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多特征知识下的食品安全事件实体抽取研究

数据分析与知识发现 2017年第3期1卷 54-61页

作者：王东波吴毅叶文豪刘睿伦南京农业大学信息科学技术学院南京210095 南京农业大学领域知识关联研究中心南京210095

【目的】从大规模食品安全事件当中抽取食品安全事件实体。【方法】基于已发生的食品安全事件,结合情报学数据获取、标注和组织的方法,融合食品安全事件实体的多种分布特征知识,通过条件随机场模型,构建食品安全事件语料并从中抽取相应... 详细信息

【目的】从大规模食品安全事件当中抽取食品安全事件实体。【方法】基于已发生的食品安全事件,结合情报学数据获取、标注和组织的方法,融合食品安全事件实体的多种分布特征知识,通过条件随机场模型,构建食品安全事件语料并从中抽取相应的实体。【局限】在食品安全事件实体抽取过程中所制定的特征模板在领域化迁移上具有一定的局限性。【结果】在已有1 500万字经过标注的食品安全事件语料的规模上,通过统计食品安全事件实体的内部和外部特征,基于条件随机场机器学习模型,构建了食品安全实体的抽取模型,该模型最高的F值达到91.94%。【结论】通过对食品安全事件实体抽取结果的分析,在食品这一领域化的语料上,基于条件随机场进行实体抽取是可行的。

关键词：特征知识条件随机场模型实体食品安全事件

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改进的人工免疫算法特征知识推送模型

组合机床与自动化加工技术 2018年第3期 4-7页

作者：胡小光张太华杨静谢永康张均星贵州大学现代制造技术教育部重点实验室贵阳550025 贵州师范大学制造服务与知识工程技术工程中心贵阳550025

为解决机械概念设计相关知识推送方式的被动性、及时性差、针对性弱等问题,提出一种基于改进人工免疫算法的知识推送方法。首先引入设计意图概念和特征知识概念并进行形式化的表达,以设计意图为标准推送至基于免疫原理的特征知识推送模... 详细信息

为解决机械概念设计相关知识推送方式的被动性、及时性差、针对性弱等问题,提出一种基于改进人工免疫算法的知识推送方法。首先引入设计意图概念和特征知识概念并进行形式化的表达,以设计意图为标准推送至基于免疫原理的特征知识推送模型系统,并对该推送模型系统中各个子模块的用途、功能特征及设计原理进行详细阐述,针对其中最为重要的知识匹配问题采用改进人工免疫算法实现优化。实验结果表明,该模型减少了任务的完成时间且有较快的收敛速度。

关键词：设计意图免疫原理人工免疫算法知识推送特征知识

基于特征知识与决策树模型的闽江下游湿地提取研究

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基于特征知识与决策树模型的闽江下游湿地提取研究

作者：张文燕福建师范大学

学位级别：硕士

湿地被称为“地球之肾”,是人类赖以生存的重要生态环境之一,对生物多样性保护、水改造功能乃至气候变化应对等具有重要作用。闽江下游地区具有丰富的湿地资源,是我国重要的湿地分布区。近几十年城市及工业的快速发展导致了闽江下游湿... 详细信息

湿地被称为“地球之肾”,是人类赖以生存的重要生态环境之一,对生物多样性保护、水改造功能乃至气候变化应对等具有重要作用。闽江下游地区具有丰富的湿地资源,是我国重要的湿地分布区。近几十年城市及工业的快速发展导致了闽江下游湿地面积流失严重,因此采用遥感和地理信息系统技术实时监测湿地资源现状是提出减少湿地流失控制举措的重要途径。针对此,本研究以闽江下游地区为研究对象,分别使用研究区内2018年3月份两个时段（3月10日和3月11日）的不同源遥感影像数据:Sentinel-2A数据和Landsat8-OLI数据,拟采用决策树和特征知识结合的面向对象分类技术精准监测湿地资源,有效改善基于像素的传统图像分类方法监测技术所存在的局限性,大幅度提升影像分类精度。本文首先采用Pansharp2融合算法提高Landsat数据的空间分辨率,最终获取研究区内10m、15m以及30m的不同空间分辨率的遥感影像数据。其次,综合采纳研究区内现有的湿地分类体系、高分辨率影像及野外湿地类型考察结果,结合该研究不同影像分辨率数据,制定了适用于本研究数据的湿地分类系统。本研究利用多尺度分割算法对多源多尺度遥感影像进行分割,综合考虑影像对象的色调、形状、紧致度和平滑度,获取适当的参数,利用自上而下的区域合并算法,进行最优尺度分割,获取了研究区内用于分类的最佳影像对象。针对获取的最佳分割对象,结合野外调查的代表性湿地类型样本,分层分尺度建立湿地分类提取特征知识库的提取顺序,有效改善分类过程中其它土地类型干扰。此外,通过分析利用影像中各湿地类型典型的空间关系特征。最后通过CART决策树分类器对分析获取的特征知识集进行筛选,最终建立研究区内湿地提取的分类规则集。本研究利用易康软件导入分类规则集,通过对比不同源影像分类的结果精度,确定影像空间分辨率的精度是决定影像提取精度的重要因素,高空间分辨率数据可有效提升湿地分类精度,其中10m Sentinel-2A影像的分类总精度为89%,Kappa系数为0.87;15m的Landsat8-OLI影像的总精度为84.08%,Kappa系数为0.80;30m的Landsat8-OLI影像的总精度为82%,Kappa系数为0.79。本研究结合介入空间特征指数分析,发现分类后影像对象湿地类型的空间复杂程度与影像空间分辨率关系密切,影像空间分辨率越高,代表斑块复杂程度的指数越高,湿地提取更为精细;反之,则因受较多混合像元影响导致低分辨率的影像,其地类提取边界较为模糊。

关键词：面向对象分类特征知识规则集决策树湿地分类

基于复杂特征知识的食品安全事件多类型命名实体抽取研究

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基于复杂特征知识的食品安全事件多类型命名实体抽取研究

作者：吴毅南京农业大学

学位级别：硕士

食品安全事关农业、农村和农民,是“三农”中的重要研究课题。食品安全事件一直都是最受关注的焦点问题之一。虽然不同新闻媒体对食品安全事件的报道很多,但是对食品安全事件进行梳理并构建语料库,实现对多类型命名实体抽取的研究目前... 详细信息

食品安全事关农业、农村和农民,是“三农”中的重要研究课题。食品安全事件一直都是最受关注的焦点问题之一。虽然不同新闻媒体对食品安全事件的报道很多,但是对食品安全事件进行梳理并构建语料库,实现对多类型命名实体抽取的研究目前还处于初步探究阶段。本文通过对2005年到2015年新闻媒体等报道的食品安全事件进行收集和整理,构建食品安全语料库。同时对这些食品安全事件进行研究和分析,结合自然语言处理和机器学习的技术,实现对食品安全事件语料的命名实体抽取研究。本文应用了条件随机场的机器学习模型,利用了复杂特征知识,并通过对词性、边界词等特征的分析和研究,对标记好的食品安全事件语料进行整理和归纳,之后确定特征模板,应用条件随机场实现模型构建。将整体语料通过一定比例进行划分,结合相应的评价指标,对所构建模型的性能进行判定,并对结果进行对比和分析,进而面向CNKI抓取的语料完成基于复杂特征知识的食品安全事件多类型命名实体的抽取。对抽取的时间表达式命名实体,本文通过对这种类型命名实体的深入探究,实现时间演化序列的自动生成。通过分析食品安全事件命名实体中的时间表达的特征,分析食品安全事件的时间常用词,本文实现了对命名实体时间表达式具体时间的转换,形成每句话或是每个事件中对应一个时间表达式。

关键词：食品安全特征知识机器学习命名实体抽取

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基于特征知识的视频识别技术

基于特征知识的视频识别技术

作者：杨海璐北京邮电大学

学位级别：硕士

在计算机视觉研究领域,随着数字图像处理技术的发展,促进着监控视频向着智能化的方向发展。虽然监控视频系统已经经历了三代的演化,但是目前大多数监控系统还是按照传统的方式需要监控人的人为监控和识别。随着监控探头遍及范围的不断扩... 详细信息

在计算机视觉研究领域,随着数字图像处理技术的发展,促进着监控视频向着智能化的方向发展。虽然监控视频系统已经经历了三代的演化,但是目前大多数监控系统还是按照传统的方式需要监控人的人为监控和识别。随着监控探头遍及范围的不断扩大,监控视频的数据量大幅增加,而传统的监控方式不仅极大耗费人力和时间资源,更容易由于人的疲劳等情况对监控和识别结果准确性造成影响。本文主要研究的是在现在普及的监控环境下,基于预设的特征,对视频中符合特征条件的目标进行识别。本文对比了常用的运动目标检测算法,又提出了更适用于监控视频识别的基于码书的识别算法;集合了三种不同运动目标检测算法,并结合图像内容颜色特征提取和匹配的技术,开发出来一套可适用于多种监控视频环境下的视频识别系统。此识别系统可使用三种不同的目标检测算法,根据用户预设的目标特征对监控视频进行识别,并在视频中跟踪标记符合特征的目标。根据对样本视频的测试结果表明,基于码书的运动目标检测算法适用于大部分监控视频检测,并具有最优的目标识别效果和较高的准确性;帧间差算法运行效率最高,准确性稳定,适应性强;基于混合高斯模型的算法在监控视频背景变化时具有更为稳定的识别效果。本文主要对视频识别技术的理论基础做了较为详尽的综述,并开发了一套可投入使用的基于特征的监控视频识别系统,通过测试发现,本系统功能正常,且有较高的识别正确率和算法运行效率,并能适用于不同的监控视频检测。

关键词：监控视频运动目标检测码书特征知识

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基于特征知识的卷积核重利用剪枝技术的研究

基于特征知识的卷积核重利用剪枝技术的研究

作者：吴德成厦门大学

学位级别：硕士

随着人工智能的蓬勃发展,深度神经网络已经深入到各行各业中。但伴随而来的是模型的推理速度以及存储问题,该问题使得边缘设备上神经网络的部署受到了限制。与此同时,构建一个高性能的轻量级神经网络也就有了重要意义。神经网络的特征... 详细信息

随着人工智能的蓬勃发展,深度神经网络已经深入到各行各业中。但伴随而来的是模型的推理速度以及存储问题,该问题使得边缘设备上神经网络的部署受到了限制。与此同时,构建一个高性能的轻量级神经网络也就有了重要意义。神经网络的特征知识的好坏是影响模型性能的关键,而当前的神经网络剪枝算法为了起到压缩的效果往往将有效特征信息丢弃,导致忽略了它们所包含的特征知识的重要性。基于被丢弃的网络特征知识进行分析和重利用,能够对剪枝后神经网络起到精度回升的作用。本文利用神经网络剪枝中被丢弃的卷积核的特征知识,对剪枝后的网络结构进行重参数化并微调,不仅实现了对特征信息的重利用以实现精度回升,并且保证了优化后的神经网络结构依旧是压缩后的网络结构,达成了网络结构与精度双优化的效果。本文的主要创新工作如下:(1)本文提出了一种基于特征知识的卷积核重利用方法。该方法通过熵度量了卷积核之间的相似度,通过互信息将被移除卷积核与保留卷积核进行配对,再利用熵建模了自适应加权公式,将配对卷积核进行重参数化,以重利用被移除卷积核的特征信息,能够在神经网络剪枝的前提下起到精度回升作用。(2)本文提出了一种维护性能的剪枝微调方法。该方法通过掩码和预留网络参数,在剪枝的过程中实现模拟压缩后架构推理过程的同时能够保留原模型的结构,并且在微调的过程中利用预留网络参数和反向传播对剪枝剪去的滤波器进行更新,完善了维护性能的剪枝微调方法,不断更新被移除滤波器的特征信息。同时本文的研究还在不同大小的数据集上进行了大量的实验验证。实验结果表明,与其他的神经网络剪枝算法进行了结果相比,本文提出的基于特征知识的卷积核重利用剪枝算法能够在保证神经网络得到大量压缩的前提下得到与原模型相似甚至超越的准确率,并且在不同大小的模型和数据集上都取得了出色的性能。与不使用本文方法的神经网络传统剪枝过程相比,本文提出的方法在收敛速度和精度上也都体现出明显优势,同时该方法也为神经网络剪枝的优化提供了新的思路。

关键词：神经网络剪枝特征知识重参数化

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基于特征知识的神经网络结构优化算法研究

基于特征知识的神经网络结构优化算法研究

作者：颜晨倩厦门大学

学位级别：硕士

深度神经网络以其强大的表征能力,已成为人工智能发展的核心技术之一。对网络模型精度的提升需求和移动设备的应用表明优化神经网络的性能有重大研究意义。传统方法采用注意力机制增强特征知识或者利用不同模型之间的特征知识迁移来提... 详细信息

深度神经网络以其强大的表征能力,已成为人工智能发展的核心技术之一。对网络模型精度的提升需求和移动设备的应用表明优化神经网络的性能有重大研究意义。传统方法采用注意力机制增强特征知识或者利用不同模型之间的特征知识迁移来提升模型性能,忽略了预训练网络中隐含的特征知识能够指导网络结构调整的优势。轻量级神经网络的结构设计主要考虑对卷积操作本身进行重构,将所有层的卷积核设为相同大小。这种设置忽略了不同深度以及不同通道的卷积核提取的特征尺度是有差异的。本文利用预训练网络中的特征知识,对模型的卷积核大小进行微调,不仅实现同层和跨层的多尺度信息融合,而且能够对冗余的滤波器进行剪裁,在提升模型表征能力的同时压缩模型,通过优化神经网络结构改善了模型的性能。本文的主要创新点如下:1.本文提出了一种基于分组卷积的高效特征知识提取算法。该算法考虑了空间域的多尺度信息,通过分组卷积实现每个通道空间域特征知识的提取,能够批量且高效地提取每个通道的最大响应连通区域,引导模型关注每个通道特有的视觉模式增强通道特征的表达。2.本文提出了一个基于特征响应区域的混合卷积衡量策略。通过计算指标对轻量级网络的卷积核大小进行逐通道的调整,自适应地实现层内和跨层的混合卷积,在压缩模型的同时提升模型性能。本文提出的算法在多个任务和数据集上进行了大量的实验验证,并与当前人工设计的卷积模块进行了对比。实验结果表明:本文提出的基于特征知识优化神经网络结构的方法不仅能够选择适当大小的卷积核提升模型的准确率,而且能够识别出冗余滤波器,使得模型变得更紧凑。与人为设计的卷积模块相比,本文所提出的方法也取得了更好的性能。不同任务上的结果纵向对比分析表明,相对简单的分类数据集,存在更多的冗余过滤器,我们的算法自适应地将其卷积核大小设置为零;而检测任务中目标的尺度更加多样,通过混合卷积提取了更丰富的特征,使得模型性能更好。表明网络会根据任务自适应地选择不同的混合卷积比例,这为不同任务的网络结构设计提供了新的思路。

关键词：神经网络结构设计特征知识混合卷积

基于影射·特征·知识的辨识复杂彩色目标的方法

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计算机工程与应用 2005年第25期41卷 54-56页

作者：屠文珂阎保定杨海涛河南科技大学电子信息工程学院洛阳471003

以生命科学对人类视觉系统的长期研究成果为出发点,提出目标辨识四要素原则。并以此为基础,结合该领域前辈们研究的经验教训,努力在彩色机器视觉领域开拓一条新的思路,提出了一种满足目标辨识四要素原则的基于影射·特征·知识的辨识复... 详细信息

以生命科学对人类视觉系统的长期研究成果为出发点,提出目标辨识四要素原则。并以此为基础,结合该领域前辈们研究的经验教训,努力在彩色机器视觉领域开拓一条新的思路,提出了一种满足目标辨识四要素原则的基于影射·特征·知识的辨识复杂彩色目标的方法。实验证明了该方法的正确性。

关键词：复杂彩色目标机器视觉影射特征知识

面向灾后水体遥感信息提取的知识决策树构建及应用

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遥感学报 2018年第5期22卷 792-801页

作者：陈超傅姣琪随欣欣鲁旭谭安辉浙江海洋大学海洋科学与技术学院舟山316022 中国国土资源航空物探遥感中心北京100083 浙江海洋大学数理与信息学院舟山316022

灾害发生以后,悬浮物质、波浪和水深等"同物异谱"会导致水体信息提取不完整,而阴影、沥青路面、浓密植被等"异物同谱"也会降低水体信息提取精度。针对此问题,提出一种特征知识引导的灾后水体信息提取方法。首先,分析水体遥感图像特征(... 详细信息

灾害发生以后,悬浮物质、波浪和水深等"同物异谱"会导致水体信息提取不完整,而阴影、沥青路面、浓密植被等"异物同谱"也会降低水体信息提取精度。针对此问题,提出一种特征知识引导的灾后水体信息提取方法。首先,分析水体遥感图像特征(光谱特征、几何特征、纹理特征、空间关系特征),构建灾后水体信息提取知识决策树;其次,对遥感图像进行面向对象分割,获取对象基元,并计算特征参数;然后,在知识决策树的支持下提取灾后水体信息;最后,对水体信息提取结果进行后处理,以去除噪声和填充孔洞。选取"5·12汶川地震"遥感图像开展验证实验,结果表明,水体信息提取结果位置准确,边界清晰,生产者精度和用户精度分别为0.85和0.94,该方法能够有效提取复杂背景下的灾后水体信息。

关键词：特征知识决策树汶川地震灾后水体信息精度评价