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1.
卷积神经网络是一种具有强大特征提取能力的深度神经网络,其在众多领域得到了广泛应用。但是,研究表明卷积神经网络易受对抗样本攻击。不同于传统的以梯度迭代生成对抗扰动的方法,提出了一种基于颜色模型的语义对抗样本生成方法,利用人类视觉和卷积模型在识别物体中表现出的形状偏好特性,通过颜色模型的扰动变换来生成对抗样本。在样本生成过程中其不需要目标模型的网络参数、损失函数或者相关结构信息,仅依靠颜色模型的变换和通道信息的随机扰动,所以这是一种可以完成黑盒攻击的对抗样本。  相似文献   
2.
模拟高放废液在回转煅烧过程中容易粘壁,影响其及时输送。为了实现转形工艺和固化工艺的顺利衔接,需要通过改变工艺条件来使煅烧产物顺利出料。同时煅烧条件的变化会导致煅烧产物物理化学性质发生变化。采用动力堆燃耗45 GWd/t(以U计)乏燃料后处理产生的模拟高放废液,研究了不同温度、不同转速条件下煅烧产物的粒径分布、含水量、振实密度、脱硝率等物理化学性质,研究结果显示:升高煅烧温度可以使煅烧产物粒径更加均匀,当煅烧温度在600~700 ℃、转速在15~20 r/min时,煅烧产物的含水率小于2%,振实密度在1.7 g/cm3左右,脱硝率能达到99%以上,煅烧过程中的粘壁现象较少,能实现煅烧过程中的顺利出料。  相似文献   
3.
为了实现大型语料库中近义词/同义词短语的查找,提出了一种基于共同语境的近义词/同义词短语查找模型,它通过[n]-gram分布式方法捕获语义相似性,不需要解析就能隐式地保存局部句法结构,使底层方法语言独立;具体实现分为两个阶段:第一阶段是上下文收集和过滤,即用围绕查询短语的本地上下文作为条件模型的特征来捕获语义和语法信息。第二阶段是候选词短语收集和筛选,即对数据中的每个“左”“右”和“配对”的全部实例进行迭代,以收集一组近义词/同义词候选短语;还给出了构成模型的要素和用于评价模型性能的评分函数;基于不同大型语料库的实验结果表明,提出的建模方法在总的统计评分查找性能和整体可扩展性方面都优于常用的其他查找方法模型。  相似文献   
4.
搜索引擎作为互联网主要应用之一,能够根据用户需求从互联网资源中检索并返回有效信息。然而,得到的返回列表往往包含广告和失效网页等噪声信息,而这些信息会干扰用户的检索与查询。针对复杂的网页结构特征和丰富的语义信息,提出了一种基于注意力机制和集成学习的网页黑名单判别方法,并采用本方法构建了一种基于集成学习和注意力机制的卷积神经网络(EACNN)模型来过滤无用的网页。首先,根据网页上不同种类的HTML标签数据,构建多个基于注意力机制的卷积神经网络(CNN)基学习器;然后,采用基于网页结构特征的集成学习方法对不同基学习器的输出结果执行不同的权重计算,从而实现EACNN的构建;最后,将EACNN的输出结果作为网页内容分析结果,从而实现网页黑名单的判别。所提方法通过注意力机制来关注网页语义信息,并通过集成学习的方式引入网页结构特征。实验结果表明,与支持向量机(SVM)、K近邻(KNN)、CNN、长短期记忆(LSTM)网络、GRU、结合注意力机制的卷积神经网络(ACNN)等基线模型相比,所提模型在所构建的面向地理信息领域的判别数据集上具有最高的准确率(0.97)、召回率(0.95)和F1分值(0.96),验证了EACNN在网页黑名单判别工作中的优势。  相似文献   
5.
汉字的表义性是其区别于表音文字的一大特点。部件作为构字单位,同汉字的意义之间有着很大的联系。然而,汉字部件的表义能力究竟如何是学界尚待讨论的课题。针对这一问题,该文从汉字部件入手,提出了融合部件的字词分布式表示模型。该模型在向量内部评测任务上性能获得了一定提升,在汉字理据性测量任务上也与人工打分结果显著相关。基于该模型,进一步提出了部件表义能力的计算方法,对汉字部件的表义能力做了整体评估,并结合部件的构字能力建立了现代汉字部件的等级体系。测量结果显示,现代汉字部件具有一定表义能力,但整体而言表义能力偏低。最后,将测量结果应用于对外汉语教学中,确立了适用于部件教学法的部件范围,并提出了对应的汉字教学顺序方案。  相似文献   
6.
对于油藏参数预测及其不确定性评价,前人的方法均为多步骤反演,很难考虑各个环节的不确定性。为此,提出基于构造约束联合概率反演的油藏参数表征方法。首先通过统计井资料得到岩相依赖储层弹性参数和物性参数混合高斯联合先验分布,在岩石物理参数敏感性分析基础上建立储层弹性参数和物性参数高斯联合先验分布;利用地质构造约束最小二乘井插值将构造信息和井信息整合到反演框架,基于贝叶斯理论推导得到同时表征储层弹性参数、物性参数、岩相后验概率分布的解析表达式。与传统方法相比,新方法通过同时反演策略降低误差累积,提高了储层参数及其不确定性信息预测的准确性;另外,新方法引入构造信息和井信息提高了反演结果的横向连续性及分辨率。为验证新方法的有效性,对M区实际数据集通过条件井和盲井测试,对比、分析了无构造约束多步方法与新方法的反演结果。结果表明:基于线性化模型且服从高斯分布假设,新方法获得了较好的反演效果,得到的岩相后验概率较无构造约束多步方法更准确,客观表征了不确定性,为油藏表征、评价提供了有利依据。  相似文献   
7.
面向知识库的自动问答是自然语言处理的一项重要任务,其旨在对用户提出的自然语言形式问题给出精练、准确的回复。目前由于缺少数据集,存在特征不一致等因素,导致难以使用通用的数据和方法实现领域知识库问答。因此,该文将“问题意图”视作不同领域问答可能存在的共同特征,将“问题”与三元组知识库中“关系谓词”的映射过程作为问答核心工作。为了考虑多种层次的语义并避免重要信息的损失,该文分别将“基于门控卷积的深层语义”和“基于交互注意力机制的浅层语义”通过门控感知机制相融合。在NLPCC-ICCPOL 2016 KBQA数据集上的实验表明,该文方法与现有的CDSSM和BDSSM方法相比,效能有明显提升。此外,该文通过构造天文常识知识库,将问题与关系谓词映射模型移植到特定领域,结合Bi-LSTM-CRF模型构建了天文常识自动问答系统。  相似文献   
8.
9.
为了解决卷积神经网络(CNN)在语义分割特征提取阶段容易丢失空间信息以及边界信息不明确的问题,基于U-Net基线网络提出空间全局上下文信息网络(NC-Net). 增加再编码阶段(ReEncoder),以增强空间信息识别能力. 在Decoder阶段输出多尺度特征,与ReEncoder阶段结合获取全局上下文信息. 保留边界损失函数,设计多尺度损失函数级联方法,优化整体网络. 在GID以及WHDLD数据集上的实验结果表明,该方法的总体准确度达到最好成绩,明显优于其他基线模型.  相似文献   
10.
针对多源聚合下同时对齐域不变特征较困难而造成分类精度不高的问题, 提出基于自监督任务的多源无监督域适应法. 该方法引入旋转、水平翻转和位置预测3个自监督辅助任务, 通过伪标签性、语义信息的一致性对无标签数据进行自适应的对齐优化. 构建新的优化损失函数, 减少多域公共类别的分类差异. 针对类别不均衡的问题, 基于少样本大权重的原则, 定义动态权重参数, 提高模型的分类性能. 在公开的Office-31、Office-Caltech10 2种基准数据集上, 与现有的主流方法进行实验对比. 实验结果表明, 在类别均衡、不均衡2种情况下, 分类精度最高可以提高6.8%.  相似文献   
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