检索结果-内蒙古大学图书馆

复旦学报（自然科学版） 2014年第1期53卷 147-153,162页

作者：朱韶平夏利民朱城湖南财政经济学院信息管理系长沙410205 中南大学信息科学与工程学院长沙410075

为了提高自动标注系统的性能,提出了一种基于最优标签集图像自动标注系统优化算法.用词袋模型表示图像,采用ctm模型进行图像标注,在此基础上,采用基于词频因子的词间相关性以及启发式迭代算法对获得的标注词进行有效的优化,提高了标注... 详细信息

为了提高自动标注系统的性能,提出了一种基于最优标签集图像自动标注系统优化算法.用词袋模型表示图像,采用ctm模型进行图像标注,在此基础上,采用基于词频因子的词间相关性以及启发式迭代算法对获得的标注词进行有效的优化,提高了标注词的准确性.在Corel5K数据集中利用LDA模型和ctm模型进行图像标注对比实验,实验结果表明本文提出的图像标注方法能有效提高标注系统的性能.

关键词： ctm模型 LDA模型潜在语义主题最佳标签集

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基于ctm模型的学科间知识交流分析——以图书情报学和计算机信息科学间的知识交流为例

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情报理论与实践 2018年第7期41卷 99-104,71页

作者：史盛楠李秀霞宋呈玉谢瑞霞曲阜师范大学传媒学院山东日照276826

[目的/意义]为展现学科间知识交流的研究内容、探测学科间知识交流的趋势,利用ctm模型从文献中提取学科间知识交流的主题,研究对促进学科知识发展与创新、推动学科间的知识交流与借鉴具有重要意义。[方法/过程]以图书情报学(ISLS)和计... 详细信息

[目的/意义]为展现学科间知识交流的研究内容、探测学科间知识交流的趋势,利用ctm模型从文献中提取学科间知识交流的主题,研究对促进学科知识发展与创新、推动学科间的知识交流与借鉴具有重要意义。[方法/过程]以图书情报学(ISLS)和计算机信息科学(CIS)为例,利用"二八定律"选取两学科核心期刊,以其中2008—2016年的文献数据为研究对象,借助开源软件R,利用困惑度和似然函数值变化拐点来确定模型主题数目,并根据文档—主题分布计算各个主题的主题强度,进而分析主题变化趋势。[结果/结论]该方法能够较全面地展现学科间知识交流的主题。分析主题—词汇分布,发现两学科在知识交流中主题内容不断丰富、交流主题更加细化。

关键词：学科知识交流 ctm模型困惑度似然函数核心期刊图书情报学计算机信息科学

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基于ctm模型与K-means算法融合的文本聚类研究

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情报理论与实践 2017年第11期40卷 135-138页

作者：宋凯李秀霞赵思喆曲阜师范大学传媒学院山东日照276826

[目的/意义]针对ctm模型与K-means算法在文本聚类中存在的不足,提出将二者融合的CKM算法。该算法利用ctm模型确定聚类数和初始聚类中心,利用K-means算法进行聚类。[方法/过程]以Web of Science为数据来源,建立涵盖6个主题的多学科文献集... 详细信息

[目的/意义]针对ctm模型与K-means算法在文本聚类中存在的不足,提出将二者融合的CKM算法。该算法利用ctm模型确定聚类数和初始聚类中心,利用K-means算法进行聚类。[方法/过程]以Web of Science为数据来源,建立涵盖6个主题的多学科文献集,以F值为评价指标,利用R语言中的k-means函数和topicmodels包,比较K-means算法、ctm模型、CKM算法的聚类效果。[结果 /结论]结果表明,与单纯使用K-means算法、ctm模型相比,CKM算法的聚类效果更优,稳定性更好。

关键词： K-means算法 ctm模型融合文本聚类

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基于改进型ctm模型的道路交通量预测

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公路交通科技 2009年第S1期26卷 49-52页

作者：盛慧王炜胡晓健东南大学交通学院江苏南京210096

准确的道路交通预测是智能交通控制的可靠保障。为提高元胞传输模型(ctm模型)的适用范围和对城市道路交通的预测能力,根据ctm模型元胞间交通流的传递过程,提出了改进型ctm模型。改进型ctm模型通过引入元胞长度参数,分别建立单路段、路... 详细信息

准确的道路交通预测是智能交通控制的可靠保障。为提高元胞传输模型(ctm模型)的适用范围和对城市道路交通的预测能力,根据ctm模型元胞间交通流的传递过程,提出了改进型ctm模型。改进型ctm模型通过引入元胞长度参数,分别建立单路段、路段汇聚、路段分流等元胞传输表达式。改进型ctm模型克服了ctm模型需要所有元胞必须统一长度的不足,提高了模型在不同长度道路中应用的适应性。仿真结果表明改进型ctm模型能够满足城市道路交通流预测要求。

关键词：交通工程改进型 ctm模型交通量预测

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改进后的ctm模型在半干旱区作物生长中的应用

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中国沙漠 2001年第3期21卷 291-295页

作者：施维林李自珍张景光兰州大学干旱农业生态国家重点实验室甘肃兰州730000 中国科学院寒区旱区环境与工程研究所沙坡头沙漠试验研究站甘肃兰州730000

将改进后含有温度和水肥补偿效应的ctm模型应用于半干旱区作物研究中 ,分析了水分因子与土壤养分因子间的生态学补偿效应 ,模拟了半干旱区作物生长过程 ,并对在不同水分和不同施肥量下的作物生长状况进行了数值模拟。结果表明 ,在水分... 详细信息

将改进后含有温度和水肥补偿效应的ctm模型应用于半干旱区作物研究中 ,分析了水分因子与土壤养分因子间的生态学补偿效应 ,模拟了半干旱区作物生长过程 ,并对在不同水分和不同施肥量下的作物生长状况进行了数值模拟。结果表明 ,在水分变化梯度上 ,随着土壤水分的增加 ,主要作物春小麦的产量呈上升趋势 ,试验条件下春小麦籽粒产量的最大值为 46 2 35g·m-2 ;一定限度内通过合理施肥可以补偿土壤水分不足。模拟计算结果表明。

关键词：半干旱区作物生长模拟水肥补偿 ctm模型土壤水份

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文本分类中ctm模型的优化和可视化应用研究

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计算机工程与科学 2017年第3期39卷 599-604页

作者：马长林杨正良谢罗迪华中师范大学计算机学院湖北武汉430079

如何从海量文本中自动提取相关信息已成为巨大的技术挑战,文本分类作为解决该问题的重要方法已引起广大关注,而其中文本表示是影响分类效果的关键因素。为此采用相关主题模型进行文本表示,以保证信息完整同时表现主题相关性;基于该模型... 详细信息

如何从海量文本中自动提取相关信息已成为巨大的技术挑战,文本分类作为解决该问题的重要方法已引起广大关注,而其中文本表示是影响分类效果的关键因素。为此采用相关主题模型进行文本表示,以保证信息完整同时表现主题相关性;基于该模型,对主题数目和特征提取实施了优化处理,综合复杂度和对数似然函数来确定最优主题数目,引入基于互信息的主成分分析算法进行最优特征提取,降低数据维度和特征冗余,使用R语言进行可视化实验分析。

关键词：文本分类 ctm模型特征提取

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基于ctm模型的观点挖掘和可视化

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计算机工程与科学 2018年第4期40卷 745-751页

作者：马长林谢罗迪陈梦丽华中师范大学计算机学院湖北武汉430079

如何从海量文本中自动提取有价值的观点信息已成为重要的技术挑战,当下的观点挖掘方法大多数是在假设主题相互独立的前提下进行的,但实际上主题与主题之间有着复杂的内在联系。为解决以上问题,在ctm模型的基础上提出了基于主题情感混合... 详细信息

如何从海量文本中自动提取有价值的观点信息已成为重要的技术挑战,当下的观点挖掘方法大多数是在假设主题相互独立的前提下进行的,但实际上主题与主题之间有着复杂的内在联系。为解决以上问题,在ctm模型的基础上提出了基于主题情感混合的主题相关模型,在考虑到主题相关性的同时,还分析了对应主题下的观点特征以及潜藏的情感倾向,更为精确地获取了文档主题的情感极性,仿真实验验证了本模型的有效性,并使用R语言进行了可视化实验分析。

关键词： ctm模型主题情感混合模型观点挖掘可视化

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基于深度学习和ctm模型的文本情感分析研究

基于深度学习和CTM模型的文本情感分析研究

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作者：王涛华中师范大学

学位级别：硕士

进入21世纪以来,互联网的蓬勃发展推动了各种电子商务平台的诞生。这些平台上发布的在线评论文本所包含的情感倾向有着特别重要的意义,可以帮助用户商家进行有效决策,而单单依靠人工方式从这些呈爆炸式增长的文本中获取信息十分耗时耗... 详细信息

进入21世纪以来,互联网的蓬勃发展推动了各种电子商务平台的诞生。这些平台上发布的在线评论文本所包含的情感倾向有着特别重要的意义,可以帮助用户商家进行有效决策,而单单依靠人工方式从这些呈爆炸式增长的文本中获取信息十分耗时耗力。因此,如何快速有效的挖掘出海量文本中有价值的情感信息已成为当下的研究热点,在这种背景下,基于主题模型的机器学习和基于神经网络的深度学习技术相继运用到文本情感分析的研究领域,并取得了很大进展。早期研究使用的机器学习方法,大多在主题间相互独立的假设下采用词袋模型来提取词汇特征,忽略了主题之间的相关性,且在特征选择上采用人工设计的特征。近年来,随着深度学习技术的兴起,分布式词表示方法摆脱了传统机器学习中词表示粒度稀疏的问题,取得了不错的效果,但该方法中词向量表示是固定的,存在一词多义问题无法很好解决。而改进的预训练语言模型采用多组向量表示的形式,能很好的解决一词多义问题,但在模型设计中对于主题本身的意义和相关性这个先验信息没有加以考虑。在句子表示方面,有研究采用组合矢量模型的表示方法,但存在不能很好捕获句子位置信息的缺陷。在抽取句子的情感信息上,有研究利用多层前馈神经网络进行主题特征情感提取,但是这种方式对于隐含信息的抽取能力不足。为解决以上问题,本论文将深度学习技术与相关主题模型相结合。首先,本文改善了传统分割算法的不足,充分考虑主题间相关关系:采用ctm模型对于文本进行主题特征分割,获取主题之间以及主题与词语之间的相关关系矩阵,并作为主题先验信息输入预训练语言模型;其次,基于文本分割算法得到的主题先验信息和词与主题的相关性向量,采用预训练的ELMo模型进行文本词的动态表示,能有效解决一词多义的问题,并且主题先验信息的融入对后续的信息抽取起到很好的优化效果。之后,在词表示基础上,本文将使用BiLSTM模型对文本句子进行表示,它能考虑每个词的前后信息,能够更好的捕捉句子位置信息,最后,在对句子表示向量进行信息抽取时融入注意力机制,它使用多头抽取考虑全局的方式,可以很好的发现文本中隐含的信息,比单纯的多层前馈神经网络抽取方式更加充分,能够抽取文本更全面的信息。本文内容主要分为五章,第一章介绍本研究的背景和现状;第二章介绍本研究涉及到的理论和其发展历程;第三章详细介绍了本研究使用的主题分割算法的主要思想,并和传统的分割算法做了实验对比;第四章介绍了利用深度学习进行主题特征情感分析建模的过程,并用实验进行了验证;第五章对本研究进行了总结和未来研究方向展望。

关键词：深度学习 ctm模型文本分割分布式词表示 ELMo模型 BiLSTM模型注意力机制

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作物生长系统ctm模型在武威川区春小麦生长中的应用

作物生长系统CTM模型在武威川区春小麦生长中的应用

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作者：朱永华西北师范大学

学位级别：硕士

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作物生长系统ctm模型参数的确定

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甘肃科学学报 1998年第3期10卷 85-90页

作者：朱永华广东韩山师范学院

以甘肃省武威川区春小麦生长为例，参照Ｏｌｓｏｎ等人的方法对作物生长系统ＣＴＭ模型参数确定进行了研究，特别在光能资源跃迁速率λ１２、土壤养分跃迁速率λ４５和呼吸消耗系数α６等参数的确定上，使其更符合作物生理机理。

关键词：作物生长系统 ctm模型参数确定春小麦

来源：评论

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