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1. 结合注意力机制的长文本分类方法

卢玲, 杨武, 王远伦, 雷子鉴, 李莹

计算机应用 2018, 38 (5): 1272-1277. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017112652

摘要（2588）

PDF （946KB）（1133）

新闻文本常包含几十至几百条句子，因字符数多、包含较多与主题无关信息，影响分类性能。对此，提出了结合注意力机制的长文本分类方法。首先将文本的句子表示为段落向量，再构建段落向量与文本类别的神经网络注意力模型，用于计算句子的注意力，将句子注意力的均方差作为其对类别的贡献度，进行句子过滤，然后构建卷积神经网络（CNN）分类模型，分别将过滤后的文本及其注意力矩阵作为网络输入。模型用max pooling进行特征过滤，用随机dropout防止过拟合。实验在自然语言处理与中文计算（NLP&CC）评测2014的新闻分类数据集上进行。当过滤文本长度为过滤前文本的82.74%时，19类新闻的分类正确率为80.39%，比过滤前文本的分类正确率超出2.1%，表明结合注意力机制的句子过滤方法及分类模型，可在句子级信息过滤的同时提高长文本分类正确率。

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2. 基于水平集的牙齿CT图像分割技术

汪葛, 王远军

计算机应用 2016, 36 (3): 827-832. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2016.03.827

摘要（824）

PDF （936KB）（489）

牙齿的计算机断层扫描(CT)图像中存在边界模糊、相邻牙齿粘连等情况,且拓扑结构较为复杂,要实现准确的牙齿分割非常困难。对传统的牙齿CT图像分割方法,特别是近年来用于牙齿分割的水平集方法进行介绍,对其水平集函数中各能量项进行研究,并通过对比实验体现水平集方法的优越性。基于水平集的牙齿CT图像分割方法中水平集函数的能量项主要包括:竞争能量项、梯度能量项、形状约束能量项、全局先验灰度能量项、局部灰度能量项。实验结果表明基于混合模型的水平集方法分割效果最佳,切牙与磨牙分割准确率分别为88.92%和92.34%,相比自适应阈值和传统水平集方法,分割准确率总体提升10%以上。在综合利用图像信息和先验知识的基础上,通过对水平集函数中能量项进行优化和创新,有望进一步提高分割的准确率。

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3. 基于数据流转发的实时数据交换系统设计

曹健, 刘琼, 王远

计算机应用 2016, 36 (3): 596-600. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2016.03.596

摘要（589）

PDF （926KB）（668）

针对传统的基于全量转发机制的消息中间件应用于电力信息系统大规模数据交换时效率低的问题,设计并实现了基于数据流转发的实时数据交换中间件。基于队列缓冲技术,实现了消息型数据的异步发送与批量确认;设计了流式数据转发机制,消除数据在传输节点上的缓存延迟与缓存资源代价,提高了数据传输的及时性与并发性;结合分布式与数据路由思想,实现了对第三方系统透明的节点组网与数据路由功能。通过模拟某省电力信息系统数据交换场景,验证了系统性能,数据交换能力达3000并发,千兆带宽环境下系统传输速度达980 MB/s,交换延迟在毫秒级。

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4. 基于图形处理器加速的医学图像配准技术进展

查珊珊, 王远军, 聂生东

计算机应用 2015, 35 (9): 2486-2491. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2015.09.2486

摘要（391）

PDF （1060KB）（423）

针对目前医学图像配准技术无法满足临床实时性需求问题,对基于图形处理器(GPU)加速的医学图像配准技术进行综述探讨。首先对GPU通用计算进行概述,再以医学图像配准基本框架为主线,对近年来基于GPU加速的医学图像配准技术在国内外发展现状进行深入研究,并针对正电子发射型计算机断层显像(PET)和电子计算机断层扫描(CT)数据的非线性配准问题,分别基于中央处理器(CPU)和GPU平台进行配准实验,通过实验结果的对比,体现GPU加速配准技术的优越性。基于GPU加速的自由形变(FFD)和归一化互信息(NMI)结合的非线性配准方法配准后互信息值略低于CPU平台的配准结果,但其配准速度是CPU平台的12倍。基于GPU加速的配准算法在保持配准精度的基础上,配准速度都得到了很大的提升。

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5. 面向C2C的基于声誉的信任模型设计与分析

荆博贤徐锋王远吕建

计算机应用

摘要（1700）

PDF （992KB）（1019）

现有的信任模型或基于信任链，不能充分利用门户网站上丰富的推荐信息；或缺乏对推荐信息有效性的分析，不能很好地应对信任炒作和诽谤。将以往模型进行改进，对推荐信息采用长期分析和短期分析结合的方法，充分利用了推荐信息，并能有效应对信任炒作和诽谤，可以更好地辅助C2C电子交易系统的用户进行决策。