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[期刊] 情报理论与实践
[作者]
王征 李惠
[目的/意义]微博劣质信息严重破坏了网络生态，其隐蔽性与灰色性给网络信息分类工作带来了极大的困难，而传统的人工甄别方法难以解决其相关问题。[方法/过程]针对上述问题，提出了一种基于灰色情感辨识微博模糊分类模型。该模型采集微博信息的上下文环境，构建相关信息的情感空间，然后提取待辨识信息的情感特征，基于场合情景空间进行灰色情感辨识，从而实现微博劣质与有害信息的甄别。[结果/结论]现场数据测试结果表明，与人工辅助辨识的现有模型相比，该模型的效率、辨识率与误报率等指标良好，系统开销不大，具有良好的应用前景。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
朱晓霞 宋嘉欣 孟建芳
[目的/意义]近些年来,随着互联网的快速发展,微博逐渐成为人们发表言论的一个社交网络平台。通过对大量评论信息进行情感分析,对政府进行舆情治理、企业市场决策和消费行为分析具有十分重要的意义。[方法/过程]文章针对微博评论表达的特点,提出一种基于主题—情感挖掘模型的无监督情感分类方法,通过将语义角色标注、TF-IDF和K-means聚类方法相结合,构建情感单元词表和主题—情感匹配词表,同时挖掘出评论中主题和情感的分布与联系,并利用点互信息(Pointwise Mutual Information,PMI)和情感词典的方法计算主题词的情感极性值,基于此进行情感分类。[结果/结论]经实验证明,该方法同时考虑了评论中的主题分布与情感极性信息,解决了主题模型中常见的数据稀疏问题,提高了情感分类的效率和准确性,在F值上比S-LDA模型提高了14.24%。
[期刊] 情报学报
[作者]
吴鹏 李婷 仝冲 沈思
为了解决财经微博文本中网民情感状态转移的时序数据分析问题,本文提出一个基于认知情感评价模型(Ortony,Clore&Collins,OCC)和长短期记忆模型(long short term memory,LSTM)的财经微博文本情感分类模型(OCC-LSTM)。基于OCC模型从网民认知角度建立情感规则,对财经微博文本进行情感标注,并作为LSTM模型进行深度学习的训练集;基于LSTM模型,使用深度学习中的TensorFlow框架和Keras模块建立相应的实验模型,进行海量微博数据情感分类,并结合13家上市公司3年的微博文本数据进行实证研究和模型验证对比。实证研究结果发现本文提出的模型取得了89.45%的准确率,高于采用传统的机器学习方式的支持向量机方法 (support vector machine,SVM)和基于深度学习的半监督RAE方法 (semi-supervised recursive auto encoder)。
[期刊] 统计与决策
[作者]
薛颖 沙秀艳
目前研究的模糊C均值聚类算法(FCM)面临的最重要问题是初始值随机选取,导致其容易陷入局部最优,同时影响运算速度。而灰色预测GM(1,1)模型在形成预测公式时对初始值的选取也没有合理有效的方案。针对以上问题,文章提出坐标密度法,确定初始聚类中心,对FCM算法进行改进;接着提出运用改进的FCM求取GM(1,1)中数据的聚类中心,并把聚类中心作为初始值的方法;通过与已知算法进行比较验证了其可行性和有效性。
关键词：
模糊C均值聚类 坐标密度法 灰色预测模型
[期刊] 统计与决策
[作者]
薛颖 沙秀艳
目前研究的模糊C均值聚类算法(FCM)面临的最重要问题是初始值随机选取,导致其容易陷入局部最优,同时影响运算速度。而灰色预测GM(1,1)模型在形成预测公式时对初始值的选取也没有合理有效的方案。针对以上问题,文章提出坐标密度法,确定初始聚类中心,对FCM算法进行改进;接着提出运用改进的FCM求取GM(1,1)中数据的聚类中心,并把聚类中心作为初始值的方法;通过与已知算法进行比较验证了其可行性和有效性。
关键词：
模糊C均值聚类 坐标密度法 灰色预测模型
[期刊] 建筑经济
[作者]
昝彦国 侯学良
针对建筑工程中安全危险源多、难以辨识,导致大量工程事故发生的问题,运用模糊识别的方法,建立模糊识别的建筑工程安全危险源数学模型。在此基础上,利用大量的建筑工程数据,通过实时连续的信息采集,提取相应特征集,识别工程所处的安全状态,进而实现对工程安全危险源的辨识和预防。最后运用实例分析验证模糊识别在工程安全危险源辨识问题上的可行性。
关键词：
建筑工程 危险源 模糊识别 特征集
[期刊] 林业科学
[作者]
祖海燕 孙丽萍 刘德胜
Applying glue system of medium density fiberboard is a typical nonlinear time-delay system.In this paper,based on the simple introduction of the principle of the inverse model identification,using the function approximation ability of support vector machine,the inverse model of applying glue system ...
关键词：
逆模型 施胶系统 支持向量机 建模
[期刊] 沈阳农业大学学报
[作者]
邹秋滢 纪建伟 李征明
为了提高日光温室小气候环境因子的预测精度,达到对温室内环境因子综合控制的目的,提出一种基于Takagi-Sugeno模糊模型的自适应神经模糊推理系统(ANFIS)对温室小气候环境因子进行辨识,建立温室小气候环境因子预测模型,并用所建立的模型对温室内的温度、湿度、光照等小气候环境因子进行预测。结果表明:预测值和实测值的拟合关系较好,尤其在光照环境因子的模拟上,相关度甚至达到0.9976,说明基于ANFIS网络进行温室小气候非线性系统辨识是有效的,且该成果对温室小气候智能调控的发展具有一定的参考价值。
关键词：
温室 模型 ANFIS 辨识
[期刊] 沈阳农业大学学报
[作者]
王立地 李云阳 史俊生 海鹏
针对动态负荷模型的参数辨识问题进行研究。通过对实测电网有功功率和电压信号的实验分析,借助MATLAB系统优化工具箱,给出了动态负荷模型参数辨识的具体方法和步骤。结果表明:利用参数辨识方法得到的负荷模型能够较好地体现电网实测有功功率的变化规律,对于深入研究电网动态负荷模型的特性有重要意义。
[期刊] 统计与决策
[作者]
周业付 戴卓
冷链配送所涉及的食品具有易腐、难保存的特点，在配送过程中易受到污染和腐蚀，因此必须全面系统地识别配送过程中的潜在风险，进行有针对性的风险控制。文章以冷链配送系统为研究对象，在分析冷链配送特点的基础上，运用系统思想识别配送系统风险因素，构建冷链配送系统风险评价指标体系，并建立灰色模糊综合模型评价冷链配送指标体系。并以江西省为例进行实证评价研究。
[期刊] 统计与决策
[作者]
覃频频 牙韩高 黄大明 陆凯平
本文基于模糊集理论,在模糊时间序列分析的基础上建立铁路客运量模糊时间序列预测模型,并与灰色理论GM(1,1)、修正GM(1,1)和Markvo三个模型进行了标杆对比。
[期刊] 工业工程
[作者]
李志 江舟 周愉峰
将多属性决策方法与最优化方法相集成，研究了多配送中心选址优化问题。首先采用灰色聚类决策计算各候选地定性属性的综合评估值。再以选定配送中心的评估值均值最大化、系统成本最小化，以及配送中心容量利用率最大化作为３个优化目标，建立一个考虑需求点模糊需求、供应点与候选配送中心容量限制的三级供应链系统多配送中心选址模型。该模型被描述成了一个多目标的非线性混合整数规划模型。采用机会约束规划对模糊需求进行清晰化处理，并应用目标加权的方法将问题转化为单目标问题。通过算例验证了所提模型的可行性。在实际工作中，可根据决策者权重偏好得出令人满意的结果。
[期刊] 林业科学
[作者]
赵子宇 杨霄霞 郭慧 葛浙东 周玉成
【目的】提出一种基于卷积神经网络模型——PWoodIDNet模型的木材宏、微观辨识方法,以有效提高木材辨识精度和速度,为海关、进出口检疫检验、家具企业等法定部门和企业提供先进的辨识方法和仪器,推动我国木材进出口检疫检验行业和木材加工制造企业的科技进步。【方法】首先,选择16种木材样本,每种样本获取50张高分辨率显微CT图像和工业相机图像,共1600幅;然后,截取具有木射线、薄壁组织、轴向管胞、纹孔和纹理等特征的目标区域,共4800幅,通过水平翻转、垂直翻转、镜像、亮度变换等图像增强算法后将图像集扩充至19200幅。构建基于卷积神经网络的木材宏、微观辨识模型——PWoodIDNet模型,采用加入动量的随机梯度下降(SGDM)方法优化模型,并利用GPU优化并行运算库,对木材宏、微观结构数据集进行分类准确率对比。【结果】相比现行GoogLeNet模型,PWoodIDNet模型准确率提高1.49%,速度提高59.69%;相比现行AlexNet模型,PWoodIDNet模型准确率提高3.76%,速度提高2.63%。【结论】PWoodIDNet模型突破现有辨识方法木材辨识种类范围窄、准确率低和辨识速度慢的难点,能够有效辨识木材,并可在更短的训练时间内实现最佳辨识效果,为我国木材辨识提供一种新的方法和思路。
[期刊] 中南林业科技大学学报
[作者]
刘曙云 关积珍 李元左
针对交通流流量、占有率和速度3个基本参数,提出一种基于高斯混合模型的道路交通状态特征辨识方法.利用Expectation-Maximization(EM)算法实现对混合模型的参数估计,结合Bayes方法和柯尔莫哥洛夫-斯米尔诺夫检验进行混合模型的选择.应用北京市实际道路交通流参数数据对所提出的方法进行了验证分析,取得一些具有实际应用意义的特征指标,并就此方法应用中的一些问题进行了讨论.
[期刊] 清华大学学报(自然科学版)
[作者]
程林 张庆振 蒋方华
针对飞行器再入制导问题,该文引入控制变量参数化、积分问题转换和在线模型辨识等技术,提出一种跨周期迭代的可行轨迹预测校正算法,并结合标称轨迹跟踪算法形成一套多约束复合制导方案。利用一种复合高度-速度(height velocity,HV)飞行走廊,将再入轨迹规划问题简化为单调函数寻根问题。为提高射程预测计算效率,引入Gauss-Legendre求积公式,将积分问题转化为函数计算问题。采用递推最小二乘估计方法,收集历史预测信息,实现模型在线辨识功能,并采用跨周期Newton-Raphson方法完成高度权重系数的在线修正。在标称轨迹跟踪器设计的基础上,开展飞行器数值仿真试验,结果表明:基于在线模型辨识的复合制导方法具有显著的速度优势,且具有优异的自主性和自适应能力。
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