基于语义的档案数据智能分类方法研究 被引量：21

1

作者 霍光煜 张勇 +1 位作者 孙艳丰 尹宝才 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2021年第6期247-253,共7页

随着信息技术的高速发展,各种数字档案数据量出现了爆炸式的增长。如何合理地挖掘分析档案数据,提升对新收录档案智能管理的效果已成为一个亟需解决的问题。现有的档案数据分类方法是面向管理需求的人工分类,这种人工分类的方式效率低下... 随着信息技术的高速发展,各种数字档案数据量出现了爆炸式的增长。如何合理地挖掘分析档案数据,提升对新收录档案智能管理的效果已成为一个亟需解决的问题。现有的档案数据分类方法是面向管理需求的人工分类,这种人工分类的方式效率低下,忽略了档案固有的内容信息。此外,对于档案信息发现和利用来说,需进一步挖掘分析档案数据内容之间的关联性。面向档案智能管理的需求,从档案数据的文本内容角度出发,对人工分类的档案进行进一步分析。采用LDA模型提取文档的主题特征向量,进而用K-means算法对档案的主题特征进行聚类,得到档案间的关联。针对新收录档案数据的分类问题,采用现有档案数据,有监督的训练FastText深度学习模型,用训练完成的模型对新收录的档案数据进行全自动分类。在数据集上测试的结果表明,所提聚类方法在文档数据集的准确率相较于传统的基于TF-IDF特征的聚类算法提升6%,基于FastText的档案分类方法准确率超过96%,达到了代替手工分类的级别,验证了该方法的有效性和实用性。 展开更多

关键词 LDA特征表示 文本聚类 FastText文本分类 档案管理

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基于双通道卷积神经网络的文本情感分类算法 被引量：15

2

作者 申昌 冀俊忠 《模式识别与人工智能》 EI CSCD 北大核心 2018年第2期158-166,共9页

针对现有深度学习方法在文本情感分类任务中特征提取能力方面的不足,提出基于扩展特征和动态池化的双通道卷积神经网络的文本情感分类算法.首先,结合情感词、词性、程度副词、否定词和标点符号等多种影响文本情感倾向的词语特征,形成一... 针对现有深度学习方法在文本情感分类任务中特征提取能力方面的不足,提出基于扩展特征和动态池化的双通道卷积神经网络的文本情感分类算法.首先,结合情感词、词性、程度副词、否定词和标点符号等多种影响文本情感倾向的词语特征,形成一个扩展文本特征.然后,把词向量特征与扩展文本特征分别作为卷积神经网络的两个输入通道,采用动态k-max池化策略,提升模型提取特征的能力.在多个标准英文数据集上的文本情感分类实验表明,文中算法的分类性能不仅高于单通道卷积神经网络算法,而且相比一些代表性算法也具有一定的优势. 展开更多

关键词 文本情感分类 卷积神经网络 双通道 扩展特征 动态k-max池化

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深度聚类算法研究综述 被引量：13

3

作者 姬强 孙艳丰 +1 位作者 胡永利 尹宝才 《北京工业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2021年第8期912-924,共13页

聚类分析是挖掘数据内在结构的关键技术,在大数据时代,人们面对的数据通常具有规模大、维度高、结构复杂等特点,直接应用传统聚类算法往往会失效.深度学习凭借层次化非线性映射能力使得大规模深度特征提取成为可能,因此基于深度学习的聚... 聚类分析是挖掘数据内在结构的关键技术,在大数据时代,人们面对的数据通常具有规模大、维度高、结构复杂等特点,直接应用传统聚类算法往往会失效.深度学习凭借层次化非线性映射能力使得大规模深度特征提取成为可能,因此基于深度学习的聚类(深度聚类)算法迅速成为无监督学习领域的研究热点.该文旨在对深度聚类的研究现状进行归纳和总结.首先,从神经网络结构、聚类损失和网络辅助损失3个角度介绍深度聚类的相关概念;然后,根据网络的结构特点对现有的深度聚类算法进行分类,并分别对每类方法的优势和劣势进行分析和阐述;最后,提出好的深度聚类算法应具备的三要素:模型的可扩展性、损失函数的鲁棒性和特征空间的平滑性,并从这3个方面分别阐述未来可能的研究方向. 展开更多

关键词 聚类 深度学习 特征学习 神经网络结构 聚类损失 网络辅助损失

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基于深度图像的人体行为识别综述 被引量：8

4

作者 孙彬 孔德慧 +1 位作者 张雯晖 贾文浩 《北京工业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2018年第10期1353-1368,共16页

深度图像降低了人体三维运动信息在视觉获取过程中的维度损失,使得与传统彩色图像相比,基于深度图像的人体行为识别研究在特征提取、表示及识别精度等方面体现出技术优势,受到广泛关注,因此,全面、深入地综述了基于深度图像的人体行为... 深度图像降低了人体三维运动信息在视觉获取过程中的维度损失,使得与传统彩色图像相比,基于深度图像的人体行为识别研究在特征提取、表示及识别精度等方面体现出技术优势,受到广泛关注,因此,全面、深入地综述了基于深度图像的人体行为识别的研究现状.首先,对近年来提出的基于深度图像的人体行为识别的各种方法进行整理、分类;然后,对多个常用的人体行为公开数据库进行介绍,并在3个数据库上对不同方法的识别率进行对比分析;最后,阐述了人体行为识别技术未来可能的发展趋势. 展开更多

关键词 人体行为识别 特征提取 深度图像 人体关节点 机器学习

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基于3D注意力卷积与自监督学习的脑疾病分类方法

5

作者 冀俊忠 于乐 雷名龙 《北京工业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第3期307-315,共9页

为了提升现有脑疾病分类方法提取三维空间特征的能力,提出一种融合3D注意力卷积与自监督学习的分类模型。首先,提出一种基于残差结构的3D注意力卷积神经网络来提取空间特征,利用3D注意力机制区分体素数据中不同空间位置的重要性;其次,... 为了提升现有脑疾病分类方法提取三维空间特征的能力,提出一种融合3D注意力卷积与自监督学习的分类模型。首先,提出一种基于残差结构的3D注意力卷积神经网络来提取空间特征,利用3D注意力机制区分体素数据中不同空间位置的重要性;其次,利用空间特征构建一个基于自监督学习的多任务学习框架,通过基于空间连续性的自监督辅助任务来进一步挖掘体素的空间依赖关系;最后,通过辅助任务与目标分类任务的联合训练优化神经网络参数,进而提升分类模型的性能。在ABIDE-Ⅰ和ABIDE-Ⅱ数据集上的实验结果表明,所提方法具有优异的分类性能,分类结果也具备良好的可解释性。 展开更多

关键词 脑疾病分类 体素数据 空间特征 三维卷积神经网络 自监督学习 注意力机制

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RGB-D双模态信息互补的语义分割网络 被引量：1

6

作者 王立春 顾娜娜 +1 位作者 信建佳 王少帆 《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2023年第10期1489-1499,共11页

为了充分融合RGB和深度信息以进一步提高语义分割精度,引入注意力机制实现了RGB与深度2个模态特征的互补融合.基于编码器-解码器框架,提出了RGB-D双模态信息互补的语义分割网络,编码器采用双分支结构分别提取RGB图像和深度图像的特征,... 为了充分融合RGB和深度信息以进一步提高语义分割精度,引入注意力机制实现了RGB与深度2个模态特征的互补融合.基于编码器-解码器框架,提出了RGB-D双模态信息互补的语义分割网络,编码器采用双分支结构分别提取RGB图像和深度图像的特征,解码器采用逐层跳跃连接的结构渐进地融合不同粒度的语义信息实现逐像素语义分类.编码器对2个分支学习到的低层特征,利用RGB-D信息互补模块进行互补融合.RGB-D信息互补模块包括Depth-guided Attention Module(Depth-AM)和RGB-guided Attention Module(RGB-AM)2种注意力.其中,Depth-AM将深度信息补充给RGB特征,解决由于光照变化引起的RGB特征不准确问题;RGB-AM将RGB信息补充给深度特征,解决由于缺乏物体的纹理信息而导致的深度特征不准确问题.在采用相同结构backbone的条件下,RGB-D双模态信息互补的语义分割网络与RDF-Net相比,在SUNRGB-D数据集上的平均交并比,像素精度和平均精度分别提升1.8%,0.5%和0.7%;在NYUv2数据集上的平均交并比,像素精度和平均精度分别提升1.8%,1.3%和1.9%. 展开更多

关键词 RGB-D语义分割 注意力机制 编码器-解码器 RGB-D信息互补 深度学习

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同主题词短文本分类算法中BTM的应用与改进 被引量：4

7

作者 刘泽锦 王洁 《计算机系统应用》 2017年第11期213-219,共7页

为解决大规模短文本语料库主题模型参数K较大导致求解慢的问题,本文提出FBTM模型,将BTM中单个词对采样复杂度由O(K)降低O(1).针对短文本词语稀疏、描述能力弱的特点,提出一种结合同主题词对与FBTM的短文本分类算法,首先使用FBTM进行主... 为解决大规模短文本语料库主题模型参数K较大导致求解慢的问题,本文提出FBTM模型,将BTM中单个词对采样复杂度由O(K)降低O(1).针对短文本词语稀疏、描述能力弱的特点,提出一种结合同主题词对与FBTM的短文本分类算法,首先使用FBTM进行主题建模,将一段滑动窗口内的同主题词对作为特征扩充到原文本中,然后使用FBTM主题分布作为另一部分文本特征.对特征扩展后的Weibo语料库进行分类实验,结果显示该方法显著提高了分类性能. 展开更多

关键词 滑动窗口词对 快速双词主题模型(FBTM) 采样 特征扩展 短文本分类

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基于双分支多尺度注意力的手三维姿态估计

8

作者 马胜蕾 李敬华 +3 位作者 孔德慧 王立春 王少帆 尹宝才 《计算机学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第7期1383-1395,共13页

手部三维姿态估计旨在基于输入的二维手势图像预测手的三维关节点位置,其在虚拟现实、自然人机交互、自动驾驶等领域有广泛的应用前景.基于单张彩色图像的手姿态估计具有现实应用的普适性但也面临更大挑战.针对手部多关节复杂难建模问题... 手部三维姿态估计旨在基于输入的二维手势图像预测手的三维关节点位置,其在虚拟现实、自然人机交互、自动驾驶等领域有广泛的应用前景.基于单张彩色图像的手姿态估计具有现实应用的普适性但也面临更大挑战.针对手部多关节复杂难建模问题,本文提出了基于双分支的手三维姿态估计框架.所提双分支网络结构的一个分支用于描述同一手指不同关节之间的物理连接关系,另一分支用于描述不同手指相同关节之间的对称运动关系,两种结构互补建模了手关节之间的复杂关联关系.对于每一分支,提出了基于多尺度注意力GUnet和改进语义图卷积的单分支手姿态估计方法,利用手关节的多尺度上下文信息和尺度间注意力提升姿态估计的准确性.本文在公开的STB和FreiHand数据集上进行了系列实验,实验结果表明本文所提方法优于现有的基于单张RGB图像的手姿态估计方法,平均关节误差相对基线方法分别降低了0.6 mm和0.8mm. 展开更多

关键词 手姿态估计 双分支 图卷积 多尺度 注意力机制

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基于内容的自适应插值滤波器在无损视频编码中的应用 被引量：3

9

作者 刘小杰 施云惠 +1 位作者 丁文鹏 尹宝才 《北京工业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2019年第4期338-344,共7页

为了解决高效率视频编码(high efficiency video coding,HEVC)帧间运动补偿中亚像素插值使用的固定插值滤波器无法自适应于视频序列内容所造成的预测精度下降的问题,针对HEVC无损压缩提出一种自适应插值滤波器方案.该方案通过极小化帧... 为了解决高效率视频编码(high efficiency video coding,HEVC)帧间运动补偿中亚像素插值使用的固定插值滤波器无法自适应于视频序列内容所造成的预测精度下降的问题,针对HEVC无损压缩提出一种自适应插值滤波器方案.该方案通过极小化帧间预测误差得到自适应插值滤波器,对所有的帧间编码块通过自适应插值滤波器来获取亚像素预测像素块,自适应减少帧间预测误差,从而提升整体编码性能.将该方案应用于HEVC参考软件HM (HEVC test model) 12. 1中,实验结果表明,在不影响编解码端时间复杂度的情况下,所提出算法的压缩效率在low delay P和low delay B配置文件下分别比HEVC无损压缩效率平均提升1. 32%和0. 69%. 展开更多

关键词 无损压缩 高效率视频编码(HEVC) 自适应 插值 熵编码 码率

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基于鱼群算法的脑功能连接邻域粗糙集特征归约方法 被引量：2

10

作者 冀俊忠 宋晓妮 杨翠翠 《浙江大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第11期2247-2257,共11页

为了有效应对脑功能连接高维小样本性给分类模型构建带来的挑战,得到与脑疾病诊断相关的重要特征,提出基于鱼群算法的脑功能连接邻域粗糙集特征归约方法.该方法建立脑功能连接数据的邻域决策表;依据特征的依赖度将鱼个体初始化为候选的... 为了有效应对脑功能连接高维小样本性给分类模型构建带来的挑战,得到与脑疾病诊断相关的重要特征,提出基于鱼群算法的脑功能连接邻域粗糙集特征归约方法.该方法建立脑功能连接数据的邻域决策表;依据特征的依赖度将鱼个体初始化为候选的脑功能连接特征子集,并采用综合特征子集依赖度和特征子集长度的适应度函数对鱼个体进行评价;在种群优化过程中,执行觅食、聚集、追尾机制,以及交叉和迁徙2个新机制来不断搜索最优的特征子集.在3种脑疾病功能磁共振脑成像(fMRI)数据集上,将所提方法与多种已有的特征归约方法进行对比实验.结果表明,该方法是有效的脑功能连接特征归约方法,可以有效降低脑功能连接数据的维度,获得分类判别能力较强的脑功能连接特征. 展开更多

关键词 脑功能连接 特征归约 鱼群算法 邻域粗糙集

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基于文化算法的PPI网络功能模块检测方法 被引量：2

11

作者 冀俊忠 高光轩 《北京工业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2017年第1期13-21,共9页

为了解决蛋白质相互作用(protein-protein interaction,PPI)网络功能模块检测问题,提出一种基于文化算法的PPI网络功能模块检测(CA-FMD)方法.首先,每个个体采用基于节点邻居有序表的编码方式表示功能模块检测问题的一个可行解.然后,利... 为了解决蛋白质相互作用(protein-protein interaction,PPI)网络功能模块检测问题,提出一种基于文化算法的PPI网络功能模块检测(CA-FMD)方法.首先,每个个体采用基于节点邻居有序表的编码方式表示功能模块检测问题的一个可行解.然后,利用文化算法的双层进化机制获得最优解,其中,上层机制用来模拟信念空间中群体经验的进化,下层机制用来刻画种群空间中个体的进化.最后,借助2个空间的相互作用和影响完成解的优化.在3个数据集上的实验结果表明:与其他算法相比,CA-FMD方法在多项评价指标上都具有明显的优势. 展开更多

关键词 蛋白质相互作用网络 功能模块检测 文化算法

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一种融合多源信息的脑效应连接网络蚁群学习算法 被引量：1

12

作者 冀俊忠 刘金铎 +1 位作者 邹爱笑 杨翠翠 《自动化学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第4期864-881,共18页

脑效应连接(Effective connectivity,EC)网络是人脑连接组研究中一项重要的研究课题,识别脑效应连接网络已成为评价正常脑功能及其与神经退化疾病相关损伤的一种有效手段.针对从功能性磁共振成像数据中进行脑效应连接网络的学习问题,提... 脑效应连接(Effective connectivity,EC)网络是人脑连接组研究中一项重要的研究课题,识别脑效应连接网络已成为评价正常脑功能及其与神经退化疾病相关损伤的一种有效手段.针对从功能性磁共振成像数据中进行脑效应连接网络的学习问题,提出了一种将多源信息与蚁群优化过程相融合的学习方法.新方法首先利用弥散张量成像数据获取感兴趣区域的结构约束信息,并利用正相关的皮尔森信息来压缩蚁群搜索的空间,以避免蚁群的许多不必要的搜索;然后在蚁群随机搜索中通过将体素联合激活信息融合于启发函数中,以增强蚂蚁搜索的目的性,改进算法的优化效率.实验结果验证了所提策略的有效性,与最新的同类算法相比,新算法在保持较快收敛速度的前提下,具有更好的求解质量. 展开更多

关键词 脑效应连接网络 蚁群算法 多源信息融合 搜索空间压缩 启发函数修正

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基于影响函数的卷积神经网络围棋棋步预测方法 被引量：1

13

作者 冀俊忠 张旗 《北京工业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2019年第1期54-60,共7页

为了提高基于卷积神经网络的围棋棋步预测准确率,提出一种基于影响函数生成棋局特征的围棋棋步预测方法.首先,使用影响函数计算出棋局的影响值分布;然后,按照设定的阈值将其划分为黑白双方的控制范围并生成特征图;最后,与棋子分布等其... 为了提高基于卷积神经网络的围棋棋步预测准确率,提出一种基于影响函数生成棋局特征的围棋棋步预测方法.首先,使用影响函数计算出棋局的影响值分布;然后,按照设定的阈值将其划分为黑白双方的控制范围并生成特征图;最后,与棋子分布等其他特征一并用于卷积神经网络的训练.实验结果表明:与影响函数相结合能够提高围棋棋步预测的准确率,并提升围棋程序的对弈水平. 展开更多

关键词 围棋博弈 棋步预测 影响函数 卷积神经网络

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基于花授粉算法的蛋白质网络功能模块检测方法 被引量：1

14

作者 吴红岩 冀俊忠 《山东大学学报（工学版）》 CAS 北大核心 2018年第1期21-30,共10页

揭示未知蛋白质功能是后基因时代蛋白质组学中的核心内容之一,运用群集智能思想识别蛋白质相互作用网络(protein-protein interaction netw ork,PPIN)中的功能模块已经成为该领域的一个研究热点。提出一种基于花授粉算法(flow er pollin... 揭示未知蛋白质功能是后基因时代蛋白质组学中的核心内容之一,运用群集智能思想识别蛋白质相互作用网络(protein-protein interaction netw ork,PPIN)中的功能模块已经成为该领域的一个研究热点。提出一种基于花授粉算法(flow er pollination algorithm,FPA)的蛋白质相互作用网络功能模块检测方法(FPA for functional module detection in PPIN,FPA-FM D)。采用随机游走的方式对种群中的每个花粉进行编码,并利用花授粉算法特有的自花授粉和异花授粉机制优化种群,其中自花授粉采用重组策略和取优策略,异花授粉采用基于Levy机制的变异策略和基于差异度的自适应变异策略,4种策略分别从不同角度推进了种群的进化。在3个公共数据集上的仿真试验表明:与其他6种经典算法相比,本研究提出的算法的整体性能优良而且在F度量和准确度两项综合指标上具有绝对优势。 展开更多

关键词 蛋白质相互作用网络 功能模块检测 花授粉算法 自花授粉 异花授粉

原文传递

基于免疫克隆选择算法搜索GMM的脑岛功能划分 被引量：2

15

作者 赵学武 冀俊忠 姚垚 《浙江大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第12期2320-2331,共12页

为了得到更好的脑岛功能划分结构,加深人们对其功能组织性的理解,提出一种基于免疫克隆选择(ICS)算法搜索高斯混合模型(GMM)的脑岛功能划分方法(NICS-GMM).该方法基于功能磁共振成像(fMRI)数据,将GMM映射到抗体上;利用ICS算法搜索能够... 为了得到更好的脑岛功能划分结构,加深人们对其功能组织性的理解,提出一种基于免疫克隆选择(ICS)算法搜索高斯混合模型(GMM)的脑岛功能划分方法(NICS-GMM).该方法基于功能磁共振成像(fMRI)数据,将GMM映射到抗体上;利用ICS算法搜索能够反映脑岛功能分布的GMM,并在搜索过程中融入具有抗噪能力的动态邻域信息,以提高其搜索质量;利用最优的GMM实现对脑岛的功能划分.在划分数为2~12的脑岛功能划分上,新方法搜得的GMM具有最高的似然分数,而且相应划分结果的轮廓系数也达到了最大值.真实脑岛fMRI数据上的实验结果表明,该方法不仅具有更强的全局搜索能力,还可以得到具有较高功能一致性与更强区域连续性的脑岛功能划分结构. 展开更多

关键词 脑岛功能划分 高斯混合模型(GMM) 免疫克隆选择(ICS)算法 动态邻域信息 混合变异策略

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基于双通道混合3D-2D RBM模型的手势识别 被引量：2

16

作者 李敬华 淮华瑞 +2 位作者 孔德慧 王立春 孙艳丰 《北京工业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2019年第5期428-435,共8页

为了挖掘基于视频的动态手势识别问题中手势的固有时空表示,提出一种3D-2D受限玻尔兹曼机(restricted Boltzmann machine,RBM)模型,以便建模手势视频数据的时空相关信息.特别地,为了更好地描述动态手势的时空特征,提出传统手工定义特征... 为了挖掘基于视频的动态手势识别问题中手势的固有时空表示,提出一种3D-2D受限玻尔兹曼机(restricted Boltzmann machine,RBM)模型,以便建模手势视频数据的时空相关信息.特别地,为了更好地描述动态手势的时空特征,提出传统手工定义特征与3D-2D RBM结合的混合特征表示方法,该方法首先提取Canny-2D HOG表观特征以及光流-2D HOG运动特征,然后基于3D-2D RBM进一步学习动态手势潜在的高层时空语义特征,提升动态手势的特征描述力.融合手势外观判别和运动判别的双通道融合判别改进了单通道分类的能力.在公开的剑桥手势数据集上的实验验证了所提方法的有效性和优越性. 展开更多

关键词 3D-2D受限玻尔兹曼机 梯度直方图 光流 动态手势识别

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附加法向信息的三维网格预测编码

17

作者 高原 施云惠 +2 位作者 韩妍妍 曾萍 尹宝才 《北京理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第1期88-94,共7页

为提升三维网格的压缩性能,提出了一种网格法向与几何帧内-帧间预测编码方法.该方法充分利用法向数据内部分量间(帧内)及几何与法向数据间(帧间)的相关性,实现附加法向信息的三维网格压缩,有效保持解码后三维网格的几何特性.实验结果表... 为提升三维网格的压缩性能,提出了一种网格法向与几何帧内-帧间预测编码方法.该方法充分利用法向数据内部分量间(帧内)及几何与法向数据间(帧间)的相关性,实现附加法向信息的三维网格压缩,有效保持解码后三维网格的几何特性.实验结果表明,提出的预测编码方法相比分别压缩三维网格法向与几何数据,能够显著提高附加法向信息三维网格的压缩效率. 展开更多

关键词 三维网格 法向信息 帧内预测 帧间预测

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