检索结果-内蒙古大学图书馆

数据分析与知识发现 2021年第12期5卷 48-59页

作者：周文远王名扬井钰东北林业大学信息与计算机工程学院哈尔滨150040

【目的】提出AttentionSBGMC深度学习模型,以提升引文情感和引文目的分类的性能。【方法】采用SciBERT预训练模型得到语料集中句子的语义表示向量,根据文本特点,依次通过BiGRU神经网络和多尺度卷积神经网络(Multi-CNN)提取句子中的时序... 详细信息

【目的】提出AttentionSBGMC深度学习模型,以提升引文情感和引文目的分类的性能。【方法】采用SciBERT预训练模型得到语料集中句子的语义表示向量,根据文本特点,依次通过BiGRU神经网络和多尺度卷积神经网络(Multi-CNN)提取句子中的时序全局特征和局部关键特征,引入注意力机制对提取出的特征重新分配权重,达到突出关键特征的目的,最后通过线性层实现引文情感和引文目的自动分类。【结果】在Abu-Jbara数据集上,引文情感主客观、引文情感正负面、引文目的三项分类任务的F1值分别为86.74%、91.14%和84.92%;在Athar数据集上,引文情感主客观、引文情感正负面两项分类任务的F1值分别为88.50%和86.59%。【局限】鉴于公开的引文数据集的有限性,该模型仅在两个英文数据集上进行验证,在其他数据集上的泛化性能有待进一步验证。【结论】所提AttentionSBGMC深度学习模型能全面、有效地提取出语料文本中的重要特征,可以更为准确地实现引文情感和引文目的自动分类。

关键词：引用情感分类 SciBERT 注意力机制 BiGRU Multi-CNN

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文本立场检测综述

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计算机研究与发展 2021年第11期58卷 2538-2557页

作者：李洋孙宇晴景维鹏东北林业大学信息与计算机工程学院哈尔滨150040

文本立场检测是文本意见挖掘领域的基础性研究,旨在分析文本中对特定目标所表现的立场倾向.随着互联网的飞速发展,用户对于公共事件、消费产品等的讨论文本呈指数级增长,文本立场检测研究对产品营销、舆情决策等具有重要意义.从目标类... 详细信息

文本立场检测是文本意见挖掘领域的基础性研究,旨在分析文本中对特定目标所表现的立场倾向.随着互联网的飞速发展,用户对于公共事件、消费产品等的讨论文本呈指数级增长,文本立场检测研究对产品营销、舆情决策等具有重要意义.从目标类型、文本粒度以及研究方法3个角度对文本立场检测研究工作展开综述.首先,从目标类型角度,围绕单目标、多目标以及跨目标立场检测3个方面梳理了文本立场检测的不同研究任务;从文本粒度角度,对比了句子级、篇章级以及辩论文本立场检测的不同研究场景和方法;从研究方法角度,介绍了基于传统机器学习、主题模型、深度学习以及“2阶段”的方法,并指出各种方法的可取与不足之处.接着,对文本立场检测评测任务以及公开数据资源进行了归纳.最后,立足当前研究形势,总结了文本立场检测研究的应用领域,展望了未来发展趋势以及面临的挑战.

关键词：文本意见挖掘立场检测目标立场

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基于多特征融合的田间杂草分类识别

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农业机械学报 2014年第3期45卷 275-281页

作者：赵鹏韦兴竹东北林业大学信息与计算机工程学院哈尔滨150040

提出了一种基于模糊BP综合神经网络的田间杂草分类识别方法。对分类特征进行模糊化处理，充分考虑了杂草的分类特征本身存在的不确定性。使用遗传算法对网络结构进行优化处理，提高了该综合神经网络的收敛性和稳定性。并基于特征级数据... 详细信息

提出了一种基于模糊BP综合神经网络的田间杂草分类识别方法。对分类特征进行模糊化处理，充分考虑了杂草的分类特征本身存在的不确定性。使用遗传算法对网络结构进行优化处理，提高了该综合神经网络的收敛性和稳定性。并基于特征级数据融合方法进行杂草识别。对田间7种杂草进行识别的实验结果表明，7种杂草的混合识别率达到94．2％；另外，对玉米及其伴生杂草进行分类测试，混合识别率达到96．7％，具有较好的识别精度。

关键词：杂草识别机器视觉数据融合 BP神经网络光谱分析

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基于混沌系统的量子彩色图像加密算法

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西南交通大学学报 2019年第2期54卷 421-427页

作者：张健霍达东北林业大学信息与计算机工程学院哈尔滨150040

为了提高图像安全性,将混沌系统引入到量子图像加密领域.首先通过Chen混沌将图像按位异或;然后将彩色图像表示为量子的叠加态,通过Logistic混沌序列产生幺正矩阵对量子图像进行置乱;再次产生一个混沌序列对每个像素的红绿蓝三基色进行... 详细信息

为了提高图像安全性,将混沌系统引入到量子图像加密领域.首先通过Chen混沌将图像按位异或;然后将彩色图像表示为量子的叠加态,通过Logistic混沌序列产生幺正矩阵对量子图像进行置乱;再次产生一个混沌序列对每个像素的红绿蓝三基色进行随机互换,达到对量子图像加密的目的;最后,在经典计算机上进行了模拟实验,结果表明加密后图像直方图更为平滑,像素平均分布在0～255范围内,图像相邻像素相关性低,加密图像红绿蓝像素相关系数平均值分别为0.001 6、0.001 7和0.003 8,并且密钥敏感性高,能有效抵抗穷举攻击和统计攻击,算法具有良好的有效性和可行性.

关键词：混沌系统图像加密量子信息量子算法

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基于图书目录注意力机制的读者偏好分析与推荐模型研究

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数据分析与知识发现 2022年第9期6卷 138-152页

作者：王代琳刘丽娜刘美玲刘亚秋东北林业大学图书馆哈尔滨150040 东北林业大学信息与计算机工程学院哈尔滨150040

【目的】为解决现有推荐算法因忽略读者对于图书目录的关注而导致推荐准确度不高的问题,本文提出一种基于图书目录注意力机制的读者偏好分析方法及其个性化推荐模型IABiLSTM。【方法】根据图书标题和目录内容提取图书的语义特征:利用BiL... 详细信息

【目的】为解决现有推荐算法因忽略读者对于图书目录的关注而导致推荐准确度不高的问题,本文提出一种基于图书目录注意力机制的读者偏好分析方法及其个性化推荐模型IABiLSTM。【方法】根据图书标题和目录内容提取图书的语义特征:利用BiLSTM网络捕获文本的长距离依赖和语序上下文信息,使用双层Self-Attention机制增强图书目录特征更深层次的语义表达;分析读者历史浏览行为,使用兴趣函数拟合量化读者兴趣度;将图书的语义特征和读者兴趣度相结合生成读者偏好向量,计算候选图书语义特征向量和读者偏好向量的相似度预测评分并完成个性化图书推荐。【结果】使用MSE、Precision、Recall三项指标对模型进行考察,当N=50时,豆瓣数据集上结果分别为1.1%、89.1%、85.2%,Amazon数据集上结果分别为1.2%、75.2%、72.8%,优于对比模型。【局限】仅在豆瓣读书和Amazon两个数据集上进行了模型验证,在其他数据集上的泛化性能有待进一步验证。【结论】本文通过提高对图书目录的注意力关注度和对读者历史浏览交互行为的分析,有效表达读者的兴趣偏好,对图书推荐准确度的提升起到了重要作用。所提模型不仅适用于基于图书内容和读者浏览行为的推荐任务,在其他常见的自然语言处理任务中也有借鉴意义。

关键词：浏览行为图书目录注意力读者偏好个性化推荐 BiLSTM

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近红外光谱的古筝面板用木材等级识别研究

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光谱学与光谱分析 2019年第3期39卷 723-729页

作者：黄英来孟诗语赵鹏岳梦乔东北林业大学信息与计算机工程学院黑龙江哈尔滨150040

目前民族乐器古筝面板用板材的等级主要依靠乐器技师凭借个人经验进行判断,此方法受限于有丰富经验的技师且容易受其主观判断影响。针对此现状,以用于制作古筝面板的泡桐木材为实验样本,提出了一种利用近红外光谱结合改进的BP神经网络方... 详细信息

目前民族乐器古筝面板用板材的等级主要依靠乐器技师凭借个人经验进行判断,此方法受限于有丰富经验的技师且容易受其主观判断影响。针对此现状,以用于制作古筝面板的泡桐木材为实验样本,提出了一种利用近红外光谱结合改进的BP神经网络方法,实现快速识别古筝面板用板材的不同等级。近红外光谱可以表征丰富的物质结构与组成信息,并且测量仪器成本较低,附件形式多样化,所以针对泡桐板材的近红外光谱实验分析有实用意义首先进行光谱去噪,消除系统误差等以提高光谱分辨率,根据均方根误差与信号平方和作为多种预处理方法评价指标,选取一阶导数为本实验最终预处理方式, 15为合适的滤波去噪窗口大小,然后通过主成分分析法压缩数据以及马氏距离法剔除建模集异常样本,从而建立更具代表性的建模集。然后通过聚类分析无监督学习方法进行板材等级分析,证明板材分级的可行性。由于H_2O在近红外光谱区域具有较大吸收,根据实验光谱分析结果,不考虑其基频振动波段5 396.0～4 978.0 cm^(-1)区域和第一泛音振动波段6 800～7 000 cm^(-1)区域,仅考虑剩余近红外光谱波段信息,将不同光谱信息波段组合,共七种组合波段区域作为神经网络模型的输入,进行面板板材等级识别模型实验。对传统的BP神经网络模型作改进。BP神经网络中学习率的设置采用自适应学习率优化策略,弥补传统神经网络训练速率慢等劣势。同时采用交叉熵函数作为代价函数,从而加快权重的更新速度。选取Relu函数作为输入层与隐藏层之间的传递函数,提高了模型训练速度,有效防止过拟合的发生。选取Softmax函数作为最后一层的传递函数,以此减少复杂计算,构成该研究最终BP神经网络模型。选取不同数量的主成分变量所能提取的光谱信息量不同,通过不断增加主成分个数和调整参与模型的光谱波段区间,调整BP神经网络模型的输入,当主成分个数为11和光谱区间为10 000～7 000和4 976～4 000 cm^(-1)时,未知样本识别率达到99.7%,所选光谱区间涵盖C—H等基团全部特征信息。研究结果表明,近红外光谱结合神经网络可以对不同等级的泡桐木材进行有效的识别,降低人工检测误差,缩短板材分级时间,更好地满足乐器市场需求。

关键词：近红外光谱古筝面板神经网络泡桐木

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拉曼光谱结合WGANGP-ResNet算法鉴别病原菌种类

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光谱学与光谱分析 2024年第2期44卷 542-547页

作者：孟星志刘亚秋刘丽娜东北林业大学信息与计算机工程学院黑龙江哈尔滨150040

快速准确识别病原菌在防止传染病的传播、帮助对抗抗菌素耐药性和改善病人预后方面起着关键作用。拉曼光谱结合机器学习算法能够简单快捷地对病原菌进行无标记检测。然而,病原菌种类和表型繁多,并且深度学习需要依赖大量样本训练,而收... 详细信息

快速准确识别病原菌在防止传染病的传播、帮助对抗抗菌素耐药性和改善病人预后方面起着关键作用。拉曼光谱结合机器学习算法能够简单快捷地对病原菌进行无标记检测。然而,病原菌种类和表型繁多,并且深度学习需要依赖大量样本训练,而收集大批量病原菌拉曼光谱劳神费力,且易受荧光等因素影响。针对上述问题,提出一种基于WGAN-GP数据增强方法和ResNet结合的病原菌拉曼光谱检测模型。采用五种常见眼科病原菌的拉曼光谱。将采集到的原始数据归一化作为ResNet和传统卷积神经网络(1D-CNN)的输入,将经过SG滤波、airPLS基线校正、PCA降维等预处理后的数据作为K近邻(KNN)的输入,对比分析发现ResNet模型效果最优,其分类精度可达96%;搭建Wasserstein生成式对抗网络加梯度惩罚模型(WGAN-GP),生成大量与真实数据相似的高分辨率光谱数据。同时与偏移法、深度卷积生成式对抗神经网络(DCGAN)2种数据增强方法进行比对,证明WGAN-GP的可靠性;为验证生成数据可以丰富数据多样性,进而提高分类精度,将扩充后的数据集重新放入ResNet进行训练,最终WGAN-GP结合ResNet的分类准确率提高到99.3%。结果表明:基于ResNet的分类模型无需复杂数据预处理,在开发效率和分类精度上均有提高;改进的WGAN-GP模型适用于拉曼光谱数据增强,解决了传统数据增强方法生成光谱的有效性与类别准确性不匹配的问题,相比于GAN提高了训练过程的速度和稳定性;利用表面增强拉曼光谱技术(SERS)结合WGANGP-ResNet模型对病原菌拉曼光谱分类,减少了对大量训练数据的需求,有利于快速学习和分析低信噪比的拉曼光谱,并将光谱采集时间缩减到1/10。在临床快速、免培养鉴别病原菌方面具有重要研究意义与应用价值。

关键词： WGAN-GP 拉曼光谱病原菌鉴别一维残差网络卷积神经网络

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SA-PBT-SVM的实木表面缺陷近红外光谱识别

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光谱学与光谱分析 2018年第6期38卷 1724-1728页

作者：于慧伶门洪生梁浩张怡卓东北林业大学信息与计算机工程学院黑龙江哈尔滨150040 东北林业大学机电工程学院黑龙江哈尔滨150040

针对实木板材表面存在的活节、死节、裂纹与虫眼4类缺陷,提出了基于近红外光谱分析的定性识别模型。随机选取50个样本组成训练集,30个样本组成测试集,在室内温度20℃、相对平均湿度50%环境下,采用900~1 700nm的近红外光谱仪采集样本表... 详细信息

针对实木板材表面存在的活节、死节、裂纹与虫眼4类缺陷,提出了基于近红外光谱分析的定性识别模型。随机选取50个样本组成训练集,30个样本组成测试集,在室内温度20℃、相对平均湿度50%环境下,采用900~1 700nm的近红外光谱仪采集样本表面光谱,并利用SNV方法进行光谱数据预处理,以消除固体颗粒大小、表面散射及光程变化对漫反射光谱的影响;然后,采用偏二叉树双支持向量机(PBTSVM)构建缺陷分类模型,运用模拟退火算法(SA)对4类核函数、参数及波长特征进行全局寻优;寻优过程以97个波长吸收度为输入特征,运用顺序前向法依次加入新特征,当分类器准确率达到90%时,得到核参数及波长特征;最后,通过确定的核函数、参数与波长构建了缺陷分类模型,并对测试样本集进行了分类验证。实验结果表明,SNV预处理方法使相同缺陷的近红外光谱具有较好的一致性,其中,活节与死节光谱差异显著,但死节、裂纹与虫眼的光谱趋势相近;当PBT-SVM分类器采用多项式核函数、参数在γ=28.63,coef=18.69,d=1,C=12.03时,缺陷识别效果最好,裂纹和活节的识别率达到了100%,虫眼为93.33%,死节为93.33%,平均准确率达到了96.65%,平均识别时间仅为0.002s。利用近红外光谱分析的方法能够快速、有效地完成4类实木板材缺陷的识别。

关键词：实木板材缺陷识别近红外光谱偏二叉树双支持向量机模拟退火

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多光谱辐射外点罚函数反演算法的生物质锅炉火焰温度测量

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光谱学与光谱分析 2020年第12期40卷 3761-3764页

作者：邢键马召白岩东北林业大学信息与计算机工程学院黑龙江哈尔滨150040 东北林业大学机电工程学院黑龙江哈尔滨150040

近年来,为了减少对石化燃料的依赖和节能环保的强烈需求,以稻壳、秸秆等可再生资源为燃料的生物质锅炉越来越受到业界的广泛重视。为了进一步提高生物质锅炉的燃烧效率,优化炉膛结构,需要实时监测火焰温度。传统的热电偶测温法不利于长... 详细信息

近年来,为了减少对石化燃料的依赖和节能环保的强烈需求,以稻壳、秸秆等可再生资源为燃料的生物质锅炉越来越受到业界的广泛重视。为了进一步提高生物质锅炉的燃烧效率,优化炉膛结构,需要实时监测火焰温度。传统的热电偶测温法不利于长时间高温测量, CCD测温法又难以测量真实温度,而多光谱辐射测温法具有响应速度快、无测量上限以及可以获得真实温度等优点,是生物质锅炉火焰温度测量的最有力工具之一。多光谱辐射测温是通过测量待测物某点的多个光谱辐射强度信息,通过普朗克公式反演获得真实温度。但是,未知的光谱发射率是多光谱辐射测温反演过程的最大障碍。目前,多采用事先假设一组发射率模型(发射率-波长或发射率-温度模型),假设模型如果与实际情况相符,则反演结果能够满足要求,假设模型如果与实际情况不符,则反演结果误差很大。能否在无需任何光谱发射率假设模型的情况下,实现真温和光谱发射率的直接反演一直是多光谱辐射测温理论研究的热点和难点。为此,提出外点罚函数约束优化算法,将多光谱辐射测温反演问题转化为约束优化问题,给出了罚函数的表达式和相关参数。与其他约束优化算法相比,外点法的优势在于不受发射率初值的影响,进一步提高了算法对不同材料发射率的适应度。基于微型光纤光谱仪,搭建了稻壳粉生物质锅炉炉膛火焰温度测量装置,通过实验室黑体炉标定后,对稻壳粉生物质锅炉炉膛火焰从初燃到稳燃过程的温度进行了测量,并与热电偶测量结果进行了对比。结果表明,与热电偶测量结果相比,多光谱辐射测温的最大绝对误差为35.7 K,最大相对误差为3.2%。表明该测量装置及反演算法可实现生物质锅炉炉膛火焰燃烧温度的测量,为后续生物质锅炉燃烧诊断及锅炉设计优化提供了基础。

关键词：多光谱辐射测温生物质锅炉火焰发射率外点罚函数

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残差网络分层融合的高光谱地物分类

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光谱学与光谱分析 2019年第11期39卷 3501-3507页

作者：张怡卓徐苗苗王小虎王克奇东北林业大学机电工程工程学院

高光谱图像具有较高的空间分辨率,蕴含着丰富的空间光谱信息,近年来被广泛用于城市地物分类中。在高光谱图像分类过程中,空间光谱特征的提取直接影响着分类精度;传统的高光谱图像特征提取方法只利用了4或8邻域的像素进行简单卷积处理,... 详细信息

高光谱图像具有较高的空间分辨率,蕴含着丰富的空间光谱信息,近年来被广泛用于城市地物分类中。在高光谱图像分类过程中,空间光谱特征的提取直接影响着分类精度;传统的高光谱图像特征提取方法只利用了4或8邻域的像素进行简单卷积处理,因而丢失了大量的复杂、有效信息;卷积神经网络(CNN)虽然可以自动提取空间光谱特征,在保留图像空间信息的同时,简化网络模型,但是,随着网络深度增加,网络分类产生退化现象,而且网络间缺乏相关信息的互补性,从而影响分类精度。该工作引入CNN自动提取空间光谱特征,并且针对CNN深度增加所导致的退化问题,设计了面向地物分类的高光谱特征融合残差网络。首先,为了降低高光谱图像的光谱冗余度,利用PCA提取主要光谱波段;然后,为了逐级提取光谱图像的空间光谱特征,定义了卷积核为16,32,64的低、中、高3层残差网络模块,并利用64个1×1的卷积核对3层特征输出进行卷积,完成维度匹配与特征图融合;接着,对融合后的特征图进行全局平均池化(GAP)生成用于分类的特征向量;最后,引入具有可调节机制的Large-Margin Softmax损失函数,监督模型完成训练过程,实现高光谱图像分类。实验采用Indian Pines,University of Pavia和Salinas地区的高光谱图像来验证方法有效性,设置批次训练的样本集为100,网络训练的初始学习率为0.1,当损失函数稳定后学习率降低为0.001,动量为0.9,权重延迟为0.000 1,最大训练迭代次数为2×10^4,当3个数据集的样本块像素分别设置为25×25,23×23,27×27,网络深度分别为28,32和28时,3个数据集的分类准确率最高,其平均总体准确率(OA)为98.75%、平均准确率(AA)的评价值为98.1%,平均Kappa系数为0.98。实验结果表明,基于残差网络的分类方法能够自动学习更丰富的空间光谱特征,残差网络层数的增加和不同网络层融合可以提高高光谱分类精度;Large-Margin Softmax实现了类内紧凑和类间分离,可以进一步提高高光谱图像分类精度。

关键词：高光谱图像分类深度学习残差网络 Large-Margin Softmax

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