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2019年 32卷 11期 刊出日期 2019-11-25 论文与报告 研究与应用   论文与报告 965 广义多尺度决策系统中基于可变精度的最优尺度组合 牛东苒, 吴伟志, 李同军 针对广义多尺度决策系统的知识表示与知识获取问题,讨论广义多尺度决策系统中基于对偶概率粗糙集模型的最优尺度组合选择问题.定义广义多尺度决策系统中β下近似最优尺度组合、 β上近似最优尺度组合、 β信任分布最优尺度组合与β似然分布最优尺度组合概念,分析不同最优尺度组合之间的关系与特征,证明当β在特殊的阈值范围内时, β下近似最优尺度组合与最大分布最优尺度组合等价,而β上近似最优尺度组合与广义决策最优尺度组合等价. 2019 Vol. 32 (11): 965-974 [摘要] ( 484 ) [HTML 1KB] [PDF 602KB] ( 333 ) 975 基于双论域笛卡尔积的粗糙熵与知识粒度 邓切, 张贤勇, 杨霁琳, 陈帅 基于笛卡尔积,确立双直积论域覆盖空间,并研究其中的粗糙熵与知识粒度.首先,将双论域近似空间诱导出两个单论域覆盖空间,构建双直积论域覆盖空间.将双论域粗糙熵与知识粒度定位于一个单论域覆盖空间.通过结构模拟与粒替换,确定对称单论域覆盖空间与双直积论域覆盖空间的粗糙熵与知识粒度.对于三套双度量,得到相关的双量和、上下确界、粒化单调性及三支线性组合性.最后,通过数据模拟与仿真实验验证度量构建与理论性质的有效性. 2019 Vol. 32 (11): 975-986 [摘要] ( 336 ) [HTML 1KB] [PDF 787KB] ( 281 ) 987 基于辅助记忆循环神经网络的视角级情感分析 廖祥文, 林威, 吴运兵, 魏晶晶, 陈国龙 现有视角级情感分析方法大多数利用视角词信息从句子中提取特征,不能同时利用视角和视角词信息,导致模型性能较低,为此文中提出基于辅助记忆循环神经网络的视角级情感分析方法.首先通过深度双向长短期记忆网络和单词的位置信息构建位置权重记忆,利用注意力机制结合视角词建立视角记忆.再联合位置权重记忆和视角记忆输入多层门循环单元,得到视角情感特征.最后由归一化函数识别情感极性.实验表明,相对基准实验,文中方法在3个公开数据集上的效果更好,该方法是有效的. 2019 Vol. 32 (11): 987-996 [摘要] ( 388 ) [HTML 1KB] [PDF 879KB] ( 316 ) 997 多头注意力记忆网络的对象级情感分类 张新生, 高腾 细粒度的情感分类任务需要识别文本当中与评论对象相关度最高的观点词并进行情感极性分类.文中利用多头注意力机制改进记忆网络,提取不同对象情感分类特征,实现对象级情感分类.将文本的词嵌入向量存储在记忆组件中,使用多头注意力机制在多个特征空间同时建模文本整体语义与对象相关语义.利用前馈网络层整合多个特征空间下的信息作为分类特征.在SemEval-2014数据集及扩充的数据集上实验表明,文中方法有利于缓解方法的选择性偏好. 2019 Vol. 32 (11): 997-1005 [摘要] ( 472 ) [HTML 1KB] [PDF 711KB] ( 969 ) 1006 融合对抗学习策略的实例级物体检测算法 覃润楠, 王睿 针对目前基于深度学习的实例级物体检测算法对受遮挡物体的检测效果较差的问题,文中引入对抗学习的训练策略,提出改进的对抗生成式区域全卷积网络算法(AGR-FCN).以区域全卷积网络(R-FCN)为基准框架,添加为训练样本生成遮挡特征的对抗性遮挡丢弃网络(AMDN).通过R-FCN与AMDN间对抗学习的训练策略,提升R-FCN对遮挡物体的特征学习能力,优化整体实例级物体检测性能.在公共数据库GMU Kitchen和自制数据库BHGI上的实验表明,在复杂多变的非结构化环境中,如随机变化的不同光照、尺度、焦比、视角与姿态、遮挡等条件下,AGR-FCN的平均检测精度较高. 2019 Vol. 32 (11): 1006-1013 [摘要] ( 383 ) [HTML 1KB] [PDF 962KB] ( 325 ) 研究与应用 1014 基于图注意力时空神经网络的在线内容流行度预测 鲍鹏, 徐昊 现有在线内容流行度预测方法忽略对传播级联演化过程中的结构和时序特征的捕获.针对此问题,文中提出基于图注意力时空神经网络的在线内容流行度预测模型.利用图注意力机制学习在线内容的级联结构表示,利用时序卷积网络捕获传播级联的时序特征,通过全卷积层映射在线内容的流行度.在新浪微博和美国物理学会引文两个不同场景的数据集上的实验表明,文中方法的流行度预测性能较优. 2019 Vol. 32 (11): 1014-1021 [摘要] ( 563 ) [HTML 1KB] [PDF 603KB] ( 501 ) 1022 基于运动特征融合的快速视频超分辨率重构方法 付利华, 孙晓威, 赵宇, 李宗刚, 黄笳倞, 王路远 基于深度学习的视频超分辨率重构方法常面临重构精度不高或重构时间过长的问题,难以实时获得高精度的重构结果.针对此问题,文中提出基于深度残差网络的视频超分辨率重构方法,可以快速地对视频进行高精度重构,并在较小分辨率视频的重构过程中达到实时重构的要求.自适应关键帧判别子网自适应地从视频帧中判别关键帧,关键帧经过高精度关键帧重构子网进行重构.对于非关键帧,将其特征与邻近关键帧间的运动估计特征和邻近关键帧的特征逐层融合,直接获得非关键帧的特征,从而快速获得非关键帧的重构结果.在公开数据集上的实验表明,文中方法能实现对视频的快速、高精度重构,鲁棒性较好. 2019 Vol. 32 (11): 1022-1031 [摘要] ( 412 ) [HTML 1KB] [PDF 1435KB] ( 353 ) 1032 自动确定聚类中心的快速搜索和发现密度峰值的聚类算法 王万良, 吴菲, 吕闯 快速搜索和发现密度峰值的聚类算法(CFSFDP)具有不能自动确定聚类中心的缺点,文中提出自动确定聚类中心的CFSFDP.首先针对变量分布不均匀的问题,将密度和距离进行归一化处理.再通过切比雪夫不等式确定归一化后的密度阈值上限,利用标准差确定归一化后的距离阈值上限.最后根据决策函数确定决策阈值上限,统筹考虑两种决定因素,避免中心点选取遗漏,自动确定聚类中心.实验表明,文中算法可以有效地自适应选择聚类中心,具有较好的鲁棒性和有效性. 2019 Vol. 32 (11): 1032-1041 [摘要] ( 583 ) [HTML 1KB] [PDF 1565KB] ( 439 ) 1042 基于对抗图卷积的网络表征学习框架 陈梦雪, 刘勇 现有的网络表征方法及其相关变体的侧重点在于保存网络的拓扑结构或使重构误差最小,忽略隐变量的数据分布问题.基于此种情况,文中提出基于对抗图卷积的网络表征学习框架(AGCN),使网络模型不仅可以组合图的结构信息和节点的属性信息,提高网络表征学习性能,而且可以学习数据分布.与此同时,在AGCN的基础上提出端到端的多任务学习框架(MTL),在一个学习阶段可以同时进行链接预测和节点分类任务.实验表明,MTL性能较优. 2019 Vol. 32 (11): 1042-1050 [摘要] ( 375 ) [HTML 1KB] [PDF 645KB] ( 630 ) 1051 基于层融合特征系数的动态网络结构化剪枝 卢海伟, 袁晓彤 剪枝是一种减少模型复杂度的有效方式,现有的剪枝方法仅考虑卷积层对特征图的影响,无法准确判断冗余滤波器,文中提出基于层融合特征系数的动态网络结构化剪枝方法.同时考虑卷积层和批规范化(BN)层对输出特征图的影响,利用多动态参数确定滤波器的重要性,动态寻找冗余滤波器,获取最优网络结构.在CIFAR-10、CIFAR-100数据集上的实验表明,无论是残差网络还是轻量型网络,文中方法在采用较大剪枝率时仍能保持较高精度. 2019 Vol. 32 (11): 1051-1056 [摘要] ( 397 ) [HTML 1KB] [PDF 592KB] ( 711 )

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