检索结果-南通市图书馆

基于人在回路策略的在线置信规则库疾病诊断方法

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计算机工程 2024年

作者：韩文策康潇李红宇贺维周国辉卜祥峰中国铁塔股份有限公司山东省德州市分公司哈尔滨师范大学计算机科学与信息工程学院

在医疗实践中，收集病人的生理指标往往是诊断疾病的关键。然而，在现实中，病人的生理数据往往是不确定和模糊的。置信规则库（Belief rule base BRB）是一种专家系统方法，它通过结合专家知识将数据转化为置信分布，从而有效地处理各... 详细信息

在医疗实践中，收集病人的生理指标往往是诊断疾病的关键。然而，在现实中，病人的生理数据往往是不确定和模糊的。置信规则库（Belief rule base BRB）是一种专家系统方法，它通过结合专家知识将数据转化为置信分布，从而有效地处理各种不确定性和模糊性信息。然而，目前基于BRB的疾病诊断模型仍依赖于离线训练方法，这不足以满足疾病诊断环境中的动态实时要求。此外，其他领域现有的在线模型也存在训练数据样本数量爆炸式增长和样本不平衡的问题。因此，本文提出了一种基于人在回路策略的在线置信规则库疾病诊断方法。首先，将传统的离线训练BRB疾病诊断模型改进为在线训练模型，使模型能够根据不同患者的生理指标实现动态增长。其次，在在线学习的BRB模型中，提出了一种人在回路算法，以增强专家的决策能力。有效解决了传统在线模型中训练样本爆炸式增长、模型输出过拟合和样本不平衡等问题。最后，通过对慢性肾病分级、丙型肝炎预测、乳腺癌诊断和糖尿病诊断的实验，验证了该方法的有效性和优越性。

关键词：在线学习人在回路置信规则库疾病诊断样本分析

论自动化行政中算法决策风险的“人在回路”治理模式

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行政法学研究 2024年第4期 35-46页

作者：陈悦安徽大学管理学院

现阶段，针对自动化行政中的算法决策风险，采行的是一种“计算中立”的算法治理模式。该模式肯定算法决策技术的应用价值，并通过提升算法透明度、确保公民可解释权的方式应对正当程序挑战。但以欧盟为代表的部分国家认为不能完全信任... 详细信息

现阶段，针对自动化行政中的算法决策风险，采行的是一种“计算中立”的算法治理模式。该模式肯定算法决策技术的应用价值，并通过提升算法透明度、确保公民可解释权的方式应对正当程序挑战。但以欧盟为代表的部分国家认为不能完全信任和依赖算法决策，并提出全新的“人在回路”治理模式。该模式通过在算法回路中引入有意义的人类监督，力图在公共行政中寻回人的自主性，以人类价值判断应对更高层面的算法决策风险。不过，“人在回路”模式是自动化行政中算法决策风险治理的补充式发展，并非是对“计算中立”模式的替代，亦有其适用限制。

关键词：人在回路自动化行政算法决策人类判断

基于人在回路机制的个性化作业设计:理论模型及实践理路

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现代远程教育研究 2024年第1期36卷 93-100页

作者：武法提李坦任伟祎夏志文北京师范大学数字学习与教育公共服务教育部工程研究中心北京100875 北京师范大学教育学部北京100875

个性化作业是落实“双减”政策,实现减负提质的重要途径。人工智能为实现个性化作业提供了技术支撑,但在实践中,由于其内部工作原理对用户不可见,且存在价值观、情感等方面的缺失问题,降低了其在个性化作业实践中应用的深度与效果。人... 详细信息

个性化作业是落实“双减”政策,实现减负提质的重要途径。人工智能为实现个性化作业提供了技术支撑,但在实践中,由于其内部工作原理对用户不可见,且存在价值观、情感等方面的缺失问题,降低了其在个性化作业实践中应用的深度与效果。人在回路机制是指通过置信度评估的方法对人工智能算法生成的结果进行评估,进而决定是否执行算法结果的人机协同方法。基于人在回路机制的个性化作业设计理论模型,以作业实践为核心流程,以人机协同、认知诊断、干预反馈等为理论指导,将人在回路机制融入作业布置、作业诊断和作业辅导的关键环节中,实现了人类智能与人工智能的协同工作。在此基础上提出的个性化作业实践路径,包含基于学习者画像的作业习题推荐、基于多模态学习分析技术的错因诊断,以及基于多模态资源推送的作业辅导三个阶段,分别回答了做什么题、错在哪里,以及如何辅导等作业实践中的关键问题,形成了人机协同机制下智能技术赋能作业实践的闭环。基于该实践路径研发的原型系统,已在一线教学单位开展了实践,初步验证了方法的可行性。

关键词：双减个性化作业作业设计人在回路人机协同

基于人在回路的纵向联邦学习模型可解释性研究

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智能科学与技术学报 2024年第1期6卷 64-75页

作者：李晓欢郑钧柏康嘉文叶进陈倩广西高校智能网联与场景化系统重点实验室(桂林电子科技大学信息与通信学院) 广西桂林541004 广西综合交通大数据研究院广西南宁530025 广东工业大学自动化学院广东广州510006 桂林电子科技大学建筑与交通工程学院广西桂林541004

纵向联邦学习(vertical federated learning,VFL)常用于高风险场景中的跨领域数据共享,用户需要理解并信任模型决策以推动模型应用。现有研究主要关注VFL中可解释性与隐私之间的权衡,未充分满足用户对模型建立信任及调优的需求。为此,... 详细信息

纵向联邦学习(vertical federated learning,VFL)常用于高风险场景中的跨领域数据共享,用户需要理解并信任模型决策以推动模型应用。现有研究主要关注VFL中可解释性与隐私之间的权衡,未充分满足用户对模型建立信任及调优的需求。为此,提出了一种基于人在回路(human-in-the-loop,HITL)的纵向联邦学习解释方法(explainable vertical federated learning based on human-in-the-loop,XVFL-HITL),通过构建分布式HITL结构将用户反馈纳入VFL的基于Shapley值的解释方法中,利用各参与方的知识校正训练数据来提高模型性能。进一步,考虑到隐私问题,基于Shapley值的可加性原理,将非当前参与方的特征贡献值整合为一个整体展示,从而有效保护了各参与方的特征隐私。实验结果表明,在基准数据上,XVFL-HITL的解释结果具有有效性,并保护了用户的特征隐私;同时,XVFL-HITL对比VFL-Random和直接使用SHAP的VFL-Shapley进行特征选择的方法,模型准确率分别提高了约14%和11%。

关键词：纵向联邦学习可解释性人在回路 Shapley值

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人在回路技术在人工智能中的应用

集成电路应用 2024年第2期41卷 409-411页

作者：王子璇西安交通大学未来技术学院陕西710049

阐述人在回路技术在现代人工智能领域的应用,包括在安全系统、自动代码生成、搜索引擎等前沿领域,探讨人在回路技术在多个领域的应用趋势,分析人在回路技术的重要性。

关键词：人在回路人机合作现代人工智能

人在回路的电网调控混合增强智能初探:基本概念与研究框架

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中国电机工程学报 2023年第1期43卷 1-14页

作者：乔骥郭剑波范士雄黄彦浩尚宇炜中国电力科学研究院有限公司北京市海淀区100192

大电网是典型的复杂系统,具有开放性、不确定性、脆弱性及多因素高度耦合等特征,随着我国新型电力系统的逐步建设,整个系统的规模和复杂性达到前所未有的高度。传统电网调控难以适应在新形势下大电网安全稳定运行面临的严峻挑战,需要引... 详细信息

大电网是典型的复杂系统,具有开放性、不确定性、脆弱性及多因素高度耦合等特征,随着我国新型电力系统的逐步建设,整个系统的规模和复杂性达到前所未有的高度。传统电网调控难以适应在新形势下大电网安全稳定运行面临的严峻挑战,需要引入人工智能技术,以提升分析和决策的效率和效果。为降低人工智能存在的应用风险、促进人工智能的能力进化,提出人在回路的混合增强智能电网调控的基本概念与研究框架,以及混合增强需要遵循的主要原则与总体研究思路。在此基础上,探讨人机任务分配、人机可解释交互、人类可介入学习、多人机协同以及混合智能趋优进化等关键技术,提出相应的研究方案和需要突破的难点,并设计人机协同混合增强调控的应用场景,为开展人在回路混合增强智能调控的系统性研究奠定基础。

关键词：混合增强人在回路电网调控机器学习人机协同

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人在回路的数据融合系统

计算机学报 2022年第3期45卷 654-668页

作者：孙佶李国良清华大学计算机系北京100084

一个端到端的数据融合系统在如下几个阶段需要用户的反馈,包括为实体匹配收集训练数据的阶段,对计算出来的实体聚类进行纠错的阶段以及对每个实体聚类中的数据形式进行转换的阶段.经过这些步骤之后,数据融合系统可以将每个实体分组中的... 详细信息

一个端到端的数据融合系统在如下几个阶段需要用户的反馈,包括为实体匹配收集训练数据的阶段,对计算出来的实体聚类进行纠错的阶段以及对每个实体聚类中的数据形式进行转换的阶段.经过这些步骤之后,数据融合系统可以将每个实体分组中的实体合并成一条权威的实体表示(被称作“黄金记录”).传统的数据融合系统通常会按照特定的顺序,在用户时间代价不超过预算的前提下,依次询问特定集合中的问题并且获得用户反馈.可是,由于这些问题是高度相关的,一个问题的答案会影响到数据处理管道中任何一个阶段的结果,所以将各个阶段交替进行并且对他们的执行顺序进行全局优化能带来显著的收益.在这篇文章中,我们提出一个“人在回路”的数据融合系统,通过交替询问不同种类的问题来减少获得用户回答的代价.基于这个框架,我们提出了一些不同种类问题能够带来的数据融合质量提升的收益评价模型,以及不同问题需要的用户回答时间的代价评估模型.在这个端到端的“人在回路”数据融合系统中,我们开发出一个问题调度框架来精心选择问题集合以及问题询问的顺序,最终实现利用同等的用户代价让实体合并的精确度从基线方法的70%提升到90%.

关键词：数据融合实体匹配实体合并人在回路机器学习相似查询代价优化

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基于人在回路的地面无人平台仿真系统设计

系统工程与电子技术 2022年第2期44卷 538-545页

作者：张浩杰梁荣敏张玉东北京科技大学自动化学院工业过程知识自动化教育部重点实验室北京100083 北京科技大学顺德研究生院广东佛山518054

地面无人平台(unmanned ground vehicle,UGV)已成为各国军事装备自动化和智能化的发展方向,针对UGV仿真系统存在人类智能融合度低、功能不完善和不便于进行算法测试等问题,通过引入人在回路的输入模型,设计了一种具有更强智能性的UGV仿... 详细信息

地面无人平台(unmanned ground vehicle,UGV)已成为各国军事装备自动化和智能化的发展方向,针对UGV仿真系统存在人类智能融合度低、功能不完善和不便于进行算法测试等问题,通过引入人在回路的输入模型,设计了一种具有更强智能性的UGV仿真系统。该仿真系统以机器人操作系统(robot operating system,ROS)架构为基础进行设计,主要由基于人在回路的人机交互界面和仿真场景构成。为了验证该仿真系统的有效性,搭建了集成测试环境,对UGV三角协同编队和操控员调配UGV纵向编队进行测试。实验结果表明,该仿真系统集成度高、运行稳定可靠。

关键词：地面无人平台人在回路仿真系统人机交互机器人操作系统

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人在回路学习增强的地理命名实体识别

测绘通报 2023年第8期 155-160,177页

作者：杨盈邱芹军谢忠田苗郑诗语郑帅深圳市规划和自然资源数据管理中心广东深圳518000 自然资源部城市国土资源监测与仿真重点实验室广东深圳518034 中国地质大学(武汉)计算机学院湖北武汉430074 地理信息系统国家地方联合工程实验室湖北武汉430074 三峡大学计算机与信息学院湖北宜昌443002

地理命名实体识别是高质量地理知识图谱构建的重要环节,被广泛应用于地理编码、语义检索及地理知识推理等方面。主流的深度学习模型存在标注语料库耗时费力、模型可解释性差等问题。为发挥人在回路机制推动学习模型利用少量样本学习的优... 详细信息

地理命名实体识别是高质量地理知识图谱构建的重要环节,被广泛应用于地理编码、语义检索及地理知识推理等方面。主流的深度学习模型存在标注语料库耗时费力、模型可解释性差等问题。为发挥人在回路机制推动学习模型利用少量样本学习的优势,本文提出了一种人在回路学习增强的地理命名实体识别方法。即以部分标注及未标注地理语料为输入,基于BERT-BiLSTM-CRF模型进行训练并对待标注语料库进行识别,对于模型识别错误的句子提供人工干预形式对其进行纠正,并将纠正之后的句子重新输送到学习模型中进行迭代训练,最终形成标准地理命名实体数据集及人在回路强化后的抽取模型。以地理大百科全书数据为例进行模型性能评估,该方法对于多数地理命名实体识别解析准确率达90%以上,相比已有深度学习模型,该方法仅需要少量标注样本且识别效果更优,对多种地理命名实体识别类型能够保持较好性能。

关键词：地理命名实体识别人在回路深度学习预训练模型 BERT-BiLSTM-CRF