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1. 融合多Prompt模板的零样本关系抽取模型

许亮, 张春, 张宁, 田雪涛

《计算机应用》唯一官方网站 2023, 43 (12): 3668-3675. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2022121869

摘要（385）

HTML （31）

PDF （1768KB）（255）

Prompt范式被广泛应用于零样本的自然语言处理（NLP）任务中，但是现有基于Prompt范式的零样本关系抽取（RE）模型存在答案空间映射难构造与模板选择依赖人工的问题，无法取得较好的效果。针对这些问题，提出一种融合多Prompt模板的零样本RE模型。首先，将零样本RE任务定义为掩码语言模型（MLM）任务，舍弃答案空间映射的构造，将模板输出的词与关系描述文本在词向量空间中进行比较，以此判断关系类别；其次，引入待抽取关系类别的描述文本的词性作为特征，学习该特征与各个模板之间的权重；最后，利用该权重融合多个模板输出的结果，以此减少人工选取的Prompt模板引起的性能损失。在FewRel（Few-shot Relation extraction dataset）和TACRED（Text Analysis Conference Relation Extraction Dataset）这两个数据集上的实验结果显示，与目前最优的模型RelationPrompt相比，所提模型在不同数据资源设置下，F1值分别提升了1.48~19.84个百分点和15.27~15.75个百分点。可见，所提模型在零样本RE任务上取得了显著的效果提升。

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2. 基于风格迁移的交互式航空发动机孔探图像扩展方法

樊玮, 段博坤, 黄睿, 刘挺, 张宁

计算机应用 2020, 40 (12): 3631-3636. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2020040585

摘要（338）

PDF （3282KB）（329）

在航空发动机孔探图像缺陷检测任务中，缺陷区域样本数量远少于正常样本数量，且缺陷样本无法覆盖整个样本空间，导致检测算法泛化能力较差。针对上述问题，提出了一种基于风格迁移技术的交互式数据扩展方法。首先，通过交互界面选择背景图像和缺陷目标，并根据背景图像指定需要粘贴的目标的大小、角度和位置等信息；其次，通过风格迁移技术将背景图像的风格迁移到目标图像上，使得背景图像和待检测目标具有相同的风格；最后，利用泊松融合算法对融合区域的边界进行修正，以达到连接区域自然过渡的效果。通过二分类和缺陷检测验证了该方法的有效性。在包含真实图像和扩展后图像的二分类实验中，测试人员的平均分类错误率达到了44.0%；而在基于Mask R-CNN模型的检测任务中，所提方法的检测和分割平均精度（AP）较传统方法分别提高了99.5%和91.9%。

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3. 基于卷积神经网络的偏色光下植物图像分割方法

张文彬, 朱敏, 张宁, 董乐

计算机应用 2019, 39 (12): 3665-3672. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2019040637

摘要（478）

PDF （1365KB）（393）

为了解决传统图像分割算法在植物工厂中偏色光植物图像上分割精确度不高、泛化性能差的问题，提出了一种基于卷积神经网络，并结合深度学习技术，对人工偏色光下植物图像进行精确分割的方法。采用该方法，最终在偏色光植物图像原始测试集上达到了91.89%的分割精确度，远超全卷积网络、聚类、阈值、区域生长等分割算法。此外，在不同色光之下的植物图片上进行测试，该方法也较上述其他分割算法有着更好的分割效果和泛化性能。实验结果表明，所提方法能够显著提高偏色光下植物图像分割的精确度，可以应用于实际的植物工厂工程项目当中。

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4. 基于图论的边缘提取方法

张宁波, 刘振忠, 张昆, 王路路

计算机应用 2016, 36 (8): 2301-2305. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2016.08.2301

摘要（356）

PDF （956KB）（292）

针对传统边缘方法提取的边缘具有不连续、不完整、倾斜、抖动和缺口等问题，提出基于图论的边缘提取方法。该方法视像素为节点，在水平或垂直方向上连接两个相邻的节点构成一个边，从而将图像看作无向图。它包括三个阶段：在像素相似性计算阶段，无向图的边上被赋予权值，权值代表了像素间的相似性；在阈值确定阶段，将所有权值的均值（整幅图像的相似度）确定为阈值；在边缘确定阶段，只保留权值小于阈值的水平边的左边节点与垂直边的上边节点，从而获得了图像的边缘。实验表明，该方法适用于具有明显目标与背景的图像的边缘提取，能够克服不连续、不完整、倾斜、抖动和缺口等缺陷，并且对Speckle噪声和高斯噪声具有抗噪性能。

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5. 基于克隆选择算法和K近邻的植物叶片识别方法

张宁刘文萍

计算机应用 2013, 33 (07): 2009-2013. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2013.07.2009

摘要（854）

PDF （782KB）（680）

针对植物叶片识别中分类器设计和训练识别时间较长的问题，提出了一种基于人工免疫系统下的克隆选择算法和K近邻判别分析(CSA+KNN)的叶片识别方法。进行图像预处理后，通过提取叶片的几何特征和纹理特征得到叶片综CSA+KNN进行植物叶片样本训练，并进行植物叶片识别。在100种植物叶片数据库中进行测试，CSA+KNN法识别率为91.37%。与BP神经网络等方法相比较，实验结果表明了该识别方法的有效性以及较高的训练速率，同时验证了纹理特征在叶片识别中的重要性。CSA+KNN法扩宽了植物叶片的识别方法，可应用于建立数字化植物标本博物馆等领域。

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6. 基于方向Snake模型的心脏磁共振图像左心室内外膜分割

张宁余学飞卢广文

计算机应用 2012, 32 (07): 1902-1905. DOI: 10.3724/SP.J.1087.2012.01902

摘要（920）

PDF （820KB）（628）

针对心脏磁共振图像(MRI)左心室内膜与外膜边缘方向不同的特点，提出一种基于曲线演化框架的方向主动轮廓模型进行左心室内外膜分割。曲线演化方程中包含基于图像边缘与区域灰度特征的混合几何流。几何流中的边缘信息项由经Fast Marching方法扩展后的动态方向梯度矢量流场（DDGVF）构成，用以引导曲线向具有不同方向的目标边缘运动，而区域灰度信息项则由Chan-Vese (CV)模型构成，用以防止曲线在演化过程中受其他边缘成分的影响而发生泄漏。最终的曲线演化方程采用水平集方法求解。实验结果表明，所提方法能够较为准确地分割出心脏MRI图像中的左心室内外膜并具有较好的鲁棒性，对于实现基于心脏MRI图像的左心室心肌区域自动快速分割和心脏功能分析与评价具有一定的应用价值。

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7. 遥感图像林区自动阈值分割算法及性能比较

崔天意刘文萍张宁

计算机应用 2010, 30 (12): 3269-3273.

摘要（1334）

PDF （1019KB）（1134）

选取了几种经典的自动阈值选取算法对高分辨率遥感图像林区目标进行分割实验，并引入错分类误差、形状测度、均匀测度、最终测量精度和运算速度作为算法评判准则，客观、定量地比较了各种算法对高分辨率遥感图像林区目标的分割性能，所得结论对林区目标分割方法的选取具有一定的指导作用。