李冠宇

作品数：153被引量：500H指数：10
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发文领域：自动化与计算机技术文化科学交通运输工程电子电信更多>>
发文期刊：《计算机研究与发展》《生物多样性》《电子与信息学报》《计算机工程》更多>>
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网络剪枝与知识蒸馏相结合的轻量级鸟声识别方法
《应用声学》2025年第2期350-361,共12页申小虎 李冠宇 史洪飞 王传之 
国家自然科学基金项目(61976032);野生动植物物证技术国家林业和草原局重点实验室开放课题(KLNPC2102);2023江苏省高等学校优秀科技创新团队“人工智能框架下的法庭毒理学”项目。
在鸟声识别应用中,算法模型多数采用参数密集型,缺少能够搭载至被动声学监测设备的高效网络。针对EfficientNet网络结构特点,将结构化剪枝与知识蒸馏方法相结合,确保剪枝后的网络保持良好的泛化能力,能够满足不同资源配置条件下的网络...
关键词：网络剪枝 知识蒸馏 鸟声识别 轻量级网络 被动声学监测 
自适应聚类中心个数选择:一种联邦学习的隐私效用平衡方法
《电子与信息学报》2025年第2期519-529,共11页宁博 宁一鸣 杨超 周新 李冠宇 马茜 
国家自然科学基金(61976032,62002039)。
联邦学习是一种分布式机器学习方法,它使多个设备或节点能够协作训练模型,同时保持数据的本地性。但由于联邦学习是由不同方拥有的数据集进行模型训练,敏感数据可能会被泄露。为了改善上述问题,已有相关工作在联邦学习中应用差分隐私对...
关键词：联邦学习 差分隐私保护 梯度聚类 自适应选择 
No-CapsE:一种基于节点共现的四元数胶囊网络知识图谱补全模型
《计算机工程》2024年第10期80-88,共9页刘多 张东 李冠宇 
国家自然科学基金(61976032)。
知识图谱补全是通过预测知识图谱中缺失的事实进行填补,以解决知识图谱中的数据稀疏问题。CapsE、QuatE等用于知识图谱嵌入的模型在链接预测方面已经取得了较好的表现,但是,CapsE模型因其在复数空间进行链接预测与数据挖掘,会受限于其...
关键词：知识图谱 链接预测 胶囊网络 四元数 节点共现 
数据不平衡下鸟声识别的集成学习策略被引量：1
《生物多样性》2024年第10期114-128,共15页申小虎 李冠宇 史洪飞 王传之 
野生动植物物证技术国家林业和草原局重点实验室开放课题(KLNPC2102);江苏省交通安全设施智能网联工程研究中心平台资助。
鸟声识别是被动声学监测的重要应用领域,集成学习方法对提升鸟类识别精度具有重要研究价值,但面对数据不平衡问题时缺少有效的集成策略。为此,通过基学习器的迁移学习获得鸟声信号的不同方面表征,满足了少标签样本条件下的学习训练。同...
关键词：鸟声识别 数据不平衡 集成学习 迁移学习 敏感代价 
基于可微池化的层级图相似性学习
《计算机工程与设计》2024年第7期2013-2020,共8页吴磊 李晓楠 李冠宇 
国家自然科学基金项目(61976032、62002039)。
目前,大多数关于图相似性学习的工作仅考虑图级匹配或节点级匹配,忽略了多层级的粗图级匹配,为解决该问题提出一种可微池化层级图匹配网络(PHMN)模型。逐层将图的节点表示进行软聚类进而将源图转化为尺寸缩小的粗图;在图对上使用多角度...
关键词：图神经网络 图相似性学习 可微池化 图匹配 相似性搜索 图编辑距离 注意力机制 
多关系下图自注意机制增强的知识表示学习
《计算机工程与应用》2024年第12期136-143,共8页刘冬帅 安敬民 孟繁琛 李冠宇 
国家自然科学基金(61976032)。
知识图谱为表示多关系型数据的异构图。已有知识表示学习方法通过增加实体和关系嵌入之间的交互提高知识三元组表达能力,但无法使其蕴含多层次语义,即特定关系下实体具有的多重关联属性。图神经网络利用结构信息为实体的邻居节点分配权...
关键词：知识表示学习 图结构 自注意机制 多层次语义 邻域聚合 异构链接 
基于分区过滤-增量验证的图编辑相似查询
《计算机学报》2024年第2期375-395,共21页王习特 白梅 王朝金 马茜 李冠宇 
国家自然科学基金(62002039,61602076,61702072,61976032);中央高校基本科研业务费专项资金(3132023259)资助.
图编辑相似查询问题是指从图集G中查询出所有与查询图q的图编辑距离(Graph Edit Distance,GED)在给定阈值τ内的数据图.由于GED计算是NP-Hard问题,现有的研究多采用过滤-验证框架进行查询,对未能过滤掉的图采用A*-GED算法验证.本文提出...
关键词：图相似 GED 分区过滤 增量验证 图数据 
基于路径与层次注意力的关系预测方法
《计算机工程与设计》2023年第11期3433-3439,共7页石津妮 安敬民 李冠宇 
国家自然科学基金项目(61976032)。
目前,大多数基于路径的关系预测方法忽略了路径和关系之间的语义相关性,针对此问题提出一种层次注意力机制,捕获不同粒度的信息,包括关系级特征和路径级特征,在多跳路径和关系之间提供一种补充的语义关联。关系级注意力是以目标关系为导...
关键词：知识图谱 层次注意力 多粒度 关系路径 目标关系 实体邻域 关系预测 
一种基于自适应结构感知池化图匹配的图相似度计算模型
《计算机工程与科学》2023年第11期1999-2007,共9页贾康 李晓楠 李冠宇 
国家自然科学基金(61976032,62002039)。
图相似度计算在许多有关图的任务中起着重要作用,例如图相似性搜索、图分类和图聚簇等。由于计算2个图之间的精确距离/相似度通常是NP-hard的,因此基于神经网络提出了自适应结构感知池化图匹配网络模型(ASAPMN),用端到端的方式来计算任...
关键词：图相似度计算 图池化 图匹配 注意力机制 
IntSE:特征增强的知识图谱补全方法被引量：2
《小型微型计算机系统》2023年第9期1961-1965,共5页周新 郭敬楠 宁博 李冠宇 
国家自然科学基金项目(61976032)资助;上海市大数据管理系统工程研究中心开放基金项目资助.
知识图谱补全旨在发现充分表达实体和关系语义关联的模型,从而依据已知实体和关系预测三元组中的缺失部分.InteractE是一种基于卷积神经网络的嵌入模型,通过棋盘结构重组实体和关系嵌入元素,增加实体和关系之间的特征交互信息从而表达...
关键词：知识图谱 知识图谱补全 SENet 卷积神经网络 
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