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[期刊] 物流技术  [作者] 曹炯清  
根据目前物流编号识别效率和精度低的缺陷,提出一种基于图像处理和LapLacian支持向量机(Lap SVM)的物流编号自动识别算法。该算法通过图像采集设备获得物流编号图像,对图像进行预处理和数字字符分割,接着对各个数字字符图像进行特征提取,同时利用标记样本与未标记样本来训练支持向量机(SVM)分类器,实现很少标记样本下的精确字符分类,从而达到编号识别的目的。
[期刊] 物流技术  [作者] 梁碧婵  
指出利用图像识别的技术对配送货物的编号进行识别是一种有效的方法,它不仅实现简单,而且成本较低,是一种能够实现RFID功能的低成本方法,并将最小二乘支撑向量机(Least Square Support Vector Machine,LSSVM)用于货物的编号自动识别。通过实验验证了其有效性。
[期刊] 福建农林大学学报(自然科学版)  [作者] 李小林  林大辉  李威  黄世国  
基于客户机/服务器架构建立客户端和服务器端.用户通过客户端输入昆虫图像并上传到服务器;通过服务器端建立昆虫图像数据库,提取昆虫的不变矩纹理特征,计算待识别昆虫与数据库中昆虫的相似程度,获得识别结果并反馈给用户.结果表明,昆虫识别准确率为70%.
[期刊] 物流技术  [作者] 黄孝平  林雯  
针对传统的物流编号都是以二维码为基础的识别,这种方法一旦遇到号码脱落等情况会影响货物识别的准确性。为了解决这一问题,提出一种基于少量局部HOG特征的稀物流编码识别算法。方法选取了多个物流编码中的归一化像素特征将其转换为特征向量,构建识别关联特征库,对特征表达下的少量关联特征进行系数计算,完成编码识别。实验结果表明,与传统的电子标签识别方式相比,该方法不仅有很高的正确识别率,而且对于有部分缺失的物流编号也能完成有效识别,有很大的应用价值。
[期刊] 中国农业科学  [作者] 姚青  吕军  杨保军  薛杰  郑宏海  唐健  
随着计算机技术的快速发展,现代农业逐步走向数字化、精准化和智能化,昆虫自动识别和计数成为国内外研究的热点。论文综述了国内外基于图像的昆虫自动识别与计数技术研究的主要方法和应用,概述了各种方法的原理,比较了它们的优缺点,最后讨论了存在的问题及研究展望。
[期刊] 北京林业大学学报  [作者] 黄儒乐  吴江  韩宁  
探索了支持向量机(SVM)方法解决由脉冲耦合神经网络(PCNN)提取的林火烟雾图像特征后的计算机视觉模式识别问题。针对由于林火烟雾图像的纹理特征不突出,即便用特殊方法提取出来的特征向量也维数较高,对后续分类器性能提出较高要求并且分类效果存在很大的未知性等问题,通过实验,对3种人工神经网络分类器和支持向量机分类器的烟雾图像特征甄别效果进行了详细对比。结果表明:基于支持向量机的分类器在复杂的森林背景情况下对烟雾有很好的分辨能力,其识别准确率达到94.26%,并且在识别准确率和分类速度两方面都超过了作为对照的3种神经网络分类器。
[期刊] 北京林业大学学报  [作者] 孙仁山  李文彬  田勇臣  华丽  
为了适应我国人工工业用材林自动化整枝抚育的需要,该文提出一种用于工业用材林自动整枝的立木枝干动态识别系统框架,对人工林侧柏的枝干进行了数字图像采集及处理,利用计算机视觉、图像处理、小波分析技术对图像进行压缩、滤波、分割、消噪及边缘特征提取.同时提出了一种立木枝干计算机自动识别算法,提取立木图像枝干形状、尺寸、弯曲度及相对空间位置关系基本生长特征,即利用模式识别技术验算其与特征数据库的匹配情况,从而达到立木枝干自动识别的目的,为后续的自动识别研究提供了依据.
[期刊] 开放教育研究  [作者] 江波  李万健  李芷璇  叶韵  
学习情绪是学习者模型的重要内容,如何识别学习者的学习情绪是下一代智能教辅系统的关键技术。困惑是最常见的学习情绪之一,及时识别并解决困惑有助于提高学习效果,然而困惑情绪内隐性较强,识别难度较大。本研究设计了一组基于在线测评的困惑诱导实验,提出了一种基于面部表情的学习困惑自动识别算法。研究人员通过设定不同难度的测试题诱导被试产生困惑情绪,同时利用摄像设备实时捕捉学习者的面部表情,提取面部重要特征点,进而利用机器学习算法进行困惑识别。在实验中,本研究使用逻辑回归、支持向量机、K近邻、决策树、随机森林和深度学习等机器学习算法建立学习困惑自动检测模型,并与被试自我报告确定的困惑标签进行对比。实验结果表明,多数分类算法能有效检测学生的学习困惑,随机森林模型的预测性能最佳,平均准确率为71.18%。本研究所提出的方法可为下一代智能教辅系统的学习者情绪建模提供技术支撑。
[期刊] 湖南农业大学学报(自然科学版)  [作者] 吴亚榕  李键红  
提取黄瓜7种叶部病害图像颜色、形状和纹理的共26种特征进行研究,发现不同形式的特征在用同一样本集合稀疏表示时,它们的稀疏系数有着相似的结构。通过引入联合稀疏模型构造方程,对这一规律进行数学描述,使用加速近端梯度法求解联合稀疏系数,最后借助重构误差来实现病害识别。试验表明,这一算法的正确识别率达到90.67%,较稀疏表示分类算法提高5.7%,计算消耗时间7.5 s,较稀疏表示分类算法缩短4.3 s。
[期刊] 图书情报工作  [作者] 张晓娟  陆伟  雷声伟  
从Sogou查询日志中选取样本查询且进行人工标注,通过对标注后新闻查询的分析,提出能用于识别新闻意图的新特征,即查询表达式特征、查询随时间分布特征以及点击结果特征。根据这3个特征,利用决策树分类器实现查询中新闻意图的自动识别,结果发现:1新闻类查询的查询目标主要集中在特定主题信息以及娱乐类信息方面,其查询主题大多为娱乐、政治、体育与经济类信息;2相对非新闻查询,新闻查询具有更可能包含实体、随时间分布波动较大、点击结果之间相似度更高的特点;3本方法对查询中新闻意图的识别效果较好,其宏平均准确率、召回率、F值分别为0.76、0.73、0.74。
[期刊] 图书情报工作  [作者] 陈锋  翟羽佳  王芳  
[目的/意义]从学术期刊中抽取其中的理论是对文献进行内容分析的前提,实现理论名称识别的自动化可以提高内容分析的效率。[方法/过程]将理论识别视为一类命名实体识别问题,总结现有的命名实体识别的常用方法,提出一个基于语义泛化思想的命名实体识别方法,选取词性、知网义原等外部知识,采用CRF模型对《情报学报》1 822篇论文的标题和摘要进行实验。[结果/结论]实验表明,识别准确率最高达到95.38%,但召回率较低;训练语料规模对性能影响较大,不同程度的语义泛化方法对准确率和召回率有复杂影响。如何选择语义特征、语义标注和语义消歧是需要解决的新问题。
[期刊] 情报学报  [作者] 沈思  胡昊天  叶文豪  王东波  
学术文献摘要的各个结构都具有特定的功能,但是目前对学术文献摘要结构功能自动识别的研究相对较少,且存在方法较为传统、识别效果不显著的问题。以摘要文本中的字为基本语义单位,本文以基于具有序列属性的LSTM-CRF模型的深度学习方法,利用摘要中所有字所包含的语义信息,构建了期刊论文摘要结构功能自动识别模型,并与具有非序列属性的SVM模型与具有序列属性的RNN模型、CRF模型和LSTM模型进行了多个角度地对比。本文提出的模型在摘要结构功能识别的准确率、召回率和F值上均取得显著效果,F值最高达到85.47%。与RNN模型、CRF模型、LSTM模型和SVM模型相比,LSTM-CRF的平均整体性能分别提升了33.63%、39.13%、32.81%和38.33%。
[期刊] 数据分析与知识发现  [作者] 张琳  秦策  叶文豪  
【目的】法言法语实体的自动识别是实现裁判文书文本挖掘的重要的基础性工作。【方法】采用爬虫方法获取数据,人工方式进行语料标注,利用NLPIR加载法律领域词典对语料进行分词,结合法言法语的内部和外部特征构建基于条件随机场的特征模板,自动识别语料中的法言法语。【结果】融入法言法语内部和外部特征的条件随机场模型,自动识别法言法语的实验效果良好,模型的调和平均值达到90%以上。【局限】法言法语实体自动识别模型在领域的扩展上有一定的局限性。【结论】基于条件随机场对法言法语实体实现自动抽取是可行的。
[期刊] 物流技术  [作者] 陈佳丽  彭甜  
采用RFID、BC等自动识别技术获取数据,运用大数据、云计算技术处理后,将食品所处状态和定位信息实时传输到追溯平台。通过该平台,食品供应链上相关企业可以上传产品信息,消费者可以查询食品流转过程和质量安全追溯信息,出现问题产品时监管部门可以登录系统迅速将其召回。
[期刊] 南京农业大学学报  [作者] 丁静  沈明霞  刘龙申  孙玉文  陆明洲  姚文  张海林  
[目的]断奶仔猪腹泻严重影响养猪业的经济效益,为实现断奶仔猪腹泻的快速、准确检测,本文基于机器视觉技术提出一种排泄姿态与异常粪便结合的断奶仔猪腹泻检测方法。[方法]以深层卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNNs)为基础构建腹泻检测分类模型,实现仔猪身份、姿态与异常粪便的一体化识别,对比不同迭代次数对模型效果的影响,选取最优模型;提出时空信息融合判定法,从时间序列先后和空间距离远近两方面,关联最优模型识别出的目标姿态与病便,实现断奶仔猪腹泻的视频检测。[结果]在训练迭代25 000次时接近模型最优值,对姿态、病便等目标识别的平均精度均值和召回率分别为95.75%和89.13%;基于时空信息融合方法的断奶仔猪腹泻视频检测识别准确率和召回率分别为97.92%和95.92%。[结论]深层卷积神经网络分类模型结合时空信息融合判定法为断奶仔猪腹泻自动识别提供了有力的技术支撑。
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