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基于深度卷积神经网络的水稻知识文本分类方法
被引量：
12
1
作者
冯帅
许童羽
+3 位作者
周云成
赵冬雪
金宁
王郝日钦
《农业机械学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第3期257-264,共8页
为解决文本特征提取不准确和因网络层次加深而导致模型分类性能变差等问题,提出基于深度卷积神经网络的水稻知识文本分类方法。针对水稻知识文本的特点,采用Word2Vec方法进行文本向量化处理,并与OneHot、TF-IDF和Hashing方法进行对比分...
为解决文本特征提取不准确和因网络层次加深而导致模型分类性能变差等问题,提出基于深度卷积神经网络的水稻知识文本分类方法。针对水稻知识文本的特点,采用Word2Vec方法进行文本向量化处理,并与OneHot、TF-IDF和Hashing方法进行对比分析,得出Word2Vec方法具有较高的分类精度,正确率为86.44%,能够有效解决文本向量表示稀疏和信息不完整等问题。通过调整残差网络(Residual network,Res Net)结构,分析残差模块结构和网络层次对分类网络的影响,构建了9种分类网络结构,测试结果表明,具有4层残差模块结构的网络具有较好的特征提取精度,Top-1准确率为99.79%。采用优选出的4层残差模块结构作为基本结构,使用胶囊网络(Capsule network,Caps Net)替代其池化层,设计了水稻知识文本分类模型。与Fast Text、Bi LSTM、Atten-Bi GRU、RCNN、DPCNN和Text CNN等6种文本分类模型的对比分析表明,本文设计的文本分类模型能够较好地对不同样本量和不同复杂程度的水稻知识文本进行精准分类,模型的精准率、召回率和F1值分别不小于95.17%、95.83%和95.50%,正确率为98.62%。本文模型能够实现准确、高效的水稻知识文本分类,满足实际应用需求。
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关键词
水稻知识文本
文本分类
深度卷积神经网络
向
量化
处理
特征提取
分类模型
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职称材料
时态跨度的向量化处理与运算
被引量：
3
2
作者
左亚尧
唐文俊
+1 位作者
汤庸
舒忠梅
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2011年第11期171-175,195,共6页
时态跨度是时态断言的重要演算对象,如何有效且准确地计算不同时态粒度刻画下的时态跨度之间的运算结果是一个关键问题。由于时态跨度的非规范特性以及弹性时态粒度的影响,使得粒度转换方法并非总有效。对时态粒度系统作向量化处理,使...
时态跨度是时态断言的重要演算对象,如何有效且准确地计算不同时态粒度刻画下的时态跨度之间的运算结果是一个关键问题。由于时态跨度的非规范特性以及弹性时态粒度的影响,使得粒度转换方法并非总有效。对时态粒度系统作向量化处理,使其同构到n维向量空间,并将时态跨度作完备化和平滑化处理后,映射为向量空间中的自由向量,从而可以通过向量间的运算法则,简单有效地处理各种复杂组合形式下的时态跨度间的运算。
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关键词
向
量化
处理
时态跨度
完备化
处理
平滑化
处理
时态粒度系统
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职称材料
基于混合计数布隆过滤器的高效数据名查找方法
被引量：
3
3
作者
许可
李彦彪
+1 位作者
谢高岗
张大方
《计算机研究与发展》
EI
CSCD
北大核心
2023年第5期1136-1150,共15页
数据名查找是信息中心网络、内容分发网络、5G核心网中基础功能组件的关键操作,需要面向大规模规则表进行最长前缀匹配,在查找速度、更新开销和存储开销等方面面临严峻挑战.首先设计了混合计数布隆过滤器(HyCBF),将数据名前缀和前缀标...
数据名查找是信息中心网络、内容分发网络、5G核心网中基础功能组件的关键操作,需要面向大规模规则表进行最长前缀匹配,在查找速度、更新开销和存储开销等方面面临严峻挑战.首先设计了混合计数布隆过滤器(HyCBF),将数据名前缀和前缀标记维护在同一个计数布隆过滤器中同时保持二者的逻辑独立性.这样可在不增加额外存储开销和时间开销的情况下提供更丰富的指示信息.基于此,提出HyCBF辅助的二分数据名查找(HyBS)方法以实现高效查找.进一步,为缓解二分查找过程中因回溯导致的性能损失,为HyCBF中每个条目关联一个特征比特位图以降低其假阳性率.实验表明,HyBS相比现有方法在查找性能和更新速度方面具有明显优势,存储效率也有一定提升.此外,将HyBS集成到向量化数据包处理(VPP)框架中进行系统性能评估,结果表明HyBS可用于构建高通量可扩展的数据名查找引擎.
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关键词
数据名查找
特征比特位图
计数布隆过滤器
二分搜索
向
量化
数据包
处理
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职称材料
题名
基于深度卷积神经网络的水稻知识文本分类方法
被引量：
12
1
作者
冯帅
许童羽
周云成
赵冬雪
金宁
王郝日钦
机构
沈阳农业大学信息与电气工程学院
沈阳农业大学辽宁省农业信息化工程技术中心
出处
《农业机械学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第3期257-264,共8页
基金
国家重点研发计划项目(2018YFD0300309)。
文摘
为解决文本特征提取不准确和因网络层次加深而导致模型分类性能变差等问题,提出基于深度卷积神经网络的水稻知识文本分类方法。针对水稻知识文本的特点,采用Word2Vec方法进行文本向量化处理,并与OneHot、TF-IDF和Hashing方法进行对比分析,得出Word2Vec方法具有较高的分类精度,正确率为86.44%,能够有效解决文本向量表示稀疏和信息不完整等问题。通过调整残差网络(Residual network,Res Net)结构,分析残差模块结构和网络层次对分类网络的影响,构建了9种分类网络结构,测试结果表明,具有4层残差模块结构的网络具有较好的特征提取精度,Top-1准确率为99.79%。采用优选出的4层残差模块结构作为基本结构,使用胶囊网络(Capsule network,Caps Net)替代其池化层,设计了水稻知识文本分类模型。与Fast Text、Bi LSTM、Atten-Bi GRU、RCNN、DPCNN和Text CNN等6种文本分类模型的对比分析表明,本文设计的文本分类模型能够较好地对不同样本量和不同复杂程度的水稻知识文本进行精准分类,模型的精准率、召回率和F1值分别不小于95.17%、95.83%和95.50%,正确率为98.62%。本文模型能够实现准确、高效的水稻知识文本分类,满足实际应用需求。
关键词
水稻知识文本
文本分类
深度卷积神经网络
向
量化
处理
特征提取
分类模型
Keywords
rice knowledge text
text classification
deep convolution neural network
vectorization
feature extraction
classification model
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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职称材料
题名
时态跨度的向量化处理与运算
被引量：
3
2
作者
左亚尧
唐文俊
汤庸
舒忠梅
机构
广东工业大学计算机学院
华南师范大学计算机学院
中山大学信息科学与技术学院
出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2011年第11期171-175,195,共6页
基金
国家自然科学基金项目(60970044
60673135
60736020)资助
文摘
时态跨度是时态断言的重要演算对象,如何有效且准确地计算不同时态粒度刻画下的时态跨度之间的运算结果是一个关键问题。由于时态跨度的非规范特性以及弹性时态粒度的影响,使得粒度转换方法并非总有效。对时态粒度系统作向量化处理,使其同构到n维向量空间,并将时态跨度作完备化和平滑化处理后,映射为向量空间中的自由向量,从而可以通过向量间的运算法则,简单有效地处理各种复杂组合形式下的时态跨度间的运算。
关键词
向
量化
处理
时态跨度
完备化
处理
平滑化
处理
时态粒度系统
Keywords
Vectorizing processing
Temporal spans
Completed processing
Smoothed processing
Temporal granularity system
分类号
TP301 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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职称材料
题名
基于混合计数布隆过滤器的高效数据名查找方法
被引量：
3
3
作者
许可
李彦彪
谢高岗
张大方
机构
湖南大学信息科学与工程学院
中国科学院计算机网络信息中心
中国科学院大学
出处
《计算机研究与发展》
EI
CSCD
北大核心
2023年第5期1136-1150,共15页
基金
国家自然科学基金项目(62072430,61976087)。
文摘
数据名查找是信息中心网络、内容分发网络、5G核心网中基础功能组件的关键操作,需要面向大规模规则表进行最长前缀匹配,在查找速度、更新开销和存储开销等方面面临严峻挑战.首先设计了混合计数布隆过滤器(HyCBF),将数据名前缀和前缀标记维护在同一个计数布隆过滤器中同时保持二者的逻辑独立性.这样可在不增加额外存储开销和时间开销的情况下提供更丰富的指示信息.基于此,提出HyCBF辅助的二分数据名查找(HyBS)方法以实现高效查找.进一步,为缓解二分查找过程中因回溯导致的性能损失,为HyCBF中每个条目关联一个特征比特位图以降低其假阳性率.实验表明,HyBS相比现有方法在查找性能和更新速度方面具有明显优势,存储效率也有一定提升.此外,将HyBS集成到向量化数据包处理(VPP)框架中进行系统性能评估,结果表明HyBS可用于构建高通量可扩展的数据名查找引擎.
关键词
数据名查找
特征比特位图
计数布隆过滤器
二分搜索
向
量化
数据包
处理
Keywords
name lookup
feature bitmap
counting Bloom filter
binary search
vector packet processing(VPP)
分类号
TP393 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于深度卷积神经网络的水稻知识文本分类方法
冯帅
许童羽
周云成
赵冬雪
金宁
王郝日钦
《农业机械学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021
12
下载PDF
职称材料
2
时态跨度的向量化处理与运算
左亚尧
唐文俊
汤庸
舒忠梅
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2011
3
下载PDF
职称材料
3
基于混合计数布隆过滤器的高效数据名查找方法
许可
李彦彪
谢高岗
张大方
《计算机研究与发展》
EI
CSCD
北大核心
2023
3
下载PDF
职称材料
已选择
0
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参考文献
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