李玉强

作品数：15被引量：45H指数：4
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基于空间相关性与特征级插值改进的快速图像翻译模型
《计算机科学》2023年第12期156-165,共10页李玉强 李欢 刘春 
近年来,深度学习算法的流行使图像翻译任务取得了显著的效果。其中,很多研究工作致力于在缩短模型运行时间的同时保持图像的生成质量,ASAPNet模型就是一个典型的代表。但该模型的特征级损失函数无法完全解耦图像特征和外观,又由于其大...
关键词：图像翻译 自相似性 数据增强 生成对抗网络 线性插值 
基于对比学习的无监督三元哈希方法被引量：2
《计算机应用研究》2023年第5期1434-1440,共7页李玉强 陆子微 刘春 
为了解决现有无监督二元哈希方法由于存在较大量化损失而导致检索精度较低的问题,在CIBHash方法的基础上,提出了一种新的基于对比学习的无监督三元哈希方法——CUTHash,将三元哈希编码用于图像检索。具体来说,首先,使用融合了解耦对比...
关键词：图像检索 无监督哈希 对比学习 三元哈希编码 哈希量化 
选择性传输与铰链对抗的多图像域人脸属性迁移被引量：1
《计算机工程》2022年第4期179-190,共12页林泓 陈壮源 任硕 李琳 李玉强 
国家社会科学基金(15BGL048)。
在基于生成对抗网络的人脸属性迁移过程中,存在图像域表达形式单一、图像域迁移细节失真的问题。提出一种结合选择性传输单元与铰链对抗损失的多图像域人脸属性迁移方法。在生成器中,利用自适应实例归一化融合图像的内容信息与图像域控...
关键词：生成对抗网络 多图像域属性迁移 自适应实例归一化 选择性传输单元 相对属性标签 域控制器 双尺度判别 
基于改进U⁃Net的低质量文本图像二值化被引量：2
《计算机工程》2022年第4期231-239,共9页王红霞 何国昌 李玉强 陈德山 
国家青年科学基金项目“基于多约束三维重构的低分辨率前视声呐目标探测研究”(51609193)。
文本图像二值化是光学字符识别的关键步骤,但低质量文本图像背景噪声复杂,且图像全局上下文信息以及深层抽象信息难以获取,使得最终的二值化结果中文字区域分割不精确、文字的形状和轮廓等特征表达不足,从而导致二值化效果不佳。为此,...
关键词：文本图像二值化 U-Net网络 全局上下文 残差跳跃连接 DIBCO数据集 
基于高斯分布的改进词嵌入主题情感模型被引量：1
《计算机科学》2022年第2期256-264,共9页李玉强 张伟江 黄瑜 李琳 刘爱华 
国家社会科学基金项目(15BGL048)。
近年来,主题情感联合模型成为了无监督学习领域的一项重要研究内容,在文本主题挖掘和情感分析等方面均有实际应用。然而,在现实场景中,微博因其文字短小、结构不完整等特征,给主题情感联合模型带来了一定的挑战。因此,围绕微博主题情感...
关键词：主题情感模型 高斯分布 词嵌入 微博情感极性分析 
基于差分隐私下包外估计的随机森林算法被引量：6
《哈尔滨工业大学学报》2021年第2期146-154,共9页李玉强 陈鋆昊 李琦 刘爱华 
针对差分隐私随机森林算法在对高维数据进行分类时准确率不理想的问题,本文通过引入差分隐私下的包外估计来计算决策树权重以及特征权重,从而提出一种基于差分隐私下包外估计的随机森林算法(random forest under differential privacy b...
关键词：差分隐私 随机森林 包外估计 高维数据 数据挖掘 
基于性格情绪特征的改进主题情感模型被引量：1
《中文信息学报》2020年第7期96-104,共9页李玉强 黄瑜 孙念 李琳 刘爱华 
国家社会科学基金(15BGL048)
近年来,以微博为代表的社交媒体在情感分析中备受关注。然而,绝大多数现有的主题情感模型并没有充分考虑到用户性格特征,导致情感分析结果难尽人意。故该文在现有的JST模型基础上进行改进,提出一种基于时间的性格建模方法,将用户性格特...
关键词：主题情感模型 时间 性格特征 表情符号 
基于松散条件下协同学习的中文微博情感分析被引量：5
《浙江大学学报（工学版）》2018年第8期1452-1460,共9页孙念 李玉强 刘爱华 刘春 黎威威 
传统的协同学习算法需要2个充分冗余的特征视图,而在多数情况下达不到特征充分冗余的要求,为此提出松散条件下的协同学习框架.利用支持向量机算法和长短期记忆网络(LSTM)算法分别建立基于向量空间模型的微博特征视图和基于语义相关的词...
关键词：微博 情感分析 协同学习 主动学习 不确定策略 
一种改进的流数据上的高效用模式挖掘算法被引量：3
《小型微型计算机系统》2017年第9期2080-2085,共6页谢志轩 李玉强 
中央高校基本科研业务费专项资金项目(2014-IV-106)资助
为了快速地从无限的流数据中挖掘出高效用模式,基于已有算法HUM-UT提出一种流数据上的高效用模式挖掘算法——IHUM-UT(Improved High Utility Mining based on Utility Tree)算法.IHUM-UT算法通过压缩HUM-UT算法的头表大小,使其只包含...
关键词：流数据 滑动窗口 高效用模式挖掘 
基于延迟调度策略的reduce调度优化算法被引量：2
《计算机应用研究》2017年第7期2006-2009,2015,共5页石义龙 林泓 李玉强 王彦 
湖北省自然科学基金资助项目(2013CFB351)
在大规模的Hadoop集群中,良好的任务调度策略对提高数据本地性、减小网络传输开销、减少作业执行时间以及提高集群的作业吞吐量都有着重要的影响。针对Hadoop架构中reduce任务的数据本地性较低问题,提出了一种基于延迟调度策略的reduce...
关键词：reduce任务 数据本地性 延迟调度 MapReduce任务调度 
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