强基础、重实践——程序设计实验课教学的改革与探索

计算机教学理论与实验脱节,导致学生实际操作能力不足,本文针对这一问题,对程序设计实验课教学体系、教学内容、教学评价进行探索和研究,提出改革的思路和建议,以期达到提高学生专业能力和实际操作能力的目的。     

基于深度学习的智能设备故障诊断研究综述

智能设备故障诊断技术(Intelligent Fault Diagnosis, IFD)将深度学习理论应用于设备故障诊断,能自动识别设备的健康状态和故障类型,在设备故障诊断领域引起了广泛关注。智能设备故障诊断通过构建端到端的AI模型和算法将设备监测数据与机器健康状态关联以实现设备故障诊断,但设备故障诊断的模型和算法较多且相互之间并不通用,采用与监测数据不相符的模型进行故障诊断会导致诊断准确率大幅度下滑。为解决这一问题,在全面调查设备故障诊断相关文献的基础上,首先简述深度设备故障诊断的模型框架,再根据具体应用场景和设备监测数据类型对模型算法进行分类介绍、列表对比及总结,最后针对存在的问题分析了未来的发展方向。本综述有望为智能设备故障诊断的研究提供有益的参考。     

基于Word2Vec和改进注意力机制AlexNet-2的文本分类方法

为了提高文本分类的准确性和运行效率,提出一种Word2Vec文本表征和改进注意力机制AlexNet-2的文本分类方法.首先,利用Word2Vec对文本词特征进行嵌入表示,并训练词向量,将文本表示成分布式向量的形式;然后,利用改进的AlexNet-2对长距离词相依性进行有效编码,同时对模型添加注意力机制,以高效学习目标词...     

凹半监督支持向量机及其应用

在训练集不足的情况下,SVM算法有待改进,以提高其评价的准确性。采用凹半监督支持向量机,利用少量标注样本和大量未标注样本进行机器学习,提高了模型预测的精度。     

改进的Min-Min算法研究

任务调度是网格系统中重要的一环,而任务的调度算法更显得是重中之重。本文对Min-Min算法进行分析,指出Min-Min算法存在的不足。结合网格任务调度的目标,分别从最优调度、负载均衡、服务质量、价格费用4方面提出几种改进的Min-Min算法,重点介绍算法思路,指出算法的优缺点,为以后的改进工作提供参考。     

一种具有去噪能力的全局最小值分割模型

几何主动轮廓模型的能量泛函是非凸性的,导致图像分割结果依赖于曲线的初始化条件,对噪声敏感。针对该问题,提出一种全局最小值分割模型,对能量泛函进行凸性非约束改进,利用基于总变分对偶公式的快速数值化算法实现图像的分割。对合成图像和医学图像的分割结果表明,利用该模型可以准确提取出对象的边界,分割速度快,对噪声具有较好的鲁棒性。     

基于MRT-LDA模型的微博文本分类

微博的广泛使用产生了大量微博数据,这些数据中包含有大量有价值的信息。然而由于微博信息的文本内容简短且其本身带有一些结构化的社会网络方面的信息,传统的主题模型建模方法并不能十分有效地处理微博信息。根据微博信息的特点,提出一个基于Latent Dirichlet Allocation(LDA)的微博生成模型MRT-LDA,利用微博之间的转发、对话、支持(赞)和评论等关系来计算微博之间的相关性,综合考虑微博之间的相关性和同一用户微博信息间的关系,来辅助对微博的主题进行挖掘。采用吉布斯抽样法对模型进行推导,结果表明该模型能有效地对微博数据进行文本挖掘。     

基于领域学习的本体映射方法

在语义数据集成中本体映射是关键,手工设置映射关系消耗时间并且不准确,需要使用本体映射工具自动发现这种映射关系。在现有本体映射方法的基础上提出了基于领域学习的映射方法,可以发现本体中概念之间的映射关系,可以从领域知识中发现复杂映射的规则、增加映射时的实例数据,提高映射发现的查全率和准确率。实验结果验证了算法的有效性。     

工业场景下高斯引导的非显著性字符抹除

图像文本信息在日常生活中无处不在, 在传递信息的同时, 也带来了信息泄露的问题. 近年来文本擦除模型很好地解决了这个问题. 然而, 在工业场景下, 图像会出现高光, 对比度较大的非字符区域, 模型往往很容易其影响发生注意力偏移的现象, 从而忽略了字符区域导致不理想的文本抹除效果. 为了克服这一局限性, 基于注意力提出了一种新的文本擦除网络, 即在网络中嵌入了一层额外的特征层用以给生成图中存在字符的区域进行评分. 同时, 引入了高斯热力图并将其作为基础设计损失函数, 采用监督的方式纠正模型的注意力, 将模型注意力引导至正确的字符区域. 通过在4种不同的数据集上进行对比, 本文所提方法总体上拥有更好的抹除效果. 同时, 该方法在图像存在复杂的背景情况下, 其在图像抹除任务中仍然具有较高的灵活性.     

基于领域学习的本体映射方法

在语义数据集成中本体映射是关键,手工设置映射关系不仅消耗时间而且不准确,需要使用本体映射工具自动发现这种映射关系.在现有本体映射方法的基础上提出了基于领域学习的映射发现策略,可以从领域知识中发现复杂映射的规则,增加映射时的实例数据,从而提高映射发现的查全率和准确率;同时利用本体中丰富的语义知识去筛选候选数据,从而降低映射方法的算法复杂度.实验证明该方法是有效的.