检索结果-内蒙古大学图书馆

食品科学技术学报 2021年第2期39卷 152-158页

作者：王庆棒汪颢懿左敏张青川温馨袁玉梅北京工商大学农产品质量安全追溯技术及应用国家工程实验室北京100048 北京工商大学计算机与信息工程学院北京100048

食品舆情实体关系抽取是构建食品舆情知识图谱的关键技术,也是当前信息抽取领域的重要研究课题。针对食品舆情中常出现的实体对多关系问题,在卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)中引入基于位置感知的领域词语义注意力机制... 详细信息

食品舆情实体关系抽取是构建食品舆情知识图谱的关键技术,也是当前信息抽取领域的重要研究课题。针对食品舆情中常出现的实体对多关系问题,在卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)中引入基于位置感知的领域词语义注意力机制;在双向长短时记忆(bidirectional long short-term memory,BLSTM)网络中引入基于位置感知的语义角色注意力机制,构建基于CNN-BLSTM的食品舆情实体关系抽取模型。在食品舆情数据集上进行了对比实验,实验结果表明:基于CNN-BLSTM的食品舆情实体关系抽取模型在食品舆情数据集上准确率比常用的几种深度神经网络模型高出8.7%~13.94%,验证了模型的合理性和有效性。

关键词：实体关系抽取注意力机制位置感知语义角色标注卷积神经网络双向长短时记忆网络

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基于深度学习的农作物病虫害图像识别APP系统设计

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计算机应用与软件 2022年第3期39卷 341-345页

作者：陶治孔建磊金学波白玉廷苏婷立北京工商大学计算机与信息工程学院北京100048 北京工商大学食品安全大数据技术北京市重点实验室北京100048

为准确有效识别出农作物病虫害类别及位置,构建一款农作物病虫害图像识别App系统,为广大农户、研究人员及管理者提供智能信息服务。该系统基于Android平台开发,在所收集的大量病虫害数据集上,开展了Darknet、YOLO等深度网络模型训练和测... 详细信息

为准确有效识别出农作物病虫害类别及位置,构建一款农作物病虫害图像识别App系统,为广大农户、研究人员及管理者提供智能信息服务。该系统基于Android平台开发,在所收集的大量病虫害数据集上,开展了Darknet、YOLO等深度网络模型训练和测试,并使用批量正则化、维度聚类和课程设计学习等技术优化模型,实现了181种作物病虫害图像的在线识别检测,为复杂环节下农作物病害及虫害在线识别、监管防控、综合治理等提供技术依据。

关键词：农作物病虫害图像识别深度学习 Android

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基于ReaxFF反应力场的膨胀阻燃体系热解反应机制研究

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中国塑料 2024年第5期38卷 66-72页

作者：张翼黄雅婷魏永宝汤维钱立军北京工商大学计算机与人工智能学院北京100048 中国轻工业先进阻燃剂工程技术研究中心北京100048 石油和化学工业聚合物无卤阻燃剂工程实验室北京100048 塑料卫生与安全质量评价技术北京市重点实验室北京100048 北京工商大学轻工科学与工程学院北京100048

采用ReaxFF反应分子动力学模拟添加不同膨胀阻燃体系的聚丙烯(PP)的热解过程,从分子水平探究嵌段共聚物(PAPO⁃MP)与共混(PAPP/MPP)2种状态下阻燃体系的热解反应机制。结果表明,模拟热重曲线与实验结果误差低于2.1%;加入膨胀阻燃体系后,... 详细信息

采用ReaxFF反应分子动力学模拟添加不同膨胀阻燃体系的聚丙烯(PP)的热解过程,从分子水平探究嵌段共聚物(PAPO⁃MP)与共混(PAPP/MPP)2种状态下阻燃体系的热解反应机制。结果表明,模拟热重曲线与实验结果误差低于2.1%;加入膨胀阻燃体系后,反应活化能从200.16 kJ/mol分别降至154.64 kJ/mol(PAPO⁃MP)和159.14 kJ/mol(PAPP/MPP),说明阻燃剂优先反应从而保护基材;气体小分子数量分别减少10%(PAPO⁃MP)和17.5%(PAPP/MPP),P—O—P结构可以促进大分子团聚物生成,从而降低有毒有害气体生成及提高残炭质量;添加PAPO⁃MP比添加PAPP/MPP的体系势能平均降低11.6×10^(3)kcal/mol,因此添加嵌段共聚物材料稳定性更优。

关键词： ReaxFF反应分子动力学聚丙烯膨胀阻燃体系阻燃机理

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基于强化学习的车辆路径规划问题研究

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计算机应用与软件 2021年第8期38卷 303-308页

作者：刘虹庆王世民北京工商大学计算机与信息工程学院北京100048

从机器学习的角度理解,车辆路径规划问题(VRP)可转化为单代理有限状态空间的强化学习问题进行研究。针对小规模VRP问题,提出时间差分模型,使用Sarsa和Q-learning算法进行优化。针对大规模VRP问题,构建环境模型,通过蒙特卡洛法优化代理... 详细信息

从机器学习的角度理解,车辆路径规划问题(VRP)可转化为单代理有限状态空间的强化学习问题进行研究。针对小规模VRP问题,提出时间差分模型,使用Sarsa和Q-learning算法进行优化。针对大规模VRP问题,构建环境模型,通过蒙特卡洛法优化代理策略和值函数。在公开数据集上的实验结果表明,强化学习能有效求解小规模VRP问题,并在大规模VRP问题上超过一般的启发式算法。

关键词：车辆路径规划强化学习时间差分法蒙特卡洛法启发式算法

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基于滚动预测平均的监控视频干扰识别方法

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计算机工程与设计 2021年第1期42卷 248-255页

作者：杨亚虎陈天华邢素霞王瑜北京工商大学计算机与信息工程学院北京100048

针对传统的摄像头异常干扰识别方法识别种类单一,由预测闪烁而引起的识别准确率和可靠性低、泛化能力不强的问题,提出一种基于滚动预测平均算法的摄像头异常干扰识别方法。在自建的异常干扰图像训练集上微调ImageNet预训练的ResNet50,... 详细信息

针对传统的摄像头异常干扰识别方法识别种类单一,由预测闪烁而引起的识别准确率和可靠性低、泛化能力不强的问题,提出一种基于滚动预测平均算法的摄像头异常干扰识别方法。在自建的异常干扰图像训练集上微调ImageNet预训练的ResNet50,训练出用于摄像头异常干扰的图像分类与识别模型,在该模型的基础上运用滚动预测平均算法,以在线或离线的方式实现摄像头异常干扰视频的分类与识别。测试集实验结果表明,该方法能够正确识别出正常、遮挡、模糊和摄像头旋转视频,识别准确率达到了95%,充分验证了该方法的可行性和有效性。

关键词：智能视频监控卷积神经网络深度学习智慧城市公共安全

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基于深度学习的集群式供应链应急物资需求预测研究

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计算机工程与科学 2021年第4期43卷 753-760页

作者：薛红徐锐迪王圆廖智峰徐卓然北京工商大学计算机与信息工程学院北京100048

在突发事件和大数据情景下,建立基于数据流模糊C均值聚类算法的集群式供应链应急物资需求重要度决策算法,有助于辨识集群式供应链子系统应急物资需求的重要程度。针对集群式供应链中各子供应链之间的耦合特性和预测指标的快速变化数据... 详细信息

在突发事件和大数据情景下,建立基于数据流模糊C均值聚类算法的集群式供应链应急物资需求重要度决策算法,有助于辨识集群式供应链子系统应急物资需求的重要程度。针对集群式供应链中各子供应链之间的耦合特性和预测指标的快速变化数据流特征,提出基于长短期记忆网络的集群式供应链应急物资需求动态预测算法,提取集群式供应链多个子系统应急物资需求参数的时序特征,动态地、分布地对互联大系统的应急物资需求不确定性进行系统辨识估计。仿真实验结果表明了基于长短期记忆网络的集群式供应链互联大系统应急物资需求动态预测算法的可行性和精确性。

关键词：需求预测物资需求重要度长短期记忆网络算法集群式供应链应急物资

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食用油储存期品质变化的太赫兹光谱无损识别

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食品科学 2021年第12期42卷 248-254页

作者：杨雨菲刘翠玲吴静珠孙晓荣北京工商大学计算机与信息工程学院食品安全大数据技术北京市重点实验室北京100048

为研究食用油在储存期间的品质变化情况,利用太赫兹衰减全反射技术对不同氧化程度的食用油进行无损识别。首先探究储存条件对食用油品质的影响情况,进一步根据国家定义食用油品质的标准将样品分为新鲜油、可食用油和不宜食用油,采集各... 详细信息

为研究食用油在储存期间的品质变化情况,利用太赫兹衰减全反射技术对不同氧化程度的食用油进行无损识别。首先探究储存条件对食用油品质的影响情况,进一步根据国家定义食用油品质的标准将样品分为新鲜油、可食用油和不宜食用油,采集各类油品的太赫兹时域光谱,经数据预处理后采用欧氏距离匹配法进行聚类分析,并采用线性判别分析法进行样本分类,其中欧氏距离匹配法识别食用油折射率谱,准确率为95.65%;线性判别分析法识别吸收系数谱数据,准确率为91.00%,经比较两模型识别准确率理想,分析效果良好。该研究首先得出储存条件对食用油品质的影响规律,以论证太赫兹衰减全反射技术在分析食用油储存期品质变化方面的可行性,实现了食用油品质的快速无损检测;也可为太赫兹光谱技术深入应用于食用油多种属性的研究提供一定参考依据。

关键词：食用油太赫兹光谱技术氧化性定性分析储存条件

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基于卷积神经网络的食品安全领域谣言检测方法

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计算机应用与软件 2022年第3期39卷 45-50,115页

作者：周丽娜谭励曹娟马子豪吕芯悦北京工商大学计算机与信息工程学院北京100048 中国科学院计算技术研究所北京100190

近年来,食品安全已经成为政府和社会最关心的问题之一。与此同时,大量食品安全领域的谣言也在社交媒体平台上疯狂传播。现有的研究大多针对通用领域的谣言进行检测,忽视了不同领域谣言之间存在的差异性。针对食品安全这一领域谣言的特点... 详细信息

近年来,食品安全已经成为政府和社会最关心的问题之一。与此同时,大量食品安全领域的谣言也在社交媒体平台上疯狂传播。现有的研究大多针对通用领域的谣言进行检测,忽视了不同领域谣言之间存在的差异性。针对食品安全这一领域谣言的特点,提出一种基于卷积神经网络的食品安全领域谣言检测方法。用领域实体抽取策略得到的实体特征与文本卷积神经网络提取的深度文本特征做拼接融合,再进行谣言判断。实验结果表明,在食品安全领域谣言数据集上,采用该方法检测效果明显优于通用的谣言检测方法,在准确率、召回率和F1值等评价指标上都表现最优。

关键词：深度学习领域实体特征卷积神经网络特征融合食品安全领域谣言检测

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基于Siamese LSTM的中文多文档自动文摘模型

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计算机应用与软件 2021年第3期38卷 287-290,326页

作者：龚永罡王嘉欣廉小亲裴晨晨北京工商大学计算机与信息工程学院北京100048

在文本信息数量迅速增长的环境下,为提升阅读效率,提出一种基于深度学习的多文档自动文本摘要模型。在传统文摘模型的基础上将Siamese LSTM深度学习网络应用到文本相似度计算中,计算曼哈顿距离来表征文本相似度,并采用去除停用词的方法... 详细信息

在文本信息数量迅速增长的环境下,为提升阅读效率,提出一种基于深度学习的多文档自动文本摘要模型。在传统文摘模型的基础上将Siamese LSTM深度学习网络应用到文本相似度计算中,计算曼哈顿距离来表征文本相似度,并采用去除停用词的方法改进该网络模型以提升计算效率。实验结果表明,使用Siamese LSTM与传统余弦相似度等方法相比,生成的文摘在语义方面更贴近主题,质量更高,整个文摘系统的工作效率也显著提升。

关键词：中文自动文摘 Siamese LSTM 自然语言处理深度学习

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芳纶纤维增强复合材料螺旋铣削表面缺陷区域面积、切屑形态与切削力试验研究

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表面技术 2025年第10期54卷 185-198页

作者：王林李茹石文天李娜肖立强步坤亭齐鲁理工学院智能制造与控制工程学院济南250200 齐鲁理工学院山东省工业大数据与智能制造重点实验济南250200 北京工商大学计算机与人工智能学院北京100048

目的探究芳纶纤维增强复合材料螺旋铣削机理,提高螺旋铣削表面质量。方法设计并进行试验,利用响应曲面法、方差分析、t检验等方法对铣削表面形貌、缺陷区域面积、切屑形态、刀具磨损以及切削力等进行了分析,重点对螺旋铣削机理进行了... 详细信息

目的探究芳纶纤维增强复合材料螺旋铣削机理,提高螺旋铣削表面质量。方法设计并进行试验,利用响应曲面法、方差分析、t检验等方法对铣削表面形貌、缺陷区域面积、切屑形态、刀具磨损以及切削力等进行了分析,重点对螺旋铣削机理进行了探究,并给出了分析解释,尤其论述了节状切屑的演化过程。结果表面缺陷区域面积受进给速度的影响显著,随进给速度的增大逐渐减小;同时发现,在一定切削参数范围内,摩擦加剧,温升明显,树脂基体有融化趋势,被拉伸延展成长条带状,形成一种特殊的节状切屑,试验中观察到前刀面上由于切屑、工件硬质点的不断刮擦和冲击形成明显的亮白色区域;对于切削力,其随着进给速度的增大先增大后减小,趋势明显,并不是简单的线性关系,通过建立的切削力数学模型得到切削力Fx、Fy、Fz的平均误差率分别为3.53%、13.62%、14.75%,预测结果较为准确。结论刀具磨损形式主要分为黏结脱落与早期刀尖崩刃2种形式,节状切屑的出现加剧了刀具的磨损。增大进给速度可使刀-工件、刀-屑实际接触面积增大,对螺旋铣削表面挤压作用增强,有效抑制了表面毛刺,同时增大进给速度使刀刃锋利度增强,剪切作用越来越显著,节状切屑锯齿化明显加剧,当进一步增大进给速度时会使刀-工件接触面积远大于刀-屑接触面积,切屑对刀具的冲击作用减弱,切削力降低。

关键词：芳纶纤维增强复合材料螺旋铣削表面缺陷区域面积切屑形态刀具磨损切削力

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