检索结果-内蒙古大学图书馆

华中师范大学学报（自然科学版） 2020年第6期54卷 927-934页

作者：舒江波葛雄彭利园胡茜茜刘三华中师范大学国家数字化学习工程技术研究中心武汉430079 华中师范大学教育大数据应用技术国家工程实验室武汉430079

高校各类教学管理业务系统记录着大学生日常学习和生活的行为数据,逐步形成规模较大,类型多样的学生个人大数据环境.该文从学生学籍信息、学习表现、校园生活三个维度进行分析,构建学生个人大数据行为分析模型,并对学生校园消费数据进... 详细信息

高校各类教学管理业务系统记录着大学生日常学习和生活的行为数据,逐步形成规模较大,类型多样的学生个人大数据环境.该文从学生学籍信息、学习表现、校园生活三个维度进行分析,构建学生个人大数据行为分析模型,并对学生校园消费数据进行挖掘,探究学生饮食规律和消费水平.通过数据分析,得出以下特征:1)在校期间学生就餐总人次和早餐就餐率均呈递减趋势;2)大一新生早餐就餐时间早于全校早餐就餐高峰1 h;3)学生消费水平越稳定、饮食越规律、学习努力程度越高,学生学业表现水平越好;4)学生的学业成绩与正餐就餐率、早餐就餐率、就餐消费水平等变量有较强的相关性.

关键词：教育大数据学生个人大数据行为分析相关性分析

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水电运行期典型水足迹计算方法分析——以三峡水电站为例

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中国建材科技 2020年第4期29卷 21-25页

作者：张晓溪龚先政刘宇北京工业大学材料学院北京100124 工业大数据应用技术国家工程实验室北京100124

水足迹是近年发展起来的水资源利用与管理方法,通过水足迹方法量化和分析水力发电对水资源的消耗程度,可为水电产品的水资源高效利用提供数据与方法支撑。我国是电力生产与消费大国,水力发电为仅次于火力发电的电力生产方式。本文针对... 详细信息

水足迹是近年发展起来的水资源利用与管理方法,通过水足迹方法量化和分析水力发电对水资源的消耗程度,可为水电产品的水资源高效利用提供数据与方法支撑。我国是电力生产与消费大国,水力发电为仅次于火力发电的电力生产方式。本文针对目前水电运行期典型水足迹计算方法(总蒸发法、净蒸发法和水量平衡法),辨析不同水足迹算法之间的区别和联系,并以三峡水电站为例讨论了三种算法对水电运行期水足迹计算结果的影响。研究表明,总蒸发法的水电运行期水足迹为0.0132m^3/kW·h,净蒸发法所得结果0.00441m^3/kW·h,均小于水量平衡法计算的水足迹0.0147m^3/kW·h。

关键词：水电水足迹总蒸发法净蒸发法水量平衡法

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铁路客运站作业计划编制质量评价方法

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综合运输 2022年第6期44卷 104-109页

作者：谢恩雨吴智丁荣吕红霞西南交通大学交通运输与物流学院四川成都610031 综合交通大数据应用技术国家工程实验室四川成都610031 综合交通运输智能化国家地方联合工程实验室四川成都610031 中国铁路成都铁路局集团有限公司四川成都610031

良好的车站作业计划有利于提高车站通过能力,优化运输组织。本文根据日常线、周末线、高峰线三种运行线将车站作业计划分为三种情况,依据车站作业计划的内容,选取多个指标对主要设备的均衡性、效率性、服务质量进行考察,同时考虑普速客... 详细信息

良好的车站作业计划有利于提高车站通过能力,优化运输组织。本文根据日常线、周末线、高峰线三种运行线将车站作业计划分为三种情况,依据车站作业计划的内容,选取多个指标对主要设备的均衡性、效率性、服务质量进行考察,同时考虑普速客运站与高速铁路客运站的不同,建立多维度的车站作业计划评价指标体系,并结合FAHP构建适用于所有客运站车站作业计划的评价模型。最后,以普速客运站南宁站的车站作业计划为例,对其进行评价,验证了模型的可行性。

关键词：客运站车站作业计划 FAHP

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面向铁路BIM的数据存储与交互式关键技术

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四川建筑 2022年第1期42卷 66-68页

作者：陈慧颖刘恒杨柳西南交通大学信息科学与技术学院信息编码与传输省重点实验室四川成都611756 轨道交通工程信息化国家重点实验室(中铁一院) 陕西西安710043 西南交通大学综合交通大数据应用技术国家工程实验室四川成都611756

随着BIM技术的发展,其在铁路行业的应用也逐渐普及。铁路BIM技术的实施和发展离不开BIM数据存储技术和BIM模型跨平台、跨专业交互等技术。随着铁路工程中BIM相关应用产生的数据体量越来越大以及用户对交互体验感受要求越来越高,如何高... 详细信息

随着BIM技术的发展,其在铁路行业的应用也逐渐普及。铁路BIM技术的实施和发展离不开BIM数据存储技术和BIM模型跨平台、跨专业交互等技术。随着铁路工程中BIM相关应用产生的数据体量越来越大以及用户对交互体验感受要求越来越高,如何高效可靠地存储BIM数据以及便捷快速的完成模型可视化交互成为BIM技术在实施过程中的一大挑战。基于此,文章研究面向铁路应用的BIM存储技术,重点讨论基于分布式大数据平台Hadoop的HBase数据库、图数据库Neo4j以及GIS数据库等技术在铁路BIM中的应用,此外,文章还对基于B/S与C/S架构的BIM模型跨平台交互技术以及其在铁路行业的相关应用进行了分析。

关键词：铁路BIM 数据存储交互技术

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学习画面情感对学习者情感的影响研究

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电化教育研究 2020年第11期41卷 79-86页

作者：徐振国孔玺张冠文孟祥增曲阜师范大学传媒学院山东日照276826 华中师范大学教育大数据应用技术国家工程实验室湖北武汉430079 山东师范大学新闻与传媒学院山东济南250014

学习画面情感能够影响学习者在线学习过程中的情感、兴趣和动机,进而影响学习者的学习体验和认知活动。文章利用卷积神经网络识别学习画面情感和学习者情感,并对学习画面情感与学习者情感的相关性进行大数据分析。研究发现:(1)学习画面... 详细信息

学习画面情感能够影响学习者在线学习过程中的情感、兴趣和动机,进而影响学习者的学习体验和认知活动。文章利用卷积神经网络识别学习画面情感和学习者情感,并对学习画面情感与学习者情感的相关性进行大数据分析。研究发现:(1)学习画面情感中的温馨、欢快、活泼、搞笑、幽默、有趣等正向情感能够给学习者带来积极的情感体验,有助于培养学习兴趣,促进认知活动;(2)学习画面情感中的凄凉、枯燥、沉闷、繁乱等负向情感则会引起学习者的消极情感,影响耐心度、注意力,阻碍认知活动;(3)学习画面情感中的夸张、虚幻、惊险、恐怖比较特殊,与学习者情感间的关系较为复杂。最后,文章提出了选择恰当的资源类型、注重学习画面的情感设计、利用学习画面实现情感交互等建议,以便学习画面更好地为学习者的在线学习提供情感支持。

关键词：在线学习环境学习画面情感学习者情感影响机制

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基于BERT的端到端旅游评论意见挖掘方法

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计算机技术与发展 2021年第9期31卷 118-123页

作者：蔡玉舒曹扬江维詹瑾瑜李响杨瑞电子科技大学信息与软件工程学院四川成都610054 中电科大数据研究院有限公司贵州贵阳550022 提升政府治理能力大数据应用技术国家工程实验室贵州贵阳550022

近年来,随着旅游类互联网产品的兴起,网络上产生了大量针对目的景点的主观评论,使用深度学习算法对相关评论进行意见挖掘,帮助游客快速了解景区特点并为旅游监管提供依据,已然成为一个新的趋势。如何将细粒度意见挖掘方法,如方面级情感... 详细信息

近年来,随着旅游类互联网产品的兴起,网络上产生了大量针对目的景点的主观评论,使用深度学习算法对相关评论进行意见挖掘,帮助游客快速了解景区特点并为旅游监管提供依据,已然成为一个新的趋势。如何将细粒度意见挖掘方法,如方面级情感分析,应用到旅游评论中,成为一个迫切需要解决的问题。针对上述问题,结合方面级情感分析中意见词抽取和类别分类两个子任务,文中提出了一种针对旅游评论的基于BERT的端到端意见挖掘方法。首先利用BERT对旅游评论进行编码,再经过下游指针网络解码后对相应的旅游评论进行序列标注,得到<意见词,类别>二元组,以形成完整的观点表达。通过实验与现有的序列标注方法相比,该方法具有更好的挖掘效果。此外,构造了针对中文旅游网站评论的数据集,可用于中文方面级情感分析各个子任务的研究。

关键词：旅游评论意见挖掘细粒度意见挖掘 BERT 序列标注指针网络

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基于TextCNN和LightGBM的导游违规行为检测

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计算机技术与发展 2021年第5期31卷 143-149页

作者：刘昌澍李响詹瑾瑜江维李博智曹扬杨瑞电子科技大学信息与软件工程学院四川成都610054 中电科大数据研究院有限公司贵州贵阳550022 提升政府治理能力大数据应用技术国家工程实验室贵州贵阳550022

人工处理旅游评论需要耗费大量人力,如何自动分析旅游评论检测出导游违规行为,为旅游监管提供依据,成为一个迫切需要解决的热点问题。该文提出了一种基于TextCNN和LightGBM的导游违规行为检测方法,首先构建旅游评论的文本卷积神经网络(T... 详细信息

人工处理旅游评论需要耗费大量人力,如何自动分析旅游评论检测出导游违规行为,为旅游监管提供依据,成为一个迫切需要解决的热点问题。该文提出了一种基于TextCNN和LightGBM的导游违规行为检测方法,首先构建旅游评论的文本卷积神经网络(TextCNN)从海量旅游评论信息中筛选出负面评论;再将这些负面评论送入基于梯度提升决策树(LightGBM)的导游违规行为分类模型,分析得到导游违规行为的具体类型分类及分类概率。使用准确率、召回率、F1值等多个性能指标对提出的模型进行测试与分析,实验数据表明,基于TextCNN和LightGBM的导游违规行为检测方法比一些其他主流方法和模型(SVM、LSTM、XGBoost等)具有更好的准确性和合理性。同时,该方法应用在实际旅游大数据系统中可以得到91.57%的准确率。

关键词：自然语言处理情感分析导游违规行为文本卷积神经网络梯度提升决策树

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走行高度对疏散人员运动特征影响研究

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中国安全科学学报 2020年第4期30卷 135-140页

作者：张艺马剑罗倩林鹏西南交通大学交通运输与物流学院四川成都610031 综合交通大数据应用技术国家工程实验室四川成都610031 西南交通大学地球科学与环境工程学院四川成都610031

为量化走行高度对疏散人员运动特征的影响,应用虚拟现实(VR)技术构建高度不同的疏散试验场景,采用激光测距雷达记录被试走行试验数据,利用恐高症评定问卷(AQ)与K均值聚类算法划分恐高等级,探究控制高度条件下不同恐高程度与性别对疏散... 详细信息

为量化走行高度对疏散人员运动特征的影响,应用虚拟现实(VR)技术构建高度不同的疏散试验场景,采用激光测距雷达记录被试走行试验数据,利用恐高症评定问卷(AQ)与K均值聚类算法划分恐高等级,探究控制高度条件下不同恐高程度与性别对疏散人员速度、步幅与步频的影响。结果表明:随着试验场景高度增加,行人的疏散速度、步幅与步频下降,0~50 m高度范围内下降明显;相同高度下,恐高程度越大,行人速度与步幅越小,步频越快,对高度变化越敏感;女性步行速度与步幅下降幅度大于男性,相同高度下,男性步行速度与步幅大于女性。

关键词：虚拟现实(VR)技术走行高度人员疏散恐高程度运动特征

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基于空间注意力与图卷积的多标签图像分类算法

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微电子学与计算机 2022年第5期39卷 10-19页

作者：康萍萍侯进周浩然陈子锐李晨西南交通大学计算机与人工智能学院四川成都611756 西南交通大学信息科学与技术学院智能感知智慧运维实验室四川成都611756 西南交通大学综合交通大数据应用技术国家工程实验室四川成都611756

针对传统多标签图像分类模型存在难以生成更接近相关标签的高层图像特征,以及因未能利用标签之间的视觉相关性而导致的识别精度不够高等问题,提出了一种基于空间注意力与图卷积的多标签图像分类算法.首先,利用图卷积网络学习标签邻接图... 详细信息

针对传统多标签图像分类模型存在难以生成更接近相关标签的高层图像特征,以及因未能利用标签之间的视觉相关性而导致的识别精度不够高等问题,提出了一种基于空间注意力与图卷积的多标签图像分类算法.首先,利用图卷积网络学习标签邻接图特征和使用GLOVE算法,从标签序列获取的标签嵌入;其次,在高层语义信息中引入改进的空间注意力网络以对特定类别的语义特征进行重标定,实现背景和干扰信息的抑制;最后,在基于共现特征融合的分类器中,整合高层语义信息与图卷积网络提取的标签共现特征,采用通道一对一的方式完成模型最终预测.在两个公开数据集上进行实验表明,该算法在MS-COCO和VOC-2007数据集上的平均精度分别为81.42%和94.3%,较基础的MLGCN网络分别提升了1.13和1.3个百分点,且模型参数量仅为原模型的八分之一,训练过程中需要的迭代次数也远少于原模型,极大程度地降低了其训练成本.

关键词：图卷积网络多标签图像分类空间注意力特征融合

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不平衡油耗数据的区间预测方法

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计算机科学 2021年第7期48卷 178-183页

作者：陈静杰王琨中国民航大学电子信息与自动化学院天津300300 中国民航环境与可持续发展中心(智库) 天津300300 综合交通大数据应用技术国家工程实验室天津300300 中国民航大学计算机科学与技术学院天津300300

对油耗数据进行区间预测时,数据的不平衡性会导致一般的区间预测方法得到的预测区间质量较低。针对上述问题,提出了基于SMOTE-XGBoost算法的区间预测模型。采用SMOTE算法增加训练集中少数类样本的数量,消除了训练集数据的不平衡性;对XGB... 详细信息

对油耗数据进行区间预测时,数据的不平衡性会导致一般的区间预测方法得到的预测区间质量较低。针对上述问题,提出了基于SMOTE-XGBoost算法的区间预测模型。采用SMOTE算法增加训练集中少数类样本的数量,消除了训练集数据的不平衡性;对XGBoost算法的分位数损失函数进行改进,平滑其一阶导数原点周围的小区域,解决了分位数损失函数对树分裂的影响;通过训练区间预测模型,得到预测区间的上下界。最后基于QAR数据集进行对比实验,结果表明,该方法使预测区间具有较高的区间覆盖率和较窄的区间宽度,提高了预测区间的质量。

关键词：不平衡数据区间预测 SMOTE XGBoost 油耗 Quick Access Recorder(QAR)数据

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