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冀俊忠: 作品数：139 被引量：406H指数：11; 供职机构：北京工业大学更多>>; 发文基金：国家自然科学基金北京市自然科学基金北京市教育委员会科技发展计划更多>>; 相关领域：自动化与计算机技术文化科学医药卫生生物学更多>>

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基于边权重信息深度网络嵌入的PPIN功能模块检测: 2023年; 现有基于网络嵌入的蛋白质相互作用网络(PPIN)功能模块检测方法通常仅对蛋白质节点信息进行网络嵌入,并未对蛋白质间的边权重信息进行网络嵌入,导致蛋白质功能模块检测质量不理想。针对该问题,提出一种基于边权重信息深度网络嵌入的PPIN功能模块检测方法。结合PPIN的拓扑结构以及基因本体的属性信息,通过图注意力网络的注意力系数来衡量蛋白质间的一阶边权重信息,基于邻域聚合对蛋白质的一阶边权重信息进行嵌入。利用长短期记忆网络的遗忘门和输入门来衡量蛋白质间的高阶边权重信息,并对蛋白质的高阶边权重信息进行嵌入。根据网络嵌入得到的低维向量,通过核心附属聚类算法挖掘出核心团并添加附属蛋白质,从而获得最终的蛋白质功能模块。在Collins、Gavin和Krogan蛋白质数据集上的实验结果表明,该方法相较于基于核心附属聚类的蛋白质功能模块检测等方法在准确率和F1值上最高提升了18.1和12.9个百分点。; 李泽水冀俊忠杨翠翠; 关键词：蛋白质相互作用网络网络嵌入

基于变异和信息素扩散的多维背包问题的蚁群算法被引量：18: 2009年; 针对蚁群算法在求解大规模多维背包问题时存在的迭代次数过多、精度不高的不足,提出一种新的高性能的蚁群求解算法.算法将信息素更新和随机搜索机制的改进相融合.首先,基于对较优解的偏爱,采用Top-k策略从每次迭代的k个解中挖掘出对象间的关联距离;其次,以对象为信源借助关联距离建立信息素的扩散模型,通过信息素扩散的耦合补偿,强化了蚂蚁间的协作和交流;最后,利用一种简单的变异策略对迭代的结果进行优化.在通用数据集上的大量实验表明:与最新的蚁群算法相比,新算法不仅能获得更好的最优解,而且收敛速度有显著的提高.; 冀俊忠黄振刘椿年; 关键词：多维背包问题蚁群算法

一种基于Transformer的潜在扩散模型点云生成方法: 本发明公开了一种基于Transformer的潜在扩散模型点云生成方法，通过点云压缩模块将点云压缩为一组服从高斯分布的潜在标记，并使用潜在标记训练扩散模块。本发明为点云压缩模块设计了基于注意力的分层自动编码器架构。分层自动...; 冀俊忠赵润峰雷名龙

基于双蚁群优化算法的电动汽车充电基础设施规划方法: 本发明公开了基于双蚁群优化算法的电动汽车充电基础设施规划方法，本方法基于双蚁群算法实现。该算法使用两个蚁群分别求解CIPL的两个子问题。在每次迭代中，上层蚁群搜索最佳充电站选址，最大化充电需求，下层蚁群搜索每个确定充电站...; 冀俊忠刘钺锋杨翠翠

基于类别加权和方差统计的特征选择方法被引量：11: 2014年; 为提高不均衡文本分类的准确率和稳定性,提出了一种基于类别加权和方差统计的联合特征选择方法.首先,基于类别文档数大小对特征选择的影响,给出了一种类别加权策略以强化小类别的特征;其次,在探究特征类别区分能力的基础上,设计了类别方差统计策略来凸显含有丰富类别信息的特征;最后,将2种策略相融合,实现了一种联合特征选择的新算法.在Reuters-21578和复旦大学语料这2个不均衡语料上的实验都表明:该算法有效,特别是在小类别的分类效果上远远好于IG、CHI和DFICF等流行的通用算法.; 冀俊忠吴金源吴晨生杜芳华; 关键词：文本分类不均衡数据集

一种基于超图注意力网络的脑功能网络分类方法: 本发明涉及一种基于超图注意力神经网络的脑功能网络分类方法，属于脑科学研究和深度学习的交叉领域。首先，设计了一个超图生成模块，将每个脑网络建模为一个超图以保存高阶信息。然后，为了能够在节点间不存在显式连接边的超图中进一步提...; 冀俊忠任亚亭雷名龙; 文献传递

一种基于蚁群优化算法的电动汽车充电站选址方法: 本发明公开了一种基于蚁群优化算法的电动汽车充电站选址方法，基于覆盖优先级的解构造策略，使蚁群获得解元素的全局构造顺序，从而合理安排选址对充电需求的覆盖顺序，避免显性选址重叠；采用基于轨迹覆盖关系的启发信息调整策略，在迭代...; 冀俊忠刘钺锋杨翠翠

基于多隐层极限学习机的中文文本分类方法: 本发明公开了基于多隐层极限学习机的中文文本分类方法，将正则化极限学习机模型应用到中文文本分类问题中，使用多隐层极限学习机模型对文本进行分类。使用复旦大学中文语料库作为文本分类的训练集和测试集；对文本数据进行预处理等操作，...; 庞皓明冀俊忠; 文献传递

基于发散-聚合注意力的图像描述方法: 本发明公开了基于发散‑聚合注意力的图像描述方法，获取MS COCO图像描述数据集并预处理：构建多角度观察模型，实现从MS COCO图像数据I的视觉以及细粒度语义信息的提取，得到图像特征V以及细粒度语义信息S<Sup>*<...; 杜卓然冀俊忠张晓丹; 文献传递

一种基于深度哈希互学习的脑网络分类方法: 本发明公开了一种基于深度哈希互学习的脑网络分类方法，包括：数据预处理和脑功能网络构建；脑网络数据划分；基于深度哈希学习的个体特征提取；基于深度哈希学习的群体特征提取；基于哈希码的互学习；基于哈希码的分类。本发明首次考虑到...; 冀俊忠张雅琴