赵彤洲
- 作品数：58 被引量：175H指数：8
- 供职机构：武汉工程大学计算机科学与工程学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金湖北省高等学校省级教学研究项目湖北省自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术文化科学理学军事更多>>
- 基于Att-iBi-LSTM的新闻主题词提取方法研究
- 2020年
- 针对LSTM网络进行主题词提取时因没有考虑中心词的下文对主题词的影响而导致提取准确率低的问题,提出了一种双向LSTM引入Attention机制模型(Att-iBi-LSTM)的主题词提取方法。首先利用LSTM模型将中心词的上文和下文信息在两个方向上建模;然后在双向LSTM模型中引入注意力机制,为影响力更高的特征分配更高的权重;最后利用softmax层将文档中的词分为主题词或非主题词。并且还提出了一种两阶段模型训练方法,即在自动标注的训练集上进行预训练之后,再利用人工标注数据集训练模型。实验在体育、娱乐和科技3种新闻文本上进行主题词提取任务,实验结果表明本文提出的Att-iBi-LSTM模型与SVM、TextRank和LSTM相比F1值分别提高了13.78%、24.31%和3.32%,使用两阶段训练方法的Att-iBi-LSTM比一阶段训练的F1值提高了1.56%。
- 柴悦赵彤洲江逸琪高佩东
- 关键词：主题词提取
- 面向战略研究的大数据体系建设被引量：1
- 2018年
- 大数据背景下数据爆炸式增长、并发处理要求高、数据关联度提升、数据更新速度快的特点给战略研究、战略决策带来了前所未有的挑战,基于大数据技术面向战略研究的大数据体系建设具有重要意义。在深入分析军事大数据体系构建面临挑战的基础上,从战略研究需求出发,提出了战略大数据的5层体系结构模型,探索了多源信息获取、异构信息存储、海量信息检索以及挖掘计算模型等关键技术,构建了战略大数据系统。
- 辛松张超赵彤洲
- 关键词：系统设计
- 基于目标形状卷积神经网络在舰船分类中的应用
- 2020年
- 针对传统卷积神经网络采用通用卷积核提取目标特征造成更高的时间和空间开销的问题,提出一种适应目标几何形状的卷积核结构以替代通用卷积核,可使单个卷积核充分提取目标特征,简化目标提取过程,减少冗余计算。实验以网上收集的舰船可见光图像数据集为研究对象,实验结果表明:本方法在舰船目标识别任务中达到了99.7%的分类准确率,与目前通用的分类模型进行对比要高出约1%,训练速度是通用模型中收敛速度最快的模型的3倍。
- 江满星赵彤洲吴泽俊
- 关键词：卷积神经网络特征提取目标识别舰船
- 普通高校计算机类专业建设的思考被引量：2
- 2008年
- 在分析社会对计算机类专业人才的需求和普通高校计算机类专业的办学现状基础上,指出了高校计算机类专业教育存在的不足,并提出了计算机类专业建设的探讨性思路。
- 赵彤洲王海晖吕涛
- 关键词：课程体系
- 基于CNN-BiLSTM网络引入注意力模型的文本情感分析被引量：12
- 2019年
- 为了解决单一卷积神经网络(CNN)缺乏利用文本上下文信息的能力和简单循环神经网络(RNN)无法解决长时依赖的问题,提出CNN-BiLSTM网络引入注意力模型的文本情感分析方法。首先利用CNN的特征强学习能力提取局部特征,再利用双向长短时记忆网络(BiLSTM)提取上下文相关特征的能力进行深度学习,最后,增加注意力层获取重要特征,使模型提取到有效的特征。在IMDB数据集上Accuracy值和均方根误差(RMSE)值分别达到90.34%和0.296 7,在Twitter数据集上Accuracy值和RMSE值分别达到76.90%、0.417 4,且模型时间代价小。结果表明,本文提出的模型有效提升了文本分类的准确率。
- 王丽亚刘昌辉蔡敦波赵彤洲王梦
- 关键词：卷积神经网络文本情感分析
- 非局部特征增强的遥感图像目标检测方法被引量：4
- 2021年
- 针对采用感兴趣区域形变器(RoI Trans)检测排列密集、方向性显著的遥感图像目标性能较差且推理速度较慢等问题,采用逐步增强旋转候选框的定位精度以及对特征的非局部增强,提升遥感图像目标检测性能.首先,通过基于区域建议网络的实时目标检测器(faster RCNN)与RoI Trans构建逐步回归网络模型,以实现从粗粒度到细粒度的精确定位,采用引导性锚框区域建议网络(GA-RPN)增加水平候选框向旋转候选框转换过程中正样本的数量.其次,提出非局部特征增强模块以提高网络特征的表达能力.最后,分别在DOTA和HRSC2016遥感数据集上开展测试,并分别取得了77.46%和90.04%的平均均值精度(mAP),显著优于对照组.
- 赵彤洲杨成万刘威
- 关键词：遥感图像目标检测
- 基于字符级联合网络特征融合的中文文本情感分析被引量：9
- 2020年
- 针对传统卷积神经网络(CNN)同层神经元之间信息不能互传,无法充分利用同一层次上的特征信息,以及无法提取长距离上下文相关特征的问题.该文针对中文文本,提出字符级联合网络特征融合的模型进行情感分析,在字符级的基础上采用BiGRU和CNN-BiGRU并行的联合网络提取特征,利用CNN的强学习能力提取深层次特征,再利用双向门限循环神经网络(BiGRU)进行深度学习,加强模型对特征的学习能力.另一方面,利用BiGRU提取上下文相关的特征,丰富特征信息.最后在单方面上引入注意力机制进行特征权重分配,降低噪声干扰.在数据集上进行多组对比实验,该方法取得92.36%的F1值,结果表明本文提出的模型能有效的提高文本分类的准确率.
- 王丽亚刘昌辉蔡敦波赵彤洲王梦
- 关键词：卷积神经网络
- 界标知识及其应用研究进展
- 2013年
- 国内外相关研究表明界标知识的三种应用角度为:设计问题分解方法、设计启发函数和设计约束传播机制。利用界标知识设计的可纳启发函数与最优松弛估计的相对误差能降低到2.5%;利用界标知识设计的经典规划启发函数对搜索算法的引导能力优于之前的启发函数;利用界标知识设计的时态规划启发函数能使规划系统得到更高质量的规划解;将界标知识转化为命题逻辑子句能在大规模困难问题上提高可满足性判定算法的求解效率.因此,界标知识在时态规划启发函数设计和基于动作序列空间的规划方法上的应用值得深入研究.
- 蔡敦波徐胜赵彤洲
- 关键词：启发函数
- 一种在智能移动设备上实现的乐器音频实时分割方法
- 本发明公开了一种在智能移动设备上实现的乐器音频实时分割方法，该方法能够在移动设备上实现了录音和分割的同步操作。为了达到实时的效果，本发明在进行了快速预处理以后，通过计算定长窗口内信号的短时能量以及寻找能量均值的突变来确定...
- 冷娇娇赵彤洲方晖李翔李碧翟畅
- 文献传递
- 复杂社会网络节点重要性研究被引量：5
- 2016年
- 复杂网络中的关键节点对整个网络有重要影响。论文分别对无向图、有向图中的网络节点进行研究,采用接近中心度、介数中心度和节点重要度等参数作为评估无向图的度量指标,而对有向图采用PageRank作为评估指标。实验数据采用某微博上获取的数据构造了一个网络结构,通过对结构相似的有向图和无向图计算结果对比,发现上述度量指标都能很好地对关键节点进行评估,进一步证实了算法的有效性和可靠性。
- 姚静赵彤洲
- 关键词：复杂网络PAGERANK
