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基于统计特征搜索的多元时间序列预测方法

电子与信息学报 2024年第8期46卷 3276-3284页

作者：潘金伟王乙乔钟博王晓玲华东师范大学计算机科学与技术学院上海200062

时间序列中包含一些长期依赖关系,如长期趋势性、季节性和周期性,这些长期依赖信息的跨度可能是以月为单位的,直接应用现有方法无法显式建模时间序列的超长期依赖关系。该文提出基于统计特征搜索的预测方法来显式地建模时间序列中的长... 详细信息

时间序列中包含一些长期依赖关系,如长期趋势性、季节性和周期性,这些长期依赖信息的跨度可能是以月为单位的,直接应用现有方法无法显式建模时间序列的超长期依赖关系。该文提出基于统计特征搜索的预测方法来显式地建模时间序列中的长期依赖。首先对多元时间序列中的平滑特征、方差特征和区间标准化特征等统计特征进行抽取,提高时间序列搜索对趋势性、周期性、季节性的感知。随后结合统计特征在历史序列搜索相似的序列,并利用注意力机制融合当前序列信息与历史序列信息,生成可靠的预测结果。在5个真实的数据集上的实验表明该文提出的方法优于6种最先进的方法。

关键词：多元时间序列预测注意力机制长期依赖

RR-SC:边缘设备中基于随机计算神经网络的运行时可重配置框架

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计算机研究与发展 2024年第4期61卷 840-855页

作者：宋玉红沙行勉诸葛晴凤许瑞王寒华东师范大学计算机科学与技术学院上海200062

随着人工智能民主化的发展,深度神经网络已经被广泛地应用于移动嵌入式设备上,例如智能手机和自动驾驶领域等.随机计算作为一种新兴的、有前途的技术在执行机器学习任务时使用简单的逻辑门而不是复杂的二进制算术电路.它具有在资源(如... 详细信息

随着人工智能民主化的发展,深度神经网络已经被广泛地应用于移动嵌入式设备上,例如智能手机和自动驾驶领域等.随机计算作为一种新兴的、有前途的技术在执行机器学习任务时使用简单的逻辑门而不是复杂的二进制算术电路.它具有在资源(如能源、计算单元和存储单元等)受限的边缘设备上执行深度神经网络低能耗、低开销的优势.然而,之前的关于随机计算的工作都仅仅设计一组模型配置并在固定的硬件配置上实现,忽略了实际应用场景中硬件资源(如电池电量)的动态改变,这导致了低硬件效率和短电池使用时间.为了节省电池供电的边缘设备的能源,动态电压和频率调节技术被广泛用于硬件重配置以延长电池的使用时间.针对基于随机计算的深度神经网络,创新性地提出了一个运行时可重配置框架,即RR-SC,这个框架首次尝试将硬件和软件的重配置相结合以满足任务的时间约束并最大限度节省能源.RR-SC利用强化学习技术可以一次性生成多组模型配置,同时满足不同硬件配置(即不同的电压/频率等级)下的准确率要求.RR-SC得到的解具有最好的准确率和硬件效率权衡.同时,多个模型配置运行时在同一个主干网络上进行切换,从而实现轻量级的软件重配置.实验结果表明,RRSC可以在110 ms内进行模型配置的轻量级切换,以保证在不同硬件级别上所需的实时约束.同时,它最高可以实现7.6倍的模型推理次数提升,仅造成1%的准确率损失.

关键词：边缘设备随机计算运行时重配置动态硬件环境轻量级软件重配置强化学习

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基于深度学习的EEG数据分析技术综述

浙江大学学报（工学版） 2024年第5期58卷 879-890页

作者：钟博王鹏飞王乙乔王晓玲华东师范大学计算机科学与技术学院上海200062

对近年来的相关工作进行全面分析、横向比较,梳理出基于深度学习的EEG数据分析闭环流程.对EEG数据进行介绍,从深度学习在EEG数据预处理、特征提取以及模型泛化3个关键阶段的应用进行展开,梳理深度学习算法在相应阶段提供的研究思路和解... 详细信息

对近年来的相关工作进行全面分析、横向比较,梳理出基于深度学习的EEG数据分析闭环流程.对EEG数据进行介绍,从深度学习在EEG数据预处理、特征提取以及模型泛化3个关键阶段的应用进行展开,梳理深度学习算法在相应阶段提供的研究思路和解决方案,包括各阶段所存在的难点与问题.全方位总结出不同算法的主要贡献和局限性,讨论深度学习技术在各个阶段处理EEG数据时所面临的挑战及未来的发展方向.

关键词：头皮脑电(EEG) 闭环流程深度学习预处理特征提取模型泛化

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面向自组织人群的建筑安全评估算法

浙江大学学报（工学版） 2024年第9期58卷 1844-1856页

作者：武慧何高奇李晨王长波华东师范大学计算机科学与技术学院上海200062

为了解决室内建筑节点不合理与人群逃生路线选择困难的问题,提出面向自组织人群的建筑安全评估算法.基于IndoorGML建立室内空间的水平平面结构和垂直层级结构,形成拓扑空间中的节点关联图,以表示多层建筑物的空间结构.通过对单元空间的... 详细信息

为了解决室内建筑节点不合理与人群逃生路线选择困难的问题,提出面向自组织人群的建筑安全评估算法.基于IndoorGML建立室内空间的水平平面结构和垂直层级结构,形成拓扑空间中的节点关联图,以表示多层建筑物的空间结构.通过对单元空间的风险、通行率的定义,设计基于A^(*)算法的安全疏散路线选择算法.通过分析逃生路线的选择人数、单条逃生路线上节点的最高风险、单条逃生路线的平均逃生时间,找出室内建筑不合理节点并提出优化方案.构建模拟场景进行仿真实验,对比不同路线选择方法的结果,分析并验证所提评估算法的有效性.结果表明,所提出的方法能够找出建筑拥堵的主要因素及其对疏散的影响程度,有助于在建筑设计阶段开展科学的建筑安全评估.

关键词：人群仿真建筑安全评估 Indoor GML 自组织人群安全疏散路线选择

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基于全局局部协同的非均匀图像去雾方法

自动化学报 2024年第7期50卷 1333-1344页

作者：罗小同杨汶锦曲延云谢源厦门大学信息学院计算机科学与技术系厦门361005 华东师范大学计算机科学与技术学院上海200063

近年来,基于卷积神经网络(Convolutional neural network,CNN)的图像去雾方法在合成数据集上取得了显著的进展,但由于真实场景中存在雾分布不均的问题,卷积运算的局部感受野难以有效捕获到上下文指导信息,从而导致全局结构信息丢失.因此... 详细信息

近年来,基于卷积神经网络(Convolutional neural network,CNN)的图像去雾方法在合成数据集上取得了显著的进展,但由于真实场景中存在雾分布不均的问题,卷积运算的局部感受野难以有效捕获到上下文指导信息,从而导致全局结构信息丢失.因此,真实场景下的图像去雾任务面临着巨大的挑战.考虑到Transformer具有捕获长距离语义信息依赖关系的优势,有利于引导全局结构信息重建.然而,标准Transformer结构的高计算复杂度阻碍了其在图像恢复中的应用.针对上述提到的问题,提出一个由Transformer和卷积神经网络组成的双分支协同非均匀图像去雾网络***分支用于提取全局结构信息,同时设计稀疏自注意力模块(Sparse self-attention modules,SSM)以降低计算复杂度.卷积神经网络分支用于获取局部信息,从而恢复纹理细节.在真实非均匀有雾场景下的实验结果表明,该方法不管是在客观评价还是在主观视觉效果方面均达到优异的性能.

关键词：图像去雾卷积神经网络 Transformer 特征融合稀疏自注意力

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基于多任务联合学习的古代经典礼学文献礼俗专名自动识别方法研究

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数据分析与知识发现 2024年第7期8卷 56-66页

作者：斯日古楞林民郭振东张树钧李斌高颖杰内蒙古师范大学文学院呼和浩特010022 内蒙古民族大学计算机科学与技术学院通辽028043 内蒙古师范大学计算机科学技术学院呼和浩特010022 海南大学计算机科学与技术学院海口570228

【目的】针对现有通用命名实体识别模型在古籍特定领域的局限性,提出一种多任务深度学习模型,专门用于多类型礼俗专名的自动识别,以提升古籍中复杂礼俗专名的识别精度和效率。【方法】首先构建包含6个类别的礼俗专名标注语料库,然后构... 详细信息

【目的】针对现有通用命名实体识别模型在古籍特定领域的局限性,提出一种多任务深度学习模型,专门用于多类型礼俗专名的自动识别,以提升古籍中复杂礼俗专名的识别精度和效率。【方法】首先构建包含6个类别的礼俗专名标注语料库,然后构建融合古文预训练语言模型的礼俗专名识别和自动标点一体化模型MJL-SikuRoBERTa-BiGRU-CRF。该模型利用SikuRoBERTa和BiGRU训练语料库并获取上下文语义信息,再由CRF层对两个子任务进行标签约束,生成全局最优的专名和标点标签序列。【结果】所提模型在礼俗专名识别任务上的F1值为84.34%,在自动标点任务上的F1值为75.30%。其中,在宫室、器物、服饰专名类别上效果显著,F1值达到85%以上;在饮食、车具、物产类别上表现稍显不足,F1值为76%~81%。【局限】模型未在更细粒度专名分类上进行验证。另外,本文尝试对专名识别方法进行数据增强,以提高礼俗专名识别效果,但并没有将其应用于所有类别。【结论】本文构建的一体化模型更适用于中国古代礼学文献的礼俗专名识别任务,可为古代礼仪信息抽取、知识库自动构建提供有效支持。

关键词：专名识别古代礼学文献多任务学习古汉语预训练模型

动态信息网中持续扩展k-truss社区序列查找算法

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软件学报 2024年

作者：王芯蕊姚越于东晓高宏成秀珍山东大学计算机科学与技术学院浙江师范大学计算机科学与技术学院

动态信息网(DIN)包含了真实世界中随时间推移不断发生变化的对象以及对象间的联系,常常被刻画为一系列静态无向图快照.社区,由信息网中一些内部联系紧密的对象组成.动态信息网中常常存在这样的社区:在一段时间内,随着时间的推移,社区成... 详细信息

动态信息网(DIN)包含了真实世界中随时间推移不断发生变化的对象以及对象间的联系,常常被刻画为一系列静态无向图快照.社区,由信息网中一些内部联系紧密的对象组成.动态信息网中常常存在这样的社区:在一段时间内,随着时间的推移,社区成员规模不断扩大,并且社区内部成员间始终保持紧密的联系.这样的社区在相应时间段内的演化轨迹在动态信息网的多张图快照上形成了一个社区序列,称为持续扩展社区序列.在动态信息网中查找持续扩展社区序列有重要的实用价值,但是以前的工作并未对此进行研究.结合集合的包含关系和三角连通k-truss模型,提出动态信息网中基于查询点q的持续扩展社区序列(qLEC)模型,设计了一个正向计算社区候选顶点集-反向回溯查找社区序列的持续扩展社区序列两阶段查找算法,并给出基于提早终止策略的时间优化和基于TCP索引压缩技术的空间优化方法.通过充分的实验证明:相比于现有动态社区模型, qLEC模型具有特定的实际意义;两阶段查找算法能够有效找到qLEC模型所刻画的持续扩展社区序列;优化策略显著降低了两阶段查找算法的时间和空间开销.

关键词：动态图三角连通k-truss 持续扩展社区序列基于DFS的回溯算法剪枝

面向Shapelet空间的多变量时间序列密度聚类算法

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计算机科学与探索 2024年第2期18卷 387-402页

作者：盛锦超杜明晶孙嘉睿李宇蕊江苏师范大学计算机科学与技术学院江苏徐州221100

多变量时间序列聚类问题已经成为时间序列分析任务中重要的研究课题,相较于单变量时间序列,多变量时间序列的研究复杂性更高,难度更大。尽管当前已经提出了许多针对多变量时间序列的聚类算法,但是这些算法在精度和解释性方面仍旧不足。... 详细信息

多变量时间序列聚类问题已经成为时间序列分析任务中重要的研究课题,相较于单变量时间序列,多变量时间序列的研究复杂性更高,难度更大。尽管当前已经提出了许多针对多变量时间序列的聚类算法,但是这些算法在精度和解释性方面仍旧不足。其一,当前大部分工作并未考虑多变量时间序列的长度冗余性和变量相关性等问题,导致最终得到的相似性矩阵具有较大误差;其二,数据在聚类过程中普遍采用划分范式,当数值空间呈现复杂分布时该思想表现不佳,并且不具备对各个变量及空间的解释力。针对上述问题,提出了一种面向Shapelet(富有高信息量的连续子序列)空间的多变量时间序列自适应权重密度聚类算法(MDCS)。算法首先对各个变量进行Shapelet搜索,通过自适应策略获取到各自的Shapelet空间,接着对各个变量产生的数值分布进行组合加权,得到了更符合数据分布特征的相似度矩阵,最后利用改进密度计算和二次分配的共享最近邻密度峰值聚类算法对数据进行最终分配。在真实数据集上的实验结果证明,与目前先进的聚类算法相比,MDCS拥有更好的聚类结果,在标准化互信息和兰德系数指标上平均提高了0.344与0.09,兼顾了性能与可解释性。

关键词：多变量时间序列子序列 Shapelet空间密度峰值聚类数据挖掘

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利用可信反事实的不平衡数据过采样方法

计算机工程与应用 2024年第5期60卷 165-171页

作者：高峰宋媚祝义江苏师范大学计算机科学与技术学院江苏徐州221000

针对传统过采样方法不能充分利用数据集信息的缺陷,提出一种基于反事实(counterfactual,CF)的不平衡数据过采样方法,并进一步对生成的少数类合成样本进行了“可信”清除。其核心思想是依据数据集原有实例特征值合成新样本,相比传统过采... 详细信息

针对传统过采样方法不能充分利用数据集信息的缺陷,提出一种基于反事实(counterfactual,CF)的不平衡数据过采样方法,并进一步对生成的少数类合成样本进行了“可信”清除。其核心思想是依据数据集原有实例特征值合成新样本,相比传统过采样的插值法,更能充分挖掘数据中的边界决策信息,从而为分类器提供更多的有用信息,提高分类性能。在9个来自KEEL与UCI的不平衡数据集、5种不同分类器(SVM、DT、Logistic、RF、AdaBoost)上与4种传统过采样方法(SMOTE、B1-SMOTE、B2-SMOTE、ADASYN)进行了大量对比实验,结果表明,所提方法具有更高的AUC值、F1值和G-mean值,可以更为有效地解决类不平衡问题。

关键词：不平衡数据集分类器过采样反事实(CF)