基于多维度光谱特征波长提取大豆冠层SPAD值估算模型 被引量：12

1

作者 王璐 李伟凯 +2 位作者 关海鸥 于崧 侯玉龙 《江苏大学学报（自然科学版）》 EI CAS 北大核心 2020年第3期334-338,372,共6页

应用多种光谱特征波长段提取技术,研究了全生育期大豆冠层的近红外光谱曲线特性,提出了基于多维度光谱特征波长提取的大豆冠层叶绿素相对含量(SPAD值)估算模型.在大豆冠层原始近红外光谱曲线中,优选多元散射校正预处理和偏最小二乘回归... 应用多种光谱特征波长段提取技术,研究了全生育期大豆冠层的近红外光谱曲线特性,提出了基于多维度光谱特征波长提取的大豆冠层叶绿素相对含量(SPAD值)估算模型.在大豆冠层原始近红外光谱曲线中,优选多元散射校正预处理和偏最小二乘回归法建模.经多元散射校正预处理后,应用竞争性自适应重加权采样算法(CARS)、主成分分析法(PCA)和连续投影算法(SPA),提取大豆冠层的光谱特征波长数量分别为22,51和12个.以此特征波长为基础,利用偏最小二乘回归法和多元线性回归法(MLR),分别建立大豆冠层SPAD值估算模型.结果表明CARS-MLR模型试验效果较好,该模型校正样本和预测样本SPAD值的均方根误差分别为5.67和5.94,平均值约为5.81. 展开更多

关键词 大豆冠层 SPAD值 光谱分析 波长提取 多维度特征 估算模型

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英文科技论文标题多维度特征研究--以SCI百篇高被引论文为例 被引量：10

2

作者 肖庚生 张再红 《中国科技期刊研究》 CSSCI 北大核心 2016年第10期1055-1060,共6页

【目的】探索英文科技论文标题撰写规范,提升国内学者英文标题写译质量。【方法】以SCI百篇高被引论文标题为语料,利用SPSS17.0统计软件与文本检索工具Antconc3.4.4对英文科技论文标题的长度、高频词、词块及结构类型进行多维度特征分... 【目的】探索英文科技论文标题撰写规范,提升国内学者英文标题写译质量。【方法】以SCI百篇高被引论文标题为语料,利用SPSS17.0统计软件与文本检索工具Antconc3.4.4对英文科技论文标题的长度、高频词、词块及结构类型进行多维度特征分析。【结果】英文科技论文标题长度不一,但以5~13个词为主;科技论文标题的高频词既包括使用于所有语域的功能词,亦包括彰显学科与文体属性的名词、形容词等实义词;科技论文标题中的高频词块与研究程序、方法、论题等要素相关;科技论文标题结构包括四种类型,尤以名词短语结构最为常用,这其中名词短语＋介词短语是使用最为高频次的类型。【结论】SCI百篇高被引论文标题的多维特征分析结果可为英文科技论文标题写作及我国期刊论文标题英译提供借鉴。 展开更多

关键词 英文科技论文标题 多维度特征 SCI百篇高被引论文

原文传递

多维度特征融合的教学行为智能分析模式构建 被引量：10

3

作者 赵刚 朱文娟 +3 位作者 胡碧灵 夏青 刘闪 初洁 《电化教育研究》 CSSCI 北大核心 2020年第10期36-44,共9页

分析课堂教学行为是揭示课堂教学规律的一个重要途径。如何利用信息技术手段处理与分析累积的海量教学视频公开课中的教学行为,成为当前改革教学过程评价服务的热点之一。由于教学中教学行为具有教学性、有序性、关联性等固有教育特性,... 分析课堂教学行为是揭示课堂教学规律的一个重要途径。如何利用信息技术手段处理与分析累积的海量教学视频公开课中的教学行为,成为当前改革教学过程评价服务的热点之一。由于教学中教学行为具有教学性、有序性、关联性等固有教育特性,使得基于深度学习的视频分割与识别技术仍然无法有效理解教学场景和教学行为。因此,文章设计了包含"基于视听觉特征的教学行为分析编码系统、教学行为听觉特征识别、教学行为视觉特征识别、教学分析过程数据可视化呈现"四个核心要素的一种多维度特征融合的教学行为智能分析模式,提出了"视觉特征为主、听觉特征为主、融合特征为主"三条实践路径,以厘清教学行为智能分析要素的关系,并以视觉特征为主的实践路径初步分析了43节课堂教学视频,提取了时间维度上的教学行为视觉特征,以期为"一师一优课、一课一名师""教师研修"等教学行为智能分析活动提供借鉴。 展开更多

关键词 教学行为 多维度特征 智能分析 人工智能技术

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基于卷积神经网络的SAR目标多维度特征提取 被引量：9

4

作者 张慧 肖蒙 崔宗勇 《机械制造与自动化》 2017年第1期111-115,共5页

基于合成孔径雷达SAR的目标识别在军用和民用领域正发挥着越来越重要的作用,而特征提取是SAR目标识别过程的关键环节,提出基于深度卷积神经网络的SAR目标识别方法,建立深度卷积神经网络模型,提取并展示目标的多维度层级特征,并利用卷积... 基于合成孔径雷达SAR的目标识别在军用和民用领域正发挥着越来越重要的作用,而特征提取是SAR目标识别过程的关键环节,提出基于深度卷积神经网络的SAR目标识别方法,建立深度卷积神经网络模型,提取并展示目标的多维度层级特征,并利用卷积神经网络的自我学习能力,解决特征选择问题,实现SAR目标自动识别。针对MSTAR数据集的试验表明,识别率达到93.99%,相较于传统的单维度特征模式识别方法,识别性能更加优异。 展开更多

关键词 雷达 目标识别 多维度特征 特征提取 合成孔径雷达 卷积神经网络

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现代五项运动多维度特征研究进展

5

作者 曹阳 李博 《福建师范大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2024年第2期158-168,共11页

通过综述国内外现代五项运动的相关文献,对现代五项运动员与比赛特征进行梳理与总结。现代五项运动员在身体形态指标上高于其他异属组合类项目的平均水平。现代五项运动员损伤部位多集中于头颈部及骨盆和下肢,各子项方面的损伤多集中于... 通过综述国内外现代五项运动的相关文献,对现代五项运动员与比赛特征进行梳理与总结。现代五项运动员在身体形态指标上高于其他异属组合类项目的平均水平。现代五项运动员损伤部位多集中于头颈部及骨盆和下肢,各子项方面的损伤多集中于跑步,严重损伤主要出现在马术。依据项目特点,现代五项运动的能量供应涵盖了有氧代谢、糖酵解和磷酸原供能系统,游泳项目转项的运动员更易在现代五项的训练中取得突破。运动员比赛中的平均心率与血乳酸水平依据不同子项特征表现不同,其中跑射联项明显高于其他3项。 展开更多

关键词 现代五项 多维度特征 比赛特征 运动损伤 巴黎奥运会

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基于多维度特征融合的网络课程推荐方法构建研究

6

作者 邓伟伟 傅凌峻 +1 位作者 陈寒 奉国和 《开放学习研究》 2024年第3期53-62,共10页

现有网络课程推荐的相关研究较少考虑用户对不同维度课程特征偏好,针对此不足提出融合多维度特征的网络课程推荐方法。利用多种数据分析技术获取课程描述文本、课程关系数据和课程类别属性的特征表示,基于深度自编码器融合各维度特征表... 现有网络课程推荐的相关研究较少考虑用户对不同维度课程特征偏好,针对此不足提出融合多维度特征的网络课程推荐方法。利用多种数据分析技术获取课程描述文本、课程关系数据和课程类别属性的特征表示,基于深度自编码器融合各维度特征表示以构建课程与用户特征画像,并将其输入深度神经网络实现课程推荐。实验证明,相较于基于单一维度特征方法、基于双重维度特征方法以及传统机器学习方法,该方法在Precision@K和mAP@K评价指标上均有明显提高,对促进个性化课程推荐的实践应用具有一定的指导意义。 展开更多

关键词 网络课程推荐 多维度特征 特征融合 深度学习

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基于集成学习与数据驱动的电动汽车动力电池多维度故障预警

7

作者 王健俊 陈豪 付元承 《汽车安全与节能学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第3期368-378,共11页

针对汽车动力电池风险预测中单一算法在非均衡数据集上性能欠佳,以及分析维度不足等问题,提出一种建立在多维特征之上的数据驱动多模型集成学习方法以实现电池故障预警。根据内外部因素从电池状态、行驶状况、历史信息和时间环境多方面... 针对汽车动力电池风险预测中单一算法在非均衡数据集上性能欠佳,以及分析维度不足等问题,提出一种建立在多维特征之上的数据驱动多模型集成学习方法以实现电池故障预警。根据内外部因素从电池状态、行驶状况、历史信息和时间环境多方面提取特征,以还原真实应用场景;通过FilterWrapper法剔除冗余无效信息来进行特征筛选,以提高鲁棒性;在Bayes优化结合网格搜索法完成超参数调优的基础上,构建了以SVM、LightGBM和XGBoost为初级学习器、LR为次级学习器的异质集成Stacking模型。结果表明:考虑了外部特征后的融合模型在评估指标上综合表现最好,其中在中、高等级的故障预警上召回率分别达到了85.81%和88.92%,相较传统仅考虑电池内部特征的单一模型有着更好的预测精度和泛化能力。 展开更多

关键词 汽车动力电池 故障预警 Stacking集成学习 多维度特征

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基于文本多维度特征的自动摘要生成方法 被引量：6

8

作者 王青松 张衡 李菲 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2020年第9期110-116,共7页

现有长文本自动摘要生成方法存在句子特征单一化和无法全面衡量句子相似特征的问题,导致摘要生成的准确率降低。为此,提出一种基于图集成模型的自动摘要生成方法。在计算得到文本句子词频、语义和句法特征后,利用朴素贝叶斯方法将文本... 现有长文本自动摘要生成方法存在句子特征单一化和无法全面衡量句子相似特征的问题,导致摘要生成的准确率降低。为此,提出一种基于图集成模型的自动摘要生成方法。在计算得到文本句子词频、语义和句法特征后,利用朴素贝叶斯方法将文本多维度特征的融合问题转化为图集成方式,提高句子间相似计算的准确性,并在此基础上通过TextRank算法生成文本摘要。实验结果表明,相比传统基于序列到序列模型的摘要生成方法和基于句子多维特征的摘要抽取方法,该方法取得了更高的ROUGE指标值,能够有效综合句子的多维特征,提高摘要生成的准确率。 展开更多

关键词 句子相似度 图集成模型 文本摘要 朴素贝叶斯 多维度特征

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万州区农村居民点空间布局特征与调控 被引量：6

9

作者 周霖 黄云 +1 位作者 廖铁军 张娇 《土壤通报》 CAS 北大核心 2017年第4期800-808,共9页

以重庆市万州区为例,借助Arc GIS、Geo Da、Fragtats软件,运用探索性空间数据分析、空间韵律测度及多维特征组合方法,分析研究区农村居民点空间分布、规模和形态,探索居民点布局类型及优化路径。结果表明:(1)在空间分布上,呈"西密... 以重庆市万州区为例,借助Arc GIS、Geo Da、Fragtats软件,运用探索性空间数据分析、空间韵律测度及多维特征组合方法,分析研究区农村居民点空间分布、规模和形态,探索居民点布局类型及优化路径。结果表明:(1)在空间分布上,呈"西密东稀"的分布格局;(2)在规模结构上,农村居民点间呈正的空间自相关性,但相关程度较低,西部存在多个低值集簇区,东部多随机分布;(3)离城镇、河流、交通近的区域居民点分布多,形状指标也较大;(4)通过多维度特征组合方法,将万州区农村居民点划分为18种布局形式,以中等规模-形态规整-优势区位、大规模-形态规整-优势区位为主,并从发展模式、基础建设、生态涵养等方面提出相应的优化调控路径。 展开更多

关键词 农村居民点 空间分析 多维度特征 布局分类 万州区

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融合多维度特征的特定领域新词发现方法 被引量：1

10

作者 常兵 《自动化应用》 2023年第8期159-162,共4页

政务领域新词的出现往往带有时间、空间、地域等行文特点。如何准确识别政务领域文本中的新词是开展政务智能化业务研究的重要任务之一。本文针对政务语料集的特点,提出一种融合多维度特征的特定领域新词发现方法。首先,获取语料集并进... 政务领域新词的出现往往带有时间、空间、地域等行文特点。如何准确识别政务领域文本中的新词是开展政务智能化业务研究的重要任务之一。本文针对政务语料集的特点,提出一种融合多维度特征的特定领域新词发现方法。首先,获取语料集并进行预处理;其次,进行数据序列化和字符序列,获取候选集和新词种子数据集,完成新词的筛选;最后,结合通用词典完成语料集中新词的词频对齐和映射,获得领域用户词典。本文通过实验和真实领域语料集验证了该方法的有效性。 展开更多

关键词 特定领域 新词发现 多维度特征 词频统计

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基于多维度异质图结构的代码注释自动生成 被引量：1

11

作者 戎珂瑶 熊贇 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2023年第4期240-248,共9页

代码注释能够增强源代码的可读性、辅助软件开发过程,因此代码注释自动生成任务成为研究热点。然而现有工作大多只利用了源代码的序列信息或抽象语法树信息,未能充分捕捉代码语言特有的多种特征。为进一步利用源代码的多维度特征,提升... 代码注释能够增强源代码的可读性、辅助软件开发过程,因此代码注释自动生成任务成为研究热点。然而现有工作大多只利用了源代码的序列信息或抽象语法树信息,未能充分捕捉代码语言特有的多种特征。为进一步利用源代码的多维度特征,提升注释生成的效果,构建基于多维度异质图结构的代码注释自动生成模型。利用异质图结构和图神经网络,将源代码的抽象语法树、控制流图、数据流图等进行融合并构建为具有多种节点和连边的异质表示图,以此表现代码的语义特征、序列特征、语法特征、结构特征等多维度特征。在真实数据集上的实验结果表明,该模型相较于Hybrid-DRL、NeuralCodeSum、SeqGNN等模型具有更好的效果,在BLEU-4、METEOR、ROUGE-L指标上分别最高提升1.6%、3.2%、3.1%,可获得更流畅、可读性更好的代码注释。 展开更多

关键词 代码注释生成 异质图 图注意力网络 神经机器翻译 多维度特征

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面向形状特征的多维度多层级点云分析 被引量：2

12

作者 徐嘉利 方志军 伍世虔 《中国图象图形学报》 CSCD 北大核心 2022年第2期562-573,共12页

目的 3维点云是编码几何信息的主要数据结构,与2维视觉数据不同的是,点云中隐藏了3维物体中重要的形状特征。为更好地从无序的点云中挖掘形状特征,本文提出一种能够端到端且鲁棒地处理点云数据的多维度多层级神经网络(multi-dimensional... 目的 3维点云是编码几何信息的主要数据结构,与2维视觉数据不同的是,点云中隐藏了3维物体中重要的形状特征。为更好地从无序的点云中挖掘形状特征,本文提出一种能够端到端且鲁棒地处理点云数据的多维度多层级神经网络(multi-dimensional multi-layer neural network,MM-Net)。方法多维度特征修正与融合(multidimensional feature correction and fusion module,MDCF)模块从多个维度自适应地修正局部特征和逐点特征,并将其整合至高维空间以获得丰富的区域形状。另一方面,多层级特征衔接(multi-layer feature articulation module,MLFA)模块利用多个层级间的远程依赖关系,推理得到网络所需的全局形状。此外设计了两种分别应用于点云分类与分割任务的网络结构MM-Net-C(multi-dimensional multi-layer feature classification network)和MM-Net-S(multi-dimensional multi-layer feature segmentation network)。结果在公开的ModelNet40数据集与Shape Net数据集上进行测试,并与多种方法进行比较。在ModelNet40数据集中,MM-Net-C的分类精度较Point Net++和DGCNN(dynamic graph convolutional neural network)方法分别提高了2.2%和1.9%;在Shape Net数据集中,MM-Net-S的分割精度较ELM(extreme learning machine)和A-CNN(annularly convolutional neural networks)方法分别提高了1.2%和0.4%。此外,在ModelNet40数据集中的消融实验验证了多维度多层级神经网络(MM-Net)架构的可靠性,消融实验的结果也表明了多维度特征修正与融合(MDCF)模块和多层级特征衔接(MLFA)模块设计的必要性。结论本文提出的多维度多层级神经网络(MM-Net)在分类与分割任务中取得了优秀的性能。 展开更多

关键词 3维点云 点云分类与分割 深度学习 形状特征 多维度特征 多层级特征

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基于D-S证据理论的嵌入式固件Web代码静态漏洞检测技术 被引量：3

13

作者 王思琪 缪思薇 +2 位作者 张小玲 石志强 卢新岱 《北京邮电大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第5期91-99,共9页

固件的漏洞挖掘和检测主要包含基于虚拟仿真的动态漏洞挖掘与检测技术和基于逆向工程的静态白盒审计技术等,其存在仿真率低或误报率高等问题,为此,提出了一种基于多维度特征的固件Web漏洞检测方法,利用多维度特征、多层级处理技术和基于... 固件的漏洞挖掘和检测主要包含基于虚拟仿真的动态漏洞挖掘与检测技术和基于逆向工程的静态白盒审计技术等,其存在仿真率低或误报率高等问题,为此,提出了一种基于多维度特征的固件Web漏洞检测方法,利用多维度特征、多层级处理技术和基于D-S证据理论的漏洞推理规则,针对固件Web中常见的各类漏洞进行有效检测,并能降低漏洞检测误报率. 展开更多

关键词 固件web 静态分析 漏洞检测 多维度特征 D-S证据理论

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基于多维度特征的大学生心理健康状态评估 被引量：1

14

作者 蔡婉君 姚俊 《九江学院学报（自然科学版）》 CAS 2022年第4期7-12,共6页

以大学生行为特征为基础,进行心理健康状态评估时,主要依据单一维度的特征,使得评估结果均方误差较大。因此,文章引入多维度特征理念,设计一种新的大学生心理健康状态评估方法。引入信息熵概念对心理状态感知数据进行分析,完成数据特征... 以大学生行为特征为基础,进行心理健康状态评估时,主要依据单一维度的特征,使得评估结果均方误差较大。因此,文章引入多维度特征理念,设计一种新的大学生心理健康状态评估方法。引入信息熵概念对心理状态感知数据进行分析,完成数据特征维度的构造与选择。结合常规心理状态自评标准,建立心理健康评估指标体系,并为每项评估指标进行赋权。通过局部线性嵌入算法对多维度特征数据进行降维处理,再结合支持向量机算法,构建基于多维度特征的评价模型。最后,运用模糊综合算法和最大隶属原则,得到大学生心理健康评估结果。实验结果表明:所提方法评估结果的均方误差为0.02,与基于决策树、基于前馈神经网络的评估方法相比,均方误差分别降低了11%、17%。 展开更多

关键词 多维度特征 大学生 心理健康 状态评估 局部线性嵌入 支持向量机

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基于证据理论的多特征融合Web API推荐 被引量：2

15

作者 陈小妹 赵华 武浩 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2020年第S01期221-223,229,共4页

在信息化的时代,Mashup的出现使得Web应用开发更加便捷。随着越来越多的信息提供者公开自己的Web API,而如何提高针对Mashup的API推荐的质量,是目前研究的焦点。为此,提出了一种多特征融合下结合香农熵和D-S证据理论的Web API推荐方法... 在信息化的时代,Mashup的出现使得Web应用开发更加便捷。随着越来越多的信息提供者公开自己的Web API,而如何提高针对Mashup的API推荐的质量,是目前研究的焦点。为此,提出了一种多特征融合下结合香农熵和D-S证据理论的Web API推荐方法。基于Mashup与Web API可用数据记录,提取出多维度的特征并进行融合形成新数据集,使用香农熵和D-S理论的方法实现Web API推荐。基于Progammable Web数据集的实验表明,无须监督学习,该方法即可获得满意的推荐结果。 展开更多

关键词 Web API推荐 D-S证据理论 香农熵 多维度特征

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基于三维智能路面检测系统识别沉陷病害的方法研究 被引量：1

16

作者 陈梦月 孔海望 吴迪 《广东土木与建筑》 2022年第5期15-18,共4页

为提高沉陷病害检出率从而保障道路运营安全,研究了针对沉陷病害的识别方法。根据实际情况,与人工识别沉陷方法进行对比,分别分析了坑槽、井盖、车辙对检测结果的影响。利用三角位移和激光测距原理得到路面纵断面高程曲线,先从高程曲线... 为提高沉陷病害检出率从而保障道路运营安全,研究了针对沉陷病害的识别方法。根据实际情况,与人工识别沉陷方法进行对比,分别分析了坑槽、井盖、车辙对检测结果的影响。利用三角位移和激光测距原理得到路面纵断面高程曲线,先从高程曲线中筛选出-10 mm以下范围数据,然后剔除通过基于神经网络算法的人工智能技术识别出的坑槽、井盖以及通过多维度特征参数提取的车辙路段,剩余-10 mm以下范围路段数据即为沉陷病害,试验结果表明:该识别路面沉陷病害的方法较好,效率高,准确性好,对轻、重度沉陷的识别准确率分别达到70%、80%。 展开更多

关键词 纵断面高程 三角位移 激光测距 神经网络算法 多维度特征

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基于多维度特征和LightGBM的大闸蟹质量估算方法 被引量：1

17

作者 段青玲 陈鑫 +2 位作者 许冠华 樊宇星 张玉玲 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第8期353-360,共8页

大闸蟹是我国特有的名优水产养殖品种,其质量既是确定投喂量的重要依据,亦是评判其生长状况、品质等级的重要指标。为了准确估算蟹体质量,提出一种基于多维度特征和轻量梯度提升机(Light gradient boosting machine,LightGBM)的大闸蟹... 大闸蟹是我国特有的名优水产养殖品种,其质量既是确定投喂量的重要依据,亦是评判其生长状况、品质等级的重要指标。为了准确估算蟹体质量,提出一种基于多维度特征和轻量梯度提升机(Light gradient boosting machine,LightGBM)的大闸蟹质量估算方法。首先通过相机获取蟹体图像,其次采用图像处理技术对图像进行分割以获取背甲图像,然后提取背甲二值图像的几何特征构成形状特征(Shape features,SF);提取不同颜色空间背甲图像的各通道分量值构成颜色特征(Color features,CF),并采用标定法计算特征值;最后采用基于LightGBM的方法预测大闸蟹质量。本文根据色泽表征其发育状况,提取背甲颜色特征与形状特征构成多维度特征,解决单一形状特征导致预测精度不高的问题;提取背甲轮廓比值作为形状特征,有效降低随机调整相机高度对特征值稳定性的影响;在真实数据集上进行预测,结果表明平均绝对误差(MAE)为2.751 g,均方根误差(RMSE)为3.680 g,决定系数R~2为0.949。并与SF-LightGBM、SF3-LightGBM、area-OLS、MF-BPNN和MF-SVM质量估算方法进行对比,本文方法的各评价指标的性能均有较大幅度提升,能够较准确地估算出大闸蟹蟹体质量。 展开更多

关键词 大闸蟹 水产养殖 质量估算 多维度特征 LightGBM

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基于高分辨率遥感影像多维度特征的树种识别方法研究 被引量：2

18

作者 靳茗茗 王瑞瑞 +3 位作者 郑鑫 寇珑璇 杨致远 周彦楠 《中南林业调查规划》 2017年第3期30-36,共7页

以北京市西山试验林场为研究区域,利用Worldview—2影像构建各树种的光谱特征、地形特征、植被指数特征、纹理特征以及形态特征,建立关于山地森林树种识别的知识。采用基于像元和面向对象的方法进行树种识别分类。在基于像元的分类方法... 以北京市西山试验林场为研究区域,利用Worldview—2影像构建各树种的光谱特征、地形特征、植被指数特征、纹理特征以及形态特征,建立关于山地森林树种识别的知识。采用基于像元和面向对象的方法进行树种识别分类。在基于像元的分类方法中,选择决策树分类和支持向量机分类;在面向对象的分类方法中,选择基于边缘检测的方法分割影像,用最近邻法分类。决策树分类的总体分类精度为65.62%,Kappa系数为0.588 9;支持向量机分类的总体分类精度为62.42%,Kappa系数为0.552 8;面向对象的分类方法总体分类精度为64.27%,Kappa系数为0.580 2。 展开更多

关键词 树种识别 遥感 多维度特征 决策树 支持向量机 面向对象

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基于多维度特征和深度学习模型的地址实体识别 被引量：1

19

作者 秦华 王岩松 宣伟浩 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2021年第S02期48-53,共6页

地址实体识别是一项在智慧城市建设中应用极其广泛的基础性任务,而在实际的业务数据中,中文地址实体描述经常出现用字生僻、含义模糊、简称乱用等现象,导致现有的基于规则或者基于统计的识别方法,已经难以有效地解决语义层面的深层次地... 地址实体识别是一项在智慧城市建设中应用极其广泛的基础性任务,而在实际的业务数据中,中文地址实体描述经常出现用字生僻、含义模糊、简称乱用等现象,导致现有的基于规则或者基于统计的识别方法,已经难以有效地解决语义层面的深层次地址实体识别问题。针对上述问题,提出了一种基于多维度特征和深度学习模型相结合的中文地址实体识别方法(Bi-LSTM-Self-Attention-CRF)。首先,提取语料数据中地址实体的界限特征、词性特征、标签特征以及预先训练好的高维空间的字向量特征作为多维度特征;然后,采用双向的长短期记忆(Bi-LSTM)网络模型捕获输入的地址实体特征;接着,使用自注意力机制(Self-Attention)计算不同特征对地址实体的注意力权重,使用条件随机场(CRF)学习实体标签之间的转移概率矩阵;最后,使用维特比算法预测实体标签的最优序列。在相同的多维度特征基础上,与Bi-LSTM模型和Bi-LSTM-CRF模型相比,所提方法的识别精确率、召回率、F1值均优于对比算法,分别达到了0.891、0.880、0.885。实验结果表明,所提方法的精确率和召回率可以满足实际业务中对地址实体的识别要求。 展开更多

关键词 智慧城市 地址实体识别 多维度特征 双向的长短期记忆网络 自注意力机制 条件随机场

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现代经济学理论体系的多维度特征与经济决策

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作者 郭正模 《区域经济评论》 2015年第6期15-21,共7页

新古典经济学实质上是按照"效率—稀缺"维度的经济理性行为建立的经济学理论体系。而以"效率—风险""效率—时间""效率—空间"和"效率—公平"维度所建立的理论体系往往以非主流经济... 新古典经济学实质上是按照"效率—稀缺"维度的经济理性行为建立的经济学理论体系。而以"效率—风险""效率—时间""效率—空间"和"效率—公平"维度所建立的理论体系往往以非主流经济学的形式存在。现代经济学理论的"经济理性"行为的基本假设应当具有多维度特征。大多数个人"偏好"行为可以被解释为按照其他维度决策的经济理性行为。现实中的经济决策往往是一个多维度选择与"排序"优化的过程。 展开更多

关键词 经济学理论 多维度特征 经济决策

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