检索结果-内蒙古大学图书馆

软件导刊 2023年第8期22卷 66-71页

作者：刘斐瑜俞卫琴上海工程技术大学数理与统计学院上海201620

消费者评论的文本情感分析对研究用户需求具有重要意义。当前,消费者评论情感分析通常采用word2vec或Glove模型生成静态词向量,未能较好地结合上下文语境、解决一词多义问题,并且单一神经网络模型结构较为简单,面对复杂的评论文本时无... 详细信息

消费者评论的文本情感分析对研究用户需求具有重要意义。当前,消费者评论情感分析通常采用word2vec或Glove模型生成静态词向量,未能较好地结合上下文语境、解决一词多义问题,并且单一神经网络模型结构较为简单,面对复杂的评论文本时无法较好地提取重要特征。为此,提出一种基于BERT与注意力机制的模型。首先,利用BERT进行词向量化,生成包含上下文语义信息的动态词向量;然后,通过注意力机制捕捉全局与局部之间的关系,将提取的向量输入Fasttext模块中进行最终的情感分类。实验结果表明,所提模型在谭松波酒店评论数据集上准确率达到95.16%,在IMDB数据集上准确率达到93.65%,相较于单一模型性能提升明显,具有一定的实际意义。

关键词：情感分析 BERT 注意力机制 Fasttext

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中国长三角地区PM_(2.5)时空分布数值模拟研究

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气象与环境学报 2021年第4期37卷 33-39页

作者：许敏上海工程技术大学数理与统计学院上海201620

利用第三代空气质量预报模式LOTOS-EUROS(Long Term Ozone Simulation-European Operational Smog)对2018年中国长三角地区细颗粒物(PM_(2.5))浓度的时空分布进行数值模拟,通过对比模拟结果与地面观测值,验证模式对PM_(2.5)长期特征模... 详细信息

利用第三代空气质量预报模式LOTOS-EUROS(Long Term Ozone Simulation-European Operational Smog)对2018年中国长三角地区细颗粒物(PM_(2.5))浓度的时空分布进行数值模拟,通过对比模拟结果与地面观测值,验证模式对PM_(2.5)长期特征模拟的合理性并探讨长三角地区PM_(2.5)的时空分布特征。结果表明:LOTOS-EUROS模式可以较好地再现中国长三角地区PM_(2.5)浓度的时空分布特征,监测站点观测值和模拟值的整体相关系数达到0.64,可以用于长三角地区细颗粒物的模拟。长三角地区PM_(2.5)浓度呈冬高夏低,西北高东南低的特征。冬季PM_(2.5)浓度高值出现在长三角地区的西北部,安徽省等地区的浓度水平最大值可达到160μg·m^(-3);春季和秋季PM_(2.5)浓度的高值集中在30°N以北、120°E以西地区,浓度为40—80μg·m^(-3);而夏季PM_(2.5)浓度水平大幅度降低,大部分地区维持在20—40μg·m^(-3),低值中心出现在长三角地区东南部沿海城市,低于10μg·m^(-3),最低值可达5μg·m^(-3)。

关键词：长三角地区空气质量预报数值模拟

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基于文本融合特征的突发事件子话题聚类研究

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智能计算机与应用 2023年第10期13卷 45-51,55页

作者：芦子涵郑中团上海工程技术大学数理与统计学院上海201600

突发事件具有突发性、公共性、传播范围广等特点,研究同一突发事件中更细粒度的子话题聚类,对舆情管控部门实现精准化管控具有重要意义。针对以往话题聚类方法忽略了同一事件下更细粒度的子话题聚类,且为了更有效地表达微博文本的语义信... 详细信息

突发事件具有突发性、公共性、传播范围广等特点,研究同一突发事件中更细粒度的子话题聚类,对舆情管控部门实现精准化管控具有重要意义。针对以往话题聚类方法忽略了同一事件下更细粒度的子话题聚类,且为了更有效地表达微博文本的语义信息,提出一种基于LDA文档-主题分布与Doc2Vec句向量融合的文本特征表示方法与文本相似度计算方法,应用Single-Pass增量聚类算法实现同一突发事件下子话题聚类,并根据F1值与单一文本特征子话题聚类实验结果进行对比。结果表明,本文方法子话题聚类效果更佳,F1值为72.4%,表明该方法能够有效地表达文本特征,进而提高子话题聚类的准确度。

关键词：突发事件子话题聚类文本特征 LDA主题模型 Doc2Vec模型

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sl(n+1)的次正则幂零表示的同态空间(英文)

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华东师范大学学报（自然科学版） 2018年第3期 18-24,45页

作者：李宜阳舒斌叶刚上海工程技术大学数理与统计学院上海201620 华东师范大学数学科学学院上海200241

令李代数g=sl(n+1)的基域是特征为素数p的代数闭域k且满足pn+1.本文在g的次正则幂零表示中,证明了相同块中的任意两个小Verma模的同态是非零的.这揭示了小Verma模之间的完整联系.

关键词：标准Levi型小Verma模次正则幂零同态空间

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零膨胀几何分布的参数估计

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上海工程技术大学学报 2018年第3期32卷 267-271,277页

作者：肖翔刘福窑上海工程技术大学数理与统计学院上海201620

在产品质量检验过程中,经常会出现零观测值较多的情况.为更好拟合这类数据,提出零膨胀几何分布模型,引入隐变量,运用极大似然估计(MLE)、最大期望(EM)算法下的极大似然估计及贝叶斯估计对模型参数进行估计.设定不同的样本量,不同的参数... 详细信息

在产品质量检验过程中,经常会出现零观测值较多的情况.为更好拟合这类数据,提出零膨胀几何分布模型,引入隐变量,运用极大似然估计(MLE)、最大期望(EM)算法下的极大似然估计及贝叶斯估计对模型参数进行估计.设定不同的样本量,不同的参数真值,采用数值模拟方法对上述研究方法的性能进行评估.

关键词：零膨胀几何分布极大似然估计最大期望(EM)算法贝叶斯估计

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基于索周法的行星会合指数周期性分析

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上海工程技术大学学报 2020年第3期34卷 258-263页

作者：李国庆孙威王颖刘福窑郑晶晶上海工程技术大学数理与统计学院上海201620

行星系统运动规律用于研究全球气候及地表环境的周期性变化,已成为行之有效的方法.通过对行星会合指数进行数值模拟获取1000—2000AD的基础数据,并利用索周法分析其周期性变化规律.研究结果表明:近千年的行星会合指数中明显存在19.89、3... 详细信息

行星系统运动规律用于研究全球气候及地表环境的周期性变化,已成为行之有效的方法.通过对行星会合指数进行数值模拟获取1000—2000AD的基础数据,并利用索周法分析其周期性变化规律.研究结果表明:近千年的行星会合指数中明显存在19.89、39.35、12.93和25.20 a周期性规律,以19.89和39.35 a周期性最强,12.93和25.20 a周期性次之.索周法作为一种较强应用型周期性分析方法,在分析短周期性规律方面具有显著优势,为深入研究行星系统运动特征及其周期性变化规律开辟新的途径.

关键词：行星会合指数索周法周期分析数值模拟周期性规律

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基于GIS的长三角城市群生态环境脆弱性综合评价

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上海工程技术大学学报 2022年第2期36卷 224-230页

作者：刘惠敏郑中团李文雯上海工程技术大学数理与统计学院上海201620

以长三角城市群为例,考虑该地区地表、气候、社会经济发展等特征,从人为因素和自然因素出发构建长三角城市群生态环境脆弱性水平评价指标体系.同时,基于地学信息系统(Geographic Information System,GIS)技术,综合运用主成分分析、熵权... 详细信息

以长三角城市群为例,考虑该地区地表、气候、社会经济发展等特征,从人为因素和自然因素出发构建长三角城市群生态环境脆弱性水平评价指标体系.同时,基于地学信息系统(Geographic Information System,GIS)技术,综合运用主成分分析、熵权法、空间自相关分析等方法,对长三角城市群2010、2015和2018年生态环境脆弱性水平进行综合测度与时空特征分析,并识别其驱动因素.结果表明:1)时序分布上,长三角城市群生态环境脆弱性水平升高,且由中度脆弱向重度脆弱过渡;2)空间分布上,生态环境脆弱性存在空间自相关性,且为显著正相关;3)2010-2018年,土地利用程度、人均GDP、工业二氧化硫排放量和建成区绿化覆盖率等是长三角城市群生态环境脆弱性的核心驱动力.

关键词：长三角城市群地学信息系统综合评价核心驱动力主成分分析法

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基于数据剪辑的自训练信用评估集成分类模型

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上海工程技术大学学报 2024年第1期38卷 83-89页

作者：刘文杰王国强上海工程技术大学数理与统计学院上海201620

针对信用数据不平衡及类标签数据难以获取的问题,提出一种基于数据剪辑的自训练信用评估集成分类模型。首先,采用合成少数类过采样法(SMOTE)在有标记样本上采样,以缓解数据不平衡性。其次,在少量带标签样本数据集上构建Stacking集成模型... 详细信息

针对信用数据不平衡及类标签数据难以获取的问题,提出一种基于数据剪辑的自训练信用评估集成分类模型。首先,采用合成少数类过采样法(SMOTE)在有标记样本上采样,以缓解数据不平衡性。其次,在少量带标签样本数据集上构建Stacking集成模型,并对无标记样本做“伪标记”,以获取类标签数据。最后,提出一种改进的双重加权半监督K近邻算法,并利用其剪辑伪标签数据和扩充训练集,直到模型收敛。使用UCI和Kaggle信用评估数据集进行仿真试验,结果表明,该模型具有更好的预测性能,更能有效识别少数类样本。

关键词：信用评估半监督学习 Stacking集成策略数据剪辑自训练

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基于改进节点收缩法的复杂网络节点重要性评估

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软件导刊 2024年第2期23卷 66-73页

作者：蔡晓楠郑中团上海工程技术大学数理与统计学院上海201620

识别网络中的重要节点对研究网络的拓扑结构及功能特性具有重要的实际应用价值。为了更好地挖掘复杂网络中的重要节点,考虑到节点核心位置和网络拓扑结构变化对节点重要性评估的影响,基于节点收缩法提出两类改进的复杂网络重要节点评估... 详细信息

识别网络中的重要节点对研究网络的拓扑结构及功能特性具有重要的实际应用价值。为了更好地挖掘复杂网络中的重要节点,考虑到节点核心位置和网络拓扑结构变化对节点重要性评估的影响,基于节点收缩法提出两类改进的复杂网络重要节点评估方法,并进行仿真实验与比较分析。一方面,k-shell值对节点位置可进行粗粒化评估,将节点的k-shell值与网络中所有k-shell值之和的比作为节点收缩法得到的节点重要度(IMC)系数,提出基于新的节点重要度K-IMC的改进算法;另一方面,利用网络结构熵刻画网络拓扑结构的变化,结合收缩前后网络标准结构熵的变化,提出基于又一新的节点重要度E-IMC的改进算法。在此基础上,对两类改进的重要节点评估算法进行仿真实验,运用SIR模型和鲁棒性测试对算法性能进行评价与分析。实验结果表明,相较于原始节点收缩法,K-IMC算法和E-IMC算法的重要节点排序结果均表现出更高的准确性。其中,E-IMC算法相较K-IMC算法的准确性更高,KIMC算法相较E-IMC算法的运算效率更高。

关键词：复杂网络节点收缩法 k-shell 标准结构熵

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基于SCFSO-MD算法的DNA微阵列数据分类方法

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软件导刊 2022年第12期21卷 92-97页

作者：陈俊丰郑中团上海工程技术大学数理与统计学院上海201620

针对DNA微阵列数据高维、类别不平衡的特点,为提高分类准确性,提出一种基于谱聚类特征选择与闵可夫斯基度量相结合的过采样算法SCFSO-MD。该算法使用谱聚类对特征进行聚类,分别定义特征区分度和特征独立性,并将二者的乘积作为特征子簇... 详细信息

针对DNA微阵列数据高维、类别不平衡的特点,为提高分类准确性,提出一种基于谱聚类特征选择与闵可夫斯基度量相结合的过采样算法SCFSO-MD。该算法使用谱聚类对特征进行聚类,分别定义特征区分度和特征独立性,并将二者的乘积作为特征子簇中代表性特征的选择依据以构造特征子集,特征区分度使用特征标准差度量,特征独立性使用斯皮尔曼系数度量,同时在SMOTE过采样中分别使用不同阶数下的闵可夫斯基距离度量方法计算K近邻样本。实验结果表明,SCFSO-MD-S算法在SRBCT、Leukemia、Colon Tumor和Ovarian Cancer数据集上的F-value值分别最高可达0.99、0.95、0.90和0.97。当最优特征子集数量仍旧较大时,基于曼哈顿距离度量的SMOTE算法效果比使用欧氏距离所获得的分类效果鲁棒性更强。

关键词： DNA微阵列数据高维数据不平衡分类谱聚类相关性系数闵可夫斯基距离

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