检索结果-内蒙古大学图书馆

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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一种基于相似度与改进高斯函数的滤波新方法

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哈尔滨商业大学学报（自然科学版） 2020年第5期36卷 547-553页

作者：冯茜茜崔文学刘婧史卓夕马晓剑东北林业大学理学院哈尔滨150040 哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院哈尔滨150001

为了解决低密度噪声对图像的影响问题,提出了一种基于相似度与高斯函数的新滤波算法.该算法根据相似度对噪声点进行检测,通过引入正确率和召回率两个指标动态地调整相似度函数的参数和噪声检测时的阈值.针对传统噪声滤波器存在的问题,... 详细信息

为了解决低密度噪声对图像的影响问题,提出了一种基于相似度与高斯函数的新滤波算法.该算法根据相似度对噪声点进行检测,通过引入正确率和召回率两个指标动态地调整相似度函数的参数和噪声检测时的阈值.针对传统噪声滤波器存在的问题,通过调整传统高斯滤波器的中心权重和方向性,使得滤波器能够根据图像局部区域的相似度特征,生成自适应的各向异性高斯滤波模板,对检测到的噪声点进行滤除.仿真实验表明,在低密度噪声污染下,该算法在有效抑制噪声的同时能够更好地保留边缘细节信息.

关键词：相似度函数高斯滤波椒盐噪声各向异性自适应正确率和召回率

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基于气象因子深度学习的森林火灾预测方法

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林业工程学报 2019年第3期4卷 132-136页

作者：孙立研刘美玲周礼祥于洋东北林业大学信息与计算机工程学院哈尔滨150040 哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院哈尔滨150001

森林火灾一旦发生将对生态系统造成严重的破坏,间接导致气候的变化和极端天气频发。对森林火灾的发生进行准确预测可提前采取有效的防控措施,具有重要意义。传统林火预测模型多为数学方法和浅层神经网络,当数据量增大时易出现建模困难... 详细信息

森林火灾一旦发生将对生态系统造成严重的破坏,间接导致气候的变化和极端天气频发。对森林火灾的发生进行准确预测可提前采取有效的防控措施,具有重要意义。传统林火预测模型多为数学方法和浅层神经网络,当数据量增大时易出现建模困难以及预测精度降低等问题。深度学习模型在处理大量非线性数据上具有一定的优势,其模型具有多层网络结构,通过训练大量数据可提取出具有代表性的特征值,发现数据间的隐含关系,达到准确分类预测的目的。因此,本研究提出一种基于深度学习的林火预测方法,将深度信念网络(deep belief network,DBN)作为预测模型,气象因子作为输入数据,以解决传统林火预测模型在面对大量数据时预测效果不佳的问题;同时结合过采样SMOTE(synthetic minority oversampling technique)算法,平衡林火数据集和增加训练数据量,提升了森林火灾的预测准确度。结果表明,在面对更大的数据量时,该模型预测精度明显优于其他传统林火预测模型,证明了将深度学习应用在林火预测的优越性。该研究可为深度学习在林业领域的应用提供参考。

关键词：森林火灾预测模型气象因子深度信念网络 SMOTE算法

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基于12导联的心电特征可视化分析

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智能计算机与应用 2020年第6期10卷 51-54,58页

作者：王佳琪袁永峰东北林业大学信息与计算机工程学院哈尔滨150040 哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院哈尔滨150001

近年来,心脑血管患病数超过2.9亿,死亡率仍处在上升阶段,防治心血管病刻不容缓,心电技术尤为重要。临床诊断通常采用12导联系统,同时配合可视化技术可以较为直观地反映心脏的信号传播活动。利用12导联ECG可视化技术分析心电特征对于不... 详细信息

近年来,心脑血管患病数超过2.9亿,死亡率仍处在上升阶段,防治心血管病刻不容缓,心电技术尤为重要。临床诊断通常采用12导联系统,同时配合可视化技术可以较为直观地反映心脏的信号传播活动。利用12导联ECG可视化技术分析心电特征对于不同疾病的差异程度,首先利用GQRS-极值法对心电信号进行波峰识别,其次将提取到的心电特征进行统计分析,最后通过信息增益的方法分析各特征之间的差异。对于疾病异常情况,可以通过本文的心电特征可视化分析技术快速反映心脏不同部位的病变程度。

关键词： 12导联疾病心电特征差异程度可视化

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森林碳汇智能计算模型和评估系统开发

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实验室研究与探索 2019年第6期38卷 22-26页

作者：周礼祥刘美玲孙立研于洋东北林业大学信息与计算机工程学院哈尔滨150040 哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院哈尔滨150001

为提高森林碳汇经营水平,必须通过“森林经营”来增长森林碳汇,提高经营效率,对森林的组织和结构进行调整和控制,从而增加森林碳汇量。为此,设计碳汇评估的智能计算平台对森林碳汇量进行检测与评估,从人工林与天然林特征为切入点,建立... 详细信息

为提高森林碳汇经营水平,必须通过“森林经营”来增长森林碳汇,提高经营效率,对森林的组织和结构进行调整和控制,从而增加森林碳汇量。为此,设计碳汇评估的智能计算平台对森林碳汇量进行检测与评估,从人工林与天然林特征为切入点,建立针对天然林与人工林交替分布的森林碳汇储量的计算模型。以智能计算模型为核心的评估平台为快速、准确的进行森林碳汇大数据的计算和分析提供自动化的评价环境。

关键词：碳汇方法学森林碳汇森林经营森林碳汇预算

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脑机信息交互技术综述

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电脑知识与技术 2019年第1X期15卷 184-185页

作者：李晨熙孟庆春鄂宜阳郑宪东北林业大学外国语学院黑龙江哈尔滨150040 东北林业大学计算机科学与技术学院黑龙江哈尔滨150040

脑机信息交互技术是建立在脑机接口技术(brain—computer interface,BCI)上的新型技术。对脑机接口技术进行了定义并简要阐述了其工作原理,从实际应用的角度解释了BCI技术的发展现状以及未来的发展趋势,最后列出了BCI技术存在的弊端和... 详细信息

脑机信息交互技术是建立在脑机接口技术(brain—computer interface,BCI)上的新型技术。对脑机接口技术进行了定义并简要阐述了其工作原理,从实际应用的角度解释了BCI技术的发展现状以及未来的发展趋势,最后列出了BCI技术存在的弊端和发展所需面对的难题。

关键词：脑机接口技术人机交互人工智能虚拟现实信息反馈

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基于(2D)~2PCA的受限玻尔兹曼机图像分类算法及其并行化实现

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应用科学学报 2018年第3期36卷 495-503页

作者：宋海峰陈广胜景维鹏杨巍巍东北林业大学信息与计算机工程学院哈尔滨150040 黑龙江工程学院计算机科学与技术学院哈尔滨150050 哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院哈尔滨150000

为解决受限玻尔兹曼机(restricted Boltzman machine,RBM)理论对高分辨率图像分类的时间复杂度高的问题,提出了一种基于双向二维主成分分析(two-way 2-dimension principal component analysis,(2D)~2PCA)的RBM图像分类算法.该算法首先应用(2D)~2PCA对待处理图像在X和Z两个方向上进行降维处理,从而提取出图像的主成分,将主成分作为RBM网络可见层的输入数据,应用对比散度算法训练构建玻尔兹曼机网络,达到对图像进行分类的目的.该算法有效解决了RBM处理高分辨率图像时网络训练速度慢,甚至整个网络训练状态无法收敛的问题.通过在Hadoop并行数据处理平台的实验表明:该算法不仅能有效提高处理高分辨率图像的速度,而且具备良好的并行性,在具有4台处理机的并行集群下,其加速比达到了3.13.

关键词： (2D)^2PCA 受限玻尔兹曼机(restricted Boltzman machine,RBM) 并行计算图像分类

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基于Cite Space的小叶章知识图谱分析

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国土与自然资源研究 2019年第3期 89-92页

作者：刘赢男刘中庆柴春荣东北林业大学哈尔滨150040 黑龙江省科学院自然与生态研究所哈尔滨150040 黑龙江大学计算机科学与技术学院哈尔滨150080

小叶章是东北地区典型草甸、沼泽化草甸的建群植物和优势植物,沼泽植被中的优势种、亚优势种或重要的伴生种。从不同层面开展小叶章研究对揭示东北地区湿地生态系统结构和功能、促进湿地保护与恢复具有重要意义。采用CiteSpace可视化文... 详细信息

小叶章是东北地区典型草甸、沼泽化草甸的建群植物和优势植物,沼泽植被中的优势种、亚优势种或重要的伴生种。从不同层面开展小叶章研究对揭示东北地区湿地生态系统结构和功能、促进湿地保护与恢复具有重要意义。采用CiteSpace可视化文献分析软件对1950-2018年CNKI总库中的536篇文献进行可视化分析,得出小叶章研究动态、作者群以及主要研究机构的知识结构图谱。研究结果表明:(1)小叶章的研究始于1965年,其研究主要集中在三江平原地区,围绕物种多样性、氮沉降、凋落物、土壤微生物、干扰强度等方面展开。(2)小叶章的研究主要形成了四个研究学者群,刘景双、宋长春、吕宪国、倪红伟、孙志高等是主要作者。(3)中国科学院东北地理与农业生态研究所和黑龙江省科学院自然与生态研究所是主要的研究机构,并对小叶章的研究与发展做出了突出贡献。(4)《黑龙江畜牧兽医》是小叶章相关研究刊载论文数量最多的期刊,《生态学报》和《环境科学》是刊载小叶章研究论文重要的核心期刊。

关键词：小叶章 CiteSpace 知识图谱文献计量分析

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脑电信号成分稀疏分析范式及其可行证明

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信号处理 2018年第8期34卷 923-929页

作者：岳琪徐忠亮马琳李海峰东北林业大学信息与计算机工程学院黑龙江哈尔滨150040 哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院黑龙江哈尔滨150001

稀疏分解技术作为一种可靠的信号处理与传输方法,在包括EEG的多种时变信号分析和处理领域得到了广泛的应用。在EEG信号的成分分析中,现有算法(ICA,EMD)等都存在分解结果与真实成分显著不符的情况,难以对实际成分的波形进行估计。本文在... 详细信息

稀疏分解技术作为一种可靠的信号处理与传输方法,在包括EEG的多种时变信号分析和处理领域得到了广泛的应用。在EEG信号的成分分析中,现有算法(ICA,EMD)等都存在分解结果与真实成分显著不符的情况,难以对实际成分的波形进行估计。本文在稀疏分解算法基础上,通过对样本稀疏分布情况进行度量,给出了一个经过改良的稀疏性能评价指标(SPI)并以此建立了一个新的成分分析范式和相应的优化函数,经过理论和实际证明,该范式在成分分析领域能比传统方法更有效地使分解结果趋向于真实成分,对EEG信号、乃至其他时变信号的成分解析都具有相当的积极意义。

关键词：脑电信号成分分析稀疏分解稀疏性能评价指标

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面向事件相关电位成分的稀疏字典构建方法

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信号处理 2018年第8期34卷 891-896页

作者：李海峰丰上马琳徐睿峰徐忠亮哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院黑龙江哈尔滨150001 哈尔滨工业大学(深圳) 广东深圳518055 东北林业大学信息与计算机工程学院黑龙江哈尔滨150040

利用稀疏分解来研究EEG信号是一种新兴的可靠的方法。常见的稀疏字典学习算法中,K-SVD算法得到了比较广泛的应用。但是利用K-SVD算法获得的字典原子很难完整的包含EEG信号中的事件相关电位(ERP)成分,通常样本中的ERP成分都会分布在大量... 详细信息

利用稀疏分解来研究EEG信号是一种新兴的可靠的方法。常见的稀疏字典学习算法中,K-SVD算法得到了比较广泛的应用。但是利用K-SVD算法获得的字典原子很难完整的包含EEG信号中的事件相关电位(ERP)成分,通常样本中的ERP成分都会分布在大量原子中。本文提出把常用的K-SVD算法基础结合稀疏性能指标作为约束条件,解决稀疏字典难以与ERP成分对应的问题,并给出利用该算法进行ERP分析的步骤。通过在一个基于听觉刺激的公开数据集上使用本文的方法,成功地获得了包含完整目标ERP成分的字典原子,证明了方法的可行性。

关键词：稀疏字典事件相关电位脑电图成分分析

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