山东大学学报 (工学版)

基于眼动跟踪的人机交互应用

贺辉,黄君浩

2021, 51(2): 1-8. doi:10.6040/j.issn.1672-3961.0.2020.346

摘要 ( 1716 )

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使用价格低廉的网络摄像头作为视频源, 研究基于眼动识别和视线跟踪在计算机上精确交互的方法。提出一种基于外观人眼视线方向估计的人机交互方法: 使用一个简单快速的卷积神经网络模型粗略估计人眼在屏幕上的注视点, 进而将眼动识别和不精确视线跟踪结果用于实现在计算机上的精确人机交互。在此基础上开发了眼动鼠标与眼动打字的功能以替代鼠标和键盘硬件。试验结果表明: 本研究让使用者仅用一个普通的单目摄像头, 就可以实现眼动跟踪, 并利用眼动控制完成计算机上大部分精确的交互。

MIRGAN: 一种基于GAN的医学影像报告生成模型

张俊三,程俏俏,万瑶,朱杰,张世栋

2021, 51(2): 9-18. doi:10.6040/j.issn.1672-3961.0.2020.227

摘要 ( 1098 )

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基于图像理解的医学影像报告生成任务与传统的图像理解任务相比, 是一个更加具有挑战的任务。针对该任务, 提出医学影像报告生成对抗网络(medical image report generative adversarial network, MIRGAN)模型。采用共同注意力机制对多个特征区域的视觉特征和语义特征进行综合处理并分别生成对应于这些区域的描述。融合生成对抗网络(generative adversarial network, GAN)和强化学习(reinforcement learning, RL)方法优化生成模型的性能使其输出更高质量的报告。试验结果验证了MIRGAN模型的有效性。

基于多级特征级联的遥感图像实时语义分割

曹春红,段鸿轩,曹玲,张乐乐,胡凯,肖芬

2021, 51(2): 19-25. doi:10.6040/j.issn.1672-3961.0.2020.225

摘要 ( 1243 )

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PDF (4639KB) ( 388 )

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针对遥感图像语义分割中存在的分割耗时长、分割小目标不准确的问题，提出基于多级特征级联的高分辨率遥感图像快速语义分割模型(multi-level feature cascade network, MFCNet)。该模型主要由特征编码、特征融合以及目标细化3部分组成。特征编码对输入的不同分辨率图像用不同量级主干网络进行特征提取，由于低分辨率图像分辨率较低，使用重量级的主干网络在增加较少参数的情况下可以获取丰富的语义信息，而中、高分辨图像分辨率较大，使用轻量级主干网络既减少参数量又可获取全局信息。中等和低分辨率的编码使用权重和计算共享的方式，进一步减少模型参数，降低计算复杂性。特征融合对来自不同分支的特征进行融合，以获取不同尺度的信息。目标细化采用残差校正对融合后的特征和编码部分的特征进行融合校正，以恢复图像的空间细节信息，使分割更加准确。该模型可以端到端的方式有效地工作，试验验证所提模型在遥感图像语义分割中的有效性，在模型复杂性和精度上取得较好的平衡。

LncRNA与疾病关系的知识图谱构建

龚乐君,杨璐,高志宏,李华康

2021, 51(2): 26-33. doi:10.6040/j.issn.1672-3961.0.2020.212

摘要 ( 915 )

PDF (4656KB) ( 493 )

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基于长链非编码核糖核酸(long non-coding RNA, LncRNA)和疾病关系的分析,对LncRNA和疾病知识概念建模,提出一种有效的LncRNA与疾病关系的知识图谱构建方法。使用Protégé构建本体结构,建构概念层,整合结构化与非结构化两种不同来源的数据形成数据层,通过资源描述框架(resource description frame, RDF)/网络本体语言(web ontology language, OWL)技术对数据及相应的关系进行描述,采用基于前向推理的产生式规则进行相应的知识推理,通过SPARQL查询语言和可视化技术展示知识查询的推理效果。这一研究将为LncRNA与疾病的关系研究提供参考,推动该领域的发展。

主动三支聚类下的全局和局部多视角多标签学习算法

朱昌明,岳闻,王盼红,沈震宇,周日贵

2021, 51(2): 34-46. doi:10.6040/j.issn.1672-3961.0.2020.234

摘要 ( 696 )

PDF (1030KB) ( 710 )

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为了考虑样本与簇之间不确定的归属关系并衍生全局和局部多视角多标签学习的应用范围,提岀一个主动三支聚类下的全局和局部多视角多标签学习算法(global and local multi-view multi-label learning machine with active three-way clustering, GLMVML-ATC)。通过使用主动三支聚类,样本是否归属于一个簇将取决于不确定样本属于核心区域的概率。这使得局部标签关联更可信,能够增强多视角多标签学习机的性能,并加速他们的发展。试验表明,GLMVML-ATC使得分类性能至少提升3%,增加的训练时间不超过7%,更优于典型的多视角、多标签学习机。

基于全局最优的自适应和声搜索算法

周恺卿,李航程,莫礼平

2021, 51(2): 47-56. doi:10.6040/j.issn.1672-3961.0.2020.395

摘要 ( 738 )

PDF (7849KB) ( 206 )

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针对传统和声算法收敛速度慢和搜索精度低等固有缺点,提出一种改进的自适应全局最优和声搜索算法。在即兴创作方案中,带宽由当前和声里的最优和声变量和最差和声变量之差表示,使得带宽具有针对具体情况的自适应能力,并且每次保存最优和声中一个随机和声变量。在产生的随机数大于和声记忆库存储考虑概率时,利用种群内差分随机生成一个和声变量。为了提高和声搜索算法的搜索能力,在即兴创作结束后产生一个新的和声的同时,再从当前种群中的最小和声到最大和声之间随机产生一个和声,然后将两个新产生和声中误差小的和声进入更新和声记忆库阶段。将所提出的算法与3个改进和声搜索算法在13个测试函数上进行对比。试验结果表明,提出的改进算法具有更好的全局搜索能力和收敛速度。

结构扩展的非负矩阵分解社区发现算法

林晓炜,陈黎飞

2021, 51(2): 57-64. doi:10.6040/j.issn.1672-3961.0.2020.231

摘要 ( 718 )

PDF (3332KB) ( 356 )

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提出结构扩展的非负矩阵分解社区发现算法(nonnegative matrix factorization with structure extension, NMF-SE),通过结构扩展,加强相邻节点结构相似性,提高节点间连接的稠密度,从而提高非负矩阵分解在社区发现中的表现。结构扩展过程使节点将自身结构以一定的比例传递给周围的节点,从而使相邻节点间能够得到对方的拓扑结构信息。该过程构造了新的特征矩阵,使非负矩阵分解(nonnegative matrix factorization, NMF)更好地适用于社区发现,在图正则化的半监督任务中能更好地融合先验信息。在人工网络和真实网络上进行试验验证的结果表明,NMF-SE算法有效提高了复杂网络社区发现的准确性。

块对角子空间聚类中成对约束的主动式学习

解子奇,王立宏,李嫚

2021, 51(2): 65-73. doi:10.6040/j.issn.1672-3961.0.2020.182

摘要 ( 946 )

PDF (2258KB) ( 307 )

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针对块对角表示(block diagonal representation, BDR)子空间聚类算法在对子空间重叠的高维数据聚类时效果较差的问题,提出成对约束的块对角子空间聚类(constrained subspace clustering with block diagonal representation, CBDR)算法,设计主动式学习策略,获取用户提供的少量数据点成对信息,以改进BDR算法的性能,给出CBDR算法的目标函数和求解过程。在测试集上的试验结果表明,CBDR算法的聚类错误率和归一化互信息指标比BDR和SBDR(structured block diagonal representation)算法好,而且主动式选取点对方法优于随机选取点对方法,使用少于5‰的约束信息可降低BDR的聚类错误率达到5%以上。

基于惩罚机制的Gossip认证算法在车联网中的应用

黄其萌,刘兆伟,杜贞斌

2021, 51(2): 74-82. doi:10.6040/j.issn.1672-3961.0.2020.250

摘要 ( 693 )

PDF (2309KB) ( 345 )

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将区块链技术和车联网(internet of vehicles, IOV)技术相结合,提出一种基于惩罚机制的Gossip认证算法。采用窗口保护机制控制网络中节点的数量,避免因网络通道阻塞破坏共识信息的达成。利用Gossip协议保证信息高效传播,并提出惩罚机制降低共识过程中恶意节点的数量。算法分析和试验结果表明,该方法在保证通信安全的同时可以提高节点的共识效率,并有效弥补车联网中身份认证方面的缺陷。

结合句法依存信息的方面级情感分类

张沁洋,李旭,姚春龙,李长吾

2021, 51(2): 83-89. doi:10.6040/j.issn.1672-3961.0.2020.246

摘要 ( 662 )

PDF (1130KB) ( 268 )

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引入句法依存信息到原方面术语,提出一种新的方面术语表示方法,利用Glove词向量表示单词以及单词与单词之间的依存关系,构造出包含句法依存信息的依存关系邻接矩阵和依存关系表示矩阵,利用图卷积神经网络和多头注意力机制将句法依存信息融入到方面术语中,使得方面术语表达与上下文结构高度相关。将改进后的方面词术语表示替换到现有模型后,模型泛化能力得到有效提升。对比试验和分析结果表明:该方法具有有效性和泛化性。

基于C-LSTM的短期用电预测模型和应用

廖锦萍,莫毓昌,YAN Ke

2021, 51(2): 90-97. doi:10.6040/j.issn.1672-3961.0.2020.226

摘要 ( 1044 )

PDF (3154KB) ( 258 )

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基于深度学习下的长短期记忆循环神经网络对家庭短期用电预测进行研究。本研究引入卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)和长短期记忆(long short term memory, LSTM)模型结合的混合深度神经网络模型C-LSTM,并在此模型基础上提出多步预测策略。根据对5个真实家庭日常用电数据集的研究,C-LSTM实现了以5 min为单位的家庭电力需求预测。通过不断修改模型参数、完善模型,从本研究提供的3种误差指标的分析来看,C-LSTM预测准确性高于自回归集成移动平均模型、支持向量回归模型和LSTM模型。本研究评价模型预测效果的主要依据是平均绝对百分比误差值(mean absolute percentage error, MAPE), 从试验结果可得C-LSTM 模型在5 min的家庭需求电力预测,比支持向量回归模型提升4.63%,比 LSTM提升22.8%,比自回归集成移动平均模型提升 34.74%。因此,C-LSTM模型为智能电网对家庭层面电需求的准确及时预测提供了保障,对推动个性化用电套餐的广泛普及、减少能源浪费产生重要影响。

基于随机森林和专家系统的分布式光伏电站阴影遮挡诊断

刘新锋, 张旖旎,徐惠三,宋玲,陈梦雅

2021, 51(2): 98-104. doi:10.6040/j.issn.1672-3961.0.2020.404

摘要 ( 853 )

PDF (1515KB) ( 446 )

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针对分布式光伏电站阴影遮挡提出一种基于随机森林算法的人机协同判别方法。通过遮挡机理分析和逆变器遥测参数转换构建组串直流侧电流离散率、太阳高度角、太阳方位角及电站瞬时发电水平等关键特征参数,搭建随机森林遮挡诊断模型。基于网格搜索法和K折交叉验证法优化参数,通过准确率对比确定基于信息增益的分裂方式。对比支持向量、逻辑回归及决策树等主流算法模型,发现随机森林算法在遮挡诊断场景中具有较强的优势,结合专家系统得出诊断方位后,现场验证了“基于信息增益的随机森林和专家系统”方法的有效性。

基于关系转移和增强学习的时空大数据动态预测

郑子君,冯翔,虞慧群,李修全

2021, 51(2): 105-114. doi:10.6040/j.issn.1672-3961.0.2020.233

摘要 ( 930 )

PDF (4402KB) ( 263 )

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为了解决较大时空范围内的动态预测无法获得精确解的问题,采用支持较复杂工作流模式的群智计算方式,提出一种基于关系转移和增强学习的动态预测算法,解决时空数据中的优化问题。设计一个关系转移块,通过对时空数据进行特征提取来学习关系转移概率。建立一个预测增强学习块,随时间序列并行处理转移关系概率,根据特征偏好对时空数据进行优先排序,进而预测问题状态趋势。采用一种深度多步迭代策略优化方法,获得合理的解。从理论上详细地分析和讨论所提出算法的收敛性和收敛速率。在专利转移数据上的试验结果验证了该方法的优势,并证明通过应用关系转移块和预测增强学习块排序精度能得到明显地改善。

基于LTP和HOG纹理特征融合的中亚文档图像文种识别

吴正健,木特力甫·马木提,吾尔尼沙·买买提,阿力木江·艾沙,库尔班·吾布力

2021, 51(2): 115-121. doi:10.6040/j.issn.1672-3961.0.2020.348

摘要 ( 665 )

PDF (4746KB) ( 316 )

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针对中亚地区存在一些相似度较高的文种,提出一种基于具有旋转不变性的统一局部三值模式(rotation invariant uniform local ternary pattern,riu2-LTP)和方向梯度直方图(histogram of oriented gradients,HOG)特征交叉融合的文档图像文种方法。使用SVM分类器对包含10个文种共10 000张图片的数据库进行试验;为了提高多文种识别效果,采用贝叶斯优化SVM的超参数。对文档图像提取了半径为1,采样点为8的riu2-LTP;重新对数据库提取HOG;采用交叉融合方法将20维riu2-LTP特征与36维HOG特征分别依次融入到新的特征集。试验表明,本研究方法平均查准率达到99%,相较于单一LTP、riu2-LTP和HOG方法有更好性能。

基于紧凑效用列表的增量高效用模式挖掘方法

张春砚,韩萌,孙蕊,杜诗语,申明尧

2021, 51(2): 122-128. doi:10.6040/j.issn.1672-3961.0.2020.228

摘要 ( 509 )

PDF (2530KB) ( 223 )

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针对存在大量冗余数据等问题,提出紧凑增量高效用挖掘算法。采用HUI-trie结构和紧凑效用列表两种结构,前者用于更新高效用项集的效用,后者用于存储信息,而无需生成任何候选项。这两种结构使算法无需再次分析整个数据集,就可以将增加的数据反映到以前的分析结果中,更有效地处理增量数据集。试验结果表明,该算法在各种数据集上,运行时间平均提高38%,内存平均减少32%,具有一定的可扩展性。

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