孙华志

作品数：37被引量：132H指数：6
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供职机构：天津师范大学计算机与信息工程学院更多>>
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发文领域：自动化与计算机技术文化科学电子电信经济管理更多>>
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基于车载传感器时空图卷积的驾驶行为识别
《天津师范大学学报（自然科学版）》2023年第2期74-80,共7页吴东昊 马春梅 武盼盼 孙华志 王佳宇 房一阁 
天津市教委科研计划资助项目(2018KJ155).
本文从图(graph)的角度出发,提出基于车载传感器时空图卷积的驾驶行为识别模型.首先,通过挖掘传感器间的关联性构建传感器的图结构;其次,基于时间信息融合策略的不同,提出基于LSTM的层级时空图卷积网络(H-STGCN)和修正的时空图卷积网络(...
关键词：驾驶行为识别 车载传感器 图卷积 空间依赖性 
联合神经协同过滤与短期偏好的课程推荐模型被引量：1
《天津师范大学学报（自然科学版）》2022年第5期59-65,共7页罗琨杰 张珑 杨波 孙华志 
国家自然科学基金面上资助项目(61771173);天津市自然科学基金重点资助项目(20JCZDJC00400).
提出一种联合神经协同过滤与短期偏好的课程推荐模型.该模型通过利用学习者近期的学习行为捕获短期偏好,用以平衡或辅助学习者兴趣变化前后的各时刻历史行为,建构其动态兴趣赋能的历史行为新贡献度,基于短期偏好来重构学习者个性化动态...
关键词：历史贡献度 个性化学习兴趣 短期偏好 课程推荐 
基于时间卷积网络改进的自动数学应用题解算器被引量：1
《天津师范大学学报（自然科学版）》2021年第5期69-74,共6页杨波 张珑 罗琨杰 孙华志 
国家自然科学基金面上项目(61771173);天津市自然科学基金重点项目(20JCZDJC00400).
在传统的seq2seq模型的基础上,加入时间卷积网络TCN设计了一种自动数学应用题解算器模型seq2seq+TCN.在数据预处理部分采用FoolNLTK分词工具和ELMo词嵌入方法,以保证较高质量的数据输入;利用LSTM和GRU的不同组合构成seq2seq模型的编码...
关键词：数学应用题解算器 深度学习 seq2seq模型 TCN LSTM GRU 
基于深度学习的校园安全监控方法研究被引量：1
《信息与电脑》2021年第8期71-76,共6页陈文博 孙华志 袁映暄 田佳谊 薛笛晨 
天津市级大学生创新创业训练计划项目资助(项目编号:202010065045)。
为保护学生人身安全,降低学生因聚集发生事故的概率,笔者设计一种基于卷积神经网络和密度分布特征的校园人群安全监控系统。该系统首先将场景中的人群依据密度进行划分,对于学生稀疏的情况,利用FasterRCNN对目标区域进行判别和分类;针...
关键词：深度学习 校园安全 监控 人群密度 
基于时间分段网络并融合上下文信息的视频情感识别
《天津师范大学学报（自然科学版）》2021年第2期74-80,共7页王金伟 孙华志 
天津市教育委员会科研计划资助项目(JW1701).
提出一种基于时间分段网络并融合上下文信息的视频情感识别模型.该模型由2个并行的时间分段网络组成,分别用于提取视频中的脸部信息和上下文信息的时空特征并计算情感类别分数.将2个网络的计算结果进行决策融合,得到整个视频的情感类别....
关键词：上下文信息 时间分段网络 情感识别 
基于时间卷积网络的多项选择机器阅读理解被引量：3
《计算机工程》2020年第11期97-103,共7页杨姗姗 姜丽芬 孙华志 马春梅 
天津市自然科学基金(18JCQNJC70200,18JCYBJC85900)。
机器阅读理解是自然语言处理领域中一项具有挑战性的任务,其旨在回答与文章相关的问题,且需要复杂的语义推理。针对现有机器阅读理解方法提取特征时存在一定程度的信息丢失,且无法捕获全局的语义关系等问题,在时间卷积网络(TCN)的基础上...
关键词：机器阅读理解 多项选择 时间卷积网络 注意力机制 深度学习 
一种基于高层特征融合的网络商品分类被引量：5
《北京邮电大学学报》2020年第5期98-104,117,共8页刘逸琛 孙华志 马春梅 姜丽芬 钟长鸿 
国家自然科学基金项目(61702370);天津市自然科学基金项目(18JCYBJC85900,18JCQNJC70200);天津市科技发展战略研究计划项目(17ZLZXZF00530);天津市教委科研计划项目(JW1702)
为了利用商品文本标题实现商品自动分类,提出一种基于高层特征融合的商品分类模型.首先,提出基于字嵌入和词嵌入的文本底层特征表示法,进而获得更强的商品标题结构特征表达;其次,提出了联合自注意力、卷积神经网络和通道注意力的机制,...
关键词：商品分类 短文本分类 特征融合 特征增强 注意力机制 
基于双向长效注意力特征表达的少样本文本分类模型研究被引量：2
《数据分析与知识发现》2020年第10期113-123,共11页徐彤彤 孙华志 马春梅 姜丽芬 刘逸琛 
天津市教委科研计划项目“基于免疫原理的营养均衡量化配餐推荐算法的研究”(项目编号:JW1702);天津市自然科学基金项目“物联网环境中的上下文感知关键技术研究”(项目编号:18JCYBJC85900);天津市自然科学基金项目“面向智能交通基于智能手机的车辆检测技术及其应用研究”(项目编号:18JCQNJC70200)的研究成果之一。
【目的】针对当前文本分类任务中存在的训练数据匮乏以及模型泛化性能低等问题,在少样本环境下研究文本分类问题,提出一种少样本文本分类模型。【方法】基于元学习中的分段训练机制将文本分类任务划分为多个子任务;为了捕捉每个子任务...
关键词：少样本文本分类 注意力机制 少样本学习 双向时间卷积网络 
不确定网络负载下虚拟机匹配调度仿真
《计算机仿真》2020年第5期363-366,共4页李响 孙华志 
天津市艺术规划项目(A16045);天津师范大学实验室改革基金(YZ1130151806);天津师范大学教学改革项目(GYB01217051)。
针对传统的虚拟机匹配调度存在的内存占用率过高、调度过程所造成的系统负载均衡性较差等问题,提出一种不确定网络负载下的虚拟机匹配调度方法。首先构建虚拟机资源匹配调度模型。根据模型对目标网络不确定性负载属性进行分析,其次对于...
关键词：负载属性 信任效益函数值 个体染色体 遗传算法 
基于生成对抗网络去除车辆图像运动模糊模型
《天津师范大学学报（自然科学版）》2020年第1期76-80,共5页安祺 姜丽芬 孙华志 梁妍 马春梅 
国家自然科学基金资助项目(61702370);天津市自然科学基金资助项目(18JCYBJC85900,18JCQNJC70200);天津师范大学131三层次人选基金资助项目(043/135305QS20);天津师范大学博士基金资助项目(043/135202XB1615,043/135202XB1705);天津市科技计划资助项目(17ZLZXZF00530).
提出一种基于生成对抗网络的去除车辆图像运动模糊的网络模型.该模型引入多尺度递归网络作为生成对抗网络的生成器,生成器包含3层网络,每层网络中叠加多层残差块,对模糊图像进行由粗糙到精细的处理,并经由判别器进行判别.利用公开数据集...
关键词：生成对抗网络 递归神经网络 生成器 运动模糊 
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