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题名基于TextCNN的用户评论情感极性判别
被引量：13
- 1
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作者
刘春磊
武佳琪
檀亚宁
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机构
华北理工大学理学院
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出处
《电子世界》
2019年第3期48-48,50,共2页
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文摘
对用户的评论情感极性的判别,可在一定程度上反应商家的产品质量与服务水平,这种文本分类问题也是自然语言处理中的关键技术。随着深度学习技术的发展,卷积神经网络(CNN)在文本分类中有了更广泛的应用。本文采用了基于卷积神经网络的TextCNN模型,利用多尺寸卷积核的卷积神经网络进行数据特征提取。在百度点石平台的数据上进行实验,并对比基于TF-IDF的传统机器学习模型和使用广泛的LSTM模型,证明了TextCNN模型在文本分类上的优势。
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关键词
极性判别
情感
用户
卷积神经网络
学习模型
自然语言处理
文本分类
TF-IDF
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分类号
TN721.2
[电子电信—电路与系统]
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题名基于项目协同过滤的电视产品营销推荐模型
被引量：1
- 2
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作者
檀亚宁
金泽明
陈辉
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机构
华北理工大学理学院智能科学与技术系
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出处
《科技资讯》
2019年第32期214-215,217,共3页
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文摘
互联网技术的快速发展和应用拓展使我们迎来了三网融合的时代,为传统广播电视媒介带来了发展机遇。节目数据的剧增一方面丰富了电视节目的内容,另一方面却为用户选择带来了困难,这就要求电视运营商建立合理的个性化推荐模型。该文采用基于物品的协同过滤的个性化推荐算法,通过分析用户观看收视信息数据、电视产品信息数据,同时考虑到目前传统的互联网资源推荐系统大都是针对个体推荐,在对家庭不同成员的推荐时可能会出现适得其反的情况,综合考虑整个家庭成员的点播集合,构成了家庭用户完整的历史观看记录,分析每个家庭成员的偏好,建立电视产品营销推荐模型,做出节目的个性化推荐。同时对不同节目的标签进行组成分析,以数据图的形式更加直观地展示在结果中,用以了解不同时期标签的热度与关注度,从而进一步得出影视作品的热度,对不同时期的推荐偏好做出指导性建议。
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关键词
基于物品的协同过滤
个性化推荐
节目标签
数据处理
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Keywords
Collaborative filtering based on items
Personalized recommendation
Program labels
Data processing
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分类号
TP31
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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题名基于LSTM-BP神经网络的道路拥堵时间智能预测
被引量：1
- 3
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作者
武佳琪
李珂
檀亚宁
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机构
华北理工大学
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出处
《数字技术与应用》
2020年第5期64-65,共2页
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文摘
近年来,随着国民经济的发展,人民生活水平的提高,汽车占有率也在不断增加。然而道路建设的相对滞后,导致城市交通拥堵情况日益严重。现有的导航软件通过获取实时的GPS数据,确定当前的道路情况,但在严重的交通拥堵情况下,对交通拥堵时间预测的准确度较差。基于此,本文通过熵权法对模型的指标进行筛选,并提出一种LSTM-BP组合神经网络模型,该模型可以很好的识别车流量、平均旅行时间、平均速度等数据,以此提高模型的预测精度。
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关键词
LSTM
BP神经网络
道路拥堵
时间预测
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Keywords
LSTM
BP neural network
road congestion
time prediction
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分类号
TP183
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名基于灰色神经网络模型的金属元素收得率预测研究
- 4
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作者
檀亚宁
武佳琪
李珂
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机构
华北理工大学理学院
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出处
《信息记录材料》
2019年第9期40-41,共2页
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文摘
炼钢过程中的脱氧合金化是钢铁冶炼中的重要工艺环节,钢水脱氧合金化过程中由于所炼钢种、钢水成分、合金加入种类、钢水温度以及操作等的不同,导致元素收得率和成本受到影响,在保证钢水生产质量的同时如何提高元素收得率并且降低成本是各大钢厂企业迫切要解决的问题.本文利用灰色神经网络模型对采集的数据进行分析优化,使用实际生产数据进行仿真模拟,结果表明所建模型能够较准确的计算出元素收得率,符合实际生产需求.最后通过对模型的改进优化,进一步提高预测的准确性.
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关键词
脱氧合金化
元素收得率
灰色神经网络
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分类号
TQ31
[化学工程—高聚物工业]
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题名基于灰色关联分析的行车安全评价研究
- 5
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作者
武佳琪
张慧慧
檀亚宁
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机构
华北理工大学理学院
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出处
《中国新技术新产品》
2020年第11期145-146,共2页
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文摘
随着车联网技术的发展,在车辆行驶的过程中对相关指标的检测越来越准确,产生的行车数据也日益增多,如何判别行车安全状况成为当前运输行业研究的热点问题。该文通过熵权法对数据进行处理,并建立灰色关联模型对行车安全进行分析。通过分析可知,大部分车辆驾驶者的交通安全意识水平一般,极易酿成严重后果,只有加强对车辆驾驶者安全意识的培养,才能有效降低交通事故的发生率。
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关键词
行车安全
熵权法
灰色关联
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分类号
U461.91
[机械工程—车辆工程]
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题名基于灰色关联和SVR的短时交通状态预测模型
- 6
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作者
檀亚宁
刘智颖
王子浪
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机构
华北理工大学
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出处
《中国航班》
2019年第18期88-88,90,共2页
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文摘
高速公路作为当前的主流出行方式受到人们热议,自动驾驶车辆和合作车辆的加入能否有效增加交通通行能力成为问题的关键,为高速公路主线运行管理及匝道交通控制提供决策依据。本研究首先应用灰色关联理论,分析自动驾驶车辆和合作车辆组成比例对高速公路通行能力的影响,发现车流中的自动驾驶车辆和合作车辆比例与车流平均速度存在较强的关联性,并且呈正相关。其次建立引入自动驾驶车辆和合作车辆比例影响因素的基于回归支持向量机模型的高速公路短时交通状态预测模型,最后通过实测数据及对比试验验证了模型的可行性与准确性。结果表明 : 本研究设计的支持向量机预测模型具有较为准确的预测效果,均方误差为0.02049,决定系数为 0.53000; 与未引入自动驾驶车辆和合作车辆比例的预测方案相比,均方误差减少 0.12,决定系数增大 0.21。
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关键词
交通工程
短时交通状态预测
灰色关联度
回归支持向量机
高速公路
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分类号
V
[航空宇航科学技术]
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题名基于Logistic回归模型的行车安全评价研究
- 7
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作者
檀亚宁
刘宏玉
金泽明
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机构
华北理工大学理学院
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出处
《大众汽车》
2019年第8期76-76,78,共2页
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文摘
随着车联网技术的发展,车辆行驶的许多指标监测更为精确,因此产生的行车数据也日益增多,交通运输大数据时代也已经来临。如何利用数据挖掘技术判别行车安全状况成为当前运输行业研究的热点问题。本文对所给数据进行数据预处理操作,结合数据得出行车里程、平均行车速度、急加速和急减速情况,其次进一步挖掘每辆运输车辆的不良驾驶行为得到的不良驾驶行为数据,利用逻辑回归模型求解出每类不良驾驶行为影响因素对应的权值并且利用灰色关联分析评价每辆车对应的安全状况,建立了基于逻辑回归模型和灰色关联分析的行车安全评价模型。
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关键词
数据挖掘
行车安全
KNN:逻辑回归模型
灰色关联
评价模型
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分类号
TP3
[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
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题名基于C 语言设计景点导游咨询系统
- 8
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作者
檀亚宁
杨文博
翟永剑
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机构
华北理工大学
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出处
《经济与社会发展研究》
2018年第6期0097-0097,共1页
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文摘
本系统主要通过应用数据结构中的存储结构和弗洛伊德算法并结合基础编程语言 C++ 进行设计而成。旨在为游客提供更为丰富的景点导游咨询功能,提高游客出行效率和游玩的乐趣性。致力于推动旅游产业的发展,乃至推动一个地区经济的发展。
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关键词
C
数据结构
弗洛伊德算法
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分类号
C
[社会学]
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题名基于最小二乘支持向量机的唐山养老事业研究
- 9
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作者
李珂
檀亚宁
武佳琪
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机构
华北理工大学理学院
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出处
《中国战略新兴产业（理论版）》
2019年第24期0076-0076,共1页
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文摘
近年来,随着经济的发展、社会福利制度的完善,我国养老事业取得了较快的发展,越来越多的老年人开始注重 自己的晚年生活,同时也对养老服务的需求越来越大。本文通过调查问卷和查阅相关数据资料等方法,得到唐山市人口年龄 组成,养老保险参保人数等相关数据,根据数据集的组成特点以及预测模型的精确度,本文采用最小二乘支持向量机模型, 对未来 20 到 30 年内唐山市的养老需求和供给趋势以及养老服务从业人员的需求情况和养老经济的发展潜力进行分析预测和 判断。
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关键词
养老事业
最小二乘法
支持向量机
预测模型
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分类号
F
[经济管理]
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题名基于逻辑回归的信用卡客户违约预测
- 10
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作者
檀亚宁
郝亚鹏
邱毅斌
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机构
华北理工大学
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出处
《经济与社会发展研究》
2018年第7期0033-0033,共1页
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文摘
本文使用 UCI 上的信用卡违约数据集,使用逻辑回归算法对其建模,通过性别、学历、年龄等方面,预测客户是否会发生违约行为。并利用梯度下降法将数据标准化消除了数据之间量纲的影响解决了数据之间可比性的问题,使得预测结果更为准确。
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关键词
逻辑回归
梯度下降
违约预测
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分类号
C
[社会学]
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题名当代大学生对房价影响因素的看法
- 11
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作者
檀亚宁
谢俊文
尚嘉茹
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机构
华北理工大学
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出处
《经济与社会发展研究》
2018年第7期0079-0079,共1页
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文摘
随着改革开放的不断深入和城镇化的进程加速,中国城市的房价逐步增长,且势头愈加猛烈,迎来了较大的涨幅。这背后的影响因素众多:当今社会经济的发展、市场房屋的供求关系、土地成本、房地产企业的投资成本、人民的物质文化需求等。本文结合当下实际,对在校大学生对房价的看法进行研究分析认为居民对房屋的需求是影响当今社会房价增长下跌的重要因素,并根据实际情况建立房价预测模型,为即将走向社会面临购房压力的大学生提供更好的数据支持。
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关键词
房价影响因素
线性预测模型
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分类号
C
[社会学]
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题名基于SQL的书刊出租和销售管理系统
- 12
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作者
檀亚宁
陈辉
邱毅斌
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机构
华北理工大学
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出处
《经济与社会发展研究》
2018年第6期0028-0028,共1页
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文摘
本系统主要通过应用 SQL?server 数据库存储书刊数据、借阅和销售记录,并结合 python 连接数据库实现交互式界面,实现数据录入数据库以及数据查询功能。旨在为图书馆书店提供更多便利,提高人们读书的兴趣,推动发展读书的热潮。
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关键词
SQLSERVER
PYTHON
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分类号
C
[社会学]
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题名《西游记》再读之感
- 13
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作者
金泽明
檀亚宁
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机构
华北理工大学
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出处
《经济与社会发展研究》
2018年第7期0131-0131,共1页
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文摘
时隔多年,再次拜读吴承恩先生的作品。《西游记》无论读多少次,你都能感受到其中的血气方刚,看出其中的坚韧不拔,不畏强权。那种反抗精神,是永远不可磨灭的。每次重新拜读都会有新的收获,会有更投入更深刻的见解,温故而知新,可以为师矣。
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关键词
再读之感
《西游记》
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分类号
C
[社会学]
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题名奋斗,为新时代助力
- 14
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作者
檀亚宁
郝亚鹏
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机构
华北理工大学
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出处
《经济与社会发展研究》
2018年第7期0146-0146,共1页
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文摘
新时代,新要求,新征程。新时代需要一大批“志存高远、德才并重、情理兼修、勇于开拓”愿意在火热的梦想征程中奉献自己青春的广大青年。我们便是新时代的开拓者,领头羊。我们在新时代中应该担负起国家振兴的重任,不懈奋斗。
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关键词
新时代
青年
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分类号
C
[社会学]
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题名基于 C++ 的解迷宫程序设计
- 15
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作者
刘宏玉
尚嘉茹
檀亚宁
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机构
华北理工大学
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出处
《经济与社会发展研究》
2018年第7期0096-0096,共1页
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文摘
本程序是根据深度优先遍历算法的思想设计,并利用栈的数据结构来存储数据。游戏设计了两种模式,一种是给定设计好的迷宫进行求解,另一种是随机生成迷宫求解。但随机生成的迷宫可能存在无解现象。
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关键词
C++
数据结构
栈
深度优先
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分类号
C
[社会学]
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题名爬山算法研究综述
- 16
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作者
檀亚宁
谢俊文
郝亚鹏
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机构
华北理工大学
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出处
《经济与社会发展研究》
2018年第7期0129-0129,共1页
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文摘
本文详细的介绍了贪婪算法的其中一种——爬山算法,为了更加透彻和清晰的理解和运用爬山算法,因此总结为本篇综述性文章。本文通过介绍爬山法算法执行流程、应用举例,爬山算法的优缺点、改进爬山法以及爬山法与其他算法的结合优化,让更多想了解贪婪算法想了解爬山法的同学对爬山法有一个大致的认识和理解。同时通过整理相关文献和研究我也对爬山法有了更深层次的理解。爬山法是符合人类正常思维的一种算法,人类在日常生活中想要解决什么问题,首先应用的就是爬山算法,因此本文对其做的一些研究在现实生活中也具有实际意义。
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关键词
爬山算法
贪婪算法
局部最优解
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分类号
C
[社会学]
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题名人工智能与数据挖掘技术应用分析
- 17
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作者
檀亚宁
邸元浩
翟永剑
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机构
华北理工大学
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出处
《经济与社会发展研究》
2018年第6期0102-0102,共1页
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文摘
人工智能对于社会生活具有重要作用,在数据时代下,深入探讨数据挖掘技术也是当下主流的研究趋势。文章先分析了大数据技术和人工智能技术,随后介绍了人工智能和数据挖掘技术的应用,包括日常生活应用、智能化服务研究、知识经济化生产。
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关键词
人工智能
数据挖掘
大数据技术
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分类号
C
[社会学]
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题名承蒙你出现 照亮我心扉
- 18
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作者
檀亚宁
刘智颖
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机构
华北理工大学
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出处
《经济与社会发展研究》
2018年第7期0128-0128,共1页
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文摘
每个人一辈子会认识将近 8 万人,在我们遇见的所有人之中只有少数对我们来说是特别的,而我们又记得住多少人呢?到最后在你身边的又还有谁呢?历尽世事,才能懂得,眼前拥有的才是真正应该珍惜的。珍惜眼前人,愿每个人都有那个疼你爱你的人。
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关键词
爱情
人生
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分类号
C
[社会学]
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