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基于自由纹理的决策滤波算法 预览
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作者 陈家益 战荫伟 +2 位作者 曹会英 吴兴达 李小飞 《南京邮电大学学报:自然科学版》 北大核心 2019年第1期38-44,共7页
为了克服当前的滤波算法在脉冲噪声滤除上的缺陷,进一步提高算法的去噪性能,在当前滤波算法的基础上,提出了基于自由纹理的决策滤波算法,首次提出自由纹理的概念。算法先根据灰度最值进行噪声检测,然后根据噪声与非噪声像素在分布上的... 为了克服当前的滤波算法在脉冲噪声滤除上的缺陷,进一步提高算法的去噪性能,在当前滤波算法的基础上,提出了基于自由纹理的决策滤波算法,首次提出自由纹理的概念。算法先根据灰度最值进行噪声检测,然后根据噪声与非噪声像素在分布上的不同特征,进一步运用自由纹理将噪声与灰度取最值的非噪声像素区分开。基于自由纹理将7×7邻域中的非噪声像素进行纹理分组,取最大自由纹理分组中非噪声像素的中值进行去噪。仿真实验的结果证明,基于自由纹理的决策滤波算法能够更加准确地检测噪声,并且客观的峰值信噪比和图像增强因子以及主观的视觉效果两方面的度量标准证明,算法的去噪性能显著优于当前的滤波算法。 展开更多
关键词 噪声检测 图像去噪 中值滤波算法 自由纹理 决策滤波算法
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基于“工匠型”创新人才培养的工科院校辅导员队伍建设研究 预览
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作者 柯婷 罗嘉文 李靖茂 《社会工作与管理》 2019年第3期108-112,共5页
新时代对高校尤其是工科院校“工匠型”创新人才的培育提出了新要求,辅导员应在其中发挥重要作用。目前,在“工匠型”创新人才培养方面,存在着辅导员对创新创业知识掌握不全面、对创新创业教育责任认知不足、高校对辅导员开展创新创业... 新时代对高校尤其是工科院校“工匠型”创新人才的培育提出了新要求,辅导员应在其中发挥重要作用。目前,在“工匠型”创新人才培养方面,存在着辅导员对创新创业知识掌握不全面、对创新创业教育责任认知不足、高校对辅导员开展创新创业工作重视程度不高、辅导员忽略学生创新创业素养的提升等局限。以高水平理工科大学重点建设高校广东工业大学为例,分析辅导员在“工匠型”创新人才培养方面,具有唤醒学生的“工匠意识”、培养学生知行合一的“工匠精神”、拓展学生全面的“工匠实践”等作用。建议从理论实践能力提升、搭建工作室平台、研发双创教育课程三个方面推动辅导员队伍建设,促进“工匠型”创新人才的培养。 展开更多
关键词 创新创业教育 工匠精神 辅导员队伍建设 “工匠型”创新人才培养
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修剪中值检测的自适应加权中值滤波算法 预览
3
作者 陈家益 战荫伟 +2 位作者 曹会英 吴兴达 李小飞 《计算机科学与探索》 CSCD 北大核心 2019年第3期505-513,共9页
针对现有算法在噪声检测与噪声滤除性能上的缺陷,提出修剪中值检测的自适应加权中值滤波算法。算法利用噪声的灰度特征,根据灰度最值0和255检测噪声,再根据邻域像素的相关性以及在灰度上的近似性,做进一步的噪声检测。根据邻域像素之间... 针对现有算法在噪声检测与噪声滤除性能上的缺陷,提出修剪中值检测的自适应加权中值滤波算法。算法利用噪声的灰度特征,根据灰度最值0和255检测噪声,再根据邻域像素的相关性以及在灰度上的近似性,做进一步的噪声检测。根据邻域像素之间的相关性随距离的增大而减小的特性,对邻域中的信号像素分别赋予不同的加权系数,取加权中值以滤除噪声。算法去噪的邻域大小,随噪声密度和分布自适应地变化。通过去噪图像的主观视觉效果以及客观的去噪性能指标PSNR(peak signal to noise ratio)和IEF(imageenhancement factor),仿真实验证明,所提出的算法相对于现有的算法具有更好的去噪性能,特别对于滤除高密度噪声,具有显著的优越性。 展开更多
关键词 加权中值滤波 噪声检测 修剪中值 灰度最值 加权系数 相关性
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混合加噪声模型与条件独立性检测的因果方向推断算法 预览
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作者 麦桂珍 彭世国 +2 位作者 洪英汉 陈平华 彭昱忠 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2019年第6期1688-1692,共5页
从可观测的变量中推导出潜在的因果关系是人工智能领域的热点研究之一。传统的基于独立性检测的方法是通过检测V结构来确定一组马尔可夫等价类而非最终的因果关系;而加噪声模型算法却只能适应于低维度的因果网络结构。为此,提出一种采... 从可观测的变量中推导出潜在的因果关系是人工智能领域的热点研究之一。传统的基于独立性检测的方法是通过检测V结构来确定一组马尔可夫等价类而非最终的因果关系;而加噪声模型算法却只能适应于低维度的因果网络结构。为此,提出一种采取分治策略的混合加噪声模型与条件独立性检测的因果方向推断方法。首先将一个n维因果网络分解成n个诱导子网络,分别归入三种基本结构(单度结构、非三角结构和存在三角的结构)中的一种,从理论上分别证明其有效性;其次对每个诱导子网络进行基于加噪声模型算法与条件独立性检测相结合的方向推断;最后把所有子网络合并起来构建成完整的因果关系网络。实验表明,该方法比传统的因果关系推断方法更加有效。 展开更多
关键词 因果网络 加噪声模型 马尔可夫等价类
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工业过程中基于FP-growth的启发式过程建模 预览
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作者 甘婷婷 程良伦 李婧瑶 《工业控制计算机》 2019年第6期12-14,共3页
为了解决工业生产过程中记录的生产日志不完备及一些非频繁行为易被忽略,造成企业生产效率低下的问题,提出一种基于FP-growth的启发式过程挖掘算法。该算法改变传统关联规则算法计算单一项集支持度的方法,在计算任务间支持度的基础上找... 为了解决工业生产过程中记录的生产日志不完备及一些非频繁行为易被忽略,造成企业生产效率低下的问题,提出一种基于FP-growth的启发式过程挖掘算法。该算法改变传统关联规则算法计算单一项集支持度的方法,在计算任务间支持度的基础上找出部分任务间的关联规则,然后应用启发式挖掘算法挖掘出船舶管件的生产过程模型,并进行分析。 展开更多
关键词 FP-GROWTH算法 关联规则 过程模型 管件加工 非频繁行为 不完备事件日志
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基于显著性区域检测的抗干扰车辆颜色识别 预览
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作者 利齐律 程良伦 黄国恒 《工业控制计算机》 2019年第5期95-96,共2页
在车辆颜色识别的过程中,车辆图像中主要颜色区域的准确分割、排除非颜色干扰区域始终是个问题。因此提出一种基于显著性区域检测的抗干扰车辆颜色识别算法,针对车辆颜色区域分割不准确问题进行一定程度的改善,去除车辆颜色干扰区域并... 在车辆颜色识别的过程中,车辆图像中主要颜色区域的准确分割、排除非颜色干扰区域始终是个问题。因此提出一种基于显著性区域检测的抗干扰车辆颜色识别算法,针对车辆颜色区域分割不准确问题进行一定程度的改善,去除车辆颜色干扰区域并使用自适应k近邻算法(KNN)进行颜色分类。实验结果表明,该方法能有效分割车辆主要颜色区域,并且能达到比较好的分类识别效果。 展开更多
关键词 车辆颜色识别 显著性区域检测 自适应k近邻算法 抗干扰
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多邻域中值滤波算法在医学图像中的应用 预览
7
作者 陈家益 董梦艺 +2 位作者 战荫伟 曹会英 熊刚强 《暨南大学学报:自然科学与医学版》 CAS CSCD 北大核心 2019年第1期85-94,共10页
目的:克服现有的滤波算法在噪声检测与噪声滤除上的缺陷,进一步提高去噪性能.方法:提出了多邻域中值滤波算法,对噪声检测和噪声滤除的方法分别进行改进.算法用邻域中的灰度极值进行噪声检测,对检测出来的可疑噪声,用邻域的中值作进一步... 目的:克服现有的滤波算法在噪声检测与噪声滤除上的缺陷,进一步提高去噪性能.方法:提出了多邻域中值滤波算法,对噪声检测和噪声滤除的方法分别进行改进.算法用邻域中的灰度极值进行噪声检测,对检测出来的可疑噪声,用邻域的中值作进一步的噪声检测.对噪声像素,在其邻近的9个邻域中分别求出信号像素的中值,然后用所有中值的中值作为噪声像素新的灰度.结果:基于医学图像的实验结果证明,相对于现有的算法,所提出的算法的去噪图像更加清晰,去噪结果的PSNR和SSIM值更高.结论:所提出的算法在彻底去除噪声的同时,很好地保持了图像的纹理边缘和细节,相对于现有的滤波算法,具有更好的去噪性能. 展开更多
关键词 图像去噪 噪声检测 中值滤波 多邻域中值滤波
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Halton序列并行加速与优化 预览
8
作者 傅应龙 程良伦 王卓薇 《计算机工程与设计》 北大核心 2019年第5期1305-1310,共6页
Halton序列内部算法相关性复杂,生成大数量级的Halton序列耗时巨大,不利于实时性研究。针对该状况,提出在“天河二号”超算平台下的Halton序列并行加速方案,利用OpenMP实现多线程并行,在此基础上优化Halton序列生成过程,减少空间存储度... Halton序列内部算法相关性复杂,生成大数量级的Halton序列耗时巨大,不利于实时性研究。针对该状况,提出在“天河二号”超算平台下的Halton序列并行加速方案,利用OpenMP实现多线程并行,在此基础上优化Halton序列生成过程,减少空间存储度以及并行通讯开销,提高生成速率。实验结果表明,通过“天河二号”超算平台上多线程并行加速,加速倍数可达22.2842倍。 展开更多
关键词 天河二号 Halton序列 并行化 多线程 OPENMP
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新工科形势下离散数学课程教学改革探索 预览
9
作者 苏庆 林华智 黎展毅 《计算机教育》 2019年第1期25-28,32共5页
通过挖掘离散数学课程与其后续主干课程的联系,从循序渐进的角度,提出将原有的教学内容与后续课程相关知识融会贯通,并加强运用离散数学理论知识对实际问题进行抽象建模和求解的能力培养,阐述教学改革实施过程,说明4年教学实践取得的成果。
关键词 软件专业 离散数学 教学改革 实践能力培养
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基于并行概率规划的股票指数模拟 预览
10
作者 饶东宁 郭海峰 蒋志华 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2019年第6期1334-1350,共17页
在金融领域,股票指数(简称股指)模拟与分析是一个重要课题,用于股票市场的长期分析.然而,大多数的这类工作目前由专业的分析师来完成,非职业投资者难以涉及.另一方面,现有的基于数学或机器学习的股指模拟方法具有参数多、人工干预多、... 在金融领域,股票指数(简称股指)模拟与分析是一个重要课题,用于股票市场的长期分析.然而,大多数的这类工作目前由专业的分析师来完成,非职业投资者难以涉及.另一方面,现有的基于数学或机器学习的股指模拟方法具有参数多、人工干预多、可解释性差等缺点.针对以上问题,本文基于并行概率规划(Parallel Probabilistic Planning,PPP),提出了一个股指模拟的规划领域模型,并能够进行自动求解.股票市场具有大量的不确定性和并发性,因此适合用并行概率模型来表示.方法的核心思想是将股指模拟问题转化为智能规划问题.首先,本文构建股指模拟问题的规划领域模型.由于股票市场的复杂性,需尽可能地考虑各种影响因素、约束条件、可能事件以及它们之间的关联.构建的规划领域模型由针对PPP的规划语言RDDL(Relational Dynamic Influence Diagram Language)来进行描述.接着,使用PPP的模拟求解工具——rddlsim来进行基于抽样的规划求解.rddlsim是国际概率规划大赛IPPC提供的求解工具,能够全面地解析RDDL描述.实验数据使用上证50指数和上证100指数的股票数据.即,从某个时间点开始,通过求解对应的规划问题来模拟未来一年股票指数的变化趋势.求解结果,一方面,与真实股票指数变化作对比;另一方面,与基于线性回归、基于SVM和基于LSTM的三种模拟方法的结果作对比.我们分别使用交叉熵、最小二乘和皮尔森相关系数作为损失函数.实验表明,本文的模拟效果比较贴近于真实的股指变化趋势;在大多数情况下,本文方法优于基于回归或SVM的模拟方法,且与基于LSTM的方法性能相当.并且,相对于对比的模拟方法,本文方法提供了较强的可解释性,且在求解过程中不需人工干预或调参.这是因为,形式化的规划领域描述展示了在股指模拟问题中各种因素如何相互影响,而且自动求解得到的规划解给 展开更多
关键词 股票指数模拟 并行概率规划 并发性 不确定性 智能规划
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基于全卷积网络的胎儿脑部超声图像分割算法 预览
11
作者 叶海 冯开平 谢红宁 《现代计算机》 2019年第17期51-54,共4页
胎儿脑部超声图像中颅骨光环之外的区域包含大量无关信息,不利于超声图像分类或识别任务。提出一种改进的全卷积网络实现胎儿脑部超声图像中颅骨光环的分割与提取。使用多种生产环境下的数据集,在原始U-Net神经网络中加入空洞卷积和原... 胎儿脑部超声图像中颅骨光环之外的区域包含大量无关信息,不利于超声图像分类或识别任务。提出一种改进的全卷积网络实现胎儿脑部超声图像中颅骨光环的分割与提取。使用多种生产环境下的数据集,在原始U-Net神经网络中加入空洞卷积和原方法进行比较。实验表明,加入空洞卷积的分割模型更高效地提取胎儿脑部超声图像中的颅骨光环,能够作为胎儿脑部超声图像识别和分类任务中消除噪声的有效方法。 展开更多
关键词 计算机视觉 深度学习 全卷积网络 超声图像 图像分割
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消除椒盐噪声的基于纹理特征的决策滤波
12
作者 陈家益 战荫伟 +1 位作者 曹会英 董梦艺 《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心 2019年第3期126-135,共10页
图像中椒盐噪声的有效去除,取决于噪声检测和噪声灰度估测的准确性,但现有的滤波算法在噪声检测和噪声灰度估测上的准确性不高。因此,提出了基于图像纹理特征的决策滤波算法。算法根据椒盐噪声的灰度最值特征和独立性,以及图像纹理的特... 图像中椒盐噪声的有效去除,取决于噪声检测和噪声灰度估测的准确性,但现有的滤波算法在噪声检测和噪声灰度估测上的准确性不高。因此,提出了基于图像纹理特征的决策滤波算法。算法根据椒盐噪声的灰度最值特征和独立性,以及图像纹理的特征进行噪声检测,将噪声与信号像素准确地区分开。算法根据纹理中像素灰度的平滑变化特征,将邻域中的信号像素进行分组,然后基于相关性与正态概率分布的意义,取与邻域均值最接近的分组的中值作为噪声像素的估测值。实验的结果证明,所提出的算法检测噪声更加准确,其去噪结果对应的峰值信噪比(PSNR)比现有的算法平均提高1.9 dB以上,图像增强因子(IEF)比现有的算法平均提高119以上。因此,相对于现有的算法,所提出的算法在去噪性能上具有显著的优越性。 展开更多
关键词 图像去噪 噪声检测 中值滤波 灰度最值 纹理特征 决策滤波
新思想引领研究生主流舆论阵地建设研究 预览
13
作者 孔祥君 王舒书 《市场周刊》 2019年第2期157-159,共3页
随着信息化应用的不断深入,能否利用信息化思维,牢牢掌握高校意识形态工作的领导权,对于传播习近平新时代中国特色社会主义思想,加强高校学生思想政治教育,构建学生意识形态框架,夯实高校主流舆论阵地基础有着至关重要的作用。“生逢其... 随着信息化应用的不断深入,能否利用信息化思维,牢牢掌握高校意识形态工作的领导权,对于传播习近平新时代中国特色社会主义思想,加强高校学生思想政治教育,构建学生意识形态框架,夯实高校主流舆论阵地基础有着至关重要的作用。“生逢其时,重任在肩”,总书记认为我国青年一代必将大有可为、大有作为。在新时代用新思想强化当代青年人的主流意识形态,加强高学历人才的意识形态教育,引领研究生主流舆论阵地建设,抢占主流舆论制高点。 展开更多
关键词 信息化时代 研究生 意识形态
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基于表情分析和视线追踪的用户反馈采集技术 预览
14
作者 王宁致 黄碧玲 郑敏仪 《智能计算机与应用》 2019年第3期63-68,共6页
用户反馈,是指使用某一产品的用户对其产品所提出的有关于产品的情况反馈。用户反馈采集有利于公司优化其产品,为用户提供更好的服务。传统的用户反馈采集方法如跨站跟踪、Cookie跟踪或观察流量信息,仅反馈用户浏览行为的信息,而忽略了... 用户反馈,是指使用某一产品的用户对其产品所提出的有关于产品的情况反馈。用户反馈采集有利于公司优化其产品,为用户提供更好的服务。传统的用户反馈采集方法如跨站跟踪、Cookie跟踪或观察流量信息,仅反馈用户浏览行为的信息,而忽略了用户的潜在兴趣。基于表情分析和眼球视线追踪技术的用户反馈采集核心技术能够反映用户在网页页面浏览时,无意识状态下自然流露的潜在兴趣。研究采用基于类Haar特征的面部检测的Adaboost算法,及基于深度学习的面部情感识别技术,使人类面部情感识别的正确率可达90%。同时使用深度学习方法,在没有高精度且昂贵的仪器条件下,仅借助笔记本电脑前置摄像头实现视线追踪的效果。测试比较3种不同的深度学习的网络结构实现视线追踪的准确率,其中效果最佳的一种网络结构的准确率可达49.60%。 展开更多
关键词 用户反馈采集 视线追踪 表情分析 深度学习
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基于双数组trie树的多模式复杂事件检测方法 预览
15
作者 黄思猛 程良伦 王涛 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2019年第4期91-95,共5页
制造物联网中海量实时数据流急需高效的事件检测与处理方法,高效意味着单位时间内使用较小的存储空间处理更多的输入事件。提出一种基于双数组trie树的多模式复杂事件检测方法,通过构建多模式匹配自动机模型减少查询过程中冗余的检测和... 制造物联网中海量实时数据流急需高效的事件检测与处理方法,高效意味着单位时间内使用较小的存储空间处理更多的输入事件。提出一种基于双数组trie树的多模式复杂事件检测方法,通过构建多模式匹配自动机模型减少查询过程中冗余的检测和计算,并利用双数组trie树充分压缩存储空间,从而提高了复杂事件处理的效率。仿真实验表明,提出的方案相比传统的单模式复杂事件检测,具有较小的空间和时间消耗。 展开更多
关键词 制造物联网 复杂事件处理 多模式匹配 自动机模型 双数组trie树
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基于一维卷积神经网络的多特征社交网络流行度预测研究 预览
16
作者 林锦发 程良伦 应稼田 《现代计算机》 2019年第7期3-9,15共8页
传统的社交网络流行度预测方法只考虑少数的特征,致使预测结果在大规模数据集中表现不好。现提出一种基于一维卷积神经网络(One-DCNN)的多特征社交网络流行度预测方法。该方法考虑所有元数据特征,并提出先验特征构造对其进行预处理。因... 传统的社交网络流行度预测方法只考虑少数的特征,致使预测结果在大规模数据集中表现不好。现提出一种基于一维卷积神经网络(One-DCNN)的多特征社交网络流行度预测方法。该方法考虑所有元数据特征,并提出先验特征构造对其进行预处理。因元数据固有的一维特性,提出使用One-DCNN进行深度特征提取,最后使用LightGBM对其进行回归与预测。实验证明,One-DCNN能有效地提取出特征,且所提出的方法效果较传统方法和其他回归方法有较大的提升。 展开更多
关键词 社交网络 流行度预测 先验特征 一维卷积神经网络(One-DCNN)
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基于事务映射区间求交的高效频繁模式挖掘算法 预览
17
作者 吴磊 程良伦 王涛 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2019年第4期1031-1035,1050共6页
关联规则挖掘是数据挖掘的重要研究课题。大数据处理对关联规则挖掘算法效率提出了更高要求,而关联规则挖掘最耗时的步骤是频繁模式挖掘。针对当前频繁模式挖掘算法效率不高的问题,结合Apriori和FP-growth算法,提出一种基于事务映射区... 关联规则挖掘是数据挖掘的重要研究课题。大数据处理对关联规则挖掘算法效率提出了更高要求,而关联规则挖掘最耗时的步骤是频繁模式挖掘。针对当前频繁模式挖掘算法效率不高的问题,结合Apriori和FP-growth算法,提出一种基于事务映射区间求交的频繁模式挖掘算法(interval interaction and transaction mapping,IITM)。只需扫描数据集两次来生成FP树,然后扫描FP树将每个项的ID映射到区间中,通过区间求交来进行模式增长。该算法解决了Apriori算法需要多次扫描数据集、FP-growth算法需要迭代地生成条件FP树来进行模式增长而带来的效率下降的问题。在真实数据集上的实验显示,在不同的支持度下IITM算法都要优于Apriori、FP-growth以及PIETM算法。 展开更多
关键词 数据挖掘 频繁模式 事务映射 区间求交
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基于条件生成对抗网络的漫画手绘图上色方法 预览
18
作者 梁培俊 刘怡俊 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2019年第1期308-311,共4页
提出一种基于条件生成对抗网络(CGAN)的漫画手绘图自动上色方法。实验中,采用U型结构的生成器,对网络模型使用L1进行约束,在生成器和判别器的对抗式训练中,模型不断学习并优化手绘图到对应彩色图像间的映射关系,最后使用训练得到的条件... 提出一种基于条件生成对抗网络(CGAN)的漫画手绘图自动上色方法。实验中,采用U型结构的生成器,对网络模型使用L1进行约束,在生成器和判别器的对抗式训练中,模型不断学习并优化手绘图到对应彩色图像间的映射关系,最后使用训练得到的条件GAN网络模型对手绘图上色。实验表明,使用这种方法可以有效并且快速地对漫画手绘图上色,同时保持可观的视觉效果。 展开更多
关键词 漫画 手绘图 上色 深度学习 条件生成对抗网络
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利用Sentinel-1A遥感影像的中山市滑坡地质灾害监测 预览
19
作者 刘玉萍 孙盛 +3 位作者 陈俊宇 胡波 余旭 邓少平 《现代计算机》 2019年第14期34-38,共5页
以中山市辖区范围内的滑坡地质灾害监测需求为基础,共收集16景Sentinel-1A遥感影像数据,应用短基线时序干涉合成孔径雷达(SBAS-InSAR)技术对坦洲宝鸭山滑坡灾害监测点进行垂直方向滑坡形变量的提取;并开展2次野外测绘实验用于验证,通过... 以中山市辖区范围内的滑坡地质灾害监测需求为基础,共收集16景Sentinel-1A遥感影像数据,应用短基线时序干涉合成孔径雷达(SBAS-InSAR)技术对坦洲宝鸭山滑坡灾害监测点进行垂直方向滑坡形变量的提取;并开展2次野外测绘实验用于验证,通过对比影像测量与人工野外测绘实验数据结果,可得到所测区域沉降总体均匀的结论。 展开更多
关键词 合成孔径雷达 干涉合成孔径雷达 滑坡
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基于注意力迭代扩张卷积网络的医学实体识别 预览
20
作者 徐凯 王崎 +2 位作者 康培培 李振彰 刘文印 《现代计算机》 2019年第16期3-6,16共5页
医学命名实体识别对于促进医学研究具有重要作用。针对现有方法计算效率低,精度不高的问题,提出基于注意力迭代扩张卷积(AIDC)的识别方法。使用迭代扩张卷积神经网络计算隐状态,融入多头注意力机制解析句子结构,结合CRF计算出最优标签... 医学命名实体识别对于促进医学研究具有重要作用。针对现有方法计算效率低,精度不高的问题,提出基于注意力迭代扩张卷积(AIDC)的识别方法。使用迭代扩张卷积神经网络计算隐状态,融入多头注意力机制解析句子结构,结合CRF计算出最优标签序列。在NCBI疾病和BC5CDR化学数据集上,AIDC比双向长短时记忆网络快1.9倍,同时也获得较高F1值分别为0.856和0.901。 展开更多
关键词 命名实体识别 卷积 神经网络
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