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基于Canny-YOLO的目标检测方法改进研究

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中国科技论文 2024年第6期19卷 733-740页

作者：李军海祎飞北京信息科技大学人工智能安全创新团队北京100192 北京信息科技大学信息安全系北京100192

针对当前军工工业产品缺陷检测能力不足的问题,以生产中普遍存在的小目标缺陷检测为切入点,提出了一种基于Canny-YOLOv7算法的融合增强模型。该模型主要通过Canny边缘检测算法识别图像中的潜在缺陷区域并对缺陷区域特征进行增强,在此基... 详细信息

针对当前军工工业产品缺陷检测能力不足的问题,以生产中普遍存在的小目标缺陷检测为切入点,提出了一种基于Canny-YOLOv7算法的融合增强模型。该模型主要通过Canny边缘检测算法识别图像中的潜在缺陷区域并对缺陷区域特征进行增强,在此基础上对YOLOv7模型进行针对性改进以提升泛化能力。首先,为增强模型对于细微缺陷特征的提取能力,使用Swin Transformer (STR)模块替换原始主干网络中的ELAN模块。其次,采用SIOU损失函数使得改进模型能快速学习到准确的目标定位。最后,采用LeakyReLU激活函数减少函数计算开销,进一步提升模型检测速度。实验结果表明,在相同数据集下,提出的增强模型平均检测精度达到97.5%,相较于原始YOLOv7模型提升了4.6%,检测速度(FPS)为52.45,满足实时检测需求。

关键词：深度学习缺陷检测 YOLOv7模型 Canny算法 Swin Transformer

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中文文本语义错误侦测方法研究

计算机学报 2017年第4期40卷 911-924页

作者：张仰森郑佳北京信息科技大学智能信息处理研究所北京100101

中文文本语义错误侦测一直以来都是中文文本自动查错的难点.该文针对中文文本语义错误,提出了一种基于语义搭配知识库和证据理论的语义错误侦测模型.讨论了三层语义搭配知识库的构建以及基于该知识库和证据理论的语义错误侦测算法.三层... 详细信息

中文文本语义错误侦测一直以来都是中文文本自动查错的难点.该文针对中文文本语义错误,提出了一种基于语义搭配知识库和证据理论的语义错误侦测模型.讨论了三层语义搭配知识库的构建以及基于该知识库和证据理论的语义错误侦测算法.三层语义搭配知识库的构建主要分为两步:(1)根据《现代汉语实词搭配词典》中的实词搭配框架构建词语搭配规则集,从训练语料中抽取词语搭配,并利用互信息和共现频次进行筛选,构建词语搭配知识库;(2)利用《HowNet》抽取词语的义原信息,生成词语-义原和义原-义原搭配知识库,并利用聚合度进行二次筛选.在三层语义搭配知识库的基础上,首先对知识库采用自顶向下的搜索模式确定可能错误的语义搭配,然后使用语义搭配的互信息量MI和聚合度PD作为证据,采用统计的方法建立证据信任分配函数,结合证据的冲突处理和加权分配D-S规则进行不确定性推理,获取词语的语义搭配关联强度,以判定是否存在语义错误.实验结果显示,该文所提出的查错模型和算法的F-Score值比其他文献中的最好值提高了14.02%.

关键词：语义错误知识库 D-S理论语义搭配错误侦测算法自然语言处理社会媒体

基于多特征融合的微博用户权威度定量评价方法

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电子学报 2017年第11期45卷 2800-2809页

作者：张仰森郑佳唐安杰北京信息科技大学智能信息处理研究所北京100101

微博用户权威度是评价微博信息可靠性的重要因素之一.本文针对微博用户权威度的定量计算提出了一种基于多特征融合的微博用户权威度定量评价模型.首先,提出了用户权威度的概念,将其定义为用户影响力和被信服度两部分组成;在暂不考虑用... 详细信息

微博用户权威度是评价微博信息可靠性的重要因素之一.本文针对微博用户权威度的定量计算提出了一种基于多特征融合的微博用户权威度定量评价模型.首先,提出了用户权威度的概念,将其定义为用户影响力和被信服度两部分组成;在暂不考虑用户领域影响因子的情况下,基于新浪微博数据,抽取出微博用户信息传播影响力、用户信息完整度、用户活跃度以及用户平台认证指数4项评价特征,以构建了用户权威度定量计算模型;然后,采用层次分析法对所构建模型的4项评价特征的权值进行确定,并分别给出了4项评价特征的提取算法.同时,在用户关注关系网络的基础上,提出了一种基于用户被关注价值的用户信息传播影响力模型UIRank,并通过实验验证了其比PageRank算法更加有效.实验结果表明,本文提出的微博用户权威度定量计算模型比较合理,为用户权威度的定量评价提供了一种可行的解决方案.

关键词：微博用户权威度用户影响力 UIRank 层次分析法

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面向政治新闻领域的中文文本校对方法研究

中文信息学报 2014年第6期28卷 79-84,128页

作者：张仰森唐安杰张泽伟北京信息科技大学智能信息处理研究所北京100192

政治新闻领域内文本错误多为语义级错误。在研究新闻领域文本政治性差错的语言表述特征的基础上,分析了报刊新闻中政治性差错的表现类型,构建了面向各类错误侦测的词库和知识库。通过研究政治新闻文本的语言学特征,提出了一个政治性差... 详细信息

政治新闻领域内文本错误多为语义级错误。在研究新闻领域文本政治性差错的语言表述特征的基础上,分析了报刊新闻中政治性差错的表现类型,构建了面向各类错误侦测的词库和知识库。通过研究政治新闻文本的语言学特征,提出了一个政治性差错文本错误侦测规则的一般形式化模型,采用统计与规则相结合的策略实现政治新闻领域文本的语义校对。实验结果显示,该方法的召回率为65.5%,精确率为80.5%,具有较好的应用前景。

关键词：政治新闻文本校对查错模型

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面向信息内容安全的文本过滤模型研究

中文信息学报 2017年第2期31卷 126-131,138页

作者：刘梅彦黄改娟北京信息科技大学智能信息处理研究所北京100192

该文设计了一种面向信息内容安全的不良文本信息过滤模型。该模型采用主题信息过滤和倾向性过滤两级过滤模式,以语句为基本处理单元,采用依存句法获取语句的语义框架,结合基于知网的词汇褒贬倾向性判别,识别文本中的不良信息并予以过滤... 详细信息

该文设计了一种面向信息内容安全的不良文本信息过滤模型。该模型采用主题信息过滤和倾向性过滤两级过滤模式,以语句为基本处理单元,采用依存句法获取语句的语义框架,结合基于知网的词汇褒贬倾向性判别,识别文本中的不良信息并予以过滤。实验表明,该模型能够较好地提高文本过滤效率和准确率。

关键词：文本信息过滤不良文本语义分析依存句法分析

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基于多词典融合的词汇语义倾向判别

计算机技术与发展 2015年第5期25卷 104-109页

作者：刘清松张仰森北京信息科技大学人工智能实验室北京100192

文本情感倾向性判别是情感分析的重要组成部分,而精确的词汇情感计算是文本情感倾向性判别的基础。基于词汇知识库的情感词倾向判别计算引起了学者们的广泛关注与研究。文中融合国内知名的三大词典:How Net、同义词词林、情感词汇本体,... 详细信息

文本情感倾向性判别是情感分析的重要组成部分,而精确的词汇情感计算是文本情感倾向性判别的基础。基于词汇知识库的情感词倾向判别计算引起了学者们的广泛关注与研究。文中融合国内知名的三大词典:How Net、同义词词林、情感词汇本体,重新对基准词对做进一步的归纳与总结,从不同的角度构建三类等价情感倾向集合并提出两种处理集合的策略,建立了待定情感词与特定等价情感倾向集合的情感映射关系。实验结果表明:该方法获得的最高准确率可达91.62%,平均正确率85.31%,符合人们对词语的情感倾向认识。

关键词： HowNet 情感词汇本体同义词词林等价情感倾向集合

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新闻专题阶段性摘要的生成研究

计算机应用研究 2016年第4期33卷 973-978,996页

作者：尤建清张仰森北京信息科技大学智能信息处理研究所北京100192 北京信息科技大学计算中心北京100192

新闻专题的阶段性摘要对了解专题的动态演化、勾勒专题的发展轮廓等都能提供较高的参考价值,一定程度上弥补了专题内容太多而不便阅读的缺憾。以"马航MH370航班失联"专题为研究对象,探讨了新闻专题阶段性摘要的生成算法。首先利用主题... 详细信息

新闻专题的阶段性摘要对了解专题的动态演化、勾勒专题的发展轮廓等都能提供较高的参考价值,一定程度上弥补了专题内容太多而不便阅读的缺憾。以"马航MH370航班失联"专题为研究对象,探讨了新闻专题阶段性摘要的生成算法。首先利用主题抽取技术对各新闻文档进行主题抽取,完成文档集到主题集的转换;然后借助话题检测与追踪技术对主题集进行基于时间流的双向聚类和正逆向结果交集的再聚类;最终根据话题聚类的结果选择对应文档的主题生成新闻专题的阶段性摘要。实验证明,该方法能够取得较好的Rouge召回率。

关键词：新闻专题话题检测与追踪二次聚类阶段性摘要

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云计算环境下的电子商务模式创新

商业时代 2013年第29期 69-70页

作者：卢益清李忱北京信息科技大学

本文研究云计算模式下的电子商务模式创新问题。首先介绍了云计算的概念、发展及特性。然后从降低运营成本、提供服务质量、提高安全性和扩展使用终端等角度分析了云计算技术对电子商务发展的影响。接下来分析了云计算环境下的新型电子... 详细信息

本文研究云计算模式下的电子商务模式创新问题。首先介绍了云计算的概念、发展及特性。然后从降低运营成本、提供服务质量、提高安全性和扩展使用终端等角度分析了云计算技术对电子商务发展的影响。接下来分析了云计算环境下的新型电子商务模式,重点提出了云电子商务平台模式,并对"云供应链"和"移动云"电子商务模式的设想进行了分析。

关键词：云计算电子商务商务模式云存储

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基于隐马尔可夫模型的查询扩展方法

计算机科学 2014年第12期41卷 168-171,188页

作者：矫健张仰森北京信息科技大学智能信息处理研究所北京100192

对查询进行扩展的目的是找出查询中的潜在语义,确定用户意图,进而构造更适合于搜索引擎检索的查询语句,以提高检索的准确率。提出利用隐马尔可夫模型预测查询中的潜在语义的方法,该模型在大规模用户查询日志上进行训练。由该模型预测出... 详细信息

对查询进行扩展的目的是找出查询中的潜在语义,确定用户意图,进而构造更适合于搜索引擎检索的查询语句,以提高检索的准确率。提出利用隐马尔可夫模型预测查询中的潜在语义的方法,该模型在大规模用户查询日志上进行训练。由该模型预测出的扩展语句查询的准确率较词共现扩展、同义词扩展等方案均有明显提升。

关键词：隐马尔可夫模型扩展查询查询日志