检索结果-内蒙古大学图书馆

黑龙江大学自然科学学报 2020年第4期37卷 389-394页

作者：罗嗣卿刘昊天东北林业大学信息与计算机工程学院哈尔滨150040

为了解决BP神经网络算法容易陷入极小值点的问题,提出了一种以粒子群算法和差分进化算法为基础改进的蛙跳算法,对BP神经网络算法进行优化。并将改进的算法应用到大气污染预测领域,实验数据以SO2、PM2.5、PM10等10种特征为输入,对应的6... 详细信息

为了解决BP神经网络算法容易陷入极小值点的问题,提出了一种以粒子群算法和差分进化算法为基础改进的蛙跳算法,对BP神经网络算法进行优化。并将改进的算法应用到大气污染预测领域,实验数据以SO2、PM2.5、PM10等10种特征为输入,对应的6种污染程度为输出,改进后的算法准确率由84.01%提升为91.12%。利用改进后的蛙跳算法优化BP神经网络可以得到一组最优的权值和阈值,明显地提高了预测算法的准确率。

关键词：大气污染度 BP神经网络蛙跳算法粒子群算法差分进化算法

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基于加权主题分布表达的微博文本摘要生成研究

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东北师大学报（自然科学版） 2020年第1期52卷 69-74页

作者：贾晓婷王名扬曹宇东北林业大学信息与计算机工程学院黑龙江哈尔滨150040 同方知网(北京)技术有限公司北京100000

对微博文本的向量化表达及摘要效果的评测问题进行了研究.引入Word2vec模型实现微博文本词语的向量化表达,进而对词向量聚类生成主题词类.计算微博文本到主题词类的隶属度,结合主题词类的权重,生成微博文本的加权主题分布表达.在此基础... 详细信息

对微博文本的向量化表达及摘要效果的评测问题进行了研究.引入Word2vec模型实现微博文本词语的向量化表达,进而对词向量聚类生成主题词类.计算微博文本到主题词类的隶属度,结合主题词类的权重,生成微博文本的加权主题分布表达.在此基础上划分类簇实现摘要句的提取.基于类簇H指数选出高频词作为标准摘要词集,考察了生成摘要与标准摘要词集中共现词的词频分布,实现对自动摘要效果的评测.实验结果表明,本文提出的方法有助于提升微博短文本集的摘要生成效果.

关键词：自动摘要加权主题分布表达 Word2vec H指数

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基于依存句法的句子相似度计算方法

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智能计算机与应用 2020年第4期10卷 113-118,123页

作者：胡雨晴纪明宇王晨龙东北林业大学信息与计算机工程学院哈尔滨150040

本文针对句子长短不一而影响句子相似度计算的问题,提出了一种基于依存句法的句子相似度计算方法。根据依存句法分析,找出句中各语法成分对句子语义表达的重要程度,制定句子特征提取规则、提取长句的主要特征和补充短句的重要语义信息... 详细信息

本文针对句子长短不一而影响句子相似度计算的问题,提出了一种基于依存句法的句子相似度计算方法。根据依存句法分析,找出句中各语法成分对句子语义表达的重要程度,制定句子特征提取规则、提取长句的主要特征和补充短句的重要语义信息。利用卷积神经网络中的2种卷积模式,扩张卷积和反卷积学习句子特征,并将句子特征进行全连接降维,得到句子的相似度计算结果。此算法在包含中、英文3个公共数据集上进行了验证,结果证明了该方法的有效性。

关键词：句子相似度句子特征依存句法扩张卷积反卷积

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基于百科数据的林业知识图谱的构建与应用

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智能计算机与应用 2020年第10期10卷 47-53页

作者：胡宸恺魏鑫姜国强李发强金玉舜东北林业大学信息与计算机工程学院哈尔滨150040

本文提出了基于百科数据的林业知识图谱构建方式。首先,通过Scrapy爬虫框架爬取Wikidata和互动百科上与林业相关的数据,构建了林业知识图谱的概念层、数据层;其次,在命名实体识别和分类的步骤中提出了构建林业实体类别分类表的方法来进... 详细信息

本文提出了基于百科数据的林业知识图谱构建方式。首先,通过Scrapy爬虫框架爬取Wikidata和互动百科上与林业相关的数据,构建了林业知识图谱的概念层、数据层;其次,在命名实体识别和分类的步骤中提出了构建林业实体类别分类表的方法来进行实体分类;最后,将构建好的林业知识图谱存储到Neo4j图数据库中,并搭建了一个简易的知识图谱网站,使用Django框架和ECharts实现知识图谱的网页展示。

关键词：林业知识图谱 Scrapy爬虫框架 Neo4j图数据库

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基于LSTM的磺化反应釜温度预测方法

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林业科技情报 2022年第3期54卷 185-189页

作者：岳宏张晓航赵康军徐凯宏中国电子科技集团公司第四十九研究所哈尔滨150028 东北林业大学信息与计算机工程学院哈尔滨150040 临沭县工业和信息化局山东临沭276700

针对化学反应釜的温度控制系统具有非线性、滞后性等特性,为了确保磺化反应釜内生产环境的安全稳定,提出一种基于长短期记忆(Long Short-Term Memory,LSTM)循环神经网络的磺化反应釜温度预测方法。将全球地表温度历史数据作为磺化反应... 详细信息

针对化学反应釜的温度控制系统具有非线性、滞后性等特性,为了确保磺化反应釜内生产环境的安全稳定,提出一种基于长短期记忆(Long Short-Term Memory,LSTM)循环神经网络的磺化反应釜温度预测方法。将全球地表温度历史数据作为磺化反应釜模拟温度输入至LSTM循环神经网络中进行训练,得到温度预测模型;最后通过与循环神经网络(Recurrent Neural Network,RNN)对比试验,该文所提预测方法各项指标均优,均方误差(Mean Square Error,MSE)为0.16024,均方根误差(Root Mean Square Error,RMSE)为0.39882,平均绝对误差(Mean Absolute Error,MAE)为0.31236,对磺化反应釜温度的预测准确度更高,可有效对磺化反应釜温度进行实时预测。

关键词：磺化反应釜 LSTM 预测神经网络

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基于局部敏感哈希的改进堆叠算法

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广西师范大学学报（自然科学版） 2020年第4期38卷 21-31页

作者：王俊杰温雪岩徐克生于鸣东北林业大学信息与计算机工程学院黑龙江哈尔滨150040 国家林业局哈尔滨林业机械研究所黑龙江哈尔滨150086

堆叠泛化有着与生俱来的高复杂性、“数据泄露”的问题,同时针对不同的数据样本也存在稳定性方面的问题。为此,本文提出的基于敏感哈希的堆叠算法LBDS,利用局部敏感哈希(local sensitive hashing,LSH)算法,首先将训练集和测试集映射到... 详细信息

堆叠泛化有着与生俱来的高复杂性、“数据泄露”的问题,同时针对不同的数据样本也存在稳定性方面的问题。为此,本文提出的基于敏感哈希的堆叠算法LBDS,利用局部敏感哈希(local sensitive hashing,LSH)算法,首先将训练集和测试集映射到哈希桶,当其中某个桶满时作为开始训练条件,训练出的模型对下一次桶满时的训练数据和测试数据及其邻域进行预测。接着,利用稳定性和信息熵条件对基分类器筛选,生成高层数据。最后,将高层训练预测得到的结果通过混合投票和平均的方法求得最终分类结果。在若干数据集上的验证结果显示,LBDS在Acc和AUC上有平均2%的改进,训练时间复杂度有10%的降低,同时表现出更好的稳定性和更强的泛化能力。

关键词：堆叠泛化局部敏感哈希时间复杂度稳定性元分类器

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基于图像检测的智能门禁系统设计

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机床与液压 2020年第6期48卷 131-136页

作者：赵莹柳成李艳娟北华大学电气信息工程学院吉林吉林132021 东北林业大学信息与计算机学院哈尔滨050040

为了满足门禁区域智能化管理、人流快速通过、快速计数和快速验证的要求,设计了一种响应速度快、功能强大、易于扩展和防止非法入侵的门禁系统。结合嵌入式技术和RFID技术的优点,给出了门禁系统的硬件设计和软件设计。现场应用表明:该... 详细信息

为了满足门禁区域智能化管理、人流快速通过、快速计数和快速验证的要求,设计了一种响应速度快、功能强大、易于扩展和防止非法入侵的门禁系统。结合嵌入式技术和RFID技术的优点,给出了门禁系统的硬件设计和软件设计。现场应用表明:该门禁系统能够避免人员跟随的现象,能够满足现代新型智能门禁系统的需求,具有广阔的应用前景。

关键词：门禁控制嵌入式技术 RFID 读卡器

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中文文本挖掘的动态文摘建模方法

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哈尔滨工程大学学报 2019年第4期40卷 820-826页

作者：刘美玲王慧强陈广胜于洋东北林业大学信息与计算机工程学院黑龙江哈尔滨150040 哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院黑龙江哈尔滨150001

中文文摘是自然语言处理领域的重要研究之一,尤其是基于理解的文摘中对时间特征的研究,更是引起了广泛的关注。本文抽取中文文本摘要的动态特征,进行文本挖掘和建模分析来体现时间特性。通过对中文动态多文档文摘系统框架和句子加权、... 详细信息

中文文摘是自然语言处理领域的重要研究之一,尤其是基于理解的文摘中对时间特征的研究,更是引起了广泛的关注。本文抽取中文文本摘要的动态特征,进行文本挖掘和建模分析来体现时间特性。通过对中文动态多文档文摘系统框架和句子加权、特征抽取及句子选择等关键步骤的算法设计,实现动态文摘模型,并提出基于动态性能的中文文摘评测方法。实验证明该中文动态文摘技术及其评测算法在实际的文本挖掘过程中,能较好地获得可理解性的、具有时间延展性的摘要,具有一定的可行性和较高的研究价值。

关键词：动态文摘建模文本挖掘中文摘要评测方法句子加权文本理解语料测试

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基于PSO优化K均值聚类的葡萄果穗图像分割算法

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智能计算机与应用 2020年第5期10卷 81-84,88页

作者：张永剑任洪娥东北林业大学信息与计算机工程学院哈尔滨150040

针对复杂背景下现实葡萄果穗图像分割问题,本文提出了一种基于粒子群优化K均值聚类的分割算法,利用粒子群算法的全局搜索能力,优化初始聚类中心的选择,根据得到的聚类中心进行聚类,可以有效改善K均值聚类算法易受初始化聚类中心影响的... 详细信息

针对复杂背景下现实葡萄果穗图像分割问题,本文提出了一种基于粒子群优化K均值聚类的分割算法,利用粒子群算法的全局搜索能力,优化初始聚类中心的选择,根据得到的聚类中心进行聚类,可以有效改善K均值聚类算法易受初始化聚类中心影响的问题。实验表明,该算法分割准确率较高,分割得到的葡萄轮廓完整,可以有效的将葡萄从复杂背景中识别出来。

关键词：粒子群算法 K均值聚类算法图像分割

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基于卷积神经网络的植物叶片树种识别研究与实现

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智能计算机与应用 2020年第10期10卷 23-26页

作者：边缘孔小莹张莉边世正李瑞改东北林业大学信息与计算机工程学院哈尔滨150040

随着人工智能的迅速发展,深度学习方向的算法性能逐渐提高,推动了深度学习在各个领域的应用。本文使用卷积神经网络算法建立树种识别模型,以叶片作为模型输入数据。本文所建立的模型在公开的Flavia数据集中的识别准确率在90%以上,达到... 详细信息

随着人工智能的迅速发展,深度学习方向的算法性能逐渐提高,推动了深度学习在各个领域的应用。本文使用卷积神经网络算法建立树种识别模型,以叶片作为模型输入数据。本文所建立的模型在公开的Flavia数据集中的识别准确率在90%以上,达到了应用要求,本模型的设计对林学有一定的实际应用价值。

关键词：深度学习卷积神经网络树种识别

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