王涛 +2 位作者 吴逸文 尹刚 王怀民 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2019年第5期1407-1421,共15页

社交化编程使得开源社区中的知识可以快速被传播,其中,缺陷报告作为一类重要的软件开发知识,会含有特定的语义信息.通常,开发者会人工地将相关的缺陷报告关联起来.在一个软件项目中,发现并关联相关的缺陷报告可以为开发者提供更多的资... 社交化编程使得开源社区中的知识可以快速被传播,其中,缺陷报告作为一类重要的软件开发知识,会含有特定的语义信息.通常,开发者会人工地将相关的缺陷报告关联起来.在一个软件项目中,发现并关联相关的缺陷报告可以为开发者提供更多的资源和信息去解决目标缺陷,从而提高缺陷修复效率.然而,现有人工关联缺陷报告的方法是十分耗费时间的,它在很大程度上取决于开发者自身的经验和知识.因此,研究如何及时、高效地关联相关缺陷是对于提高软件开发效率十分有意义的工作.将这类关联相关缺陷的问题视为推荐问题,并提出了一种基于嵌入模型的混合式相关缺陷关联方法,将传统的信息检索技术(TF-IDF)与深度学习中的嵌入模型(词嵌入模型和文档嵌入模型)结合起来.实验结果表明,该方法能够有效地提高传统方法的性能,且具有较强的应用扩展性. 展开更多

关键词 软件缺陷报告 信息检索 深度学习 嵌入模型 开源软件

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卷积神经网络下的Twitter文本情感分析 被引量：20

14

作者 王煜涵 张春云 +3 位作者 赵宝林 袭肖明 耿蕾蕾 崔超然 《数据采集与处理》 CSCD 北大核心 2018年第5期921-927,共7页

随着社交网络的日益普及,基于Twitter文本的情感分析成为近年来的研究热点。Twitter文本中蕴含的情感倾向对于挖掘用户需求和对重大事件的预测具有重要意义。但由于Twitter文本短小和用户自身行为存在随意性等特点,再加之现有的情感分... 随着社交网络的日益普及,基于Twitter文本的情感分析成为近年来的研究热点。Twitter文本中蕴含的情感倾向对于挖掘用户需求和对重大事件的预测具有重要意义。但由于Twitter文本短小和用户自身行为存在随意性等特点,再加之现有的情感分类方法大都基于手工制作的文本特征,难以挖掘文本中隐含的深层语义特征,因此难以提高情感分类性能。本文提出了一种基于卷积神经网络的Twitter文本情感分类模型。该模型利用word2vec方法初始化文本词向量,并采用CNN模型学习文本中的深层语义信息,从而挖掘Twitter文本的情感倾向。实验结果表明,采用该模型能够取得82.3%的召回率,比传统分类方法的分类性能有显著提高。 展开更多

关键词 Twitter文本 情感分析 词向量模型 卷积神经网络

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一种基于词义向量模型的词语语义相似度算法 被引量：18

15

作者 李小涛 游树娟 陈维 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2020年第8期1654-1669,共16页

针对基于词向量的词语语义相似度计算方法在多义词、非邻域词和同义词三类情况计算准确性差的问题,提出了一种基于词义向量模型的词语语义相似度算法.与现有词向量模型不同,在词义向量模型中多义词按不同词义被分成多个单义词,每个向量... 针对基于词向量的词语语义相似度计算方法在多义词、非邻域词和同义词三类情况计算准确性差的问题,提出了一种基于词义向量模型的词语语义相似度算法.与现有词向量模型不同,在词义向量模型中多义词按不同词义被分成多个单义词,每个向量分别与词语的一个词义唯一对应.我们首先借助同义词词林中先验的词义分类信息,对语料库中不同上下文的多义词进行词义消歧;然后基于词义消歧后的文本训练词义向量模型,实现了现有词向量模型无法完成的精确词义表达;最后对两个比较词进行词义分解和同义词扩展,并基于词义向量模型和同义词词林综合计算词语之间的语义相似度.实验结果表明本文算法能够显著提升以上三类情况的语义相似度计算精度. 展开更多

关键词 词语语义相似度 Word2vec 同义词词林 词义消歧 词义向量

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基于微分几何的欠驱动机器人动力学建模和控制 被引量：9

16

作者 邓秀娟 陆震 《机械工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第10期132-136,共5页

应用位形流形最小嵌入模型,对带有二阶非完整约束的欠驱动机器人动力学建模和控制进行研究。采用位形流形最小嵌入模型。简化了动力学方程。为欠驱动机器人动力学建模和控制的进一步研究奠定了基础。首先用一个齐次线性方程组表示被动... 应用位形流形最小嵌入模型,对带有二阶非完整约束的欠驱动机器人动力学建模和控制进行研究。采用位形流形最小嵌入模型。简化了动力学方程。为欠驱动机器人动力学建模和控制的进一步研究奠定了基础。首先用一个齐次线性方程组表示被动关节的存在,给出基于嵌入模型的动力学方程解的结构。通过引入计算转矩控制法,给出另一个和主动关节及控制输入有关的齐次线性方程组,分析控制输入和这两个方程组解之间的关系,得到一个与控制输入及这两个方程组的解相关的欠定线性方程组,求解该欠定线性方程组,得到欠驱动机器人改进的动力学方程,进而可以运用全驱动机器人控制法来实现最小嵌入模型的控制,解决了由全驱动机器人控制法实现欠驱动机器人关节空间控制的问题。最后以平面二杆欠驱动机器人为例,验证了所得理论的可行性和有效性。 展开更多

关键词 位形流形 最小嵌入模型 欠驱动机器人 动力学方程

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基于注意力机制的BiGRU判决结果倾向性分析 被引量：8

17

作者 王宁 李世林 +1 位作者 刘堂亮 赵伟 《计算机系统应用》 2019年第3期191-195,共5页

对裁判文书中判决结果的倾向性分析是完成律师推荐系统的前提,如何高效的实现判决结果倾向性分析是本文的重点.本文提出了基于注意力机制和BiGRU的判决结果倾向性分析模型.首先,训练词向量,得到词向量表;然后,通过查找词向量表,将文书... 对裁判文书中判决结果的倾向性分析是完成律师推荐系统的前提,如何高效的实现判决结果倾向性分析是本文的重点.本文提出了基于注意力机制和BiGRU的判决结果倾向性分析模型.首先,训练词向量,得到词向量表;然后,通过查找词向量表,将文书数据转化为词向量序列,将词向量序列作为输入来训练判决结果倾向性分析模型.实验结果表明:注意力机制和BiGRU算法在判决结果倾向性分析中具有一定的有效性.该模型能够对裁判文书中判决结果的倾向性做一个合理的判断,为后期律师推荐系统的实现提供一个合理的评分依据. 展开更多

关键词 倾向性分析 BiGRU 注意力机制 词向量模型 律师推荐

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基于词嵌入与卷积神经网络的建筑能耗预测 被引量：7

18

作者 季天瑶 王挺韶 《华南理工大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第6期40-48,共9页

在对建筑能耗进行回归预测时需要利用到时序特征与分类特征,而传统模型只能处理其中一种特征。针对该问题,文中提出了一种融合一维卷积与词嵌入的神经网络新构架,其中,一维卷积核能提取连续的时间序列特征,词嵌入模型能对离散的分类特... 在对建筑能耗进行回归预测时需要利用到时序特征与分类特征,而传统模型只能处理其中一种特征。针对该问题,文中提出了一种融合一维卷积与词嵌入的神经网络新构架,其中,一维卷积核能提取连续的时间序列特征,词嵌入模型能对离散的分类特征进行嵌入计算,从而建立能同时处理时序特征与分类特征的建筑能耗预测模型。通过与梯度提升决策回归树和长短时记忆网络的比较,证明所提出的模型在效率与准确率上都有良好的表现。在超参数调节上,采用基于贝叶斯优化的超参数自动优化算法,该算法能在树搜索空间上寻找最优超参数,相比于人工调参,超参数自动寻优算法能在较快的时间内提升模型本身的性能。最后进行了算例仿真,结果表明,文中提出的模型在性能上要优于集成学习模型与长短时记忆网络。 展开更多

关键词 建筑能耗预测 一维卷积网络 词嵌入模型 梯度提升决策回归树 长短时记忆网络 贝叶斯优化 超参数自动优化算法

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一种基于共同注意网络的医学视觉问答方法

19

作者 崔文成 施文涛 邵虹 《生物医学工程学杂志》 EI CAS 北大核心 2024年第3期560-568,576,共10页

最近很多研究提出了医学视觉问答(MVQA)的注意力模型。在医学研究中,不仅“视觉注意力”的建模至关重要,对“问题注意力”进行建模同样具有重大意义。为了在医学图像和问题的注意过程中进行双向推理,本文提出一种新的MVQA架构,称为MCAN... 最近很多研究提出了医学视觉问答(MVQA)的注意力模型。在医学研究中,不仅“视觉注意力”的建模至关重要,对“问题注意力”进行建模同样具有重大意义。为了在医学图像和问题的注意过程中进行双向推理,本文提出一种新的MVQA架构,称为MCAN。该架构融入一种跨模态共同注意网络FCAF,用于识别问题中的关键词和图像中的主要部分。通过元学习通道注意模块(MLCA)自适应地为每个单词和区域进行权重评定,以反映模型在推理过程中对各个单词和区域的重视程度。此外,本研究专门设计和制作了一种面向医学领域的词嵌入模型Med-GloVe,进一步提升模型的准确率和应用价值。实验证明,本文提出的MCAN架构在Path-VQA数据集的自由形式问题上,准确率提高了7.7%;在VQA-RAD数据集的封闭式问题上,准确率提高了4.4%,有效提升了医学视觉问答的准确性。 展开更多

关键词 医学视觉问答 特征提取 共同注意 词嵌入模型

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Transformer与CNN并行引导的水下图像增强

20

作者 常戬 陈洪福 王冰冰 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2024年第4期280-288,共9页

为克服水下图像对比度低和色偏的问题,提出了基于Transformer与CNN并行引导的水下图像增强算法。利用3D位置嵌入模型为Transformer提供相对位置信息、色偏信息和特征图的全局特征,利用CNN编码器提取图像局部特征,将Transformer提取的全... 为克服水下图像对比度低和色偏的问题,提出了基于Transformer与CNN并行引导的水下图像增强算法。利用3D位置嵌入模型为Transformer提供相对位置信息、色偏信息和特征图的全局特征,利用CNN编码器提取图像局部特征,将Transformer提取的全局特征和CNN提取的局部特征通过特征调制矩阵整合在一起,通过CNN解码器提高图像的分辨率,将解码器输出的特征图输入到特征加强网络中,由特征加强网络输出最终结果。采用现有的EUVP配对数据集进行训练,为验证该算法的优越性,选取具有不同程度色偏的水下图像进行定性比较和定量实验,结果显示,该算法增强后的水下图像峰值信噪比指标(peak signal-to-noise ratio,PSNR)和结构相似性指标(structural similarity index measure,SSIM)均高于其他对比算法,主观质量也得到显著提高,能够产生颜色丰富且清晰度较高的增强图像。 展开更多

关键词 水下图像增强 TRANSFORMER 卷积神经网络(CNN) 3D位置嵌入模型 特征调制矩阵

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