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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. 无线传感器网络精度优选RSSI协作定位算法

汪明, 许亮, 何小敏

计算机应用 2018, 38 (7): 1981-1988. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017123050

摘要（380）

PDF （1237KB）（307）

针对目前无线传感器网络（WSN）定位算法中未知节点间接收信号强度指示（RSSI）冗余信息利用不足以及信息无筛选利用问题，提出一种新的精度优选RSSI协作定位算法。首先，利用RSSI阈值，从大量粗定位的未知节点中筛选出定位精度相对较高的节点；接着，利用subset子集判断方法从经过RSSI阈值筛选的节点中提取出受环境影响较小的节点，作为次选协作骨干节点；然后，使用锚节点置换准则，根据置换锚节点的定位误差，从次选协作节点中进一步提取出高精度的节点作为优选协作骨干节点；最后，以协作骨干节点为协作对象，根据精度优先级参与协作求精，对未知节点进行未知修正。仿真实验表明，该算法在100 m×100 m网格区域内的平均定位精度小于1.127 m。在定位精度方面，相同条件下，相较于改进的采用RSSI模型的无线传感器网络定位算法，该算法平均定位精度提高了15%；在时间效率方面，相同条件下，对比传统RSSI协作定位算法，该算法在时间效率上提高了20%。可见，所提算法可以有效提高节点定位精度，减小计算复杂度，提高时间效率。

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3. 基于欧拉影像放大的非接触式心率测量方法

苏培权, 许亮, 梁永坚

计算机应用 2018, 38 (3): 916-922. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017071808

摘要（747）

PDF （1089KB）（555）

针对目前非接触式心率测量存在操作不便、心率同频段噪声干扰大和受环境温度影响较大等问题，提出一种基于欧拉影像放大技术的非接触式心率测量方法。首先，运用欧拉影像放大技术实现手腕处桡动脉微小跳动的动作放大；然后，对脉搏跳动视频帧的像素点亮度值在时域上进行亮度方差统计，同时在YCrCb颜色空间中分割出皮肤区域；其次，根据亮度方差统计和皮肤分割结果，结合图像形态学处理方法提取视频中桡动脉跳动区域；最后，对所提取桡动脉部位时域上亮度信号采用傅里叶变换进行时频分析，实现心率非接触式测量。实验结果表明该方法与独立成分分析法（ICA）和脉搏交流信号分析法相比，均方根误差（RMSE）分别下降50.5%和32.6%；与小波滤波法相比，平均绝对误差下降12%。非接触式心率测量方法测量结果与脉搏血氧仪测量法具有很好一致性，满足中国医药行业标准，可用于日常保健和远程医疗的心率监测。

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4. 基于能量优化的无线传感器网络动态分簇目标跟踪

魏明东, 何小敏, 许亮

计算机应用 2017, 37 (6): 1539-1544. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017.06.1539

摘要（500）

PDF （945KB）（477）

针对无线传感器网络动态分簇目标跟踪中的数据碰撞与簇首选择过程导致能耗过高问题，提出一种基于能量优化的无线传感器网络动态分簇方法。首先，构建时分竞选传输模型，主动避免动态簇内数据碰撞，降低节点能耗；然后，基于能量信息与跟踪质量，提出能量均衡的最远节点调度策略，优化簇头节点调度；最后，根据加权质心定位算法，完成目标跟踪任务。实验结果表明：在节点随机部署的环境下，所提方法对于非线性运动目标的平均跟踪精度为0.65 m，与多目标跟踪动态簇员选择方法（DCMS）相当，比分布式事件定位动态分簇目标跟踪算法（DELTA）提高了45.8%；能量消耗方面，与DCMS和DELTA相比，所提方法的动态跟踪簇能量消耗有效降低了61.1%，延长了网络寿命。

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5. 非线性特征提取和LSSVM在化工过程故障诊断中应用

许亮

计算机应用 2010, 30 (1): 236-239.

摘要（1544）

PDF （638KB）（1016）

提出利用非线性特征提取（核主成分分析（KPCA）和核独立成分分析）消除数据的不相关性，降低维数。核主成分分析利用核函数把输入数据映射到特征空间，进行线性主成分分析计算提取特征；核独立成分分析在KPCA白化空间进行线性独立成分分析（ICA）变换提取独立成分。提取的特征作为最小二乘支持向量机分类器的输入，构建融合非线性特征提取和最小二乘支持向量机的智能故障分类方法。研究了该方法应用到某石化企业润滑油生产过程的故障诊断中的有效性和可行性。