检索结果-内蒙古大学图书馆

外语研究 2025年第1期42卷 81-88页

作者：朱淑琴辛现伟罗向阳北京联合大学师范学院北京100011 河南师范大学计算机与信息工程学院河南新乡453007 解放军信息工程大学河南郑州450012

本文面向国际中文教育,研究文本可读性影响因素及自动评估问题。首先,基于国际中文教材构建分级文本语料库;其次,从领域特征、表面特征、结构特征和功能特征4个维度对文本可读性的影响因素进行分析,其中每类特征涉及字、词、句3个层面;... 详细信息

本文面向国际中文教育,研究文本可读性影响因素及自动评估问题。首先,基于国际中文教材构建分级文本语料库;其次,从领域特征、表面特征、结构特征和功能特征4个维度对文本可读性的影响因素进行分析,其中每类特征涉及字、词、句3个层面;最后,基于多元线性回归模型构建可读性公式,并对可读性公式进行分析和验证。结果表明,构建的可读性公式拟合优度较高,其中字种数、一级词汇比例、句子平均词性数、句子词性数标准差、七级词汇比例、虚词比例、汉字笔画数标准差和汉字等级均值等关键因素能够显著解释文本可读性等级。

关键词：国际中文教育文本可读性可读性公式自动评估

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一种新的基于多样性赋权证据推理的集成学习方法

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计算机应用研究 2023年第4期40卷 1012-1018页

作者：汤凯李康乐孙国文李红宇张昳哲贺维哈尔滨师范大学计算机科学与信息工程学院哈尔滨150025 哈尔滨金融学院计算机系哈尔滨150030 中国人民解放军火箭军工程大学西安710025

在集成学习中使用平均法、投票法作为结合策略无法充分利用基分类器的有效信息,且根据波动性设置基分类器的权重不精确、不恰当。以上问题会降低集成学习的效果,为了进一步提高集成学习的性能,提出将证据推理(evidence reasoning, ER)... 详细信息

在集成学习中使用平均法、投票法作为结合策略无法充分利用基分类器的有效信息,且根据波动性设置基分类器的权重不精确、不恰当。以上问题会降低集成学习的效果,为了进一步提高集成学习的性能,提出将证据推理(evidence reasoning, ER)规则作为结合策略,并使用多样性赋权法设置基分类器的权重。首先,由多个深度学习模型作为基分类器、ER规则作为结合策略,构建集成学习的基本结构;然后,通过多样性度量方法计算每个基分类器相对于其他基分类器的差异性;最后,将差异性归一化实现基分类器的权重设置。通过多个图像数据集的分类实验,结果表明提出的方法较实验选取的其他方法准确率更高且更稳定,证明了该方法可以充分利用基分类器的有效信息,且多样性赋权法更精确。

关键词：集成学习深度学习证据推理理论多样性

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一种具有自干扰消除功能的微波光子信道化接收机

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光学学报 2025年

作者：陈博翟伟乐王武营史芳静戎岩高永胜咸阳师范学院物理与电子工程学院西北工业大学电子信息学院河南师范大学计算机与信息工程学院西南电子技术研究所

针对基于光频梳的信道化接收机信道化效率低、且无法避免镜像干扰和自干扰（SI）的问题，本文提出了一种6线/8线的光频梳（OFC）生成方法以及基于声光移频（AOFS）的信道化接收方案。利用声光移频器对光频梳上下移频可将信道化效率提高... 详细信息

针对基于光频梳的信道化接收机信道化效率低、且无法避免镜像干扰和自干扰（SI）的问题，本文提出了一种6线/8线的光频梳（OFC）生成方法以及基于声光移频（AOFS）的信道化接收方案。利用声光移频器对光频梳上下移频可将信道化效率提高三倍，利用I/Q平衡补偿算法可在数字域实现宽带信号的镜像抑制，利用引入一个与自干扰信号幅度相同相位相反的参考信号（RS）可在全光域实现自干扰抑制。实验证明可利用36个带宽为1GHz的子信道实现2-38GHz范围内任意宽带信号的完整接收，镜像抑制比和自干扰抑制深度均不低于33dB，系统的三阶无杂散动态范围（SFDR3）为90.3 dB·Hz2/3。

关键词：微波光子学信道化自干扰消除声光移频器

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基于VAE-CWGAN和特征统计重要性融合的网络流量异常检测方法

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通信学报 2024年

作者：刘涛涛付钰王坤段雪源海军工程大学信息安全系信阳职业技术学院数学与信息工程学院信阳师范大学计算机与信息技术学院

针对传统入侵检测方法受限于数据集类不平衡以及所选特征代表性不强等问题，提出一种基于VAE-CWGAN和特征统计重要性融合的检测方法。首先，为提升数据质量对数据集进行预处理；其次，搭建VAE-CWGAN模型生成新样本以解决数据集类不平衡... 详细信息

针对传统入侵检测方法受限于数据集类不平衡以及所选特征代表性不强等问题，提出一种基于VAE-CWGAN和特征统计重要性融合的检测方法。首先，为提升数据质量对数据集进行预处理；其次，搭建VAE-CWGAN模型生成新样本以解决数据集类不平衡问题，使分类模型不再偏向于多数类；再次，使用标准差、中值差和均值差对特征进行排序，并融合其统计重要性来进行特征选择旨在获得代表性更强的特征，从而使模型更好地学习数据信息；最后，通过一维卷积神经网络对特征选择后的混合数据集进行分类。实验结果表明，所提方法在NSL-KDD、UNSW＿NB-15和CIC-IDS-2017数据集上都表现出较好的性能优势，准确率分别为98.95%、96.24%和99.92%，有效提升了入侵检测性能。

关键词：入侵检测网络流量类不平衡特征选择统计重要性融合

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知性谦逊对大学生利他行为的影响:感恩和共情的中介作用

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中国临床心理学杂志 2023年第3期31卷 734-737页

作者：宋锐韩玲玲刘爱书季伟东哈尔滨师范大学教育科学学院哈尔滨150025 黑龙江中医药大学人文与管理学院哈尔滨150040 哈尔滨师范大学计算机科学与信息工程学院哈尔滨150025

目的:考察感恩和共情在知性谦逊对大学生利他行为影响中的链式中介作用。方法:采用知性谦逊综合量表、感恩量表、人际反应指针问卷和青少年亲社会行为倾向量表-利他行为子量表对631名大学生施测。结果:(1)相关分析显示,知性谦逊、感恩... 详细信息

目的:考察感恩和共情在知性谦逊对大学生利他行为影响中的链式中介作用。方法:采用知性谦逊综合量表、感恩量表、人际反应指针问卷和青少年亲社会行为倾向量表-利他行为子量表对631名大学生施测。结果:(1)相关分析显示,知性谦逊、感恩、共情、利他行为两两之间均呈显著正相关;(2)感恩和共情在知性谦逊和大学生利他行为之间的中介作用均显著;(3)知性谦逊通过感恩和共情的链式中介作用预测大学生利他行为。结论:感恩和共情在知性谦逊与大学生利他行为之间起链式中介效应。

关键词：知性谦逊感恩共情利他行为

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基于传感器部署优化的农业温室环境低功耗监测方法

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西南大学学报(自然科学版) 2025年第6期47卷 236-247页

作者：张庆松吴文娟重庆科创职业学院人工智能学院重庆永川402160 天津师范大学计算机与信息工程学院天津300387

由于农业温室环境的设计模式较为多样,对传感器监测点的部署造成了较大的影响,导致监测结果准确度不高。为了缓解传感器部署不良的问题,提出基于传感器部署优化的农业温室环境低功耗监测方法。通过在农业温室环境内随机部署传感器监测点... 详细信息

由于农业温室环境的设计模式较为多样,对传感器监测点的部署造成了较大的影响,导致监测结果准确度不高。为了缓解传感器部署不良的问题,提出基于传感器部署优化的农业温室环境低功耗监测方法。通过在农业温室环境内随机部署传感器监测点,并结合虚拟势场理论计算相邻传感器之间的虚拟力。建立部署优化的模糊规则,通过多次求解得到传感器部署优化策略。设计传感器数据在传输过程中的低功耗传输模式,利用传输得到的数据分析相应的农业温室环境状态。经过实践测试可知,应用该方法得到的监测结果与实际值高度一致,准确度较高,满足农业温室环境管理的现实需求。

关键词：农业温室环境温室环境监测低功耗监测传感器部署优化传感器监测方法

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小麦产量预测模型综述

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智慧农业导刊 2023年第5期3卷 13-19页

作者：李远斌卜祥峰丁云鸿刘靖宇哈尔滨师范大学计算机科学与信息工程学院哈尔滨150025

农业为人类提供赖以生存的食物、纤维、燃料和原材料。早期可靠的大规模作物产量预测对于当季作物管理决策及确保全球粮食安全至关重要。该文综述对作物产量进行预测的几种模型及其应用,包括作物模型、线性回归模型、机器学习模型和深... 详细信息

农业为人类提供赖以生存的食物、纤维、燃料和原材料。早期可靠的大规模作物产量预测对于当季作物管理决策及确保全球粮食安全至关重要。该文综述对作物产量进行预测的几种模型及其应用,包括作物模型、线性回归模型、机器学习模型和深度学习模型。同时归纳机器学习模型常用的数据,为未来小麦产量预测及其研究提供参考。

关键词：小麦产量预测作物模型机器学习深度学习线性回归模型

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遥感结合机器学习利用优化的训练样本识别山东省灌溉农田

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农业工程学报 2025年第6期41卷 154-164页

作者：孙佑涛于砚宁葛冰洋张佳华白雲吴喜芳杨姗姗张莎青岛大学计算机科学技术学院青岛266071 河北师范大学地理科学学院石家庄050024 河南理工大学测绘与国土信息工程学院焦作454003

了解灌溉农田分布对合理利用水资源、及时调整农业生产政策和保障粮食安全具有重要意义。已有基于机器学习方识别灌溉农田的研究多采用二值化样本标注(即仅标注为灌溉和非灌溉),可能会导致灌溉样本遗漏,造成灌溉农田的识别精度较低。为... 详细信息

了解灌溉农田分布对合理利用水资源、及时调整农业生产政策和保障粮食安全具有重要意义。已有基于机器学习方识别灌溉农田的研究多采用二值化样本标注(即仅标注为灌溉和非灌溉),可能会导致灌溉样本遗漏,造成灌溉农田的识别精度较低。为避免该问题,该研究提出一种为训练样本赋值灌溉分数的方案。首先,使用归一化植被指数、增强型植被指数和绿度植被指数结合统计灌溉面积数据分别生成3幅初步灌溉地图;然后,结合3幅不同的初步灌溉地图,使用该研究提出的方案为每个像元赋值不同的灌溉分数并获取训练样本;再使用随机森林(random forest,RF)和卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)2种机器学习方法分别预测研究区逐年逐像元的灌溉分数,识别山东省2018—2022年250 m分辨率的灌溉农田;最后,通过验证样本和统计数据进行验证,获取山东省2018—2022年的灌溉农田空间分布,并分析灌溉农田的时空分布特征。结果表明:1)相比2种二值化处理获取训练样本的方法,使用该研究提出的方案获取训练样本并识别灌溉农田时,RF和CNN识别灌溉农田的县级R~2高达0.95和0.93;RF识别山东省灌溉农田的精度评价指标均优于CNN,且在不同年份表现较为稳定;2)2018—2022年山东省的灌溉农田空间分布较为一致,主要分布在鲁西北及鲁南地区,胶东半岛及鲁中地区分布较为稀少,近5年山东省的统计灌溉面积呈小幅增长趋势,2022年识别灌溉农田面积相较于2018年也有小幅增长。该研究提出的针对训练样本进行赋值灌溉分数的方案能够有效提高山东省灌溉农田识别的精度,是识别区域尺度灌溉农田的一种可靠、有效的方法。

关键词：机器学习随机森林卷积神经网络训练样本赋值灌溉农田识别

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基于层间特征蒸馏网络的作物叶片病害检测

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中国农机化学报 2024年第9期45卷 271-277页

作者：冯玉涵孙剑张志芳信阳农林学院信息工程学院河南信阳464000 信阳师范大学计算机与信息技术学院河南信阳464000 天水师范学院电子信息与电气工程学院甘肃天水741000

针对现有农作物叶片病害检测方法对有限标注样本利用不充分,导致模型识别精度不高、泛化性不强的问题,提出一种基于层间特征蒸馏网络的作物叶片病害检测方法。该方法采用支持分支和查询分支相互监督的元学习网络结构,首先,利用一组共享... 详细信息

针对现有农作物叶片病害检测方法对有限标注样本利用不充分,导致模型识别精度不高、泛化性不强的问题,提出一种基于层间特征蒸馏网络的作物叶片病害检测方法。该方法采用支持分支和查询分支相互监督的元学习网络结构,首先,利用一组共享权重的特征提取网络将双分支网络的输入图片映射到深度特征空间,并采用多层下采样操作构造多尺度特征集;然后,在每层特征中计算自注意力机制,在层间计算交叉注意力机制,旨在强化不同尺度内和尺度间特征表达的鲁棒性和可靠性;最后,在跨尺度特征中引入知识蒸馏网络,旨在利用高层特征丰富浅层特征的语义信息,间接地增强不同尺度内和尺度间特征表达的鲁棒性。在马铃薯、苹果、番茄和玉米病害数据集上进行测试,所提方法分别获得0.9531、0.9668、0.9552和0.9542的识别精准率。

关键词：病害叶片检测知识蒸馏交叉注意力自注意力知识反馈

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多突触连接脉冲神经元的突触延迟在线监督学习算法

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计算机应用研究 2025年

作者：王向文邹丽范景行甘肃民族师范学院信息工程学院西北师范大学计算机科学与工程学院甘肃省气象信息与技术装备保障中心

神经科学研究表明，突触延迟在神经信息处理过程中扮演着积极角色，且多突触连接广泛分布于神经系统中。然而，当前脉冲神经网络建模时大多采用单突触连接模式，且在监督学习算法的设计中未充分考虑突触延迟的影响，限制了其潜在性能。... 详细信息

神经科学研究表明，突触延迟在神经信息处理过程中扮演着积极角色，且多突触连接广泛分布于神经系统中。然而，当前脉冲神经网络建模时大多采用单突触连接模式，且在监督学习算法的设计中未充分考虑突触延迟的影响，限制了其潜在性能。鉴于此，构建了一个具有多突触连接的脉冲神经元网络，并提出了一种具有生物可解释性的在线监督学习算法，能够同时优化脉冲神经元的突触权值与突触延迟。该算法应用脉冲序列的核函数表示构造实时误差函数，并应用梯度下降方法推导突触权值和突触延迟的实时更新规则。脉冲序列学习和非线性模式分类任务的结果表明，动态突触延迟学习算法比静态突触延迟学习算法的学习准确率更高且所需的学习周期更少，并且多突触连接比单突触连接的学习准确率更高。可见，突触延迟可塑性以及多突触连接模式可以有效提升脉冲神经网络的学习性能。

关键词：脉冲神经网络在线监督学习突触延迟学习多突触连接

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