潘丽敏
- 作品数：294 被引量：352H指数：9
- 供职机构：北京理工大学信息与电子学院更多>>
- 发文基金：国家242信息安全计划国家自然科学基金国家科技支撑计划更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术文化科学电子电信医药卫生更多>>
- 虚拟化平台操作系统内核数据攻击行为检测方法
- 本发明涉及操作系统内核数据攻击行为的检测方法，属于计算机与信息科学技术领域。本发明目的是解决现有操作系统内核数据攻击行为检测方法存在的检测全面性不足、无法拦截攻击行为、依赖内核源代码等问题。本发明首先利用同步检测机制和语...
- 罗森林张毅飞潘丽敏刘望桐
- 文献传递
- 一种生物医学关键属性选择方法
- 本发明涉及一种生物医学关键属性选择方法，属于生物医学技术领域。本发明首先使用boruta算法分析待选属性的重要性，提取出影响研究目标的重要属性；然后使用待选属性构建逻辑回归模型，采用AIC准则进行逐步回归，得到对研究目标...
- 罗森林潘丽敏张岳峰胡雅娴
- 文献传递
- 一种融合句义信息的事件关系强度图构建方法
- 本发明涉及一种融合句义信息的事件关系强度图构建方法。首先基于汉语句义结构理论，提取句子语义信息，扩充事件的特征维度，并利用改进的TF?IDF方法完成事件向量表达，再结合上下文信息和核心事件信息优化事件向量，最后利用LDA...
- 罗森林吴舟婷潘丽敏陈倩柔邹丽丽
- 自编码网络短文本流形表示方法被引量：6
- 2015年
- 针对短文本分类任务中文本表示存在的高维稀疏问题,提出基于自编码网络的短文本流形表示方法.通过自编码网络重构文本得到流形映射,提取短文本的流形特征,实现非线性降维.根据标签与多篇文本在高维观测空间的全局映射关系,对已有流形映射进行整体调整,扩充短文本信息得到最佳流形表示模型,使用该模型得到短文本流形表示.结合SVM、KNN、Nave-Bayes 3种分类算法,该方法在公开数据源的Macro_F1均超过97.8%,分类效果优于VSM、LDA、LSI.结果表明,该模型生成的流形表示能以非稀疏形式更准确地描述短文本特征信息,使分类效果得到显著提升.
- 魏超罗森林张竞潘丽敏
- 关键词：文本分类
- 基于CRF++汉语句义结构模型自动标注方法
- 本发明涉及一种基于CRF++的汉语句义结构模型自动标注方法，属于计算机科学与自然语言处理语义分析技术领域。本发明首先使用BFS-CTC汉语标注语料库语料，训练得到谓词识别模型、词关系识别模型和语义格类型识别模型；进而使用...
- 罗森林韩磊潘丽敏魏超
- 文献传递
- 多类别面部表情高精度识别方法
- 本发明涉及一种基于Haar-like特征的多类别面部表情高精度识别方法，属于计算机科学与图形图像处理技术领域。本发明首先使用Haar-like特征和串联人脸检测分类器实现高准确性的人脸检测；进而利用AdaBoost.MH...
- 罗森林谢尔曼潘丽敏
- 文献传递
- 利用异配及同配关系的社交机器人检测方法
- 2025年
- 现有基于图的方法未区分用户间的异配、同配关系,造成用户表示中存在异配边带来的噪声,弱化了社交机器人与人类用户之间的差异性,检测准确率降低;社交机器人持续演化模拟人类用户的关注数、推文发布数等元数据,容易导致较难识别的仿真社交机器人比例增加,检测召回率降低.提出一种利用异配及同配关系的社交机器人检测方法,通过记忆网络构建异配、同配关系原型来识别用户关系类型,减少异配边对用户表示的干扰,增加不同类型用户的特征区分性;在损失函数中引入调节因子,提高较难分类用户在模型参数更新过程中的损失贡献,增强了模型对仿真社交机器人的识别效果.实验结果表明,提出的方法优于当前先进方法,此方法通过区分用户间的异配和同配关系,降低异配边的权重,增强了用户表示的类别区分度,即使在低同配性分数的情况下也有效提升了检测准确率.
- 罗森林费泽涛潘丽敏吴舟婷
- 关键词：记忆网络
- 基于SVM-RF的决策规则提取及约简方法
- 本发明公开了一种基于SVM‑RF的决策规则提取及约简方法，属于计算机与信息科学技术领域。该方法包括：使用数据训练SVM获得分类器和支持向量；采用再生树的方法生成新数据特征并使用SVM获得新数据标签，整合新数据获得最具信息...
- 潘丽敏秦枭喃罗森林王海州
- 文献传递
- 融合动态知识和事理逻辑的列车故障分析决策方法
- 本发明涉及融合动态知识和事理逻辑的列车故障分析决策方法，属于自然语言处理和机器学习领域，本发明首先提取列车故障现象描述文本中的故障事件，融合时序动态知识和事理逻辑关系构建知识图谱；然后利用结合多头注意力机制的图转换网络对...
- 罗森林张凌浩潘丽敏董勃吴舟婷
- 利用神经元组合路径的深度学习模型测试样本生成方法
- 本发明涉及利用神经元组合路径的深度学习模型测试样本生成方法，属于深度学习测试领域。本发明首先将训练集中所有样本按类别输入待测模型，在模型各层选取平均输出值最高的n个神经元，构建各类别对应的神经元组合路径；其次将种子样本输...
- 罗森林刘洧光潘丽敏夏志豪张钊
