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王利琴: 作品数：20 被引量：18H指数：2; 供职机构：河北工业大学更多>>; 发文基金：天津市自然科学基金国家自然科学基金天津市应用基础与前沿技术研究计划项目更多>>; 相关领域：自动化与计算机技术文化科学医药卫生更多>>

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试论弘扬和培育民族精神对大学生健康成才的意义被引量：3: 2005年; 民族精神是一个民族赖以生存和发展的精神支撑,弘扬和培育民族精神对推动大学生素质教育、促进大学生健康成长有着非常重要的作用。高等院校担负着培养高素质人才和创新人才的重大历史使命,如何在高校青年学生中弘扬和培育民族精神是加强和改进新时期学生工作面临的重要任务。本文就民族精神的概念和内涵进行了阐述;分析了在大学生中大力弘扬和培育民族精神的重要性;并就如何在大学生中进行民族精神的弘扬和培育提出了可行性建议。; 任福战周颖王自华王利琴; 关键词：大学生民族精神弘扬高校思想政治工作

融合实体上下文和逻辑规则的知识推理方法: 本发明提供了一种融合实体上下文和逻辑规则的知识推理方法，该方法包括实体上下文模块、逻辑规则模块和评分模块。实体上下文模块首先抽取目标三元组头尾实体的关系上下文，然后使用消息传递方式编码实体上下文为实体上下文向量。逻辑规则...; 王利琴耿智雷姚爽李英双董永峰

融合先验知识和字形特征的中文命名实体识别: 2024年; 针对命名实体识别(NER)任务中相关模型通常仅对字符及相关词汇进行建模,未充分利用汉字特有的字形结构信息和实体类型信息的问题,提出一种融合先验知识和字形特征的命名实体识别模型。首先,采用结合高斯注意力机制的Transformer对输入序列进行编码,并从中文维基百科中获取实体类型的中文释义,采用双向门控循环单元(BiGRU)编码实体类型信息作为先验知识,利用注意力机制将它与字符表示进行组合;其次,采用双向长短时记忆(BiLSTM)网络编码输入序列的远距离依赖关系,通过字形编码表获得繁体的仓颉码和简体的现代五笔码,采用卷积神经网络(CNN)提取字形特征表示,并根据不同权重组合繁体与简体字形特征,利用门控机制将它与经过BiLSTM编码后的字符表示进行组合;最后,使用条件随机场(CRF)解码,得到命名实体标注序列。在偏口语化的数据集Weibo、小型数据集Boson和大型数据集PeopleDaily上的实验结果表明,与基线模型MECT(Multi-metadata Embedding based Cross-Transformer)相比,所提模型的F1值别提高了2.47、1.20和0.98个百分点,验证了模型的有效性。; 董永峰董永峰王利琴王旭; 关键词：命名实体识别卷积神经网络条件随机场

基于高斯烟羽和质心定位的PM2.5污染源定位方法: 本发明提供了基于高斯烟羽和质心定位的PM2.5污染源定位方法，包括步骤S1空气质量监测站点位置数据预处理；S2基于气体扩散模型和加权质心定位算法，计算加权质心定位结果；S3基于改进的差分进化搜索算法，计算精细定位结果；S...; 董永峰贾文玉王利琴李佳伟王振

基于迁移学习与多标签平滑策略的图像自动标注被引量：10: 2018年; 针对图像标注数据集标签分布不平衡问题,提出了基于标签平滑策略的多标签平滑单元(MLSU)。MLSU在网络模型训练过程中自动平滑数据集中的高频标签,使网络适当提升了低频标签的输出值,从而提升了低频标注词的标注性能。为解决图像标注数据集样本数量不足造成网络过拟合的问题,提出了基于迁移学习的卷积神经网络(CNN)模型。首先利用互联网上的大型公共图像数据集对深度网络进行预训练,然后利用目标数据集对网络参数进行微调,构建了一个多标签平滑卷积神经网络模型(CNN-MLSU)。分别在Corel5K和IAPR TC-12图像标注数据集上进行实验,在Corel5K数据集上,CNN-MLSU较卷积神经网络回归方法(CNN-R)的平均准确率与平均召回率分别提升了5个百分点和8个百分点;在IAPR TC-12数据集上,CNN-MLSU较两场K最邻近模型(2PKNN_ML)的平均召回率提升了6个百分点。实验结果表明,基于迁移学习的CNN-MLSU方法能有效地预防网络过拟合,同时提升了低频词的标注效果。; 汪鹏汪鹏王利琴董永峰; 关键词：图像自动标注卷积神经网络图像检索

基于联合学习的节点深度聚类方法: 本发明涉及基于图卷积网络的图深度聚类方法，考虑到自编码器和图自编码器能分别学习到不同到表示信息，提出基于联合学习的节点深度聚类方法，将两个编码器学习到的表示结合到一起，解决了节点表示学习不能同时兼顾属性信息和图结构信息的...; 董永峰苟濛锐王利琴齐巧玲董瑶

一种基于注意力机制指导的分层分类缺陷检测方法: 本发明涉及一种基于注意力机制指导的分层分类缺陷检测方法，针对工件表面缺陷检测过程中图像纹理背景影响缺陷提取的问题，提出了分层注意力模块，并集成与分层分类网络结构的缺陷检测网络中，使模型利用图像纹理背景指导缺陷检测，同时，...; 汪鹏刘子豪李妍王振王利琴董永峰

基于多信息图注意力网络的双向迭代实体对齐: 2023年; 针对当前实体对齐方法无法充分利用知识图谱实体的多种信息和缺乏先验对齐种子对限制实体对齐效果的问题,提出一种基于多信息图注意力网络的双向迭代实体对齐模型。使用具有高速公路网络机制的图注意力网络,充分利用实体的多种信息获得实体的嵌入表示,提出一种双向迭代策略,设置阈值筛选高置信度实体对加入训练集中,达到扩展先验对齐种子对的目的。在3个跨语言实体对齐数据集上进行的实验结果表明,该模型有效提高了评估指标Hits@1,Hits@10的性能。; 许智宏许智宏王利琴董永峰; 关键词：知识图谱高速公路网络双向迭代

一种基于联合优化与混合注意力特征融合的缺陷检测方法: 本发明涉及基于分割‑分类两段式的缺陷检测方法，针对两段式缺陷检测算法特征提取能力不足问题，提出基于混合注意力特征融合模块，并集成于编码器‑解码器结构的分割网络中，使模型更好的利用全局上下文信息，并利用所提取的深层特征重构...; 董永峰孙松毅王振齐巧玲王利琴

基于PB-DBSCAN的GPS数据去噪被引量：1: 2021年; 针对公交车GPS数据量大、数据密度不均匀、噪声点多等问题,提出PB-DBSCAN(pixel_based-DBSCAN,PB-DBSCAN)算法。将聚类过程中判断数据点之间的关系改为判断像素格之间的关系,减小数据点邻域中的搜索范围,加快聚类速度。因公交线路的多样性,同一聚类参数无法适应所有线路,提出一种动态参数选择的方法。在石家庄公交车GPS实际数据集上进行实验,其结果表明,PB-DBSCAN可以有效识别并过滤GPS数据集中的噪声点,实现快速聚类。与采用固定参数的算法进行比较,参数的动态选择提高了聚类准确度。; 汪鹏汪鹏王利琴董永峰; 关键词：去噪