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[期刊] 华中师范大学学报(自然科学版)  [作者] 陈宇  邢锐  雷建军  
学龄人口是区域教育资源配置的重要依据,对区域内下一年小学入学规模进行准确预测,可以为区域内教育管理部门对教育资源进行调配提供辅助决策支持.该文针对区域内小学入学规模预测问题,考虑区域经济、人口等相关因素和小学入学规模的关联关系,提出了基于注意力机制的循环网络预测模型.该模型以长短时记忆网络模型为基础,引入注意力机制,自动提取小学入学规模与经济、人口等特征之间的关联关系以及进一步增强历史关键时间点的信息表达,提升预测准确率.在采用真实数据集进行试验的结果说明,该模型对比其它模型在多个评价指标上均有提升,具有更准确和更稳定的预测效果.
[期刊] 运筹与管理  [作者] 吴彬溶   王林  
为更加准确地预测我国粮食总产量,基于自适应差分进化算法来智能地选择基于注意力机制的双向独立循环神经网络的超参数,并考虑了粮食作物单位产量、农业生产条件、科技因素、农业保险、市场及经济因素五大类影响因素,构建了基于注意力机制的ADE-Bi-IndRNN粮食产量预测模型。经过预测分析得出我国2020—2024的粮食产量分别为6.67亿吨、6.72亿吨、6.80亿吨、6.99亿吨、7.02亿吨,总体呈现震荡上涨趋势,平均年增长率为1.15%。同时,通过对多个变量进行的注意力权重的分析,发现现阶段对我国粮食总产量预测贡献最大的三个变量为:谷物单位面积产量,粮食作物总播种面积,耕地灌溉面积,且政府对农业保险的政策性补贴、粮食进口量、谷物生产价格指数、农业生产资料指数也有助于提升我国的粮食总产量,并据此对我国粮食行业发展提出了建议。
[期刊] 情报学报  [作者] 朱茂然  王奕磊  高松  王洪伟  郑丽娟  
商品在线评论中存在着大量的比较语句,其中蕴涵着用户对不同商品或服务的体验及评价。通过挖掘评论文本中的比较信息,能够帮助企业洞察产品的市场竞争力。本文关注中文评论中的比较句识别任务,摒弃了先前研究中经常采用的模式识别方法,提出基于深度学习方法的层次多注意力网络模型。该模型获得了较好的识别精度,优于传统的分类模型和常见的深度学习文本分类模型,F1分数达到81%。本文提出的层次多注意力网络模型是端到端的,缩减了大量人工干预,有效简化了比较评论识别的工作量。
[期刊] 情报学报  [作者] 范涛  吴鹏  王昊  凌晨  
网民情感对网络舆情的演化和发展具有重要的推动作用,如何精准分析网民情感对于网络舆情管理有着重大的现实意义。现有的网民情感研究主要是基于文本进行分析,鲜有研究从多模态视角出发,结合文本和图片对网民情感进行分析。在多模态情感分析中,现有研究多结合不同模态的全面特征、进行高维融合,容易造成信息冗余、引入噪声,忽略了不同模态之间的交互性和相关性。本文提出基于多模态联合注意力机制的情感分析模型,通过联合词引导的注意力机制和图引导的注意力机制,结合文本和图片分析网民情感,并且在"新冠肺炎疫情"等网络舆情数据中进行实证研究,与相关优异的基线模型进行了对比分析。实验结果表明,本文提出的基于多模态联合注意力机制模型具有一定的优越性,能够有效捕捉不同模态间的交互和相关关系。
[期刊] 情报理论与实践  [作者] 周瑛  刘越  蔡俊  
[目的/意义]微博作为人们表达观点的重要平台,已成为文本情感分析的一个研究热点。文章提出一个基于注意力机制的LSTM模型,以华为P10闪存门事件微博相关评论为研究对象,分析网络用户对该事件的情感趋向,以验证该模型的有效性。[方法/过程]引入深度学习理论,使用基于注意力机制的LSTM模型进行情感分析以更好地把握文本中的情感信息,提升情感分类的成功率。[结果/结论]基于注意力机制的LSTM模型是一个有效的模型,在分析较长文本的情感特征时更加准确,比较适合微博这类成段落的文本分析。[局限]对于颜文字、表情包等非
[期刊] 中南林业科技大学学报  [作者] 崔晓晖  陈民  陈志泊  许福  王新阳  
【目的】针对物候期识别传统方法特征提取不充分、未对关键特征进行区分,导致方法泛化能力较差、迁移应用识别精度低的问题,本研究将注意力机制引入残差神经网络,结合基于数字照相的物候观测方式,提出具有较强细粒度特征识别能力且实用性较强的林木物候期识别方法,从而为林木的长期实时物候监测提供技术支撑。【方法】以PhenoCam中的栎林及槭林像片为研究材料,选取2017—2018年的数据作为训练集,以2019年的数据评价模型的泛化能力。研究结合实地观测数据对研究区的林木物候期进行划分,设计数据裁剪公式,在增强数据的同时均衡各个物候期数据的数量。研究基于ResNet50残差神经网络设计了深度学习模型,针对林木物候期差异较小的特性引入了注意力机制,注意力模块在通道及空间维度对神经网络提取的特征进行再处理,提升了模型对细粒度图像差异的识别能力。【结果】注意力机制的引入有效提升了模型的泛化能力,增强了模型对易混淆物候期的识别能力,在未参与训练的19年数据集的栎林物候期识别取得了90.58%的准确率,槭林物候期识别准确率为89.27%,较引入前模型准确率在两个研究区分别提升21.86%与13.15%,优于传统AlexNet和HOG-SVM方法。【结论】基于残差注意力网络的林木物候期识别方法较好解决了原有方法泛化能力较差的问题,该方法具有准确度高、迁移应用能力强等优势,能对易混淆的林木物候期进行精准区分,适用于林木物候的长期观测。
[期刊] 工业工程  [作者] 成佳闻   赛希亚拉图   张超勇   罗敏  
刀具磨损是影响数控机床加工质量和加工效率的重要因素之一。针对现有铣刀磨损预测中信号单一和预测精度不足的问题,提出了一种基于注意力机制的堆叠LSTM (long short-term memory,长短期记忆网络)的多传感器信息融合刀具磨损预测方法。对多传感器信号进行预处理,然后提取多域特征,利用核主成分分析法对其进行特征级信息融合,得到后续网络的输入。采用基于注意力机制的堆叠LSTM网络模型,使得网络能够自适应地学习数据的重要信息,在PHM2010的数据集上预测精度达到99.9%。通过与其他算法的对比试验和加入人工噪声的方法,验证了本文所提出的模型的高精度和鲁棒性。
[期刊] 实验技术与管理  [作者] 王刚  汤宇飞  王晚秋  张晓光  
该文设计一个多模态脉搏波采集与分析综合实验。该实验基于Python图形用户界面,将脉搏波的采集、预处理和分析诊断算法等模块集成到虚拟仿真软件中,开发了基于串口通信的脉搏波数据实时采集方法,并结合脉搏信号的时域特点,提出一种基于注意力机制和变尺度因果膨胀卷积的多模态端到端脉搏诊断算法。对比实验表明,该方法诊断准确率达到93%以上。该软件算法不仅使传统中医的“切脉”量化为可视的脉象信号,而且提升了脉枕精度。
[期刊] 华中师范大学学报(自然科学版)  [作者] 张婧   陈增照   段超   王虎  
当前,从海量的互联网信息中获取满足用户需求的视频资源变得越来越困难,用户面临严重的信息焦虑和信息过载问题,然而各种辅助信息中蕴含着大量的与用户兴趣偏好及项目特征相关的信息并没有在经典推荐系统中得到利用.鉴于深度学习在特征提取和注意力机制在特征选择方面的突出表现,充分有效利用各种辅助信息缓解矛盾是当前研究的热点和难点问题.针对以上问题,该文提出了一种新颖的利用文本上下文信息的深度混合推荐方法.该方法将视频标题和视频简介组合,经过预训练的词嵌入模型Glove转化为词向量,通过融合多头注意力机制的卷积神经网络提取项目潜藏因子,再结合概率矩阵分解实现用户对视频资源的评分预测.在ML-100k、ML-1m、ML-10m、Amazon四个公开数据集上的实验结果表明,该研究提出的方法结果优于PMF、CDL、ConvMF等基线模型.
[期刊] 华中师范大学学报(自然科学版)  [作者] 操凤萍   张锐汀   窦万峰  
为缓解跨域推荐数据稀疏与冷启动问题,该文提出一种融和双塔隐语义与自注意力机制的跨域推荐模型(DLLFM-DA/Self atten CDR model, DLDASA),能够有效提升目标域推荐准确率.首先利用提出的双塔隐语义模型(DLLFM),借助源域和目标域用户的类别偏好和项目类别,生成高质量隐语义;其次,在隐语义特征迁移过程中引入域适应(domain adaptation),有效对齐源域与目标域的特征分布,最小化源域与目标域间数据分布差异,提供更高质量的隐语义特征迁移;然后利用多头自注意力机制捕捉两个域之间的差异性与相关性,对差异信息进行筛选与融合,缓解负迁移问题,以提升跨域推荐质量;最后,在Movielens-Netflix和一品威客(YPWK)-猪八戒网(ZBJW)真实数据集上,将DLDASA与基线单域和跨域推荐模型进行对比实验,结果表明,均方根误差(RMSE)和平均绝对误差(MAE)均有明显改善.该研究验证了DLDASA模型能够更充分地提取用户特征,有效缓解目标域信息不足的问题.
[期刊] 职教论坛  [作者] 董申   王松   马莉萍  
在线学习的效果一直是学界关注的热点问题,学生的注意力是教学内容得以传达的基本保证之一。在职学生的学情与一般学生存在明显差异,有必要专门探讨。基于针对教师、学生的访谈和课堂录像,运用扎根理论对在职学生在直播、录播、慕课、微课中的注意力现象开展实证研究,提出在职学生在线学习的注意力驱动机制模型。学习动机是在线学习注意力的主要内驱力,任务机制下的师生互动和“自组织”同伴学习等策略是提高学生注意力的核心手段,课程安排、技术平台、教学团队对在线教学有支撑作用。在线学习注意力提升的关键在于对学习动机的激发、对“距离感”的消解、对课程情境的建构。建议参照这些注意力驱动机制,多策并举提升在职学生在线学习的效果。
[期刊] 情报理论与实践  [作者] 孟凡会  王玉亮  汪卫霞  
[目的/意义] 在用户痛点信息破碎化的背景下,及时准确了解客户对特定产品和服务的要求和体验诉求,把握用户对产品和服务主要关注度和问题所在,对企业克服产品和服务缺陷,改善用户产品体验,满足用户客观需求具有重要的现实意义。[方法/过程] 利用条件随机场CRF序列标注和GloVe词向量编码,注意力机制和VGG-19构建基于文本、图像及双特征融合的用户痛点提取和分析模型,建立用户痛点量化与计算,实现基于注意力机制的在线用户痛点信息挖掘。[结果/结论] 对OPPO Find X5 Pro手机在线评论用户痛点信息进行挖掘,该模型有效提取了文本、语音和图像中的用户情感特征,建立了用户情感词三个类别的分类和量化,得到用户痛点计算得分,构建了OPPO Find X5 Pro手机用户痛点五个等级划分。该模型计算准确度比现有典型模型平均高13.49%。
[期刊] 实验技术与管理  [作者] 张璐莹   卞雨辰   周立娇   蒋鹏   刘英  
该文将管道漏磁缺陷分类任务设计成应用型教学实验。该实验使用迁移学习的方法,调用预训练模型ResNet50,并插入主流的注意力机制(SE、CA、ECA、CBAM)进行对比分析。同时,利用Grad-CAM++可解释算法对模型内部的识别逻辑进行可视化,以便帮助学生更好地理解模型。实验结果显示,插入注意力机制的最优模型准确率达99.7%,能够有效识别管道中的正常情况和分类缺陷情况。该实验依托高性能计算机硬件和最新的Pytorch2.0软件包搭建了深度学习平台,有助于培养学生的创新意识和科研能力,也是对多学科交叉融合人才培养模式的探索和实践。
[期刊] 统计与决策  [作者] 任梦  孟勇  
得益于互联网的快速发展和数据收集技术的进步,社交网络文本为投资者文本情绪的度量提供了新渠道。目前,关于文本情绪分析的研究主要基于单个文本,而基于单位时间内多文本和多用户相融合的研究较少。文章将多文本信息、用户社交信息与情绪时间序列相结合,提出时间和用户双重注意力机制下长短期记忆网络(LSTM)模型,对投资者文本情绪度量指标进行分类和预测。采用该模型对来自东方财富网行业吧的真实数据进行实证分析,并同词汇分类字典法和时间注意力机制下的LSTM进行比较,证明了所提模型的有效性。
[期刊] 管理现代化  [作者] 卫武  黄昌洋  
通过文献研究、访谈、问卷调查、预试等方式设计出管理者注意力的维度问卷,并选取了284个企业管理者进行问卷调查,接着采用探索性因子分析、信效度检验对管理者注意力的维度构成进行了探讨。研究表明:管理者注意力由关注、编码、解释和聚焦四个维度组成。
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