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基于知识图谱多集池化的健康状态智能评估方法

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计算机集成制造系统 2024年第3期30卷 893-905页

作者：张元鸣肖士易徐雪松程振波肖刚浙江工业大学计算机科学与技术学院浙江杭州310023

为了从装备传感器监测数据和其他关联数据中提取更全面的时间域和空间域特征信息,提出一种基于知识图谱多集池化的健康状态评估方法。构建了带时间标签的健康知识图谱,以建模装备一段时间内监测数据、部件组成数据和先验知识间的时空依... 详细信息

为了从装备传感器监测数据和其他关联数据中提取更全面的时间域和空间域特征信息,提出一种基于知识图谱多集池化的健康状态评估方法。构建了带时间标签的健康知识图谱,以建模装备一段时间内监测数据、部件组成数据和先验知识间的时空依赖关系。在此基础上,设计了图多集池化网络模型,该模型通过节点特征学习、第一级图池化、自注意力特征学习和第二级图池化能够生成图谱的整体向量表示,将健康状态评估转换为基于表示学习的图谱分类任务。在公开的发动机数据集上对所提方法进行了实验评价,结果表明,该方法能够获得较高的评估准确度,在小样本情况下也表现出良好的优势。

关键词：健康状态评估图神经网络知识图谱时空特征图池化

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融合多模态数据的小样本命名实体识别方法

软件学报 2024年第3期35卷 1107-1124页

作者：张天明张杉刘曦曹斌范菁浙江工业大学计算机科学与技术学院浙江杭州310023

作为自然语言处理领域的关键子任务,命名实体识别通过提取文本中的关键信息,帮助机器翻译、文本生成、知识图谱构建以及多模态数据融合等许多下游任务深度理解文本蕴含的复杂语义信息,有效地完成任务.在实际生活中,由于时间和人力等成... 详细信息

作为自然语言处理领域的关键子任务,命名实体识别通过提取文本中的关键信息,帮助机器翻译、文本生成、知识图谱构建以及多模态数据融合等许多下游任务深度理解文本蕴含的复杂语义信息,有效地完成任务.在实际生活中,由于时间和人力等成本问题,命名实体识别任务常常受限于标注样本的稀缺.尽管基于文本的小样本命名实体识别方法已取得较好的泛化表现,但由于样本量有限,使得模型能提取的语义信息也十分受限,进而导致模型预测效果依然不佳.针对标注样本稀缺给基于文本的小样本命名实体识别方法带来的挑战,提出了一种融合多模态数据的小样本命名实体识别模型,借助多模态数据提供额外语义信息,帮助模型提升预测效果,进而可以有效提升多模态数据融合、建模效果.该方法将图像信息转化为文本信息作为辅助模态信息,有效地解决了由文本与图像蕴含语义信息粒度不一致导致的模态对齐效果不佳的问题.为了有效地考虑实体识别中的标签依赖关系,使用CRF框架并使用最先进的元学习方法分别作为发射模块和转移模块.为了缓解辅助模态中的噪声样本对模型的负面影响,提出一种基于元学习的通用去噪网络.该去噪网络在数据量十分有限的情况下,依然可以有效地评估辅助模态中不同样本的差异性以及衡量样本对模型的有益程度.最后,在真实的单模态和多模态数据集上进行了大量的实验.实验结果验证了该方法的预测F1值比基准方法至少提升了10%,并具有良好的泛化性.

关键词：命名实体识别多模态数据小样本学习元学习去噪网络

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基于条件生成对抗网络的图像翻译综述

计算机辅助设计与图形学学报 2024年第1期36卷 14-32页

作者：屠杭垚王万良陈嘉诚李国庆吴菲浙大城市学院计算机与计算科学学院杭州3100152 浙江大学计算机科学与技术学院杭州3100583 浙江工业大学计算机科学与技术学院杭州310014

图像翻译旨在实现多组不同领域图像间的转换,同时需要约束样本空间与目标空间分布的一致性.文章旨在寻找条件生成对抗网络与图像翻译问题的结合点,首先,介绍了数据集的特点,指出了不同数据集图像翻译难易程度;其次,从数学表达、性质以... 详细信息

图像翻译旨在实现多组不同领域图像间的转换,同时需要约束样本空间与目标空间分布的一致性.文章旨在寻找条件生成对抗网络与图像翻译问题的结合点,首先,介绍了数据集的特点,指出了不同数据集图像翻译难易程度;其次,从数学表达、性质以及目标函数设计方法得出算法实现的不同方式;将现有图像翻译分成3种类别——匹配图像翻译、非匹配图像翻译和多领域图像翻译,并得出不同应用场景所对应的图像翻译类别,即高清任务对应匹配图像翻译,低成本任务对应非匹配图像翻译,多样化任务对应多领域图像翻译;将图像质量评价方法分为主观图像质量评价与客观图像质量评价,并分析客观图像质量评价中全参考图像与无参考图像质量评价的适用范围;最后,总结条件生成对抗网络在图像翻译中的进展,并分析算法后指出了模式崩塌,模型可解释性和少样本等未来所需解决的问题.

关键词：条件生成对抗网络图像翻译生成模型图像质量评价

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一种求解图分割问题的量子近似优化算法

电子学报 2024年第6期52卷 2025-2036页

作者：袁志强杨思春阮越薛希玲陶陶安徽工业大学计算机科学与技术学院安徽马鞍山243032

量子近似优化算法(Quantum Approximate Optimization Algorithm,QAOA)是求解组合优化问题的算法框架,是近期最有可能展示量子计算优势的算法之一.在QAOA框架内,表征解的量子态采取的二进制编码方案导致的对称性限制了QAOA的性能.为了... 详细信息

量子近似优化算法(Quantum Approximate Optimization Algorithm,QAOA)是求解组合优化问题的算法框架,是近期最有可能展示量子计算优势的算法之一.在QAOA框架内,表征解的量子态采取的二进制编码方案导致的对称性限制了QAOA的性能.为了克服这一局限性,本文受Dicke态制备算法的启发,给出了一种新的解编码方案,消除了现有编码方案中的对称性.本文还设计了新的演化算子——星图(Star Graph,SG)算子,及其对应的SG算法,给出了算法求解图分割问题时的量子电路.在IBM Q上的实验结果显示,星图算法比标准QAO算法平均约有25.3%的性能提升.

关键词：量子近似优化算法组合优化问题星图算子星图算法图分割

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基于多重视觉注意力的唇语识别

模式识别与人工智能 2024年第1期37卷 73-84页

作者：谢胤岑薛峰曹明伟合肥工业大学计算机与信息学院合肥230601 合肥工业大学软件学院合肥230601 安徽大学计算机科学与技术学院合肥230601

唇语识别是将单个说话人嘴唇运动的无声视频翻译成文字的一种技术.由于嘴唇运动幅度较小,现有唇语识别方法的特征区分能力和泛化能力都较差.针对该问题,文中分别从时间、空间和通道三个维度研究唇语视觉特征的提纯问题,提出基于多重视... 详细信息

唇语识别是将单个说话人嘴唇运动的无声视频翻译成文字的一种技术.由于嘴唇运动幅度较小,现有唇语识别方法的特征区分能力和泛化能力都较差.针对该问题,文中分别从时间、空间和通道三个维度研究唇语视觉特征的提纯问题,提出基于多重视觉注意力的唇语识别方法(Lipreading Based on Multiple Visual Attention Network,LipMVA).首先利用通道注意力自适应校准通道级别的特征,减轻无意义通道的干扰.然后使用两种粒度不同的时空注意力,抑制不重要的像素或帧的影响.CMLR、GRID数据集上的实验表明LipMVA可降低识别错误率,由此验证方法的有效性.

关键词：唇语识别视觉语音识别注意力机制深度神经网络特征提取

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用平面六边形割角的细分曲面生成方法

计算机学报 2024年第7期47卷 1615-1639页

作者：韩臻北京交通大学计算机科学与技术学院北京100044

平面六边形是一种更契合自然并具有独特优点的多边形,找到一种方便实用的平面六边形细分格式是细分曲面研究领域中的基础工作之一。本文提出了一种平面六边形细分方法,对任意初始凸多面体网格,只用平面六边形进行割角细分,可以使得细分... 详细信息

平面六边形是一种更契合自然并具有独特优点的多边形,找到一种方便实用的平面六边形细分格式是细分曲面研究领域中的基础工作之一。本文提出了一种平面六边形细分方法,对任意初始凸多面体网格,只用平面六边形进行割角细分,可以使得细分曲面光滑、保凸、具有插值性质,且细分过程中新增的面片都是平面六边形.我们将该方法简称为平面蜂窝细分.论文给出了平面蜂窝细分的拟线性四点格式几何规则及其细分矩阵,其几何意义直观,相应的算法简单、可行且数值稳定.论文分析了细分曲面的收敛性和光滑性,给出了C光滑性条件及其证明.为了提高细分曲面的光滑性,传统的方法是使边数不同的多边形面片按等比例收缩,该方法对于平面蜂窝细分没有预期效果并且无法处理三角形特殊面;论文给出了一种新方法,获得的割角参数使得细分曲面更加光滑,且可以统一处理三角形、四边形等特殊面,从而避免特殊点/面带来的局限性.论文还提出了平面蜂窝细分方法的一种推广和一种自然边界处理方法,并讨论了平直边界和退化情形下尖锐特征生成的方式,可用于细分任意可定向初始网格.文中给出了一些细分曲面的例子,并与经典的细分方法进行了比较,验证了新方法的有效性和具有的优点.

关键词：细分曲面六边形网格平面六边形保凸割角割角参数特殊点/面

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辅助任务增强的中文跨域NL2SQL算法

国防科技大学学报 2024年第2期46卷 197-204页

作者：胡亚红刘亚冬朱正东刘鹏杰浙江工业大学计算机科学与技术学院浙江杭州310023 西安交通大学软件学院陕西西安710049 西安交通大学计算机科学与技术学院陕西西安710049

自然语言到结构化查询语言(natural language to structured query language,NL2SQL)任务旨在将自然语言询问转化为数据库可执行的结构化查询语言(structured query language,SQL)语句。本文提出了一种辅助任务增强的中文跨域NL2SQL算法... 详细信息

自然语言到结构化查询语言(natural language to structured query language,NL2SQL)任务旨在将自然语言询问转化为数据库可执行的结构化查询语言(structured query language,SQL)语句。本文提出了一种辅助任务增强的中文跨域NL2SQL算法,其核心思想是通过在解码阶段添加辅助任务以结合原始模型来进行多任务训练,提升模型的准确率。辅助任务的设计是通过将数据库模式建模成图,预测自然语言询问与数据库模式图中的节点的依赖关系,显式地建模自然语言询问和数据库模式之间的依赖关系。针对特定的自然语言询问,通过辅助任务的提升,模型能够更好地识别数据库模式中哪些表/列对预测目标SQL更有效。在中文NL2SQL数据集DuSQL上的实验结果表明,添加辅助任务后的算法相对于原始模型取得了更好的效果,能够更好地处理跨域NL2SQL任务。

关键词：人工智能深度学习自然语言处理语义解析

基于基因组学特征分布对齐和药物结构信息的癌症药物敏感性预测方法

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生物工程学报 2024年第7期40卷 2235-2245页

作者：廉令航杨旭华浙江工业大学计算机科学与技术学院浙江杭州310023

近年来精准医学在癌症治疗中得到了广泛的应用,其重点在于如何准确地预测不同的患者对药物治疗的反应。本研究设计了一种基于基因组学特征分布对齐和药物结构信息的癌症药物敏感性预测方法,该方法首先对齐来自细胞系的基因组学特征与来... 详细信息

近年来精准医学在癌症治疗中得到了广泛的应用,其重点在于如何准确地预测不同的患者对药物治疗的反应。本研究设计了一种基于基因组学特征分布对齐和药物结构信息的癌症药物敏感性预测方法,该方法首先对齐来自细胞系的基因组学特征与来自患者的基因组学特征的分布并去除基因表达数据中的噪声,之后融合药物结构信息,使用多任务学习的方式进行患者药物敏感性预测。结果表明,在癌症相关药物敏感性基因组学数据集(genomics of drug sensitivity in cancer,GDSC)上,此方法的预测结果中均方误差降至0.905 2,相关系数提升至0.875 4,准确率提升至0.836 0,显著优于最近发表的方法,在癌症基因组图谱数据集(the cancer genome atlas,TCGA)上,此方法预测药物敏感性的平均召回率提升至0.571 4,F1-分数提升至0.658 0,表现出优秀的泛化性能。这展现了本方法未来用于辅助选择临床治疗方案的潜力。

关键词：精准医学基因组学特征分布对齐药物结构信息噪声去除

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多目标粒子群优化算法及其应用研究综述

浙江大学学报（工学版） 2024年第6期58卷 1107-1120,1232页

作者：叶倩琳王万良王铮浙江工业大学计算机科学与技术学院浙江杭州310023 浙大城市学院计算机与计算科学学院浙江杭州310015

现有研究较少涵盖最先进的多目标粒子群优化(MOPSO)算法.本研究介绍了多目标优化问题(MOPs)的研究背景,阐述了MOPSO的基本理论.根据特征将其分为基于Pareto支配、基于分解和基于指标的3类MOPSO算法,介绍了现有的经典算法.介绍相关评价指... 详细信息

现有研究较少涵盖最先进的多目标粒子群优化(MOPSO)算法.本研究介绍了多目标优化问题(MOPs)的研究背景,阐述了MOPSO的基本理论.根据特征将其分为基于Pareto支配、基于分解和基于指标的3类MOPSO算法,介绍了现有的经典算法.介绍相关评价指标,并选取7个有代表性的算法进行性能分析.实验结果展示了传统MOPSO和3类改进的MOPSO算法各自的优势与不足,其中,基于指标的MOPSO在收敛性和多样性方面表现较优.对MOPSO算法在生产调度、图像处理和电力系统等领域的应用进行简要介绍.并探讨了MOPSO算法用于求解复杂优化问题的局限性及未来的研究方向.

关键词：粒子群优化多目标优化 Pareto解集收敛性多样性

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