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基于多任务迭代学习的论辩挖掘方法

计算机学报 2019年第7期42卷 1524-1538页

作者：廖祥文陈泽泽桂林程学旗陈国龙福州大学数学与计算机科学学院福州350116 福建省网络计算与智能信息处理重点实验室(福州大学) 福州350116 数字福建金融大数据研究所福州350116 中国科学院网络数据科学与技术重点实验室中国科学院计算技术研究所北京100190

论辩挖掘可分为论点边界的检测、论点类型的识别、论点关系的抽取三个子任务.现有的工作大多数对子任务分别建模研究,忽略了三个子任务之间的关联信息,导致性能低下.另外,还有部分的工作采用流水线模型把三个子任务进行联合建模,由于流... 详细信息

论辩挖掘可分为论点边界的检测、论点类型的识别、论点关系的抽取三个子任务.现有的工作大多数对子任务分别建模研究,忽略了三个子任务之间的关联信息,导致性能低下.另外,还有部分的工作采用流水线模型把三个子任务进行联合建模,由于流水线模型仍然是独立的看待每个子任务,为每个子任务训练单独的模型,存在错误传播的问题,且在训练过程中产生了冗余信息.因此,本文提出了一种基于多任务迭代学习的论辩挖掘方法.该方法将论辩挖掘三个任务并行地联合在一起学习,首先通过深度卷积神经网络(CNN)和高速神经网络(Highway Network),获得文本字符和词级别的浅层共享参数表示;然后输入双向长短时记忆循环神经网络(Bi-LSTM),利用论辩挖掘三个任务之间的关联信息进行同时训练,不仅可以避免错误传播,而且能够克服冗余信息的产生;最后,联结三个任务的Bi-LSTM网络输出作为下一次迭代的输入,来提高模型的性能.实验采用了德国UKP实验室公开的学生论文数据集,实验结果表明,与目前最好的基准方法对比,该方法的准确率指标提高了2.74%,“ F1 (100%)”和“ F1 (50%)”指标分别提高了1.05%和1.19%,很好地验证了该方法的有效性。

关键词：多任务学习论辩挖掘迭代模型深度学习卷积神经网络

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放射性治疗床远程通信系统设计

核电子学与探测技术 2018年第3期38卷 382-386页

作者：肖文君曾贤强刘太联 1.贵州师范大学物理与电子科学学院贵阳550001 2.兰州理工大学兰州730050 青岛农业大学理学与信息科学学院青岛266109

为实现智能终端与放射性治疗床的数据通信,设计了放射性治疗床远程通信系统。智能终端和治疗床的数据通信是通过对病灶定位控制器的嵌入式软件编程实现的。该系统采用ARM9架构的EP9315芯片为主控核心,利用EP9315的网络接口实现EP9315与... 详细信息

为实现智能终端与放射性治疗床的数据通信,设计了放射性治疗床远程通信系统。智能终端和治疗床的数据通信是通过对病灶定位控制器的嵌入式软件编程实现的。该系统采用ARM9架构的EP9315芯片为主控核心,利用EP9315的网络接口实现EP9315与智能终端上位机的通信,利用流驱动和CANopen协议实现EP9315和治疗床伺服驱动器之间的数据交互。经测试验证,本设计在技术上是完全可行的。

关键词： EP9315 病灶定位 Sockets FPGA 流驱动

基于依存关系嵌入与条件随机场的商品属性抽取方法

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数据分析与知识发现 2020年第5期4卷 54-65页

作者：李成梁赵中英李超亓亮温彦山东科技大学计算机科学与工程学院青岛266590

【目的】基于依存关系嵌入设计多种单词表示,获取单词的潜在语义特征,提高条件随机场对评论中商品属性的抽取能力。【方法】提出一种基于依存关系嵌入与条件随机场的商品属性抽取方法。基于单词属性、单词依存关系及其词嵌入形式构建三... 详细信息

【目的】基于依存关系嵌入设计多种单词表示,获取单词的潜在语义特征,提高条件随机场对评论中商品属性的抽取能力。【方法】提出一种基于依存关系嵌入与条件随机场的商品属性抽取方法。基于单词属性、单词依存关系及其词嵌入形式构建三类单词语义信息,包括:基本语义信息、结构语义信息和类别语义信息;结合三类语义信息与条件随机场模型抽取商品的属性。【结果】与不加入语义信息相比,融合三类语义信息的方法在准确率上提高3.97%;与已有的代表性模型相比,本文方法在F1值上最多提高7.65%。【局限】情感词和属性关系紧密,未对评论中属性和情感词之间的关系进行深入挖掘。【结论】本文方法能够有效地抽取商品评论数据的属性,为基于属性的细粒度情感分析奠定良好的基础。

关键词：属性抽取依存关系条件随机场评论分析关系嵌入

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基于MLWE的低膨胀率加密算法

计算机科学 2019年第4期46卷 144-150页

作者：柯程松吴文渊冯勇重庆邮电大学计算机科学与技术学院重庆400065 中国科学院重庆绿色智能技术研究院自动推理与认知重庆市重点实验室重庆400714

基于模容错学习问题(MLWE)的格密码算法Kyber具有抗量子攻击、加密效率高的优势,但密文膨胀率较大约为1∶2.,仅适用于密钥封装等少数场景。为了构建一种能够应用于一般的公钥加密场景的加密算法,提出了一种改进的基于MLWE的低膨胀率公... 详细信息

基于模容错学习问题(MLWE)的格密码算法Kyber具有抗量子攻击、加密效率高的优势,但密文膨胀率较大约为1∶2.,仅适用于密钥封装等少数场景。为了构建一种能够应用于一般的公钥加密场景的加密算法,提出了一种改进的基于MLWE的低膨胀率公钥加密算法。文中在Kyber加密算法中引入新的加密参数dp,扩大了明文空间,通过严格的理论推导与实验分析了dp对加密算法正确性的影响,并优化了加密参数,降低了密文膨胀率。改进后的算法会扩大有限域(即计算空间),导致直接使用原算法中的有限域上的多项式乘法运算,需调用额外的大整数计算库,从而降低了加密效率。通过使用基于浮点运算的复数域上的快速傅里叶变换进行多项式乘法,避免了在增大后的有限域上进行大整数多项式乘法。最后,对浮点运算产生的误差进行了分析,同时使用C++实现了改进算法,并将其与Kyber的实验数据进行对比。实验表明,所提算法在保证了计算效率的同时使密文膨胀率由1∶2.左右降低到了1∶4.2.左右。

关键词：模容错学习问题公钥加密密文膨胀率复数域浮点运算

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基于双稀疏表示的无监督属性选择算法

控制工程 2021年第4期28卷 774-780页

作者：劳翠金秦燊文国秋柳州城市职业学院信息工程系广西柳州545000 广西师范大学计算机科学与信息工程学院广西桂林541004

由于大量无类标签数据需要降维处理,近年来无监督属性选择学习受到越来越多的关注。通过将两种稀疏表示和属性自表达损失函数嵌入到同一个学习框架中,提出了一种新的无监督属性选择算法。首先,利用属性自表达技术重构数据,使每一重构属... 详细信息

由于大量无类标签数据需要降维处理,近年来无监督属性选择学习受到越来越多的关注。通过将两种稀疏表示和属性自表达损失函数嵌入到同一个学习框架中,提出了一种新的无监督属性选择算法。首先,利用属性自表达技术重构数据,使每一重构属性为所有原始属性的线性表征,加强属性关联性。然后,分别利用l_(2. p)范数正则项和l_(1)范数正则项使权重系数矩阵稀疏,剔除冗余无关属性,实现属性选择目的。最后,将约简后的低维数据集送入支持向量机中获得分类结果,以此评判属性选择算法是否有效。对多个真实数据集进行实验,实验结果显示,所提算法的降维效果优于一般常用算法。

关键词：属性选择稀疏表示重构技术属性自表达

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支持异构数据按需集成的数据服务聚合代数

计算机工程与应用 2017年第15期53卷 68-76页

作者：张博温彦陈明陈婷婷山东科技大学矿业与安全工程学院山东青岛266590 山东科技大学计算机科学与工程学院山东青岛266590 国网青岛供电公司山东青岛266100

传统的数据集成方法无法应对互联网的开放、动态和异构性,对用户即时、个性化的集成需求支持有限。数据服务是互联网环境下数据集成的基本单元。提出了数据服务聚合代数,基于嵌套关系和嵌套表格提供的良好的可视化集成环境,提供了基于... 详细信息

传统的数据集成方法无法应对互联网的开放、动态和异构性,对用户即时、个性化的集成需求支持有限。数据服务是互联网环境下数据集成的基本单元。提出了数据服务聚合代数,基于嵌套关系和嵌套表格提供的良好的可视化集成环境,提供了基于语义映射关系的集成理论体系,支持在异构环境下复杂数据的直接集成,能够为数据按需快速集成提供强有力的支撑。聚合代数提供了一系列的性质保障,保证集成过程中的数据完整性和正确性。通过一个案例说明了数据服务聚合代数的效果。

关键词：数据服务嵌套关系聚合代数数据集成异构数据数据映射

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基于机器学习的智牙拔除后疗效预测及分析

中国口腔颌面外科杂志 2021年第2期19卷 156-162页

作者：文振宇郭雯瑾冯爱民李龙德文世生南京航空航天大学计算机科学与技术学院江苏南京211106 甘肃省嘉峪关市第一人民医院口腔科甘肃嘉峪关735100 甘肃省嘉峪关市第一人民医院口腔颌面外科甘肃嘉峪关735100

目的:通过机器学习算法,分析并预测拔除智牙后并发症的发生情况,为下颌智牙冠周炎的针对性治疗及并发症的早期预防提供科学依据。方法:选择2.18年1月-2.18年12.在甘肃省嘉峪关第一人民医院口腔科就诊的智牙冠周炎患者467例,其中373例... 详细信息

目的:通过机器学习算法,分析并预测拔除智牙后并发症的发生情况,为下颌智牙冠周炎的针对性治疗及并发症的早期预防提供科学依据。方法:选择2.18年1月-2.18年12.在甘肃省嘉峪关第一人民医院口腔科就诊的智牙冠周炎患者467例,其中373例作为训练集,94例作为测试集。分析其数字曲面体层片特点,结合治疗方案及患者随访结果,完成特征收集及数据录入。通过计算各个特征属性的基尼重要性,将所有特征进行重要性排序,进而分析并完成特征选择。采用7种机器学习算法,建立并发症预测评估模型,在训练集上训练至结果收敛,通过10折交叉验证预测的准确率和F1分数,选择最终的算法并进行分析评估。结果:建立包含15个特征属性、1个分类属性的467×16维数据库。经过测试,最终选择随机森林算法作为核心算法,完成并发症预测评估模型。该模型的预测准确率为89%,F1加权平均数为88%。结论:机器学习算法能有效分析病例特征与智牙拔除术后疗效的关系并预测并发症情况,具有较高的临床实用性。

关键词：机器学习智牙拔除并发症预测

融合关联矩阵自学习和显式秩约束的数据表示分簇算法

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计算机学报 2019年第3期42卷 497-512页

作者：郑建炜鞠振宇朱文博王万良浙江工业大学计算机科学与技术学院杭州310023

复杂异构分布的高维数据在大数据时代随处可见,高效地挖掘其子空间结构并进行准确的分簇是机器视觉和模式识别领域的研究热点.低秩表示算法(Low-Rank Representation,LRR)因其优越的低维子空间挖掘能力而备受关注,其性能很大程度上取决... 详细信息

复杂异构分布的高维数据在大数据时代随处可见,高效地挖掘其子空间结构并进行准确的分簇是机器视觉和模式识别领域的研究热点.低秩表示算法(Low-Rank Representation,LRR)因其优越的低维子空间挖掘能力而备受关注,其性能很大程度上取决于关联矩阵的构建,常见的方法都是通过原始输入数据或表示系数直接一次成形.然而,这些方法都采用独立的步骤进行表示系数计算以及关联矩阵学习,无法保证总体算法的最优性.针对该问题,该文提出一种新的LRR型数据表示分簇法(Data Representation Clustering,DRC)应用于实际子空间分割问题.首先,为实现模型的快速求解,DRC保留了基本数据表示框架中的光滑正则项并剔除了非负性、稀疏性等复杂约束;其次,将相似度矩阵的自适应学习策略添加至统一的数据表示框架,联合原始输入数据和表示系数确保目标关联矩阵在无噪环境下具备明确的对角分布结构.最后,对关联矩阵对应的Laplacian矩阵添加一种新的秩约束,在含噪环境下引导相似度连接结构与簇目标数的一致性.采用交替更新法对模型进行求解,保证目标函数单变量优化的全局最优性以及整体收敛性.人工合成数据和8个公开数据集的实验结果表明,DRC算法在分簇精度、归一化互信息、参数敏感性等指标上都具有优秀的性能.

关键词：关联矩阵低秩表示谱分簇拉普拉斯正则项归一化互信息

磷钨杂多酸的固定化及其酯化黑米花青素的研究

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中国食品学报 2021年第7期21卷 188-196页

作者：于殿宇张星震仲文王宁王立琦秦兰霞东北农业大学食品学院哈尔滨150030 哈尔滨商业大学计算机与信息工程学院哈尔滨150028

黑米花青素具有良好的抗氧化活性,然而其高度水溶性,限制了其在油脂体系中的应用。为提高普通黑米花青素的抗油脂氧化性能,首先制备基于SBA-15的固定化磷钨杂多酸,然后以其为催化剂,用于黑米花青素的酯化反应中,得到脂溶性黑米花青素。... 详细信息

黑米花青素具有良好的抗氧化活性,然而其高度水溶性,限制了其在油脂体系中的应用。为提高普通黑米花青素的抗油脂氧化性能,首先制备基于SBA-15的固定化磷钨杂多酸,然后以其为催化剂,用于黑米花青素的酯化反应中,得到脂溶性黑米花青素。通过X-射线衍射仪及透射电镜等表征手段,验证磷钨杂多酸成功进入SBA-15孔道内进行固定化。以酯化率为考察指标,探究黑米花青素与乙酸酐配比、杂多酸催化剂添加量、酯化反应温度和时间的关系,同时对黑米花青素分子结构进行初步表征分析并探讨了油脂抗氧化特性。结果表明:在反应物配比1∶2.催化剂用量2.5%、反应温度95.0℃,反应时间4.5 h条件下,酯化率达93%,回收率在80%以上。酯化后黑米花青素的脂溶性明显提高,出现酯羰基C=O键和酯基的特征吸收峰,说明增加了新的酯基官能团,改善了黑米花青素的亲脂性,显著提高了黑米花青素的抗油脂氧化效果。试验研究了脂溶性黑米花青素在一级大豆油中的长期抗氧化性,结果表明在相同添加量的情况下,脂溶性黑米花青素的抗氧化性要高于普通黑米花青素及维生素E,低于特丁基对苯二酚。

关键词： SBA-15 固定化磷钨杂多酸重复使用脂溶性黑米花青素抗氧化性