检索结果-内蒙古大学图书馆

广西师范大学学报（自然科学版） 2023年第6期41卷 70-79页

作者：温雪岩谷训开李祯黄英来黄鹤林东北林业大学信息与计算机工程学院黑龙江哈尔滨150040

中文成语有着独特的抽象语义。在机器阅读理解任务中,为了解决模型不能充分理解成语含义的问题,本文提出一种完形填空式匹配网络。匹配网络将成语与其词典释义以注意力交互的方式融入模型,使成语得到更好的向量表征,并且在段落与候选答... 详细信息

中文成语有着独特的抽象语义。在机器阅读理解任务中,为了解决模型不能充分理解成语含义的问题,本文提出一种完形填空式匹配网络。匹配网络将成语与其词典释义以注意力交互的方式融入模型,使成语得到更好的向量表征,并且在段落与候选答案之间采用双向交互的策略。将匹配网络与语言模型(BERT、ERNIE等)相结合,本文设计出一个针对完形填空式阅读理解任务的模型。实验结果表明,该模型优于传统模型、SKER模型以及结合增强型全局注意力的BERT模型,在中文成语数据集CHID上达到77.0%的准确率。

关键词：机器阅读理解中文成语匹配网络完形填空双向交互

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图型区块链的分级医药溯源模型设计

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计算机工程与设计 2022年第12期43卷 3555-3562页

作者：李莉杨祉坤张超吴怡陈云鹏东北林业大学信息与计算机工程学院黑龙江哈尔滨150040

为解决传统单链区块链医药溯源系统吞吐率低、存储开销大的问题,提出图型区块链分级医药溯源模型。将图型区块链引入医药溯源领域中,在原有图型区块链结构上进行分区处理,根据标志字段将医药信息进行分级并存储到对应的分区中,提升溯源... 详细信息

为解决传统单链区块链医药溯源系统吞吐率低、存储开销大的问题,提出图型区块链分级医药溯源模型。将图型区块链引入医药溯源领域中,在原有图型区块链结构上进行分区处理,根据标志字段将医药信息进行分级并存储到对应的分区中,提升溯源信息验证效率,增大吞吐量。将全网节点划分为多个子网络,每个节点只需要存对应的信息,降低节点存储开销。实验结果表明,该模型在吞吐量、验证效率、单个节点存储开销方面均优于现有医药溯源系统。

关键词： DAG区块链图型区块链分区医药溯源标志字段处理 MCMC算法

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改进BP神经网络在机票销售量预测中的应用

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计算机工程与设计 2018年第12期39卷 3722-3727页

作者：罗嗣卿李冰珂王佳玉东北林业大学信息与计算机工程学院黑龙江哈尔滨150040

为解决BP神经网络易陷入局部最优、收敛速度慢等问题,使其能够更加准确地预测机票销售量,提出一种自适应和声算法(HS)与遗传算法(GA)的混合优化算法(GA_HS)。调整和声算法中的微调概率(PAR)和音调微调带宽(bw),使其具有自适应性,在更新... 详细信息

为解决BP神经网络易陷入局部最优、收敛速度慢等问题,使其能够更加准确地预测机票销售量,提出一种自适应和声算法(HS)与遗传算法(GA)的混合优化算法(GA_HS)。调整和声算法中的微调概率(PAR)和音调微调带宽(bw),使其具有自适应性,在更新和声种群过程中引入遗传算法的交叉、变异操作,利用GA_HS算法优化BP神经网络权值和阈值,提升BP神经网络的性能。建立4种模型完成机票销售量的预测对比实验,实验结果表明,GA_HS算法优化的BP神经网络对机票销售量预测具有更好的准确性。

关键词： BP神经网络和声算法机票销售量预测遗传算法自适应

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DeepLab V3+改进的树木图像分割

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计算机工程与设计 2023年第1期44卷 232-239页

作者：林宁宁高心丹东北林业大学信息与计算机工程学院黑龙江哈尔滨150036

针对树木图像分割需要预处理、人机交互和分割精度低等问题,提出基于改进的DeepLab V3+的街道树木图像分割方法。在编码端使用带有扩张卷积的扩张残留网络并添加密集连接方式提取中阶特征图,传递给设计有交互信息传递的空洞空间卷积池... 详细信息

针对树木图像分割需要预处理、人机交互和分割精度低等问题,提出基于改进的DeepLab V3+的街道树木图像分割方法。在编码端使用带有扩张卷积的扩张残留网络并添加密集连接方式提取中阶特征图,传递给设计有交互信息传递的空洞空间卷积池化金字塔,增强了不同感受野之间的相关性,采用多尺度拼接融合方法形成高阶特征图。在解码端,对多增加的中阶特征图和高阶特征图进行上采样后调整通道数,与低阶特征图进行跨层拼接融合,使高分辨率图像的细节信息得到更好的补充。在自制树木图像分割数据集以及Cityscapes公共数据集上的精度相较DeepLab V3+以及其它主流网络有所提高。

关键词：树木图像语义分割空洞卷积密集卷积网络多尺度融合扩张残留网络卷积神经网络

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LBP-自适应增强模型的木材纹理分类

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哈尔滨理工大学学报 2015年第2期20卷 57-62页

作者：向东陈宇陈广胜东北林业大学信息与计算机工程学院黑龙江哈尔滨150040

针对传统木材纹理分类的准确率低且难度大的问题,依据LBP(局部二值)算子和ADABOOST(自适应增强)算法理论,提出了LBP-ADABOOST模型对木材纹理进行识别分类.通过均匀旋转不变特性与原始LBP算子相融合,提取纹理的特征值,结合自适应增强算法... 详细信息

针对传统木材纹理分类的准确率低且难度大的问题,依据LBP(局部二值)算子和ADABOOST(自适应增强)算法理论,提出了LBP-ADABOOST模型对木材纹理进行识别分类.通过均匀旋转不变特性与原始LBP算子相融合,提取纹理的特征值,结合自适应增强算法,从而训练得到每类纹理所对应的分类器模型参数,构造分类器,实现对木材纹理准确高效分类.实验结果表明相比于BP神经网络,SVM支持向量机等分类算法,该模型的实验结果误差率为4%左右,准确率高,实用性强.

关键词：木材纹理分类 LBP算子 ADABOOST算法分类器

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结合word2vec与扩充情感词典的微博多元情感分类研究

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东北师大学报（自然科学版） 2019年第1期51卷 55-62页

作者：王名扬吴欢贾晓婷东北林业大学信息与计算机工程学院黑龙江哈尔滨150040

对微博文本的多元情感分类问题进行了研究.针对现有的多元情感词典不能很好地覆盖微博文本中情感词的不足,结合特定的情感符号和基于卡方统计量的度量方法,实现对现有的多元情感词典的扩充;针对情感词典无法有效考察文本的上下文语境信... 详细信息

对微博文本的多元情感分类问题进行了研究.针对现有的多元情感词典不能很好地覆盖微博文本中情感词的不足,结合特定的情感符号和基于卡方统计量的度量方法,实现对现有的多元情感词典的扩充;针对情感词典无法有效考察文本的上下文语境信息的问题,引入word2vec模型实现情感词和其所在微博语句的向量化表达.在此基础上,利用KNN分类器实现微博句子级的多元情感分类.实验结果表明,扩充情感词典及引入word2vec模型均有助于提升微博文本多元情感分类的效果.

关键词：多元情感分类卡方统计量 word2vec KNN

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基于实体层次结构的文档级别关系抽取

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计算机工程与设计 2023年第4期44卷 1081-1087页

作者：李强李实东北林业大学信息与计算机工程学院黑龙江哈尔滨150040

针对目前文档级别关系抽取主要关注实体间的逻辑推理,未充分利用实体间的层次语义信息问题,提出一种基于实体层次结构的文档级别关系抽取模型。考虑多句文本中实体间的交互,将实体构建为文档图并使用图卷积神经进行信息传播;通过实体间... 详细信息

针对目前文档级别关系抽取主要关注实体间的逻辑推理,未充分利用实体间的层次语义信息问题,提出一种基于实体层次结构的文档级别关系抽取模型。考虑多句文本中实体间的交互,将实体构建为文档图并使用图卷积神经进行信息传播;通过实体间的上下位关联构建实体层次树,使用注意力机制将层次语义信息融入实体;为降低模型对实体表面信息的关注,使用实体类型对实体词进行替换。实验结果表明,在大规模文档级别关系抽取数据集上实体语义信息增强的方案能够有效提高文档级别关系抽取的效果。

关键词：文档级别关系抽取实体层次结构逻辑推理注意力机制文档图信息融合

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一种深度学习的信息文本分类算法

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哈尔滨理工大学学报 2017年第2期22卷 105-111页

作者：吕淑宝王明月翟祥陈宇东北林业大学信息与计算机工程学院黑龙江哈尔滨150040

针对传统文本分类算法准确率低和正确率分布不均匀的问题,提出了基于深度学习的文本分类算法。深度信念网络具有强大的学习能力,可以从高维的原始特征中提取高度可区分的低维特征,不仅能够更全面的考虑到文本信息量,而且能够进行快速分... 详细信息

针对传统文本分类算法准确率低和正确率分布不均匀的问题,提出了基于深度学习的文本分类算法。深度信念网络具有强大的学习能力,可以从高维的原始特征中提取高度可区分的低维特征,不仅能够更全面的考虑到文本信息量,而且能够进行快速分类。采用TF-IDF方法计算文本特征值,利用深度信念网络构造分类器进行精准分类。实验结果表明,与支持向量机、神经网络和极端学习机等常用分类算法相比,该算法有更高的准确率和实用性,为文本的分类研究开拓了新思路。

关键词：文本分类深度信念网络分类器

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基于HBase的遥感数据分布式存储与查询方法研究

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计算机工程与科学 2018年第6期40卷 992-998页

作者：景维鹏田冬雪东北林业大学信息与计算机工程学院黑龙江哈尔滨150040

遥感影像的存储与查询是地理信息处理中重要的内容,在海量遥感影像的实时处理中发挥着重要作用。针对传统的遥感影像处理中存在单节点故障、扩展性低和处理效率低等问题,提出了一种基于HBase的遥感数据分布式存储与查询方案。该方法首... 详细信息

遥感影像的存储与查询是地理信息处理中重要的内容,在海量遥感影像的实时处理中发挥着重要作用。针对传统的遥感影像处理中存在单节点故障、扩展性低和处理效率低等问题,提出了一种基于HBase的遥感数据分布式存储与查询方案。该方法首先采用均匀网格对遥感影像进行划分,并根据划分结果设计了一种基于网格ID和Hilbert曲线相结合的索引方案。然后,通过利用HBase的过滤机制设计了过滤列族,达到了在查询时筛选数据的目的。另外,采用MapReduce的并行处理方法对影像数据进行并行写入和查询。实验结果表明,与MySQL和MapFile相比,该方法可以有效地提高数据的写入和查询速度,且具有较好的可扩展性。

关键词：遥感数据分布式存储数据查询 HBase

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VMD与PSO的乐器声音识别

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哈尔滨理工大学学报 2018年第2期23卷 6-11页

作者：黄英来任田丽赵鹏东北林业大学信息与计算机工程学院黑龙江哈尔滨150040

针对乐器音频信号的识别率低的问题,提出了一种变分模态分解(VMD)和被粒子群算法(PSO)优化的支持向量机(SVM)的乐器音频信号识别的方法。采用VMD将乐器音频信号分解成一系列平稳的窄带分量(IMF),并根据相关系数重构信号,采用小波去除残... 详细信息

针对乐器音频信号的识别率低的问题,提出了一种变分模态分解(VMD)和被粒子群算法(PSO)优化的支持向量机(SVM)的乐器音频信号识别的方法。采用VMD将乐器音频信号分解成一系列平稳的窄带分量(IMF),并根据相关系数重构信号,采用小波去除残余的噪声。最后,在分析传统的声音特征提取方法基础上,提取梅尔频率倒谱系数(MFCC),用经PSO寻优参数的SVM进行音频信号的分类。实验结果表明,本文算法的去噪效果明显优于经验模态分解(EMD)和集合经验模态分解(EEMD)的分析结果;PSO优化后的SVM有效的提高了噪声环境下音频信号分类的正确率。

关键词：变分模态分解小波去噪梅尔频率倒谱系数粒子群算法支持向量机

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