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基于特征和实例迁移的加权多任务聚类

计算机学报 2019年第12期42卷 2614-2630页

作者：张晓彤张宪超刘晗大连理工大学软件学院辽宁大连116620 大连理工大学辽宁省泛在网络与服务软件重点实验室辽宁大连116620

传统聚类方法只对每个数据集单独进行聚类,但是有时单个数据集中的数据不足以挖掘一个良好的簇结构.在现实生活中,有很多数据集包含相同的类标签,因此存在多个相关的聚类任务.多任务聚类通过在相关任务之间迁移知识来提升每个任务的聚... 详细信息

传统聚类方法只对每个数据集单独进行聚类,但是有时单个数据集中的数据不足以挖掘一个良好的簇结构.在现实生活中,有很多数据集包含相同的类标签,因此存在多个相关的聚类任务.多任务聚类通过在相关任务之间迁移知识来提升每个任务的聚类性能,近些年来它获得越来越多的关注.一个好的多任务聚类算法要完成以下两方面工作:(1)它应该充分利用来自其它任务的知识;(2)它能够自动地评估任务相关性以避免负面迁移.然而,现有多任务聚类方法还不能很好地完成任意一方面的工作.本文提出一个基于特征和实例迁移的加权多任务聚类算法MTCFIR.一方面,它在任务之间既迁移特征表示知识又迁移实例知识,要比大部分现有多任务聚类方法更充分地利用跨任务知识.另一方面,它自动地学习任务相关性来避免负面迁移,并且没有现有评估任务相关性的多任务聚类方法的限制条件.MTCFIR执行以下三个步骤.首先,它利用边缘堆栈降噪自编码器在任务之间学习一个共有的特征表示.该步骤通过迁移特征表示知识来降低任务之间的分布差异,这是一致相似度矩阵学习的前提.其次,它通过在任务之间迁移实例知识来为每个任务学习一个一致相似度矩阵,并且通过对任务进行加权来决定不同任务对每个任务的一致相似度矩阵学习的贡献程度.该步骤可以避免在不太相关的任务之间强制迁移知识所带来的负面影响.最后,它在每个任务的一致相似度矩阵上执行对称非负矩阵分解来得到聚类结果.在真实数据集上的实验结果说明本文提出的方法比传统单任务聚类方法和现有多任务聚类方法具有更好的聚类效果,并且要比大部分多任务聚类方法高效.

关键词：多任务聚类特征表示迁移实例迁移任务相关性学习一致相似度矩阵学习

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在线评论的静态多模态情感分析

应用科学学报 2022年第1期40卷 25-35页

作者：王开心徐秀娟刘宇赵哲焕赵小薇大连理工大学软件学院辽宁大连116620 大连理工大学辽宁省泛在网络与服务软件重点实验室辽宁大连116620

提出了一种基于Pre-LN Transformer的静态多模态情感分类模型。该模型首先利用Pre-LN Transformer结构中的编码器提取评论文本中的语义特征,其中编码器的多头自注意力机制允许模型在不同的子空间内学到相关情感信息。然后根据ResNet提... 详细信息

提出了一种基于Pre-LN Transformer的静态多模态情感分类模型。该模型首先利用Pre-LN Transformer结构中的编码器提取评论文本中的语义特征,其中编码器的多头自注意力机制允许模型在不同的子空间内学到相关情感信息。然后根据ResNet提取评论的图像特征,在特征水平融合的基础上通过视觉方面注意力机制来指导文本的情感分类,实现在线评论的静态多模态情感分析。最后在Yelp数据集上执行情感分类的实验结果表明:所提出的模型在准确率上相比于BiGRU-mVGG、Trans-mVGG模型分别提高了1.34%、1.10%,验证了该方法的有效性和可行性。

关键词：情感分析静态多模态在线评论视觉方面注意力

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应用掩码区域卷积神经网络的文本检测模型

应用科学学报 2023年第3期41卷 527-540页

作者：赵小薇季明辉徐秀娟沈家乐大连理工大学软件学院辽宁大连116620 大连理工大学辽宁省泛在网络与服务软件重点实验室辽宁大连116620

要:提出一种基于掩码区域卷积神经网络的文本检测模型。首先从扩大模型感受野并尽可能保持模型效率的角度出发,针对残差神经网络中的瓶颈结构进行优化,构建基于结构优化的残差神经网络(residual network based on structural optimizati... 详细信息

要:提出一种基于掩码区域卷积神经网络的文本检测模型。首先从扩大模型感受野并尽可能保持模型效率的角度出发,针对残差神经网络中的瓶颈结构进行优化,构建基于结构优化的残差神经网络(residual network based on structural optimization,ResNetSO);然后去除冗余特征以提高融合后特征质量,并将空间注意力机制应用于特征金字塔网络,构建了基于下层特征指导的特征金字塔网络(feature pyramid network based on lower feature guidance,FPNetLFG)。在两个公开数据集上的实验结果表明:包含ResNetSO和FPNetLFG两个模块的模型应用在级联区域卷积神经网络、递归特征金字塔和可切换空洞卷积的目标检测模型中,分别可以带来0.8%和0.3%左右的F1值提升,从而说明了该方法的有效性和普遍适用性。

关键词：文本检测掩码区域卷积神经网络主干网络结构优化特征金字塔网络

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多标签遥感图像分类研究现状与展望

自然资源遥感 2024年第2期36卷 10-20页

作者：林聃李秋岑陈志奎钟芳明李丽方大连理工大学软件学院大连116620 大连理工大学辽宁省泛在网络与服务软件重点实验室大连116620

多标签遥感图像分类是遥感分析领域的基础研究任务之一,解析给定的遥感图像并识别其中的类别语义,可以为下游计算机视觉任务提供重要的技术基础;由于遥感图像空间分辨率不断提升,众多遥感对象以不同规模、颜色、形状分布于图像的各个区... 详细信息

多标签遥感图像分类是遥感分析领域的基础研究任务之一,解析给定的遥感图像并识别其中的类别语义,可以为下游计算机视觉任务提供重要的技术基础;由于遥感图像空间分辨率不断提升,众多遥感对象以不同规模、颜色、形状分布于图像的各个区域,为遥感图像多标签分类任务带来了严峻挑战。该文聚焦于遥感领域的多标签图像分类研究,对该问题的前沿研究进展进行总结分析。首先,阐述多标签遥感图像分类任务的问题定义,并对该研究问题中常用的多标签图像数据集和模型评估指标进行归纳介绍;进而,对该领域的前沿进展进行系统性的介绍,深入剖析多标签遥感图像分类过程中的2个关键任务——遥感图像特征提取和标签特征提取;最后,针对遥感图像特性,分析了该任务当前存在的挑战和问题,并对未来研究方向进行展望。

关键词：遥感图像多标签遥感图像分类多标签分类遥感

基于信道占用率的Ad Hoc网络自适应公平性算法

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大连理工大学学报 2016年第1期56卷 41-49页

作者：赖晓晨刘全利任志磊赵莹大连理工大学电子信息与电气工程学部辽宁大连116024 大连理工大学软件学院辽宁省泛在网络与服务软件重点实验室辽宁大连116620

Ad Hoc网络中,节点通过竞争信道完成通信,如果竞争窗口值选取策略不合理,则容易造成公平性问题.在分析现存典型公平性算法的实现机制基础上,提出了信道占用率的概念,设计了一种基于信道占用率的Ad Hoc网络自适应公平性算法.根据节点对... 详细信息

Ad Hoc网络中,节点通过竞争信道完成通信,如果竞争窗口值选取策略不合理,则容易造成公平性问题.在分析现存典型公平性算法的实现机制基础上,提出了信道占用率的概念,设计了一种基于信道占用率的Ad Hoc网络自适应公平性算法.根据节点对通信历史及当前信道占用率与理想信道占用率之间的关系,将通信情况分为4种类别,再结合当前网络负载情况,动态设置竞争窗口值.仿真结果表明,该算法在改善吞吐量的同时,显著提高了节点信道接入公平性,在各种负载条件下表现良好,优于BEB、MILD、MIMD和NAVB等算法.

关键词： Ad Hoc网络公平性竞争窗口吞吐量

基于深度多模态与核密度估计的法律文书推荐模型

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西北师范大学学报（自然科学版） 2021年第1期57卷 31-37页

作者：陈志奎刘振娇原旭罗方赵亮大连理工大学软件学院辽宁大连116620 大连理工大学辽宁省泛在网络与服务软件重点实验室辽宁大连116620

智慧司法是智慧城市建设中不可或缺的一部分,智慧司法中法律文书推荐体系的建设完善可以有效解决裁判尺度不统一,类案不同判和量刑不规范等问题.针对现阶段法律文书推荐体系不完善,存在对算力要求高、推荐准确率低和不能满足用户对诉讼... 详细信息

智慧司法是智慧城市建设中不可或缺的一部分,智慧司法中法律文书推荐体系的建设完善可以有效解决裁判尺度不统一,类案不同判和量刑不规范等问题.针对现阶段法律文书推荐体系不完善,存在对算力要求高、推荐准确率低和不能满足用户对诉讼请求服务的即时性需求问题,以及为了建立智慧司法中法律纠纷快速响应机制,文中提出了基于深度多模态与核密度估计的法律文书推荐计算模型.首先,构建一个多模态特征融合网络,学习法律文书的融合多模态特征表示;然后,利用核密度估计方法构建类密度距离映射空间;最后,在这个映射空间中通过近邻选择进行法律文书推荐.通过在真实数据集上验证表明,该方法有效减少了推荐误差,提高了推荐准确率.

关键词：多模态核密度估计法律文书推荐特征融合近邻选择

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基于凸优化的无人驾驶汽车转向角安全性验证

软件学报 2023年第6期34卷 2586-2605页

作者：吴慧慧张亚楠侯刚渡边政彦王洁孔维强大连理工大学软件学院辽宁大连116024 辽宁省泛在网络与服务软件重点实验室辽宁大连116024 中汽数据有限公司天津300300 NTT DATA Automobiligence Research Center Yokohama 222-0033Japan

无人驾驶汽车系统过大的输入-输出空间(即输入和输出的所有可能组合),使得为其提供形式化保证变成一项具有挑战性的任务.提出了一种自动验证技术,通过结合凸优化和深度学习验证工具DLV来保障无人驾驶汽车的转向角安全.DLV是一个用于自... 详细信息

无人驾驶汽车系统过大的输入-输出空间(即输入和输出的所有可能组合),使得为其提供形式化保证变成一项具有挑战性的任务.提出了一种自动验证技术,通过结合凸优化和深度学习验证工具DLV来保障无人驾驶汽车的转向角安全.DLV是一个用于自动验证图像分类神经网络安全性的框架.运用故障安全轨迹规划中的凸优化技术解决预测转向角的判断问题,然后拓展DLV来实现无人驾驶汽车转向角安全性的验证.在NVIDIA的端到端无人驾驶架构上说明所提出方法的优势,该架构是许多现代无人驾驶汽车的关键组成部分.实验结果表明:对于给定的区域和操作集,如果存在对抗性错误分类(即不正确的转向决策),该技术可以成功地找到,因此可以实现安全验证(如果在所有DNN层都没有发现错误分类,在这种情况下,网络关于转向决策可以说是稳定或可靠的)或证伪(在这种情况下,这些对抗性反例可以用于后续微调网络).

关键词：无人驾驶汽车转向角自动驾驶汽车凸优化安全性验证

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多模态特征融合的裁判文书推荐方法

微电子学与计算机 2020年第12期37卷 42-47页

作者：原旭韩雪姣陈志奎钟芳明赵亮大连理工大学软件学院辽宁大连116620 大连理工大学辽宁省泛在网络与服务软件重点实验室辽宁大连116620

为了解决传统办案方式可能引起的"类案不同判"等问题,以及满足当事人查找预览与自身情况相似裁判文书的需求,本文提出了一种基于多模态特征融合的裁判文书推荐方法,学习高层次的裁判文书多模态融合特征表示,进而实现相似裁判文书推荐.... 详细信息

为了解决传统办案方式可能引起的"类案不同判"等问题,以及满足当事人查找预览与自身情况相似裁判文书的需求,本文提出了一种基于多模态特征融合的裁判文书推荐方法,学习高层次的裁判文书多模态融合特征表示,进而实现相似裁判文书推荐.该方法主要包括预处理、特征提取、特征融合和文书推荐四个阶段.实验结果表明,与只利用单一模态特征以及简单串联多模态特征的方法相比,利用本文方法学习到的多模态融合特征进行裁判文书推荐,推荐结果的准确率、召回率和综合评价指标(F1值)均有显著提高.说明本文提出的多模态特征融合方法对于推荐任务更加有效,体现了算法的优越性.

关键词：裁判文书推荐多模态特征融合深度神经网络

机器学习安全攻击与防御机制研究进展和未来挑战

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软件学报 2021年第2期32卷 406-423页

作者：李欣姣吴国伟姚琳张伟哲张宾大连理工大学软件学院辽宁大连116620 辽宁省泛在网络与服务软件重点实验室(大连理工大学) 辽宁大连116620 鹏城实验室网络空间安全中心广东深圳518055 哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院黑龙江哈尔滨150001

机器学习的应用遍及人工智能的各个领域,但因存储和传输安全问题以及机器学习算法本身的缺陷,机器学习面临多种面向安全和隐私的攻击.基于攻击发生的位置和时序对机器学习中的安全和隐私攻击进行分类,分析和总结了数据投毒攻击、对抗样... 详细信息

机器学习的应用遍及人工智能的各个领域,但因存储和传输安全问题以及机器学习算法本身的缺陷,机器学习面临多种面向安全和隐私的攻击.基于攻击发生的位置和时序对机器学习中的安全和隐私攻击进行分类,分析和总结了数据投毒攻击、对抗样本攻击、数据窃取攻击和询问攻击等产生的原因和攻击方法,并介绍和分析了现有的安全防御机制.最后,展望了安全机器学习未来的研究挑战和方向.

关键词：机器学习安全和隐私攻击分类防御机制