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[期刊] 统计研究
[作者]
聂斌 杜梦莹 廖丹
在统计过程控制的第I阶段,准确识别运行状态发生漂移的时间点是决定控制效果的关键。本文以多维空间的数据离心程度作为判定变点规则的标准,通过概率密度轮廓将单一观测值序列转化为多维空间中的数据点,运用数据深度技术构造特征变量,并建立变点定位规则。仿真性能分析的结果表明新方法能够在不需要假设过程服从正态分布的前提下对变点位置进行精确定位。在比较研究中也表现出良好的综合性能。
[期刊] 图书情报工作
[作者]
董庆兴 李华阳 曹高辉 夏立新
[目的/意义]大规模在线开放课程论坛具有丰富的用户评论数据。从大量未区分的评论数据中,自动识别出知识密度较高的探索型对话并挖掘其潜在价值,对于改善教师教学质量以及提高学生知识水平具有重要影响。[方法/过程]首先利用GloVe方法训练词向量,加强对文本语义的理解,然后利用卷积神经网络自动学习文本特征,提出一种基于深度学习的探索型对话自动识别模型,并在学堂在线平台《心理学概论》课程论坛标注数据集上进行实证与对比研究。[结果/结论]实验结果显示,利用GloVe方法预训练词向量以及在训练过程中不断对词向量进行学习修正能够提高模型效果。该模型识别探索型对话的F1值为0.94,相较于传统的朴素贝叶斯方法(0.88)、逻辑斯谛回归方法(0.89)、决策树方法(0.88)以及随机森林方法(0.88)取得较大提升,具有较高的实用性和较低的学习成本。
[期刊] 统计与决策
[作者]
周影辉 倪中新 谢琳
对于泊松序列中的变点问题,文章提出了一个快速有效的用于判断变点是否存在,以及当变点存在时确定未知变点位置的统计方法。进而,通过分析两个煤矿灾难的实际数据,阐释所提方法的准确性和有效性。
关键词：
泊松序列 变点 煤矿灾难
[期刊] 北京林业大学学报
[作者]
谢将剑 李文彬 张军国 丁长青
【目的】深度学习在鸟类物种识别的应用是目前的研究热点,为了进一步提高识别效果,提出一种基于鸟鸣声的Chirplet语图特征和深度卷积神经网络的鸟类物种识别方法。【方法】引入线性调频小波变换(Chirplet transform,CT)计算鸟鸣声信号的语图,输入深度卷积神经网络VGG16模型中,通过对语图进行分类实现鸟类物种的识别。以北京市松山国家自然保护区实地采集的18种鸟类为研究对象,利用Chirplet变换、短时傅里叶变换(short-time fourier transform,STFT)和梅尔频率
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
靳庆文 朝乐门 张晨
[目的/意义]实现数据故事化中的反转点识别，有助于非专业人士理解分类型预测结果的产生原因，同时对于推动故事情节发展并使其快速到达故事高潮点具有促进作用。[方法/过程]提出故事点与反转点概念，基于LIME解释技术和反转点识别过程，设计了用于数据故事化中反转点识别的算法方案，并提出了面向分类模型的反转点识别流程。[结果/结论]将反转点识别算法应用到贷款数据集，证明此算法在数据故事化过程中寻找反转点的有效性，在获得用户期望的预测结果和快速识别反转点方面具有应用价值。
[期刊] 图书情报工作
[作者]
杨超 朱东华 衡晓帆 汪雪锋
［目的／意义］ＳＡＯ是一种能够表示主题信息和主题间关系的３元组结构，是文献计量学领域一个快速发展的研究方向。为了获得＂满足文献计量分析需求的ＳＡＯ结构＂，需要解决现有ＳＡＯ结构识别方法遭遇的３个问题：查全和查准率低、所识别ＳＡＯ结构和领域主题相关性不强以及矩阵稀疏性。［方法／过程］提出一种面向文献计量分析的基于语法树的ＳＡＯ结构识别方法，首先基于共现算法和＂主题词簇＂方法（ｔｅｒｍ ｃｌｕｍｐｉｎｇ）识别ＳＡＯ核心组件，然后利用基于语法树的抽取算法实现ＳＡＯ结构的逐层抽取。［结果／结论］案例研究发现，该方法的平均查准率为０．８０５ ８，平均查全率为０．８４４ ６，所识别ＳＡＯ结构与领域主题关系．．．
[期刊] 图书情报工作
[作者]
杨超 朱东华 衡晓帆 汪雪锋
[目的/意义]SAO是一种能够表示主题信息和主题间关系的3元组结构,是文献计量学领域一个快速发展的研究方向。为了获得“满足文献计量分析需求的SAO结构”,需要解决现有SAO结构识别方法遭遇的3个问题:查全和查准率低、所识别SAO结构和领域主题相关性不强以及矩阵稀疏性。[方法/过程]提出一种面向文献计量分析的基于语法树的SAO结构识别方法,首先基于共现算法和“主题词簇”方法(termclumping)识别SAO核心组件,然后利用基于语法树的抽取算法实现SAO结构的逐层抽取。[结果/结论]案例研究发现,该方法
[期刊] 运筹与管理
[作者]
聂斌 王曦 胡雪
在质量控制领域,非线性轮廓异常点识别问题是重点研究问题之一。本文综合运用了小波分析、数据深度、聚类分析等数据分析处理技术,提出了一种新的非正态变异的异常点识别方法。文章通过仿真分析技术,将新方法χ~2与控制图方法进行性能对比,结果证实新方法能够以更高的准确率和稳定性识别异常点,表现出更好的异常点识别性能。最后将新方法应用于木板垂直密度轮廓实例对新方法进行验证,分析结果表明本方法能够有效识别出异常轮廓数据。
关键词：
异常点识别 小波降噪 马氏深度 聚类分析
[期刊] 清华大学学报(自然科学版)
[作者]
吴金 吴顺川 王焘 席雅允
基于钻孔电视图像的结构面调查是一种应用广泛的勘测方法,可为岩体质量评价和工程设计提供基础数据支撑。然而,复杂地层中结构面形态各异,宽度差异大且对比度低,传统算法难以准确完整地识别。为此,该文提出一种基于改进的U-Net网络模型的钻孔电视图像结构面识别方法。首先,采用更深层次的编码解码网络结构,处理对比度低导致的结构面局部断裂问题,并结合通道注意力机制和残差模块提高编码阶段各层级对结构面特征的提取能力。其次,在较低层级跳跃连接中引入多尺度空间注意力模块,提高对复杂形态结构面处理能力,丰富编码层结构面语义特征;同时,通道注意力也被用于充分融合来自编码层和解码层的多通道结构面信息。然后,通过利用与地质作用下地层变形类似的透视变形等方式扩增钻孔图像数据,并结合焦点损失和Dice损失进行联合训练,以减轻图像数据不平衡问题,增强网络泛化能力。最后,将同一钻孔图像作为训练集,邻近钻孔图像作为测试集进行消融和对比实验。结果表明,相比于已有相关网络模型,该文所提方法能更有效地针对复杂地层钻孔图像,较准确、完整地识别各类岩体结构面,精确率和召回率均超过77.00%,比改进前的U-Net网络分割效果分别提高了7.96%和14.99%。该文方法可为现场结构面钻孔调查以及岩体质量评价提供技术支撑。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
祁延莉 刘西琴
核心专利识别是专利信息分析与服务的主要方法之一。国内常用的核心专利识别方法包括专家智慧法、专利指标频次统计法、专利指标体系法、基于布拉德福定律的分析方法、专利共类分析法、政府投资背景分析法、专利诉讼信息分析法。文章归纳并探讨了这些方法的理论基础、操作步骤、优缺点和适用环境，旨在为专利分析研究人员选择适当的分析方法提供借鉴。
关键词：
核心专利 识别方法 专利分析
[期刊] 北京林业大学学报
[作者]
李文彬 阚江明 孙仁山
立木整枝机器人在整枝作业过程中需要实时自动识别立木枝杈点并计算出其相对空间位置关系.该文给出了一种适用于立木整枝机器人的立木枝杈点识别新方法.该方法首先使用数学形态学方法对图像进行二值化处理,然后对二值图像进行骨架化处理,最后将骨架化后的图像与一个3×3的全1矩阵构成的模板进行卷积运算;卷积结果大于给定阈值3的像素点就是枝杈点位置.实验证明,该方法能够比较准确地检测到立木图像枝杈点并计算出枝杈点的位置.
关键词：
立木 枝杈点 自动识别 数学形态学
[期刊] 金融研究
[作者]
孟庆斌 周爱民 汪孟海
本文使用间接度量方法构建了股市价格泡沫的理论模型,得到了股市价格泡沫所满足的行为方程。在该理论模型下,本文利用Johansen协整检验方法从上证指数1996年1月到2007年12月的数据中剔除其理性价值成份,并进而建立马氏域变模型对其泡沫情况进行分析,结果表明上证指数价格泡沫主要集中于1996年3月到1997年6月、1999年全年以及2006年11月到2007年12月。此外,本文还通过对深证指数的分析检验了沪深两市股价泡沫的联动性,最后根据文章分析结果,提出了相应的政策建议。
[期刊] 图书情报工作
[作者]
郑彦宁 许晓阳 刘志辉
［目的 ／意义］研究分析已有研究前沿识别方法的利弊，建立一套相对比较合理的研究前沿识别方法模型，高效快速地辅助科研管理者和政策制定者识别研究前沿。［方法 ／过程］在总结研究前沿的定义、归纳研究前沿特性的基础上界定研究前沿的内涵，进而提出识别研究前沿的两个指标：研究主题年龄和研究主题关注作者数量，构建基于关键词共现的研究前沿识别方法，并在ＬＥＤ领域进行应用分析。［结果 ／结论］研究结果表明该方法不仅可以识别研究前沿，而且可以有效地跟踪研究前沿的产生、成长、消退、消失过程。
关键词：
关键词共现 研究前沿 研究领域分析
[期刊] 现代情报
[作者]
周群 周秋菊 冷伏海
本文提出一种基于科技媒体视角的研究前沿识别与探测方法,能够有效揭示研究前沿的重大研究突破,追踪最新研究进展和发展趋势。以已探测研究前沿或某主题领域最新文献簇作为知识基础,基于科技媒体的新闻报道、评论和观点文章,识别知识基础的施引文献中具有潜在影响力的最新研究成果或进展,进而探测最新研究前沿及其发展趋势,并以CRSIPRCas9研究前沿为例进行实证分析。该方法作为科学计量学识别研究前沿的重要补充,有助于情报研究人员和科研工作者更全面准确地识别研究前沿,掌握最新研究动态,也为精细化用户情报服务提供新的思路。
[期刊] 统计与决策
[作者]
沈永梅 王琼 何哲飞
基于绝对分布的马尔可夫链预测(ADMCP)方法、叠加马尔可夫链预测(SPMCP)方法和加权马尔可夫链预测(WMCP)方法在各种水文序列预测理论中得到了广泛的应用。然而,实际生活中仅仅预测出状态区间是不够的,文章给出了一种基于马氏链状态预测方法的点值预测方法,并将其与普遍接受的时间序列分析预测方法进行了基于统计试验的比较分析,得出了该方法在水文序列预测中较优的结论。
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