郑婷一
- 作品数：9 被引量：22H指数：2
- 供职机构：太原理工大学更多>>
- 发文基金：山西省自然科学基金国家高技术研究发展计划国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信更多>>
- 基于动态多视图学习模型的社交网络用户多标签分类方法
- 本发明提供了基于动态多视图学习模型的社交网络用户多标签分类方法，包括如下步骤：针对特定社交网络数据集，构建用户的多视图表征；基于用户表征，构建多视图数据间深度融合表征模型；采用动态路由模型，更新参数并优化多视图特征；引入...
- 王莉郑婷一孟燕霞
- 一种改进的贝尔模板图像编码机制研究
- 在绝大多数的压缩编码方案中，一般先把贝尔图像的三个基色分量进行结构分离和转换，然后通过变换、DPCM、量化等去除冗余，最后进行统计编码。由于具体技术路线的差异，它们的编解码性能各有优劣。变换和量化有机结合的直接压缩机制能...
- 郑婷一
- 关键词：图像压缩编码正交变换量化器RCPT码JPEG算法
- 基于融合表征的多视图学习方法研究
- 从不同来源、结构或角度描述同一对象的数据称为多视图数据，其往往具有不同的特征表达、结构或维度，且视图间存在相关性、一致性和互补性等各种关系。利用不同视图间关系，通过协同学习得到融合表征，以提高任务完成性能的过程为多视图学...
- 郑婷一
- 关键词：子空间聚类
- 文献传递
- 基于卷积神经网络和关键词策略的实体关系抽取方法被引量：15
- 2017年
- 针对传统的实体关系抽取方法在定义特征过程中费时且容易造成错误传播,及现有深度学习方法依靠单一词向量学习特征的不足,文中提出基于卷积神经网络和关键词策略的实体关系抽取方法.在原始词向量的基础上,通过基于句子级的关键词抽取算法(TP-ISP)获得类别关键词特征.类别关键词的加入提高类别区分度,同时弥补网络自动学习特征的不足.在网络训练阶段,采用分段最大池化策略,减少传统最大池化策略的信息丢失.实验表明,文中方法有利于提升实体关系抽取结果.
- 王林玉王莉郑婷一
- 关键词：关系抽取
- 基于动态多视图学习模型的社交网络用户多标签分类方法
- 本发明提供了基于动态多视图学习模型的社交网络用户多标签分类方法，包括如下步骤：针对特定社交网络数据集，构建用户的多视图表征；基于用户表征，构建多视图数据间深度融合表征模型；采用动态路由模型，更新参数并优化多视图特征；引入...
- 王莉郑婷一孟燕霞
- 文献传递
- 基于DE-MIC算法检测多变量相关性方法和系统
- 本发明提供了基于DE‑MIC算法检测多变量相关性方法和系统，所述的方法包括：S1，基于DE‑MIC算法将原始数据集合中的多变量归并为两变量并且穷尽全部归并，这实质是一个降维的过程；S2，根据得到的任意两变量间相关系数值构...
- 王莉孟燕霞郑婷一
- 文献传递
- 一种基于Wyner-Ziv结构的贝尔模板图像编码方法
- 2013年
- 该文提出一种基于Wyner-Ziv(WZ)结构的四通道贝尔模板图像分布式编解码方法。在编码端对贝尔模板图像进行结构分离转换,形成4个分量图像并分别执行离散余弦变换,依据拉格朗日代价函数的收敛性,利用Lloyd迭代算法设计了全局优化的量化器,采用Slepian-Wolf(SW)信道编码方法对各分量变换系数的量化输出进行独立编码,在解码端利用亮度分量作为边信息,联合解码重构贝尔模板图像。实验表明,在高速率情况下,其率失真性能得到较好的改善。
- 程永强郑婷一郝润芳
- 关键词：图像编码边信息
- 网络媒体大数据中的异构网络对齐关键技术和应用研究被引量：6
- 2017年
- 大量社会媒体网络平台的广泛使用带来网络媒体大数据。单网络上的用户数据往往具有分布不均衡、噪音大、动态变化强、质量良莠不齐等特点,异构网络对齐成为多源数据融合、挖掘网络媒体大数据价值的首要前提。通过对异构网络对齐的国内外研究现状进行综述,从计算因素的角度阐述了异构网络主要技术路线,并对其应用研究现状进行分析。最后,指出面临的挑战问题,为网络媒体大数据研究者们提供参考。
- 王莉郑婷一李明
- 关键词：图嵌入
- 一种分布式信源编码中最优量化器的设计被引量：1
- 2013年
- 针对传统的向量量化压缩的不足性,提高量化效果的方法主要是增加向量的维数,但同时增加了计算的复杂性。为了解决分布式编码中量化器的设计问题,在联合条件熵约束的条件下,着重从WZ量化器的最优条件分析,提出了一种Lloyd迭代算法,通过实验证明,该算法比传统的算法更可以保证量化器的局部最优性。
- 郑婷一程永强
- 关键词：分布式编码
