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T=题名（书名、题名），A=作者（责任者），K=主题词，P=出版物名称，PU=出版社名称，O=机构（作者单位、学位授予单位、专利申请人），L=中图分类号，C=学科分类号，U=全部字段，Y=年（出版发行年、学位年度、标准发布年）

检索规则说明：

AND代表“并且”；OR代表“或者”；NOT代表“不包含”；(注意必须大写,运算符两边需空一格)

检索范例：

范例一：(K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 AND Y=1982-2016
范例二：P=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT K=Visual AND Y=2011-2016

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文献类型

2 篇 学位论文
1 篇 会议

馆藏范围

3 篇 电子文献
0 种 纸本馆藏

日期分布

学科分类号

3 篇 工学
- 3 篇 控制科学与工程
- 2 篇 计算机科学与技术...
- 2 篇 软件工程
- 1 篇 动力工程及工程热...
2 篇 理学
- 1 篇 大气科学
- 1 篇 系统科学
2 篇 管理学
- 2 篇 管理科学与工程(可...

主题

3 篇 多神经网络模型
1 篇 仇恨性文本
1 篇 预测控制
1 篇 广义信息熵
1 篇 数据增强
1 篇 软测量模型
1 篇 pid控制器
1 篇 径向基神经网络
1 篇 攻击性文本
1 篇 误差算法
1 篇 气象预测预报
1 篇 混合采样
1 篇 降雨类型
1 篇 雨量预测
1 篇 概率神经网络

机构

1 篇 上海财经大学
1 篇 清华大学
1 篇 广东工业大学

作者

1 篇 滕少华
1 篇 梁路
1 篇 刘冬宁
1 篇 熊智华
1 篇 唐海涛
1 篇 张巍
1 篇 胡文轩

语言

3 篇 中文

检索条件"主题词=多神经网络模型"

共 3 条记录，以下是1-10 订阅

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详细简洁

排序：

攻击性仇恨性网络文本的识别研究 ——基于混合采样的多神经网络模型实证

攻击性仇恨性网络文本的识别研究 ——基于混合采样的多神经网络...

引用

作者：胡文轩上海财经大学

学位级别：硕士

近年来,互联网得以迅速发展。作为获取信息和人际沟通的重要渠道,社交媒体软件已成为日常生活不可或缺的部分。社交平台上产生了大量文本数据,其中不乏攻击性文本甚至仇恨性文本。这些发表在社交平台的攻击性仇恨性文本,如果不能及时准... 详细信息

近年来,互联网得以迅速发展。作为获取信息和人际沟通的重要渠道,社交媒体软件已成为日常生活不可或缺的部分。社交平台上产生了大量文本数据,其中不乏攻击性文本甚至仇恨性文本。这些发表在社交平台的攻击性仇恨性文本,如果不能及时准确地识别并加以清理,将会快速传播进而造成大范围的不良影响。虽然,许多国家、机构、社交平台都制定了相关规定、条例,对网络平台上出现的攻击性仇恨性文本进行治理和整顿,但是关于攻击性仇恨性网络文本的学术研究仍然存在需要完善之处。主要体现为以下3点:一是,缺乏对攻击性仇恨性网络文本的统一概念界定。二是,由于攻击性仇恨性文本具有网络文本“一词多义”、句序结构不规范等特点,且数量较少,具有不平衡数据特点,这些都为构建攻击性仇恨性文本识别模型提出了更高的要求。三是,针对目前攻击性仇恨性文本较难区分的现状,如何从概念上准确界定仇恨性文本,并通过模型正确识别,也是研究的一个难点。本文围绕着上述研究不足,从3个方面展开研究。首先,在梳理前人文献的基础上,给出了攻击性仇恨性网络文本的概念界定,并从概念上将仇恨性文本从攻击性文本中抽离出来。其次,本文针对攻击性仇恨性文本具有的“一词多义”、句序结构不规范等特点,构建了CNN-BERT-GCN多神经网络模型,综合利用CNN模型、BERT预训练模型、GCN模型特点,充分提取文本的词特征、句特征以及句法结构特征,从而提升了攻击性文本和仇恨性文本识别效果。再次,本文针对攻击性仇恨性文本具有不平衡数据的特点,构建了融合数据增强的混合采样方法,对多数类欠采样,使得欠采样后多数类样本根据其语义特征进行集中,同时利用语言特征采用数据增强方法对少数类进行扩充,解决数据不平衡问题,进一步增强模型对攻击性仇恨性文本识别能力,达到了更好的识别效果。本文实证分析基于两个数据集展开。英文数据集是前人学者从传统社交平台Twitter(推特)收集的数据集,其自身具有攻击性仇恨性文本标签。考虑到研究问题在我国的应用性,本文利用爬虫技术从新兴短视频社交平台抖音上爬取文本评论,并依据概念界定,对文本评论进行了人工标签。考虑到我国对少数民族、宗教信仰等已经形成了健全的法律保障,中文数据集仅选择了近年来热议的女权话题和性取向话题,探讨攻击性仇恨性文本的识别。两个数据集的实证分析,涵盖了中文和英文两个不同的语言体系,考虑了传统和新兴社交平台,以确保研究更全面,泛化能力更强。本文实证分析分为两个部分:第四章的无混合采样的多神经网络模型和第五章的混合采样的多神经网络模型。在第四章,本文构建了CNN-BERT-GCN多神经网络模型,在未处理不平衡数据问题的基础上,进行了无混合采样的多神经网络模型实证分析和模型比较。利用中英文两个数据集的测试集,分别比较了CNN-BERT-GCN模型和单一神经网络模型(CNN、BERT)的建模效果,CNN-BERT-GCN模型具有更好的识别效果。在第五章,本文构建了融合数据增强的混合采样方法,在处理不平衡数据问题基础上,进行了混合采样的多神经网络模型实证分析和模型比较。主要结论有3点:一是,在建模前从数据层面处理数据不平衡问题能一定程度提升模型识别效果。二是,基于多数类Cluster Centroids欠采样,少数类数据增强的混合采样方法训练的模型在原始数据集上识别效果更好。三是,基于融合数据增强混合采样方法得到的平衡数据集训练的CNN-BERT-GCN模型比单一神经网络模型的识别效果要好。综上,本文提出的CNN-BERT-GCN多神经网络模型和融合数据增强的混合采样方法能够从模型上和数据层面改进识别效果,有效提升对攻击性文本和仇恨性文本的识别能力。本文研究为相关领域的模型训练及不平衡数据集的改进提供借鉴,同时,准确识别攻击性仇恨性网络文本有助于营造和谐的网络环境。

关键词：多神经网络模型混合采样数据增强仇恨性文本攻击性文本

来源：评论

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混合PNN和RBF多神经网络模型的局域降雨类型识别及雨量预测

混合PNN和RBF多神经网络模型的局域降雨类型识别及雨量预测

引用

第10届全国计算机支持的协同工作学术会议暨中国计算机学会协同计算专委年度工作会议

作者：滕少华唐海涛张巍刘冬宁梁路广东工业大学计算机学院广州 510006

气象预测预报与人们的生活工作息息相关,因气象数据存在不确定性、持续性、动态性、高复杂性等特点,致使灾害天气的预测预报在实际生活中效果不好,尤其是局域极端恶劣天气的预测预报准确率低下,这给人们的生命财产带来巨大损失.本文在... 详细信息

气象预测预报与人们的生活工作息息相关,因气象数据存在不确定性、持续性、动态性、高复杂性等特点,致使灾害天气的预测预报在实际生活中效果不好,尤其是局域极端恶劣天气的预测预报准确率低下,这给人们的生命财产带来巨大损失.本文在深入分析南方某局域气象数据的基础上,提出构建多网络模型(概率神经网络PNN和径向基神经网络RBF混合模型)对局域地区降雨类型进行识别及雨量预测.首先构建PNN神经网络模型识别降雨类型;其次,针对大雨级别以下和大雨级别以上分别建立两个不同的RBF神经网络模型,实现对降雨量的进一步预测;最后将RBF网络预测的雨量结果逆向校正PNN网络的预测识别结果并获得降雨类型数据的雨量等级划分.本文的多网络模型均采用K折交叉验证方法(k-foldercross-validation)校验模型的可靠性与稳定性.经实验验证,证实了本文提出的混合多网络模型在降雨类型识别及雨量预测中的有效性.本文的研究可为气象部门的天气预测预报提供决策支持与参考.

关键词：气象预测预报降雨类型雨量预测多神经网络模型概率神经网络径向基神经网络

来源：评论

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复杂系统建模与控制的研究及在精馏过程中的应用

复杂系统建模与控制的研究及在精馏过程中的应用

引用

作者：熊智华清华大学

学位级别：博士

该文的主要成果表现在以下几个方面:(1)针对多神经网络模型,提出了一种基于广义信息熵融合策略优选子网络的方法.(2)提出一种适用于多神经网络模型的多步并行递推预报误差(MPRPE)训练算法.(3)提出采用广义信息熵融合策略优选子网络与主... 详细信息

该文的主要成果表现在以下几个方面:(1)针对多神经网络模型,提出了一种基于广义信息熵融合策略优选子网络的方法.(2)提出一种适用于多神经网络模型的多步并行递推预报误差(MPRPE)训练算法.(3)提出采用广义信息熵融合策略优选子网络与主元回归算法综合子网络的方法,建立非线性对象静态模型.(4)提出了离线采用广义信息熵融合策略优选子网络与在线采用连接权值自适应变化相结合的方法,建立非线性对象动态模型.(5)提出一种简单有效的分析预测PID控制器,具有算法简单、易实现、维护简单等特点.

关键词：多神经网络模型广义信息熵误差算法软测量模型预测控制 PID控制器

来源：评论

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