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基于主题模型的新疆暴恐舆情分析
被引量:
7
1
作者
张绍武
邵华
+1 位作者
林鸿飞
杨亮
《中文信息学报》
CSCD
北大核心
2018年第5期105-113,共9页
随着互联网的飞速发展,网络舆情引发的问题也越发突出。尤其是近年来发生的新疆暴恐事件,已成为公众关注的焦点。主题演化是网络舆情分析的重要内容之一,为了把握关于新疆的舆情动态,该文从主题热度变化、内容变化及关键词等多方面进行...
随着互联网的飞速发展,网络舆情引发的问题也越发突出。尤其是近年来发生的新疆暴恐事件,已成为公众关注的焦点。主题演化是网络舆情分析的重要内容之一,为了把握关于新疆的舆情动态,该文从主题热度变化、内容变化及关键词等多方面进行了研究。该文首先抓取了2013年1月到2015年12月互联网中关于新疆暴恐事件的新闻,并以此作为数据集建立了动态主题模型,实现对新闻的主题演化分析。该模型采用两次非负矩阵分解来生成主题,以层级式狄利克雷过程为对比实验,通过可视化分析与比较,总结出新疆暴恐事件的一些规律。
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关键词
动态主题模型
层级
式
狄利克雷
过程
主题模型
可视化
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职称材料
采用HDPHMM符号化器的语音查询样例检测方法
被引量:
1
2
作者
曹建凯
张连海
《信号处理》
CSCD
北大核心
2017年第5期703-710,共8页
提出一种基于层级狄利克雷过程隐马尔科夫模型(HDPHMM)符号化器的无监督语音查询样例检测(Qb E-STD)方法。该方法首先应用一个双状态层隐马尔科夫模型,其中顶层状态用于表示所发现的声学单元,底层状态用于建模顶层状态的发射概率,通过...
提出一种基于层级狄利克雷过程隐马尔科夫模型(HDPHMM)符号化器的无监督语音查询样例检测(Qb E-STD)方法。该方法首先应用一个双状态层隐马尔科夫模型,其中顶层状态用于表示所发现的声学单元,底层状态用于建模顶层状态的发射概率,通过对顶层状态假设一个层级狄利克雷过程先验,获得非参贝叶斯模型HDPHMM。使用无标注语音数据对该模型进行训练,然后对测试语音和查询样例输出后验概率特征矢量,使用非负矩阵分解算法对后验概率进行优化得到新的特征,然后在此基础上,应用修正分段动态时间规整算法进行检索,构成Qb E-STD系统。实验结果表明,相比于基于高斯混合模型符号化器的基线系统,本文所提出的方法性能更优,检索精度得到显著提升。
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关键词
无监督
语音查询样例检测
层级
狄利克雷
过程
非负矩阵分解
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职称材料
基于多模态时间序列建模的机器人安全监控
被引量:
3
3
作者
吴鸿敏
张国英
+1 位作者
管贻生
JUAN Rojas
《哈尔滨工业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第1期126-132,共7页
针对多模态时间序列建模的机器人安全监控问题,基于多模态粘性层级狄利克雷过程隐马尔可夫模型(MD-sHDPHMM)提出了一种能准确、可靠、快速、通用地实现机器人执行过程识别与异常事件监测的方法.该方法首先把机器人的执行任务分割成序列...
针对多模态时间序列建模的机器人安全监控问题,基于多模态粘性层级狄利克雷过程隐马尔可夫模型(MD-sHDPHMM)提出了一种能准确、可靠、快速、通用地实现机器人执行过程识别与异常事件监测的方法.该方法首先把机器人的执行任务分割成序列化的执行过程,然后通过对比执行过程中累积观察数据的对数似然函数值的大小实现执行过程的识别.在此基础上,根据正常执行过程训练得到的对数似然函数值的梯度阈值,实现了机器人执行过程中的实时异常监测.实验结果表明,该方法能有效地实现基于多模态时间序列建模的机器人安全监控.
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关键词
多模态时间序列
安全监控
执行
过程
识别
异常监测
层级
狄利克雷
过程
隐马尔可夫模型
梯度阈值
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职称材料
题名
基于主题模型的新疆暴恐舆情分析
被引量:
7
1
作者
张绍武
邵华
林鸿飞
杨亮
机构
大连理工大学计算机科学与技术学院
新疆财经大学计算机科学与工程学院
出处
《中文信息学报》
CSCD
北大核心
2018年第5期105-113,共9页
基金
国家自然科学基金(61562080
71561025
61632011)
文摘
随着互联网的飞速发展,网络舆情引发的问题也越发突出。尤其是近年来发生的新疆暴恐事件,已成为公众关注的焦点。主题演化是网络舆情分析的重要内容之一,为了把握关于新疆的舆情动态,该文从主题热度变化、内容变化及关键词等多方面进行了研究。该文首先抓取了2013年1月到2015年12月互联网中关于新疆暴恐事件的新闻,并以此作为数据集建立了动态主题模型,实现对新闻的主题演化分析。该模型采用两次非负矩阵分解来生成主题,以层级式狄利克雷过程为对比实验,通过可视化分析与比较,总结出新疆暴恐事件的一些规律。
关键词
动态主题模型
层级
式
狄利克雷
过程
主题模型
可视化
Keywords
DTM
HDP
topic model
visualization
分类号
TP391 [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
采用HDPHMM符号化器的语音查询样例检测方法
被引量:
1
2
作者
曹建凯
张连海
机构
解放军信息工程大学信息系统工程学院
出处
《信号处理》
CSCD
北大核心
2017年第5期703-710,共8页
基金
国家自然科学基金资助项目(61673395
61403415
61302107)
文摘
提出一种基于层级狄利克雷过程隐马尔科夫模型(HDPHMM)符号化器的无监督语音查询样例检测(Qb E-STD)方法。该方法首先应用一个双状态层隐马尔科夫模型,其中顶层状态用于表示所发现的声学单元,底层状态用于建模顶层状态的发射概率,通过对顶层状态假设一个层级狄利克雷过程先验,获得非参贝叶斯模型HDPHMM。使用无标注语音数据对该模型进行训练,然后对测试语音和查询样例输出后验概率特征矢量,使用非负矩阵分解算法对后验概率进行优化得到新的特征,然后在此基础上,应用修正分段动态时间规整算法进行检索,构成Qb E-STD系统。实验结果表明,相比于基于高斯混合模型符号化器的基线系统,本文所提出的方法性能更优,检索精度得到显著提升。
关键词
无监督
语音查询样例检测
层级
狄利克雷
过程
非负矩阵分解
Keywords
unsupervised
query-by-example spoken term detection
hierarchical Dirichlet processing
non-negative ma- trix factorization
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
下载PDF
职称材料
题名
基于多模态时间序列建模的机器人安全监控
被引量:
3
3
作者
吴鸿敏
张国英
管贻生
JUAN Rojas
机构
广东工业大学机电工程学院
广东省智能制造研究所广东省现代控制技术重点实验室
出处
《哈尔滨工业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第1期126-132,共7页
基金
广东省联合基金重点项目(U1401240)
广东省前沿与关键技术创新专项资金(2014B090919002,2015B010917003,2017B050506008)
国家国际科技合作专项项目(2015DFA11700)
文摘
针对多模态时间序列建模的机器人安全监控问题,基于多模态粘性层级狄利克雷过程隐马尔可夫模型(MD-sHDPHMM)提出了一种能准确、可靠、快速、通用地实现机器人执行过程识别与异常事件监测的方法.该方法首先把机器人的执行任务分割成序列化的执行过程,然后通过对比执行过程中累积观察数据的对数似然函数值的大小实现执行过程的识别.在此基础上,根据正常执行过程训练得到的对数似然函数值的梯度阈值,实现了机器人执行过程中的实时异常监测.实验结果表明,该方法能有效地实现基于多模态时间序列建模的机器人安全监控.
关键词
多模态时间序列
安全监控
执行
过程
识别
异常监测
层级
狄利克雷
过程
隐马尔可夫模型
梯度阈值
Keywords
multimodal time series
safety surveillance
process identification
anomaly detection
HDPHMM
gradient threshold
分类号
TH375 [机械工程—机械制造及自动化]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于主题模型的新疆暴恐舆情分析
张绍武
邵华
林鸿飞
杨亮
《中文信息学报》
CSCD
北大核心
2018
7
下载PDF
职称材料
2
采用HDPHMM符号化器的语音查询样例检测方法
曹建凯
张连海
《信号处理》
CSCD
北大核心
2017
1
下载PDF
职称材料
3
基于多模态时间序列建模的机器人安全监控
吴鸿敏
张国英
管贻生
JUAN Rojas
《哈尔滨工业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020
3
下载PDF
职称材料
已选择
0
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