• 基于Neo4j对西藏领域本体的存储方法研究

    王飞;易绵竹;谭新;陈永升;向一帆

    基于本体语义理论构建的西藏领域本体定义了一种多属性值对的语义表示框架,建立了语义关联数据模型,将文本中的对象和事件通过语义属性联系起来,可以为多种应用提供支持。该语义表示框架可以表示成多维度的RDF数据,采用传统的关系型数据库存储会带来空间浪费和数据管理困难等问题。在大数据存储技术的推动下,产生了非关系型数据库用以存储复杂关系数据。本文主要研究了将西藏领域本体数据按照节点和边的形式存储在图数据库Neo4j中的方法,使数据库能够更有效地存储语义数据,并提供可视化的查询与处理,与传统的关系型数据库相比提高了操作效率。

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  • 面向社交网络数据的等差数列聚类匿名算法

    刘振鹏;董姝慧;李泽园;张庆文;刘嘉航;李小菲

    针对社交网络隐私保护如何减少信息损失,实现数据可用性的问题,提出一种个性化等差数列聚类匿名分配算法(PAS-CAA)。首先对选取的初始节点进行优化,基于综合相似度进行聚类,使每个超点至少包含k个节点;区分非敏感超点集和敏感超点集,对敏感超点集采用递减等差数列进行聚类,灵活地调节保护力度,对非敏感超点集实现基本的k保护力度;最后对超点进行匿名化处理。仿真实验结果表明算法在保护社交网络用户隐私的同时可以减少信息的损失,保留统计属性,实现了社交网络的个性化隐私保护。

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  • 基于城市区域多模态融合的人群流量预测

    刘玉强;顾晶晶;孙明;凌超

    提出了一种基于多模态融合的人群流量预测算法(multimodal fusion for crowd flow prediction,MFCFP)。首先使用图卷积算子来探索区域之间的相关性以建立多模态,不同的模态可以捕捉不同的影响因素。然后进行多模态融合,并将带有注意力机制的基于图卷积神经网络应用于本文模型,以更好地建立相关区域关联。通过在真实的上海数据集上进行试验,证明了所提出的模型可以准确地预测人群活动流量。

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  • 16S r RNA基因可变区与全长序列进化关系相似性分析

    刘爽爽;帖云;齐林;刘峰辉;王磊

    为了分析细菌16S rRNA基因可变区与其全长序列之间进化关系的相似性,对核糖体数据库项目(RDP)所提供的细菌16S rRNA基因进行了研究。在对可变区进行截取、筛选等数据预处理后,对可变区实际碱基数目和操作分类单元数目进行了统计分析,结果显示,V2、V3、V4可变区,特别是V2、V4可变区,不仅在序列长度上较长,实际碱基数目也大大超过其他可变区,较其他可变区包含更多的序列信息;建立了层次距离矩阵算法,计算出V2、V3、V4可变区与全长序列所构建的进化树之间的距离差异值分别为59 052、87 154、45 848,可见V4可变区在进化关系上更接近全长序列,使用V4可变区构建进化树的可信度要优于V2、V3可变区,且层次距离矩阵算法比一些传统的距离与相似度算法具有更好的性能。

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  • 基于在线评论情感分析和模糊认知图的产品差异性研究

    段恒鑫;刘盾;叶晓庆

    产品差异化问题是电子商务研究的重要方向之一。企业通过产品差异化分析,能够使其产品或服务脱颖而出,从而增强品牌忠诚度和竞争力。从品牌和品牌层级两个维度出发,提出了一种基于在线评论情感分析和模糊认知图的产品差异性分析模型。首先,利用LDA模型提取用户关注属性;其次,通过LSTM和概率语言术语集捕获用户对商品及其属性的情感倾向;然后,利用模糊认知图,进一步探索属性间的关系;最后,根据扩展Bonferroni平均算子对决策信息进行汇总,获得对不同品牌与层级的综合评价,提出相应的改进意见。实验结果表明,提出的模型可以有效地挖掘用户关注属性以及属性关联关系,并能提升产品差异性的分析效果。

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  • 融合钻孔与地质剖面的三维地质混合插值方法

    李健;王心宇;刘沛溶;马玉荣;王广印

    针对传统三维地质建模中多源数据融合精度不高、插值算法单一,无法满足高精度地下三维地质建模等问题,提出了一种融合钻孔与地质剖面的三维地质混合插值方法。首先通过钻孔分层节点的提取与地质剖面的离散转换实现两种数据的无缝融合,并作为三维地质建模的基础数据;然后利用探索性空间分析判定空间数据间的自相关特性,通过交叉验证对比多种插值算法在各个地层中的适用性,选取每个地层拟合精度高、效果最佳的插值算法进行插值加密;最后利用郑州市实测钻孔与剖面数据进行实验,证明了该方法能够提升插值精度,插值后的数据既能满足三维地质空间的精细建模要求、适应不同的地质状况,也能为后续的地质空间分析与应用提供支撑。

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  • 基于粗糙集约简与狮群优化算法的机器人路径规划研究

    万仁霞;高艳龙

    为了解决机器人路径规划冗余数据多、寻优质量差和收敛速度慢等问题,提出一种粗糙集约简技术与狮群优化算法相结合的寻找机器人最优路径算法。首先,采用栅格法对机器人工作环境建模;其次,用粗糙集知识约简和核对初始决策表进行简化,获得最小化决策表,用于训练初始狮子种群;最后,用改进的狮群算法寻找最优路径。实验结果表明,所提算法路径寻优质量高、收敛速度快,且具有较高的寻优稳定性。

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  • 基于原始单通道脑电图的高效睡眠自动分期方法

    陶雨洁;杨云

    提出一种基于单通道脑电数据的睡眠自动分期方法。利用多个并行的卷积操作学习脑电的多尺度空间特征,使用长短期记忆网络挖掘局部时不变特征中的时间信息。针对类别不平衡问题,采用时移滚动方法和加权交叉熵损失函数。在公开数据集Sleep-EDF上的实验结果表明,所提方法仅使用单通道数据实现了端到端的高效睡眠自动分期,缓解了不平衡数据集的分类问题。

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  • 一种基于产品方面的神经网络推荐模型

    王素格;刘宇飞;李旸;符玉杰;郑建兴

    提出一种端到端的基于产品方面的神经网络推荐模型。该模型利用产品方面标签注意力机制,建模了用户偏好和项目特性之间的联系,并对用户和项目采用方面级别的表示,模拟用户与项目间的细粒度交互过程,从而获得更精确和更具解释性的推荐结果。在COAE中文汽车领域数据集和Yelp基准数据集上分别进行实验,结果表明,所提模型的性能明显优于ANR和NARRE模型。

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  • 基于QoS驱动的多目标优化用户动态关联研究

    牟洁茹;何华;刘聪;李琳

    为实现5G通讯网络自组织自优化发展,提出一种混合控制多目标优化用户动态关联算法。在满足用户服务质量和基站成本效益的需求下,同时考虑吞吐量、能耗、基站效用等因素,基于QoS需求实现用户和基站的动态关联,从而解决因用户动态变化带来的网络拥塞、资源浪费、负载增加等问题。并引入随机梯度下降算法优化传输功率,提高网络吞吐量与基站利用率。仿真结果表明,该算法在提高网络吞吐量和基站利用率的基础上能有效缓解基站负载不均衡现象,为进一步研究奠定了理论基础。

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  • 微生物在涉重污泥和抗生素菌渣处理中的应用研究综述

    高镜清;王世龙;黄真真;李旋;李永红

    涉重污泥和抗生素菌渣被列入“危废”行列,对环境具有严重的危害性,而微生物因其独特的优点在这些“危废”处理中发挥着不可替代的作用。对环境中重金属和残留抗生素的危害、涉重危废和抗生素菌渣的处理方式、微生物在涉重危废和抗生素菌渣处理中的反应机制及应用等方面进行了归纳与总结,同时也阐述了微生物技术在涉重污泥和抗生素菌渣处理过程中面临的主要困难与挑战,并提出了微生物在处理“危废”方面未来的研究方向,以期为微生物技术在涉重危废和抗生素菌渣处理中的广泛应用提供理论依据,并为涉重污泥和抗生素菌渣的资源化再利用提供参考。

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  • 基于广义Jaccard系数的SWOMP语音压缩感知重建算法

    刘建生;赵茂君;李忠兵;段洪名;蒋川东

    针对分段弱正交匹配追踪(SWOMP)算法使用内积匹配准则完成原子筛选时存在丢失原子的现象,造成重建语音信号质量差的缺点,提出了一种基于广义Jaccard系数的SWOMP算法。该算法利用广义Jaccard系数相似性的匹配准则代替内积匹配准则,在保留原子信息的同时放大了相关性,解决了以内积准则求向量相似度造成原子丢失的问题,优化了原子筛选。在相同条件下,对重建语音信号从平均帧信噪比和主观语音质量评估两个方面进行评价。仿真评价结果表明,与SWOMP算法相比,基于广义Jaccard系数的SWOMP算法能有效提高对语音信号重建的性能。

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  • 基于混合相似度度量的跨语言舰船实体匹配算法

    孟卓鹏;吴继冰;刘丽华;王懋;邓苏;黄宏斌

    由于装备信息的敏感性,军事领域的跨语言实体匹配问题会面临缺乏标注好的平行语料、依赖机器翻译质量等问题。从这些问题出发,提出了一种跨语言舰船实体匹配算法。首先归纳匹配规则,通过融合机器翻译和词典短语释义取得语言转换结果,设计了检测后缀相同字符串的相似度度量suffix-matter优化候选集,提高了算法的效率。还设计了捕捉字符和发音特征的混合相似度度量MixSim协助寻找匹配的实体。利用从互联网上爬取各国舰船活动事件的新闻报道和简式舰船数据进行实验,结果表明算法取得了较好的效果,而且证明了两种相似度度量在字符串比对中的有效性。

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  • 深度加权子域自适应网络

    吴兰;李崇阳

    部分领域自适应作为领域自适应一种特殊且重要的场景,由于其存在的异常源类经常导致负迁移,从而造成训练和建模效果不理想,为此提出了一种深度加权子域自适应网络。该网络针对深度网络提取的类别特征中存在异常源类造成的负迁移,设置重要性加权自适应权重调节机制,解决异常源类造成的分类精度较低的问题;并提出局部加权最大均值差异策略,对齐相关子域的分布,获取更多的细粒度信息,解决全局对齐中迁移性能不高的问题。在Office-31、Office-Home数据集上与PADA、SAN、IWAN等方法的仿真对比实验表明,该方法可以获得比现有主流方法更高的分类准确率,有效地解决迁移过程中异常源类造成的负迁移问题,并且在不同浑浊度的水下数据集识别准确率达到90.55%。

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  • 基于VMD分解与MIC特征分析的风电功率组合预测

    甄成刚;张争鹏

    风力出电预测结果的准确性直接影响电力系统的调度安全,故提出一种基于变分模态分解(VMD)和最大信息系数(MIC)的风电功率组合预测方法。针对风力发电功率时间序列的随机性和波动性,利用VMD将原始风电功率序列分解为具有不同波动特性的模态分量;然后考虑气象信息与风电机组运行条件,采用MIC在考虑时间尺度后对各分量进行特征选择;基于诱导有序加权平均(IOWA)算子建立组合模型分项进行预测,最后将各模态分量的预测结果叠加获得最终预测值。基于风电场实测数据进行实验,结果表明所提组合预测模型能有效提高预测精度。

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  • 基于时频融合卷积神经网络的股票指数预测

    姜振宇;黄雁勇;李天瑞;蔡福旭

    传统的股票指数预测方法是在含噪声、非平稳以及非线性的原始股指序列数据上实施的,这将导致预测精度的下降。为了解决这个问题,提出了一种基于时频融合卷积神经网络的股指预测方法。首先通过引入变分模态分解(VMD)将原始序列数据分解到频域特征上,使得分解后的股指数据具有低信噪比,同时具有更明显的趋势性和平稳性。进一步结合时序卷积神经网络(TCN),构建了时频融合的卷积神经网络模型。最后在6个实际数据集上与8个基准方法进行比较,实验结果表明该方法具有更高的预测精度和更好的解释性。

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  • 广义可能性计算树逻辑模型检测中的成本分析

    马占有;李健祥;李召恺;郭昊

    为解决广义可能性计算树逻辑模型检测中的成本问题,提出了带成本的广义可能性计算树逻辑模型检测方法。首先,引入带成本的广义可能性决策过程模型,该模型不仅能刻画系统的非确定选择和可能性转移,还能定量刻画系统的能耗、开销等成本。其次,在带成本的广义可能性决策过程模型下,给出了带成本的广义可能性计算树逻辑的语法及语义。然后,在已有文献基础上给出了第k步瞬时期望成本算子、前k步累积期望成本算子以及可达期望成本算子的模型检测算法。最后,通过一个实例说明了该模型检测算法的实际应用。

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  • 基于特征优化生成对抗网络的在线交易反欺诈方法研究

    张浩;康海燕

    为了降低在线交易欺诈数据的不平衡性对欺诈检测效果的影响,提出了一种基于特征优化生成对抗网络的在线交易反欺诈方法。该方法建立了WGAN网络包括生成模型和判别模型,对数据进行Key特征选取,在数据生成过程中进行Gumbel-softmax技巧采样输出,优化生成数据质量和提高训练稳定性;交替训练判别模型和生成模型直至模型收敛;接着将收敛的生成模型作为样本生成器生成少数类样本对原始数据进行平衡处理;利用平衡处理后的数据训练分类模型并进行模型评估。通过实验证明,该方法生成数据的效果优于SMOTE及其变种方法。

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  • 一种视觉显著性引导的模糊聚类图像分割方法

    白雪飞;韩晓静;王文剑

    传统的模糊C均值聚类算法利用图像的灰度、颜色、纹理、强度等底层特征进行聚类来实现图像的分割,容易受到噪声的影响,且计算量大,不能提供理想的彩色图像分割结果。针对这两个问题,提出一种视觉显著性引导的模糊聚类图像分割方法。首先使用显著性检测对图像进行初始化分割,得到带有区域级标注信息的引导图,然后将引导图作为指导信息,引导模糊聚类算法对图像进行细分割。在公共数据集上的实验结果表明,本文方法与其他改进的FCM算法和深度网络分割模型相比,可以取得较好的分割效果,有效减少了分割时间。

    年期 [查看摘要][在线阅读][下载 1204K]
  • 基于知识和数据融合驱动的设备故障诊断方法

    刘晶;高立超;孙跃华;冯显宗;季海鹏

    传统设备故障诊断方法通常基于单一的机理知识或运行数据,难以解决多复杂工况、多故障类型的设备故障问题。针对以上问题,提出了一种基于知识和数据融合驱动的设备故障诊断方法,从单纯依赖机理知识或运行数据到两者融合驱动,进一步形成故障图谱诊断系统,不仅通过优化的双向长短时记忆网络模型对设备运行数据进行故障分类,而且可以展示详细故障信息以及相似故障。经实验分析验证,故障诊断准确率平均达到95.03%,同时系统通过基于融合故障链的知识图谱进行辅助决策,返回故障相关信息。对比传统分类模型准确率表现突出,并实现了机理知识与数据驱动相融合的设备故障领域图谱构建。

    年期 [查看摘要][在线阅读][下载 1297K]
  • 机会网络中基于节点效用和能量的路由算法

    袁培燕;黄笑妍

    在不具备完整传输路径的机会网络中,为进一步提高投递率和传输速度,一般使用效用和冗余混合的路由机制,但该机制仍存在较高网络开销以及高效用节点能量消耗过快等问题。基于上述情况,提出了一种基于节点效用和能量的路由方案,考虑到节点关系的自身差异性和动态变化性对路由的影响,充分利用节点的社会关系计算节点效用,并综合节点的剩余能量判断节点的转发能力,实现在多备份路由中进一步降低网络开销和均衡节点能量消耗的目标。最后,通过仿真实验与其他算法进行对比,实验结果表明,提出的路由方案在获得较优投递率和传输延时的同时,在网络开销和能量均衡性两方面有较大的改善。

    年期 [查看摘要][在线阅读][下载 1748K]
  • 自适应网格在水平集方法中的优化与应用

    任宇佳;马朝青

    在水平集方法对运动界面进行追踪的过程中,利用自适应笛卡尔网格可以在水平集演化的关键区域对网格进行自动细化。水平集方程每个时间步求解后,细化区域和粗化区域的选择是决定迭代求解效率的一个重要因素,由于不同细化级别边界处的节点部分地缺少同级别的邻接点,加大了求解水平集演化方程中偏微分近似解的复杂度。提出一种优化后的笛卡尔自适应网格方法,引入了窄带法对细化区域进行自动选择,使用了red-green混合细化策略,在窄带的边界处对T节点进行消除。加入了优化笛卡尔自适应网格的水平集方法被应用于模拟血管内血栓生长的计算模型中,提高了血栓仿真实验的计算效率。

    年期 [查看摘要][在线阅读][下载 1456K]
  • 基于层次标签数据的模糊决策树构造算法

    王忠;折延宏;郑逸

    决策树分类算法在数据挖掘领域是一种高效且应用普遍的分类算法。传统的决策树算法难以处理数据中存在的模糊性等不确定性信息,模糊决策树作为经典决策树在模糊集理论上的扩展,可有效克服这一缺陷,然而,现有的模糊决策树算法在处理具有层次结构的标签数据时,一般选取层次结构的某一层标签去分类数据,导致当分类准确率高时,标签不具体;标签具体时,分类准确率低,无法有效做到在分类准确率尽可能高的情况下,层次标签也尽可能具体。提出了一种基于层次标签数据的模糊决策树构造算法来解决以上问题,结合模糊ID3算法和层次信息增益思想对数据进行分类,并在构建过程中充分考虑了标签的层次。最后通过实验与传统模糊决策树算法对比,说明了所提算法的有效性。

    年期 [查看摘要][在线阅读][下载 1133K]
  • 结合多尺度卷积胶囊网络的植物lncRNA编码小肽预测

    胡鹤还;孟军;赵思远;纪腾其

    长非编码RNA(lncRNA)是一类不编码蛋白、长度大于200 nt的非编码RNA。然而,最近研究表明,部分lncRNA中含有不超过300 nt的短开放阅读框(sORFs),具备编码小肽的能力。这一发现使得sORFs编码小肽(SEPs)这一崭新的研究领域引起人们的重视。目前,对SEPs的研究大多采用生物实验和传统机器学习方法。由于生物实验方法造价高、耗时长、传统机器学习涉及过多人工干预,提出一种结合多尺度卷积胶囊网络的深度学习模型,既能够充分提取序列特征,又通过胶囊间的连接进行特征聚类。采用五折交叉验证评估模型性能,在苔藓数据集上与单一深度学习模型和简单融合深度学习模型相比,取得较好的分类效果。另外,采用拟南芥、大豆两个物种的数据集进行独立测试,验证了模型具有良好的泛化能力。

    年期 [查看摘要][在线阅读][下载 1157K]
  • 复杂零件点云的高精度鲁棒配准方法

    王素琴;姚奕伸;石敏;朱登明

    点云配准是三维测量中的关键一步,但由于零件点云表面相似特征多,误匹配几率大,导致配准结果难以保证高精度。为此,提出了一种具有高鲁棒性、高精度的点云配准方法。首先使用FPFH特征描述子来计算点云特征向量,产生初始匹配点对集。然后,依据具有旋转平移不变性的精确几何结构特征对初始匹配点对集进行筛选,剔除误匹配点对。最后,利用列文伯格-马夸尔特(L-M)算法计算点云之间的变换矩阵。实验结果表明,与其他方法相比,其配准精度评价指标RMSE降低80%以上,结合精配准方法可进一步将RMSE值降低86%,从结果可看出本文方法配准精度高且具有较高的鲁棒性。

    年期 [查看摘要][在线阅读][下载 2053K]
  • 基于CPM和亲和度向量的服装关键点检测方法

    汤启凡;黄晋;何儒汉;彭涛;陈佳

    服装关键点检测是时尚大数据分析和应用的关键技术之一,受到工业界和学术界的共同关注。对多类别、姿态复杂、遮挡等服装关键点检测难点进行了研究,使用目标检测方法,对服装分类并消除背景干扰,提出基于亲和度向量的卷积姿态机实现服装关键点检测,利用关键点间空间约束以提高检测的准确度,实现了一个两阶段的服装关键点检测框架。实验表明,该框架能够更准确地检测服装关键点,并对服装关键点分散性、遮挡和重叠都具有较强鲁棒性。

    年期 [查看摘要][在线阅读][下载 1506K]
  • 基于最大匹配的移动众包任务分配研究

    徐巧枝;张俊星

    通过在piFogBedII中引入移动众包资源,解决了雾计算实验平台用户层设备多样性和移动性问题,但也带来移动众包任务分配的问题,而现有移动众包任务分配机制不适合该平台。基于双向拍卖机制,设计了基于最大匹配的任务分配算法MTM,考虑移动用户的偏好,以最大化任务匹配数为目标,并满足诚实性、个体理性和预算平衡性。实验表明,该算法在任务匹配数上有很大提高,同时,具有计算高效性。

    年期 [查看摘要][在线阅读][下载 684K]
  • 融合软奖励和退出机制的WGAN知识图谱补全方法

    张得祥;王海荣;钟维幸;郭瑞萍

    基于强化学习的方法在知识图谱补全任务中虽然具有较好的表现,但存在智能体得到的指导奖励质量偏低、关系路径判定易错等问题。为此,提出一种融合软奖励和退出机制的对抗学习推理方法(WGAN reward and exit,WGAN-RE),在生成式对抗网络中引入软奖励和动作退出机制。利用知识嵌入模型构建外部软奖励机制,增强强化学习过程中的奖励机制;利用动作退出机制对路径上的中间实体随机掩盖外向边,并强制搜索路径集,稀释无意义路径的影响。在FB15K-237和NELL-995数据集上与多种强化学习方法进行对比实验,结果表明,所提方法的路径搜索成功率最高,在事实预测和链接预测任务上性能均有显著提升。

    年期 [查看摘要][在线阅读][下载 1033K]
  • HPV23 L1蛋白的表达、纯化及活性鉴定

    栗宁;陈玉梅;周景明;陈玉阁;祁艳华;殷佳佳;李昱雅;王爱萍

    为了制备人乳头瘤病毒(human papillomavirus,HPV)23亚型的L1蛋白,结合大肠杆菌密码子偏好性,经密码子优化合成HPV23的L1蛋白编码区序列,并将其分别克隆至原核表达载体,成功构建了4种原核表达载体pET28a-23L1、pET30a-23L1、pET32a-23L1和pESUMO-23L1,随后转化大肠杆菌BL21 (DE3)感受态细胞,经SDSPAGE鉴定发现,pESUMO-23L1和pET32a-23L1均能表达可溶性重组蛋白,且pESUMO-23L1的可溶性表达量较高。利用Ni-NTA亲和层析法纯化重组SUMO-23L1蛋白,纯度约为90%。血凝实验结果表明,重组SUMO-23L1蛋白具有类似天然病毒的血凝活性。

    年期 [查看摘要][在线阅读][下载 1454K]
  • 一种求解旅行商问题的信息传播算法

    程亚南;王晓峰;刘凇佐;刘子琳

    针对旅行商问题求解精度较差、容易陷入局部最优等缺点,提出一种新的求解旅行商问题的信息传播算法。根据旅行商问题的特征,将线性方程嵌入信息传播算法方程中得到旅行商问题的势函数,进而将其转换为因子图,在因子图上利用信息传播算法的迭代方程进行迭代计算。在迭代过程中选择边际信念的最小值,从而得到旅行商问题的初始解,在算法达到设定的迭代次数后,引入局部搜索算法进行求解。在若干数据集上的实验结果表明,新算法能够有效求解旅行商问题。

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  • 基于覆盖的变精度粗糙直觉模糊集模型研究

    薛占熬;荆萌萌;姚守倩;张艳娜

    针对经典的Pawlak粗糙集模型容易受到噪音数据影响的问题,在覆盖概念的基础上,对变精度粗糙直觉模糊集进行研究。首先,通过设定变精度中的两个约束条件(α,β),将其引入到覆盖粗糙直觉模糊集模型中,从而提出基于覆盖的变精度粗糙直觉模糊集模型,又考虑到元素邻域、规则置信度及元素与最小描述之间的关系,定义了有关该模型的4种类型,并且证明了该模型的相关性质,分析了该模型与现有模型之间的关系以及4种模型之间的关系。其次,在所给模型的基础上定义了基于覆盖的变精度粗糙直觉模糊集模型的近似质量和粗糙性测度。最后,通过信用卡申请的实例分析证明,该模型在实际应用中的有效性,并通过改变两个约束条件(α,β)的取值,分析得出较合理的α和β取值范围。

    年期 [查看摘要][在线阅读][下载 942K]
  • 噬菌体随机肽库筛选HPV45亚型L1蛋白抗原表位

    彭亚允;栗宁;陈玉梅;周景明;刘红亮;祁艳华;梁超;丁培阳;朱习芳;王爱萍

    高危型人乳头瘤病毒(human papilloma virus,HPV)可诱发女性宫颈癌,HPV45是HPV主要高危亚型之一,L1蛋白是主要的保护性蛋白。以大肠杆菌表达、纯化获得的重组蛋白SUMO-45制备抗HPV45L1蛋白的单克隆抗体,并以单克隆抗体3C11为靶分子,使用噬菌体展示技术对随机十二肽库进行L1作为免疫原,通过杂交瘤技术亲和淘选,三轮筛选后挑选12个与单抗3C11反应较强的克隆进行测序并分析,结果表明,噬菌体所展示的氨基酸序列与HPV45linked L1蛋白序列“~(381)VPNTYD~(386)”相同,将其进行肽的合成并通过斑点-酶联免疫吸附测定(dot enzymeimmunosorbent assay,Dot-ELISA),Dot-ELISA和间接竞争ELISA进行鉴定,最终鉴定出单克隆抗体3C11识别的L1蛋白线性表位“~(381)VPNTYD~(386)”,该表位的鉴定,为进一步分析HPV45 L1蛋白的结构和功能关系奠定了基础。

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  • 基于复值谱图的重参数化结构声源分离条件网络

    杨道武;陈文洁;陈爱斌

    通过改进频率变换块以适应多源任务,并扩展了标准的U-Net进行多源分离。首先,提出一种基于复值谱图的条件机制网络,以捕获与源相关的时频模式;其次,采用潜在源注意力机制提取全局时频信息,建立长距离和层级化的时频依赖关系,根据重参数化结构丰富卷积块的特征空间,在不大量增加参数的前提下可以保持相同的性能;最后,在MUSDB源分离任务上的实验结果表明,所提方法和一些已有方法性能相当。

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  • 基于知识图谱的儿童病问答模型构建

    张兴;王海荣;李明亮;王栋

    为解决医疗问答系统精准度不高和深层语义匹配不准确的问题,提出了融合TF-IDF、BERT和DSSM的问答模型(TIBD-QA)。在妈妈网中抓取儿童病护理的相关数据,构建了儿童病护理问答数据集ChildQA,使用DSSM算法解决人工特征转换效率低的问题;利用BERT中的多头注意力机制使模型可以关注不同方面的信息,使得到的上下文信息更加准确。对比实验结果表明,所提方法在ChildQA数据集和WebQA公开数据集上的精确率分别达到83.6%和84.3%,且在构建的儿童病问答系统上取得较好效果。

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  • 基于多尺度编解码网络的道路交通模糊图像盲复原

    吴兰;范晋卿;文成林

    提出一种多尺度编解码深度卷积神经网络结构,使用生成对抗的思想对模糊图像直接进行盲复原。首先,设计一种优化多尺度残差块应用在编解码器内部,在减少参数量的同时提高了网络非线性表达能力;其次,分别计算多尺度网络每层对应的L2损失,确保逐级去模糊后的图像更加接近真实图像;最后,在GoPro数据集和真实道路交通模糊图像上进行仿真,结果表明,所提方法能够得到清晰度更高的复原结果。

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