王瑞琴
- 作品数：43 被引量：155H指数：8
- 供职机构：湖州师范学院更多>>
- 发文基金：浙江省自然科学基金国家自然科学基金浙江省科技计划项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术文化科学农业科学交通运输工程更多>>
- 一种基于渐进式增长条件生成对抗网络的图像生成方法
- 本发明提出了一种基于渐进式增长条件生成对抗网络的图像生成方法，包括以下步骤：噪声和类别标签被传入生成器G的初始模块中生成低像素图像的特征，然后由特征转图片模块转为图像输出；判别器D接收真图像和假图像，传入图片转特征模块变...
- 王瑞琴马辉杨帅
- 基于艾宾浩斯遗忘曲线和注意力机制的推荐算法被引量：3
- 2022年
- 传统基于注意力机制的推荐算法只利用位置嵌入对用户行为序列进行建模,忽略了具体的时间戳信息,导致推荐性能不佳和模型训练过拟合等问题。提出基于时间注意力的多任务矩阵分解推荐模型,利用注意力机制提取邻域信息对用户和物品进行嵌入编码,借助艾宾浩斯遗忘曲线描述用户兴趣随时间的变化特性,在模型训练过程中引入经验回放的强化学习策略模拟人类的记忆复习过程。真实数据集上的实验结果表明,该模型比现有推荐模型具有更好的推荐性能。
- 金楠王瑞琴陆悦聪
- 关键词：艾宾浩斯遗忘曲线
- 基于多主体系统的多分类直推学习
- 2009年
- 针对少量样本已标记和大量样本未标记的多分类问题,提出了一种新颖的基于多主体系统的直推学习方法。该方法将以Agent表示的样本点随机映射到输出空间构成初始空间格局,空间格局随时间演化的过程是一个自组织的马尔可夫过程,它将在有限时间内达到平稳分布,从而求得最佳的标记分布。根据该方法,给出了两个多主体系统直推学习算法,并讨论了算法的收敛性和复杂度。最后在两个数据集上进行了仿真测试,表明了算法的有效性与实用性。
- 潘俊孔繁胜王瑞琴
- 关键词：直推式学习多主体系统自组织
- 种子活力无损检测方法研究进展被引量：15
- 2020年
- 种子是农业实际生产中最根本的生产资料,种子活力的高低将直接影响农业生产和发展。种子活力的检测方法可分为无损和有损检测两大类。种子活力无损检测方法具备不损伤种子样本、检测效率高、可在线化检测、实验可重复性好以及实验污染少等优点,有近红外光谱检测技术、高光谱检测技术、电子鼻检测技术、机器视觉检测技术等多种无损检测法。基于国内外种子活力无损检测技术的发展现状,本研究综合评述了种子活力无损检测方法、技术以及检测结果,归纳了不同活力检测的特点、应用现状、研究进展以及在实际应用中优势和缺点,同时对种子活动检测技术发展趋势进行展望。
- 瞿志杰贾良权祁亨年王瑞琴赵光武
- 关键词：种子活力无损检测
- 短文本分类方法、装置、设备及介质
- 本申请提供一种短文本分类方法、装置、设备及介质。该方法包括：将待分类短文本输入已训练短文本分类模型；采用异构信息网络生成待分类短文本异构图；采用已训练节点注意力网络根据待分类短文本异构图生成各节点的类型注意力系数和门控异...
- 蒋云良张雄涛王青朋王瑞琴黄昌勤
- 注意力感知的边−节点交换图神经网络模型被引量：1
- 2024年
- 提出了一种注意力感知的边-节点交换图神经网络(attention aware edge-node exchange graph neural network,AENN)模型,在图结构化数据表示框架下,使用边-节点切换卷积的图神经网络算法进行图编码,用于半监督分类和回归分析。AENN是一种通用的图编码框架,用于将图节点和边嵌入一个统一的潜在特征空间。具体地,基于原始无向图,不断切换边与节点的卷积,并在卷积过程中通过注意力机制分配不同邻居的权重,从而实现特征传播。在3个数据集上的实验研究表明,所提方法较已有方法在半监督分类和回归分析中具有明显的性能提升。
- 王瑞琴黄熠旻纪其顺万超艺周志峰
- 关键词：超图边图
- 用于交通流量预测的分层时空特征增强框架
- 本发明公开了用于交通流量预测的分层时空特征增强框架，包括周期性嵌入模块(PEM)、归一化层模块(NormLayer)、自适应并行通道注意力融合模块(AP‑CAF)、层次化串行特征融合增强器(HS‑FFE)和多层感知机模块...
- 楼俊钢张心叶王瑞琴刘振方赵康
- 一种基于两阶段深度学习的集成推荐模型被引量：12
- 2019年
- 近年来,深度学习技术被广泛应用于推荐系统领域并获得了很大的成功,然而深度学习模型的输入质量对学习结果具有很大影响,稀疏的输入特征向量不仅会增加后续模型训练的难度,而且容易导致学习结果落入局部最优.提出一个基于两阶段深度学习的集成推荐模型:首先,利用具有封闭式参数计算能力的边缘化堆叠去噪自动编码机进行用户和项目高层抽象特征的提取;然后,将得到的用户抽象特征和项目抽象特征进行连接并作为深度神经网络模型的输入向量,通过联合训练的方式进行参数学习和模型优化.此外,为了对低阶特征交互进行建模,推荐模型中还集成了基于原始特征向量的逻辑回归模型.在通用数据集上的大量对比实验研究表明:与当前流行的深度学习推荐方法相比,该方法在推荐精度和召回率方面都有所改善,甚至是在数据稀疏和冷启动的环境下.
- 王瑞琴吴宗大蒋云良楼俊钢
- 关键词：特征提取
- 无监督词义消歧研究被引量：20
- 2009年
- 研究的目的是对现有的无监督词义消歧技术进行总结,以期为进一步的研究指明方向.首先,介绍了无监督词义消歧研究的意义.然后,重点总结分析了国内外各类无监督词义消歧研究中的各项关键技术,包括使用的数据源、采用的消歧方法、评价体系以及达到的消歧效果等方面.最后,对14个较有特色的无监督词义消歧方法进行了总结,并指出无监督词义消歧的现有研究成果和可能的发展方向.
- 王瑞琴孔繁胜
- 关键词：词义消歧自然语言处理语义理解
- 基于信任计算和矩阵分解的推荐算法被引量：6
- 2018年
- 基于矩阵分解的推荐算法普遍存在数据稀疏性、冷启动和抗攻击能力差等问题.针对上述问题,文中提出信任加强的矩阵分解推荐算法.首先,借鉴社会心理学中的信任产生原理,提出基于用户信誉度的信任扩展方法,缓解信任数据的稀疏性问题.然后,基于社交同质化原理,利用信任用户对评分矩阵分解过程中的用户潜在因子向量进行扩展,解决评分数据的稀疏性和新用户的冷启动问题.同时,利用信任关系对目标优化函数进行规格化约束,提高评分预测的准确性.基于通用测试数据集Epinions的实验表明,文中方法在推荐性能方面具有明显改善,可以有效解决数据稀疏性问题和冷启动问题.
- 王瑞琴潘俊冯建军
- 关键词：信誉度信任传递矩阵分解规格化
