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基于异质图卷积神经网络的论点对抽取模型

浙江大学学报（工学版） 2024年第5期58卷 900-907,1049页

作者：刘议丹朱小飞尹雅博重庆理工大学计算机科学与工程学院重庆400054

针对论点对抽取任务中存在着评审段和反驳段之间交互信息难以捕获以及忽略了对句子间的相对位置信息进行建模问题,提出基于异质图卷积神经网络的论点对抽取模型.该模型在评审段和反驳段中构建异质图,定义2种不同类型的节点及4种不同类... 详细信息

针对论点对抽取任务中存在着评审段和反驳段之间交互信息难以捕获以及忽略了对句子间的相对位置信息进行建模问题,提出基于异质图卷积神经网络的论点对抽取模型.该模型在评审段和反驳段中构建异质图,定义2种不同类型的节点及4种不同类型的边,通过关系图卷积神经网络来更新图中节点的表示.提出位置感知的句子对生成器,利用旋转位置编码来建模评审段和反驳段句子间的相对位置信息.在RR-passage和RR-submission-v2数据集上进行实验,实验结果表明,提出模型的性能均优于所有的基线模型.这表明通过构建异质图区分不同的节点类型和边的类型,设计位置感知的句子对生成器,能够提升论点对抽取模型的效果.

关键词：论辩挖掘论点对抽取图神经网络旋转位置编码自然语言处理

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MC＿SVR滚动模型对股票价格的预测研究

计算机工程与应用 2024年

作者：陈梓海黄香香东莞理工学院计算机科学与技术学院

为了解决单一的马尔可夫链（MC）模型在预测股价时出现预测状态不准确，使得其预测股价与实际股价相对误差过大，从而导致模型预测效果较差等问题，在此基础上引入支持向量回归（SVR）模型，并结合滚动预测的思想，形成MC＿SVR滚动模型... 详细信息

为了解决单一的马尔可夫链（MC）模型在预测股价时出现预测状态不准确，使得其预测股价与实际股价相对误差过大，从而导致模型预测效果较差等问题，在此基础上引入支持向量回归（SVR）模型，并结合滚动预测的思想，形成MC＿SVR滚动模型。首先，通过海泰发展的股票价格数据构建MC＿SVR滚动模型，采用网格搜索法确定高斯核函数，惩罚系数C = 204.003906，核函数参数γ= 0.003906和损失函数参数ε= 0.1。实验结果表明：MC＿SVR滚动模型有效提高了预测结果的精度，其相比于SVR模型和LSTM模型，平均绝对百分比误差δ分别降低了0.16%和0.01%，均方根误差RMSE分别降低了0.0007和0.0016，决定系数R2分别提高了0.0008和0.0018，DA统计量比SVR模型的低了1.9087，比LSTM模型高了8.2278，从整体上表面MC＿SVR滚动模型具有不错的预测精度。此外，在新增10只股票的预测研究中，MC＿SVR滚动模型均具有可行性和有效性。

关键词：马尔可夫链核函数支持向量回归股票收盘价股价预测

车联网边缘场景下基于免疫算法的计算卸载优化

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吉林大学学报（工学版） 2024年第1期54卷 221-231页

作者：朱思峰蔡江昊柴争义孙恩林天津城建大学计算机与信息工程学院天津300384 天津工业大学计算机科学与技术学院天津300387

为了解决如何在降低车载终端计算时延的同时保证服务器的低能耗和负载均衡问题,本文首先构建了基于车对车通信的系统模型、时延模型、负载均衡模型、能耗模型和目标优化模型;然后提出了一种基于多目标免疫优化算法的计算卸载方案;最后... 详细信息

为了解决如何在降低车载终端计算时延的同时保证服务器的低能耗和负载均衡问题,本文首先构建了基于车对车通信的系统模型、时延模型、负载均衡模型、能耗模型和目标优化模型;然后提出了一种基于多目标免疫优化算法的计算卸载方案;最后将本文方案与多种卸载方案进行了对比实验。实验结果表明,本文方案能够有效降低用户的平均卸载时延,优化服务器之间的工作负载并有效降低能耗,且性能较各卸载方案有所提升。

关键词：车联网边缘计算计算卸载车对车通信免疫算法

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基于机器学习的演化多任务优化框架

计算机学报 2024年第1期47卷 29-51页

作者：麦伟杰刘伟莉钟竞辉华南理工大学计算机科学与工程学院广州510006 广东技术师范大学计算机科学学院广州510665

演化多任务优化是近年来计算智能领域的研究热点之一,其原理是通过任务间的知识转移提高演化算法同时求解多个任务的效率.由于任务间相似性对促进任务之间的正向知识转移具有重要的影响,因此,如何度量任务间的相似性成为了重点研究方向... 详细信息

演化多任务优化是近年来计算智能领域的研究热点之一,其原理是通过任务间的知识转移提高演化算法同时求解多个任务的效率.由于任务间相似性对促进任务之间的正向知识转移具有重要的影响,因此,如何度量任务间的相似性成为了重点研究方向之一.目前,演化多任务优化在处理两个任务时,辅助任务的选取仅限于两者之一,且在处理超多任务时对任务间知识的转移缺乏灵活性.为此,本文提出一个基于机器学习的演化多任务优化框架,命名为MaTML.该框架联合所有任务关联的子种群形成一个统一的初始化种群,利用目标任务的技能因子及其对应的种群个体分别构建标签和训练集,应用十折交叉法拟合模型,并运用模型预测与目标任务相似的个体以组成辅助种群,从而促进演化优化中的正向知识转移.本文提出的算法能够在动态的种群个体中找到目标任务的辅助种群,不仅可以为三个或以上的多任务优化灵活地选取相似辅助任务,而且解决了当任务数量为两个时有效地选择辅助任务的问题.通过与现阶段的多任务算法和超多任务算法分别在CEC2017问题测试集和WCCI2020SO问题测试集进行比较,实验结果证实MaTML在优化多任务问题时具有更优或竞争性的性能.此外,文中还详细研究了MaTML的计算资源、模型性能、模型稳定性以及相关组件.最后,本文还基于真实问题的测试进一步验证了MaTML的有效性.

关键词：演化多任务优化机器学习任务间相似性知识转移辅助任务

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多策略帝王蝶优化算法及其工程应用

清华大学学报（自然科学版） 2024年第4期64卷 668-678页

作者：王振宇王磊西安理工大学计算机科学与工程学院西安710048

针对帝王蝶优化算法存在的收敛速度慢、寻优精度低和易陷入局部极值等缺陷,提出了一种多策略改进的帝王蝶优化算法。首先,采用正向正态云发生器对父代帝王蝶个体执行非线性云化操作,增加候选解数量,提高算法的局部开发能力;之后,引入基... 详细信息

针对帝王蝶优化算法存在的收敛速度慢、寻优精度低和易陷入局部极值等缺陷,提出了一种多策略改进的帝王蝶优化算法。首先,采用正向正态云发生器对父代帝王蝶个体执行非线性云化操作,增加候选解数量,提高算法的局部开发能力;之后,引入基于凸透镜成像的反向学习策略,应用到当前最优个体上产生新的个体,提高算法收敛速度和寻优精度;最后,在调整算子中融入自适应策略,增加种群的多样性,避免算法陷入局部最优。通过对8个基准测试函数的寻优对比,以及Wilcoxon秩和检验结果的对比,发现改进算法具有更好的收敛性能、寻优性能和鲁棒性。与此同时,通过工程应用中压力容器设计和焊接梁设计的优化对比,进一步验证了改进算法处理实际工程问题时的优越性。

关键词：帝王蝶优化算法正态云模型凸透镜成像自适应调整率压力容器设计焊接梁设计

基于双参考帧的多源着色结果融合的视频着色方法

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东南大学学报（自然科学版） 2024年第1期54卷 183-191页

作者：孟桦唐金辉代龙泉南京理工大学计算机科学与工程学院南京210094

对黑白视频着色时,为了更好地利用参考帧信息,提出一种基于双参考帧的多源着色结果融合的着色方法.首先,采用硬注意力融合子模块融合双参考帧提供的颜色信息,以防止双帧语义匹配模块着色时不合理参考信息导致的颜色模糊问题.然后,使用... 详细信息

对黑白视频着色时,为了更好地利用参考帧信息,提出一种基于双参考帧的多源着色结果融合的着色方法.首先,采用硬注意力融合子模块融合双参考帧提供的颜色信息,以防止双帧语义匹配模块着色时不合理参考信息导致的颜色模糊问题.然后,使用多源着色结果融合模块融合通过双帧光流传播模块、双帧语义匹配模块以及遮挡信息得到的着色结果,进而产生更优质的着色结果.实验结果表明,该方法在Davis30测试集上的峰值信噪比(PSNR)、结构相似性(SSIM)和颜色分布一致性指数(CDC)分别为37.36 dB、0.980 5、0.003 748,说明该方法能够通过多种融合方式充分利用双参考帧的信息为灰度帧着色,并生成美观且具有较好时间一致性的着色结果.

关键词：融合双参考帧视频着色遮挡

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粒向量驱动的随机森林分类算法研究

计算机工程与应用 2024年第3期60卷 148-156页

作者：张锟滨陈玉明吴克寿侯贤宇厦门理工学院计算机与信息工程学院福建厦门361024

粒计算是一种符合人类认知特性的计算范式,能够有效处理复杂数据。随机森林通过集成多个决策树来降低单个决策树的过拟合风险,但仍存在一定的过拟合问题。为了减少过拟合并提高分类性能,在随机森林中引入了粒向量表示,提出了基于粒向量... 详细信息

粒计算是一种符合人类认知特性的计算范式,能够有效处理复杂数据。随机森林通过集成多个决策树来降低单个决策树的过拟合风险,但仍存在一定的过拟合问题。为了减少过拟合并提高分类性能,在随机森林中引入了粒向量表示,提出了基于粒向量的随机森林分类算法。粒向量具有表示高维特征的能力,可以捕捉更多的数据模式;参照样本选择的随机性有助于控制过拟合;不同决策树使用不同的粒向量可以增加模型的多样性。实验结果表明,与传统随机森林以及其他改进算法相比,基于粒向量表示的随机森林算法具有较好的泛化能力,有效提高了分类的准确率,表明了基于粒向量的随机森林分类算法的正确性与有效性。

关键词：粒计算粒向量随机森林集成学习

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不确定性感知的边缘计算任务调度算法

控制与决策 2024年第7期39卷 2405-2413页

作者：尹璐周俊龙孙晋吴泽彬南京理工大学计算机科学与工程学院南京210094

任务执行时长的不确定性是设计任务调度算法时的一个重要问题,关系到调度方案能否满足任务的截止时间要求.鉴于此,研究不确定性感知的边缘计算任务调度问题,以最小化边缘提供商开销为优化目标建立任务调度问题的优化模型.该模型将任务... 详细信息

任务执行时长的不确定性是设计任务调度算法时的一个重要问题,关系到调度方案能否满足任务的截止时间要求.鉴于此,研究不确定性感知的边缘计算任务调度问题,以最小化边缘提供商开销为优化目标建立任务调度问题的优化模型.该模型将任务执行时长建模为随机变量并推导出任务完成时间的完整概率分布,引入关于任务截止时间的概率约束,以可调节的概率阈值保证任务按时完成.为求解该问题,进一步提出基于蝙蝠算法搜索策略的元启发式算法,包含两个关键的算法组件,映射算子实现蝙蝠空间与调度解空间的关联,评估算子实现候选解可行性的判定和优化目标值的计算.基于对比实验的仿真结果表明,所提出算法能够得到高质量的任务调度方案.

关键词：边缘计算任务调度不确定性概率约束随机优化蝙蝠算法

基于多方向自适应感知网络的高光谱遥感图像分类

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遥感学报 2024年第1期28卷 168-186页

作者：刘倩吴泽彬徐洋郑鹏郑尚东韦志辉南京理工大学计算机科学与工程学院南京210014

高光谱遥感能够同步获取目标场景的光谱数据和空间图像,满足对目标物体成分组成和形貌特征的探测需求,已被广泛应用于精准农业、地质勘察、环境监测和生物医学等领域。近几年,得益于优秀的空谱信息表征能力,基于卷积神经网络的高光谱图... 详细信息

高光谱遥感能够同步获取目标场景的光谱数据和空间图像,满足对目标物体成分组成和形貌特征的探测需求,已被广泛应用于精准农业、地质勘察、环境监测和生物医学等领域。近几年,得益于优秀的空谱信息表征能力,基于卷积神经网络的高光谱图像分类方法取得了优于传统方法的分类精度。然而,基于一定规则和固定方形窗口的卷积运算无法满足不同对象、不同分布的空谱特征提取需求,当像素位于类别边缘时该模式无法避免其他类别的无关信息,导致类别间的信息扩散以及跨类别像素的误分和错分。针对上述问题,本文提出了一种基于多方向自适应感知的高光谱图像空谱联合分类方法,并通过联合不同邻域范围的空谱上下文信息来改善模型的局部空谱建模能力。具体研究过程如下:首先,将常规卷积网络的全窗口滤波器拆分为不同方向的半窗滤波器,从而设计出侧窗卷积以捕捉具有方向性的空谱特征;然后,在此基础上进一步将不同方向的侧窗滤波核整合到统一的卷积架构中构造空谱分离多方向卷积,并设计方向自适应感知模块,以密集连接构建基于高光谱图像的多方向自适应感知分类网络,赋予模型自适应学习多种空谱结构特征的能力,弥补常规卷积和侧窗卷积只能建模单一方向空谱关系的不足,提升模型对复杂空谱结构的刻画能力。在3个公开数据集上的实验结果表明,本文提出的多方向自适应感知分类方法较常规卷积方法具有更优的分类性能,能增强边缘样本的表征准确性,改善分类中的边缘混淆现象。

关键词：遥感高光谱图像深度学习多方向自适应感知空谱结构建模空谱联合分类