基于病情自述和知识图谱的疾病辅助诊断

病情自述是网络疾病咨询中普遍的信息形式。为了从这些不规范的数据中发现隐含疾病知识和用户语义提出一种无监督学习方法构建知识图谱,并基于此进行疾病辅助诊断。从同一疾病的病情自述提取特征关键词,使用特征关键词的概率关联和语义关联构建特征关联网络。在特征关联网络中找出描述疾病时常用的特征团模式,基于特征团的语义关系构建知识图谱;从知识图谱上抽取结构化特征,利用结构化特征与病情自述文本的Jaccard系数完成病情自述的文本表示;利用SVM实现病情自述的分类识别,结果分类的微平均和宏平均都在80%以上。研究能够用于疾病结构化知识发现和用户意图分析,初步诊断病情自述疾病类型。     

聊天机器人中用户就医意图识别方法

传统的聊天机器人中用户意图识别一般采用基于模板匹配或人工特征集合等方法,针对其费时费力而且扩展性不强的问题,并结合医疗领域聊天文本的特点,提出了基于短文本主题模型（BTM）和双向门控循环单元（BiGRU）的意图识别模型。该混合模型将用户就医意图识别看作分类问题,使用主题特征,首先通过BTM对用户聊天文本逐句进行主题挖掘并量化,然后送入BiGRU进行完整上下文学习得到连续语句最终表示,最后通过分类完成用户就医意图识别。对爬取的语料进行实验,BTM-BiGRU方法明显优于传统的支持向量机（SVM）等方法,其F值更是高出目前较好的卷积长短期记忆组合神经网络（CNN-LSTM）近1.5个百分点。实验结果表明,在本任务上该混合模型重点考虑研究对象的特点,能有效提高意图识别的准确率。     

桥梁检测领域知识图谱构建与知识问答方法

针对桥梁检测报告中数据抽取融合不充分以及管养决策过程中知识问答服务不足的问题,提出一种桥梁检测领域知识图谱构建与知识问答方法。首先,采用Web本体语言（OWL）对桥梁检测领域知识进行形式化语义建模,定义了该领域的概念、属性及公理约束;然后,采用基于Transformer编码器、双向长短时记忆（BiLSTM）网络和条件随机场（CRF）的联合模型以及网格化长短时记忆（Lattice-LSTM）网络对细粒度息进行抽取,并将融合后的实例数据存储在Neo4j图数据库中,实现知识图谱化表示;最后,采用朴素贝叶斯分类算法进行问题模板匹配,根据匹配结果生成结构化查询,并以自然语言形式返回问题答案,实现细粒度领域信息的交互式问答。在与卷积神经网络（CNN）、BiLSTM的对比实验中,该方法在命名实体识别、关系抽取任务中的F1值分别为93.28%、74.00%,优于上述神经网络模型。实验结果表明,所提方法能较好地适应桥梁检测领域交互式问答实际需求。     

基于字符级循环网络的查询意图识别模型

以特征模板为主的查询意图识别方法存在人工抽取特征繁琐,并且难以捕捉文本语义信息的问题。为此,基于字符级循环网络,提出一种新的查询意图识别模型。为能有效提取句子深层次语义特征,减少长距离信息依赖的限制,使用长短时记忆网络(LSTM)作为神经网络线性变换层,同时增加一层反向LSTM抽取字符的将来信息特征。使用原始汉字直接作为模型的输入,避免分词结果不准确带来的错误传导问题,利用字符的分布向量表示方法,提高句子语义特征的获取。实验结果表明,该方法整体准确率达到90.7%,相比特征模板方法有所提升,能提高用户查询意图的分类性能。     

基于CNN-BIGRU的中文文本情感分类模型

在当今商业领域,对网络评论的情感分类一直是一个比较热门的研究方向,而为了克服传统机器学习方法所构建分类器会产生较大计算开销,精度表现较差的缺点,提出一种基于深度学习模型中卷积神经网络(CNN)与循环神经网络(RNN)模型的情感分类方法。在以往的研究中,卷积神经网络往往被用来提取文本的局部特征信息,但却容易忽视文本的长距离特征,而RNN则往往被用来提取句子的长距离依赖信息,但容易陷入梯度爆炸问题。因此,结合卷积神经网络对于局部特征信息的良好提取能力与循环神经网络对于长距离依赖信息的记忆能力,构建了一个CNN-BIGRU混合模型,用以提取文本的局部特征以及文本的长距离特征。其中循环神经网络模型使用了双向GRU模型,以避免RNN模型的梯度爆炸与梯度消失问题。在谭松波的酒店评论数据集上的实验结果表明,利用该模型,实验分类的准确率比单独使用卷积神经网络模型最高提升了26.3%,比单独使用循环神经网络模型最高提升了7.9%,从而提高了对中文文本情感分类的精度,并减少了计算开销。     

基于上下文特征融合的行为识别算法

针对LSTM网络无法充分提取短时信息导致人体行为识别率不高的问题,提出一种基于上下文特征融合的卷积长短时记忆网络联合优化架构,用于仅具有RGB数据的行为识别网络。使用3D卷积核对输入的动作序列提取其空间特征和短时时间特征,并将多通道信息进行融合,将融合后的特征送入下一级卷积神经网络和LSTM层中进行长期时间的特征学习,获取上下文的长期时空信息,最后用Softmax分类器进行人体行为的分类。实验结果表明,在人体行为识别公开数据集UCF-101上,提出的基于上下文特征融合的卷积长短时记忆网络的平均识别准确率达93.62%,相比于未进行特征融合的卷积长短时记忆网络提高了1.28%,且平均检测时间降低了37.1%。     

植物属性文本的命名实体识别方法研究

植物属性文本的命名实体识别对林业领域的信息抽取和知识图谱的构建起着重要的作用,针对该问题,提出了一种基于双向长短时记忆网络(BiLSTM)、卷积神经网络(CNN)和条件随机场(CRF)模型的植物属性文本命名实体识别方法 BCC-P。分析了植物属性文本的特点,并进行预处理和标注,完成数据集的构建。BCC-P方法通过BiLSTM模型对植物属性文本进行建模,有效捕捉植物属性文本中的上下文语义特征。将获得的特征传递到CNN模型,进一步提取深度特征。最后使用了CRF模型进行植物属性文本的标注,输出在句子序列上最优的标注结果。在植物属性文本语料上的实验表明,该方法的准确率达到了91.8%,因此能够有效应用于植物属性文本的命名实体识别任务。     

基于Bi-LSTM和CNN并包含注意力机制的社区问答问句分类方法

问句分类的目标是将用户提出的自然语言问句分到预先设定的类别.在社区问答中,如何准确高效的对问句进行分类是一项重要任务.本文提出了一种基于深度神经网络的问句分类方法,该方法首先将问句用词向量进行表示,然后用融合双向长短时记忆网络（Bi-LSTM）和卷积神经网络（CNN）结构并包含注意力机制的深度学习模型提取问句特征进行分类.该方法的特色在于利用Bi-LSTM和CNN在句子级文本表示的优点,充分捕捉问句特征,并结合问句的对应答案来表示问句,丰富了问句信息.实验表明,该问句分类方法准确率较高,在多个数据集上取得不错结果.     

基于多特征和深度神经网络的维吾尔文情感分类

针对传统机器学习的情感分类方法存在长距离依赖问题、深度学习存在忽略情感词库的弊端,提出了一种基于注意力机制与双向长短记忆网络和卷积神经网络模型相结合的维吾尔文情感分类方法。将多特征拼接向量作为双向长短记忆网络的输入捕获文本上下文信息,使用注意力机制和卷积网络获取文本隐藏情感特征信息,有效增强了对文本情感语义的捕获能力。实验结果表明,该方法在二分类和五分类情感数据集上的◢F◣▼1▽值相比于机器学习方法分别提高了5.59%和7.73%。     

基于深度学习方法的中文情感分析

针对以文本词向量作为卷积神经网络的输入无法考虑情感特征对文本情感极性的影响、难以突出对类别更具代表性的词且卷积神经网络无法利用文本上下文信息等问题,提出一种基于权重分配的多通道卷积神经网络(WAMCCNN)和双向长短时记忆网络(BILSTM)模型相结合的方法.将文本词向量、情感词向量及词语的特征权重相互结合形成新的特征...     

Call for Papers The 6^th International Conference on Grid and Cooperative Computing

Recent years have seen rapid advances in various grid-related technologies, middleware, and applications. The GCC conference has become one of the largest scientific events worldwide in grid and cooperative computing. The 6th international conference on grid and cooperative computing (GCC2007) Sponsored by China Computer Federation (CCF),Institute of Computing Technology, Chinese Academy of Sciences (ICT) and Xinjiang University ,and in Cooperation with IEEE Computer Soceity ,is to be held from August 16 to 18, 2007 in Urumchi, Xinjiang, China.     

煤矿井下安全监控分站的设计及其仿真实现

为了设计一种具有低成本、低功耗、易操作、功能强且可靠性高的煤矿井下安全分站,针对煤矿安全生产实际,文章提出了采用MCS-51系列单片机为核心、具有CAN总线通信接口的煤矿井下安全监控分站的设计方案;首先给出煤矿井下安全监控分站的整体构架设计,然后着重阐述模拟量输入信号处理系统的设计过程,最后说明单片机最小系统及其键盘、显示、报警、通信等各个组成部分的设计;为验证设计方案的可行性与有效性,使用Proteus软件对设计内容进行仿真验证,设计的煤矿井下安全监控分站具有瓦斯、温度等模拟量参数超标报警功能和电机开停、风门开闭等开关量指示功能;仿真结果表明:设计的煤矿井下安全监控分站具有一定的实际应用价值.     

法律信息库系统

本文分析了法律数据库的结构和特点，介绍了采用面向对象设计方法和超文本数据库技术开发和实现法律信息库系统将作为重要网络资源之一为不同用户进行法律咨询服务。     

International Journal of Automation and Computing Table of Contents

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Information for authors

正SCIENCE CHINA Information Sciences(Sci China Inf Sci),cosponsored by the Chinese Academy of Sciences and the National Natural Science Foundation of China,and published by Science China Press,is committed to publishing highquality,original results of both basic and applied research in all areas of information sciences,including computer science and technology;systems science,control science and engineering(published in Issues with odd numbers);information and communication engineering;electronic science and technology(published in Issues with even numbers).Sci China Inf Sci is published monthly in both print and electronic forms.It is indexed by Academic OneFile,Astrophysics Data System(ADS),CSA,Cabells,Current Contents/Engineering,Computing and Technology,DBLP,Digital Mathematics Registry,Earthquake Engineering Abstracts,Engineering Index,Engineered Materials Abstracts,Gale,Google,INSPEC,Journal Citation Reports/Science Edition,Mathematical Reviews,OCLC,ProQuest,SCOPUS,Science Citation Index Expanded,Summon by Serial Solutions,VINITI,Zentralblatt MATH.     

Erratum to: Fast global kernel fuzzy c-means clustering algorithm for consonant/vowel segmentation of speech signal

正Erratum to:J Zhejiang Univ-Sci C(ComputElectron)2014 15(7):551-563doi:10.1631/jzus.C1300320The original version of this article unfortunately contained mistakes.Algorithm 6 should be as follows:Algorithm 6 FGKFCM-F clustering Input:(1)X={x_1,x_2,…,x_N},,x_iR~d,i=1,2,…,N,the dataset;(2)C,1C≤N,the number of clusters;(3)ε0,the stopping criterion;     

Journal of Zhejiang University-SCIENCE C (Computers & Electronics) Total contents

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View-based model-driven architecture for enhancing maintainability of data access services

In modern service-oriented architectures, database access is done by a special type of services, the so-called data access services (DAS). Though, particularly in data-intensive applications, using and developing DAS are very common today, the link between the DAS and their implementation, e.g. a layer of data access objects (DAOs) encapsulating the database queries, still is not sufficiently elaborated, yet. As a result, as the number of DAS grows, finding the desired DAS for reuse and/or associated documentation can become an impossible task. In this paper we focus on bridging this gap between the DAS and their implementation by presenting a view-based, model-driven data access architecture (VMDA) managing models of the DAS, DAOs and database queries in a queryable manner. Our models support tailored views of different stakeholders and are scalable with all types of DAS implementations. In this paper we show that our view-based and model driven architecture approach can enhance software development productivity and maintainability by improving DAS documentation. Moreover, our VMDA opens a wide range of applications such as evaluating DAS usage for DAS performance optimization. Furthermore, we provide tool support and illustrate the applicability of our VMDA in a large-scale case study. Finally, we quantitatively prove that our approach performs with acceptable response times.     

磨机负荷专家控制系统设计及仿真研究

磨矿过程的大滞后和时变性等特点,致使对磨机负荷的最佳工作点很难进行稳定、高效的控制,针对以上情况,借鉴生物界的免疫反馈原理和遗传算法,利用模糊控制可以有效地实现对非线性、纯滞后、复杂的对象进行控制的优点,并结合PID与自寻优方法,设计出磨机负荷专家控制系统,用VB编写OPC客户端及控制程序,实现对磨机负荷的动态优化控制;试验结果表明,文章提出的控制策略能够增强系统的稳定性,且在干扰存在的情况下也能很好的跟随系统的参数变化,在提高磨机台时产量的同时增加了矿厂的经济效益.