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一种改进的DBSCAN算法在Spark平台上的应用 被引量:7
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作者 邓定胜 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2020年第S02期425-429,443,共6页
针对DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)聚类算法内存占用率较高的问题,文中将改进的DBSCAN聚类算法与Spark平台并行聚类计算理论相结合,对海量数据采用分而治之的办法进行聚类处理,大幅减小了算法... 针对DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)聚类算法内存占用率较高的问题,文中将改进的DBSCAN聚类算法与Spark平台并行聚类计算理论相结合,对海量数据采用分而治之的办法进行聚类处理,大幅减小了算法对内存的占用率。实验仿真结果表明,所提出的并行计算方法能够有效缓解内存不足的问题,并且该方法也能够用来评价DBSCAN聚类算法在Hadoop平台下的聚类分析效果,还能对两种聚类方法进行对比分析,从而获得较好的计算性能;且其比在Hadoop平台上的计算加速度提高了24%左右,因此可以用以评价DBSCAN聚类算法在聚类处理方面的优劣。 展开更多
关键词 并行计算 DBSCAN 聚类算法 SPARK 聚类加速比
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新型融合注意力机制的遮挡面部表情识别框架 被引量:3
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作者 张本文 高瑞玮 乔少杰 《重庆理工大学学报(自然科学)》 北大核心 2023年第9期217-226,共10页
现有基于深度学习的面部表情识别模型不能有效地应对面部遮挡部分的干扰,无法准确捕捉面部未遮挡部分的特征,会导致识别准确率降低。为此,提出一种新型融合注意力机制的遮挡面部表情识别框架FER-AM(facial expression recognition frame... 现有基于深度学习的面部表情识别模型不能有效地应对面部遮挡部分的干扰,无法准确捕捉面部未遮挡部分的特征,会导致识别准确率降低。为此,提出一种新型融合注意力机制的遮挡面部表情识别框架FER-AM(facial expression recognition framework based on attention mechanism),应用局部特征网络提取面部表情的局部关键特征,设计全局特征网络学习整个面部表情中的互补信息,采用注意力机制处理面部遮挡部分如眼镜、口罩和围巾等。在RAF-DB、AffectNet、CK+(Cohn Kanade)及FED-RO数据集进行大量实验,结果表明:FER-AM的7种表情分类性能均优于基于深度学习的代表性人脸面部表情识别模型,识别准确率达到88.1%。 展开更多
关键词 遮挡面部表情识别 特征提取 特征分类 深度学习 注意力机制
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多示例嵌入学习的实例关联性挖掘与强化
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作者 杨梅 邓雯 +1 位作者 张本文 闵帆 《山东大学学报(理学版)》 CAS CSCD 北大核心 2024年第1期35-45,共11页
提出了多示例嵌入学习(multi-instance learning,MIL)的实例关联性挖掘与强化算法(multi-instance embedding learning with instance affinity mining and reinforcement,MEMR),包括3个技术。关联性挖掘技术基于自定义的关联性指标,首... 提出了多示例嵌入学习(multi-instance learning,MIL)的实例关联性挖掘与强化算法(multi-instance embedding learning with instance affinity mining and reinforcement,MEMR),包括3个技术。关联性挖掘技术基于自定义的关联性指标,首先在负实例空间中选择初始负代表实例集,然后根据正、负实例间的差异性,选择初始正代表实例集。关联性强化技术分别评估初始正、负代表实例集与整个实例空间的正负关联性,获得整体关联性更强的代表实例集。包嵌入技术通过嵌入函数将包转换为单向量进行学习。实验在4类应用领域和7种对比算法上进行。结果表明,MEMR的准确性总体优于其他对比算法,特别是在图像检索和网页推荐数据集上具有显著优势。 展开更多
关键词 关联性挖掘 关联性强化 嵌入方法 实例选择 多示例学习
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存储过程在教务管理系统中的应用研究 被引量:4
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作者 沈黎 张本文 雷申洪 《软件》 2022年第7期13-15,共3页
以四川民族学院教务管理系统为例,针对此系统存在运行效率不高的问题,提出了利用存储过程提高在查询、修改、插入、用户登录等操作中系统运行效率的解决的方案,实践表明存储过程在此教务管理系统的应用中能有效的提高系统的运行效率。
关键词 存储过程 SQL Server数据库 教务管理 系统效率
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单片机原理实践教学与项目驱动结合改革初探 被引量:4
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作者 张本文 《电脑知识与技术》 2021年第9期155-156,共2页
单片机原理与应用课程是自动化类专业的核心课程之一,是理论与实践综合能力要求比较强的课程。但目前,单片机原理与应用课程传统实践教学模式存在着较大的问题,存在局限性问题的同时,又不能紧跟时代发展的要求。因为这个课程具有综合技... 单片机原理与应用课程是自动化类专业的核心课程之一,是理论与实践综合能力要求比较强的课程。但目前,单片机原理与应用课程传统实践教学模式存在着较大的问题,存在局限性问题的同时,又不能紧跟时代发展的要求。因为这个课程具有综合技能的高素质人才做前提,我国当下的职业教育模式,无法与快速发展的技术领域相适应,为了能让学生养成始终把工程项目意识贯穿于实践中的良好习惯,特此提出单片机原理实践教学与项目驱动结合改革,项目驱动是理论与实践同步,相当于把每个知识单元精心设计实训项目,以项目设计为主线对相关知识点进行理论学习和操作训练,更有利于培养学生的自主学习的能力,更能把知识融会贯通,改革不是目的,能让学生用理论联系实践并且系统性的应用才是我们改革的目的。接下来,本文从认识现在课程现状出现的问题,项目驱动方法简介与利弊分析,改革内容和改革成效预估四个方面初步探索单片机原理实践教学与项目驱动结合改革的优势或者初步的浅谈分析,其目的是能为单片机原理实践教学寻找到适合的学习方法以及未来的发展方向。 展开更多
关键词 单片机原理实践教学 项目驱动 结合 改革
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非可微条件下全局隐函数存在性定理
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作者 罗春林 武淑霞 赵江林 《大学数学》 2023年第5期105-107,共3页
应用Banach压缩映射原理证明了在非可微条件下的一个全局隐函数存在性定理,推广了教材和近期的一些结论,为培养学生创新意识和创新能力起到一定作用.
关键词 全局隐函数 存在性定理 压缩映射原理 强单调 LIPSCHITZ连续
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以C语言程序设计为试点,因材施教,分层教学的探索 被引量:4
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作者 邓定胜 《电脑知识与技术》 2020年第16期185-186,190,共3页
C语言程序设计属于高职院校以及高等学校的基础课程之一,在学生的大学学习期间占据重要的地位与作用。但是C语言程序设计的知识学生理解比较困难,一些知识体系复杂抽象,不利于学生后续的学习。如果在班级之中只采用一种教学方法传授教... C语言程序设计属于高职院校以及高等学校的基础课程之一,在学生的大学学习期间占据重要的地位与作用。但是C语言程序设计的知识学生理解比较困难,一些知识体系复杂抽象,不利于学生后续的学习。如果在班级之中只采用一种教学方法传授教学内容,可能有一部分学生能够容易接受,而另外一部分学生接受起来应该比较困难。因此,在这种情形之下,针对不同层次的学生进行教学成为当下一种非常必要的趋势。因此,本文以C语言程序设计课程作为试点,针对因材施教以及分层教学在C语言程序设计课程中实践进行探索,希望可以促进高校C语言程序设计课程教学的完善,促进学生的全面进步。 展开更多
关键词 C语言程序设计 因材施教 分层教学 教学构思 教学方法
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基于实体信息和图神经网络的药物相互作用关系抽取 被引量:2
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作者 杨霞 韩春燕 琚生根 《四川大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2022年第2期42-50,共9页
药物相互作用是指药物与药物之间相互促进或抑制.针对现有的药物关系抽取方法利用外部背景知识和自然语言处理工具导致错误传播和积累的问题,以及现有大多数研究在数据预处理阶段对药物实体进行盲化,忽略了有助于识别关系类别的目标药... 药物相互作用是指药物与药物之间相互促进或抑制.针对现有的药物关系抽取方法利用外部背景知识和自然语言处理工具导致错误传播和积累的问题,以及现有大多数研究在数据预处理阶段对药物实体进行盲化,忽略了有助于识别关系类别的目标药物实体信息的问题.论文提出了基于预训练生物医学语言模型和词汇图神经网络的药物相互作用关系抽取模型,该模型通过预训练语言模型获得句子的原始特征表示,在基于数据集构建的词汇图上进行卷积操作获得与句子相关的全局特征信息表示,最后与药物目标实体对特征进行拼接从而构建药物相互作用关系提取任务的特征表示,在获得丰富的全局特征信息的同时避免了使用自然语言处理工具和外部背景知识,提升模型的准确率.论文的模型在DDIExtraction 2013数据集上的F;值达到了83.25%,优于目前最新方法2.35%. 展开更多
关键词 药物-药物相互作用关系抽取 预训练生物医学语言模型 目标药物实体对 图神经网络
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错题正解 小题大做——一道面试题的教育教学价值 被引量:2
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作者 李宝 《教育科学论坛》 2022年第4期53-55,共3页
通过对一道面试"错题"的正解和变式,探讨了错题的教育教学价值,并对解题提出了一题多解、一题多变、一题多思的角度和方法。
关键词 错题 一题多变 解题教学 一题多思
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基于优化信息融合策略的关系抽取 被引量:1
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作者 周煜坤 陈渝 +1 位作者 赵容梅 琚生根 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2022年第11期2241-2250,共10页
现有的关系抽取方法提取全局特征和局部特征,并将其连接作为关系表示进行分类.然而,简单的连接操作意味着将各种特征视为同等重要的信息来处理,忽略了它们对关系抽取的不同贡献程度,限制了模型的效果.实际上,在复杂的语境下,不同信息的... 现有的关系抽取方法提取全局特征和局部特征,并将其连接作为关系表示进行分类.然而,简单的连接操作意味着将各种特征视为同等重要的信息来处理,忽略了它们对关系抽取的不同贡献程度,限制了模型的效果.实际上,在复杂的语境下,不同信息的重要程度大相径庭.针对此问题,提出了一种基于优化信息融合策略的关系抽取方法.首先,通过BERT获得句向量以及实体表示,将句子表示分别融入到两实体表示中,以获得两种复合特征.随后,采用一种自适应的信息学习策略融合两种特征作为关系表示用于分类.该方法融合了输入序列的全局和局部信息,并自动聚焦于贡献更大的部分.在TACRED、TACREV、Semeval2010 Task8数据集上的实验表明,该方法的F1值优于当前最优模型. 展开更多
关键词 关系抽取 信息融合 BERT 深度学习
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融合对比学习的成语完形填空算法 被引量:1
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作者 张本文 黄方怡 琚生根 《四川大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2022年第5期54-63,共10页
成语完形填空是机器阅读理解(MRC)的一类子任务,旨在测试模型对中文文本中成语的理解和应用能力.针对现有的成语完形填空算法忽视了成语的嵌入向量会出现表征崩溃的现象,并且模型在域外数据上的准确率低,泛化能力较差的问题,本文提出了N... 成语完形填空是机器阅读理解(MRC)的一类子任务,旨在测试模型对中文文本中成语的理解和应用能力.针对现有的成语完形填空算法忽视了成语的嵌入向量会出现表征崩溃的现象,并且模型在域外数据上的准确率低,泛化能力较差的问题,本文提出了NeZha-CLofTN.该算法由嵌入层、融合编码层、图注意力子网络和预测层等4部分组成.其中融合编码层中利用对比学习迫使网络改变特征提取的方式,避免了网络输出恒定的嵌入向量,从而预防了表征的崩溃;预测层综合多个近义词图子网络的输出,以获得比其中单独的子网络更好的预测性能,增强模型的泛化能力.NeZha-ClofTN在ChID-Official和ChID-Competition数据集上进行了实验验证,准确率分别达到80.3%和85.3%,并通过消融实验证明了各个模块的有效性. 展开更多
关键词 成语完形填空 预训练语言模型 对比学习 近义词
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Maple软件在重积分教学中的应用 被引量:2
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作者 赵江林 严勇 《攀枝花学院学报》 2020年第2期109-113,共5页
文章研究了基于Maple软件辅助提高重积分教学效果。通过积分思想动态模拟、复杂区域绘制、简单重积分计算三个方面刻画Maple软件辅助二重积分教学。相比传统重积分教学,Maple软件的引入可以教师讲授时能突出重点,凸显关键,突破难点,实... 文章研究了基于Maple软件辅助提高重积分教学效果。通过积分思想动态模拟、复杂区域绘制、简单重积分计算三个方面刻画Maple软件辅助二重积分教学。相比传统重积分教学,Maple软件的引入可以教师讲授时能突出重点,凸显关键,突破难点,实现重积分教学目标,进而提高数学分析教学质量和教学效果,筑牢数学大厦基石。 展开更多
关键词 MAPLE软件 重积分 辅助教学 动态模拟
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一种基于GPU的火焰实时模拟算法 被引量:2
13
作者 邓定胜 《吉林师范大学学报(自然科学版)》 2019年第2期110-114,共5页
针对国内外目前学术界的3种主要火焰模拟方法所存在的问题,提出了一种基于GPU的火焰实时模拟算法,本方法有机地结合了粒子系统方法和基于数学物理的方法,能够同时满足计算机图形学一直以来孜孜以求的"实时性"与"真实性&q... 针对国内外目前学术界的3种主要火焰模拟方法所存在的问题,提出了一种基于GPU的火焰实时模拟算法,本方法有机地结合了粒子系统方法和基于数学物理的方法,能够同时满足计算机图形学一直以来孜孜以求的"实时性"与"真实性"两大目标.通过实验仿真得出结论:火焰模拟结果显示能够达到每秒60帧,符合实时模拟的要求,能够得到更加接近于真实状态的火焰动画,尤其是细节更为清晰. 展开更多
关键词 GPU 火焰 实时模拟 算法 可编程
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一种用于图像识别的稀疏增强概率协同表示分类算法 被引量:2
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作者 邓定胜 《实验室研究与探索》 CAS 北大核心 2021年第1期32-35,44,共5页
稀疏表示分类方法在图像遮蔽、弱光等情况下具有良好的应用及识别效果,但在测试样本少的环境下仍具有一定局限。将稀疏表示分类算法联合概率协同表示分类算法,以稀疏表示系数增强概率系统表示分类算法的表示系数,采用FERET、Multi-PIE与... 稀疏表示分类方法在图像遮蔽、弱光等情况下具有良好的应用及识别效果,但在测试样本少的环境下仍具有一定局限。将稀疏表示分类算法联合概率协同表示分类算法,以稀疏表示系数增强概率系统表示分类算法的表示系数,采用FERET、Multi-PIE与FRGC人脸数据库进行实验测试。结果显示,稀疏增强概率协同表示分类算法能够显著提升人脸识别的准确率,相比其他传统表示分类算法的识别准确率有一定程度的提升。研究结论为复杂人脸图像识别场景的应用提供实践参考。 展开更多
关键词 稀疏表示 协同表示 概率增强 图像识别
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民族高校以学生为主体教学模式下的力学课程教学改革与实践 被引量:2
15
作者 邓发明 邓显菊 +2 位作者 陈兵兵 冯丹丹 杨海燕 《内蒙古民族大学学报(自然科学版)》 2020年第3期273-276,共4页
简述了民族高校力学课程教学改革之前教学现状及存在的问题,提出了民族高校力学课程教学改革所采取的措施.并从激发学生的学习兴趣、培养学生的综合实践与创新能力、学生学习过程评价等方面阐述了四川民族学院力学课程教学改革所取得的... 简述了民族高校力学课程教学改革之前教学现状及存在的问题,提出了民族高校力学课程教学改革所采取的措施.并从激发学生的学习兴趣、培养学生的综合实践与创新能力、学生学习过程评价等方面阐述了四川民族学院力学课程教学改革所取得的教学效果. 展开更多
关键词 力学 教学改革 改革措施 改革成果
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基于图依存分析的情感原因对抽取任务
16
作者 高德辰 张本文 +1 位作者 赵容梅 琚生根 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2022年第5期1324-1329,1336,共7页
情感原因对抽取是情感分析任务中的子任务,旨在抽取出给定文档中的所有情感子句以及引起该情感所对应的原因子句。先前的研究在生成情感子句与原因子句表示时忽略了情感子句与原因子句之间的相互联系。为了解决上述问题,基于图依存分析... 情感原因对抽取是情感分析任务中的子任务,旨在抽取出给定文档中的所有情感子句以及引起该情感所对应的原因子句。先前的研究在生成情感子句与原因子句表示时忽略了情感子句与原因子句之间的相互联系。为了解决上述问题,基于图依存分析的思想并融入了图注意力机制,提出了GAT-ECPE模型。该模型在获取到情感子句表示与原因子句表示时,将句向量作为节点输入图注意力层从而学习到子句之间关系的信息,而后进行双仿射映射得到情感原因对的编码表示。并且设置了多任务来将情感抽取与原因抽取任务建立联系。在ECPE数据集上的实验结果证明,该模型相较于先前的一系列模型,在评估指标上有所提升。 展开更多
关键词 情感原因对抽取 图依存分析 图注意力机制 多任务
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融合后验概率校准训练的文本分类算法
17
作者 江静 陈渝 +1 位作者 孙界平 琚生根 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2022年第6期1789-1795,共7页
用于文本表示的预训练语言模型在各种文本分类任务上实现了较高的准确率,但仍然存在以下问题:一方面,预训练语言模型在计算出所有类别的后验概率后选择后验概率最大的类别作为其最终分类结果,然而在很多场景下,后验概率的质量能比分类... 用于文本表示的预训练语言模型在各种文本分类任务上实现了较高的准确率,但仍然存在以下问题:一方面,预训练语言模型在计算出所有类别的后验概率后选择后验概率最大的类别作为其最终分类结果,然而在很多场景下,后验概率的质量能比分类结果提供更多的可靠信息;另一方面,预训练语言模型的分类器在为语义相似的文本分配不同标签时会出现性能下降的情况。针对上述两个问题,提出一种后验概率校准结合负例监督的模型PosCalnegative。该模型端到端地在训练过程中动态地对预测概率和经验后验概率之间的差异进行惩罚,并在训练过程中利用带有不同标签的文本来实现对编码器的负例监督,从而为每个类别生成不同的特征向量表示。实验结果表明:PosCal-negative模型在两个中文母婴护理文本分类数据集MATINF-C-AGE和MATINF-C-TOPIC的分类准确率分别达到了91.55%和69.19%,相比ERNIE模型分别提高了1.13个百分点和2.53个百分点。 展开更多
关键词 文本分类 后验概率校准 预训练语言模型 负例监督 深度学习
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面向语义片段结构化自注意力的目标情感分析
18
作者 邓航 陈渝 +1 位作者 赵容梅 琚生根 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2022年第12期2499-2505,共7页
目标情感分析任务中大多数方法都使用循环神经网络或注意力机制对句子进行建模,但循环神经网络很难进行并行化计算,且不能充分捕捉长距离的语义信息;注意力机制注重于词与词之间的相关性,忽略了语义片段的重要性.针对以上问题,论文提出... 目标情感分析任务中大多数方法都使用循环神经网络或注意力机制对句子进行建模,但循环神经网络很难进行并行化计算,且不能充分捕捉长距离的语义信息;注意力机制注重于词与词之间的相关性,忽略了语义片段的重要性.针对以上问题,论文提出了一种面向语义片段结构化自注意力的目标情感分析方法.首先通过BERT获取目标词、上下文和整个句子的嵌入表示,再利用注意力编码网络进行语义建模.其次,通过多头注意力机制获得目标与上下文的融合语义特征,通过结构化自注意力机制获得句子片段的语义特征.最终,在融合各个语义特征的基础上对目标的情感极性分类.本方法在SemEval 2014 Task4和SemEval 2015 Task12通用数据集上的实验表明,该方法对比基线方法获得了提升. 展开更多
关键词 目标情感分析 注意力编码网络 结构化自注意力 BERT
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MATLAB在导数与积分中的应用讨论 被引量:2
19
作者 杨润 文小波 《信息系统工程》 2020年第3期175-176,共2页
学习数学时手工作图与手工计算是必然的,但并不是所有的图形与计算都能手工实现,故需计算机来替代完成。MATLAB语言又是目前科学研究者首选的计算机数学语言。论文以实例说明在导数与积分计算中应用MATLAB可以以简单的计算机计算替代复... 学习数学时手工作图与手工计算是必然的,但并不是所有的图形与计算都能手工实现,故需计算机来替代完成。MATLAB语言又是目前科学研究者首选的计算机数学语言。论文以实例说明在导数与积分计算中应用MATLAB可以以简单的计算机计算替代复杂的手工运算。 展开更多
关键词 MATLAB 导数 积分 应用
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文档级分类记忆的中文命名实体识别 被引量:1
20
作者 王宝祥 陈渝 +1 位作者 孙界平 琚生根 《计算机与数字工程》 2021年第12期2501-2508,共8页
命名实体识别是将自然语句中的姓名,地点,组织等实体抽取出来,是自然语言处理的一个上游任务。基于文档级记忆的命名实体识别是将所有识别过的语句信息融入当前待识别的语句中,从而加强当前句子的语义表达,以获得更好的识别效果。鉴于... 命名实体识别是将自然语句中的姓名,地点,组织等实体抽取出来,是自然语言处理的一个上游任务。基于文档级记忆的命名实体识别是将所有识别过的语句信息融入当前待识别的语句中,从而加强当前句子的语义表达,以获得更好的识别效果。鉴于当前文档级记忆的命名实体识别都是将所有记忆信息混合融入当前语句中,忽略了不同标签类别的记忆信息对当前语句的影响不同,论文提出了一种融入分类记忆信息的中文命名实体识别方法,将当前输入语句与记忆模块中已按类别分成B、M、E、S四份的记忆信息利用注意力机制相匹配,找到每个字语义最相近的不同类别的若干个记忆字信息,将得到的记忆信息分别融入当前语句经过LSTM输出后得到的输出向量信息中,得到融入记忆信息的输出向量表示。这样可以更全面地表示当前字向量属于不同标签的可能。论文方法在中文命名实体识别经典数据集Resume简历数据集中得到了很好的实验效果。 展开更多
关键词 命名实体识别 文档级记忆 分类记忆
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