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[期刊] 清华大学学报(自然科学版)
[作者]
张雪芹 刘岗 王智能 罗飞 吴建华
准确地预测社交网络中的信息扩散节点可以对谣言、计算机病毒等不良信息的传播以及信息泄露做到早检测、早溯源和早抑制。为了提高微观扩散预测精度，该文提出了一个基于多特征融合和深度学习的微观信息扩散预测通用框架(MFFDLP)。为了获取信息扩散的时序特征，基于信息扩散序列和社交网络图，采用门控循环神经网络提取局部时序特征和全局时序特征，并融合形成信息扩散序列表征；为了获取用户交互行为和兴趣爱好的动态表示，根据历史信息构建信息扩散图，使用级联图注意力网络提取信息扩散子图中节点特征和边特征，并通过嵌入查找，融合形成当前信息扩散序列中相应节点的动态扩散表征；使用双多头注意力机制，进一步捕获静态和动态扩散特征的上下文信息，实现了高精度微观扩散预测。在3个公共数据集上的对比实验结果表明：所提方法优于对比方法，在微观扩散预测的精度上最高提高了9.98%。
[期刊] 北京林业大学学报
[作者]
刘念 阚江明
基于叶片数字图像的植物识别是自动植物分类研究的热点。但是随着植物种类的增加，传统的分类方法由于提取的特征比较单一或者分类器结构过于简单，导致叶片识别率较低。为此，本文提出使用纹理特征结合形状特征进行识别，并且使用深度信念网络构架作为分类器。纹理特征通过局部二值模式、Ｇａｂｏｒ滤波和灰度共生矩阵方法得到。而形状特征向量由Ｈｕ氏不变量和傅里叶描述子组成。为了避免过拟合现象，使用＂ｄｒｏｐｏｕｔ＂方法训练深度信念网络。这种基于多特征融合的深度信念网络的植物识别方法，在Ｆｌａｖｉａ数据库中，对３２种叶片的识别率为９９．３７％；在ｉＣｌ数据库中，对２２０种叶片的识别率为９３．９３９％。这表明相比一般的叶．．．
[期刊] 数据分析与知识发现
[作者]
杨爽 陈芬
【目的】为更精确地识别网民态度,监测网络舆情,提出一种基于SVM多特征融合的情感5级分类方法。【方法】从词性特征、情感特征、句式特征、语义特征4个方面,提取动词、名词、情感词、否定词等14个特征,运用SVM方法对微博情感进行5级分类。【结果】实验结果表明,该方法对情感5级分类的准确率为82.40%,召回率为81.91%,F值为82.10%。【局限】训练语料的规模有待进一步提高。【结论】该方法在情感5级分类方面取得较好的效果。
关键词：
微博 情感倾向性 支持向量机 句法分析
[期刊] 情报科学
[作者]
陈显龙 李姝娟
【目的/意义】微博的即时化和快速化等特点使得微博信息,特别是负面信息的传播速度和影响力大为增强,如何更好地管理舆情成为目前亟待解决的问题之一。【方法/过程】本文基于微博的情感特性和传播特性,构建微博舆论场能量模型,并以2015年的十大热点微博为例,分析微博传播特性、情感特性以及时间指数对微博舆情能量场的影响。【结果/结论】数值模拟结果显示,微博舆情情感值的绝对值越大,传播特性的指标越高,微博舆情的正向或负向能量峰值越大,同时微博出现二次峰值;另外时间指数越大,微博舆情的能量耗散越大,微博舆情能量值下降也越
关键词：
微博舆情 情感特性 传播特性 能量场
[期刊] 技术经济
[作者]
高宝俊 徐绪松
在社会经济系统中,各类扩散问题的运行机理有一定的相似性,即微观个体间的互动是导致宏观层面上扩散现象的原因。微观仿真模型是研究扩散问题的一类重要的方法,在介绍相关微观仿真模型建模原理的基础上,本文以SARS模型为例,展示了微观仿真模型在处理个体异质性方面的优势。由于各类扩散问题的相似性,因此最后探讨了SARS模型经过一定的修正后,如何应用于创新扩散和金融市场中交易者之间的互动等问题。
关键词：
扩散 微观仿真 异质性 元胞自动机
[期刊] 情报杂志
[作者]
李林 李秀霞 刘超 赵思喆
[目的/意义]将国际联合研究(IJR)网络、知识扩散和学科融合结合起来,探测IJR网络如何影响知识扩散、知识扩散如何影响学科融合,并监测学科融合的趋势。[方法/过程]对ISLS领域和Communication领域排名前20的期刊文献进行统计,引入时间维度概念,运用社会网络分析法、相关性分析方法,利用网络中心性、网络密度、Rao-stirling指数等指标对ISLS领域和Communication领域的IJR网络和学科知识扩散的特点进行分析。[结果 /结论]知识扩散是促进学科融合的重要因素,IJR网络反映了
[期刊] 实验技术与管理
[作者]
张晓光 葛敏 云霄 樊强
为了增强学生对电子信息类课程关联知识体系的理解,该文将课堂教学与实验设计相结合,提出一种基于多粒度深度特征融合的多尺度行人重识别网络(multi-scale person re-identification based on multi-granularity depth fusion network,MSMG-Re ID)实验设计,包含全局粗粒度融合特征、局部粗粒度特征、局部注意力细粒度融合特征3个分支。首先,全局粗粒度融合学习分支能够捕获行人身体最显著信息;其次,局部粗粒度融合学习分支从不同区域中提取局部特征,作为对全局特征的补充;最后,局部注意力细粒度融合学习分支引入注意力模块,挖掘行人更深层次特征且消除复杂背景干扰。此外,在局部分支后构建PBNeck模块,防止网络在训练过程中梯度爆炸,并提出联合损失函数对多尺度和机制融合网络进行学习,保证MSMG-Re ID模型的鲁棒性。为了验证提出方法的有效性,在行人标准数据集Market-1501、Duke MTMC-re ID上展开大量的仿真实验,结果表明,MSMG-Re ID学习到的特征具有较强的代表性和辨别力,且明显高于其他行人重识别算法。
[期刊] 湖南农业大学学报(自然科学版)
[作者]
张重阳 陈明 冯国富 郭强 周旭 侍国忠 陈冠奇
针对目前检测方法特征单一、样本数量少和鲁棒性低等问题,提出了一种基于多特征融合与机器学习的鱼类摄食行为的检测方法:利用图像处理技术提取鱼群摄食图像的颜色、形状和纹理特征,并对其进行归一化和特征融合处理,通过构建3层的BP神经网络对鱼群摄食行为进行检测。与SVM和KNN检测效果进行对比,BP神经网络的效果最好,精度可达97.1%。与传统的基于单一纹理特征方法相比,在保证时效性和增强鲁棒性的同时,准确率提高了4.1%。
[期刊] 实验技术与管理
[作者]
芦楠楠 韩之远
多模态数据融合是针对单模态数据信息表达不充分而形成的一种数据处理方法，有利于更深层地挖掘和利用数据。然而，现存的多模态数据融合方法缺乏多模态数据之间复杂相关性的表示和处理。在数据相关性建模方面，超图能够很好地表示复杂数据之间的高阶关系，但容易覆盖底层特征。因此，该文提出一种基于超图卷积并结合底层特征学习的多模态融合方法。该方法首先根据多模态数据构造多模态超图，利用超图卷积获得节点高层特征表示，然后自适应学习节点底层特征权重，保留底层信息，最后将高层信息和底层信息融合，进行节点分类。通过物体识别实验，验证了底层特征的重要性。同时，在结构体健康监测的实际场景中，该方法能够很好地融合震电磁三场数据进行损伤等级判定。
关键词：
超图卷积 数据特征 节点分类 多模态融合
[期刊] 清华大学学报(自然科学版)
[作者]
宋鹏 郑文明 赵力
传统语音情感识别主要基于单一情感数据库进行训练与测试.而实际情况中,训练语句和测试语句往往来源于不同的数据库,识别率较低.为此,该文提出一种基于子空间学习和特征选择融合的语音情感识别方法.通过采用回归方法来学习特征的子空间表示;同时,引入l_(2,1)-范数用于特征的选择和最大均值差异(maximum mean discrepan-cy,MMD)来减少不同情感数据库间的特征差异,进行联合优化求解从而提取较为鲁棒的情感特征表示.在EMO-DB和eNTERFACE这2个公开情感数据库上进行实验评价,结果表明:
关键词：
特征选择 子空间学习 情感识别
[期刊] 科技进步与对策
[作者]
高泽晋
基于罗杰斯创新扩散理论,采用立意抽样法,对涵盖智能驾驶创新扩散源、潜在受用群体的25家典型机构中的95名受访者进行深度调研,结合资料分析、现场观察等质性研究法,勾勒中国智能驾驶创新扩散实践经历新冠肺炎疫情前后呈现的不同创新属性扩散模式特征。结果发现:(1)新冠肺炎疫情虽然在一定程度上消解了L1-L5级智能驾驶创新扩散源与政府及限定场景潜在受用群体创新属性之间的矛盾,却将新矛盾聚焦于非专业人士教育培训与操作易用性诉求上;(2)新冠肺炎疫情加快了政府及限定场景潜在受用群体对智能驾驶创新的认知进程,使得智能驾驶创新劝服与决策过程直接进入实施阶段;(3)智能驾驶创新采纳者钟形曲线分布发生偏移。原先属于落后者、晚期大多数类别的潜在受用群体不断向早期大多数类别身份转换。最终,提出积极寻求疫情与复工场景应用机会、定向开发并拓展产品线、加速技术迭代与升级等应急举措,以面对突发性公共危机时能够继续维系有效的扩散实践。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
俞立平 琚春华
学术期刊论文的被引刊数是知识扩散的重要体现,知识扩散速度可以反映期刊知识扩散的快慢程度。文章将期刊被引刊数分为两种:一种是流量被引刊数,即期刊论文发表后每年的被引刊数;另一种是存量被引刊数,即期刊论文发表后每年的累计被引刊数。在此基础上用流量被引刊数或存量被引刊数除以载文量再除以时间,得到流量扩散速度与存量扩散速度。基于管理学CSSCI期刊和中国知网的引文数据研究表明:1年流量扩散速度当年达到峰值,2年存量扩散速度在第二年达到峰值,均与载文量负相关,因此采用这两个指标评价期刊扩散速度较好;1年流量扩散速度服从正态分布,2年存量扩散速度不服从正态分布,两者离散系数相当,可以根据评价的目的以及时效性需求灵活选择。
[期刊] 北京林业大学学报
[作者]
王丽君 淮永建 彭月橙
叶片图像特征提取对于植物自动分类识别有着重要的研究意义。本文以观叶植物叶片为研究对象,综合提取叶片图像的颜色、形状和纹理特征,基于支持向量机(SVM)原理提出了基于图像分析的观叶植物自动识别分类方法。通过对50种观叶植物样本图像进行训练和识别,与BP神经网络和KNN识别方法进行比较,本文所采用的SVM分类器的识别率能够达到91.41%,取得了较好的识别效果。
[期刊] 统计与决策
[作者]
江雨燕 邵金 陈梦凯 王付宇
由于金融时间序列具有高度非线性、不稳定性等特点，单一预测模型的预测精度受限。文章将集成经验模态分解（EEMD）技术和长短期记忆网络（LSTM）相结合，同时融入麻雀搜索算法（SSA）优化神经网络参数，构建了EEMD-SSA-LSTM混合预测模型。首先将该金融时间序列进行EEMD分解，其次将分解所得的各IMF分量与残差项输入到SSA优化后的LSTM网络进行逐个预测，最后通过累加得到最终预测结果。以上证指数价格为研究对象进行实证分析，结果表明，所提出的混合预测模型的MAPE、RMSE、MAE分别为0.0122、0.3278、0.2681，具有更高的预测精度与适用性。
[期刊] 图书情报工作
[作者]
马晓悦 孙铭菲
[目的/意义]借助信息扩散研究方法,对伴随文化内容传播的社交媒体热点这一特殊类型事件中的民族文化演化扩散规律进行探究,为解释民族文化扩散规律、推动民族文化传播提供新视角。[方法/过程]以微博平台“丁真事件”发布文本为数据来源。基于LDA主题模型、民族文化符号识别与情感分析构建主题—民族文化符号—情感关联网络,对热点事件中不同主题传播伴随的民族文化演化扩散动态进行情境还原。量化不同类型用户的民族文化传播影响力,探究热点事件中不同主体的民族文化传递接力过程。[结果/结论]结果表明,从主题—民族文化符号—情感关联网络构建与传播主体影响力两大层次分析社交媒体情境下民族文化扩散路径规律,可帮助人文学者精准把握文化传播细节及其动态交互特征。
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