张以文

作品数：60被引量：271H指数：9
导出分析报告
供职机构：安徽大学更多>>
发文主题：服务质量云制造信息网络网络社交网络更多>>
发文领域：自动化与计算机技术文化科学经济管理轻工技术与工程更多>>
发文期刊：《中文信息学报》《计算机学报》《计算机教育》《清华大学学报（自然科学版）》更多>>
所获基金：国家自然科学基金安徽省自然科学基金安徽省高校省级自然科学研究项目教育部人文社会科学研究基金更多>>
-
在结果中检索

检索结果分析

署名顺序

  • 全部
  • 第一作者
结果分析中...
共 条 记 录，以下是1-10
全选清除导出
参考文献引证文献引用追踪
视图：
排序：
大语言模型驱动的多元关系知识图谱补全方法
《计算机科学》2025年第1期94-101,共8页刘畅成 桑磊 李炜 张以文 
知识图谱通过将复杂的互联网信息转化为易于理解的结构化形式,极大地提高了信息的可访问性。知识图谱补全技术进一步增强了知识图谱的信息完整性,显著提升了智能问答和推荐系统等通用领域应用的性能与用户体验。然而,现有的知识图谱补...
关键词：知识图谱 大语言模型 知识图谱补全 多元关系 候选集构建 思维链提示 
面向工业流程异常检测的均衡循环神经网络
《计算机集成制造系统》2024年第12期4459-4467,共9页许荣斌 章宇 谢莹 刘志强 张以文 闻立杰 
国家自然科学基金资助项目(62276146);教育部人文社会科学研究基金资助项目(20YJCZH197);福建省自然科学基金资助项目(2020J01923,2021J011111);莆田市科技计划资助项目(2020GP003)。
智能制造的迅速发展给网络安全防护带来了巨大的机遇与挑战,各类安全威胁会造成严重的损失甚至灾难,已成为工业互联网亟待解决的问题。鉴于此,提出一种新的均衡循环神经网络,利用神经网络的适应性特点,采用长短期记忆网络(LSTM)的门电...
关键词：循环神经网络 长短期记忆 门控循环单元 工业互联网 异常检测 
学习困难与泛化能力感知的软件缺陷预测过采样方法
《计算机集成制造系统》2024年第8期2663-2671,共9页范洪旗 严远亭 张以文 张燕平 
国家自然科学基金资助项目(61806002,62272001)。
软件缺陷数据的类别分布不平衡特点给软件缺陷预测任务带了巨大的挑战。合成过采样是解决这一问题最为主流的技术,但如何设计合适的采样策略避免因引入异常样本而导致的过度泛化风险,始终是软件缺陷预测过采样方法面临的难点。针对这一...
关键词：软件缺陷预测 类别不平衡 过采样 过度泛化 
基于前景理论的软件缺陷预测过采样方法
《计算机集成制造系统》2024年第8期2822-2831,共10页徐彪 严远亭 张以文 
国家自然科学基金资助项目(61806002,62272001)。
在软件缺陷预测中,数据困难因子对预测性能的影响比类不平衡更为明显。然而,大多数现有软件缺陷预测过采样方法在解决类不平衡问题过程中,忽视了软件项目数据集固有的数据困难因子,从而导致预测性能不佳。针对上述问题,提出一种基于前...
关键词：软件缺陷预测 类不平衡 数据困难因子 过采样 前景理论 
面向中文的字词组合序列实体识别方法被引量：3
《清华大学学报（自然科学版）》2023年第9期1326-1338,共13页王庆人 王银子 仲红 张以文 
国家自然科学基金重点项目(U1936220);国家自然科学基金青年项目(62006003)。
作为信息抽取的核心任务,命名实体识别能够从文本中识别不同类型命名实体。得益于深度学习在字词表示、特征提取方面的应用,中文命名实体识别任务取得了丰富研究成果。然而,中文命名实体识别任务依旧面临词汇信息缺乏的挑战,主要表现为...
关键词：自然语言处理 命名实体识别 图注意力网络 字词组合嵌入 多图注意力 
基于E-CARGO模型的云ERP建模与演化方法
《巢湖学院学报》2023年第3期86-95,112,共11页金莹 吴群群 张以文 
安徽省高校自然科学重点研究项目(项目编号:KJ2020A0657);国家自然科学基金项目(项目编号:61872002)。
传统需求建模方法通过形式化的建模语言来对需求进行描述,因其缺乏灵活性及配套的需求解决方案,而难以适配云ERP领域动态演化的需求。针对以上问题,依托E-CARGO模型可灵活对演化需求进行建模的特点,提出一种基于E-CARGO模型的云ERP建模...
关键词：需求建模 云ERP 演化 E-CARGO模型 模糊层次分析法 人才能力评估 
融合全局和局部信息的端到端边分类方法
《中文信息学报》2023年第4期137-145,共9页颜登程 储蓓 张以文 李冬 倪莉 
国家重点研发计划(2019YFB1704101);国家自然科学基金(61872002);安徽省自然科学基金(2208085QF197);安徽省高校自然科学研究重点项目(2022AH05008637)。
边分类是图挖掘和社交网络分析中的一个重要研究方向。然而,现有边分类方法往往通过聚合连边端点的表示来间接提取边的特征,且设计为非端到端的学习方式,会造成较大的信息损失。针对上述问题,该文提出一种融合全局和局部信息的边分类模...
关键词：边分类 网络表示学习 自编码器 
基于E-CARGO模型的开发者推荐方法被引量：2
《计算机应用》2022年第2期557-564,共8页李炜 吴群群 张以文 
国家重点研发计划项目(2019YFB1704101);国家自然科学基金资助项目(61872002)。
针对传统开发者推荐方法侧重于分析开发者的专业能力以及与任务的交互信息,而未考虑开发者间协作性的问题,提出一种基于E-CARGO(Environment-Class,Agent,Role,Group,and Object)模型的开发者推荐方法。首先结合协作开发的特点,将开发...
关键词：E-CARGO模型 开发者推荐 模糊层次分析法 云模型理论 开发者能力度量 
边缘计算环境下自适应移动路径感知的用户分配算法被引量：4
《计算机集成制造系统》2021年第9期2592-2603,共12页李炜 蒋越 闵江松 张以文 王庆人 
国家重点研发计划资助项目(2019YFB1704101);国家自然科学基金资助项目(61872002)。
边缘计算作为一种新模式,可以有效解决附近移动设备运算能力不足的问题。然而,由于现实世界中复杂的状况,各个时间段内用户的位置分布难以预测,由配备有限资源的边缘服务器覆盖的区域内将难以承载各时间段内不均衡不恒定数量的用户,导...
关键词：边缘计算 自适应移动路径感知 用户分配 路径预测 
邻域感知的不平衡数据集过采样方法被引量：7
《小型微型计算机系统》2021年第7期1360-1370,共11页严远亭 戴涛 张以文 赵姝 张燕平 
国家自然科学基金项目(61806002,61673020,61872002,61876001)资助;安徽大学博士科研启动基金项目(J01003253)资助。
不平衡数据学习是机器学习中一个研究热点,近年来得到广泛的关注.以SMOTE为代表的过采样方法是不平衡数据学习的主流方法之一,近年来涌现出大量的基于SMOTE的改进过采样方法.但是,当前对过采样的研究中,如何利用样本分布信息,实现高效...
关键词：不平衡学习 过采样 SMOTE 邻域信息 噪声样本 
全选清除导出
共6页<123456>
检索报告 对象比较 聚类工具 使用帮助 返回顶部