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关于三层前馈神经网络隐层构建问题的研究 被引量:17
1
作者 洪炳熔 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2004年第4期524-530,共7页
针对最佳平方逼近三层前馈神经网络模型 ,分析了与隐层单元性能相关的表示空间与误差空间、目标空间与耗损空间的作用 ,提出了按网络生长方式构建隐层时隐单元选择准则和评价方法 研究结果表明 :隐单元选取策略应遵循其输出向量有效分... 针对最佳平方逼近三层前馈神经网络模型 ,分析了与隐层单元性能相关的表示空间与误差空间、目标空间与耗损空间的作用 ,提出了按网络生长方式构建隐层时隐单元选择准则和评价方法 研究结果表明 :隐单元选取策略应遵循其输出向量有效分量位于误差空间、回避耗损空间和尽可能趋向于极大能量方向的原则 ,这一结果与隐单元采用什么激发函数无关 ,也允许各隐单元采用不同激发函数 网络的隐层性能评价可以通过隐层品质因子、隐层有效系数、隐单元剩余度来进行 。 展开更多
关键词 三层前馈神经网络 最佳平方逼近 隐层生长 隐单元选取
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文本分类中特征项权重的计算方法 被引量:9
2
作者 贝雨馨 《延边大学学报(自然科学版)》 CAS 2004年第3期202-204,234,共4页
特征项权重的计算方法是基于向量空间模型的文本分类中一个核心问题 ,计算方法的选择关系到最终分类的效果 .本文对文本分类中特征项权重的计算方法进行了说明 。
关键词 文本分类 向量空间模型 特征项权重
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基于多层次融合的语句相似度计算模型 被引量:14
3
作者 南铉国 《延边大学学报(自然科学版)》 CAS 2007年第3期191-194,共4页
句子相似度的计算在自然语言处理的各个领域都占有很重要的地位,且在主观题自动批改技术中,句子间相似度的计算是一个关键的问题.本文提出一种基于多层次融合的语句相似度计算模型,在对句子的词形、词序、词义三个层次进行相似度计算的... 句子相似度的计算在自然语言处理的各个领域都占有很重要的地位,且在主观题自动批改技术中,句子间相似度的计算是一个关键的问题.本文提出一种基于多层次融合的语句相似度计算模型,在对句子的词形、词序、词义三个层次进行相似度计算的基础上,融合这三个层次,从而使句子相似度计算更加准确,并通过实验验证了此方法的有效性. 展开更多
关键词 语句相似度 自然语言处理 多层次融合 知网
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基于朴素贝叶斯分类器的朝鲜语文本分类的研究 被引量:13
4
作者 周国强 《中文信息学报》 CSCD 北大核心 2011年第4期16-19,共4页
该文基于朴素贝叶斯分类器对朝鲜语文本分类进行了研究。首先,利用基于类别选择的特征选择方法对朝鲜语文本进行特征选择,并使用类TF-IDF估算方法计算权重;其次,构造朴素贝叶斯分类器;最后,利用分类器实现对朝鲜语文本的分类。实验表明... 该文基于朴素贝叶斯分类器对朝鲜语文本分类进行了研究。首先,利用基于类别选择的特征选择方法对朝鲜语文本进行特征选择,并使用类TF-IDF估算方法计算权重;其次,构造朴素贝叶斯分类器;最后,利用分类器实现对朝鲜语文本的分类。实验表明,该方法在朝鲜语文本分类中具有较好的效果,为朝汉结合文本分类提供了一定的依据。 展开更多
关键词 朝鲜语 朴素贝叶斯 文本分类 TF-IDF
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基于.NET的科研管理系统实现 被引量:10
5
作者 徐晓霞 洪炳镕 《哈尔滨工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第2期301-303,共3页
阐述了在校园网环境下,采用C/S与B/S模式相结合的方式实现科研信息管理系统的思想.该系统运用ASP.NET和C#技术,利用校园网数据资源,实现异地录入、修改、查询、申报、评审,本地化集中核实、统计、报表输出等管理功能.
关键词 NET C/S模式生 B/S模式 输入检查
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基于双向长短时记忆单元和卷积神经网络的多语种文本分类方法 被引量:11
6
作者 孟先艳 +1 位作者 赵亚慧 方明洙 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2020年第9期2669-2673,共5页
针对日渐丰富的多语种文本数据,为了实现对同一类别体系下不同语种的文本分类,充分发挥多语种文本信息的价值,提出一种结合双向长短时记忆单元和卷积神经网络的多语种文本分类模型BiLSTM-CNN模型。针对每个语种,利用双向长短时记忆神经... 针对日渐丰富的多语种文本数据,为了实现对同一类别体系下不同语种的文本分类,充分发挥多语种文本信息的价值,提出一种结合双向长短时记忆单元和卷积神经网络的多语种文本分类模型BiLSTM-CNN模型。针对每个语种,利用双向长短时记忆神经网络提取文本特征,并引入卷积神经网络进行特征优化,获得各语种更深层次的文本表示,最后将各语种的文本表示级联输入到softmax函数预测类别。在中英朝科技文献平行数据集上进行了实验验证,结果表明,该方法相比于基准方法分类正确率提高了4%,且对任一语种文本均能正确分类,具有良好的扩展性。 展开更多
关键词 多语种文本分类 长短时记忆单元 卷积神经网络
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容错计算机系统的可靠性验证系统设计与实现 被引量:6
7
作者 洪炳熔 陈圣俭 《计算机应用研究》 CSCD 2000年第11期87-89,共3页
根据某实际容错操作系统的具体情况,结合容错技术现状的分析,设计并实现了一个基于PC机的通用软件故障注入系统。研究的系统是在特定硬件环境的支持下运行的容错计算机操作系统,为了不对其硬件环境造成破坏,采取软件故障注入的方法... 根据某实际容错操作系统的具体情况,结合容错技术现状的分析,设计并实现了一个基于PC机的通用软件故障注入系统。研究的系统是在特定硬件环境的支持下运行的容错计算机操作系统,为了不对其硬件环境造成破坏,采取软件故障注入的方法对其进行了可靠性验证。设计的容错计算机系统可靠性验证仿真系统,可用于多种不同类型的容错软件的可靠性仿真和验证,对开发软件故障注入系统具有一定的启发和指导意义。 展开更多
关键词 计算机系统 容错 可靠性验证系统
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基于潜在语义分析的文本指纹提取方法 被引量:8
8
作者 彤彤 《中文信息学报》 CSCD 北大核心 2018年第5期74-79,共6页
网络化大数据时代的到来丰富了网络空间中的信息资源,然而由于数据资源类型的多样性及其增长的快速性,给网络空间的存储和信息资源的有效利用带来了压力和挑战。该文提出了一种基于潜在语义分析的文本指纹提取方法,该方法是对数据信息... 网络化大数据时代的到来丰富了网络空间中的信息资源,然而由于数据资源类型的多样性及其增长的快速性,给网络空间的存储和信息资源的有效利用带来了压力和挑战。该文提出了一种基于潜在语义分析的文本指纹提取方法,该方法是对数据信息的一种压缩表示,是针对目前指纹提取方法语义缺失的一种改进。该方法主要通过奇异值分解获取原始文档的潜在语义特征,然后将原文档向量空间转换到与其对应的潜在语义空间,再根据随机超平面原理将该空间的文档转换成二进制数字指纹,最终用汉明距离来衡量指纹间的差异程度。实验以中国知网上的学术论文作为数据对象,通过对论文文本进行相似度实验和聚类实验对该文提出的方法进行实验验证。实验结果表明该方法能够较好地表征文档语义信息,进而验证了文本语义压缩表示的准确性和有效性。 展开更多
关键词 文本指纹 奇异值分解 潜在语义分析 随机超平面原理
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“C语言程序设计”教学研究 被引量:8
9
作者 金华 《计算机教育》 2012年第14期60-62,共3页
分析C语言教学中存在的问题,提出从实际应用的角度调整教学内容,以够用为原则,把重点放在算法和数据结构上,加强学生的逻辑思维能力,使学生形成良好的程序设计思想,注重培养学生的自主学习能力,以此提高教学效果和教学质量。
关键词 C语言 教学方法 算法 程序设计
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基于小波分析的特征提取文本分类方法研究 被引量:8
10
作者 朱晋 怀丽波 +1 位作者 尹慧 《中文信息学报》 CSCD 北大核心 2018年第11期49-54,共6页
该文提出了基于小波分析的文本特征提取方法,对传统TF-IDF向量空间模型下的特征向量进行了该文的小波变换、逆小波变换。使用KNN分类方法检验这两空间下的文本分类准确率。实验结果表明,该文的小波变换方法在减少了TF-IDF向量空间模型... 该文提出了基于小波分析的文本特征提取方法,对传统TF-IDF向量空间模型下的特征向量进行了该文的小波变换、逆小波变换。使用KNN分类方法检验这两空间下的文本分类准确率。实验结果表明,该文的小波变换方法在减少了TF-IDF向量空间模型近一半的维度下在各种实验条件中都能和向量空间模型保持一致的分类准确率;该文的逆小波变换方法在大幅度降低TF-IDF向量空间模型维度的基础上,同实验中其他特征提取方法相比,在特定条件下有着卓越的特定文本类别分类优势,这也在一定程度上检验了压缩感知理论的正确合理性。 展开更多
关键词 压缩 小波分析 TF-IDF KNN 分类正确率 压缩感知
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基于相对熵的KNN文本分类方法的研究 被引量:7
11
作者 东虎 赵亚慧 《延边大学学报(自然科学版)》 CAS 2021年第2期175-179,共5页
为提高处理文本相似度的效果,提出了一种基于相对熵度量文本差异的KNN算法.该算法首先对文本进行预处理(分字与删去停用字)和构建特征字字典;然后计算训练集中所有文本特征字的概率,并组成训练集(特征字概率矩阵);最后计算预测文本的特... 为提高处理文本相似度的效果,提出了一种基于相对熵度量文本差异的KNN算法.该算法首先对文本进行预处理(分字与删去停用字)和构建特征字字典;然后计算训练集中所有文本特征字的概率,并组成训练集(特征字概率矩阵);最后计算预测文本的特征字概率向量,并通过计算和统计K个预测文本与训练集文本间相对熵最小的文本类别个数后将数目最多的类别作为测试样本的类别.实验结果表明,该算法的分类效果不仅显著优于传统KNN、SVM、Decision Tree、朴素Bayes算法的分类效果,且在小样本数据情况下还明显优于RNN算法. 展开更多
关键词 文本分类 KNN算法 相对熵 欧氏距离
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基于强化学习和机器翻译质量评估的中朝机器翻译研究 被引量:7
12
作者 李飞雨 赵亚慧 +1 位作者 杨飞扬 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2021年第8期2288-2292,2320,共6页
针对目前机器翻译模型存在的曝光偏差和译文多样性差的问题,提出一种基于强化学习和机器翻译质量评估的中朝神经机器翻译模型QR-Transformer。首先,在句子级别引入评价机制来指导模型预测不完全收敛于参考译文;其次,采用强化学习方法作... 针对目前机器翻译模型存在的曝光偏差和译文多样性差的问题,提出一种基于强化学习和机器翻译质量评估的中朝神经机器翻译模型QR-Transformer。首先,在句子级别引入评价机制来指导模型预测不完全收敛于参考译文;其次,采用强化学习方法作为指导策略,实现模型在句子级别优化目标序列;最后,在训练过程中融入单语语料并进行多粒度数据预处理以缓解数据稀疏问题。实验表明,QR-Transformer有效提升了中朝神经机器翻译性能,与Transformer相比,中—朝语向BLEU值提升了5.39,QE分数降低了5.16,朝—中语向BLEU值提升了2.73,QE分数下降了2.82。 展开更多
关键词 机器翻译 中朝机器翻译 强化学习 机器翻译质量评估
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基于纹理特征的自然图像鉴别方法 被引量:6
13
作者 杨国庆 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2010年第7期2783-2785,共3页
采用图像的纹理特性建立模型,实现了自然图像和人工图像(主要是简笔画、表格、函数图像)的鉴别。首先,计算两类图像的纹理特征,统计并分析数据找出规律;其次,选择图像的平滑度、一致性和图像熵作为代表性的纹理特征,组建数学模型;最后,... 采用图像的纹理特性建立模型,实现了自然图像和人工图像(主要是简笔画、表格、函数图像)的鉴别。首先,计算两类图像的纹理特征,统计并分析数据找出规律;其次,选择图像的平滑度、一致性和图像熵作为代表性的纹理特征,组建数学模型;最后,利用三个特征的线性组合构成鉴别函数,并用模拟退火算法确定权值。实验表明,该方法可以很好地鉴别两类图像,识别效率较高。 展开更多
关键词 自然图像 人工图像 纹理特征 模拟退火
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基于生物视觉特征和视觉心理学的视频显著性检测算法 被引量:6
14
作者 方志明 金璟璇 《物理学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2017年第10期319-332,共14页
提出了一种空域和时域相结合的视频显著性检测算法.对单帧图像,受视觉皮层层次化感知特性和Gestalt视觉心理学的启发,提出了一种层次化的静态显著图检测方法.在底层,通过符合生物视觉特性的特征图像(双对立颜色特征及亮度特征图像)的非... 提出了一种空域和时域相结合的视频显著性检测算法.对单帧图像,受视觉皮层层次化感知特性和Gestalt视觉心理学的启发,提出了一种层次化的静态显著图检测方法.在底层,通过符合生物视觉特性的特征图像(双对立颜色特征及亮度特征图像)的非线性简化模型来合成特征图像,形成多个候选显著区域;在中层,根据矩阵的最小Frobenius-范数(F-范数)性质选取竞争力最强的候选显著区域作为局部显著区域;在高层,利用Gestalt视觉心理学的核心理论,对在中层得到的局部显著区域进行整合,得到具有整体感知的空域显著图.对序列帧图像,基于运动目标在位置、运动幅度和运动方向一致性的假设,对Lucas-Kanade算法检测出的光流点进行二分类,排除噪声点的干扰,并利用光流点的运动幅度来衡量运动目标运动显著性.最后,基于人类视觉对动态信息与静态信息敏感度的差异提出了一种空域和时域显著图融合的通用模型.实验结果表明,该方法能够抑制视频背景中的噪声并且解决了运动目标稀疏等问题,能够较好地从复杂场景中检测出视频中的显著区域. 展开更多
关键词 显著性检测 非线性简化 Gestalt视觉心理学 Lucas-Kanade算法
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核心素养培养:数据库原理实践教学改革与探索 被引量:6
15
作者 金华 李德 +4 位作者 玄英晨 徐善针 尹慧 芦成刚 《牡丹江师范学院学报(自然科学版)》 2021年第1期74-76,共3页
阐述以核心素养为导向的数据库原理课程实践教学策略及实施过程,探讨将核心素养融入实践教学的方法.教学实践结果表明,学生在核心素养的六大素养方面均得到了较好的发展.
关键词 核心素养 实践教学 实施策略 数据库原理
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基于无监督对抗训练的跨语言文本分类方法 被引量:1
16
作者 东虎 赵亚慧 《中文信息学报》 CSCD 北大核心 2023年第9期55-62,共8页
针对目前大多数语言没有足够多标注数据的问题,该文提出了汉-朝跨语言多层语义对齐的文本分类模型,通过结合无监督词嵌入映射和对抗训练,使模型可以从资源丰富的语言资源中学习到文本分类知识并迁移到低资源语言中。首先,采用线性映射... 针对目前大多数语言没有足够多标注数据的问题,该文提出了汉-朝跨语言多层语义对齐的文本分类模型,通过结合无监督词嵌入映射和对抗训练,使模型可以从资源丰富的语言资源中学习到文本分类知识并迁移到低资源语言中。首先,采用线性映射方法将预训练好的单语词向量映射到同一语义空间中;然后利用源语言和目标语言词信息进行对抗训练,指导分类模型学习语言无关特征,达到提升汉-朝跨语言文本分类性能的目的。实验结果表明,与直接使用汉-朝跨语言词向量相比,该文方法显著提高了汉-朝跨语言文本分类的准确率,在无监督的条件下准确率达到了84.1%。 展开更多
关键词 文本分类 跨语言词嵌入 对抗训练
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新工科背景下计算思维能力培养的探索 被引量:5
17
作者 张振国 《计算机时代》 2021年第3期83-86,89,共5页
探讨了计算思维的本质内涵及其与新工科的关系,探索如何在新工科课程教学中,有意识地培养学生认识和理解计算思维,提出结合具体实例的"问题抽象化-模型构建-自动化方案-思维分析"培养方式。以案例教学的方式,通过电梯运行实... 探讨了计算思维的本质内涵及其与新工科的关系,探索如何在新工科课程教学中,有意识地培养学生认识和理解计算思维,提出结合具体实例的"问题抽象化-模型构建-自动化方案-思维分析"培养方式。以案例教学的方式,通过电梯运行实例阐述如何以计算思维为指导,使学生快速理解计算思维和掌握计算思维能力。 展开更多
关键词 计算思维 新工科 抽象化 案例教学 思维分析
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基于编辑距离的词序敏感相似度度量方法 被引量:5
18
作者 张雷 《延边大学学报(自然科学版)》 CAS 2020年第2期140-144,共5页
为改善余弦相似度不能反映词袋模型中词项间顺序差异的缺点,提出了一种基于编辑距离的文档相似度度量方法.首先分析了基于tf-idf的词袋模型和余弦相似度计算方法所存在的问题;其次利用Jaccard系数和编辑距离描述两个字符串的公共子串中... 为改善余弦相似度不能反映词袋模型中词项间顺序差异的缺点,提出了一种基于编辑距离的文档相似度度量方法.首先分析了基于tf-idf的词袋模型和余弦相似度计算方法所存在的问题;其次利用Jaccard系数和编辑距离描述两个字符串的公共子串中词语之间的顺序差异,并提出了一种词序敏感相似度计算方法;最后利用实验数据对算法的有效性进行了验证,结果显示本文方法在Top1、Top3上的F1指标比原始的余弦相似度方法分别提高了0.082 5、 0.112 6,表明本文方法能够有效地提升信息检索系统的性能,具有很好的应用价值. 展开更多
关键词 文本相似度 词袋模型 编辑距离 词序
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基于基频的朝鲜语方言辨识方法的研究 被引量:5
19
作者 刘双君 金小峰 《中文信息学报》 CSCD 北大核心 2017年第2期55-60,70,共7页
该文提出了一种基于基音频率特征的中国朝鲜族语言、韩国朝鲜语和朝鲜朝鲜语方言的自动辨识方法。首先,选择具有良好区分度的基频移位差分系数作为三个方言的特征参数;其次,设计和采用了分层支持向量机分类器,并进一步引入投票法确定最... 该文提出了一种基于基音频率特征的中国朝鲜族语言、韩国朝鲜语和朝鲜朝鲜语方言的自动辨识方法。首先,选择具有良好区分度的基频移位差分系数作为三个方言的特征参数;其次,设计和采用了分层支持向量机分类器,并进一步引入投票法确定最佳的分类结果。实验结果表明该文提取的特征参数具有良好的区分性和较强的稳定性,该文提出的方言辨识方法比传统的移位差分倒谱系数特征方法识别率高,可以有效解决朝鲜朝鲜语、韩国朝鲜语和中国朝鲜族语言的方言辨识问题。 展开更多
关键词 方言辨识 语种辨识 基频特征 移位差分系数 支持向量机
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面向中朝跨语言文本分类的双语主题词嵌入模型的研究 被引量:5
20
作者 王琪 田明杰 +1 位作者 赵亚慧 《中文信息学报》 CSCD 北大核心 2020年第12期39-47,共9页
针对日渐丰富的少数民族语言资源进行管理、研究和使用有着重要的应用价值。为了解决语言差异引起的语言鸿沟,针对中朝两种语言环境下的跨语言文本分类任务,提出了双语主题词嵌入模型。该文将词嵌入模型与主题模型扩展到双语环境,并将... 针对日渐丰富的少数民族语言资源进行管理、研究和使用有着重要的应用价值。为了解决语言差异引起的语言鸿沟,针对中朝两种语言环境下的跨语言文本分类任务,提出了双语主题词嵌入模型。该文将词嵌入模型与主题模型扩展到双语环境,并将两种模型相结合,解决了歧义性对跨语言文本分类精度带来的影响。首先,在大规模单词级别对齐平行句对中训练中朝单词的词嵌入向量;其次,利用主题模型对中朝分类语料进行表示,并获得中朝单词的含有主题信息的词嵌入向量;最后,将中朝单词的主题词嵌入向量输入至文本分类器,进行模型的训练与分类预测。实验结果表明,中朝跨语言文本分类任务的准确率达到了91.76%,已达到实际应用的水平,同时该文提出的模型可以对一词多义单词的多个词义有很好的表示。 展开更多
关键词 跨语言文本分类 双语词嵌入模型 主题模型 一词多义
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