分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间: 2018-10-11 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要: 为解决采用Softmax作为长短期记忆网络分类器导致实体关系识别模型泛化能力不足,不能较好适用中医实体关系抽取等问题,提出一种融合梯度提升树的双向长短期记忆网络的关系识别算法(BILSTM-GBDT)。先采用word2vec对中医文本进行向量化表示,再利用基于注意力机制的双向长短期记忆网络提取高阶特征,最后采用集成分类模型梯度提升树作为特征分类器,提高关系识别效果。在中医等多个关系语料库上的实验结果表明,该模型与传统SVM方法、GBDT方法及其深度学习方法相比,均有更高的精确率、召回率和F值。
分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间: 2018-10-11 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要: 在核相关滤波器跟踪算法中,为了减少背景相似物等杂波对跟踪器的干扰,以及解决不同跟踪结果置信度下的模型更新问题,提出了自适应尺度特征融合与模型更新的跟踪算法。过多特征融合和尺度变化策略改进了多特征的尺度核相关滤波器,使用多峰检测对响应图的整体振荡程度进行判断,再对峰值进行跟踪结果置信度评估;在遮挡、形变等跟踪结果置信度低的情况下及时停止模型更新,在高置信度模型更新时,引入初始模型进行对齐操作,减少模型的更新误差,抑制模型漂移。比较核相关滤波器算法,本算法准确度较高,且在目标尺度变化、遮挡和形变时稳定性更好。在OTB-50数据集上的实验结果表明,本算法在精度和成功率上都比核相关滤波器算法表现更优。
分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间: 2018-10-11 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要: 针对传统极端学习机输入权值与隐层阈值随机设定的问题,提出了输出值反向分配算法。算法在传统极端学习机的基础上,通过优化方法得到最优输出值分配系数,并利用最小二乘法确定网络输入参数。将本文算法应用到常用数据集进行实验,并与其他极端学习机改进算法进行比较,显示本文算法有良好的学习以及泛化能力,能够得到简单的网络结构,证明了算法的有效性。
分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间: 2018-10-11 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要: 深度Q网络存在严重的过估计问题,导致智能体寻找最优策略的能力下降。为了缓解深度Q网络中存在的过估计问题,提出一个更正函数用于对深度Q网络中的评价函数进行改进,当选择的动作为最优动作时更正函数为1,不对当前状态—动作值进行修改,当选择的动作不是最优动作时更正函数小于1,缩小当前状态—动作值,从而使得最优状态—动作值与非最优状态—动作值的差异增大,减少过估计问题的影响。实验证明改进的算法在Playing Atari 2600视频游戏以及OpenAI Gym中取得了更好的性能。说明改进的算法比深度Q网络寻得了更优的策略。
分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间: 2018-10-11 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要: 针对集中式认知网络的信道和功率分配问题,提出了一种基于案例推理和启发式Q学习算法。为了提高Q学习算法的收敛速度,将当前分配问题与存储的历史案例进行相似度匹配,选取最相似案例的Q值,归一化处理后作为启发式Q学习算法的初值。为了提高启发式Q学习的算法性能,引入一个基于信息强度的指导函数,通过强调动作的重要性来改变动作策略;设计的奖赏函数反映了认知系统的能量效率。仿真结果表明,该算法可以明显提高认知网络信道和功率分配的认知系统能量效率和收敛速度。
分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间: 2018-10-11 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要: 癫痫脑电的自动检测是一个不平衡分类问题。提出一种新的不平衡分类算法,基于增减序列合并周期分割算法提取时域特征,引入随机映射优化了旋转森林的计算效率,进而计算基于海林格距离的贝叶斯最小风险来给出测试样本标签。该算法在1 s片段上得到了90.66%灵敏性,92.52%特异性,F2分数为0.9055,并且检出了98.56%的癫痫发作,检测延迟为1.32 s,在不平衡的癫痫脑电数据集上表现出了良好的性能,对于癫痫辅助诊断有着极大的临床意义。
分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间: 2018-10-11 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要: 针对中文电子病历中命名实体识别和实体关系抽取研究方法中存在的问题,提出了一种基于双向长短时记忆网络(bidirectional long short term memory)与CRF(conditional random field)结合的实体识别和实体关系抽取方法。该方法首先使用词嵌入技术将文本转换为数值向量,作为神经网络BiLSTM的输入,再结合CRF链式结构进行序列标注,输出最大概率序列,并对识别结果知识图谱化。实验证明,该方法对中文电子病历进行实体识别和实体关系抽取时的准确率、召回率、F值有明显的提升。实验结果满足临床中系统应用需求,对帮助研究构建临床决策支持系统、个性化医疗推荐服务有引导作用。
分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间: 2018-10-11 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要: 针对双向长短时记忆神经(BiLSTM)模型训练时间长、不能充分学习文本上下文信息的问题,提出一种基于BiGRU-Attention的文本情感分类模型。首先,利用双向门控循环(BiGRU)神经网络层对文本深层次的信息进行特征提取;其次,利用注意力机制(attention)层对提取的文本深层次信息分配相应的权重;最后,将不同权重的文本特征信息放入softmax函数层进行文本情感极性分类。实验结果表明,所提的神经网络模型在IMDB数据集上的准确率是90.54%,损失率是0.2430,时间代价是1100 s,验证了 BiGRU-Attention模型的有效性。
分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间: 2018-10-11 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要: 针对现有变换域通信系统存在较高峰均比及传统迭代限幅滤波算法峰均比收敛缓慢的问题,提出了改进迭代限幅滤波变换域通信信号峰均比抑制算法。该算法通过引入限幅噪声,对其进行滤波,减少峰均比回升的同时有效消除带外频谱扩撒,并在迭代过程中获得更好的峰均比抑制效果。仿真结果表明,该算法一方面能获得更好的峰均比抑制效果,一次迭代较传统算法获得约1dB的性能增益,三次迭代效果优于传统算法四次迭代;另一方面改善带外频谱性能,加入滤波后降低带外频谱功率约5 dB。误码率的对比结果表明,改进算法所损失的系统传输性能非常低。
分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间: 2018-10-11 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要: 针对数字图像的传播安全性问题,以及数字图像加密脱离明文,过分依赖混沌系统的问题,提出了基于明文相关的混沌映射与SHA-256算法的数字图像的加密与监测算法。算法通过使用SHA-256算法计算明文图像的哈希值,作为摘要来监测数字图像的传播;使用前向扩散、关联明文的置乱与后向扩散的方法对数字图像进行加密,Lorenz混沌映射产生相应的密码。结果表明该算法具有较好的抵抗各种攻击的能力,达到了图像传播的安全性与隐蔽性的目的。
分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间: 2018-10-11 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要: 随着新疆地区网络的建设发展,产生了大量维吾尔语网页。为了构建健康网络环境,提出了一种结合n-gram统计模型和类不平衡支持向量机(SVM)分类器的维语文本过滤方法。首先,将网页文本进行预处理操作,通过n-gram统计模型来初步提取词干;然后,对词干进行语义分析,将具有相似含义的词干聚合为一类,以此降低词干维度;最后,在传统SVM中引入一个控制超平面之间距离的参数,构建一种类不平衡SVM,使其能够很好地分类具有非线性不可分和不平衡性的维吾尔语文本。实验结果表明,该方法能够准确分类出不良文本,且具有较短的分类时间。
分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间: 2018-10-11 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要: 针对利用卷积神经网络进行辐射源信号识别过程中时间复杂度高的问题进行研究,提出一种基于降噪自编码器和卷积神经网络结合的算法。首先对雷达辐射源信号进行短时傅里叶变换,获取时频图像;然后对图像进行灰度和阈值二值化处理,将处理后的图像向量化操作输入到降噪自编码器中,提取降噪自编码器隐藏层特征数据完成降维处理,再重构成图片矩阵输入到卷积神经网络中,利用常用的Softmax分类器进行分类识别。通过仿真表明,添加降噪自编码器降维处理后的模型相比较原模型,时间复杂度大幅度下降,在SNR=-6 dB,识别效果能达到80%以上,与利用传统降维方式性能相比,识别效果明显提高。
分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间: 2018-10-11 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要: 针对传统WLAN指纹定位算法中存在的定位精度低、稳定性差、实时性不高等问题,提出一种基于CMAES-SVR的WLAN室内定位算法。该算法首先对接入点(AP)的接收信号强度(RSS)进行统计分析,采用高斯滤波对信号进行预处理,然后利用K-means聚类算法将原始指纹数据库中的定位区域进行聚类分块;其次采用协方差矩阵自适应进化策略(CMAES)优化支持向量回归机(SVR)参数,从而建立CMAES-SVR室内定位学习模型,通过该模型分别构建各定位子区域中RSS信号与物理位置非线性映射关系;最后判断测试点所属类簇,根据该类簇中训练好的CMAES-SVR模型进行回归预测。实验结果表明,与WKNN、传统SVR以及PSO-SVR算法相比,该算法在定位精度、稳定性以及实时性方面均有所提高。
分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间: 2018-10-11 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要: 针对现有面向大数据的计算框架在可扩展性机器学习研究中面临的挑战,提出了基于MapReduce和Apache Spark框架的分布式朴素贝叶斯文本分类方法。提出的方法通过研究MapReduce和Apache Spark框架的适应性来探索朴素贝叶斯分类器(NBC),并研究了现有面向大数据的计算框架。首先,基于朴素贝叶斯文本分类模型将训练样本数据集分为m类。进一步在训练阶段中,将前一个MapReduce的输出作为后一个MapReduce的输入,采用四个MapReduce作业得出模型。该设计过程充分利用了MapReduce的并行优势。最后,在分类器测试时取出最大值所属的类标签值。在Newgroups数据集进行实验,在所有五类新闻数据组上的分类都取得了99%以上的结果,并且均高于对比算法,证明了本文方法的准确性。
分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间: 2018-10-11 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要: 针对解决双语剽窃的检测问题,给出了一种跨语言剽窃检测模型。该模型包括了基于多特征选择的跨语言剽窃分类和基于多特征对应的跨语言剽窃检测。该方法主要是根据译者在进行翻译时出现的欧化现象挖掘出常见的译文特征,在对特征进行进一步的特征选择和特征权值的计算后,训练分类器,针对是否存在跨语言剽窃行为进行分类,最后通过WordNet进行最后的剽窃确认。通过实验对比和实验分析,分别进行了分类结果和检测结果的验证,证明了所给出的模型的有效性和科学性。
分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间: 2018-10-11 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要: 针对单一层次结构实现规则提取,具有规则提取准确性不高,算法运行时间长,难以满足用户使用需求的问题,提出一种基于改进多层次模糊关联规则的定量数据挖掘算法。采用高频项目集合,通过不断深化迭代的方法形成自顶向下的挖掘过程,整合模糊集合理论、数据挖掘算法以及多层次分类技术,从事务数据集中寻找模糊关联规则,挖掘出储存在多层次结构事务数据库中定量值信息的隐含知识,实现用户的定制化信息挖掘需求。实验结果表明,提出的数据挖掘算法在挖掘精度和运算时间方面相较于其他算法具有突出优势,可为多层次关联规则提取方法的实际应用带来突破性进展。
分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间: 2018-10-11 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要: 针对现有三种常见无线射频识别密钥无线生成场景下,设计的相应密钥生成算法中存在的算法理论证明缺失、重放攻击、密钥伪造攻击以及RFID标签身份ID泄露的安全性问题,设计了更安全的基于激活标志位的改进RFID系统密钥无线生成算法。改进算法仅基于多种超轻量级位运算来组合构建安全的算法框架,降低成本,提高效率;利用激活标志位AckBit机制以及新鲜性机制抵抗重放、密钥伪造攻击;通过完整GNY逻辑证明过程与安全性对比分析,证明目标算法的安全可行性。最后,给出原算法与改进算法之间的标签成本代价对比,表明改进的算法在满足低成本的条件下具有更高的安全性。
分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间: 2018-10-11 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要: 针对多最小效用阈值高效用项集挖掘算法(MHUI)中出现的重复计算、挖掘的结果项集不是频繁的问题,提出两个新的快速挖掘算法FMHUI和SFMHUI。FMHUI算法在计算项集的最小效用阈值时利用前一次计算结果,避免了项之间的重复比较。另外定义了项的扩展项的最小效用阈值表EMMU-table快速计算出扩展项的最小效用阈值,提高了运行效率。SFMHUI算法在FMHUI的基础上增加了支持度约束,使挖掘的项集既是高效用的也是频繁的。通过仿真实验验证了所提出算法的高效性和可行性。
分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间: 2018-10-11 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要: 现代工业生产过程存在多种运行模态,数据序列之间具有很强的相关性。传统SVDD作为一种单模态静态故障检测算法,对多模态动态过程故障的检测难以保证其检测的准确性和实时性。为了解决这一问题,提出一种基于近邻差分加权动态SVDD检测方法(NND-DWSVDD)。首先,利用NND剔除数据多模态结构,保证过程数据服从单峰分布;然后,对差分处理后的数据引入动态方法并加入权值将有用的信息凸显出来;最后,利用SVDD方法建立监测模型实现在线监测。NND-DWSVDD提高了多模态动态过程故障检测率。对于多模态动态过程故障检测,NND-DWSVDD不要求多模型建模,只需单独的一个模型,符合单模态故障检测要求。通过多模态数值例子和半导体生产过程数据对该方法的有效性进行验证。
分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间: 2018-10-11 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要: 针对软件定义网络(SDN)泛洪攻击导致的上层性能瓶颈和过载问题,提出一种分布式自组织映射(DSOM)结合K-均值聚类的网络流量攻击检测方法。首先,位于应用层的DSOM控制器将现有数据集发送给集成了DSOM扩展包的交换机,在每个交换机上分别训练DSOM映射;然后,在预定时间内合并DSOM映射;最后,DSOM控制器将合并后的DSOM映射发送到所有OpenFlow交换机,利用K-均值聚类完成最终的分类。实验结果表明,DSOM方案能够有效检测异常流量、解决瓶颈问题,相比传统方法具有一定的优势。此外,提出的方法提高了系统对攻击流量的反应速度,同时给网络系统带来较小的开销。