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基于视角-规则的深度TSK模糊分类器及其在多元癫痫脑电信号识别中的应用

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控制与决策 2024年第4期39卷 1315-1324页

作者：张雄涛李水苗翁江玮胡文军蒋云良湖州师范学院信息工程学院浙江湖州313000 浙江省现代农业资源智慧管理与应用研究重点实验室浙江湖州313000 浙江师范大学计算机科学与技术学院浙江金华321004

在癫痫脑电信号分类检测中,传统机器学习方法分类效果不理想,深度学习模型虽然具有较好的特征学习优势,但其“黑盒”学习方式不具备可解释性,不能很好地应用于临床辅助诊断;并且,现有的多视角深度TSK模糊系统难以有效表征各视角特征之... 详细信息

在癫痫脑电信号分类检测中,传统机器学习方法分类效果不理想,深度学习模型虽然具有较好的特征学习优势,但其“黑盒”学习方式不具备可解释性,不能很好地应用于临床辅助诊断;并且,现有的多视角深度TSK模糊系统难以有效表征各视角特征之间的相关性.针对以上问题,提出一种基于视角-规则的深度Takagi-SugenoKang(TSK)模糊分类器(view-to-rule Takagi-Sugeno-Kang fuzzy classifier,VR-TSK-FC),并将其应用于多元癫痫脑电信号检测中.该算法在原始数据上构建前件规则以保证模型的可解释性,利用一维卷积神经网络(1-dimensional convolutional neural network,1D-CNN)从多角度抓取多元脑电信号深度特征.每个模糊规则的后件部分分别采用一个视角的脑电信号深度特征作为其后件变量,视角-规则的学习方式提高了VR-TSK-FC表征能力.在Bonn和CHB-MIT数据集上,VR-TSK-FC算法模糊逻辑推理过程保证可解释的基础上达到了较好分类效果.

关键词： TSK模糊分类器多视角深度特征视角-规则癫痫脑电信号检测可解释性

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基于定向采样和自适应选择的免疫算法

计算机工程与设计 2024年第8期45卷 2364-2370页

作者：杨珍李婉晴张雄涛湖州师范学院信息工程学院浙江湖州313000 湖州学院电子信息学院浙江湖州313000

针对算法容易陷入局部最优以及无法很好保持多样性等不足,提出一种基于定向采样和自适应选择的免疫算法(DSASIA)。利用在线种群信息动态选择个体;采用自适应比例克隆方式平衡全局和局部搜索能力,确保收敛性;采取定向采样策略识别子代个... 详细信息

针对算法容易陷入局部最优以及无法很好保持多样性等不足,提出一种基于定向采样和自适应选择的免疫算法(DSASIA)。利用在线种群信息动态选择个体;采用自适应比例克隆方式平衡全局和局部搜索能力,确保收敛性;采取定向采样策略识别子代个体,保证多样性。在13个测试函数上与其它4种多目标优化算法进行对比,实验结果表明,DSASIA算法可以较快求出帕累托解集,且解具有更好的多样性和收敛性。

关键词：多样性定向采样自适应选择免疫自适应比例克隆收敛性多目标优化

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基于语篇解析和图注意力网络的对话情绪识别

电信科学 2024年第5期40卷 100-111页

作者：郝秀兰魏少华曹乾张雄涛湖州师范学院浙江省现代农业资源智慧管理与应用研究重点实验室浙江湖州313002 中国建设银行股份有限公司湖州分行浙江湖州313001

对话情绪识别研究主要聚焦于融合对话上下文和说话者建模的相互关系。当前研究通常忽略对话内部存在的依存关系,导致对话的上下文联系不够紧密,说话者之间的关系也缺乏逻辑。因此,提出了一种基于语篇解析和图注意力网络(discourse parsi... 详细信息

对话情绪识别研究主要聚焦于融合对话上下文和说话者建模的相互关系。当前研究通常忽略对话内部存在的依存关系,导致对话的上下文联系不够紧密,说话者之间的关系也缺乏逻辑。因此,提出了一种基于语篇解析和图注意力网络(discourse parsing and graph attention network,DPGAT)的对话情绪识别模型,将对话内部的依存关系融入语境建模过程中,使语境信息更具有依赖性和全局性。首先,通过语篇解析获取对话内部的话语依存关系,构建语篇依存关系图和说话者关系图。随后,通过多头注意力机制将不同类型的说话者关系图进行内部融合。此外,在图注意力网络的基础上,结合依存关系进行循环学习,以达到上下文信息和说话人信息的有效融合,实现对话语境信息的外部融合。最终,通过分析内、外部融合的结果还原完整对话语境,并对说话者的情绪进行分析。通过在英文数据集MELD、EmoryNLP、DailyDialog和中文数据集M3ED上进行评估验证,F1分数分别为66.23%、40.03%、59.28%、52.77%,与主流的模型相比,所提模型具有较好的适用性,可在不同的语言场景中使用。

关键词：对话情绪识别语篇解析图注意力网络

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基于域间Mixup微调策略的跨被试运动想象脑电信号分类算法

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智能系统学报 2024年第4期19卷 909-919页

作者：蒋云良周阳张雄涛苗敏敏张永湖州师范学院信息工程学院浙江湖州313000 湖州师范学院浙江省现代农业资源智慧管理与应用研究重点实验室浙江湖州313000 浙江师范大学计算机科学与技术学院浙江金华321000

为了缓解传统微调算法的灾难性遗忘问题,本文提出了一种基于域间Mixup微调策略的跨被试运动想象脑电信号分类算法Mix-Tuning。Mix-Tuning通过预训练、微调的二阶段训练方式,实现跨领域知识迁移。预训练阶段,Mix-Tuning使用源域数据初始... 详细信息

为了缓解传统微调算法的灾难性遗忘问题,本文提出了一种基于域间Mixup微调策略的跨被试运动想象脑电信号分类算法Mix-Tuning。Mix-Tuning通过预训练、微调的二阶段训练方式,实现跨领域知识迁移。预训练阶段,Mix-Tuning使用源域数据初始化模型参数,挖掘源域数据潜在信息。微调阶段,Mix-Tuning通过域间Mixup,生成域间插值数据微调模型参数。域间Mixup数据增强策略引入源域数据潜在信息,缓解传统微调算法在样本稀疏场景下的灾难性遗忘问题,提高模型的泛化性能。Mix-Tuning被进一步应用于运动想象脑电信号分类任务,实现了跨被试正向知识迁移。Mix-Tuning在BMI数据集的运动想象任务达到了85.50%的平均分类准确率,相较于被试–依赖和被试–独立训练方式的预测准确率58.72%和84.01%,分别提高26.78%和1.49%。本文分析结果可为跨被试运动想象脑电信号分类算法提供参考。

关键词：域间Mixup 预训练微调脑电信号运动想象跨被试知识迁移卷积神经网络正则化

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多路动态注意力图卷积网络

浙江师范大学学报（自然科学版） 2024年第2期47卷 157-165页

作者：俞颖杰张雄涛蒋云良浙江师范大学计算机科学与技术学院浙江金华321004 湖州师范学院信息工程学院浙江湖州313000

图卷积网络在处理网络数据的各种任务上有很多应用,特别是异构图卷积网络更是得到了广泛应用.但是,现有的工作中大多只设计单一关系的异构网络,这在处理那些含有多类型节点并且节点间具有多重网络关系的复杂异构网络时,很难准确捕获到... 详细信息

图卷积网络在处理网络数据的各种任务上有很多应用,特别是异构图卷积网络更是得到了广泛应用.但是,现有的工作中大多只设计单一关系的异构网络,这在处理那些含有多类型节点并且节点间具有多重网络关系的复杂异构网络时,很难准确捕获到跨不同关系的节点的特征,因此,这些异构网络的效果自然是不能令人满意的.为了应对这一挑战,提出了一种处理异构网络嵌入的多路动态注意力图卷积网络(MDAGCN).MDAGCN首先通过动态聚合同一节点对之间多种关系的信息,然后通过注意力机制得到不同长度元路径注意力权重,最后使用多层卷积结合注意力权重充分获取不同长度元路径上的信息来学习节点表示.在3个真实的数据集上进行实验.结果表明:MDAGCN模型可以通过动态权重以及注意力充分学习异构网络上的节点信息,以此提升节点分类和链路预测的效果.

关键词：网络嵌入图卷积网络多路异构网络节点分类链路预测

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水平井压裂桥塞联作工艺研究及在长庆油田的应用

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水平井压裂桥塞联作工艺研究及在长庆油田的应用

作者：张雄涛中国石油大学(北京)

学位级别：硕士

非常规油气资源开发主要采用“水平井+体积压裂”方式,水平井压裂需分段改造,分段技术中,桥塞压裂凭借“光套管、大排量、无限级、全通径”等技术优势,迅速成为主体改造技术。随着非常规资源品味的逐渐变差和安全环保要求的逐年提高,大... 详细信息

非常规油气资源开发主要采用“水平井+体积压裂”方式,水平井压裂需分段改造,分段技术中,桥塞压裂凭借“光套管、大排量、无限级、全通径”等技术优势,迅速成为主体改造技术。随着非常规资源品味的逐渐变差和安全环保要求的逐年提高,大井丛布井和工厂化作业模式深入发展,水平段长度和储层改造段数不断增加,对水平井分段工艺提出更高要求,桥塞分段工艺面临高效化、智能化、安全化以及绿色化水平的迫切需求,尤其是基于电缆传输的桥塞分段+分簇射孔联合作业(以下简称桥射联作)技术,在提速提效和安全可靠性等方面需要较大提升,亟需开展新工艺、新技术、新工具方面的攻关研究。本论文采用理论分析、室内测试、现场试验的研究方法,针对桥射联作安装、泵送、定位、坐封、丢手等方面开展相关研究。针对高速泵送条件下套管接箍判识不准、地面测量方式难以真实反映水平段电缆头张力、桥射工具串地面拆装效率低、原有安全丢手在水平段遇卡后释放可靠性不高、传统火药坐封工具安全环保风险大等五个方面问题,通过现场调研、工具研发、室内试验以及井筒试验等方法,开展长水平井高速泵送、电缆张力井下测量、桥射管串快速安装、桥射管串安全释放以及桥塞安全坐封等五项技术研究,并对射孔联作可靠性进行了综合评价。最后,该工艺在长庆油田非常规油藏进行了现场试验,基于现场应用效果验证新型桥射联作工艺的有效性、可靠性、经济性。研究表明,设计研发的高速泵送磁定位器、井下张力测量工具、快插式多级控制器、熔断式马笼头、电动液压坐封工具等五个新型工具,其耐温、耐压、抗拉、抗冲击等性能全部达到设计要求,较好地解决了接箍高速识别、井下张力测量、地面快速安装、安全丢手释放以及电动液压坐封等问题。在长庆油田累计应用累计应用1073口井7609段,单段综合作业时间由3.5小时降低至2.6小时,时效提高25.7%。提升了桥射效率,降低了劳动强度,保障了作业安全,满足了水平井体积压裂更长水平段、更多改造段数、更大改造规模、更快投产速度、更低施工成本要求。

关键词：水平井桥塞分段桥射联作工艺优化可靠性评价长庆油田

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属性权重未知情况下犹豫模糊多属性决策方法

智能系统学报 2022年第4期17卷 728-736页

作者：申情蒋云良张雄涛湖州学院理工学院浙江湖州313000 湖州师范学院信息工程学院浙江湖州313000 湖州师范学院浙江省现代农业资源智慧管理与应用研究重点实验室浙江湖州313000

针对属性权重未知的犹豫模糊多属性决策,利用犹豫模糊元边界的确定性与边界内隶属度的犹豫性,把犹豫模糊元转换成集对分析中的三元联系数;再根据三元联系数的势函数和属性离差最大法确定属性权重,基此建立属性权重未知条件下的基于三元... 详细信息

针对属性权重未知的犹豫模糊多属性决策,利用犹豫模糊元边界的确定性与边界内隶属度的犹豫性,把犹豫模糊元转换成集对分析中的三元联系数;再根据三元联系数的势函数和属性离差最大法确定属性权重,基此建立属性权重未知条件下的基于三元联系数的犹豫模糊多属性决策模型,利用模型中不同犹豫强度对备选方案进行排序。实例计算和对比分析结果表明,新模型不仅包含了其他模型得到的结果,还提供了更多潜在的排序方案信息,由此形成的有条件决策,是犹豫模糊多属性决策不确定性本质属性的映照,与犹豫模糊多属性决策实际应用情况吻合。

关键词：犹豫模糊多属性决策犹豫模糊元属性权重三元联系数势函数犹豫强度示性系数离差最大法条件决策

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多粒度关系融合的微博信念网络检索模型

管理科学 2022年第5期35卷 67-79页

作者：张雄涛甘明鑫李硕北京科技大学经济管理学院北京100083

微博检索系统是微博平台实现个性化信息过滤的重要工具,建立合理的微博检索模型不仅有利于满足用户的个性化信息需求,而且有利于提升微博平台的信息服务水平。与传统文本检索相比,微博检索面临两方面挑战,一是较短的微博查询语句难以准... 详细信息

微博检索系统是微博平台实现个性化信息过滤的重要工具,建立合理的微博检索模型不仅有利于满足用户的个性化信息需求,而且有利于提升微博平台的信息服务水平。与传统文本检索相比,微博检索面临两方面挑战,一是较短的微博查询语句难以准确表达用户的检索需求,二是较短的微博文档难以充分表现微博的语义特征。这使查询语句与文档之间难以准确进行匹配计算,致使微博检索性能受限。结合微博术语和文档的特点,将术语关系和文档关系融入信念网络检索模型,提出多粒度关系融合的微博信念网络检索模型。首先,基于混合语义信息和时间信息对微博术语关系进行量化,以更准确地建立微博术语之间的相关性;其次,基于混合语义信息和作者信息对微博文档关系进行量化,以更准确地建立微博文档之间的相关性;最后,结合量化的术语关系和文档关系,在基本信念网络检索模型的基础上,给出微博信念网络检索模型的概率推导过程。采用网络爬虫工具,从新浪微博平台获取真实的微博数据,对微博信念网络检索模型的有效性和合理性进行验证。研究结果表明,微博术语之间存在语义相关性和时间相关性;微博文档之间不仅存在语义相关性,还存在作者信息相关性;与主流的微博检索模型相比,微博信念网络检索模型在多项信息检索指标上体现出较优的检索性能。消融实验结果表明,微博术语之间存在语义相关性和时间相关性;微博文档之间不仅存在语义相关性,还存在作者信息相关性;与仅考虑单一粒度关系或不考虑任何关系的信念网络检索模型相比,融合多粒度关系的信念网络检索模型体现出较优性能。聚焦于微博检索情景,综合查询语句扩展和文档扩展的优势实现微博检索,有效克服了微博检索面临的挑战,显著提升了微博检索的性能。在信息过载的背景下,微博信念网络检索模型不仅有助于进一步提升社交媒体平台的信息服务水平,也可以为社交媒体平台开发合理的检索系统提供借鉴。

关键词：多粒度关系融合微博检索信念网络检索模型术语关系文档关系

基于增强深度特征和TSK模糊分类器的癫痫脑电信号识别

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控制与决策 2023年第1期38卷 171-180页

作者：蒋云良翁江玮申情胡文军张雄涛湖州师范学院信息工程学院浙江湖州313000 浙江省现代农业资源智慧管理与应用研究重点实验室浙江湖州313000 湖州学院理工学院浙江湖州313000

识别癫痫脑电信号的关键在于获取有效的特征和构建可解释的分类器.为此,提出一种基于增强深度特征的TSK模糊分类器(ED-TSK-FC).首先,ED-TSK-FC使用一维卷积神经网络(1D-CNN)自动获取癫痫脑电信号的深度特征与潜在类别信息,并将深度特征... 详细信息

识别癫痫脑电信号的关键在于获取有效的特征和构建可解释的分类器.为此,提出一种基于增强深度特征的TSK模糊分类器(ED-TSK-FC).首先,ED-TSK-FC使用一维卷积神经网络(1D-CNN)自动获取癫痫脑电信号的深度特征与潜在类别信息,并将深度特征和潜在类别信息合并为增强深度特征;其次,将增强深度特征作为EDTSK-FC模糊规则前件与后件部分的训练变量,保证原始输入的深度特征及其潜在意义都出现在模糊规则中,进而对增强深度特征作出良好的解释;然后,采用岭回归极限学习算法对模糊规则的后件参数进行快速求解,在不显著降低分类准确度的情况下,ED-TSK-FC的廉价训练方法可以缩短模型的训练时间;最后,在Bonn癫痫数据集上,分别从分类性能、学习效率和可解释性3个方面,验证ED-TSK-FC的优越性.

关键词：脑电信号深度学习深度特征增强特征 TSK模糊分类器可解释性